Extracto
Antecedentes
El cáncer cervical es la tercera causa de mortalidad por cáncer en la India. Los objetivos del estudio fueron comparar la pre y la calidad del tratamiento posterior de la vida en pacientes con cáncer de cuello uterino y desarrollar un modelo de predicción para proporcionar una visión de las posibilidades en los módulos de tratamiento.
Metodología /Principales conclusiones
Un total de 198 pacientes fueron evaluados con dos cuestionarios estructurados de Salud y Calidad de la vida (La Organización Europea para la Investigación y Tratamiento del cáncer, EORTC QLQ C-30 y CX-24). Las observaciones de referencia se registraron cuando los pacientes informó por primera vez (T1) y la segunda evaluación se realizó a los 6 meses post-tratamiento (T2). La edad media de detección fue de 50,9 años, con el nivel de alfabetización no siendo educados o menos de la escuela secundaria. La mayoría de ellos estaban casados /cohabitan 179 (90,4%). En el examen histopatológico (HPE) carcinoma de células escamosas se encontró que era el carcinoma más común tipo de célula 147 (74,2%) seguido de Adenocarcinoma 31 (15,7%). La histerectomía radical fue la modalidad más común de tratamiento 76 (38,4%), seguido de Wertheims histerectomía 46 (23,2%) y radioquimioterapia 59 (29,8%). La puntuación media de la salud global de pacientes con cáncer de cuello uterino después del tratamiento fue 77,90, que fue significativamente más alto que el pre - tratamiento de puntuación (54,32). Significan "puntuación de los síntomas" post-tratamiento fue 21,69 con un agravamiento de 7,32 en comparación con los puntajes previos al tratamiento. Los pacientes experimentaron disminución sustancial en el tratamiento después de la actividad sexual.
Conclusiones /Importancia
El modelo de predicción (PrediQt-Cx), basado en máquinas de vectores soporte (SVM) para la predicción de la CVRS post tratamiento en el cáncer cervical pacientes fue desarrollado internamente y validación cruzada. Después de la validación externa PrediQt-Cx se puede emplear fácilmente para soportar la toma de decisiones por los médicos y los pacientes del norte de la región de la India, a través de hecho abiertamente disponible para el acceso al http://prediqt.org
Visto:. Kumar S, Rana ML, Verma K, N Singh, Sharma AK, AK Maria, et al. (2014) PrediQt-Cx: Post Tratamiento de la Salud Calidad de Vida modelo de predicción para el cáncer cervical Los pacientes relacionadas. PLoS ONE 9 (2): e89851. doi: 10.1371 /journal.pone.0089851
Editor: Jagat Kumar Roy, Universidad Hindú de Benarés, India
Recibido: 25 Agosto, 2013; Aceptado: 26 Enero 2014; Publicado: 26 Febrero 2014
Derechos de Autor © 2014 Kumar et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. Los autores no tienen el apoyo o la financiación para reportar
Conflicto de intereses:. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
Antecedentes
El cáncer cervical es. uno de los cánceres más comunes en todo el mundo [1]. La disparidad entre las tasas de mortalidad entre el alto y los países de bajos ingresos del grupo significa una desigualdad de salud [1]. Además, existe una mayor prevalencia en los grupos socioeconómicos más bajos dentro de los diferentes países, lo que ejemplifica desigual disponibilidad y accesibilidad a los servicios de salud [2].
Situación
La incidencia ajustada por edad del cáncer de cuello uterino en la India es de 25,9% (1, 34,420 casos incidentes), que es más alto que el promedio de la región del Sudeste Asiático [3]. De acuerdo con la basada en los registros de cáncer de población (PBCR), que tiene la segunda mayor prevalencia de cáncer de mama después de [4]. La omnipresencia de cáncer de cuello uterino es mucho mayor en los grupos socioeconómicos rurales y de baja en la India [2], [5]. La falta de acceso a la detección, la asequibilidad, el cumplimiento y el seguimiento del tratamiento son las principales causas de este patrón de discordancia [6].
carga económica en la India
Además de la contribución significativa a la tasa de mortalidad, el cáncer de cuello uterino también conduce a la pérdida de la vida productiva debido a una incapacidad prolongada [1]. Contribuye a una considerable carga económica, ya que las mujeres de edad 25 - 64 años tienden a ser las únicas cuidadoras de sus familias y los hogares; y, en algunos casos, también contribuyen a los ingresos familiares [7]. Además, se les priva aún más debido a los altos costos médicos, especialmente porque la mayoría de los casos en los países en desarrollo son diagnosticados en etapas posteriores, cuando el tratamiento es costoso combinado con un mal pronóstico [8]. En consecuencia, existe una necesidad de prevenir los crecientes costos secundarios y carga económica como la modalidad más efectiva costo del tratamiento puede afectar el resultado de la calidad del tratamiento posterior de vida del paciente.
