Titre : Chimérisme

Chimérisme : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Problem-Based Learning
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Sources (10000 au total)

Prediction of Pathologic Complete Response for Rectal Cancer Based on Pre-treatment Factors Using Machine Learning.

Pathologic complete response after neoadjuvant therapy is an important prognostic indicator for locally advanced rectal cancer and may give insights into which patients might be treated nonoperatively... We sought to use machine learning to develop a more generalizable predictive model for pathologic complete response for locally advanced rectal cancer.... Patients with locally advanced rectal cancer who underwent neoadjuvant therapy followed by surgical resection were identified in the National Cancer Database from years 2010-2019 and were split into t... This study used a national, multicenter dataset.... Patients with locally advanced rectal cancer who underwent neoadjuvant therapy and proctectomy.... Pathologic complete response defined as T0/xN0/x.... The dataset included 53,684 patients. 22.9% of patients experienced pathologic complete response. Gradient boosting showed the best performance with area under the receiver operating characteristic cu... The models were not externally validated.... Machine learning techniques can be used to accurately predict pathologic complete response for locally advanced rectal cancer in the pretreatment setting. After fine-tuning on a dataset including pati...

Machine learning-based models to predict the need for neurosurgical intervention after moderate traumatic brain injury.

Traumatic brain injury (TBI) is a widespread global health issue with significant economic consequences. However, no existing model exists to predict the need for neurosurgical intervention in moderat... This is a retrospective study of patients admitted to the neuro-intensive care unit of Emtiaz Hospital, Shiraz, Iran, between January 2018 and December 2020. The most clinically important variables fr... Based on predictive models, SVM showed the highest performance in predicting the need for neurosurgical intervention, with an F1-score of 0.83, an area under curve of 0.93, sensitivity of 0.82, specif... The use of ML-based models as decision-making tools can be effective in predicting with high accuracy whether neurosurgery will be necessary after moderate TBIs. These models may ultimately be used as...

Leveraging a disulfidptosis-related signature to predict the prognosis and immunotherapy effectiveness of cutaneous melanoma based on machine learning.

Disulfidptosis is a recently discovered programmed cell death pathway. However, the exact molecular mechanism of disulfidptosis in cutaneous melanoma remains unclear.... In this study, clustering analysis was performed using data from public databases to construct a prognostic model, which was subsequently externally validated. The biological functions of the model ge... We constructed a signature using cutaneous melanoma (CM) data, which accurately predicts the overall survival (OS) of patients. The predictive value of this signature for prognosis and immune therapy ... In this study, a novel signature related to disulfidptosis was constructed, which accurately predicts the survival rate and treatment sensitivity of CM patients. Additionally, HLA-DQA1 is expected to ...