Melhorando a qualidade da radioterapia por meio de modelos multiinstitucionais de otimização de planejamento baseados em conhecimento (sigla: MIKAPOCo, Abordagem Multiinstitucional Baseada em Conhecimento na Otimização de Planos para a Comunidade) (MIKAPOCo)
Melhorando a qualidade da radioterapia por meio de modelos de otimização de planejamento baseados em conhecimento multiinstitucionais
Nossa hipótese central é que é possível criar bibliotecas de modelos de planos “consistentes” baseados em conhecimento, derivados de grandes experiências institucionais. Essas bibliotecas podem ser usadas para orientar o planejamento automatizado de RT e servir como ferramentas para auxiliar os centros de garantia de qualidade (QA) e previsão do plano.
Espera-se que a quantificação da variabilidade interinstitucional do planejamento de TR e a construção de bibliotecas de modelos de previsão de planos de base de conhecimento multi-institucionais intercambiáveis e validados tenham impacto na qualidade do planejamento em nível nacional. O projeto tem o potencial de facilitar a introdução de abordagens de IA na otimização de planos, reduzindo assim a variabilidade de planeamento intra e inter-Institutos. Espera-se que a melhoria da qualidade do plano se traduza num melhor resultado após a RT em termos de controlo local e, ainda mais, de efeitos secundários e qualidade de vida. Espera-se também um impacto positivo na seleção de pacientes para técnicas avançadas, na auditoria e otimização de planos em ensaios clínicos, na comparação de tecnologias e análises de custo-benefício, bem como no campo educacional da TR.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Objetivos principais
- Criar bibliotecas de modelos KB gerados consistentemente para pacientes tratados com RT para câncer de mama e de próstata e para aplicações selecionadas de RT estereotáxica corporal (SBRT) com base na experiência de muitas instituições italianas; quantificar a variabilidade interinstitucional do planejamento em classes homogêneas de pacientes.
- Agrupar modelos com base em suas características e intercambialidade. Avaliar grupos de modelos altamente intercambiáveis a serem considerados para fins de previsão de histograma de dose-volume (DVH) multiinstitucional.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Milano, Itália, 20133
- IRCCS Ospedale San Raffaele
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
Dados de planos consecutivos (ou escolhidos aleatoriamente) da vida real de pacientes tratados para câncer de próstata, câncer de mama e para situações selecionadas de SBRT (coluna e próstata, de acordo com os esquemas RTOG 0631 e 0938, respectivamente) durante os últimos 10 anos.
O número mínimo de pacientes da coorte de testes, a ser considerado para avaliar diferenças interinstitucionais (ou seja: intermodelos) na DVH e na previsão das estatísticas de dose, precisa ser avaliado. Para fazer uma estimativa significativa do número máximo necessário para apreciar as diferenças, podemos concentrar-nos na situação de planeamento com o maior nível de padronização esperado (isto é: esperar uma variabilidade intra e inter-Instituto relativamente pequena) e assumir as restantes situações mais propenso à variabilidade. Este “pior caso” foi identificado no tratamento do câncer de mama esquerdo com irradiação de campo tangencial, com foco na dose média no coração, reconhecidamente associada à mortalidade cardíaca em longo prazo. Com base nos dados piloto do centro PI, a dose média da população para o coração é de 2,7 Gy com DP igual a 0,9 Gy, com uma distribuição gaussiana de valores dentro de uma população de 103 pacientes consecutivos. Considerando como clinicamente relevante uma mudança sistemática de 1,3 Gy (correspondendo a um aumento excessivo de mortalidade cardíaca de 5% [27]), o número mínimo de pacientes necessários para detectar tal diferença com poder de 80% é n = 8 por centro (alfa: 0,05 ).
Critério de exclusão:
-
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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intercambialidade de modelo
Prazo: 3 anos
|
a intercambialidade será avaliada considerando: a) a fração de pacientes identificados como "outliers anatômicos" (em termos de limites fora dos limites das características geométricas (GF) de cada modelo único), uma vez que o modelo proveniente do Instituto X seja aplicado aos pacientes do Instituto Y (modX-Y) e vice-versa (modY-X); b) as diferenças relativas nas previsões de DVH entre modX-Y e modY-X, incluindo e não incluindo os pacientes "atípicos de GF" previamente reconhecidos.
Com base nestes resultados e na sua interpretação clínica, subgrupos de modelos KB com intercambialidade "alta" serão provisoriamente identificados e as relações entre GF e intercambialidade quantificadas.
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3 anos
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Claudio Fiorino, Msc, IRCCS Ospedale San Raffaele
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- 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.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- IG23150
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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