MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404823900 · doi:10.3233/xst-2010-027000270

Intensity modulated radiation therapy versus three dimensional conformal radiation therapy for treatment of high grade glioma: A radiobiological modeling study

2010· article· en· W4404823900 sur OpenAlexaff
Tania De La Fuente Herman, Salahuddin Ahmad, María T. Vlachaki

Notice bibliographique

RevueJournal of X-Ray Science and Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation therapyGliomaMedicineIntensity (physics)Nuclear medicineRadiationRadiologyCancer researchPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment of glioblastoma results in a median survival of 12 months. Radiation dose escalation trials for high grade gliomas have resulted in modest improvements in survival in selected patients with small peripheral tumors at the expense of normal brain toxicity. Neurotoxicity includes radiation necrosis but it is increasingly recognized that long-term survivors may develop neuro-cognitive deficits. Tumor control probability (TCP) and normal tissue complication probability (NTCP) are radiobiological models used to predict treatment outcomes. This study assesses the impact of radiation dose escalation from 59.6 Gy to 90 Gy on TCP and NTCP in ten patients planned with Three Dimensional Conformal Therapy (3DCRT) and Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT). No difference in TCP was observed between 3DCRT and IMRT at doses of 59.4 Gy and 90 Gy. However, dose escalation to 90 Gy resulted in about 25% relative TCP increase. Compared to 3DCRT, dose escalation with IMRT significantly reduced NTCP by 70% (10.75% v. 3.75%, respectively). As a result, highly conformal techniques are recommended to obviate radiation exposure of normal brain especially when radiation dose escalation is used. Further understanding of the molecular mechanisms underlying neurotoxicity will allow the development of more precise radiobiological predictive models and of approaches to prevent or treat radiation-induced brain damage.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of X-Ray Science and TechnologyMême sujetRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingTravaux en français237 207