Use of fast orthogonal search to predict chemotherapy-induced leukopenia
Notice bibliographique
Résumé
706 Background: Myelosuppression is the predominant DLT of chemotherapy (CT). Growth factors (GF) can reduce the incidence and severity of myelosuppression, but are neither necessary nor cost-effective for all patients on CT. Attempts at developing a predictive model to identify patients at risk for severe myelosuppression have been unsuccessful to date. A reliable model to identify at risk patients early would allow closer monitoring and timely introduction of GF support. We propose using a nonlinear mathematical model, Fast Orthogonal Search (FOS), to achieve this goal. Methods: Women receiving adjuvant CMF (n=15), CEF (n=14), or CAF (n=6) for early breast cancer were selected from a single clinical practice. All were managed in a homogeneous fashion and GF support was introduced only as secondary prophylaxis. Using data from the electronic patient record, patients (pts) were retrospectively classified into high and low risk (HR/LR) categories. HR if: any hospitalization, ≥3 delays, any delay >40 days, delay at cycle 2, day 8 of any cycle not given, or any dose reduction in the first 3 cycles; LR if: no event, or delay beyond cycle 3. Pts meeting neither HR nor LR criteria were deemed medium risk and excluded from the analysis. Using complete blood count values from cycle 1 (baseline, day 8, day 28), the FOS model was trained on 14 randomly selected pts evenly split between HR and LR groups, and validated on a separate set of 14, together with an independent set of 7. Results: The model correctly classified 19 of the 21 pts. None of the LR and only 2 of the HR pts were misclassified, Fisher’s exact test p<0.00023 (2-tailed) and Matthews’ correlation coefficient φ = +0.83. The model was re-built switching the initial testing and training sets, leaving the independent 7 pts as part of the testing procedure. The model correctly classified 17 out of 21 pts. Four of the 10 LR pts were misclassified and none of the 11 HR were misclassified, Fisher’s exact test p<0.0039 (2-tailed) and Matthews’ correlation coefficient φ = +0.66. Conclusions: FOS might be applied to prospectively identify pts at high-risk for neutropenia. Further studies are needed to replicate this work on a separate larger data set, and define its reproducibility in the setting of other chemotherapy regimens. 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».