Analysis of prognostic (prog) Web-based models for stage II and III colon cancer (CC): A population-based validation of <i>Numeracy</i> (NUM) and <i>ADJUVANT! Online</i> (ADJ!)
Notice bibliographique
Résumé
4044 Background: To aid in decisions regarding adjuvant therapy (AT) for resected high-risk CC, two prog models are in common use: the Mayo Clinic NUM calculator developed from a pooled data analysis of 7 randomized 5FU-based AT trials, and ADJ! developed using SEER data. This study examines the accuracy of NUM and ADJ! utilizing a cohort of patients (pts) referred to the BC Cancer Agency (BCCA). Methods: Demographic, disease and treatment data for pts with stage II/III CC referred to the BCCA from 1995–1996 + 1999–2003 were collected. Observed (obs) 5-year relapse free survival (RFS) and overall survival (OS) were compared to predicted estimates (pred) using NUM and ADJ!, both overall and for all prog subgroups with ≥ 10pts, as stratified by T stage, N stage, tumor grade and age. Data are presented in a descriptive manner and using confidence intervals. Results: Median follow-up was 5.6 yrs for 2,033 pts - 53% male, median age 68y, 40% N0. The mean percentages of 5 year pred outcomes for each of the two models and the actual Kaplan Meier mean survivals are presented in the table . The percentage correct predictions of 5 y status is also presented, with correctness deemed accurate if the pt was alive and predicted to be alive by ≥ 50% as determined by each model or dead while the respective tool predicted < 50% possibility of being alive. For surgery alone pts, ADJ!pred were more often closer to what was observed, as compared to NUMpred, in the prog subgroups (for RFS 56%, OS 88%). For surgery + 5-FU pts, within these subgroups, NUMpred were more often closer to what was observed, as compared to ADJ!pred, for RFS (62%) and for OS (55%). Conclusions: In this independent population-based validation, NUM and ADJ! have acceptable and similar reliability with modest over-estimations of 5y RFS and OS. Both models thus appear to be useful adjuvant decision-aids. [Table: see text] No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».