The volumetric and dosimetric impacts of respiratory motion management in lung SBRT: A systematic review from 2019-2024
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The efficacy of Stereotactic Body Radiation Therapy (SBRT) is contingent upon accurately accounting for respiratory motion. Although several methods have been developed, the extent of volumetric and dosimetric benefit, as well as the criteria for selecting appropriate methods for individual patients remain unclear. PURPOSE: To assess the extent of target volume reduction and lung dose reduction in lung cancer patients treated with SBRT, comparing active versus non-active respiratory motion management approaches. MATERIALS AND METHODS: A comprehensive search was conducted across multiple databases, including MEDLINE Ovid (PubMed), EMBASE, and the Web of Science Core Collection, covering the period from 2019 to 2024. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were followed to identify studies relevant to respiratory motion management in lung SBRT. Data extracted included target volume delineation, target volume sizes, and lung doses reported. RESULTS: The review included 14 studies involving 273 patients, which examined both active and non-active respiratory motion management approaches. Active respiratory motion management approaches were associated with significant reduced target volume sizes and lung doses compared to non-active approaches. Tracking and deep inspiration breath-hold demonstrated superiority in reduction in target volume and lung protection, with tracking showing the greatest reduction in target volume. CONCLUSION: Patient selection is crucial when determining the most appropriate respiratory motion management approach. Establishing a consensus on planning objective is necessary for accurate data evaluation. Further research is required to refine these techniques and explore innovative technologies that could enhance the effectiveness and safety of respiratory motion management in lung SBRT.
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 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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».