M-bioscore: proposing a new statistical model for prognostic factors in metastatic breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The current study aims to propose and internally validate 'M-bioscore', which is a model to help predict the outcomes of untreated metastatic breast cancer patients. METHODOLOGY: Surveillance, epidemiology and end results (SEER) database (2010-2013) was accessed. Patients were divided into two groups: a training set and a validation set. Through a Cox proportional model, multivariate analysis for potential prognostic factors was performed. M-bioscore was calculated for all patients. Survival analyses were conducted through Kaplan-Meier analysis/log-rank testing. RESULTS: A total of 6655 metastatic breast cancer patients were analyzed. In the training set, the following factors were linked to better cancer-specific survival in multivariate analysis: estrogen receptor positivity, isolated distant nodal metastases, progesterone receptor positivity, lower nuclear grade and HER2 neu positivity (p < 0.01). Cancer-specific survival was then assessed according to M-bioscore. Adjusted Cox regression cause-specific hazard (using breast cancer death as the event of interest) was evaluated in the validation cohort. Pairwise hazard ratio comparisons between different scores were significant (p < 0.05) except for the comparison between score 6 and 7. C-index for the validation cohort was 0.665 (Standard error (SE): 0.010; 95% CI: 0.646- 0.685). CONCLUSION: M-bioscore can predict the outcomes of untreated metastatic breast cancer patients. Validation of external datasets is needed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».