Patterns of practice for adaptive and real-time radiation therapy (POP-ART RT) part II: Offline and online plan adaption for interfractional changes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The POP-ART RT study aims to determine to what extent and how intrafractional real-time respiratory motion management (RRMM), and plan adaptation for interfractional anatomical changes (ART) are used in clinical practice and to understand barriers to implementation. Here we report on part II: ART using more than one plan per target per treatment course. MATERIALS AND METHODS: A questionnaire on the current practice of ART, wishes for expansion or implementation, and barriers to implementation was distributed worldwide. Four types of ART were discriminated: daily online replanning, online plan library, protocolled offline replanning (all three based on a protocol), and ad-hoc offline replanning. RESULTS: The questionnaire was completed by 177 centres from 40 countries. ART was used by 61% of respondents (31% with protocol) for a median (range) of 3 (1-8) tumour sites. CBCT/MVCT was the main imaging modality except for online daily replanning (11 users) where 10 users used MR. Two thirds of respondents wished to implement ART for a new tumour site; 40% of these had plans to do it in the next 2 years. Human/material resources and technical limitations were the main barriers to further use and implementation. CONCLUSIONS: ART was used for a broad range of tumour sites, mainly with ad-hoc offline replanning and for a median of 3 tumour sites. There was a large interest in implementing ART for more tumour sites, mainly limited by human/material resources and technical limitations. Daily online replanning was primarily performed on MR-linacs.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».