A systematic review and meta-analysis of the utility of quantitative, imaging-based approaches to predict radiation-induced toxicity in lung cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: To conduct a systematic review and meta-analysis of the performance of radiomics, dosiomics and machine learning in generating toxicity prediction in thoracic radiotherapy. MATERIALS AND METHODS: An electronic database search was conducted and dual-screened by independent authors to identify eligible studies for systematic review and meta-analysis. Data was extracted and study quality was assessed using TRIPOD for machine learning studies, RQS for Radiomics and RoB for dosiomics. RESULTS: 10,703 studies were identified, and 5,252 entered screening. 104 studies including 23,373 patients were eligible for systematic review. Primary toxicity predicted was radiation pneumonitis (81), followed by esophagitis (12) and lymphopenia (4). Fourty-two studies studying radiation pneumonitis were eligible for meta-analysis, with pooled area-under-curve (AUC) of 0.82 (95% CI 0.79-0.85). Studies with machine learning had the best performance, with classical and deep learning models having similar performance. There is a trend towards an improvement of the performance of models with the year of publication. There is variability in study quality among the three study categories and dosiomic studies scored the highest among these. Publication bias was not observed. CONCLUSION: The majority of existing literature using radiomics, dosiomics and machine learning has focused on radiation pneumonitis prediction. Future research should focus on toxicity prediction of other organs at risk and the adoption of these models into clinical practice.
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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 | 0,025 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».