国际前列腺症状评分 (IPSS) 和扩大前列腺癌综合指数 (EPIC) 尿道子量表之间的转换:建模和外部验证
Paul Windisch1, Ivo Becker2, Hongjian Tang3
1Department of Radiation Oncology, Cantonal Hospital Winterthur, Brauerstrasse 15, Haus R, 8400, Winterthur, Switzerland. paul.windisch@ksw.ch.
BMC urology
|February 3, 2024
概括
这项研究开发了一种模型,用于从扩展前列腺癌综合指数 (EPIC) 和国际前列腺症状得分 (IPSS) 中转换前列腺癌生活质量得分. 线性回归准确地将EPIC尿液子表格转换为IPSS进行交叉试验比较.
科学领域:
- 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
- 健康 结果 研究 研究 结果
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 前列腺癌生活质量评估依赖于各种问卷,特别是扩大前列腺癌综合指数 (EPIC) 和国际前列腺症状评分 (IPSS).
- 使用不同问卷调查的研究结果的直接比较具有挑战性,因为缺乏经过验证的转换方法.
- 这种局限性阻碍了前列腺癌研究中全面的元分析和证据综合.
研究的目的:
- 开发和验证一个计算模型来转换EPIC和IPSS问卷之间的分数.
- 为了使各种临床研究中的前列腺癌相关生活质量数据能够进行标准化的比较.
- 促进更强大的元分析和现场证据综合.
主要方法:
- 一组347名接受放射治疗和手术的前列腺癌患者完成了EPIC和IPSS问卷.
- 机器学习模型经过四重交叉验证,使用瑞士患者队列进行训练和内部验证.
- 开发模型的外部验证使用单独的德国患者队列进行.
主要成果:
- 线性回归模型实现的平均绝对误差 (MAE) 低于最小重要的差异 (MID) 转换EPIC尿刺激/阻塞子级到IPSS (MAE为3.88和6.12).
- 对于EPIC尿液摘要到IPSS的转换精度不那么精确,MAE为5.13和10.45,与MID相似.
- 更复杂的机器学习架构与线性回归相比没有产生更好的性能.
结论:
- 线性回归模型提供了一种可行的方法,用于在IPSS和EPIC尿液子尺度之间进行转换.
- 所得的转换方程适用于对临床试验的总体结果进行比较.
- 这些转换工具不应用于个体患者的临床决策.
