Implementation of a DVH Registry to provide constraints and continuous quality monitoring for pediatric CSI treatment planning
Notice bibliographique
Résumé
Craniospinal irradiation (CSI) is a complex radiation therapy technique that is used for patients, often children and teenagers/young adults, with tumors that have a propensity to spread throughout the central nervous system such as medulloblastoma. CSI is associated with important long-term side effects, the risk of which may be affected by numerous factors including radiation modality and technique. Lack of standardization for a technique that is used even in larger radiation oncology departments only a few times each year may be one such factor and the current ad hoc manner of planning new CSI patients may be greatly improved by implementing a dose-volume histogram registry (DVHR) to use previous patient data to facilitate prospective constraint guidance for organs at risk. In this work, we implemented a DVHR and used it to provide standardized constraints for CSI planning. Mann-Whitney U tests and mean differences at 95% confidence intervals were used to compare two cohorts (pre- and post-DVHR intervention) at specific dosimetric points to determine if observed improvements in standardization were statistically significant. Through this approach, we have shown that the implementation of dosimetric constraints based on DVHR-derived data helped improve the standardization of pediatric CSI planning at our center. The DVHR also provided guidance for a change in CSI technique, helping to achieve practice standardization across TomoTherapy and IMRT.
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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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».