Nomograms Based on X-Ray Radiomics for Predicting Pain Progression in Knee Osteoarthritis Using Data From the Foundation for the National Institutes of Health: Development and Validation Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Knee osteoarthritis (KOA) is one of the most prevalent chronic musculoskeletal disorders among the older adult population. Screening populations at risk of rapid progression of osteoarthritis and implementing appropriate early intervention strategies is advantageous for the treatment and prognosis of affected patients. OBJECTIVE This study aimed to construct and validate a nomogram model based on x-ray radiomics to effectively identify individuals experiencing progression of KOA pain. METHODS The Foundation for the National Institutes of Health Biomarkers Consortium included a total of 600 participants who were classified as pain progressors (n=297, 49.5%) and non–pain progressors (n=303, 50.5%) according to an increase in the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index pain score of ≥9 points (on a scale from 0 to 100) during the follow-up period of 24 to 48 months. X-rays that lacked defined spacing in the DICOM image were excluded. Fully automatic selection of subchondral bone regions on the inner and outer edges of the tibia and femur as regions of interest and extraction of radiomics features for different combinations of regions of interest were conducted. Least absolute shrinkage and selection operator regression was used to select features and generate a radiomics score using Shapley additive explanations for interpretability. The radiomics score, along with clinical indicators, was incorporated into nomograms using a multivariable logistic regression model. The subgroup analysis focused solely on the progression of pain and cases with no progression at all. The receiver operating characteristic curve, along with calibration and decision curves, was used to assess the discriminative performance. RESULTS A total of 450 participants were included in the study. Shapley additive explanations analysis identified Wavelet-HH_gldm_HighGrayLevelEmphasis as the primary radiomics feature. Nomogram 1 and nomogram 2 for predicting KOA pain progression achieved area under the curve values of 0.766 and 0.753, respectively, with mean absolute errors of 0.012 and 0.008, respectively, in the calibration curves. Decision curve analysis showed a positive net benefit across a range of threshold probabilities. In subgroup analyses, nomogram 3 and nomogram 4 yielded areas under the curve of 0.795 and 0.740, respectively. CONCLUSIONS The nomograms based on x-ray radiomics demonstrated excellent predictive capability and accuracy in forecasting the progression of KOA pain.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».