原題
Prognostic models for progression-free survival in atypical meningioma: Comparison of machine learning-based approach and the COX model in an Asian multicenter study.
背景:非定型髄膜腫は、一貫性のない予後を伴う一般的な頭蓋内腫瘍である。これらの腫瘍における補助放射線療法(ART)の役割は不明である。本研究では、無増悪生存期間(PFS)を予測し、ARTの影響を評価するために、機械学習に基づく予後モデルを作成しようとした。
方法:韓国と中国の5施設からの669人の患者について遡及的分析を行った。Cox比例ハザードおよびランダムサバイバルフォレストを含む様々な統計モデルを検証に使用した。
結果:主要な予後因子には、年齢、血小板数、パフォーマンスステータス、シンプソングレード、およびARTが含まれた。コックスモデルが最も高い予測精度を示した。
結論:本研究は、非定型髄膜腫患者に合わせた治療計画を強化し、転帰を改善する可能性のある、検証済みの予後モデルを提示する。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110695
PMID: 39709026
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