High-Dose-Rate Three-Dimensional Image-Guided Adaptive Brachytherapy (3D IGABT) for Locally Advanced Cervical Cancer (LACC): A Narrative Review on Imaging Modality and Clinical Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Background: Brachytherapy (BT) is a critical component of radiotherapy for locally advanced cervical cancer (LACC), and it has rapidly developed in recent decades. Since the advent of three-dimensional image-guided adaptive brachytherapy (3D-IGABT), magnetic resonance imaging (MRI) has emerged as the primary modality for image guidance. Meanwhile, other imaging modalities, such as computed tomography, 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography, ultrasound, and their combinations have also been widely studied. Materials and methods: We reviewed studies on different imaging modalities utilized for target delineation and planning. Emerging techniques in IGABT like real-time image guidance and 3D printing were also included. We summarized research on their feasibility and concentrated on their clinical outcomes. Results: MRI-guided BT was the gold standard, and CT-guided BT was the most widely applied. Other modalities have shown feasibility and promising efficacy in dosimetry studies and preliminary outcomes. The longer-term clinical outcomes associated with these approaches require further elucidation. Conclusions: As 3D-IGABT was validated by promising clinical outcomes, the future of BT for LACC is expected to progress toward the refinement of more effective image-guided procedures. Moreover, achieving operational consensus and driving technological advancements to mitigate the inherent limitations associated with different imaging modes remain essential.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».