Predicting Survival in Follicular Lymphoma Using Tissue Microarrays
Notice bibliographique
Résumé
A tissue microarray (TMA) containing diagnostic biopsies was used to develop predictors of outcome in a group of 105 patients having advanced-stage follicular lymphoma (FL). The patients were staged and uniformly treated, and the usable cases had been randomly divided into a subgroup of 50 patients with outcomes identified, and a reserved subgroup of 43 patients whose outcomes were masked for blind testing of the predictors. Using training-input data from some patients with known outcomes, parallel cascade identification developed two predictors of overall survival based on a number of biomarkers. Both predictors had statistically significant performance over the remaining patients with known outcomes. The first predictor had been identified with model architectural settings and encoding scheme chosen, for the particular training input used, to enhance classification accuracy over remaining patients in the known subgroup. The second predictor was obtained without changing the settings and encoding scheme, but from an entirely different training input corresponding to novel cases from the TMA. Not surprisingly, the first predictor showed much higher accuracy over the known subgroup, but when tested over the reserved subgroup of 43 patients, averaged about 58% correct and did not reach statistical significance. The other predictor performed very similarly over the known and the reserved subgroups, with prediction on the reserved subgroup highly significant at p = 0.0056 in Kaplan-Meier survival analysis. We conclude that a predictor based on a number of biomarkers obtainable at diagnosis has the potential to improve prediction of overall survival in FL.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».