未经治疗的质瘤患者的认知功能:临床变量的有限预测值

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 在瘤学瘤学.
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 临床变量与手术前认知功能有显著的相关性.
• 统计学意义并不保证准确的个体患者预测.
• 之前的研究使用了有限的方法和变量进行预测.

研究的目的:

• 评估机器学习模型对质瘤患者手术前认知功能的预测准确度.
• 评估一个全面的临床变量集对个体患者预测的有用性.
• 确定影响认知结果的关键变量和相互作用.

主要方法:

• 应用各种机器学习模型来预测340名质瘤患者的认知功能.
• 使用了18个结果指标和一套全面的临床变量.
• 使用Shapley值解释模型性能,超参数和变量重要性.

主要成果:

• 最好的模型显示了超随机的性能,但在18个结果指标中的14个指标中不可靠.
• 在大量情况下,预测比基线模型更差.
• 有效的模型是简单的,使用了许多变量,并没有严重依赖任何单一的变量.

结论:

• 通过当前的临床变量,对术前认知功能进行可靠的预测尚未成为可能.
• 整体的患者视图对于理解认知功能的变化至关重要.
• 较大,跨中心和多式联运数据集对于推进预测能力至关重要.