MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4368360690 · doi:10.1002/acm2.14000

Skin/mucosa avoidance radiotherapy (SMART) versus conventional volumetric arc‐based radiotherapy (VMAT) for the treatment of head and neck cancer: Dosimetric feasibility study

2023· article· en· W4368360690 sur OpenAlexaff
Cheryl Anderson, R. Lee MacDonald, Derek Wilke

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensDalhousie UniversityNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMucositisRadiation therapyNuclear medicineHead and neck cancerOral mucosaHead and neckSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intensity modulated radiotherapy (IMRT) for head and neck cancer has led to a reduction in radiotherapy doses to normal tissues, like the salivary glands, while maintaining high rates of local control. Oral mucosal and skin toxicity is still a major source of treatment-related morbidity, occurring in most patients. PURPOSE: We conducted a dosimetric feasibility study with the goal of creating a methodology that could theoretically reduce the dose of radiation to skin and oral mucosa, while maintaining comparable avoidance of other organs at risk, and planning target volume (PTV) coverage. METHODS: The clinical plans of patients treated previously were replanned using coplanar VMAT arcs on a TrueBeam STx using the photon optimizer (PO) version 15.6 and the Acuros XB dose calculation algorithm. Comparisons were made between three methodologies: "Conventional," "Skin Sparing" and a skin/mucosa avoiding ("SMART") technique, with dose metrics being compared using analysis of variance, with a Bonferroni correction to account for multiple pairwise comparisons. The maximum grade of mucositis and radiation dermatitis during treatment was correlated to different dose-volume metrics to predict what could be clinically meaningful. RESULTS: Sixteen patients met the study criteria and were replanned using the skin sparing and SMART techniques. Maximum doses to the skin sparing structure were reduced from 64.2 Gy to 56.6 and 55.9 Gy, in the skin sparing and SMART plans (p < 0.0001), and mean doses reduced from 26.7 Gy to 20.0 and 20.2 Gy, respectively (p < 0.0001). Maximum doses to the oral cavity structure were not reduced by either technique, however mean dose to the oral cavity structure was reduced from 39.03 Gy to 33.5 Gy by the SMART technique (p < 0.0001). There was a slight reduction in PTV_High coverage by the V95% in the SMART plans (99.52% vs. 98.79%, p = 0.0073), and a similar slight reduction in PTV_Low coverage by the V95% by both the skin sparing and SMART plans (99.74% vs. 97.89% vs. 97.42%, p < 0.0001). Maximum doses to organs at risk were not statistically different between techniques. Dose to oral cavity and maximum grade experienced during radiotherapy correlated. The Spearman correlation coefficient for dose to 20%, 50%, and 80% of the volume of oral cavity was 0.5 (p = 0.048), 0.64 (p = 0.007), and 0.62 (p = 0.010), respectively. Skin toxicity grade was only found to be correlated with the D20% of the skin sparing structure (Spearman correlation coefficient of 0.58, p = 0.0177). CONCLUSION: The SMART technique appears to be able to reduce maximum and mean skin dose, as well as mean oral cavity doses, while only slightly reducing PTV coverage, with acceptable OAR doses. We feel the improvements warrant investigation in a clinical trial.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,357 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Clinical Medical PhysicsMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207