Ablative Techniques for Lung Metastases: Patient Selection and Outcomes Following Treatment with Stereotactic Radiotherapy or Radiofrequency Ablation
Notice bibliographique
Résumé
Stereotactic radiotherapy (SBRT) and radiofrequency ablation (RFA) are common ablative techniques for lung metastases. A retrospective review of all patients treated with either modality at a single institution between 2011 and 2019 was conducted. Baseline characteristics and outcomes were compared. Local and distant progression, and overall survival were estimated using the Kaplan–Meier method. Univariable analysis was carried out using Cox regression; this was followed by multivariable modelling. In total, 106 patients treated with RFA and 70 treated with SBRT were identified. Tumours treated with SBRT were larger (median size 18 mm vs. 11 mm) and primarily oligometastatic (91.4% vs. 20%). Median progression-free survival (PFS) was 12.5 months for SBRT and 7.9 months for RFA (p = 0.009). Median OS was similar (p = 0.66). In multivariable analysis, lesion size > 20 mm was predictive of adverse local PFS (p = 0.001), PFS (p = 0.0034) and OS (p = 0.001). A statistically significant interaction effect suggested that RFA was associated with better local PFS within colorectal primary patients (p = 0.035). This study highlights differences in patient selection and outcomes for RFA or SBRT in the treatment of lung metastases at our institution. Future studies for SBRT should focus on the optimum dose schedules required for different histologies. For less-radiosensitive tumours, RFA may offer a superior alternative where dose-escalated SBRT is not possible.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».