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Kara S. Tanaka MD Veronica R. Andaya BA Steven W. Thorpe MD Kenneth R. Gundle MD James B. Hayden MD Yee-Cheen Duong MD Raffi S. Avedian MD David G. Mohler MD Lee J. Morse MD Melissa N. Zimel MD Richard J. O'Donnell MD Andrew Fang MD Robert Lor Randall MD Tina H. Tran BS Christin New BA Rosanna L. Wustrack MD other members of Study Group FORCE 《Journal of surgical oncology》2023,127(1):148-158
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Archie L. Overmann DesRaj M. Clark Panagiotis Tsagkozis Rikard Wedin Jonathan A. Forsberg 《Journal of orthopaedic research》2020,38(10):2149-2156
Treatment decisions in patients with metastatic bone disease rely on accurate survival estimation. We developed the original PATHFx models using expensive, proprietary software and now seek to provide a more cost-effective solution. Using open-source machine learning software to create PATHFx version 2.0, we asked whether PATHFx 2.0 could be created using open-source methods and externally validated in two unique patient populations. The training set of a well-characterized, database records of 189 patients and the bnlearn package within R Version 3.5.1 (R Foundation for Statistical Computing), was used to establish a series of Bayesian belief network models designed to predict survival at 1, 3, 6, 12, 18, and 24 months. Each was externally validated in both a Scandinavian (n = 815 patients) and a Japanese (n = 261 patients) data set. Brier scores and receiver operating characteristic curves to assessed discriminatory ability. Decision curve analysis (DCA) evaluated whether models should be used clinically. DCA showed that the model should be used clinically at all time points in the Scandinavian data set. For the 1-month time point, DCA of the Japanese data set suggested to expect better outcomes assuming all patients will survive greater than 1 month. Brier scores for each curve demonstrate that the models are accurate at each time point. Statement of Clinical Significance: we successfully transitioned to PATHFx 2.0 using open-source software and externally validated it in two unique patient populations, which can be used as a cost-effective option to guide surgical decisions in patients with metastatic bone disease. 相似文献
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