Predicting Postoperative Recurrence Using a Support Vector Machine for Patients With Esophageal Squamous Cell Carcinoma: Machine Learning Modeling Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: While numerous models have been developed to predict overall survival in postoperative patients with esophageal squamous cell carcinoma (ESCC), few have specifically focused on predicting postoperative recurrence. Objective: This study aimed to develop and validate a support vector machine (SVM)-based predictive model for evaluating recurrence risk and identifying associated factors in ESCC patients following surgery. Methods: We retrospectively analyzed clinical data from 311 ESCC patients who underwent surgery at Jinling Hospital between June 2014 and November 2016, with follow-up until October 2021 (median of 36 follow-up months, range 0-93.5 months). After excluding cases with incomplete data (n=1), 310 eligible patients were randomly allocated into test (n=106), validation 1 (n=103), and validation 2 (n=101) cohorts. Using SVM algorithms, patients were stratified into high- or low-recurrence-risk groups. Model performance was assessed using sensitivity, specificity, the Youden index, positive predictive value, and negative predictive value. Calibration curves were generated to evaluate model accuracy and reliability. Statistical analyses were performed using SPSS (version 22.0; IBM Corp) and R (version 3.6.1; R Foundation for Statistical Computing). Results: In all cohorts, SVM7 (incorporating tumor node metastasis [TNM] stage, adjuvant therapy, differentiation, tumor size, and complications) demonstrated significantly higher sensitivity in predicting recurrence than SVM6 (based on the Eastern Cooperative Oncology Group performance status, neutrophil-to-lymphocyte ratio, and CY211) (P<.001). The composite model SVM6+8 (combining SVM6 and SVM8 [SVM7 excluding complications]) achieved recurrence prediction sensitivities of 94%, 79.59%, and 72.73% in the test, validation 1, and validation 2 groups, respectively; with specificities of 98.11%, 69.84%, and 78.43%. These results were comparable to SVM6+TNM (SVM6 combined with TNM staging) but outperformed SVM6 alone (P<.001). Survival analysis revealed significantly longer disease-free survival in the SVM6+TNM-predicted low-risk group compared to the high-risk group, with a marked difference in recurrence rates (P<.001). Conclusions: The proposed SVM-based model enables accurate prediction of postoperative recurrence in ESCC patients with high sensitivity, specificity, and discriminative power, offering a valuable tool for clinical risk stratification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».