F-030DEVELOPMENT OF A CLINICAL SCORE TO DISTINGUISH MALIGNANT FROM BENIGN OESOPHAGEAL DISEASE IN AN UNDIAGNOSED PATIENT POPULATION REFERRED TO AN OESOPHAGEAL DIAGNOSTIC ASSESSMENT PROGRAMME
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Oesophageal cancer is associated with poor prognosis. Diagnosis is often delayed, resulting in presentation with advanced disease. We developed a clinical score to distinguish malignant from benign diagnoses in symptomatic patients prior to any diagnostic tests. Methods: Data from patients referred to a regional oesophageal diagnostic assessment programme between May 2013 and August 2016 prior to first clinical visit were analysed. Logistic regression was performed to identify predictors of malignancy based on patient characteristics and symptoms. Predicted probabilities were used to develop a score from one to 10 which was weighted according to beta coefficients for predictors in the model. Score accuracy was evaluated using a receiver operating characteristic curve and internally validated using bootstrapping techniques. Results: Of 530 patients, 363 (68%) were diagnosed with malignancy. Factors predictive of malignancy included: male (P < 0.001), family history of cancer (P=0.010) or oesophageal cancer (P=0.023), fatigue (P=0.004), chest/throat/back pain (P=0.001), age (P=0.040), melena (P=0.041), and weight loss (P=0.001). Dysphagia was the most common symptom (68%) but was not retained in the model (P=0.35). Malignancy predictors’ scores were: male, family history of oesophageal cancer, melena, 2 points each; family history of cancer, fatigue, chest/throat/back pain, and weight loss, 1 point each. For clinical application, patients were classified into low (1-2), medium (3-6), and high (7-10) risk. Low-risk patients had 70% lower chance of malignancy (RR = 0.28, 95% CI 0.21–0.38), medium-risk had 50% higher chance of malignancy (RR = 1.5, 95% CI 1.26–1.77), and high-risk patients were 8 times more likely to be diagnosed with malignancy (RR = 8.2, 95% CI 2.60–25.86). The AUC for malignancy was 0.82 (95% CI 0.77–0.87). Model fit for the bootstrapped and development models was good [x2(8, n = 530)=5.8, P=0.670]. Conclusions: A simple score using patient characteristics and symptoms reliably distinguished malignant from benign diagnoses. This score might be useful in expediting investigations and eventual diagnosis of malignancy. Disclosure: No significant relationships.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».