Web-Based Explainable Machine Learning-Based Drug Surveillance for Predicting Sunitinib- and Sorafenib-Associated Thyroid Dysfunction: Model Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Unlike one-snap data collection methods that only identify high-risk patients, machine learning models using time-series data can predict adverse events and aid in the timely management of cancer. Objective: This study aimed to develop and validate machine learning models for sunitinib- and sorafenib-associated thyroid dysfunction using a time-series data collection approach. Methods: Time series data of patients first prescribed sunitinib or sorafenib were collected from a deidentified clinical research database. Logistic regression, random forest, adaptive Boosting, Light Gradient-Boosting Machine, and Gradient Boosting Decision Tree were used to develop the models. Prediction performances were compared using the accuracy, precision, recall, F1-score, area under the receiver operating characteristic curve, and area under the precision-recall curve. The optimal threshold for the best-performing model was selected based on the maximum F1-score. SHapley Additive exPlanations analysis was conducted to assess feature importance and contributions at both the cohort and patient levels. Results: The training cohort included 609 patients, while the temporal validation cohort had 198 patients. The Gradient Boosting Decision Tree model without resampling outperformed other models, with area under the precision-recall curve of 0.600, area under the receiver operating characteristic curve of 0.876, and F1-score of 0.583 after adjusting the threshold. The SHapley Additive exPlanations analysis identified higher cholesterol levels, longer summed days of medication use, and clear cell adenocarcinoma histology as the most important features. The final model was further integrated into a web-based application. Conclusions: This model can serve as an explainable adverse drug reaction surveillance system for predicting sunitinib- and sorafenib-associated thyroid dysfunction.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».