El presente estudio compara las puntuaciones de pretratamiento y la calidad de post-tratamiento de la vida. La calidad de vida se ha documentado a variar con el tratamiento, el tiempo desde el diagnóstico y el sitio del cáncer [9]. Además, hay diferencias culturales que afectan a la calidad de la percepción evaluación vida, ya que hay creencias diferentes con respecto a los constituyentes de la normalidad y la enfermedad [10]. Recibir un diagnóstico de la enfermedad se asocia con el estigma social, debido a la creencia de que es causada por la promiscuidad sexual, la falta de higiene y el uso de anticonceptivos orales [11]. Dado que estas creencias son diferentes del mundo occidental, por lo tanto, razonablemente no debería haber diferencias en la percepción de la calidad de vida en la India. Por lo tanto, se realizó el estudio en la población de pacientes del norte de la India y de determinar si existe alguna diferencia significativa en la calidad del tratamiento posterior de la vida. Por otra parte, hemos estructurado un modelo de predicción basado en los resultados de nuestro estudio, que serviría para predecir la calidad de vida.
Materiales y Métodos
Ética Declaración
aprobación institucional se obtuvo después de revisar el protocolo del estudio por el Comité de Revisión Institucional del Instituto del Himalaya de Ciencias médicas e Investigación, Uttarkhand. escrito el consentimiento informado se obtuvo de los pacientes después de la explicación clara y concisa sobre el estudio. Todas las mujeres de este estudio fueron informados sobre el derecho de abstenerse de participar en el estudio sin ningún efecto sobre la calidad de los servicios de atención médica que se proporciona a ellos. La confidencialidad del paciente se aseguró mediante la codificación de la información de los pacientes y la eliminación de los datos personales identificables antes de que el análisis de datos.
Población de estudio
A todos los pacientes que se sometieron a tratamiento quirúrgico para el cáncer de cuello uterino entre abril de 2007 y el de marzo de 2011 en el hospital universitario de tercer nivel, Instituto del Himalaya de Ciencias médicas e Investigación, Uttarkhand en el norte de la India fueron seleccionados para este estudio. De los 361 pacientes que dieron su llenaron por completo el formulario de consentimiento, 108 fueron excluidos debido a la no disponibilidad de datos de las evaluaciones posteriores al tratamiento. 55 sujetos fueron excluidos debido a que acompaña a la enfermedad psiquiátrica, deterioro cognitivo, el diagnóstico de cánceres múltiples, ambigüedad en la determinación del tiempo de seguimiento o información incompleta, y la Etapa IV del cáncer. Después de la exclusión, 198 sujetos con cáncer de cuello uterino se incluyeron en el grupo de estudio.
