MRI-guided focal or integrated boost high dose rate brachytherapy for recurrent prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Locally recurrent prostate cancer after radiotherapy merits an effective salvage strategy that mitigates the risk of adverse events. We report outcomes of a cohort enrolled across two institutions investigating MRI-guided tumor-targeted salvage high dose rate brachytherapy (HDR-BT). Materials and methods: Analysis of a prospective cohort of 88 patients treated across two institutions with MRI-guided salvage HDR-BT to visible local recurrence after radiotherapy (RT). Tumor target dose ranged from 22-26 Gy, using either an integrated boost (ibBT) or focal technique (fBT), delivered in two implants over a median of 7 days. Outcome metrics included cancer control and toxicity (CTCAE). Quality of life (QoL-EPIC) was analyzed in a subset. Results: At a median follow-up of 35 months (6 -134), 3 and 5-year failure-free survival (FFS) outcomes were 67% and 49%, respectively. At 5 years, fBT was associated with a 17% cumulative incidence of local failure (LF) outside the GTV (vs. 7.8% ibBT, p=0.14), while LF within the GTV occurred in 13% (vs. 16% ibBT, p=0.81). Predictors of LF outside fBT volumes included pre-salvage PSA>7 ng/mL (p=0.03) and interval since RT less than 5 years (p=0.04). No attributable grade 3 events occurred, and ibBT was associated with a higher rate of grade 2 toxicity (p<0.001), and trend towards a larger reduction in QoL sexual domain score (p=0.07), compared to fBT. Conclusion: A tumor-targeted HDR-BT salvage approach achieved favorable cancer control outcomes. While a fBT was associated with less toxicity, it may be best suited to a subgroup with lower PSA at later recurrence. Tumor targeted dose escalation may be warranted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».