Clinical Impact of MRI-Guided Intracavitary–Interstitial Brachytherapy in the Curative Management of Advanced-Stage Cervical Cancer
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the clinical efficacy of MRI-based adaptive brachytherapy (IGABT) using combined intracavitary and interstitial techniques in the curative treatment of patients with advanced cervical cancer (LACC). A retrospective analysis was conducted on 149 LACC patients treated at a single center. The therapeutic protocol included intensity-modulated external beam radiotherapy (IMRT) and IGABT. Dosimetric parameters were evaluated for relevance for local control (LC), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS) using Kaplan–Meier estimation, Cox regression, and log-rank test. Patients predominantly presented with stage III/IV tumors (81%, FIGO 2018). The median high-risk clinical target volume (hrCTV) was 34 cm3, with a median D90% dose of 88.9 GyEQD2. At 24 months, OS, PFS, and LC rates were 86%, 57%, and 81%, respectively. FIGO stage, tumor volume, and histology were significant predictors of PFS. Higher total hrCTV doses were strongly correlated with improved LC and PFS, emphasizing the importance of precise dosimetric optimization in IGABT and confirming the critical role of IGABT in achieving very good LC rates for LACC. The reported LC rates are comparable to landmark studies, such as INTERLACE and KEYNOTE-A18. This study validates the effectiveness of MRI-guided IGABT in enhancing local tumor control in advanced-stage cervical cancer while providing insights into the prognostic implications of dosimetric parameters such as hrCTV and point A. Future research should address the persistent challenge of distant metastases by exploring the integration of novel systemic treatment options.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».