Validation of a Machine Learning Approach for Venous Thromboembolism Risk Prediction in Oncology
المؤلفون المشاركون
Ferroni, Patrizia
Guadagni, Fiorella
Roselli, Mario
Zanzotto, Fabio M.
Scarpato, Noemi
Riondino, Silvia
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Using kernel machine learning (ML) and random optimization (RO) techniques, we recently developed a set of venous thromboembolism (VTE) risk predictors, which could be useful to devise a web interface for VTE risk stratification in chemotherapy-treated cancer patients.
This study was designed to validate a model incorporating the two best predictors and to compare their combined performance with that of the currently recommended Khorana score (KS).
Age, sex, tumor site/stage, hematological attributes, blood lipids, glycemic indexes, liver and kidney function, BMI, performance status, and supportive and anticancer drugs of 608 cancer outpatients were all entered in the model, with numerical attributes analyzed as continuous values.
VTE rate was 7.1%.
The VTE risk prediction performance of the combined model resulted in 2.30 positive likelihood ratio (+LR), 0.46 negative LR (−LR), and 4.88 HR (95% CI: 2.54–9.37), with a significant improvement over the KS [HR 1.73 (95% CI: 0.47–6.37)].
These results confirm that a ML approach might be of clinical value for VTE risk stratification in chemotherapy-treated cancer outpatients and suggest that the ML-RO model proposed could be useful to design a web service able to provide physicians with a graphical interface helping in the critical phase of decision making.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ferroni, Patrizia& Zanzotto, Fabio M.& Scarpato, Noemi& Riondino, Silvia& Guadagni, Fiorella& Roselli, Mario. 2017. Validation of a Machine Learning Approach for Venous Thromboembolism Risk Prediction in Oncology. Disease Markers،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1152565
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ferroni, Patrizia…[et al.]. Validation of a Machine Learning Approach for Venous Thromboembolism Risk Prediction in Oncology. Disease Markers No. 2017 (2017), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1152565
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ferroni, Patrizia& Zanzotto, Fabio M.& Scarpato, Noemi& Riondino, Silvia& Guadagni, Fiorella& Roselli, Mario. Validation of a Machine Learning Approach for Venous Thromboembolism Risk Prediction in Oncology. Disease Markers. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1152565
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1152565
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر