Treatment planning for MR-guided SBRT of pancreatic tumors on a 1.5 T MR-Linac: A global consensus protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose Treatment planning for MR-guided stereotactic body radiotherapy (SBRT) for pancreatic tumors can be challenging, leading to a wide variation of protocols and practices. This study aimed to harmonize treatment planning by developing a consensus planning protocol for MR-guided pancreas SBRT on a 1.5 T MR-Linac. Materials and methods A consortium was founded of thirteen centers that treat pancreatic tumors on a 1.5 T MR-Linac. A phased planning exercise was conducted in which centers iteratively created treatment plans for two cases of pancreatic cancer. Each phase was followed by a meeting where the instructions for the next phase were determined. After three phases, a consensus protocol was reached. Results In the benchmarking phase (phase I), substantial variation between the SBRT protocols became apparent (for example, the gross tumor volume (GTV) D 99% ranged between 36.8 – 53.7 Gy for case 1, 22.6 – 35.5 Gy for case 2). The next phase involved planning according to the same basic dosimetric objectives, constraints, and planning margins (phase II), which led to a large degree of harmonization (GTV D 99% range: 47.9–53.6 Gy for case 1, 33.9–36.6 Gy for case 2). In phase III, the final consensus protocol was formulated in a treatment planning system template and again used for treatment planning. This not only resulted in further dosimetric harmonization (GTV D 99% range: 48.2–50.9 Gy for case 1, 33.5–36.0 Gy for case 2) but also in less variation of estimated treatment delivery times. Conclusion A global consensus protocol has been developed for treatment planning for MR-guided pancreatic SBRT on a 1.5 T MR-Linac. Aside from harmonizing the large variation in the current clinical practice, this protocol can provide a starting point for centers that are planning to treat pancreatic tumors on MR-Linac systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».