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Enregistrement W4229050094 · doi:10.7759/cureus.24777

Dosimetric Planning Comparison for Left-Sided Breast Cancer Radiotherapy: The Clinical Feasibility of Four-Dimensional-Computed Tomography-Based Treatment Planning Optimization

2022· article· en· W4229050094 sur OpenAlexafffund
O.W. Chau, Hatim Fakir, Michael Lock, Robert Dinniwell, Francisco Perera, Abigail Erickson, Stewart Gaede

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesBreast Cancer Society of Canada
Mots-clésMedicineRadiation therapyBreast cancerRadiologyRadiation treatment planningNuclear medicineVentricleAdjuvant radiotherapyLeft breastCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adjuvant whole-breast radiotherapy (RT) is a significant part of the standard of care treatment after breast cancer (BC) conserving surgery. Modern techniques including intensity-modulated radiation therapy (IMRT) and volumetric-modulated arc therapy (VMAT) have constituted to better target coverage and critical organs sparing. However, BC survivors are at risk of developing radiation-induced cardiac toxicity. Hence, deep-inspiration breath-hold (DIBH) techniques have been implemented at many centers to further reduce cardiac exposure but require compliance. 4D-CT robust optimization can account for heart intrafractional motion per breathing phase. The optimization has been explored in cardiac sparing of breast IMRT compared to DIBH in a small sample size but has not been evaluated in substructures sparing, nor in VMAT. To provide patients who are not compliant to breath-hold with an optimal treatment approach, various heart sparing techniques need to be evaluated for statistical significance and clinical feasibility. AIM: This retrospective study aimed to provide an extensive dosimetric heart sparing comparison of free-breathing, 4D-CT-based treatment planning, including robust optimization with DIBH-based treatment planning. Combinations of forward and inverse IMRT and VMAT are also considered. METHODS: Lung. RESULTS: Heart were significantly reduced in inverse IMRT average 4D-CT compared to average 4D-CT VMAT (p < 0.02) and in 4D robust IMRT compared to 4D robust VMAT (p < 0.04). CONCLUSION: This study demonstrated the clinical feasibility of 4D robust optimization in limiting the cardiac and substructures dose during free-breathing RT with both IMRT/VMAT for patients who are not compliant with breath-hold RT. However, this study also presents that 4D robust optimization can reduce LAD dose but not fully outperform DIBH or conventional 4D-CT-based planning with IMRT/VMAT in heart sparing in treating early staged left-sided BC patients.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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