Development and Validation of Nomograms Predictive of Overall and Progression-Free Survival in Patients With Oropharyngeal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Treatment of oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) is evolving toward risk-based modification of therapeutic intensity, which requires patient-specific estimates of overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). Methods To develop and validate nomograms for OS and PFS, we used a derivation cohort of 493 patients with OPSCC with known p16 tumor status (surrogate of human papillomavirus) and cigarette smoking history (pack-years) randomly assigned to clinical trials using platinum-based chemoradiotherapy (NRG Oncology Radiation Therapy Oncology Group [RTOG] 0129 and 0522). Nomograms were created from Cox models and internally validated by use of bootstrap and cross-validation. Model discrimination was measured by calibration plots and the concordance index. Nomograms were externally validated in a cohort of 153 patients with OPSCC randomly assigned to a third trial, NRG Oncology RTOG 9003. Results Both models included age, Zubrod performance status, pack-years, education, p16 status, and T and N stage; the OS model also included anemia and age × pack-years interaction; and the PFS model also included marital status, weight loss, and p16 × Zubrod interaction. Predictions correlated well with observed 2-year and 5-year outcomes. The uncorrected concordance index was 0.76 (95% CI, 0.72 to 0.80) for OS and 0.70 (95% CI, 0.66 to 0.74) for PFS, and bias-corrected indices were similar. In the validation set, OS and PFS models were well calibrated, and OS and PFS were significantly different across tertiles of nomogram scores (log-rank P = .003;< .001). Conclusion The validated nomograms provided useful prediction of OS and PFS for patients with OPSCC treated with primary radiation-based therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».