Patterns of practice of adaptive re-planning for anatomic variances during cone-beam CT guided radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Substantial, unanticipated anatomic variances during cone-beam CT (CBCT)-guided radiotherapy can potentially impact treatment accuracy and clinical outcomes. This study assessed patterns of practice of CBCT variances reported by RTTs and subsequent interventions for multiple-disease sites. METHODS: A chart review was conducted at a large cancer centre for patients treated with daily online CBCT-guided radiotherapy. Patients selected for review were identified via RTT-reported variances that then triggered offline multi-disciplinary assessment. Cases were categorized by the type of anatomic variance observed on CBCT and any further interventions recorded such as un-scheduled adaptive re-planning. RESULTS: Over a 1-year period, 287 variances from 261 patients were identified (6.2% of the 4207 patients treated with daily CBCT-guided radiotherapy), most often occurring within the first 5 fractions of the treatment course. Of these variances, 21% (59/287) were re-planned and 3.5% (10/287) discontinued treatment altogether. Lung was the most frequent disease-site (27% of 287 variances) reported with IGRT-related variances although head and neck and sarcoma were most frequently re-planned (19% of 59 re-plans for each site). Technical or clinical rationales for re-planning were not routinely documented in patient medical records. All disease-sites had numerous categories of variances. Three of the four most frequent categories were for tumor-related changes on CBCT, and the re-planning rate was highest for tumor progression at 25%. Normal tissue variances were the second most frequency category, and re-planned in 14% of those cases. CONCLUSION: adaptive re-planning or treatment discontinuation. Improved understanding of the clinical decisions in these cases would aid in developing more routine, systematic adaptive strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».