Dosimetric Outcomes of Stereotactic Body Radiation Therapy to Ultracentral Lung Tumors: Lessons From the SUNSET Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Stereotactic Radiation Therapy for Ultra-Central Non-Small Cell Lung Cancer: Safety and Efficacy Trial (SUNSET) trial investigated the maximum tolerated dose for ultracentral lung tumors treated with stereotactic body radiation therapy. Here, we report a spatial and dosimetric secondary analysis of the treatment plans and assess relationships between doses to targets, organs at risk (OARs), and clinical outcomes. METHODS AND MATERIALS: Five institutions enrolled patients with ultracentral lung cancer, cT1-3N0M0, and all received 60 Gy in 8 fractions. Maximum dose was limited to 120% of prescription. Planning data sets and treatment plans were imported into a central repository. Univariable logistic and Cox proportional hazards regression modeling were performed to identify significant dosimetric predictors for related grade ≥2 adverse events, overall survival, and local control (LC). RESULTS: ) with toxicity. PTV undercoverage (D98) was not associated with worse LC (HR per 5 Gy, 1.54; P = .68); however, lower PTV coverage was significantly associated with reduced overall survival for D98 (HR, 0.65; P = .014) and D95 (HR per 5 Gy, 0.66; P = .035). CONCLUSIONS: Within the dose constraints used in the trial, there was no relationship identified between OAR doses and toxicity. LC decreased with increasing overlap of PTV with OARs; however, this was not associated with dosimetric undercoverage of the target.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».