Construction of a Nomogram Model for Predicting Pathologic Complete Response in Breast Cancer Neoadjuvant Chemotherapy Based on the Pan-Immune Inflammation Value
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The pan-immune inflammation value (PIV) has unclear predictive utility for pathologic complete response (pCR) in breast cancer patients undergoing neoadjuvant chemotherapy (NAC). This study aimed to evaluate the PIV's predictive value and develop a nomogram integrating PIV for individualized pCR prediction. METHODS: In a retrospective multicenter study of 507 NAC-treated patients (training cohort: 357; validation cohort: 150), independent predictors of pCR were identified through univariate and multivariate logistic regression. A nomogram was constructed and validated using receiver operating characteristic (ROC) curves, calibration curves, and decision curve analysis (DCA). Net reclassification improvement (NRI) and integrated discrimination improvement (IDI) evaluated the improvement in performance after incorporating the PIV indicator. RESULTS: > 0.05), while DCA, NRI (0.341, 95% CI: 0.181-0.500), and IDI (0.017, 95% CI: 0.004-0.029) confirm clinical utility. CONCLUSIONS: The PIV is an independent predictor of pCR, and the PIV-based nomogram provides a reliable tool for optimizing NAC response prediction in breast cancer.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».