Clinical and radiomics parameter prognostication in metastatic uveal melanoma patients treated with hepatic arterial infusion chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Metastatic uveal melanoma (MUM) has a poor prognosis, but hepatic arterial infusion chemotherapy (HAIC) may improve outcomes in patients with hepatic metastases. To identify reliable prognostic factors for patient stratification and treatment allocation, we analyzed the clinical and imaging data from a large single-center cohort using machine learning (ML) models. METHODS: Pre- and post-first treatment clinical data of 235 patients with MUM treated with HAIC between 2009 and 2019 were retrospectively analyzed using Cox regression to identify prognostic factors for overall survival (OS) and time to change treatment strategy (TTCS). Furthermore, ML models were trained on clinical and computed tomography (CT) data for endpoint prediction. RESULTS: Pre-treatment multi-variate analysis identified elevated lactate dehydrogenase (LDH) (OS: 6.5 vs. 16.4 months, hazard ratio [HR]) = 1.87, P = 0.006) and gamma-glutamyl transpeptidase (GGT) (OS: 7.6 vs. 16.4 months, HR = 1.67, P = 0.012) as prognostic factors for inferior OS. Decreased albumin (TTCS: 1.3 vs. 6.1 months, HR = 6.26, P < 0.001) and elevated LDH (TTCS: 2.9 vs. 7.6 months, HR = 1.72, P = 0.011) and alanine aminotransferase (ALT) (TTCS: 3.7 vs. 6.4 months, HR = 1.65, P = 0.004) predicted shorter TTCS. Scoring enhanced the power of the prognosticators for OS and TTCS. Post-first treatment multi-variate analysis emphasized the importance of inflammation management and liver protection. ML models incorporating radiomics features from baseline CT imaging were not superior to models based on pre-treatment clinical data alone. CONCLUSION: We identified independent but synergistic prognostic factors for outcome stratification to guide treatment decisions and optimize patient management. ML-based radiomics features did not significantly enhance prognostic performance.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».