社会经济差异和区域环境与患有差异化甲状腺癌的儿童和青少年的宫淋巴结转移有关:开发基于网络的预测模型

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 数据科学数据科学数据科学
• 公共卫生 公共卫生

背景情况:

• 分化甲状腺癌 (caDTC) 是儿童和青少年最常见的内分泌恶性瘤.
• 宫淋巴结转移 (CLNM) 是caDTC的常见并发症,影响治疗决策和预后.
• 了解风险因素,包括社会经济差异,对于在儿科caDTC中准确预测CLNM至关重要.

研究的目的:

• 开发在儿科caDTC中CLNM的在线预测模型.
• 在caDTC中分析社会经济差异,区域环境和CLNM之间的关联.
• 提供个性化风险评估和治疗指导的工具.

主要方法:

• 从SEER数据库 (2000-2019) 中对临床病理学和社会人口统计数据的回顾性分析.
• 用于风险因素分析的物流回归 (LR).
• 极端梯度提升 (XGBoost) 和其他机器学习 (ML) 算法用于CLNM预测模型开发.
• 模型性能使用接收器操作特征 (AUROC) 曲线下的面积和夏普利添加式扩展 (SHAP) 进行评估.

主要成果:

• 在caDTC中,家庭收入和生活区域的中位数与CLNM有显著的关联.
• 与其他ML模型相比,XGBoost模型表现出卓越的预测性能.
• XGBoost模型实现了0.766的AUROC (训练组) 和0.733 (测试组),具有10倍的交叉验证.
• 使用XGBoost模型和SHAP值,开发了一个基于Web的预测系统.

结论:

• 在线开发的基于XGBoost的预测模型准确地估计了儿科caDTC中的CLNM风险.
• 该模型结合了社会经济因素,提供个性化的风险评估.
• 这个工具可以帮助临床医生为caDTC患者提供量身定制的治疗建议.