Including the Ductal Carcinoma-In-Situ (DCIS) Score in the Development of a Multivariable Prediction Model for Recurrence After Excision of DCIS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Individual prediction of local recurrence (LR) risk after breast-conserving surgery (BCS) for ductal carcinoma-in-situ (DCIS) is needed to identify women at low risk, for whom radiotherapy may be omitted. PATIENTS AND METHODS: Three predictive models of LR-clinicopathologic factors (CPF) alone; CPF + estrogen receptor (ER) + human epidermal growth factor receptor 2 (HER2); and CPF + DCIS score (DS)-were developed among 1102 cases of DCIS in patients with complete covariate and outcome data. Categorizations of discrete variables and transformations of continuous variables were examined in Cox models; 2-way interactions and interactions with time were assessed. Internal validation was performed by bootstrapping. Individual predicted 10-year LR risks were computed from covariate values, estimated regression parameters, and estimated baseline survival function. Accuracy was assessed by c statistics and calibration plots. RESULTS: The strongest prediction model incorporated CPF + DS. The c statistics for CPF + DS, CPF + ER + HER2, or CPF-alone models were 0.7025, 0.6879, and 0.6825, respectively. The CPF + DS model was better calibrated at predicting low (≤ 10%) individual 10-year LR risks after BCS alone than those incorporating CPF + ER + HER2 or CPF alone, evidenced by c statistics and plots of observed by predicted risks. Among women aged ≥ 50 with no adverse CPF, the CPF + DS model identified the greatest proportion of women (62.3%) with predicted individual 10-year LR ≤ 10% without radiotherapy compared to the CPF + ER + HER2 (50.9%) or CPF alone (46.5%) models. CONCLUSION: Individual prediction of LR incorporating DS is more accurate and identifies a higher proportion of women with low predicted risk of LR after BCS alone, for whom radiotherapy may be omitted.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».