A marginal structural model for normal tissue complication probability
正常组织并发症概率的边际结构模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确提出确定性及随机干预的因果目标，并使用边际结构模型评估不同放疗计划的安全性。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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正常组织并发症概率的边际结构模型
- 研究问题
- 放疗计划的剂量与体积分布如何影响健康组织毒性风险，能否从个体风险预测转向评价替代治疗计划安全性的因果问题？
- 方法与思路
- 作者针对确定性和随机干预定义正常组织并发症概率的因果目标，并用边际结构模型估计，施加剂量、体积与风险的双变量单调性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出面向治疗计划安全评价的因果目标及估计方法，通过模拟研究估计量性质，并用于肛管癌患者的放疗分析。
- 阅读关注点
- 应核对剂量体积干预的可实施性、因果识别及混杂处理条件、双变量单调性的具体含义，以及模拟和临床应用的验证范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明识别假设、样本规模或风险变化数值，不能直接指导治疗选择。
原文摘要
The goal of radiation therapy for cancer is to deliver prescribed radiation dose to the tumor while minimizing dose to the surrounding healthy tissues. To evaluate treatment plans, the dose distribution to healthy organs is commonly summarized as dose-volume histograms (DVHs). Normal tissue complication probability (NTCP) modelling has centered around making patient-level risk predictions with features extracted from the DVHs, but few have considered adapting a causal framework to evaluate the safety of alternative treatment plans. We propose causal estimands for NTCP based on deterministic and stochastic interventions, as well as propose estimators based on marginal structural models that impose bivariable monotonicity between dose, volume, and toxicity risk. The properties of these estimators are studied through simulations, and their use is illustrated in the context of radiotherapy treatment of anal canal cancer patients.