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Enregistrement W4226189093 · doi:10.3389/fonc.2022.869572

Outcomes of Hypofractionated Stereotactic Radiotherapy for Small and Moderate-Sized Brain Metastases: A Single-Institution Analysis

2022· article· en· W4226189093 sur OpenAlexaff
Michael Yan, Osbert C. Zalay, Thomas Kennedy, Timothy Owen, James Purzner, Shervin Taslimi, Teresa Purzner, Ryan Alkins, Nikitha Moideen, Andrea S. Fung, Fábio Ynoe de Moraes

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiosurgeryRadiation therapyRetrospective cohort studyCumulative incidenceProportional hazards modelCohortDose fractionationRadiologyRecursive partitioningNuclear medicineStereotactic radiation therapyBrain metastasisSurgeryCancerInternal medicineMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Stereotactic radiosurgery (SRS) is the standard treatment for limited intracranial metastases. With the advent of frameless treatment delivery, fractionated stereotactic radiotherapy (FSRT) has become more commonly implemented given superior control and toxicity rates for larger lesions. We reviewed our institutional experience of FSRT to brain metastases without size restriction. Methods: We performed a retrospective review of our institutional database of patients treated with FSRT for brain metastases. Clinical and dosimetric details were abstracted. All patients were treated in 3 or 5 fractions using LINAC-based FSRT, did not receive prior cranial radiotherapy, and had at least 6 months of MRI follow-up. Overall survival was estimated using the Kaplan-Meier method. Local failure and radionecrosis cumulative incidence rates were estimated using a competing risks model with death as the competing risk. Univariable and multivariable analyses using Fine and Gray's proportional subdistribution hazards regression model were performed to determine covariates predictive of local failure and radionecrosis. Results: We identified 60 patients and 133 brain metastases treated at our institution from 2016 to 2020. The most common histologies were lung (53%) and melanoma (25%). Most lesions were >1 cm in diameter (84.2%) and did not have previous surgical resection (88%). The median duration of imaging follow-up was 9.8 months. The median survival for the whole cohort was 20.5 months. The local failure at 12 months was 17.8% for all lesions, 22.1% for lesions >1 cm, and 13.7% for lesions ≤1 cm (p = 0.36). The risk of radionecrosis at 12 months was 7.1% for all lesions, 13.2% for lesions >1 cm, and 3.2% for lesions ≤1 cm (p = 0.15). Conclusions: FSRT is safe and effective in the treatment of brain metastases of any size with excellent local control and toxicity outcomes. Prospective evaluation against single-fraction SRS is warranted for all lesion sizes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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