Results of Stereotactic Body Radiotherapy With CyberKnife-M6 for Primary and Metastatic Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of the study was to evaluate the efficacy of stereotactic body radiotherapy (SBRT) using the CyberKnife-M6 (CK-M6) with lung optimized treatment (LOT) module in patients with primary lung cancer and lung metastases. Methods: Forty-two lesions from 35 patients were treated between 2019 and 2022. Four-dimensional computed tomography images were obtained when the patients were in a free breathing modality. Tracking modality was selected prospectively according to the visibility of the target. The median prescribed dose was 48 Gy in four fractions (fx) (28 - 55 Gy/1- 7 fx). The median age was 68 years (47 - 82 years), and 43% of cases were adenocarcinoma. The median lesion size was 15 mm (6 - 36 mm). Results: Complete, partial and stable responses were obtained as 26%, 62%, and 9.5% at a median of 2 months (1 - 6 months), and 35.5%, 47.5% and 5% at the 12th month evaluation, respectively. Grade 3 and higher toxicity was not observed in any case. The mean and 2-year overall survival (OS) was 31.5 months and 54%, and the local recurrence-free survival (LRFS) was 29.6 months and 51%, respectively. In univariate analysis, target lesion type, complete response (CR), and higher esophagus maximum dose were favorable factors for OS and LRFS (P < 0.05). The CR at 12th month evaluation remained significant in multivariate analysis in terms of OS (hazard ratio = 8.602, 95% confidence interval: 1.05 - 70.01; P = 0.044). Conclusions: A mean LRFS of 29.6 months and OS of 31.5 months were obtained in patients with primary and metastatic lung cancer. With a median treatment time of 25 min, motion-managed strategy with CK-M6-LOT-based SBRT is an effective, safe, and comfortable treatment method for lung cancer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».