Segmentation of patients with small cell lung cancer into responders and non-responders using the optimal cross-validation technique
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The timing of treating cancer patients is an essential factor in the efficacy of treatment. So, patients who will not respond to current therapy should receive a different treatment as early as possible. Machine learning models can be built to classify responders and nonresponders. Such classification models predict the probability of a patient being a responder. Most methods use a probability threshold of 0.5 to convert the probabilities into binary group membership. However, the cutoff of 0.5 is not always the optimal choice. METHODS: In this study, we propose a novel data-driven approach to select a better cutoff value based on the optimal cross-validation technique. To illustrate our novel method, we applied it to three clinical trial datasets of small-cell lung cancer patients. We used two different datasets to build a scoring system to segment patients. Then the models were applied to segment patients into the test data. RESULTS: We found that, in test data, the predicted responders and non-responders had significantly different long-term survival outcomes. Our proposed novel method segments patients better than the standard approach using a cutoff of 0.5. Comparing clinical outcomes of responders versus non-responders, our novel method had a p-value of 0.009 with a hazard ratio of 0.668 for grouping patients using the Cox proportion hazard model and a p-value of 0.011 using the accelerated failure time model which approved a significant difference between responders and non-responders. In contrast, the standard approach had a p-value of 0.194 with a hazard ratio of 0.823 using the Cox proportion hazard model and a p-value of 0.240 using the accelerated failure time model indicating the responders and non-responders do not differ significantly in survival. CONCLUSION: In summary, our novel prediction method can successfully segment new patients into responders and non-responders. Clinicians can use our prediction to decide if a patient should receive a different treatment or stay with the current treatment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».