Machine learning to classify clinically meaningful patient groups by ESAS symptom clusters in oropharyngeal cancer patients undergoing initial treatment.
Notice bibliographique
Résumé
171 Background: Cancer patients often experience symptoms in clusters, which could contribute to patient outcomes and quality of life; yet most analyses describe only individual symptom scores or a summation of symptom scores rather than symptom clusters. We compared machine learning to traditional statistical methods for grouping patients by symptoms in a heavy symptom burden patient population: oropharyngeal cancer patients undergoing initial treatment with radiation or chemoradiation (C/RT). Methods: K-means clustering was compared to traditional statistical methods (i.e., histogram-analysis; use of quantiles; categorization by clinico-demographic features) for classifying patients based on Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) symptom scores in newly diagnosed oropharyngeal cancer patients before and after C/RT initiation. Results: 278 patients were classified into 3 K-means groups at each of two timepoints: pre-C/RT and post-C/RT. These groupings were formed primarily based on differences by symptom burden and were thus labeled: low, moderate, and high symptom-burden patient groups. The table shows dynamic change as patients moved from group to group during C/RT treatment. Greatest symptom-burdens in pre-C/RT patients were anxiety and tiredness; in post-C/RT, poor appetite and tiredness. Chi-squared residuals attributed being female (residuals of -3.95 for low, -2.46 for moderate, and 2.41 for high burden) and HPV-negative cancer (residuals of -1.48, -0.52, and 2.57, respectively) to being associated with higher symptom burden pre-C/RT; no clinico-demographic characteristics were associated with high symptom burden post-C/RT, suggesting this was a previously unidentified patient group. Although separation into K-means clusters in this population was primarily related to symptom burden, K-means better identified the number of patient groups and classified patients at the boundaries between groups (involving up to a quarter of patients) when compared to traditional statistical methods. Conclusions: Machine learning clustering analysis separated patients into discrete groups by symptom burden. K-means provided an objective means for clustering patients in a clinically-meaningful way when compared to traditional statistical methods for grouping patients. [Table: see text]
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».