A Phase II Study of Optimized Individualized Adaptive Radiotherapy for Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We hypothesized that optimizing the utility of stereotactic body radiotherapy (SBRT) based on the individual patient's probability for tumor control and risk of liver injury would decrease toxicity without sacrificing local control in patients with impaired liver function or tumors not amenable to thermal ablation. PATIENTS AND METHODS: Patients with Child-Pugh (CP) A to B7 liver function with aggregate tumor size >3.5 cm, or CP ≥ B8 with any size tumor were prospectively enrolled on an Institutional Review Board-approved phase II clinical trial to undergo SBRT with baseline and midtreatment dose optimization using a quantitative, individualized utility-based analysis. Primary endpoints were change in CP score of ≥2 points within 6 months and local control. Protocol-treated patients were compared with patients receiving conventional SBRT at another cancer center using overlap weighting. RESULTS: A total of 56 patients with 80 treated tumors were analyzed with a median follow-up of 11.2 months. Two-year cumulative incidence of local progression was 6.4% [95% confidence interval (CI, 2.4-13.4)]. Twenty-one percent of patients experienced treatment-related toxicity within 6 months, which is similar to the rate for SBRT in patients with CP A liver function. An analysis using overlap weighting revealed similar local control [HR, 0.69; 95% CI (0.25-1.91); P = 0.48] and decreased toxicity [OR, 0.26; 95% CI (0.07-0.99); P = 0.048] compared with conventional SBRT. CONCLUSIONS: Treatment of individuals with impaired liver function or tumors not amenable to thermal ablation with a treatment paradigm designed to optimize utility may decrease treatment-related toxicity while maintaining tumor control.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».