Development, validation, and comparison of a nomogram based on radiologic findings for predicting malignancy in intraductal papillary mucinous neoplasms of the pancreas: An international multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although we previously proposed a nomogram to predict malignancy in intraductal papillary mucinous neoplasms (IPMN) and validated it in an external cohort, its application is challenging without data on tumor markers. Moreover, existing nomograms have not been compared. This study aimed to develop a nomogram based on radiologic findings and to compare its performance with previously proposed American and Korean/Japanese nomograms. METHODS: We recruited 3708 patients who underwent surgical resection at 31 tertiary institutions in eight countries, and patients with main pancreatic duct >10 mm were excluded. To construct the nomogram, 2606 patients were randomly allocated 1:1 into training and internal validation sets, and area under the receiver operating characteristics curve (AUC) was calculated using 10-fold cross validation by exhaustive search. This nomogram was then validated and compared to the American and Korean/Japanese nomograms using 1102 patients. RESULTS: Among the 2606 patients, 90 had main-duct type, 900 had branch-duct type, and 1616 had mixed-type IPMN. Pathologic results revealed 1628 low-grade dysplasia, 476 high-grade dysplasia, and 502 invasive carcinoma. Location, cyst size, duct dilatation, and mural nodule were selected to construct the nomogram. AUC of this nomogram was higher than the American nomogram (0.691 vs 0.664, P = .014) and comparable with the Korean/Japanese nomogram (0.659 vs 0.653, P = .255). CONCLUSIONS: A novel nomogram based on radiologic findings of IPMN is competitive for predicting risk of malignancy. This nomogram would be clinically helpful in circumstances where tumor markers are not available. The nomogram is freely available at http://statgen.snu.ac.kr/software/nomogramIPMN.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».