Low dose lung radiation therapy for pneumonia: an examination of historical dose distributions
Notice bibliographique
Résumé
The novel coronavirus, SARS-CoV-2, that causes the COVID-19 disease currently has healthcare systems around the world dealing with unprecedented numbers of critically ill patients. One of the primary concerns associated with this illness is acute respiratory distress syndrome (ARDS) and the pneumonia that accompanies it. Historical literature dating back to the 1940s and earlier contains many reports of successful treatment of pneumonias with ionizing radiation. Although these were not randomized controlled trials, they do suggest a potential avenue for further investigation. Technical details in these reports however were limited. In this work we review the literature and identify details including nominal kilovoltage ranges, filtration, and focus-skin distances (FSDs). Using a freely available and benchmarked code, we generated spectra and used these as sources for Monte Carlo simulations using the EGSnrc software package. The approximate sources were projected through a radiologically anthropomorphic phantom to provide detailed dose distributions within a targeted lung volume (approximate right middle lobe). After accounting for the reported exposure levels, mean lung doses fell in a relatively narrow range: 30-80 cGy. Variation in patient dimensions and other details are expected to result in an uncertainty on the order of ± 20%. This result is consistent with the dose range expected to induce anti-inflammatory effects.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».