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Enregistrement W4391912950 · doi:10.1016/j.ijrobp.2024.02.010

Magnetic Resonance Imaging Frequency After Stereotactic Body Radiation Therapy for Spine Metastases

2024· article· en· W4391912950 sur OpenAlexaff
Hanbo Chen, Eshetu G. Atenafu, K. Liang Zeng, Aimee Chan, Jay Detsky, Sten Myrehaug, Hany Soliman, Chia‐Lin Tseng, Arjun Sahgal, Pejman Maralani

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingSPINE (molecular biology)MedicineRadiologyNuclear medicineNuclear magnetic resonancePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Stereotactic body radiation therapy (SBRT) is increasingly being used to treat spine metastases. Current post-SBRT imaging surveillance strategies in this patient population may benefit from a more data-driven and personalized approach. The objective of this study was to develop risk-stratified post-SBRT magnetic resonance imaging (MRI) surveillance strategies using quantitative methods. METHODS AND MATERIALS: Adult patients with bony spine metastases treated with SBRT between 2008 and 2021 and who had at least 2 follow-up spine MRIs were reviewed retrospectively. A recursive partitioning analysis model was developed to separate patients into different risk categories for post-SBRT progression anywhere within the spine. Imaging intervals were derived for each risk category using parametric survival regression based on multiple expected spine progression rates per scan. RESULTS: A total of 446 patients and 1039 vertebral segments were included. Cumulative incidence of spine progression was 19.2% at 1 year, 26.7% at 2 years, and 35.3% at 4 years. The internally validated risk stratification model was able to divide patients into 3 risk categories based on epidural disease, paraspinal disease, and Spinal Instability Neoplastic Score category. The 4-year risk of spine progression was 23.4%, 39.0%, and 51.8%, respectively, for the low-, intermediate-, and high-risk groups. Using an expected per-scan spine progression rate of 3.75%, the low-risk group would require follow-up scans every 6.0 months (95% CI, 4.9-7.6) and the intermediate-risk group would require surveillance every 3.1 months (95% CI, 2.6-3.7). At an expected spine progression rate of 5%, the high-risk group would require surveillance every 1.3 months (95% CI, 1.1-1.6) during the first 13.2 months after SBRT and every 5.9 months thereafter (95% CI, 2.8-12.3). CONCLUSIONS: Data-driven follow-up MRI surveillance intervals at a range of expected spine progression rates have been determined for patients at different risks of spine progression based on an internally validated, single-institution risk stratification model.

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)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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