Survival Prediction for Postoperative Patients With Kidney Cancer Based on Computed Tomography Radiomics: Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Kidney cancer remains a significant challenge in oncology, with accurate prognostic assessment being crucial for postoperative management. While radiomics has shown promise in cancer prognosis, there is limited research on comprehensive models that effectively integrate radiomic features with clinical parameters for kidney cancer survival prediction. Objective: This study aimed to develop and validate a comprehensive computed tomography (CT) radiomics-based nomogram for predicting overall survival in postoperative patients with kidney cancer by integrating radiomic features with clinical parameters. Methods: Radiomic features were extracted from regions of interest in CT images of 207 postoperative patients with kidney cancer. The eigenvalue data of all radiomic features were processed using z score standardization and the R software package GLMNet. We integrated survival time, survival status, and radiomic features and screened these features using the least absolute shrinkage and selection operator-Cox regression method. We conducted 10-fold cross-validation to obtain an optimal model of 5 radiomic features. Multivariate Cox regression hazard models were established to analyze patients' overall survival. The predictive ability of the nomogram (receiver operating characteristic curve and calibration curve) was evaluated using bootstrap resampling validation. Patients were divided into high- and low-risk groups based on the radiomic risk score cutoff value, and the Kaplan-Meier method was conducted to identify established models' forecasting ability. Five radiomic features were screened for predictive model construction. Results: This retrospective analysis was conducted from April 2024 to July 2024 using data from The Cancer Imaging Archive public database. The final cohort included 207 patients (3 excluded from the initial 210) who underwent nephrectomy for kidney cancer. The median follow-up time was 33 (IQR 11-47) months. The receiver operating characteristic curve and area under the curve showed that the predictive model performed well. The calibration curve of nomogram and radiomic features in the cohort study set indicated an overall net benefit. Kaplan-Meier curves indicated that overall survival time was dramatically shorter in the high-risk group. Conclusions: Our radiomics nomogram successfully integrates CT-derived radiomic features with clinical variables for kidney cancer survival prediction, demonstrating good prognostic capability and offering a noninvasive, quantitative tool for personalized postoperative management and clinical decision-making.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».