Predicting Neutropenia Risk in Breast Cancer Patients from Pre-Chemotherapy Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
A previous study (Pittman, Hopman, Mates) of breast cancer patients undergoing curative chemotherapy (CT) found that the third most common reason for emergency department (ER) visits and hospital admission (HA) was febrile neutropenia. Factors associated with ER visits and HA included (1) stage of the cancer, (2) size of tumor, (3) adjuvant versus neo-adjuvant CT (“adjuvance”), and (4) number of CT cycles. We hypothesized that a statistically-significant predictor of neutropenia could be built based on some of these factors, so that risk of neutropenia predicted for a patient feeling unwell during CT could be used in weighing need to visit the ER. The number of CT cycles was not used as a factor so that the predictor could calculate the neutropenia risk for a patient before the first CT cycle. Different models were built corresponding to different pre-chemotherapy factors or combinations of factors. The single factor yielding the best classification accuracy was tumor size (Mathews’ correlation coefficient φ = +0.18, Fisher’s exact two-tailed probability P < 0.0374). The odds ratio of developing febrile neutropenia for the predicted high-risk group compared to the predicted low-risk group was 5.1875. Combining tumor size with adjuvance yielded a slightly more accurate predictor (Mathews’ correlation coefficient φ = +0.19, Fisher’s exact two-tailed probability P < 0.0331, odds ratio = 5.5093). Based on the observed odds ratios, we conclude that a simple predictor of neutropenia may have value in deciding whether to recommend an ER visit. The predictor is sufficiently fast that it can run conveniently as an Applet on a mobile computing device.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».