Medidas y Instruments
Los pacientes fueron entrevistados mediante dos cuestionarios estructurados sobre la salud calidad de vida (CVRS) cuestionarios Relacionados (EORTC QLQ C-30 y CX-24), para recopilar información sobre la situación socioeconómica y clínica. Los valores de referencia se registraron cuando el paciente informó por primera vez en el hospital (T1) y la segunda evaluación se realizó a una visita de seguimiento de 6 meses después del tratamiento (T2). La evaluación clínica se realizó en los mismos puntos de tiempo y la información pertinente se documentó
La Organización Europea para la Investigación y Tratamiento del Cáncer (EORTC) -. la calidad general del cáncer del cuestionario de puntuación de la vida (QLQ C-30, y su cuello uterino módulo de cáncer (QLQ CX-24) se utiliza para medir la CVRS Estos cuestionarios han sido ampliamente probado en entornos multiculturales y multidisciplinares, y se ha confirmado que es confiable y válida [12] -.. [14] El cuestionario EORTC QLQ C-30 consta de 30 preguntas que evalúan funcionamiento (física, rol, cognitivas, emocionales, sociales) y síntomas (fatiga, náuseas y vómitos, dolor, disnea, insomnio, pérdida de apetito, estreñimiento, diarrea, dificultad financiera), y una puntuación de estado de salud global que evalúa la calidad de vida en general. la EORTC QLQ CX-24 cuestionario consta de 24 preguntas que evalúan el funcionamiento (la imagen del cuerpo, el disfrute sexual, el funcionamiento sexual /vaginal) y síntomas (síntomas de experiencia, linfedema, neuropatía periférica, síntomas de la menopausia, la preocupación sexual). Ambos cuestionarios utilizan una escala de respuesta de cuatro puntos (nada, un poco, un poco, y mucho) para evaluar cada elemento funcional o síntoma, y una escala de respuesta de siete puntos se utiliza para evaluar el estado de salud global (desde muy pobre a excelente). Para el desarrollo del modelo de los puntajes brutos categóricas fueron transformados linealmente en una puntuación de 0 - 100 para el procesamiento de acuerdo con el manual de la EORTC [15]
sistémica revisión de la literatura, el conocimiento clínico establecido y mediante la realización de análisis de regresión lineal univariante siguientes características. resultaron ser estadísticamente significativa y se utilizaron en el desarrollo del modelo de predicción: la edad, el estado civil, sangrado vaginal, flujo vaginal, dispareunia, dolor abdominal, pérdida de peso, la paridad, la dificultad en el control de los intestinos o el vaciado de la vejiga, la etapa del cáncer de cuello de útero, el tratamiento, el linfedema y la neuropatía periférica.
predicción modelo de desarrollo
Para el desarrollo del modelo de predicción se compararon los resultados de los 4 algoritmos diferentes. Máquinas de Vectores Soporte (SVM) se utilizó con dos funciones diferentes kernels- forma lineal y radial (RBF), Redes Neuronales Artificiales (ANN) y regularizado de regresión logística (LR). El pre-procesamiento del conjunto de datos se llevó a cabo para estandarizar y normalizar las funciones antes de aplicar algoritmos de aprendizaje. Se obtuvieron la calidad de los resultados del cuestionario vida media en el formato de datos continuos en una escala de 0 - 100, que se convirtió en la salida 3 de clase discreta para cada escala, para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático clasificador (Véase el Apéndice S1). Todas las 13 variables fueron proporcionados a los modelos y entrenados por separado para funcional, los síntomas y la escala global de la salud /calidad de vida. Los Scikits-Learn módulo en lenguaje de programación Python se utilizó para el desarrollo de modelos SVM [16] y de regresión logística. El perceptrón multicapa ANN (MLP) fue desarrollado utilizando el módulo PyBrain en Python [17].
se empleó modelo de predicción de validación y comparación
método de validación cruzada estratificada con iterador K-Fold para derivar una estimación fiable del rendimiento. enfoque de validación cruzada divide los datos entera varias veces consecutivas en diferentes tren y ensayo de deformación, y devuelve el valor medio de las puntuaciones de predicción. Estratificado grupo de retorno K-Fold de las muestras, llamado "pliegues" conservando el mismo porcentaje para cada clase de destino como en el conjunto completo. Los estratificados de 6 pliegues se llevaron a cabo para estimar la exactitud. Los valores predichos se combinaron a continuación a través de las 6 carreras y resumidos por media área bajo la curva (AUC). La precisión media, área bajo la curva (AUC) quiere decir, el error cuadrático medio (MSE) y lineal ajustada para la probabilidad de índice de información mutua (IAM) de cada uno de los modelos se calcularon para la comparación de rendimiento entre la regresión logística, SVM ( ' '), SVM (' RBF ') y Ann modelos. Un paciente con cáncer de cuello uterino individuo era la unidad de análisis en este estudio. El área bajo la (Receiver Operating Characteristics) curva ROC o simplemente AUC ha sido validado para evaluar el rendimiento de la clasificación de los algoritmos de aprendizaje automático [18]. El MSE, que se calcula como diferencia entre los valores reales y predichos y luego promediado en los datos, se utilizó como indicador de la eficacia con ajustes del modelo [19]. Información Mutua ajustado (IAM) es una adaptación de la información mutua (MI) para dar cuenta de la puntuación de probabilidad [20] (Véase el Apéndice S1).
Análisis estadístico
Se utilizó R, un abierto fuente entorno de programación estadística para el análisis de regresión lineal univariante; y los paquetes de Python computación científica para generar regresión logística, SVM y modelos de RNA. [16], [17], [21], [22]. prueba o test de Student se utilizó para comparar las características de la población estudiada y la calidad de vida escalas antes y después del tratamiento.
Resultados
Las características clínicas y demográficas de la participante pacientes con cáncer cervical se enumeran en la Tabla 1. La calidad de vida de pacientes con cáncer de cuello uterino en las escalas de funcionamiento comprenden el funcionamiento físico, emocional y social fueron estadísticamente significativo del tratamiento posterior. Además, la mejora global de la salud /la calidad de vida fue estadísticamente significativa, mientras que el funcionamiento cognitivo no fue sustancial tal como se presenta en la Tabla 2. La media de puntuación de la salud global de pacientes con cáncer de cuello uterino después del tratamiento fue 77,90, que fue significativamente mayor que el tratamiento pre valores de 54,32 por sobre 23,58 puntos. El síntoma escalas artículos- "fatiga" y "náuseas /vómitos" mejorado, pero se agravó el síntoma "dolor". Publicar un tratamiento único elemento escalas artículos- "disnea", "insomnio", "pérdida de apetito" y "estreñimiento" fueron más bajos, mientras que el elemento - dificultades financieras fue elevado en comparación con las puntuaciones pre tratamiento. Tabla 3 representa el cáncer de cuello de útero específicos EORTC QLQ CX-24 del módulo de calificaciones de los pacientes con cáncer de cuello uterino pre y post tratamiento. La imagen mejorada corporal del paciente experimentado, sin embargo se redujeron funciones sexuales como la actividad sexual y el funcionamiento sexual /vaginal. Los síntomas experiencia- "linfedema", "neuropatía periférica", "síntomas de la menopausia" y "preocupación sexual" de los pacientes que se agravan de forma variable después del tratamiento. Mean experiencia puntuación de los síntomas post-tratamiento fue de 21,69, con un agravamiento de 7,32 en comparación con las puntuaciones pre-tratamiento. Los pacientes experimentaron disminución sustancial en la actividad sexual que funciona con el post-tratamiento de la puntuación media de 11,52 frente a 24,17 pretratamiento.
Factores predictivos Importancia
El significado de los factores predictivos previamente seleccionados mediante análisis de regresión lineal univariante se compararon. La tabla 4 muestra los coeficientes de las variables significativas para la escala de síntomas, la escala funcional y la salud global /Calidad de Vida (GH /CV) después del tratamiento en el modelo de regresión logística. Se encontró que todas las variables seleccionadas para ser estadísticamente significativa ().
Comparación de los modelos de predicción
La Tabla 1 muestra la comparación de rendimiento de algoritmos de aprendizaje de máquina en cuatro de los síntomas, la salud global /CV y escalas funcionales para la predicción de la calidad post-tratamiento de cáncer de cuello uterino resultados de la vida. Esto se ha demostrado en términos de error cuadrático medio (MSE), área bajo la curva (AUC) quiere decir, ajustado por el índice de probabilidad de Información Mutua (IAM) y la precisión de la predicción.
escala de síntomas.
Comparación de los cuatro modelos revela, que todos los modelos realiza adecuadamente en la escala de síntomas. Sobre la base de la precisión, 3 modelos de máquinas de vectores soporte con Linear kernel-SVM (lineal), la máquina de vectores de soporte con Función de Base Radial-SVM (RBF) y LR (regresión logística) anotado; y SVM (lineal) superó a otros modelos con una precisión de. En términos de AUC media, SVM (lineal) y la red neuronal artificial (ANN) superado SVM (RBF) y LR (media AUC = 0,90, 0,85, 0,80 y 0,72, respectivamente). El error cuadrático medio (MSE) fue baja para los cuatro modelos que varían entre 0.020.03. SVM (lineal) era superior a otros modelos SVM (RBF), RL y RN en términos de AMI (AMI = 0,90, 0,81, 0,82 y 0,82, respectivamente). (Tabla 5, Figura 1A).
Mean ROC (AUC) para el algoritmo de la máquina de vectores de soporte con Linear núcleo para (A) Predicción de la escala de síntomas fue de 0,90. (B) Predicción de la Salud Global /CV fue de 0,84. (C) Predicción de la escala funcional fue de 0,85.
