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Enregistrement W3203589186 · doi:10.1017/s146039692100042x

Retrospective analysis of portal dosimetry pre-treatment quality assurance of intracranial SRS/SRT VMAT treatment plans

2021· article· en· W3203589186 sur OpenAlexaff
Ernest Osei, Sarah Graves, Johnson Darko

Notice bibliographique

RevueJournal of Radiotherapy in Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of GuelphGrand River HospitalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality assuranceDosimetryMedicineNuclear medicineGamma knifeRadiosurgeryRadiation treatment planningStereotactic radiotherapyMedical physicsImage-guided radiation therapyRadiation therapyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The complexity associated with the treatment planning and delivery of stereotactic radiosurgery (SRS) or stereotactic radiotherapy (SRT) volumetric modulated arc therapy (VMAT) plans which employs continuous dynamic modulation of dose rate, field aperture and gantry speed necessitates diligent pre-treatment patient-specific quality assurance (QA). Numerous techniques for pre-treatment VMAT treatment plans QA are currently available with the aid of several different devices including the electronic portal imager (EPID). Although several studies have provided recommendations for gamma criteria for VMAT pre-treatment QA, there are no specifics for SRS/SRT VMAT QA. Thus, we conducted a study to evaluate intracranial SRS/SRT VMAT QA to determine clinical action levels for gamma criteria based on the institutional estimated means and standard deviations. Materials and methods: We conducted a retrospective analysis of 118 EPID patient-specific pre-treatment QA dosimetric measurements of 47 brain SRS/SRT VMAT treatment plans using the integrated Varian solution (RapidArc TM planning, EPID and Portal dosimetry system) for planning, delivery and EPID QA analysis. We evaluated the maximum gamma (γ max ), average gamma (γ ave ) and percentage gamma passing rate (%GP) for different distance-to-agreement/dose difference (DTA/DD) criteria and low-dose thresholds. Results: The gamma index analysis shows that for patient-specific SRS/SRT VMAT QA with the portal dosimetry, the mean %GP is ≥98% for 2–3 mm/1–3% and Field+0%, +5% and +10% low-dose thresholds. When applying stricter spatial criteria of 1 mm, the mean %GP is >90% for DD of 2–3% and ≥88% for DD of 1%. The mean γ max ranges: 1·32 ± 1·33–2·63 ± 2·35 for 3 mm/1–3%, 1·57 ± 1·36–2·87 ± 2·29 for 2 mm/1–3% and 2·36 ± 1·83–3·58 ± 2·23 for 1 mm/1–3%. Similarly the mean γ ave ranges: 0·16 ± 0·06–0·19 ± 0·07 for 3 mm/1–3%, 0·21 ± 0·08–0·27 ± 0·10 for 2 mm/1–3% and 0·34 ± 0·14–0·49 ± 0·17 for 1 mm/1–3%. The mean γ max and mean γ ave increase with increased DTA and increased DD for all low-dose thresholds. Conclusions: The establishment of gamma criteria local action levels for SRS/SRT VMAT pre-treatment QA based on institutional resources is imperative as a useful tool for standardising the evaluation of EPID-based patient-specific SRS/SRT VMAT QA. Our data suggest that for intracranial SRS/SRT VMAT QA measured with the EPID, a stricter gamma criterion of 1 mm/2% or 1 mm/3% with ≥90% %GP could be used while still maintaining an in-control QA process with no extra burden on resources and time constraints.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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