The European Organisation for Research and Treatment of Cancer, State of Science in radiation oncology and priorities for clinical trials meeting report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: New technologies and techniques in radiation oncology and imaging offer opportunities to enhance the benefit of loco-regional treatments, expand treatment to new patient populations such as those with oligometastatic disease and decrease normal tissue toxicity. Furthermore, novel agents have become available which may be combined with radiation therapy, and identification of radiation-related biomarkers can be studied to refine treatment prescriptions. Finally, the use of artificial intelligence (AI) capabilities may also improve treatment quality assurance or the ease with which radiation dosing is prescribed. All of these potential advances present both opportunities and challenges for academic clinical researchers. METHODS: Recently, the European Organisation for Research and Treatment of Cancer addressed these topics in a meeting of multiple stakeholders from Europe and North America. The following five themes radiobiology-based biomarkers, new technologies - particularly proton beam therapy, combination systemic and radiation therapy, management of oligometastatic disease and AI opportunities in radiation oncology were discussed in a State of Science format to define key controversies, unanswered questions and propose clinical trial priorities for development. CONCLUSIONS: Priorities for clinical trials implementing new science and technologies have been defined. Solutions to integrate the multidimensional complexity of data have been explored. New types of platforms and partnerships can support innovative approaches for clinical research in radiation oncology.
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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 | 0,027 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».