A Prognostic Model Generated from an Apparent Diffusion Coefficient Ratio Reliably Predicts the Outcomes of Oral Tongue Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to develop an apparent diffusion coefficient (ADC) ratio-based prognostic model to predict the recurrence and disease-free survival (DFS) of oral tongue squamous cell carcinoma (OTSCC). A total of 188 patients with cT1-2 oral tongue squamous cell carcinoma were enrolled retrospectively. Clinical and laboratory data were extracted from medical records. The ADC values were measured at the regions of interest of the tumor and non-tumor tissues of the MRI images, and the ADC ratio was used for comparison between the patient with recurrence (n = 83 case, 44%) and patients without recurrence (n = 105 cases, 56%). Cox proportional hazards models were generated to analyze the risk factors of cancer recurrence. A nomogram was developed based on significant risk factors to predict 1-, 5- and 10-year DFS. The receiver operator characteristic (ROC) curves of predictors in the multivariable Cox proportional hazards prognostic model were generated to predict the recurrence and DFS. The integrated areas under the ROC curve were calculated to evaluate discrimination of the models. The ADC ratio, tumor thickness and lymph node ratio were reliable predictors in the final prognostic model. The final model had a 71.1% sensitivity and an 81.0% specificity. ADC ratio was the strongest predictor of cancer recurrence in prognostic performance. Discrimination and calibration statistics were satisfactory with C-index above 0.7 for both model development and internal validation. The calibration curve showed that the 5- and 10-year DFS predicted by the nomogram agreed with actual observations.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».