原題
Predicting 30-day mortality with routine blood tests in patients undergoing palliative radiation therapy: A comparison of logistic regression and gradient boosting models.
背景:この研究は、緩和的放射線療法(RT)を受けている患者の30日死亡率(30D_M)を推定し、予測モデルを比較することを目的とした。
方法:2018年から2020年の間に緩和的RTで治療された3,756人の患者からのデータを分析した。患者は、トレーニング、内部検証、および外部検証コホートに分けられた。19の特徴が評価され、30D_M予測のために4つのモデルが作成された:すべての特徴と血液検査の特徴のみを使用したロジスティック回帰と勾配ブースティング。
結果:30D_M率はコホート間で異なっていた(10.6%、11.2%、17.5%)。血液検査の特徴を備えた勾配ブースティングモデル(GBM-B)のAUCは0.830～0.863であった。
結論:GBM-Bは30D_M率を異なる予後グループに効果的に層別化し、緩和的RT患者の死亡率を予測するための貴重なツールとして役立つ。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.110830
PMID: 40049516
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