The Initial Step Towards Establishing a Quantitative, Magnetic Resonance Imaging-Based Framework for Response Assessment of Spinal Metastases After Stereotactic Body Radiation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are no established threshold values regarding the degree of growth on imaging when assessing response of spinal metastases treated with stereotactic body radiation therapy (SBRT). OBJECTIVE: To determine a magnetic resonance imaging-based minimum detectable difference (MDD) in gross tumor volume (GTV) and its association with 1-yr radiation site-specific (RSS) progression-free survival (PFS). METHODS: GTVs at baseline and first 2 post-SBRT scans (Post1 and Post2, respectively) for 142 spinal segments were contoured, and percentage volume change between scans calculated. One-year RSS PFS was acquired from medical records. The MDD was determined. The MDD was compared against optimal thresholds of GTV changes associated with 1-yr RSS PFS using Youden's J index, and receiver operating characteristic curves between timepoints compared to determine which timeframe had the best association. RESULTS: A total of 17 of the 142 segments demonstrated progression. The MDD was 10.9%. Baseline-Post2 demonstrated the best performance (area under the curve [AUC] 0.90). Only Baseline-Post2 had an optimal threshold > MDD at 14.7%. Due to large distribution of GTVs, volumes were split into tertiles. Small tumors (GTV < 2 cc) had optimal thresholds of 42.0%, 71.3%, and 37.2% at Baseline-Post1 (AUC 0.81), Baseline-Post2 (AUC 0.89), and Post1-Post2 (AUC 0.77), respectively. Medium tumors (2 ≤ GTV ≤ 8.3 cc) all demonstrated optimal thresholds < MDD, with AUCs ranging from 0.65 to 0.84. Large tumors (GTV > 8.3 cc) had 2 timepoints where optimal thresholds > MDD: Baseline-Post2 (13.3%; AUC 0.97) and Post1-Post2 (11.8%; AUC 0.66). Baseline-Post2 had the best association with RSS PFS for all tertiles. CONCLUSION: Given a MDD of 10.9%, for small GTVs, larger (>37%) changes were required before local failure could be determined, compared to 11% to 13% for medium/large tumors.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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) | 0,000 | 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 ».