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Enregistrement W3091185256 · doi:10.1016/j.phro.2020.09.002

In vivo dosimetry in brachytherapy: Requirements and future directions for research, development, and clinical practice

2020· review· en· W3091185256 sur OpenAlexaff
Gabriel Paiva Fonseca, Jacob Johansen, R. L. Smith, Luc Beaulieu, Sam Beddar, Gustavo Kertzscher, Frank Verhaegen

Notice bibliographique

RevuePhysics and Imaging in Radiation Oncology · 2020
Typereview
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNovo Nordisk Fonden
Mots-clésBrachytherapyMedical physicsDosimetryMedicineComputer scienceRadiation therapyNuclear medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brachytherapy can deliver high doses to the target while sparing healthy tissues due to its steep dose gradient leading to excellent clinical outcome. Treatment accuracy depends on several manual steps making brachytherapy susceptible to operational mistakes. Currently, treatment delivery verification is not routinely available and has led, in some cases, to systematic errors going unnoticed for years. The brachytherapy community promoted developments in in vivo dosimetry (IVD) through research groups and small companies. Although very few of the systems have been used clinically, it was demonstrated that the likelihood of detecting deviations from the treatment plan increases significantly with time-resolved methods. Time–resolved methods could interrupt a treatment avoiding gross errors which is not possible with time-integrated dosimetry. In addition, lower experimental uncertainties can be achieved by using source-tracking instead of direct dose measurements. However, the detector position in relation to the patient anatomy remains a main source of uncertainty. The next steps towards clinical implementation will require clinical trials and systematic reporting of errors and near-misses. It is of utmost importance for each IVD system that its sensitivity to different types of errors is well understood, so that end-users can select the most suitable method for their needs. This report aims to formulate requirements for the stakeholders (clinics, vendors, and researchers) to facilitate increased clinical use of IVD in brachytherapy. The report focuses on high dose-rate IVD in brachytherapy providing an overview and outlining the need for further development and research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,430 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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