The radiation dose tolerance of the brachial plexus: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose We performed a systematic review and meta-analysis of studies reporting the incidence of radiation induced brachial plexopathy (RIBP) and the associated radiotherapy doses to this structure. Methods Databases were queried without language restriction for cohort studies reporting RIBP incidence and associated brachial plexus dose maximum dose (bpDmax). Studies specifying RIBP relative risk (RR) effect size were selected for meta-analysis. RRs for RIBP from each study were converted to a regression coefficient (β) and standard error corresponding to a continuous representation of bpDmax. The adjusted β from individual studies were combined using a random effects model and weighted by inverse variance (1/SE 2 ). The trim and fill approach was used to assess publication bias. Results We identified 25 studies that included 37 unique patient cohorts eligible for analysis. Seventeen cohorts experienced an RIBP incidence ≤5%, of which 6 cohorts exceeded conventional plexus constraints of 60 Gy for bpDmax. Five of the 6 cohorts were simulated with 3D-CT techniques. Meta-analysis of eligible studies demonstrated a significant increase in RIBP risk for each Gy increase in bpDmax (RR, 1.11; 95% CI 1.07–1.15). Results remained significant after adjustment for publication bias and when sensitivity analysis was performed. Conclusions Our results suggest that current brachial plexus constraints of 60–66 Gy are safe. Meta-analysis provides a log-linear model to quantify the association of brachial plexus dose and RIBP risk, and thus inform the therapeutic ratio for dose escalation. Further prospective studies reporting dosimetric data can better refine this model and inform brachial plexus constraint guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».