A nomogram of clinical and biologic factors to predict survival in children newly diagnosed with high‐risk neuroblastoma: An International Neuroblastoma Risk Group project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term outcome remains poor for children with high-risk neuroblastoma (five-year overall survival [OS] ∼50%). Our objectives were to (a) identify prognostic biomarkers and apply them in a nomogram to identify the subgroup of ultra-high-risk patients at highest risk of disease progression/death, for whom novel frontline therapy is urgently needed; and (b) validate the nomogram in an independent cohort. METHODS: A total of 1820 high-risk patients (≥18 months old with metastatic neuroblastoma), diagnosed 1998-2015, from the International Neuroblastoma Risk Groups (INRG) Data Commons were analyzed in a retrospective cohort study. Using multivariable Cox regression of OS from diagnosis, a nomogram was created from prognostic biomarkers to predict three-year OS. External validation was performed using the SIOPEN HR-NBL1 trial cohort (n = 521), evidenced by receiver operating characteristic curves. RESULTS: The nomogram, including MYCN status (P < 0.0001), lactate dehydrogenase (LDH) (P = 0.0007), and presence of bone marrow metastases (P = 0.004), had robust performance and was validated. Applying the nomogram at diagnosis (a) gives prognosis of an individual patient and (b) identifies patients predicted to have poor outcome (three-year OS was 30% ± 5% for patients with a nomogram score of > 82 points; 58% ± 1% for those ≤82 points). Median follow-up time was 5.5 years (range, 0-14.1). CONCLUSIONS: In high-risk neuroblastoma, a novel, publicly available nomogram using prognostic biomarkers (MYCN status, LDH, presence of bone marrow metastases; https://neuroblastoma.shinyapps.io/High-Risk-Neuroblastoma-Nomogram/) has the flexibility to apply a clinically suitable and context-specific cutoff to identify patients at highest risk of death. This will facilitate testing urgently needed new frontline treatment options to improve outcome for these children.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».