A Machine Learning Approach to Predict Stress Hormones and Inflammatory Markers Using Illness Perception and Quality of Life in Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Psychosocial factors have become central concepts in oncology research. However, their role in the prognosis of the disease is not yet well established. Studies on this subject report contradictory findings. We examine if illness perception and quality of life reports measured at baseline could predict the stress hormones and inflammatory markers in breast cancer survivors, one year later. We use statistics and machine learning methods to analyze our data and find the best prediction model. Patients with stage I to III breast cancer (N = 70) were assessed twice, at baseline and one year later, and completed scales assessing quality of life and illness perception. Blood and urine samples were obtained to measure stress hormones (cortisol and adrenocorticotropic hormone (ACTH) and inflammatory markers (c-reactive protein (CRP), erythrocyte sedimentation rate (ESR) and fibrinogen). Family quality of life is a strong predictor for ACTH. Women who perceive their illness as being more chronic at baseline have higher ESR and fibrinogen values one year later. The artificial intelligence (AI) data analysis yields the highest prediction score of 81.2% for the ACTH stress hormone, and 70% for the inflammatory marker ESR. A chronic timeline, illness control, health and family quality of life were important features associated with the best predictive results.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».