Development and Validation of a Novel Prediction Model for Hearing Loss From Cisplatin Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cisplatin treats many common tumors but causes permanent and debilitating hearing loss (HL). The objective of this study was to develop and externally validate a predictive model of HL in cisplatin-treated children and adolescent cancer survivors. METHODS: The Pediatric Holistic Evaluation of Auditory Risk (PedsHEAR) model architecture used several machine learning approaches followed by an ensemble predictor. The primary end point was post-treatment communication-affecting HL (International Society of Pediatric Oncology Ototoxicity Scale [SIOP] Grade ≥2). PedsHEAR was developed from a multicenter data set of cisplatin-exposed patients up to 21 years old (1984-2017) and externally validated using data from the Children's Oncology Group ACCL05C1 study (2007-2012) and two combined institutional cohorts (1988-2022). The model predicts post-treatment HL in each patient (probability [%], 95% CI) and classifies patients as low, intermediate, or high risk for HL (probability HL <0.33, 0.33-0.60, >0.60, respectively). RESULTS: In the training data set (n = 1,115, median age 6.3 years, SIOP Grade ≥2 HL 44%), PedsHEAR demonstrated excellent discrimination (AUC, 0.93 [95% CI, 0.92 to 0.95]) and then successfully validated within the internal (testing; AUC, 0.79 [95% CI, 0.74 to 0.85]) and two external validation cohorts (AUC, 0.74 and AUC, 0.67). In an aggregate validation cohort (n = 631), the model predicted the probability of HL (AUC, 0.76 [95% CI, 0.72 to 0.79]) and classified 22% (141/631), 71% (447/631), and 7% (43/631) of patients as low, intermediate, or high risk for HL. CONCLUSION: PedsHEAR predicted SIOP Grade ≥2 HL in pediatric cisplatin-treated patients. This is the first validated model to successfully predict cisplatin-induced HL in a broadly representative population treated with diverse regimens across a range of treatment settings.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».