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Accès ouvert déclaré 2026 article

Modeling Time-Dependent Recovery to Improve Esophagitis Prediction in Thoracic Reirradiation

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Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

PURPOSE: In reirradiation, tumor control must be balanced against a high-risk of adverse effects. We evaluated the feasibility of a time-dependent recovery model to improve toxicity prediction. METHODS AND MATERIALS: Sixty-five high-risk thoracic reirradiation patients, identified by BID treatment, were included for modeling grade ≥2 acute esophagitis. The median (range) re-RT dose was 45 Gy (30-60) in 30 (20-40) fractions. Doses from each course were deformably registered to the most recent CT and converted to voxel-wise equivalent dose in 2-Gy fractions. We compared the discrimination of the last course dose, conventional direct accumulation without time consideration, and 3 time-dependent recovery models-mono-exponential, bi-exponential, and reciprocal time-each optimized via grid search with nested 5-fold cross-validation. Logistic regression with bootstrapping was used to assess the predictive value of mean and maximum dose. AUCs were compared using a bootstrap test. Covariates (age, chemotherapy, smoking status, and history of esophagitis from a previous course of thoracic radiation therapy) were also evaluated. RESULTS: After BID re-RT, 26.2% (17/65) of patients experienced grade ≥2 esophagitis. Incorporating time-dependent repair algorithms achieved a higher AUC than the last course dose and direct accumulation. The bi-exponential model incorporating history of prior esophagitis achieved the highest performance (mean dose AUC: 0.83 [95% CI, 0.70-0.94] vs direct accumulation: 0.74 [0.61-0.87], P = .040; maximum dose AUC: 0.78 [0.65-0.89] vs 0.67 [0.54-0.80], P = .015). CONCLUSIONS: Incorporating time-dependent recovery into dose accumulation is feasible, and our findings support its potential use over direct accumulation for more accurate toxicity prediction. These findings will pave the way for developing advanced outcome models for evidence-based reirradiation, ultimately reducing toxicity and optimizing doses for personalized and effective reirradiation.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Modeling Time-Dependent Recovery to Improve Esophagitis Prediction in Thoracic Reirradiation
Date Crossref
01/07/2026
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Johns Hopkins University Department of Radiation Oncology and Molecular Radiation Sciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Johns Hopkins Medicine pays non établi dans la notice
    Établissement de santé

Department of Radiation Oncology and Molecular Radiation Sciences — Johns Hopkins University et Johns Hopkins Medicine.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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