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Enregistrement W4409568659 · doi:10.1093/bjr/tqaf087

MRI-based radiomics nomogram to predict complete response to definitive chemoradiation in patients with anal cancer

2025· article· en· W4409568659 sur OpenAlexaff
Hugo C. Temperley, Fariba Tohidinezhad, Niall J. O’Sullivan, Benjamin M. Mac Curtain, Brian Mehigan, Colm Kerr, John O. Larkin, Peter Beddy, Paul McCormick, David Gallagher, Alison Corr, Colm Bergin, Charles Gillham

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Radiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal and Anal Carcinomas
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomogramMedicineRadiomicsRadiologyNuclear medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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