20 MACHINE LEARNING IDENTIFIES PROGNOSTICATORS OF INTRACRANIAL METASTATIC DISEASE IN PATIENTS WITH BREAST OR LUNG CANCER
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intracranial metastatic disease is a severe complication of cancer that confers substantial morbidity and mortality. Patients with breast or lung cancer are at particularly elevated risk of IMD. Early identification of individuals at increased risk could enable targeted surveillance and timely intervention. METHODS: We developed interpretable machine-learning competing-risk models to estimate the risk of intracranial metastatic disease among patients with breast or lung cancer. For each cancer type, cause-specific Cox models were combined via the Aalen-Johansen estimator to produce absolute risk estimates at one, three, and five years. RESULTS: Here we show high test set discrimination for intracranial metastatic disease (Uno's C-index: breast 0.95; lung 0.88) and favorable time-dependent precision-recall performance (AUPRC(t) at 1/3/5 years: breast 0.17/0.53/0.63; lung 0.37/0.61/0.64). Decision-curve analysis across relevant thresholds demonstrates greater net clinical benefit than baseline strategies. Model interpretability analysis identifies cancer stage as the dominant determinant in both cancers; in breast cancer, triple-negative and HER2-positive subtypes contribute additional risk, whereas in lung cancer, histology and tumor size are prominent contributors. CONCLUSIONS: Machine-learning based competing-risk survival models offer greater insight into prognostication of intracranial metastatic disease than baseline strategies. These findings support the potential of such models to strengthen personalized risk stratification and guide targeted surveillance for Intracranial metastatic disease among patients with breast or lung cancer.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».