原題
Machine Learning to Predict Mortality in Older Patients With Cancer: Development and External Validation of the Geriatric Cancer Scoring System Using Two Large French Cohorts.
背景:高齢癌患者の正確な予後は、既存の予測モデルの異質性と限界のために困難である。この研究は、老年医学的評価後1年間の個別化された予後を強化するために、老年医学的癌スコアリングシステム(GCSS)を開発し、検証することを目的とした。
方法:2つのフランスのコホート(2,012の訓練;1,397の検証)からのデータを、Cox回帰、決定木(DT)、およびランダムサバイバルフォレスト(RSF)法を用いて分析し、3ヶ月、6ヶ月、および12ヶ月の死亡率予測因子を評価した。
結果:主要な予測因子には、腫瘍部位、がん治療、体重減少、多剤併用、および機能状態が含まれた。RSFは最も高い予測精度を示した(12ヶ月tAUC:0.87)。
結論:GCSSは正確な死亡率予測を提供し、高齢のがん患者の意思決定を支援する;国際的な状況でのさらなる検証が必要である。
Journal: J Clin Oncol (CiteScore 2022: 39.6)
DOI: 10.1200/JCO.24.00117
PMID: 39854651
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