Predicting High-Grade Acute Urinary Toxicity and Lower Gastrointestinal Toxicity After Postoperative Volumetric Modulated Arc Therapy for Cervical and Endometrial Cancer Using a Normal Tissue Complication Probability Model
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Volumetric modulated arc therapy (VMAT) can deliver more accurate dose distribution and reduce radiotherapy-induced toxicities for postoperative cervical and endometrial cancer. This study aims to retrospectively analyze the relationship between dosimetric parameters of organs at risk (OARs) and acute toxicities and provide suggestions for the dose constraints. (2) Methods: A total of 164 postoperative cervical and endometrial cancer patients were retrospectively analyzed, and the endpoints were grade ≥ 2 acute urinary toxicity (AUT) and acute lower gastrointestinal toxicity (ALGIT). The normal tissue complication probability (NTCP) model was established using the logistic regression model. Restricted cubic spline (RCS) curves were used to explore the association between dosimetric parameters and toxicities. The receiver operating characteristic (ROC) curve, calibration curve, Akaike’s corrected information criterion (AICc), decision curve analysis (DCA), and clinical impact curve (CIC) were analyzed to evaluate the performance of NTCP models. (3) Results: Bladder V40Gy was identified to develop the NTCP model of AUT, and the mean AUC was 0.69 (CI: 0.58–0.80). Three candidate predictors, namely the small intestine V30Gy, colon D45%, and rectum D55%, were identified to develop the NTCP model of ALGIT, and the mean AUC was 0.71 (CI: 0.61–0.80). Both models were considered to have relatively good discriminative accuracy and could provide a high net benefit in clinical applications. (4) Conclusions: We developed NTCP models to predict the probability for grade ≥ 2 AUT and ALGIT. We recommend that bladder V40Gy, the small intestine V30Gy, colon D45%, and rectum D55% be controlled below 42%, 20.4%, 16.9 Gy, and 32.0 Gy, respectively.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».