Neutropenia Prediction Based on First-Cycle Blood Counts Using a FOS-3NN Classifier
Notice bibliographique
Résumé
Background. Delivery of full doses of adjuvant chemotherapy on schedule is key to optimal breast cancer outcomes. Neutropenia is a serious complication of chemotherapy and a common barrier to this goal, leading to dose reductions or delays in treatment. While past research has observed correlations between complete blood count data and neutropenic events, a reliable method of classifying breast cancer patients into low- and high-risk groups remains elusive. Patients and Methods. Thirty-five patients receiving adjuvant chemotherapy for early-stage breast cancer under the care of a single oncologist are examined in this study. FOS-3NN stratifies patient risk based on complete blood count data after the first cycle of treatment. All classifications are independent of breast cancer subtype and clinical markers, with risk level determined by the kinetics of patient blood count response to the first cycle of treatment. Results. In an independent test set of patients unseen by FOS-3NN, 19 out of 21 patients were correctly classified (Fisher's exact test probability P < 0.00023 [2 tailed], Matthews' correlation coefficient +0.83). Conclusions. We have developed a model that accurately predicts neutropenic events in a population treated with adjuvant chemotherapy in the first cycle of a 6-cycle treatment.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».