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Enregistrement W4387047744 · doi:10.3390/curroncol30100632

Dose Volume and Liver Function Test Relationship following Radiotheraphy for Right Breast Cancer: A Multicenter Study

2023· article· en· W4387047744 sur OpenAlexvenueno aff
Zeliha Güzelöz, Oğuzhan Ayrancıoğlu, Nesrin Aktürk, Merve Güneş, Zümre Arıcan Alıcıkuş

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerAlanine aminotransferaseLiver function testsStatistical significanceInternal medicineRadiation therapyLiver functionNuclear medicineAdjuvantCancerMann–Whitney U testGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The liver is a critical organ at risk during right breast radiotherapy (RT). Liver function tests (LFTs) such as alanine aminotransferase (ALT), aspartate aminotransferase (AST), and gamma-glutamyl transferase (GGT) serve as biochemical markers for hepatobiliary damage. In this multicenter cross-sectional study, the effects of liver dose–volume on changes in LFTs pre- and post-RT in patients treated for right breast cancer were evaluated. Materials and Methods: Between January 2019 and November 2022, data from 100 patients who underwent adjuvant right breast RT across three centers were retrospectively assessed. Target volumes and normal structures were contoured per the RTOG atlas. Patients were treated with a total dose of 50 Gy in 25 fractions to the CTV, followed by a boost to the tumor bed where indicated. The percentage change in LFT values in the first two weeks post-RT was calculated. Statistics were analyzed with SPSS version 22 software, with significance set at p < 0.05. Statistical correlation between liver doses (in cGy) and the volume receiving specific doses (Vx in cc) on the change in LFTs were analyzed using Kolmogorov–Smirnov, Mann–Whitney U test. Results: The median age among the 100 patients was 56 (range: 29–79). Breast-conserving surgery was performed on 75% of the patients. The most common T and N stages were T1 (53%) and N0 (53%), respectively. None of the patients had distant metastasis or simultaneous systemic treatment with RT. A total of 67% of the treatments utilized the IMRT technique and 33% VMAT. The median CTV volume was 802 cc (range: 214–2724 cc). A median boost dose of 10 Gy (range: 10–16 Gy) was applied to 28% of the patients with electrons and 51% with IMRT/VMAT. The median liver volume was 1423 cc (range: 825–2312 cc). Statistical analyses were conducted on a subset of 57 patients for whom all three LFT values were available both pre- and post-RT. In this group, the median values for AST, ALT, and GGT increased up to 15% post-RT compared to pre-RT, and a median liver Dmean below 208 cGy was found significant. While many factors can influence LFT values, during RT planning, attention to liver doses and subsequent regular LFT checks are crucial. Conclusion: Due to factors such as anatomical positioning, planning technique, and breast posture, the liver can receive varying doses during right breast irradiation. Protecting patients from liver toxicity secondary to RT is valuable, especially in breast cancer patients with a long-life expectancy. Our study found that, even in the absence of any systemic treatment or risk factors, there was an average increase of nearly 15% in enzymes, indicating acute liver damage post-RT compared with pre-RT. Attention to liver doses during RT planning and regular follow-up with LFTs is essential.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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