Stereotactic radiosurgery optimization with hippocampal-sparing in patients treated for brain metastases
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose Cranial irradiation is associated with significant neurocognitive sequelae, secondary to radiation-induced damage to hippocampal cells. It has been shown that hippocampal-sparing (HS) leads to modest benefit in neurocognitive function in patients with brain metastases, but further improvement is possible. We hypothesized that improved benefits could be seen using HS in patients treated with stereotactic radiation (HS-SRS). Our study evaluated whether the hippocampal dose could be significantly reduced in the treatment of brain metastases using SRS, while maintaining target coverage. Materials and methods Sixty SRS plans were re-planned to minimize dose to the hippocampus while maintaining target coverage. Patients with metastases within 5 mm of the hippocampus were excluded. Minimum, mean, maximum and dose to 40% (mean equivalent dose in 2 Gy per fraction, EQD 2 to the hippocampus) were compared between SRS and HS-SRS plans. Median number of brain metastases was two. Results Compared to baseline SRS plans, hippocampal-sparing plans demonstrated D min was reduced by 35%, from 0.4 Gy to 0.3 Gy (p-value 0.02). Similarly, D max was reduced by 55%, from 8.2 Gy to 3.6 Gy, D mean by 52%, from 1.6 Gy to 0.5 Gy, and D 40 by 50%, from 1.8 Gy to 0.9 Gy (p-values <0.001). Conclusions Our study demonstrated that further reduction of hippocampal doses of more than 50% is possible in the treatment of brain metastases with SRS using dose optimization. This could result in significantly improved neurocognitive outcomes for patients treated for brain metastases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».