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Enregistrement W4406928624 · doi:10.3390/curroncol32020076

CyberKnife in Pediatric Oncology: A Narrative Review of Treatment Approaches and Outcomes

2025· review· en· W4406928624 sur OpenAlexvenueno aff
Costanza M. Donati, Federica Medici, Arina A. Zamfir, Erika Galietta, S. Cammelli, Milly Buwenge, Riccardo Masetti, Arcangelo Prete, Lidia Strigari, Ludovica Forlani, Elisa D’Angelo, A.G. Morganti

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero della SaluteEuropean Commission
Mots-clésMedicineCyberknifeRadiosurgeryRadiation therapyProton therapyCohortOncologyMedical physicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric cancers, while rare, pose unique challenges due to the heightened sensitivity of developing tissues and the increased risk of long-term radiation-induced effects. Radiotherapy (RT) is a cornerstone in pediatric oncology, but its application is limited by concerns about toxicity, particularly secondary malignancies, growth abnormalities, and cognitive deficits. CyberKnife (CK), an advanced robotic radiosurgery system, has emerged as a promising alternative due to its precision, non-invasiveness, and ability to deliver hypofractionated, high-dose RT while sparing healthy tissues. This narrative review explores the existing evidence on CK application in pediatric patients, synthesizing data from case reports, small series, and larger cohort studies. All the studies analyzed reported cases of tumors located in the skull or in the head and neck region. Findings suggest CK's potential for effective tumor control with favorable toxicity profiles, especially for complex or inoperable tumors. However, the evidence remains limited, with the majority of studies involving small sample sizes and short follow-up periods. Moreover, concerns about the "dose-bath" effect and limited long-term data on stochastic risks warrant cautious adoption. Compared to Linac-based RT and proton therapy, CK offers unique advantages in reducing session numbers and enhancing patient comfort, while its real-time tracking provides superior accuracy. Despite these advantages, CK is associated with significant limitations, including a higher potential for low-dose scatter (often referred to as the "dose-bath" effect), extended treatment times in some protocols, and high costs requiring specialized expertise for operation. Emerging modalities like π radiotherapy further underscore the need for comparative studies to identify the optimal technique for specific pediatric cases. Notably, proton therapy remains the benchmark for minimizing long-term toxicity, but its cost and availability limit its accessibility. This review emphasizes the need for balanced evaluations of CK and highlights the importance of planning prospective studies and long-term follow-ups to refine its role in pediatric oncology. A recent German initiative to establish a CK registry for pediatric CNS lesions holds significant promise for advancing evidence-based applications and optimizing treatment strategies in this vulnerable population.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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