Flexible modeling improves assessment of prognostic value of C-reactive protein in advanced non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: C-reactive protein (CRP) is gaining credibility as a prognostic factor in different cancers. Cox's proportional hazard (PH) model is usually used to assess prognostic factors. However, this model imposes a priori assumptions, which are rarely tested, that (1) the hazard ratio associated with each prognostic factor remains constant across the follow-up (PH assumption) and (2) the relationship between a continuous predictor and the logarithm of the mortality hazard is linear (linearity assumption). METHODS: We tested these two assumptions of the Cox's PH model for CRP, using a flexible statistical model, while adjusting for other known prognostic factors, in a cohort of 269 patients newly diagnosed with non-small cell lung cancer (NSCLC). RESULTS: In the Cox's PH model, high CRP increased the risk of death (HR=1.11 per each doubling of CRP value, 95% CI: 1.03-1.20, P=0.008). However, both the PH assumption (P=0.033) and the linearity assumption (P=0.015) were rejected for CRP, measured at the initiation of chemotherapy, which kept its prognostic value for approximately 18 months. CONCLUSION: Our analysis shows that flexible modeling provides new insights regarding the value of CRP as a prognostic factor in NSCLC and that Cox's PH model underestimates early risks associated with high CRP.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».