MRI-based radiomics nomogram to predict complete response to definitive chemoradiation in patients with anal cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Treatment response to definitive chemoradiation (dCRT) in patients with anal cancer varies significantly, with a subset experiencing persistent or progressive disease despite therapy. Radiomics extracts quantitative features from radiological images, with the potential to develop predictive tools to assess treatment response. We aim to develop and validate an MRI-based radiomics nomogram to predict response to dCRT in patients with anal cancer. METHODS: A single-institutional retrospective analysis of 45 patients with anal cancer treated with dCRT was performed. Radiomic features were extracted from pre-treatment T2-weighted MRI scans, and predictive models were constructed. Clinical and radiomic features were analysed to develop the nomogram. Internal validation with 1000 bootstrap samples was performed to calculate optimism-corrected performance measures. RESULTS: Overall, 30/45(66.7%) achieved a complete treatment response. Male gender was found to be an independent predictor of incomplete response to dCRT (OR 4.763,95% CI: 1.170-19.384,*P = .029). Two radiomic signatures emerged as strong predictors of treatment response to dCRT. The combined model outperformed the clinical and radiomic models. The combined model showed the highest predictive accuracy, achieving an apparent area under the receiver operating characteristic curve (AUC): 0.87 (0.75-0.99) and an optimism-corrected AUC: 0.85, mean absolute error: 0.029, positive predictive value (0.68) and negative predictive value (0.92), indicating excellent discriminative performance. It demonstrated a positive net benefit in decision analysis. The optimism-corrected calibration curves demonstrate that the radiomic and combined model provide well-calibrated predictions. CONCLUSION: This MRI-based radiomics nomogram offers a promising approach to predict response to dCRT in patients with anal cancer. ADVANCES IN KNOWLEDGE: This study is the first to integrate radiomics and clinical features into a validated predictive model for anal cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».