C.02 Predictors of survival in a surgical series of Metastatic Spinal Cord Compression and a complete external validation of 8 models in a prospective multi-centre study
Notice bibliographique
Résumé
Background: We aimed to identify preoperative predictors of survival in Metastatic Epidural Spinal Cord Compression (MESCC) patients surgically treated, examine how these predictors relate to eight prognostic models, and to perform the first full external validation of these models in accordance with the TRIPOD statement. Methods: 142 surgically treated MESCC patients were enrolled in a prospective, multicenter cohort study and followed for 12 months or until death. Cox proportional hazards (PH) regressions were used. Non-collinear predictors with <10% missing data, ≥10 events per stratum and p<0.05 in univariable analysis were tested through a backward stepwise selection. For the original and revised Tokuhashi, Tomita, modified Bauer, van der Linden, Bartels, OSRI, Bartels and Bollen, we examined calibration and discrimination; survival stratified by risk groups with the Kaplan-Meier method and log-rank test. Results: Primary tumor, organ metastasis and SF-36v2 PC were associated with survival in multivariable analysis; corrected discrimination was 0.68. These three predictors were common to most current prognostic models. However, calibration was poor overall while discrimation was possibly helpful. Conclusions: Primary tumor type (breast, prostate and thyroid), absence of organ metastasis, and a lower degree of physical disability are preoperative predictors of longer survival in surgical MESCC patients. Clinicians should use these 8 prognostic models with caution.
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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 | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».