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Enregistrement W4416766871 · doi:10.1101/2025.11.23.25340237

Radiation-specific Automated Dosimetric dental, Mandible, and maxilla Annotation for Predicting Periodontal Problems (RADMAP): A semi-automated tool for dosimetric oral risk communication and osteoradionecrosis assessment

2025· preprint· en· W4416766871 sur OpenAlexaff
Lisanne V. van Dijk, Laia Humbert‐Vidan, Erin Watson, Ruth Aponte Wesson, Luisa E. Jacomina, Renjie He, Mohamed A. Naser, Dong Joo Rhee, He Wang, Stephen Y. Lai, Muhammad F. Walji, Max J. H. Witjes, Matthew S. Katz, Andrew Hope, Mark S. Chambers, Clifton D. Fuller, Amy C. Moreno

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOral health in cancer treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Cancer InstituteUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterNational Institutes of Health
Mots-clésOsteoradionecrosisMaxillaMultidisciplinary approachMandible (arthropod mouthpart)AnnotationOral cavity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose/Objectives: Osteoradionecrosis of the jaw (ORN) is a severe complication of head and neck cancer (HNC) radiotherapy (RT), significantly impacting patient quality of life. Current dose assessment relies on whole-mandible dosimetry, limiting personalized, tooth-specific region risk evaluation. The lack of standardized methods to document and analyze dose distributions to tooth-bearing regions further hampers dental and maxillofacial decision-making. This study develops and evaluates RADMAP, a (semi-)automated tool for segmenting tooth-based jaw regions, enabling patient- and tooth-specific radiation dose mapping to improve dental dose reporting and ORN risk assessment. Methods and Materials: A total of 736 tooth locations from 23 HNC patients treated with definitive RT were analyzed, including 11 who developed ORN. The RADMAP tool applies an angular ray-based algorithm to automatically segment the mandible and maxilla into 32 tooth-specific jaw regions, with optional manual refinement (semi-automated), outputting radiation dose mapping in both tabular and odontogram formats. Mean dose values from manually contoured tooth roots were compared with RADMAP-segmented alveolar regions (fully and semi-automated). Interobserver agreement among six users was evaluated. Whole-mandible, manual tooth, and tooth-based jaw segment (alveolar and basal) doses were compared between regions with and without ORN development. Results: = 0.98, p<0.0001), demonstrating accurate dose estimation. Interobserver agreement showed 95% limits of ±2.9 Gy for mandibular alveolar segments, confirming reproducibility. Tooth-based jaw segments showed a significant differentiation in radiation dose for the ORN-positive versus ORN-negative sites (difference in mean dose (DIM): 12.4 ±3.7 Gy, p=0.0008), which was not seen when considering the whole-mandible dose (DIM=6.2 ±4.3 Gy, p=0.17), demonstrating RADMAP's promise for improved ORN risk assessment. Conclusion: RADMAP enables accurate, tooth-specific dose mapping of the mandible and maxilla, and potential improved ORN risk differentiation beyond whole-mandible dosimetry. Tooth-based dose reporting can personalize treatment, enhance multidisciplinary communication, and support prevention of radiation-related orodental sequelae.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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