Range uncertainty reductions in proton therapy and resulting improvements in quality-adjusted life expectancy (QALE) for head-and-neck cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. Due to higher dose conformality to the target, proton radiotherapy for cancer has received rapidly-growing interest. However, uncertainties in the in vivo proton range and methods to reduce them remain active areas of research. Based on 20 patients with head-and-neck cancer, this study aims to quantify the benefits of proton range uncertainty reductions in terms of the resulting improvements in quality-adjusted life expectancy (QALE). Approach. For each patient, two different proton therapy treatment plans were created, which assumed a current clinical range uncertainty of approximately 3.5% (IMPT3.5%) and a potentially achievable range uncertainty of 1.0% (IMPT1%). A Markov model considering the probability of tumor control and the development of xerostomia, larynx edema, secondary cancer, and/or metastases as well as death from primary cancer, secondary cancer, metastases, or unrelated causes was constructed, and for every patient and treatment plan, 10 000 simulations of the patient’s entire lifetime from the time of treatment until death were performed. Main results. A 3.5%–1% range uncertainty reduction increased QALE by up to 0.4 quality-adjusted life years (QALYs) in the nominal and up to 0.6 QALY in the worst-case scenario, equivalent to 4.8 months and 7.2 months of life in perfect health. This was largely the result of a reduction in healthy tissue toxicity rates, which were reduced by up to 8.5 percentage points (pp) and 10.0 pp in the nominal and worst-case scenario, respectively. Significance. The benefits of a 3.5%–1% range uncertainty reduction in 20 patients with head-and-neck cancer were quantified in terms of the associated improvement in QALE. The highest QALE improvements were observed in patients in the top quartile of youngest patients at the time of treatment, due to the longer potential lifespan over which prevented healthy tissue toxicities would have impacted the patients’ quality of life.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».