NRG Oncology Survey on Practice and Technology Use in SRT and SBRT Delivery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess stereotactic radiotherapy (SRT)/stereotactic body radiotherapy (SBRT) practices by polling clinics participating in multi-institutional clinical trials. METHODS: The NRG Oncology Medical Physics Subcommittee distributed a survey consisting of 23 questions, which covered general technologies, policies, and procedures used in the Radiation Oncology field for the delivery of SRT/SBRT (9 questions), and site-specific questions for brain SRT, lung SBRT, and prostate SBRT (14 questions). Surveys were distributed to 1,996 radiotherapy institutions included on the membership rosters of the five National Clinical Trials Network (NCTN) groups. Patient setup, motion management, target localization, prescriptions, and treatment delivery technique data were reported back by 568 institutions (28%). RESULTS: 97.5% of respondents treat lung SBRT patients, 77.0% perform brain SRT, and 29.1% deliver prostate SBRT. 48.8% of clinics require a physicist present for every fraction of SBRT, 18.5% require a physicist present for the initial SBRT fraction only, and 14.9% require a physicist present for the entire first fraction, including set-up approval for all subsequent fractions. 55.3% require physician approval for all fractions, and 86.7% do not reposition without x-ray imaging. For brain SRT, most institutions (83.9%) use a planning target volume (PTV) margin of 2 mm or less. Lung SBRT PTV margins of 3 mm or more are used in 80.6% of clinics. Volumetric modulated arc therapy (VMAT) is the dominant delivery method in 62.8% of SRT treatments, 70.9% of lung SBRT, and 68.3% of prostate SBRT. CONCLUSION: This report characterizes SRT/SBRT practices in radiotherapy clinics participating in clinical trials. Data made available here allows the radiotherapy community to compare their practice with that of other clinics, determine what is achievable, and assess areas for improvement.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».