SAMPLE SIZE ESTIMATION FOR CANCER PROGRESSION MODELS
Notice bibliographique
Résumé
Human tumours are often associated with the accumulation of chromosomal alterations in the cancer cells.The identification of characteristic pathogenic routes improves prediction of survival times and optimal therapy choice.The simplest model assumes independent alterations.Then progression is measured by the count statistic, the total number of alterations.An advanced model is the oncogenetic trees mixture model.An oncogenetic tree allows both independent and sequential relationships between alterations, and the mixture model divides the patients into groups with different progression paths.Progression along such a model can be quantified univariately by the GPS (genetic progression score).On real cancer data, the GPS was shown to discriminate better than the count statistic between patient subgroups with different survival prognosis.Here, in a simulation study, we evaluate the necessary numbers of patients for detecting true relationships between genetic progression and survival time.We generate survival times correlated with count statistic and GPS, respectively.If the simple model is the correct one, misspecification with the advanced model requires about 20% larger sample size, independent from the number of events.In contrast, misspecification with the simple model leads with increasing numbers of events from 20% to 70% larger sample size.Additionally, if the true data-generating model is the mixture model, the absolute numbers are more than twice as large, thus favouring the advanced modelling approach especially in situations with limited model knowledge.
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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 | 0,048 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».