The development and validation of a tumor-specific death predictive nomogram in patients with ovarian cancer: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ovarian cancer has a high mortality rate. Accurate identification of risk factors for mortality is crucial to improve treatment strategies. Regretfully, prognostication tools are limited. In recent years, quantitative parameters of contrast enhanced ultrasound have shown economic, reproducible, and highly accurate advantages in predicting the prognosis of ovarian cancer patients. The purpose of this study was to develop a nomogram prediction model for the oncological outcome of patients with ovarian cancer based on quantitative parameters of contrast-enhanced ultrasound. Methods: Data from 357 patients with ovarian cancer admitted to The Fourth People's Hospital of Zhenjiang from January 2018 to December 2019 were retrospectively collected and constructed the training set. Data from 153 cases admitted to The People's Hospital of Zhaoyuan during the same period were collected and constructed the validation set. All patients were treated with primary cytoreductive surgery, and were followed up for 5 years after surgery. The differences in clinical characteristics and quantitative parameters of contrast-enhanced ultrasound were compared between patients who passed away within 5 years and those which did not. Results: Peak systolic velocity (PSV), stage III, poor differentiation, and ascites were independent risk factors for tumor-specific mortality in patients with ovarian cancer, with their relative risk being 2.011 (95% confidence interval: 1.680-2.407), 13.480 (95% confidence interval: 4.540-40.022), 2.997 (95% confidence interval: 1.206-7.452), and 2.997 (95% confidence interval: 1.206-7.452), respectively. Time to peak (TTP) was a protective factor of tumor-specific mortality in patients with ovarian cancer, with a relative risk of 0.800 (95% confidence interval: 0.731-0.875). The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve in the training set was 0.948 (95% confidence interval: 0.926-0.969), and the area under the ROC curve in the validation set was 0.860 (95% confidence interval: 0.802-0.917). Conclusions: The nomogram prediction model for prognosis of patients with ovarian cancer based on quantitative parameters of contrast-enhanced ultrasound has good efficacy and reliability.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».