Intraoperative radiation therapy with 50 kV x‐rays: A multi‐institutional review
Notice bibliographique
Résumé
This report covers clinical implementation of a low kV intraoperative radiation therapy (IORT) program with the INTRABEAM® System (Carl Zeiss Meditec AG, Jena, Germany). Based on collective user experience from eight institutions, we discuss best methods of INTRABEAM quality assurance (QA) tests, commissioning measurements, clinical workflow, treatment planning, and potential avenues for research. The guide provides pertinent background information and clinical justification for IORT. It describes the INTRABEAM system and commissioning measurements along with a TG100 risk management analysis to ensure safety and accuracy of the IORT program. Following safety checks, dosimetry measurements are performed for verification of field flatness and symmetry, x-ray output, and depth dose. Also discussed are dose linearity checks, beam isotropy, ion chamber measurements, calibration protocols, and in-vivo dosimetry with optically stimulated luminescence dosimeters OSLDs, and radiochromic film. Emphasis is placed on the importance of routine QA procedures (daily, monthly, and annual) performed at regular intervals for a successful IORT program. For safe and accurate dose delivery, tests of important components of IORT clinical workflow are emphasized, such as, dose prescription, pre-treatment QA, treatment setup, safety checks, radiation surveys, and independent checks of delivered dose. Challenges associated with in-vivo dose measurements are discussed, along with special treatment procedures and shielding requirements. The importance of treatment planning in IORT is reviewed with reference to a Monte Carlo-based commercial treatment planning system highlighting its main features and limitations. The report concludes with suggested topics for research including CT-based image-guided treatment planning and improved prescription dose accuracy. We hope that this multi-institutional report will serve as a guidance document on the clinical implementation and use of INTRABEAM IORT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».