Development of a Prediction Model and Risk Score for Self-Assessment and High-Risk Population Identification in Liver Cancer Screening: Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Liver cancer continues to pose a significant burden in China. To enhance the efficiency of screening, it is crucial to implement population stratification for liver cancer surveillance. Objective: This study aimed to develop a simple prediction model and risk score for liver cancer screening in the general population, with the goal of improving early detection and survival. Methods: This population-based cohort study focused on residents aged 40 to 74 years. Participants were enrolled between 2014 and 2019 and were prospectively followed until June 30, 2021. Data were collected through interviews at enrollment. A Cox proportional hazards regression was used to identify predictors and construct the prediction model. A risk score system was developed based on the weighted factors included in the prediction model. Results: A total of 153,082 study participants (67,586 males and 85,496 females) with a mean age of 55.86 years were included. During 781,125 person-years of follow-up (length of follow-up: median 6.07, IQR 3.07-7.09 years), 290 individuals were diagnosed with liver cancer. Key factors identified for the prediction model and risk score system included age (hazard ratio [HR] 1.06, 95% CI 1.04-1.08), sex (male: HR 3.41, 95% CI 2.44-4.78), education level (medium: HR 0.84, 95% CI 0.61-1.15; high: HR 0.37, 95% CI 0.17-0.78), cirrhosis (HR 11.93, 95% CI 7.46-19.09), diabetes (HR 1.59, 95% CI 1.08-2.34), and hepatitis B surface antigen (HBsAg) status (positive: HR 3.84, 95% CI 2.38-6.19; unknown: HR 1.04, 95% CI 0.73-1.49). The model exhibited excellent discrimination in both the development and validation sets, with areas under the curve (AUC) of 0.802, 0.812, and 0.791 for predicting liver cancer at the 1-, 3-, and 5-year periods in the development set and 0.751, 0.763, and 0.712 in the validation set, respectively. Sensitivity analyses applied to the subgroups of participants without cirrhosis and with a negative or unknown HBsAg status yielded similar performances, with AUCs ranging from 0.707 to 0.831. Calibration plots indicated an excellent agreement between the observed and predicted probabilities of developing liver cancer over the 1-, 3-, and 5-year periods. Compared to the low-risk group, participants in the high-risk and moderate-risk groups had 11.88-fold (95% CI 8.67-16.27) and 3.51-fold (95% CI 2.58-4.76) higher risks of liver cancer, respectively. Decision curve analysis demonstrated that the risk score provided a higher net benefit compared to the current strategy. To aid in risk stratification for individual participants, a user-friendly web-based scoring system was developed. Conclusions: A straightforward liver cancer prediction model was created by incorporating easily accessible variables. This model enables the identification of asymptomatic individuals who should be prioritized for liver cancer screening.
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 | 0,020 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».