目标损伤选择如何影响RECIST? 一个计算机模拟研究研究
Teresa M Tareco Bucho1, Renaud L M Tissier, Kevin B W Groot Lipman
1From the Radiology Department (T.T.B., K.G.L., Z.B., T.D.L.N.-K., R.B.-T., S.T.), Biostatistics Unit (R.T.), and Thoracic Oncology (K.G.L.), Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, the Netherlands; GROW School for Oncology and Reproduction, Maastricht University, Maastricht, the Netherlands (T.T.B., K.G.L., Z.B., R.B.-T., S.T.); Institute for Advanced Biomedical Technologies, Gabriele d'Annunzio University of Chieti-Pescara, Italy (A.D.P.); Department of Innovative Technologies in Medicine and Dentistry, Gabriele d'Annunzio University of Chieti-Pescara, Italy (A.D.P.); Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital of Zurich, Zurich, Switzerland (T.D.L.N.-K.); Institute of Radiology and Nuclear Medicine, Stadtspital Zürich, Zurich, Switzerland (T.D.L.N.-K.); and Faculty of Health Sciences, University of Southern Denmark, Odense, Denmark (R.B.-T.).
固体瘤响应评估标准 (RECIST) 可能不准确地估计总瘤负担 (TTB) 由于主观的瘤标选择,特别是广泛或多个病变. 在分析中包括更多的病变可以提高准确性.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医学成像分析 医学成像分析
背景情况:
- 在固体瘤中响应评估标准 (RECIST) 假设客观的瘤标选择用于估计总瘤负担 (TTB).
- 目标病变选择中的主观性可能会损害RECIST评估的代表性.
研究的目的:
- 通过使用计算机模拟,挑战RECIST中客观目标病变选择的假设.
- 分析损伤数量,器官分布和生长对RECIST准确性的影响.
主要方法:
- 开发了一种计算机模拟模型,以评估瘤选主观性.
- 基于病变特征,分析了读者分歧和测量与TTB分歧.
主要成果:
- 随着病变的增加,器官参与的集中,以及接近响应值的生长,分歧就会增加.
- 在TTB估计中,RECIST 1.1具有内在错误,错误率为7.8% (5病变) 和17.3% (15病变).
结论:
- 在局部疾病中,RECIST准确地估计了TTB,但在远端转移和多个器官参与方面失败了.
- 从"最大病变"的选择偏差阻碍了准确的TTB估计;建议包括更多病变.
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