Salud Global /escala de calidad de vida.
en la salud mundial SVM /escala de calidad de vida (lineal) era mejor que los otros modelos en todos los cuatro parámetros (MSE, AUC media, IAM y precisión igual a 0,07, 0,84, 0,79 y 95,26%, respectivamente). Mientras SVM (RBF) era mejor que RL y RN en todos los parámetros excepto IAM (MSE, La media de AUC, IAM y Precisión% = 0,08, 0,80, 0,20 y 93,12, respectivamente). En caso de LR significa AUC (0,64) sufrió, mientras realiza ANN medio (MSE, AUC media, IAM y Precisión% = 0,08, 0,73, 0,65 y 74,38, respectivamente). A escala mundial de la Salud /CV, el rendimiento de todos los modelos sufridas en comparación con otras escalas. (Tabla 5, Figura 1B).
escala funcional.
La SVM escala funcional (RBF) fue mejor que a otros en todos los parámetros excepto MSE (MSE, AUC media, IAM y Precisión% = 0,26, 0,90, 0,78 y 97,32, respectivamente). Mientras SVM (lineal) sustenta su rendimiento en la escala funcional, así (MSE, AUC media, IAM y Precisión% = 0,13, 0,85, 0,77 y 95,81, respectivamente). ANN era mejor que LR, excepto en la precisión% (MSE, AUC media, IAM y Precisión% = 0,13, 0,83, 0,90 y 71,28 y 0,16, 0,60, 0,34 y 93,12, respectivamente) (Tabla 5, Figura 1C).
Como SVM (lineal) realiza constantemente en todas las 3 escalas funcionales, que se utilizó en el desarrollo de modelos de predicción.
Discusión
Nuestro estudio compara el pretratamiento y el postratamiento CVRS para pacientes con cáncer de cuello uterino en el norte de India. Varios factores son responsables de los cambios en la calidad de vida de las mujeres diagnosticadas con cáncer ginecológico. Durante la cirugía pélvica, hay un daño funcional y eliminación de partes del aparato genital femenino. Además, la radiación daña la mucosa vaginal y el epitelio. Por otra parte, hay otros efectos secundarios de la radioterapia, tales como náuseas, vómitos, diarrea, estreñimiento, mucositis, los cambios de peso y los cambios hormonales [23].
Para los pacientes con enfermedad de volumen limitado, se prefiere la histerectomía abdominal radical, lo que perjudica la calidad de vida debido a los efectos fisiológicos y psicológicos [24]. En el estudio actual, se encontró que la modalidad de tratamiento más común era optó histerectomía radical seguida de, Wertheims histerectomía y radio-quimioterapia. Casi el 25% de los pacientes con cáncer informado de cambios posteriores a la cirugía en etapa temprana en la vagina que se prolongó durante 5 años [24]. El concomitante radio-quimioterapia es responsable de duplicar los efectos tóxicos agudos y tardíos [25].
El impacto psicológico es un parámetro esencial, ya que determina la auto percepción de los cambios en la calidad de vida que se evalúan. Hubo una preponderancia de las mujeres casadas o unidas, mientras que las mujeres no casadas constituían una pequeña proporción de la población afectada. Aunque, puede ser considerada responsable de ser un factor de riesgo, sin embargo, el estado civil se ha encontrado para ser un factor predictivo de dominio "preocupaciones", lo que demuestra que la presencia de una pareja ofrece apoyo emocional a los pacientes [26]. Se sugiere que los profesionales de la salud deberían dar más importancia al papel de la familia y su cónyuge, mientras que la cuantificación de la calidad de vida [26]
.
El estado global de salud mostraron un aumento muy significativo después del tratamiento por lo que es obvio que mejora la calidad de vida después del tratamiento. Entre las escalas funcionales todos los elementos confirmaron un aumento significativo dentro de los 6 meses, es decir, física, rol, emocional, cognitivo y el funcionamiento social. Esto fue en contraste con un estudio que reveló que la calidad de vida global, el funcionamiento emocional y el papel se mantuvo baja, incluso después de 1 año de la finalización del tratamiento [27]. Sin embargo, el papel y el funcionamiento social ilustran un tratamiento altamente significativo aumento posterior. Esto implica que los supervivientes perciben una mejora en sus funciones públicas y civiles, y encontrar un post-tratamiento mejora definitiva en este sentido
.
