A nomogram to predict symptomatic epilepsy in patients with radiation-induced brain necrosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To develop and validate a nomogram to predict epilepsy in patients with radiation-induced brain necrosis (RN). Methods The nomogram was based on a retrospective analysis of 302 patients who were diagnosed with symptomatic RN from January 2005 to January 2016 in Sun Yat-sen Memorial Hospital using the Cox proportional hazards model. Discrimination of the nomogram was assessed by the concordance index (C index) and the calibration curve. The results were internally validated using bootstrap resampling and externally validated using 128 patients with RN from 2 additional hospitals. Results A total of 302 patients with RN with a median follow-up of 3.43 years (interquartile range 2.54–5.45) were included in the training cohort; 65 (21.5%) developed symptomatic epilepsy during follow-up. Seven variables remained significant predictors of epilepsy after multivariable analyses: MRI lesion volume, creatine phosphokinase, the maximum radiation dose to the temporal lobe, RN treatment, history of hypertension and/or diabetes, sex, and total cholesterol level. In the validation cohort, 28 out of 128 (21.9%) patients had epilepsy after RN within a median follow-up of 3.2 years. The nomogram showed comparable discrimination between the training and validation cohort (corrected C index 0.76 [training] vs 0.72 [95% confidence interval 0.62–0.81; validation]). Conclusion Our study developed an easily applied nomogram for the prediction of RN-related epilepsy in a large RN cohort. Classification of evidence This study provides Class III evidence that a nomogram predicts post-RN epilepsy.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».