Оцінка моделі класифікації та регресійного дерева (КАРТ) при прогнозуванні втрати ваги наступне

Ми досліджуємо, чи здійсненний підхід «відкриття знань» для побудови моделі прогнозування дерева класифікації та регресії (CART) для втрати ваги (WL) у хворих на рак голови та шиї (HNC), які отримують променеву терапію (RT).

Методи та матеріали

Хворі на ХНЦ з 2007 по 2015 рік були ідентифіковані з перспективно зібраної бази даних Oncospace. Дві моделі прогнозування в різні моменти часу були розроблені для прогнозування втрати ваги ≥5 кг через 3 місяці після RT за алгоритмом CART: (1) під час планування RT із використанням демографічних даних пацієнта, окреслених доз, планування даних цільового об’єму – органів, що перебувають у формі ризику та (2) наприкінці лікування (ЕОТ) з використанням додаткових даних про токсичність та якість життя під час лікування.

Результати

Серед 391 ідентифікованих пацієнтів, предикторами ЖЛ під час планування РТ були діагностика Міжнародної класифікації хвороб; дозувати до жувальних та верхних звужувальних м’язів, гортані та привушної; та вік. При ЕОТ пероральний прийом пацієнта, діагноз, стадія N, нудота, біль, доза до гортані, привушної залози та цільовий об’єм – відстань до гортані при плануванні низьких доз були важливими прогностичними факторами. Площа під кривою під час RT та EOT становила 0,773 та 0,821 відповідно.

---