Surveillance imaging for patients with head and neck cancer treated with definitive radiotherapy: A partially observed Markov decision process model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A possible surveillance model for patients with head and neck cancer (HNC) who received definitive radiotherapy was created using a partially observed Markov decision process. The goal of this model is to guide surveillance imaging policies after definitive radiotherapy. METHODS: The partially observed Markov decision process model was formulated to determine the optimal times to scan patients. Transition probabilities were computed using a data set of 1508 patients with HNC who received definitive radiotherapy between the years 2000 and 2010. Kernel density estimation was used to smooth the sample distributions. The reward function was derived using cost estimates from the literature. Additional model parameters were estimated using either data from the literature or clinical expertise. RESULTS: When considering all forms of relapse, the model showed that the optimal time between scans was longer than the time intervals used in the institutional guidelines. The optimal policy dictates that there should be less time between surveillance scans immediately after treatment compared with years after treatment. Comparable results also held when only locoregional relapses were considered as relapse events in the model. Simulation results for the inclusive relapse cases showed that <15% of patients experienced a relapse over a simulated 36-month surveillance program. CONCLUSIONS: This model suggests that less frequent surveillance scan policies can maintain adequate information on relapse status for patients with HNC treated with radiotherapy. This model could potentially translate into a more cost-effective surveillance program for this group of patients.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».