Single-Fraction Stereotactic Radiosurgery Versus Hippocampal-Avoidance Whole Brain Radiation Therapy for Patients With 10 to 30 Brain Metastases: A Dosimetric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare normal tissue dosimetry between hippocampal-avoidance whole brain radiation therapy (HA-WBRT) and stereotactic radiosurgery (SRS) in patients with 10 to 30 brain metastases, and to describe a novel SRS strategy we term Spatially Partitioned Adaptive RadiosurgEry (SPARE). METHODS AND MATERIALS: A retrospective review identified SRS treatment plans with >10 brain metastases located >5 mm from the hippocampi. Our Gamma Knife Icon (GKI) SPARE (GKI-Spr) technique treats multiple metastases with single-fraction SRS partitioned over consecutive days while limiting the total treatment time to ≤60 minutes per day. Hippocampal and normal brain dosimetry were compared among GKI-Spr, single-fraction single-day GKI (GKI-Sfr), and 30 Gy in 10 fractions HA-WBRT. Dose metrics were converted to equivalent dose in 2 Gy fractions. RESULTS: Ten cases were analyzed. Compared with HA-WBRT, GKI-Spr significantly reduced the median equivalent dose in 2 Gy fractions hippocampal maximum point dose, mean dose, and dose to 40% of the hippocampi (D40%) by 86%, 93%, and 93%, respectively, and similarly for GKI-Sfr by 81%, 92%, and 91%, respectively. The normal brain median mean dose was reduced by 95% with GKI-Spr and 94% with GKI-Sfr. Compared with GKI-Sfr, GKI-Spr further reduced all normal brain and hippocampal dose metrics (P ≤ .014). CONCLUSIONS: GKI yields superior hippocampal and normal brain dosimetry compared with HA-WBRT, and GKI-Spr results in further dosimetric advantages.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».