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预测模型好文学习!柳叶刀子刊Lancet Oncol的一篇预测模型,详细解读
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2023-02-27
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预测模型好文学习!柳叶刀子刊 Lancet Oncol 的一
篇预测模型,详细解读
预测模型好文详细解剖
今天给大家介绍的一篇柳叶刀子刊 Lancet Oncol 发表的一篇有关于前列腺癌患者预
后的预测模型文章。
这篇文章是加州大学洛杉矶分校研究团队针对接受 ¹⁷⁷Lu-PSMA 治疗的转移性去势
抵抗性前列腺癌(简称:mCRPC)患者的预后预测模型。
文章即有对生存资料结局(OS 和 PFS)的预测,也有对二分类结局(PSA50)的预测。
所用的预测模型的方法也中规中矩,是值得初学者模仿学习。
题外话
介绍文章之前,给大家普及外部验证的知识点:
外部验证指的是外部有效性反映了模型的普遍性,需要使用不是来自研究本身的数
据集进行验证,这些数据集在时间或地理上是相互独立的。
其种类主要分为:
时段验证:指的是利用与模型开发队列来源相同,但是时间段不同的 数据对模型表现
进行验证。
空间验证:指的是 对模型在其他中心甚至其他国家的数据中的表现 进行验证,所以验
证队列可能采用与开发队列不 同的纳入/排除标准或不同的预测因子和结局变 量的测
量方法。。
领域验证:是指在不同 的临床场景中对模型进行验证,如开发用临床的数据,验证用
社区的数据。
为什么要给大家普及外部验证呢??
还是和这篇文章有关系。
比较有意思,这篇文章外部验证与模型开发的同一人群,这和外部验证的概念、作
用就冲突了,外部验证的模型的外推性就满足不了,也失去了外部验证的意义。
接下来给大家介绍一下这篇文章:
文章简介
目的:本文通过开发列线图预测接受 ¹⁷⁷Lu-PSMA 治疗 mCRPC 患者的预后效果
开发验证队列:数据来源于德国、美国、澳大利亚三个国家的 6 家医疗和研究中心
机构。数据按 2:1 分成开发队列和验证队列
研究设计:国际、多中心、回顾性分析
预测变量:26 个预测变量进行筛选
结局指标:主要结局(OS、PFS),次要结局(PSA50:前列腺特异性抗原下降 50%以
上)
模型开发:OS 结局利用诊断时间,化疗状况等 7 个变量构建列线图;PFS 结局利用
平均标准摄取值等 6 个变量构建列线图;PSA50 结局利用有无肝转移等 4 个变量
构建列线图
模型评价:C 指数及 95%CI,校准图
模型验证:内部验证(bootstrap 法)和外部验证计算 C 指数和校准图
结果简介:270 名患者分为开发队列(196 人)和验证队列(74 人),中位生存时间
为 21.5(13.3-30.7)月。
OS 结局开发模型 C 指数为 0.71(95% CI 0.69–0.73),内部验证和外部队列 C 指数
与开发模型相似,分别为 0.71(95% CI 0.69–0.73),0.72(95% CI 0.68–0.76)。
PFS 结局开发模型 C 指数为 0.70 (95% CI 0.68–0.72),内部验证和外部队列 C 指数与
开发模型相似,分别为 0.70 (0·68–0·72),0.71 (0.68–0.74)。
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