Survival prediction in mesothelioma using a scalable Lasso regression model: instructions for use and initial performance using clinical predictors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Accurate prognostication is difficult in malignant pleural mesothelioma (MPM). We developed a set of robust computational models to quantify the prognostic value of routinely available clinical data, which form the basis of published MPM prognostic models. Methods Data regarding 269 patients with MPM were allocated to balanced training (n=169) and validation sets (n=100). Prognostic signatures (minimal length best performing multivariate trained models) were generated by least absolute shrinkage and selection operator regression for overall survival (OS), OS <6 months and OS <12 months. OS prediction was quantified using Somers D XY statistic, which varies from 0 to 1, with increasing concordance between observed and predicted outcomes. 6-month survival and 12-month survival were described by area under the curve (AUC) scores. Results Median OS was 270 (IQR 140–450) days. The primary OS model assigned high weights to four predictors: age, performance status, white cell count and serum albumin, and after cross-validation performed significantly better than would be expected by chance (mean D XY 0.332 (±0.019)). However, validation set D XY was only 0.221 (0.0935–0.346), equating to a 22% improvement in survival prediction than would be expected by chance. The 6-month and 12-month OS signatures included the same four predictors, in addition to epithelioid histology plus platelets and epithelioid histology plus C-reactive protein (mean AUC 0.758 (±0.022) and 0.737 (±0.012), respectively). The <6-month OS model demonstrated 74% sensitivity and 68% specificity. The <12-month OS model demonstrated 63% sensitivity and 79% specificity. Model content and performance were generally comparable with previous studies. Conclusions The prognostic value of the basic clinical information contained in these, and previously published models, is fundamentally of limited value in accurately predicting MPM prognosis. The methods described are suitable for expansion using emerging predictors, including tumour genomics and volumetric staging.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle