Performance evaluation of a stacked classifier for predicting treatment response in unresectable colorectal liver metastases
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer is the third most common cancer globally, with a high mortality rate due to metastatic progression, particularly in the liver. Early diagnosis and effective treatment are critical for improving survival rates. Surgical resection remains the cornerstone for curative treatment, but only a small subset of patients are eligible for surgery due to the already advanced stage of the disease at the time of the diagnosis. For patients with initially unresectable colorectal liver metastases (CRLM), neoadjuvant chemotherapy can downstage tumors, potentially making surgical resection feasible. Predicting treatment response is crucial for optimizing treatment strategies, as it can guide personalized approaches and avoid exposing patients to the toxicity of chemotherapy. In this study we explored quantitative image features employing radiomics, which were then analyzed using machine learning algorithms to predict treatment outcome, offering a non-invasive tool to assist clinical decision-making and tailor personalized treatment strategies for CRLM patients. The study involved 355 patients with initially unresectable CRLM. Our findings demonstrate that baseline computed tomography scans contain valuable prognostic information. Radiomic-based models achieved high predictive performance, with the area under the receiver operating characteristic curve values reaching 77% for the a priori prediction of treatment response.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».