Statistical modelling of biomarkers incorporating non-proportional effects for survival data
Notice bibliographique
Résumé
Personalised medicine is replacing the one-drug-fits-all approach with many prognostic models incorporating biomarkers available for risk stratifying patients with breast cancer, such as the Nottingham Prognostic Index and Adjuvant! Online and more recently multiparameter assays, OncotypeDx and Mammaprint. Evidence of biomarkers having non-proportional effects have been emerging and therefore violating the assumption of proportional hazards when performing Cox regression. A classic example is the risk of recurrence after breast cancer depends on the duration of follow-up for estrogen receptor (ER) and progesterone receptor (PgR) expression status[1]. The gene signature MammaPrint has also been shown to have possible non-proportional effects with better prediction of patients at high risk of early relapse rather than those at risk of later disease progression[2,3]. A review of existing approaches for the analysis of non-proportional effects with respect to survival data found there to be a number of well-developed approaches for incorporating non-proportional effects but a lack of application of these approaches in practice. Two key approaches are the multivariable fractional polynomial time (MFPT) approach by Sauerbrei et al.[4] and flexible parametric models proposed by Royston & Parmer[5]. There is a need for more widespread use of flexible modelling to move away from standard analysis using a Cox model when the assumption of proportional hazards is violated. Fully determining the effects of markers in prognostic studies will help develop novel models for the selection of patients for appropriate treatments.
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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 | 0,002 |
| 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 ».