Reirradiation dose constraints in clinical practice: Results of an international survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Despite the increasing frequency of reirradiation (reRT) in cancer treatment, a critical lack of reliable dose constraint data remains. This study addresses this gap by collating current reRT constraints used in clinical practice across multiple centers, facilitating the development of more consistent and safer reRT guidelines. Materials and methods A comprehensive survey collected data on reRT patient numbers, dose constraints, sources, and dose summation methods for 30 OARs. Information also included PRV margins, tissue recovery factors (TRF) with time intervals, α/β values, near-D max definitions, and dose constraints in EQD2Gy for first and reRT courses. The relative difference (X reRT ) between cumulative reRT and first course constraints was calculated. Constraints with data from at least 7 centers were included for further analysis. Results A median of 6 % of treatments in 17 participating centers were reRT. Most centers derived reRT constraints from the literature (81 %) or first course constraints (68 %). In total 209 cumulative near-D max values for 19 OARs fulfilled n ≥ 7, yielding a median inter-center variation of 21 % (IQR). While α/β values were relatively consistent, substantial variations were seen in near-D max volume definition, TRF, and PRV margins. The median X reRT was 26 %, primarily attributed to the TRF which had a median value of 23 %. Conclusions This multi-centre survey identified a concerning median inter-centre variation of 21% in cumulative reRT dose constraints, indicating substantial heterogeneity in current clinical practices. Further prospective studies with rigorous and standardized dose reporting are essential to refine reRT guidelines, enhancing patient safety and treatment efficacy.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».