La escala de síntomas análisis reveló que hubo una disminución significativa en la "fatiga" y "náuseas /vómitos ". Sin embargo, hubo un aumento muy significativo en la post-tratamiento "dolor". Entre los artículos de un solo artículo Scale-la "pérdida del apetito" disminuido significativamente. Por el contrario, en un otro estudio utilizando EORTC QLQ C-30 [28], el "nivel de náuseas /vómitos", "dolor" y la "pérdida del apetito" se incrementaron. Además, hubo un aumento en la diarrea post-tratamiento, sin embargo estreñimiento disminución. La radioterapia se ha documentado que se asocia con la diarrea, mientras que el estreñimiento se atribuye a la lesión de los nervios parasimpáticos durante la cirugía pélvica [28], [29]. Estos resultados pueden verse afectados por el número relativo de los pacientes que recibieron diferentes modalidades de tratamiento y las diferencias individuales en la respuesta a las terapias. Una reducción muy significativa en el insomnio se representó después del tratamiento. Esto puede implicar una reducción de la ansiedad con respecto a la evolución del cáncer. Por el contrario, las "dificultades financieras" incrementaron en una proporción muy significativa de los supervivientes. pacientes con cáncer de cuello uterino han demostrado que tienen dificultades significativas con las finanzas [30]. Esto tiene una relevancia específica en los países en desarrollo, donde la carga económica es un factor importante que afecta a la calidad de vida. Nuestro estudio reveló que los sobrevivientes tenían una "imagen corporal" peor en comparación con el tratamiento previo, esto probablemente es una consecuencia de la experiencia con el cáncer o el tratamiento como se informa en la escala EORTC QLQ CX-24.
Sexualidad es un aspecto importante de cáncer ginecológico, siendo así un determinante crucial de la calidad de vida. Los sobrevivientes tienen problemas de intimidad y están familiarizados con el fin de recrear la forma en el lado íntimo de la relación con su cónyuge. Tienen un miedo constante de recurrencia, combinado con la pena de no tener un hijo una vez diagnosticado [31]. Hubo una disminución significativa en la "actividad sexual", junto con una reducción altamente significativa en la puntuación de "funcionamiento sexual y vaginal" en nuestro estudio. Esto es apoyado por el estudio previo que se afirma que aproximadamente el 40% a 100% los individuos se enfrentan a la disfunción sexual después del diagnóstico y tratamiento. La razón detrás de la misma es, que el cáncer cervical y su tratamiento afecta a las mismas áreas del cuerpo que están involucrados con la respuesta sexual [30]. Está bien documentado que tanto la quimioterapia como la radioterapia se asocian con problemas sexuales como la dispareunia, la ansiedad sobre el rendimiento sexual y la lubricación insuficiente [30]. Además, los efectos secundarios de la quimioterapia, como náuseas y fatiga también pueden reducir el funcionamiento sexual [32]. Diversos estudios reforzar que las mujeres que se someten a la cirugía y la radioterapia, así reciben tienen los peores problemas sexuales, a diferencia de las mujeres que son tratadas con cirugía sola [33], [34]. Esto significa que el paciente, independientemente de su modalidad de tratamiento, se debe aconsejar a post-tratamiento previo e. Por otra parte, la selección de la modalidad de tratamiento es de la esencia primaria, a fin de evitar la necesidad de radioterapia adyuvante después de la cirugía.
Los supervivientes también informaron de un aumento altamente significativo en los "síntomas de la menopausia". Estos síntomas menopáusicos eran peores para las mujeres con terapia de radiación, como el apoyo de un estudio previo que indica síntomas de la menopausia más agresivos cuando los pacientes son prestados por la menopausia ooforectomía quirúrgica en comparación con las realizadas climaterio de radioterapia [35].
La Escala de síntomas EORTC QLQ CX-24, reveló que no había un aumento significativo en "linfedema" y "neuropatía periférica". El linfedema se puede atribuir a los ganglios daños nodo por metástasis. El aumento significativo de la neuropatía periférica puede explicarse sobre la base del aumento de post-radiación en la neurotoxicidad [36].
El aumento altamente significativo en el tema "preocupación sexual" de la escala de síntomas es similar a la estudio, donde se registraron las preocupaciones sexuales para ser más que la del grupo control. Nuestro estudio analiza la calidad de post-tratamiento de la vida que es digno de mención, ya que el periodo de tiempo elegido fue de 6 meses después del tratamiento. Este período es de gran importancia, ya que es el momento en el que las mujeres a hacer frente a las dificultades derivadas del tratamiento y hacerse cargo de sus responsabilidades [37]. En el contexto de la India, que implica casi todas las tareas del hogar y para la mayoría de las mujeres, incluso las responsabilidades financieras. Aparte de estos factores, las mujeres que se han recuperado, temen la recurrencia.
