文献精读:回顾性研究揭示HER2低表达在HER2阴性早期乳腺癌的预测...
ER阳性乳腺癌的pCR率为12.5%。多变量分析显示,HER2低表达(OR0.49,p=0.038)、较低的肿瘤分级和较高的临床淋巴结状态是pCR较差的独立预测因素(表2)。ER阳性/HER2低表达患者的中位OS优于ER阳性/HER2-0表达患者(HR=0.56,p=0.022,图1b);这一发现也通过多变量分析得到了证实,HER2低表达(HR=0.53,p=0.016)与...
CTA拥抱机器学习-预测式信号初探
预测式信号表现3.1测试参数测试标的:['RB','HC','I','J','JM','FG','SA','SF','SM''A','M','RM','OI','P','Y','C','CS','CF','SR','JD','UR','AP','LH','PK','CJ','AL','NI','ZN','SN','PB','CU','SS',...
概率思维的魔法:你感染的概率是多少呢?
P(A∩B)=P(A)P(B|A)其中P(B|A)是最特别的,它是在某个前提下的概率,我们称之为条件概率(conditionalprobability)。在实际问题中,条件概率往往是未知的,因为它反映了两件事之间的关联,这并不是一眼能看出来的。条件概率怎么求呢?把上面的公式变形一下,就得到P(B|A)=P(A∩B)/P(A)...
宫颈癌、子宫内膜癌和卵巢癌检测PD-L1表达有什么预后意义?
EC患者中PD-L1阳性的发生率在33项符合条件的研究中,EC患者中PD-L1表达阳性的发生率范围为5.3%-76.5%,汇总发生率为33.8%(95%CI:25.7%-42.3%)。观察到显著的异质性(P<0.001,I2=98.8%)。图3展示了单项研究和汇总发生率。关于PD-L1阳性评估标准,在使用TPP≥1%阈值的研究中观察到最高的汇总发生率(45....
AASLD专访丨张晶教授:团队脂肪肝、肝硬化和丙型肝炎领域7项成果...
3、GMDR分析显示rs2073082、rs738491和rs3761472三位点模型预测NAFLD发生风险时训练精确度(56.97%)和测试准确率(55.52%)最高,并且有最佳的交叉验证一致性(CVC:10/10),结果具有统计学意义(P=0.0107)(表3)。表3.通过广义多因子降维(GMDR)预测NAFLD的最佳模型4、模型图(图1)显示三个SNP不同基因型组合对NAFLD...
显微镜下看ALK:ALK TKIs疗效大比拼——贝叶斯网状meta分析为您一...
图3ALK重排阳性晚期NSCLC亚洲患者治疗药物的PFS排序概率图3.1SUCRA方法——以ALK阳性NSCLC脑转移人群为例SUCRA计算公式如下[6]:其中,j为某个治疗措施,a为比较的治疗措施总数,b为排序,依次为1,2,……,a(www.e993.com)2024年7月27日。计算过程可简单描述为以下步骤:以图3研究中布格替尼为例,首先分别计算每一个排序位置上六种治疗...
术前危险因素与术中低血压参数的机器学习模型预测心脏术后死亡率
既往已有研究表明IOH和CPB期间的生理参数与心脏术后不良结局相关,这项研究结果表明在ML模型中纳入术中因素具有更佳术后死亡率预测性能,而其中又以IOH与非CPB期的极端梯度增强模型预测性能最佳,具有最佳的阳性预测值、敏感性和特异性。ML通过自行学习和改进算法,能够通过可获取的术前及术中信息提升预测性能。近年来,...
世界是受控的幻觉:大脑根据贝叶斯概率预测来认识世界吗?
P(Rain|Cloud)=P(Cloud|Rain)*P(Rain)/P(Cloud)=0.8*0.01/0.10=0.08可以说,看见云朵后差不多有百分之八的概率这一天会下雨。希望很小,但聊胜于无。reinertfineart重要的是,在计算你需要的概率时,另外三个概率是必不可少的。丢弃任何一个都会明显改变你的结果。
...丨刘蜀教授:精准时代下分子标志物为新辅助治疗预后进行预测探路
该研究发现,仅在HER2富集型(HER2-Enriched)(HR0.45,95%CI:0.29~0.71,P<0.001)以及Basal-like(HR0.19,95%CI:0.04~0.86,P=0.031)这两种内在亚型乳腺癌患者中,pCR作为EFS的预测指标具有显著意义。联合抗HER2治疗组与单药抗HER2治疗组的EFS获益仅限于HER2富集型这一内在亚型(HR0.47,95%CI:0.27~0.81,P=...
让概率来帮我们预测未来——数学与水晶球(上)
P(T|D')=0.05当检测结果为为阳性时,患者很想知道自己患病的几率,但请注意,答案不是上面给出的数字之一!不过,我们可以通过概率论来推断出这个数字。除了其他的概率工具之外,我们还将利用一个被称为贝叶斯定理或贝叶斯公式的“事实”,这个结果是由托马斯·贝叶斯(ThomasBayes,1702-1761)提出的,但并未在...