CyberKnife in Pediatric Oncology: A Narrative Review of Treatment Approaches and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».