Desarrollo del modelo de predicción
Sobre la base de estos resultados, hemos desarrollado una herramienta de modelo de predicción para estimar el resultado CVRS tratamiento post sobre Funcional , Síntoma y Salud Global /CV escalas. Durante el desarrollo del modelo, se compararon los cuatro algoritmos de aprendizaje automático bien establecidos, entre los que SVM (lineal) demostró ser más precisa y consistente. A lo mejor de nuestro conocimiento, este estudio es el primero en desarrollar un modelo de predicción para la calidad de vida después del tratamiento. También representa que, dadas las mismas entradas clínicos y sociodemográficos; y las clases de destino de salida, la exactitud de predicción de SVM (lineal) es el más alto y el más consistente para la CVRS escalas
.
Recientemente, los modelos SVM y Ann se han utilizado para el modelado no lineal en diversos campos, que van desde la bioinformática [38] - [40]., neurociencias [41], [42], las imágenes [43], [44] para el desarrollo clínico modelo de predicción [45], [46]
implementado análisis de regresión lineal univariante durante la etapa de selección de características y validado nuestras características por valores coeficientes de regresión logística. La regresión logística se prioriza sobre la regresión lineal debido a la naturaleza multi-clase de la clasificación. validación cruzada con el método K-Fold estratificado se llevó a cabo para descartar que varía por ciento de la clase de destino en un equipo de prueba. Esta práctica ha impedido predicciones sesgadas, exceso de montaje y por lo tanto proporciona con las puntuaciones de validación cruzada precisos. Hemos utilizado IAM en lugar de índice normalizado de información mutua (NMI), como NMI no tiene en cuenta la oportunidad de comparar las actuaciones de agrupamiento por medio de algoritmos de aprendizaje supervisado [20] (Véase el Apéndice S1). El modelo de predicción tiene como objetivo determinar la calidad de vida en un contexto de la India, que es esencialmente diferente de los países desarrollados en términos de ambiente socio-sexual y contexto económico que han sido determinantes importantes, tal como se encuentra en el estudio.
herramienta en línea para
Hemos desarrollado una herramienta en línea PrediQt-Cx, la utilización de nuestro modelo de predicción, que está disponible en http://prediqt.org. La aplicación web se ha desarrollado utilizando módulos de Python y back-end de la aplicación del algoritmo de SVM (lineal). El objetivo de desarrollo de la aplicación web es facilitar la accesibilidad de modelo de predicción para la evaluación crítica, la utilización de apoyo a las decisiones de tratamiento y para la validación externa.
Limitaciones
Nuestro estudio se limita a la población del norte de India solamente. Por lo tanto, la aplicabilidad del modelo estará limitado hasta que se realice la validación externa en los entornos socioeconómicos-culturales transversales y diversas. A pesar de las múltiples opciones que se ofrecen como modalidad de tratamiento, la formación de modelos y predicciones se basaron sólo en tres conjuntos alternativos de modelos (modalidades de tratamiento quirúrgico, radio-quimioterapia y múltiples intervenciones). Esto se decidió que los tamaños de muestra para algunas modalidades de tratamiento (conización, histerectomía abdominal total y quimioterapia) eran pequeñas y el entrenamiento del modelo en ellos no era posible sin el sesgo de predicción. Del mismo modo FIGO (Federación Internacional de Ginecología y Obstetricia) etapas se juntaron en cuatro grupos. La agrupación se basa en las decisiones de tratamiento clínico específico de la etapa de dar cuenta de los pequeños tamaños de muestra en algunas etapas (Etapa IA1 y IA2 Etapa).
Conclusión
En este estudio, el modelo de predicción PrediQt-Cx, que estaba basado en SVM, fue desarrollado y validado internamente cruz. Después de la validación externa, PrediQt-Cx se puede emplear en la toma de decisiones por parte de procedimiento de los médicos y los pacientes de la región norte de la India. Se ha puesto a disposición para el acceso abierto a http://prediqt.org.
Apoyo a la Información
Apéndice S1.
desarrollo y la información mutua ajustado (IAM) Modelo
doi:. 10.1371 /journal.pone.0089851.s001 gratis (PDF)