原題
Development and validation of a machine learning-based model for predicting radiation-induced hypothyroidism in nasopharyngeal carcinoma.
背景:本研究では、鼻咽頭癌(NPC)患者におけるIMRT後の放射線誘発甲状腺機能低下症(RIHT)を予測するための実用的なモデルを開発した。
方法:469人の患者(トレーニングn=328、検証n=141)は33の変数を分析した。有意な因子(p<0.05)が101の組み合わせMLフレームワークに入り、モデルは多変量Cox回帰によって単純化された。パフォーマンスは、Cインデックス、キャリブレーション、および決定曲線分析を使用した。
結果:Coxboost+RSF(11の予測因子)C-index 0.91(トレイン)、0.71(ヴァル)。単純化した5変数モデル(治療前TSH、TSH/甲状腺容積、年齢、V45、V20)では、C-indexは0.80(トレイン)、0.71(ヴァル)であり、3年RIHTが著しく高い高リスク患者を層別化し、臨床的有用性を示した。
結論:5変数モデルはロバストであり、個別化された放射線治療計画を支持する。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-025-02725-5
PMID: 41131611
コメント