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Enregistrement W4408223934 · doi:10.1016/j.adro.2025.101752

A Feasibility Study for Clinical Implementation of hypo fractionated SBRT Program at a Clinic in an LMIC Using Locally Designed Lung Phantom

2025· article· en· W4408223934 sur OpenAlexaff
Abigail N. M. Quaye, Eric C D K Addison, Ernest Osei, Afua Yorke

Notice bibliographique

RevueAdvances in Radiation Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensGrand River Hospital
Organismes subventionnairesAmerican Association of Physicists in Medicine
Mots-clésMedicineImaging phantomMedical physicsLungNuclear medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to assess the feasibility of implementing a hypofractionated radiation therapy (HFRT) program at the Oncology Directorate of Komfo Anokye Teaching Hospital in Ghana, addressing specific infrastructure limitations that hinder patient care and treatment efficiency. Hence, we conducted a feasibility study to start a HFRT lung stereotactic body radiation therapy (SBRT) program using currently available resources. The goal is to alleviate the burden on patients and health care providers, particularly in the context of limited resources. A lung phantom was designed from locally sourced materials consisting of wood slabs to mimic the lung, a perspex tank filled with water for tissue equivalence, and a 3-cm diameter acrylic ball to simulate the tumor. A motion platform was also designed for the phantom to simulate patients breathing in the superior-inferior direction. We acquired 3 computed tomography (CT) scan data sets using a slow CT scan technique for target motions of 0 cm (no_target_motion), 0.5 cm (0.5-cm_target_motion), and 1 cm (1-cm_target_motion) displacements. Treatment plans were generated for each phantom CT image data set using 9-field 6-Mega-Voltage (MV) photon beams in the eclipse treatment planning system. We also generated a treatment plan using an actual patient CT data set to assess the doses to target in the lung and critical organs at risk during a typical lung SBRT treatment. The quality of each treatment plan was evaluated using the near maximum (D 2% ), near minimum (D 98% ), mean (D mean ), V 100 , V 95 , V 90 , heterogeneity index (HI), conformity index (CI), the ratio of 50% prescription isodose volume to the PTV volume, (R 50% ), maximum dose (in % of dose prescribed) at 2 cm from PTV in any direction (D 2cm , Gy) and dose-volume-histograms for the planning target volume (PTV). The near maximum (D 2% ), mean, V 5 , V 10 , V 15 , and V 20 values were used as the dose metrics to evaluate the dose to the lung. Maximum dose was used to evaluate the dose to the spinal cord, and the maximum and mean doses were used to evaluate doses to the esophagus, heart, trachea, and ribs. We quantitatively assessed the quality of the phantom treatment plans by calculating the CI, HI, R 50%, and D 2cm for each plan. The CI values for the PTV for the no_target_motion, 0.5-cm_target_motion, and 1-cm_target_motion are 1.07, 1.08, and 1.06, respectively. The HIs for the PTV for no_target_motion, 0.5-cm_target_motion, and 1-cm_target_motion are 1.20, 1.10, and 1.20 respectively. The R 50% for the no_target_motion, 0.5-cm_target_motion, and 1-cm_target_motion are 3.98, 3.86, and 3.82, respectively, and the corresponding D 2cm values are 27.30, 31.64, and 30.47, respectively. The CI, HI, R 50%, and D 2cm values for the PTV using the actual patient CT data set are 1.08, 1.22, 7.1, and 58.7 respectively. Therefore, our data demonstrate good dose conformity and heterogeneity within the PTV, with a sharp dose fall-off for all cases. The point dose measurements made in the phantom also show good agreement with treatment planning data. Our results demonstrate that implementing HFRT using 3-dimensional conformal radiation therapy for lung SBRT is feasible with the current infrastructure of our institution. Although the proposed treatment plan is effective, future research on motion management and image guidance technologies is necessary to optimize treatment fidelity. These findings suggest that HFRT could be a viable option for addressing resource constraints in radiation therapy delivery in similar settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,509 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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