Prediction of second malignant neoplasm incidence in a large cohort of long‐term survivors of childhood cancers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ability to predict adverse-event occurrences accurately in long-term survivors of childhood cancer is of high importance in late effects research, both clinically and methodologically. PROCEDURE: This article considers a statistical prediction of future events in a cohort, taking second malignant neoplasm (SMN) incidence in a large cohort of long-term childhood cancer survivors as an example. The method consists of dividing the follow-up period of the cohort into two non-overlapping periods, using the first period as "training data," with which we model the patterns of SMN occurrences in the cohort, and the subsequent period as "testing data," with which we validate the model based on the training data. Future predictions are also applied beyond the testing-data period to calculate the SMN incidence of the cohort in the next five years for overall and specific types of SMNs. RESULTS: The proposed statistical prediction is shown empirically to perform well with respect to the prediction accuracy. Overall, the models were able to predict the future second cancers rates very well, with exceptions of a few cancer types that had very small observed counts in the testing period. CONCLUSIONS: Our proposed statistical method predicts future events in a cohort of long-term childhood cancer survivors and, as such, is a useful tool for late effects research on childhood cancer survivors.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».