External validation of a nomogram predicting mortality in patients with adrenocortical carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop nomograms predicting cancer-specific and all-cause mortality in patients managed with either surgery or no surgery for adrenocortical carcinoma (ACC). PATIENTS AND METHODS: The models were developed in 205 patients with ACC and externally validated using 207 other patients with ACC, identified in the 1973-2004 Surveillance, Epidemiology and End Results database. The predictors comprised age, gender, race, stage and surgery status. Nomograms based on Cox regression model-derived coefficients were used for predicting the cancer-specific and all-cause mortality, and were tested using area under the receiver operating characteristics (ROC) curve. RESULTS: In cancer-specific analyses, the median survival of patients within the development cohort was 26 months, vs 71 months in the external validation cohort (P < 0.001). In overall survival analyses, the median values were 21 vs 32 months for, respectively, the development and the external validation cohort (P < 0.001). Three variables (age, stage and surgical status) were included in the nomograms predicting cancer-specific and all-cause mortality. In the external validation cohort, the nomograms achieved between 72 and 80% accuracy for prediction of cancer-specific or all-cause mortality at 1-5 years after either surgery or diagnosis of ACC for non-surgical patients. CONCLUSION: Our models are the first standardized and individualized prognostic tools for patients with ACC. Their accuracy was confirmed within a large external population-based cohort of patients with ACC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».