Multi-institutional Normal Tissue Complication Probability (NTCP) Prediction Model for Mandibular Osteoradionecrosis: Results from the PREDMORN Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mandibular osteoradionecrosis (ORN) is a severe late complication affecting patients with head and neck cancer (HNC) treated with radiotherapy that significantly impacts patients’ quality of life and can require costly interventions. While radiation dose is a key factor, other clinical and demographic risk factors influence ORN development. Previous predictive models have primarily been single-institutional, limiting their generalizability. The PREDMORN Consortium was established to address these limitations. In this first analysis, we have aimed to reproduce existing statistical association and modelling analyses on the largest and most diverse mandibular ORN cohort worldwide to allow comparison with previous studies. As such, we have developed, tested and externally validated a multi-institutional normal tissue complication probability (NTCP) model for mandibular ORN. Methods This retrospective multi-institutional study included 1,184 HNC patients (389 ORN cases) from seven institutions. Clinical, demographic, and dosimetric (DVH) variables were analysed to develop a prediction model (any grade of ORN vs. no ORN) using forward stepwise logistic regression with correlation-based variable pre-selection. The ORN NTCP model was developed on 80% of data from six institutions, tested on the remaining unseen 20%, and externally validated on the seventh institution’s dataset. Results Key predictors of ORN were D30%, V70Gy, pre-RT dental extractions, and smoking status. The ORN NTCP model demonstrated good calibration and predictive performance, with AUCs of 0.69 for internal testing and external validation, which improved when tested on a sub-cohort of oropharyngeal and locally advanced larynx/hypopharynx cancer cases (AUCs of 0.75). Conclusion The PREDMORN NTCP model is the largest multi-institutional effort to predict ORN risk in HNC patients. We provide guidance on how to adjust the NTCP predicted probabilities for differences in target population baseline ORN risk to facilitate application of the model. Future research will focus on incorporating imaging-based spatial data and further external validation to enhance clinical applicability.
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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 | 0,015 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».