Additional file 2 of Refining risk prediction in pediatric acute lymphoblastic leukemia through DNA methylation profiling
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 2: Table S1. Cytogenetic classifications at the time of ALL diagnosis for the patients in the training and test sets. Table S2. C-indexes of the different random forest models evaluated for the prediction of RFS and OS. Table S3. Variable importance values for each of the CpGs in the relapse risk predictor (RRP). CpGs are listed in decreasing order of importance. Table S4. Patient distribution across the low- and high- relapse risk or mortality risk predictor (RRP/MRP) groups after applying cut-offs on the train, test and independent datasets. a) Low and high-RRP groups in response to relapse as outcome, b) low and high-MRP groups in response to relapse as outcome and c) low and high-MRP groups in response to death as outcome. Univariate cox regression was conducted to assess the effect of the RRP/MRP-based dichotomization on patient outcome. Table S5. Variable importance values for each of the CpGs in the final mortality risk predictor (MRP). Variables are depicted in decreasing order of importance. Table S6. Revised molecular subtype annotation analyzed by Krali et al. Table S7. C-indexes of the MRP in the independent dataset.
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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 | 0,002 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,745 | 0,102 |
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 ».