Stereotactic body radiation therapy for colorectal cancer liver metastases
Notice bibliographique
Résumé
The management of colorectal cancer liver metastases requires a multidisciplinary approach, which may incorporate systemic therapy, surgery, or local ablative therapies. Stereotactic body radiation therapy (SBRT) is a non-invasive highly conformal radiation technique that enables the delivery of large doses of radiation in a few fractions to well-defined targets using image-guidance and motion management. For selected patients with colorectal cancer liver metastases, stereotactic body radiation therapy can be delivered safely, with excellent long-term local control and overall survival. The purpose of this clinical practice review is to review the background, indications, and treatment details of stereotactic body radiation therapy for the treatment of colorectal liver metastases. SBRT for colorectal cancer liver metastases may be considered for patients with oligometastatic colorectal cancer in combination with surgery or other locally ablative therapies; for patients who are not candidates for surgical resection; or after failure of resection or other ablative therapies. When planning SBRT both a computed tomography and magnetic resonance imaging simulation may be obtained, where feasible, for target delineation. One or 3 fraction SBRT can be considered for lesions away from the central liver and luminal organs at risk, whereas 5 fraction SBRT is preferred otherwise. Image-guidance and motion management strategies are essential components of liver SBRT and will guide the creation of relevant internal and planning target volume margins. For lesions in close proximity to or overlapping with organs-at-risk, the balance between adequate local control and potential for cure with potential acute and late toxicity must be carefully considered.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».