Purpose Fibrotic changes after ster

Purpose Fibrotic changes after stereotactic body radiation therapy (SBRT) for stage I non-small cell lung cancer (NSCLC) are difficult to distinguish from local recurrences (LR), hampering proper patient selection for salvage therapy. This study validates previously reported high-risk computed tomography (CT) features (HRFs) for detection of LR in an independent patient cohort.

Methods and Materials From a multicenter database, 13 patients with biopsy-proven LR were matched 1:2 to 26 non-LR control patients based on dose, planning target volume (PTV), follow-up time, and lung lobe. Tested HRFs were enlarging opacity, sequential enlarging opacity, enlarging opacity after 12 months, bulging margin, linear margin disappearance, loss of air bronchogram, and craniocaudal growth. Additionally, 2 new features were analyzed: the occurrence of new unilateral pleural effusion, and growth based on relative volume, assessed by manual delineation.

Results All HRFs were significantly associated with LR except for loss of air bronchogram. The best performing HRFs were bulging margin, linear margin disappearance, and craniocaudal growth. Receiver operating characteristic analysis of the number of HRFs to detect LR had an area under the curve (AUC) of 0.97 (95% confidence interval [CI] 0.9-1.0), which was identical to the performance described in the original report. The best compromise (closest to 100% sensitivity and specificity) was found at ≥4 HRFs, with a sensitivity of 92% and a specificity of 85%. A model consisting of only 2 HRFs, bulging margin and craniocaudal growth, resulted in a sensitivity of 85% and a specificity of 100%, with an AUC of 0.96 (95% CI 0.9-1.0) (HRFs ≥2). Pleural effusion and relative growth did not significantly improve the model.

Conclusion We successfully validated CT-based HRFs for detection of LR after SBRT for early-stage NSCLC. As an alternative to number of HRFs, we propose a simplified model with the combination of the 2 best HRFs: bulging margin and craniocaudal growth, although validation is warranted.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์ Fibrotic เปลี่ยนหลังจากร่างกาย stereotactic รังสี (SBRT) สำหรับขั้นตอนผมเล็กไม่ใช่เซลล์มะเร็งปอด (NSCLC) ยากที่จะแยกแยะจากประจำท้องถิ่น (LR), กีดขวางการเลือกผู้ป่วยที่เหมาะสมสำหรับการบำบัดซาก การศึกษานี้ตรวจสอบคุณสมบัติรายงานก่อนหน้านี้มีความเสี่ยงสูงคอมพิวเตอร์ (CT) (HRFs) สำหรับการตรวจจับของ LR ในการศึกษาผู้ป่วยอิสระ วิธีการและวัสดุจากฐานข้อมูล multicenter, LR พิสูจน์ตรวจชิ้นเนื้อผู้ป่วย 13 ถูกจับคู่ 1:2 ถึง 26 LR ไม่ใช่ผู้ป่วยควบคุมอิงยา การวางแผนเป้าหมายปริมาณ (PTV), ติดตาม และเวลากลีบปอด ทดสอบ HRFs ถูกขยายความทึบ ตามลำดับขยายความทึบ ขยายความทึบหลังจาก 12 เดือน ปูดขอบ เส้นขอบหายไป สูญเสียอากาศ bronchogram และ craniocaudal เจริญเติบโต นอกจากนี้ มีวิเคราะห์คุณลักษณะใหม่ 2: เกิดใหม่ข้างเดียวมีน้ำท่วมปอด และการเติบโตตามปริมาณสัมพัทธ์ ประเมิน โดยอำนาจด้วยตนเอง ผลทั้งหมด HRFs มีความสัมพันธ์กับ LR ยกเว้นสูญเสียอากาศ bronchogram ทำการ HRFs ที่ดีสุดถูกโป่งขอบ เส้นขอบหายไป และการเติบโต craniocaudal รับงานวิเคราะห์ลักษณะจำนวนของ HRFs เพื่อตรวจหา LR มีพื้นที่ใต้เส้นโค้ง (AUC) ของ 0.97 (95% ช่วงความเชื่อมั่น [CI] 0.9-1.0), ซึ่งเป็นเหมือนกับการทำงานที่อธิบายไว้ในรายงานต้นฉบับ ควร (ใกล้เคียงกับ 100% ความไวและความจำเพาะ) พบที่ ≥4 HRFs มีความไว 92% และความจำเพาะร้อยละ 85 แบบจำลองที่ประกอบด้วย 2 HRFs ขอบปูด และ craniocaudal เจริญเติบ โต ผลในความไวร้อยละ 85 และมีความจำเพาะ 100% กับมี AUC 0.96 (95% CI 0.9-1.0) (≥ 2 HRFs) มีน้ำท่วมปอดและเจริญเติบโตสัมพัทธ์ไม่มากดีขึ้นแบบนี้ ข้อสรุปที่เราตรวจสอบคะแนน CT HRFs สำหรับการตรวจหา LR หลังจาก SBRT สำหรับ NSCLC ระยะแรกเรียบร้อยแล้ว เป็นทางเลือกของ HRFs เรานำเสนอแบบง่าย ด้วยชุด HRFs ที่ดีที่สุด 2: โป่ง craniocaudal และอัตราการเติบโต แต่ได้รับการตรวจสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเปลี่ยนแปลงวัตถุประสงค์ fibrotic หลังจากรังสีตัว stereotactic บำบัด (SBRT) สำหรับขั้นตอนฉันไม่ใช่ขนาดเล็กเซลล์มะเร็งปอด (NSCLC) เป็นเรื่องยากที่จะแยกแยะออกจากการซ้ำท้องถิ่น (LR) ขัดขวางการเลือกผู้ป่วยที่เหมาะสมสำหรับการรักษาด้วยการกอบกู้ . การศึกษานี้จะตรวจสอบรายงานก่อนหน้านี้มีความเสี่ยงสูงคำนวณย์ (CT) คุณสมบัติ (HRFs) สำหรับการตรวจสอบของ LR ในหมู่ผู้ป่วยที่เป็นอิสระวิธีการและวัสดุจากฐานข้อมูล multicenter 13 ผู้ป่วยที่มีการตรวจชิ้นเนื้อพิสูจน์ LR ถูกจับคู่ที่ 1: 2-26 ไม่ใช่ ผู้ป่วยที่ควบคุม -LR ขึ้นอยู่กับปริมาณการวางแผนปริมาณเป้าหมาย (PTV) ติดตามเวลาและกลีบปอด HRFs การทดสอบได้รับการขยายความทึบทึบขยายลำดับขยายความทึบหลังจาก 12 เดือนปูดขอบหายตัวไปขอบเส้นการสูญเสียของ bronchogram อากาศและการเจริญเติบโต craniocaudal นอกจากนี้ 2 คุณสมบัติใหม่ที่ถูกนำมาวิเคราะห์: การเกิดใหม่ปอดไหลฝ่ายเดียวและการเจริญเติบโตตามปริมาณญาติประเมินโดยการวาดภาพคู่มือ. ผล HRFs ทั้งหมดมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับ LR ยกเว้นสำหรับการสูญเสียของ bronchogram อากาศ ที่ดีที่สุดที่มีประสิทธิภาพ HRFs ถูกปูดขอบการหายตัวไปของอัตรากำไรเชิงเส้นและการเจริญเติบโต craniocaudal ผู้รับการดำเนินงานการวิเคราะห์ลักษณะของจำนวน HRFs ในการตรวจสอบ LR มีพื้นที่ใต้เส้นโค้ง (AUC) 0.97 (95% ช่วงความเชื่อมั่น [CI] 0.9-1.0) ซึ่งเป็นเหมือนกันกับประสิทธิภาพการทำงานที่อธิบายไว้ในรายงานข้างต้นนี้ ประนีประนอมที่ดีที่สุด (ความไวแสงที่ใกล้เคียงที่สุดถึง 100% และความจำเพาะ) ถูกพบใน≥4 HRFs กับความไวของ 92% และความจำเพาะของ 85% ได้ รูปแบบประกอบด้วยเพียง 2 HRFs ปูดอัตรากำไรและการเจริญเติบโต craniocaudal ผลในความไวของ 85% และความจำเพาะของ 100% ที่มี AUC 0.96 (95% CI 0.9-1.0) (HRFs ≥2) ปอดไหลและการเจริญเติบโตญาติไม่ได้มีนัยสำคัญปรับปรุงรูปแบบ. สรุปเราประสบความสำเร็จในการตรวจสอบ HRFs CT-based สำหรับการตรวจสอบของ LR หลังจาก SBRT สำหรับขั้นต้น NSCLC เป็นทางเลือกให้จำนวน HRFs เรานำเสนอรูปแบบที่เรียบง่ายด้วยการรวมกันของ 2 HRFs ที่ดีที่สุด: ปูดอัตรากำไรและการเจริญเติบโต craniocaudal แม้ว่าการตรวจสอบการรับประกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีการเปลี่ยนแปลงหลังการรักษาด้วยรังสีลาตัวจังหวัด ( sbrt ) สำหรับเวทีมะเร็งปอดเซลล์ขนาดเล็ก ( NSCLC ) ยากที่จะแยกแยะความแตกต่างจากเกิดขึ้นในท้องถิ่น ( LR ) , ขัดขวางการเลือกผู้ป่วยที่เหมาะสมเพื่อกอบกู้บำบัด การศึกษานี้ตรวจสอบรายงานก่อนหน้านี้มีการคำนวณสร้างภาพโทโมกราฟี ( hrfs ) เพื่อตรวจสอบคุณสมบัติของ LR ในการติดตามผู้ป่วยที่เป็นอิสระวิธีการและวัสดุจากฐานข้อมูลสห 13 ผู้ป่วย LR พิสูจน์ชิ้นเนื้อถูกจับคู่ : 26 ไม่มี LR ควบคุมผู้ป่วยขึ้นอยู่กับปริมาณปริมาณเป้าหมายการวางแผน ( พีทีวี ) , เวลาติดตาม , และปอดกลีบ ทดสอบ hrfs กำลังขยาย ( ขยายความทึบทึบ ขยายความทึบหลังจาก 12 เดือน โหนกขอบขอบเส้นหายไป , การสูญเสียของอากาศบรองโคแกรมและการเติบโต craniocaudal . เพิ่ม 2 คุณสมบัติใหม่เป็นข้อมูลการเกิดใหม่ข้างห้าง และเติบโตตามปริมาณสัมพัทธ์ ที่ประเมินโดยคู่มือการอธิบายผลลัพธ์ทั้งหมด hrfs มีความสัมพันธ์กับ LR ยกเว้นการสูญเสียอากาศ บรองโคแกรม . มีประสิทธิภาพมากที่สุด hrfs เป็นนูนขอบเส้นขอบหายไป การเจริญเติบโต craniocaudal . รับทำงานลักษณะการวิเคราะห์จำนวน hrfs ตรวจจับ LR มีพื้นที่ใต้เส้นโค้ง ( ยา ) 0.97 ( 95% ช่วงความเชื่อมั่น [ CI ] 0.9-1.0 ) ซึ่งก็เหมือนกับการปฏิบัติที่อธิบายไว้ในรายงานต้นฉบับ การประนีประนอมที่ดีที่สุด ( ความไวและความจำเพาะใกล้เคียง 100% ) พบใน≥ 4 hrfs ที่มีความไวและความจำเพาะร้อยละ 92 85 % รูปแบบประกอบด้วยเพียง 2 hrfs โหนกและอัตราการเจริญเติบโต craniocaudal ส่งผลให้ความไว 85 % และความจำเพาะ 100% มีความเข้มข้นเท่ากับ 0.96 ( 95% CI 0.9-1.0 ) ( hrfs ≥ 2 ) ไหลเยื่อหุ้มปอดและการเจริญเติบโตสัมพัทธ์ไม่ได้ปรับปรุงรูปแบบสรุป เราสามารถตรวจสอบ hrfs CT โดยการตรวจหา LR หลังจาก sbrt สำหรับการสนับสนุนสำหรับ . เป็นทางเลือกที่จำนวน hrfs เราเสนอรูปแบบง่ายกับการรวมกันของ 2 hrfs ที่ดีที่สุด : โหนกและอัตราการเจริญเติบโต craniocaudal แม้ว่าการตรวจสอบมีหมายจับ