Predictors of Individual Response to Placebo or Tadalafil 5mg among Men with Lower Urinary Tract Symptoms Secondary to Benign Prostatic Hyperplasia: An Integrated Clinical Data Mining Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A significant percentage of patients with lower urinary tract symptoms (LUTS) secondary to benign prostatic hyperplasia (BPH) achieve clinically meaningful improvement when receiving placebo or tadalafil 5mg once daily. However, individual patient characteristics associated with treatment response are unknown. METHODS: This integrated clinical data mining analysis was designed to identify factors associated with a clinically meaningful response to placebo or tadalafil 5mg once daily in an individual patient with LUTS-BPH. Analyses were performed on pooled data from four randomized, placebo-controlled, double-blind, clinical studies, including about 1,500 patients, from which 107 baseline characteristics were selected and 8 response criteria. The split set evaluation method (1,000 repeats) was used to estimate prediction accuracy, with the database randomly split into training and test subsets. Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF) models were then generated on the training subset and used to predict response in the test subset. Prediction models were generated for placebo and tadalafil 5mg once daily Receiver Operating Curve (ROC) analysis was used to select optimal prediction models lying on the ROC surface. FINDINGS: International Prostate Symptom Score (IPSS) baseline group (mild/moderate vs. severe) for active treatment and placebo achieved the highest combined sensitivity and specificity of 70% and ~50% for all analyses, respectively. This was below the sensitivity and specificity threshold of 80% that would enable reliable allocation of an individual patient to either the responder or non-responder group. CONCLUSIONS: This extensive clinical data mining study in LUTS-BPH did not identify baseline clinical or demographic characteristics that were sufficiently predictive of an individual patient response to placebo or once daily tadalafil 5mg. However, the study reaffirms the efficacy of tadalalfil 5mg once daily in the treatment of LUTS-BPH in the majority of patients and the importance of evaluating individual patient need in selecting the most appropriate treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».