Machine learning to predict individual patient-reported outcomes at 2-year follow-up for women undergoing cancer-related mastectomy and breast reconstruction (INSPiRED-001)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women undergoing cancer-related mastectomy and reconstruction are facing multiple treatment choices where post-surgical satisfaction with breasts is a key outcome. We developed and validated machine learning algorithms to predict patient-reported satisfaction with breasts at 2-year follow-up to better inform the decision-making process for women with breast cancer. METHODS: We trained, tested, and validated three machine learning algorithms (logistic regression (LR) with elastic net penalty, Extreme Gradient Boosting (XGBoost) tree, and neural network) to predict clinically important differences in satisfaction with breasts at 2-year follow-up using the validated BREAST-Q. We used data from 1553 women undergoing cancer-related mastectomy and reconstruction who were followed-up for two years at eleven study sites in North America from 2011 to 2016. 10-fold cross-validation was used to train and test the algorithms on data from 10 of the 11 sites which were further validated using the additional site's data. Area-under-the-receiver-operating-characteristics-curve (AUC) was the primary outcome measure. RESULTS: Of 1553 women, 702 (45.2%) experienced an improved satisfaction with breasts and 422 (27.2%) a decreased satisfaction. In the validation set (n = 221), the algorithms showed equally high performance to predict improved or decreased satisfaction with breasts (all P > 0.05): For improved satisfaction AUCs were 0.86-0.87 and for decreased satisfaction AUCs were 0.84-0.85. CONCLUSION: Long-term, individual patient-reported outcomes for women undergoing mastectomy and breast reconstruction can be accurately predicted using machine learning algorithms. Our algorithms may be used to better inform clinical treatment decisions for these patients by providing accurate estimates of expected quality of life.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».