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Enregistrement W4416050111 · doi:10.3171/2025.6.spine25376

Outcomes following stereotactic body radiation therapy specific to spinal metastases with paraspinal disease extension: does volume matter?

2025· article· en· W4416050111 sur OpenAlexaff
Wee Loon Ong, Kang Zeng, Daniel Moore-Palhares, Hany Soliman, Sten Myrehaug, Jay Detsky, Hanbo Chen, Mark Ruschin, Eshetu G. Atenafu, Jérémie Larouche, Christopher D. Witiw, Pejman Maralani, Arjun Sahgal, Chia‐Lin Tseng

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseRadiation therapyVolume (thermodynamics)Stereotactic radiation therapyComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Paraspinal involvement has been consistently reported as a negative predictor of local control following stereotactic body radiation therapy (SBRT) for spinal metastases. The aim of this study was to investigate the characteristics of paraspinal disease and determine the impact on outcomes. METHODS: Patients who underwent SBRT for spinal metastases with paraspinal involvement, identified from a single-institutional prospective database, were retrospectively reviewed. Those with prior radiation therapy/surgery were excluded. The treated clinical target volume (CTV) was segmented into paraspinal (CTV_PS), neuroforaminal (CTV_NF), epidural (CTV_EP), and osseous bone (CTV_bone) components. The extent of extraosseous disease was classified according to the involvement of rib, neuroforamina, and muscle. Volume and dosimetric parameters were collected and dichotomized using recursive binary partitioning. The outcomes of interest were the cumulative incidence of local failure (LF), overall survival (OS), and reirradiation rates. RESULTS: One hundred fourteen patients with 125 treated spinal sites were identified. There were 38% (47/125), 66% (82/125), and 19% (24/125) treated spinal sites with involvement of rib, neuroforamina, and muscle, respectively. The median follow-up duration of the cohort was 17.34 months (IQR 7.79-40.11 months). The 12-month and 24-month cumulative incidence rates of LF were 19.5% (95% CI 12.6%-27.4%) and 29.8% (95% CI 21.4%-38.7%), respectively. The 12-month cumulative incidence rates of LF were 12.0% (95% CI 5.9%-20.5%) and 36.3% (95% CI 20.2%-52.6%) for patients with CTV_PS < 42.9 mL and those with ≥ 42.9 mL (p < 0.001), respectively, and 55.6% (95% CI 28.7%-75.8%) and 12.2% (95% CI 6.5%-19.9%) for patients with and without muscle invasion (p = 0.001), respectively. In the multivariable analysis, only CTV_PS remained statistically associated with LF. CTV_PS ≥ 42.9 mL was associated with 2.3 times (95% CI 1.13-4.83, p = 0.02) increased risk of LF compared with CTV_PS < 42.9 mL. The 12-month and 24-month OS rates were 56% (95% CI 47%-65%) and 41% (95% CI 32%-50%), respectively. Patients with an Eastern Cooperative Oncology Group performance status score < 1 and oligometastatic disease (≤ 5 metastases) were associated with better OS in the multivariable analysis. The 12-month and 24-month reirradiation rates were 7.3% (95% CI 3.4%-13.3%) and 16.5% (95% CI 10.2%-24.1%), respectively. CONCLUSIONS: Spinal metastases with high-volume paraspinal involvement were associated with increased risk of LF following SBRT, and strategies to optimize local control are required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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