基于18,558例治疗前与1,817例in vivo治疗计划回顾性分析的患者特异性质量保证（PSQA）多模态方案循证设计

《Physics and Imaging in Radiation Oncology》：Evidence-based design of a patient-specific quality assurance program through retrospective analysis of pretreatment and in vivo results

　　

•对18,558例治疗前（pretreatment）和1,817例in vivo（体内）治疗计划进行回顾性分析。
•大规模分析揭示当前框架的优势与局限。
•多方法联合提高阳性预测值（PPV）。
•此外，in vivo（体内）结果可评估新技术和计划策略。
•推荐使用联合、独立且目的特异性的方法。

研究背景与问题：随着放疗治疗模态日益复杂，患者特异性质量保证（PSQA）对确保准确、安全剂量递送更为重要。传统基于模体测量的PSQA，包括电离室、胶片或电子射野影像装置（EPID）测量，历史上构成治疗前验证基础。但容积旋转调强放疗（VMAT）、立体定向体部放疗（SBRT）和自适应放疗等高度调制技术增加了可能失败模式的数量和多样性，单一方法可能无法充分覆盖全部潜在失败模式。锥形束CT（CBCT）和机载EPID的发展促进了in vivo剂量验证，为治疗递送提供额外且互补的质量保证层。因此，PSQA不再局限于治疗前计划验证，也可用于监测整个治疗过程中剂量递送的准确性和一致性。回顾性PSQA数据分析仍稀缺，多数大规模研究集中于单一PSQA模态。该PSQA项目整合二次剂量计算（SDC）、基于机器日志文件的剂量验证（LOG）以及治疗前和in vivo电子射野剂量学（EPD），并集成于自动化框架。研究目的为：通过大规模回顾性分析评估当前项目能否识别临床相关失败模式；通过阳性预测值（PPV）量化单一PSQA方法和整体工作流的有效性；探索PSQA如何改善治疗计划策略和递送技术，最终为完整多模态PSQA项目提供批判性评估和循证优化见解。

主要关键技术方法：研究人员在Maastro开展回顾性分析（IRB PO0593），分析2020年1月至2024年12月18,558例治疗前计划；失败SDC排除后续LOG或EPD_P评估，LOG可用14,380例，EPD_P可用11,885例。in vivo工作流分析2024年2月至12月，包括来自1,817例唯一治疗计划的13,658次SDC_CBCT评估；失败SDC_CBCT排除EPD_T，剩1,432例。计划由Eclipse治疗计划系统（TPS）生成，使用Acuros或AAA（Anisotropic Analytical Algorithm）算法，治疗在TrueBeam、Halcyon和Ethos系统递送。PSQA方法包括SDC_PCT、LOG、EPD_P、SDC_CBCT和EPD_T，基于预测或测量二维射野剂量图像进行三维剂量重建，与计划剂量或SDC比较，采用全局三维gamma分析。失败分为治疗计划生成、计划传输和可递送性、分次间和分次内剂量递送四类，计算PPV，并与ESTRO-AAPM工作组高风险失败模式比较。

研究结果：
治疗前计划验证结果：总体1.29%（N=239）治疗计划失败SDC_PCT。0.55%（N=102）假阳性来自框架限制，包括射野剂量图像视野（FOV）有限、二次剂量算法无电子污染、计划CT与CBCT的HU（Hounsfield Unit）分箱差异。AAA相关不准确占0.39%（N=72），包括骨结构高估0.32%（N=59）和肺组织低估0.07%（N=13）。计划时遗漏固定装置影响0.21%（N=39）；Acuros对小于3 × 3 cm²的jaw-tracked野系统性低估剂量占0.14%（N=26）。LOG分析在14,380例中发现26例剂量递送差异，多数失败LOG与通过SDC但一致性低同时出现，提示剂量计算不确定性，其中7例用AAA；仅9例失败LOG也失败EPD_P。另有107例EPD_P失败，通常涉及异质和复杂通量。21.2% LOG评估和34.7% EPD_P未按方案进行PSQA，如姑息或模体QA。

in vivo治疗剂量验证结果：SDC_CBCT在78.8%治疗计划中未发现临床相关偏差；21.2%（N=385）计划至少一个分次失败。患者摆位错误最常见9.1%（N=166），主要见于乳腺治疗；其他摆位相关偏差涉及肺、四肢、bolus放置和肩部定位。CBCT成像限制造成5.1%假阳性，主要因FOV有限、计划CT与CBCT HU差异和假体相关伪影。分次间解剖变化导致剂量差异：系统变化3.9%，包括肺不张或肿瘤缩小、体重波动、乳腺肿胀或血清肿；随机变化2.9%，主要与膈肌运动和可变腹部气腔有关。程序偏差少见，如过度4D-CT腹带压迫或遗漏直肠气囊。分次内运动仅影响0.5%（N=9），见于乳腺屏气治疗、头颈头移位和腹部气腔变化。

ESTRO-AAPM失败模式与PPV：各PSQA模态均检测到ESTRO-AAPM高度排名失败模式。单一方法PPV通常低；SDC_PCT和SDC_CBCT分别达到57%和76%，与整体项目匹配，因为未发生无关失败模式假阳性。EPD_T在各失败模式类别PPV较低（1–62%）。组合PSQA方法一致得到等于或高于任何单一方法的PPV。文中还提出改进未来in vivo QA结果的潜在策略。

讨论与结论：讨论表明，组合SDC、LOG、EPD和in vivo剂量学可检测贯穿放疗工作流的互补失败模式。in vivo PSQA识别最具临床相关偏差，治疗前方法对计划和可递送性问题最有效。尽管单一方法PPV有限，组合提高错误检测和解释，支持整合PSQA框架以增强放疗质量与安全。TPS剂量计算算法限制是重要发现，AAA骨高估和肺低估与既往一致；小野jaw tracking系统低估亦被确认；遗漏固定装置导致剂量差异并引起协议变更。TPS输入数据错误，包括MLC（多叶准直器）建模、动态叶片间隙（DLG）、MLC透射、百分深度剂量（PDD）、组织最大比（TMR）、离轴因子（OAF）等，因预测二维射野剂量图像来自TPS相同测量数据，SDC、LOG和SDC_CBCT可能漏检；EPD因独立注量测量可标记该失败模式。研究强调PSQA需独立于TPS调试，并建议直接三维前向剂量计算和标准化“golden beam data”。输出校准无法被当前框架发现，需常规机器输出测量。LOG与EPID组合可区分计划传输错误、不完整采集和可递送性问题。EPD_T结果提示分次内运动监测有限但临床相关。PPV低主要因真失败低患病率，反映递送技术进步；组合方法提高稳健性和可解释性。更准确Monte Carlo算法、Hypersight CBCT、人工智能、临床相关终点和剂量累积可能改善未来PSQA。结论翻译：这项大规模回顾性分析表明，互补的治疗前与in vivo PSQA方法可检测不同类别的治疗偏差，并提供不同但有价值的信息。在协调框架内整合这些方法同时保持方法学独立性，可改善QA结果的解释，促进潜在原因识别，并支持针对性纠正措施。总体而言，这些结果强调综合PSQA策略对于优化患者治疗和确保现代放疗中稳健质量保证的重要性。