Building Predictive Models for Clinical Care—Where to Build and What to Predict?
Menée aux Etats-Unis à partir de données d'essais cliniques randomisés portant sur 1 600 patients atteints d'un cancer métastatique de la prostate résistant à la castration et menée à partir de données de dossiers électroniques de santé portant sur 513 patients supplémentaires, cette étude évalue la performance d'un modèle, développé à partir de données d'essais cliniques, pour prédire la survie des patients dans un centre de lutte contre le cancer
Coquet et al evaluate the performance of a survival prediction model for patients with metastatic castration-resistant prostate cancer (CRPC). The model was developed using machine learning in data pooled from the control groups of 4 randomized clinical trials (RCTs). The model’s parameters were then applied to a population of 513 patients with metastatic CRPC identified from the electronic health records (EHRs) of a cancer center over a 12-year period. After linkage with data from state and local cancer registries and the Social Security Death Index, the authors examined the model’s performance in EHR data on these real-world patients.
JAMA Network Open , éditorial en libre accès, 2020