Stereotactic Body Radiation Therapy for Spine Metastases—Findings from an Australian Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: To evaluate the use of stereotactic body radiation therapy (SBRT) for spine metastases and the associated factors in Australia. Methods: The Victorian Radiotherapy Minimum Dataset, which captures all episodes of radiotherapy delivered in the state of Victoria, was accessed to evaluate the patterns and trends of SBRT for spine metastases. The primary outcome was SBRT use and associated factors. Results: There were 6244 patients who received 8861 courses of radiotherapy for spine metastases between 2012 and 2017. Of these, 277 (3%) courses were SBRT, which increased from 0.4% in 2012 to 5% in 2017 (P-trend < 0.001). There was a higher proportion of SBRT use in patients with prostate cancer (6%) and melanoma (4%) compared to other cancers (2–3%) (p < 0.001). Patients from the highest socioeconomic quintiles (5%) were more likely to be treated with SBRT compared to patients from the lowest socioeconomic quintiles (3%) (p < 0.001). There was a higher proportion of SBRT use in private radiotherapy centres (6%) compared to public radiotherapy centres (1%) (p < 0.001). No spine SBRT was delivered in regional centres. In multivariate analyses, the year of treatment, age, primary cancers and radiotherapy centres were independently associated with SBRT use. Conclusion: This is the first Australian population-based study quantifying the increasing use of spine SBRT; however, the overall use of spine SBRT remains low. We anticipate an ongoing increase in spine SBRT, as spine SBRT gradually becomes the standard-of-care treatment for painful spine metastases.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».