Seed Density as a New Predictive Index of Seed Migration in Brachytherapy for Prostate Cancer Using Iodine-125 Loose Seed
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This study aimed to examine the usefulness of seed density as a predictor of seed migration in patients with prostate cancer who received brachytherapy using Iodine-125 loose seed. Methods: From May 2006 to April 2016, 320 patients with localized prostate cancer underwent transperineal brachytherapy using iodine-125 loose seeds. Among them, 202 (63.1%) patients received brachytherapy monotherapy and 118 (36.9%) received combined brachytherapy and external beam radiotherapy. Seed density was calculated using the following formula: seed density = implanted seed number/prostate volume. All patients underwent radiography of the chest, abdomen and pelvis, and computed tomography at 1 day, 1 month, and 1 year after brachytherapy to evaluate the presence of seed migration. Results: In total, the number of implanted seeds was 21,876. Seed migration was detected in 92 (28.8%) patients. Of a total of 21,876 seeds, 144 (0.66%) showed migration. The number of needles, number of seeds, and seed density were significantly higher in the group with migration than in the group without migration (p = 0.05). The ROC cutoff values for prostate volume, number of needles, number of seeds, and seed density were 20.9 cc, 21, 65, and 3.0, respectively. In the univariate analysis, prostate volume, number of needles, number of seeds, seed density, and treatment modality were all significant factors in predicting migration (p = 0.05). In the multivariate analysis, seed density and treatment modality were significant factors in predicting migration (p = 0.05). Conclusion: Seed density is useful for predicting seed migration. In cases with seed density > 3.0, it is necessary to take measures such as considering the use of stranded seeds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».