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Enregistrement W4416929770 · doi:10.1088/1361-6560/ae2739

Proton arc therapy and associated improvements in quality-adjusted life expectancy for head-and-neck cancer patients compared to volumetric modulated arc therapy and intensity-modulated proton therapy

2025· article· en· W4416929770 sur OpenAlexafffund
Sebastian Tattenberg, Peilin Liu, Anthony Mulhem, Xiaoda Cong, Evan Harbert, Cornelia Hoehr, Xuanfeng Ding

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensLaurentian UniversityTRIUMF
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNational Institutes of HealthMitacs
Mots-clésProton therapyLife expectancyArc (geometry)Radiation therapyProtonRelative biological effectiveness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective. Proton arc therapy (PAT), which relies on target irradiation from arc trajectories rather than just a few angles, is currently under investigation and has demonstrated dosimetric benefits over current clinical intensity-modulated proton therapy (IMPT) in numerous in silico studies. However, the resulting impact on the patient’s quality-adjusted life expectancy (QALE), which takes into account quality-of-life reductions resulting from e.g. healthy tissue toxicities, remains to be investigated. This study aims to compare photon-based volumetric modulated arc therapy (VMAT) to IMPT and PAT with respect to the associated QALE. Approach. For each of 20 patients with head-and-neck cancer, three treatment plans (VMAT, IMPT, and PAT) were generated, and a Markov model was constructed to simulate the associated QALE. The model—iterations of which have previously been used for comparisons of photon and proton therapy (but not PAT)—considered the calculated tumor control probability, the probability of healthy tissue toxicities, metastases, and/or secondary cancer, and death from primary cancer, secondary cancer, metastases, or unrelated causes. For all patients and treatment plans, 10 000 simulations of the patient’s entire lifespan subsequently to treatment were performed. Main results. Mean values and standard deviations of IMPT and PAT QALE improvements relative to VMAT were (0.1 ± 0.2) quality-adjusted life years (QALYs) and (0.3 ± 0.2) QALY, respectively. The highest benefits observed were 0.5 QALY in the case of IMPT and 1.0 QALYs in the case of PAT, equivalent to 6.0 months and 12.0 months of life in perfect health. Compared to IMPT, PAT improved QALE by up to 0.8 QALYs (9.6 months; (0.2 ± 0.2) QALY). Significance. PAT was associated with higher QALE values in all 20 cases compared to VMAT and IMPT. In 12 cases, the QALE benefits of utilizing PAT rather than IMPT consistently exceeded the benefits of utilizing IMPT rather than VMAT.

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)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,228 · 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
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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