Multiple imputation and clinico‐serological models to predict human papillomavirus status in oropharyngeal carcinoma: An alternative when tissue is unavailable
Notice bibliographique
Résumé
In cancer epidemiological studies, determination of human papillomavirus (HPV) in oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) typically depends on the availability of tumor tissue testing, and/or tumor tissue access. Identifying alternative methods for estimating HPV status can improve the quality of such studies when tissue is unavailable. We developed multiple predictive models for tumor HPV status and prognosis by combining both clinico‐epidemiological variables and either serological multiplex assays of HPV or multiple imputation of HPV status (HPVmi). Sensitivity, specificity and accuracy of these methods compared to either p16 immunostaining (p16 IHC) or survival were assessed. When compared to a reference of tumor tissue p16 IHC in 783 OPSCC patients, the clinic‐HPVsero model incorporating a composite of 20 HPV serological antibodies (HPVsero) and 4 clinical factors (c‐index: 0.96) performed better than using HPVsero (c‐index: 0.92) or HPVmi (c‐index: 0.76) alone. However, the model that contained a single HPV16 E6 antibody combined with four clinical variables, performed extremely well (clinic‐s1‐16E6; c‐index: 0.95). When defining HPV status by HPVsero, s1‐16E6, HPVmi or through p16 IHC, each of these definitions demonstrated improved overall and disease‐free survival in HPV‐positive OPSCC patients, when compared to HPV‐negative patients (adjusted hazard ratios between 0.25 and 0.63). Our study demonstrates that when blood samples are available, a model that utilizes a single s1‐16E6 antibody combined with several clinical features has excellent test performance characteristics to estimate HPV status and prognosis. When neither blood nor tumor tissue is available, multiple imputation, calibrated on local population characteristics, remains a viable, but suboptimal option.
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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 | 0,038 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».