Verbetering van de kwaliteit van radiotherapie door op kennis gebaseerde planningsoptimalisatiemodellen van meerdere instellingen (acroniem: MIKAPOCo, Multi-Institutional Knowledge-based Approach in Plan Optimization for the Community) (MIKAPOCo)
Verbetering van de kwaliteit van radiotherapie door op kennis gebaseerde planningsoptimalisatiemodellen van meerdere instellingen
Onze centrale hypothese is dat het mogelijk is om bibliotheken te creëren van “consistente” op kennis gebaseerde planmodellen, afgeleid van grote institutionele ervaringen. Deze bibliotheken kunnen worden gebruikt als leidraad voor de geautomatiseerde RT-planning en dienen als hulpmiddelen ter ondersteuning van centra voor plankwaliteitsborging (QA) en planvoorspelling.
Het kwantificeren van de interinstitutionele variabiliteit van RT-planning en het bouwen van bibliotheken van uitwisselbare en gevalideerde multi-institutionele KB-planvoorspellingsmodellen zal naar verwachting van invloed zijn op de kwaliteit van de planning op nationaal niveau. Het project heeft het potentieel om de introductie van AI-benaderingen bij de optimalisatie van plannen te vergemakkelijken, waardoor de planningsvariabiliteit binnen en tussen instellingen wordt verminderd. Het verbeteren van de plankwaliteit zal zich naar verwachting vertalen in betere resultaten na RT in termen van lokale controle en, nog meer, van bijwerkingen en kwaliteit van leven. Er wordt ook een positieve impact verwacht bij de selectie van patiënten voor geavanceerde technieken, bij planaudit en planoptimalisatie in klinische onderzoeken, bij technologievergelijking en kosten-batenanalyses, evenals op het gebied van RT-educatie.
Studie Overzicht
Toestand
Conditie
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
Belangrijkste doelstellingen
- Het creëren van bibliotheken met consistent gegenereerde KB-modellen voor patiënten die met RT worden behandeld voor borst- en prostaatkanker en voor geselecteerde stereotactische lichaams-RT (SBRT)-toepassingen, gebaseerd op de ervaring van veel Italiaanse instellingen; om de planningsvariabiliteit tussen instellingen in homogene klassen van patiënten te kwantificeren.
- Om modellen te groeperen op basis van hun kenmerken en uitwisselbaarheid. Beoordelen van groepen zeer uitwisselbare modellen die in aanmerking komen voor multi-institutionele dosis-volume histogram (DVH) voorspellingsdoeleinden.
Studietype
Inschrijving (Geschat)
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
-
Milano, Italië, 20133
- IRCCS Ospedale San Raffaele
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Kind
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
Beschrijving
Inclusiecriteria:
Real-life opeenvolgende (of willekeurig gekozen) plangegevens van patiënten die zijn behandeld voor prostaatkanker, borstkanker en voor geselecteerde SBRT-situaties (wervelkolom en prostaat, respectievelijk volgens RTOG 0631- en 0938-schema's) gedurende de afgelopen 10 jaar.
Het minimumaantal patiënten van het testcohort dat in aanmerking moet worden genomen voor het beoordelen van verschillen tussen instituten (dat wil zeggen: tussen modellen) in de voorspelling van DVH en dosisstatistieken, moet worden beoordeeld. Om een zinvolle schatting te maken van het maximale aantal dat nodig is om de verschillen in kaart te brengen, kunnen we ons concentreren op de planningssituatie met het grootste verwachte niveau van standaardisatie (dat wil zeggen: een relatief kleine variabiliteit binnen en tussen instituten verwachten) en de overige situaties meer aannemen. gevoelig voor variabiliteit. Dit 'worst case'-scenario werd geïdentificeerd bij de behandeling van linkerborstkanker met tangentiële veldbestraling, waarbij de nadruk lag op de gemiddelde dosis voor het hart, waarvan werd erkend dat het verband hield met hartsterfte op de lange termijn. Op basis van pilotgegevens van het PI-centrum bedraagt de gemiddelde populatiedosis voor het hart 2,7 Gy, waarbij de SD gelijk is aan 0,9 Gy, met een gaussiaanse verdeling van waarden binnen een populatie van 103 opeenvolgende patiënten. Als we een systematische verschuiving van 1,3 Gy (overeenkomend met een extra toename van de hartsterfte van 5% [27]) als klinisch relevant beschouwen, is het minimumaantal patiënten dat nodig is om een dergelijk verschil met een vermogen van 80% te detecteren n=8 per centrum (alfa: 0,05). ).
Uitsluitingscriteria:
-
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
uitwisselbaarheid van modellen
Tijdsspanne: 3 jaar
|
De uitwisselbaarheid zal worden beoordeeld door rekening te houden met: a) het deel van de patiënten dat is geïdentificeerd als "anatomische uitbijter" (in termen van buiten de grens van de geometrische kenmerken (GF) van elk afzonderlijk model) zodra het model afkomstig van Instituut X wordt toegepast op patiënten van Instituut X Y (modX-Y) en omgekeerd (modY-X); b) de relatieve verschillen in DVH-voorspellingen tussen modX-Y en modY-X, inclusief en niet inclusief de eerder erkende "GF-uitbijter" -patiënten.
Op basis van deze resultaten en hun klinische interpretatie zullen subgroepen van KB-modellen met "hoge" uitwisselbaarheid voorlopig worden geïdentificeerd en de relaties tussen GF en uitwisselbaarheid gekwantificeerd.
|
3 jaar
|
Medewerkers en onderzoekers
Sponsor
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Claudio Fiorino, Msc, IRCCS Ospedale San Raffaele
Publicaties en nuttige links
Algemene publicaties
- Esposito PG, Castriconi R, Mangili P, Broggi S, Fodor A, Pasetti M, Tudda A, Di Muzio NG, Del Vecchio A, Fiorino C. Knowledge-based automatic plan optimization for left-sided whole breast tomotherapy. Phys Imaging Radiat Oncol. 2022 Jun 23;23:54-59. doi: 10.1016/j.phro.2022.06.009. eCollection 2022 Jul.
- Tudda A, Castriconi R, Benecchi G, Cagni E, Cicchetti A, Dusi F, Esposito PG, Guernieri M, Ianiro A, Landoni V, Mazzilli A, Moretti E, Oliviero C, Placidi L, Rambaldi Guidasci G, Rancati T, Scaggion A, Trojani V, Fiorino C. Knowledge-based multi-institution plan prediction of whole breast irradiation with tangential fields. Radiother Oncol. 2022 Oct;175:10-16. doi: 10.1016/j.radonc.2022.07.012. Epub 2022 Jul 19.
- Monticelli D, Castriconi R, Tudda A, Fodor A, Deantoni C, Gisella Di Muzio N, Mangili P, Del Vecchio A, Fiorino C, Broggi S. Knowledge-based plan optimization for prostate SBRT delivered with CyberKnife according to RTOG0938 protocol. Phys Med. 2023 Jun;110:102606. doi: 10.1016/j.ejmp.2023.102606. Epub 2023 May 15.
- Castriconi R, Esposito PG, Tudda A, Mangili P, Broggi S, Fodor A, Deantoni CL, Longobardi B, Pasetti M, Perna L, Del Vecchio A, Di Muzio NG, Fiorino C. Replacing Manual Planning of Whole Breast Irradiation With Knowledge-Based Automatic Optimization by Virtual Tangential-Fields Arc Therapy. Front Oncol. 2021 Aug 24;11:712423. doi: 10.3389/fonc.2021.712423. eCollection 2021.
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Werkelijk)
Studie voltooiing (Geschat)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- IG23150
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .