The Establishment and Verification of a Nomogram Model for Predicting the Overall Survival of Medullary Thyroid Carcinoma: An Analysis Based on the SEER Database
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: This study aimed to establish a nomogram model for predicting the overall survival (OS) of medullary thyroid carcinoma (MTC) patients based on the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database. (2) Methods: Patients with MTC in the SEER database from 2004 to 2015 were included and divided into a modeling group and an internal validation group. We also selected MTC patients from our center from 2007 to 2019 to establish an external validation group. Univariate and multivariate Cox regression analyses were used to screen for significant independent variables and to establish a nomogram model. Kaplan-Meier (K-M) curves were plotted to evaluate the influence of the predictors. The C-indexes, areas under the curves (AUCs), and calibration curves were plotted to validate the predictive effect of the model. (3) Results: A total of 1981 MTC patients from the SEER database and 85 MTC patients from our center were included. The univariate and multivariate Cox regression analyses showed that age, tumor size, N stage, and M stage were significant factors, and a nomogram model was established. The C-index of the modeling group was 0.792, and the AUCs were 0.811, 0.825, and 0.824. The C-index of the internal validation group was 0.793, and the AUCs were 0.847, 0.846, and 0.796. The C-index of the external validation group was 0.871, and the AUCs were 0.911 and 0.827. The calibration curves indicated that the prediction ability was reliable. (4) Conclusions: A nomogram model based on age, tumor size, N stage, and M stage was able to predict the OS of MTC patients.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».