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Enregistrement W4210424226 · doi:10.1101/2022.01.24.22269596

Comprehensive Quantitative Evaluation of Inter-observer Delineation Performance of MR-guided Delineation of Oropharyngeal Gross Tumor Volumes and High-risk Clinical Target Volumes: An R-IDEAL Stage 0 Prospective Study

2022· preprint· en· W4210424226 sur OpenAlexaff
Carlos Cárdenas, Sanne E. Blinde, Sweet Ping Ng, Abdallah Mohamed, Frank A. Pameijer, A.N.T.J. Kotte, Cornelis P.J. Raaijmakers, Brigid A. McDonald, Abrahim Al‐Mamgani, Arash Navran, Olga Hamming‐Vrieze, N. Kasperts, Patricia Doornaert, Homan Dehnad, Ernst J. Smid, Andrew Sykes, David Thomson, Lip Wai Lee, Andrew McPartlin, Jared R. Robbins, Kate Newbold, Christopher M. Nutting, Irene Karam, Ian Poon, M.E.P. Philippens, Hesham Elhalawani, Mona Kamal, M.A.M. Meheissen, Adam S. Garden, William H. Morrison, Jack Phan, G. Brandon Gunn, Steven J. Frank, David I. Rosenthal, Pierre Blanchard, Houda Bahig, Clifton D. Fuller, C.H.J. Terhaard

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNuclear medicineStage (stratigraphy)Head and neck cancerRadiologyRadiological weaponRadiation therapyMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Tumor and target volume manual delineation remains a challenging task in head and neck cancer radiotherapy. The purpose of this study is to conduct a multi-institutional evaluation of manual delineations of gross tumor volume (GTV), high-risk clinical target volume (CTV), parotids, and submandibular glands on treatment simulation MR scans of oropharyngeal cancer (OPC) patients. Methods: Pre-treatment T1-weighted (T1w), T1-weighted with Gadolinium contrast (T1w+C) and T2-weighted (T2w) MRI scans were retrospectively collected for 4 OPC patients under an IRB-approved protocol. The scans were provided to twenty-six radiation oncologists from seven international cancer centers who participated in this delineation study. In addition, clinical history and physical examination findings along with a medical photographic image and radiological results were provided. The contours were compared using overlap and distance metrics using both STAPLE and pair-wise comparisons. Lastly, participants completed a brief questionnaire to assess personal experience and CTV delineation institutional practices. Results: Large variability was measured between observer delineations for both GTVs and CTVs. The mean Dice Similarity Coefficient values across all case delineations for GTVp, GTVn, CTVp, and CTVn where 0.77, 0.67, 0.77, and 0.69, respectively, for STAPLE comparison and 0.67, 0.60, 0.67, and 0.58, respectively, for pair-wise analysis. Normal tissue contours were defined more consistently when considering overlap and distance metrics. The median radiation oncology clinical experience was 7 years and the median experience delineating on MRI was 3.5 years. The GTV-to-CTV margin used was 10 mm for six of seven participant institutions. One institution used 8 mm and three delineators (from three different institutions) used a margin of 5 mm. Conclusion: The data from this study suggests that appropriate guidelines, contouring quality assurance sessions, and training are still needed for the adoption of MR-based treatment planning for head and neck cancers. Such efforts should play a critical role in reducing inter-observer delineation variation and ensure standardization of target design across clinical practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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