Selection and evaluation of preoperative systemic inflammatory response biomarkers model prior to cytoreductive nephrectomy using a machine-learning approach
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study aimed to determine the prognostic value of a panel of SIR-biomarkers, relative to standard clinicopathological variables, to improve mRCC patient selection for cytoreductive nephrectomy (CN). MATERIAL AND METHODS: A panel of preoperative SIR-biomarkers, including the albumin-globulin ratio (AGR), De Ritis ratio (DRR), and systemic immune-inflammation index (SII), was assessed in 613 patients treated with CN for mRCC. Patients were randomly divided into training and testing cohorts (65/35%). A machine learning-based variable selection approach (LASSO regression) was used for the fitting of the most informative, yet parsimonious multivariable models with respect to prognosis of cancer-specific survival (CSS). The discriminatory ability of the model was quantified using the C-index. After validation and calibration of the model, a nomogram was created, and decision curve analysis (DCA) was used to evaluate the clinical net benefit. RESULTS: SIR-biomarkers were selected by the machine-learning process to be of high discriminatory power during the fitting of the model. Low AGR remained significantly associated with CSS in both training (HR 1.40, 95% CI 1.07-1.82, p = 0.01) and testing (HR 1.78, 95% CI 1.26-2.51, p = 0.01) cohorts. High levels of SII (HR 1.51, 95% CI 1.10-2.08, p = 0.01) and DRR (HR 1.41, 95% CI 1.01-1.96, p = 0.04) were associated with CSS only in the testing cohort. The exclusion of the SIR-biomarkers for the prognosis of CSS did not result in a significant decrease in C-index (- 0.9%) for the training cohort, while the exclusion of SIR-biomarkers led to a reduction in C-index in the testing cohort (- 5.8%). However, SIR-biomarkers only marginally increased the discriminatory ability of the respective model in comparison to the standard model. CONCLUSION: Despite the high discriminatory ability during the fitting of the model with machine-learning approach, the panel of readily available blood-based SIR-biomarkers failed to add a clinical benefit beyond the standard model.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».