Непрерывный индивидуальный индекс риска
Непрерывный индивидуализированный индекс риска (CIRI) (произносится как инициализм /ˈsɪri/ ) относится к набору вероятностных моделей риска. [1] использование байесовской статистики для интеграции различных биомаркеров рака с течением времени для получения единого прогноза риска исхода, как первоначально описано Курцем, Исфахани и др. (2019) [2] [3] [4] из лаборатории Эша Ализаде в Стэнфорде. Вдохновлен игровыми моделями вероятности выигрыша для прогнозирования победителей в спорте. [5] [6] [7] и политические выборы, [8] [9] CIRI включает серийную информацию, полученную на протяжении всего курса лечения конкретного пациента, для индивидуальной оценки различных рисков, связанных с раком, с течением времени. [10] [11] Были разработаны модели CIRI, доступные для различных типов рака, включая рак молочной железы (BRCA), диффузную крупноклеточную B-клеточную лимфому (DLBCL) и хронический лимфоцитарный лейкоз (CLL). Интегрированная серийная информация может быть разнообразной, включая выбор терапии и соответствующие реакции наблюдаются независимо от того, используются ли жидкие биопсии или радиологические исследования, патологические и другие динамические измерения.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Байесовский анализ данных» . www.taylorfrancis.com . Проверено 11 августа 2019 г.
- ^ «ЦИРИ» . ciri.stanford.edu . Проверено 11 августа 2019 г.
- ^ Ван, Джонатан CM; Уайт, Джеймс Р.; Диас, Луис А. (25 июля 2019 г.). «Эй, CIRI, какой у меня прогноз?» . Клетка . 178 (3): 518–520. дои : 10.1016/j.cell.2019.07.005 . ISSN 1097-4172 . PMID 31348884 .
- ^ Курц, Дэвид М.; Исфахани, Мохаммад С.; Шерер, Флориан; Су, Джоанна; Джин, Майкл С.; Лю, Чи Лун; Ньюман, Аарон М.; Дюрсен, Ульрих; Хюттманн, Андреас (25 июля 2019 г.). «Динамическое профилирование рисков с использованием серийных биомаркеров опухолей для персонализированного прогнозирования результатов» . Клетка . 178 (3): 699–713.e19. дои : 10.1016/j.cell.2019.06.011 . ISSN 1097-4172 . ПМК 7380118 . ПМИД 31280963 .
- ^ «Спорт – FiveThirtyEight» . Проверено 11 августа 2019 г.
- ^ Стерн, Хэл (1 августа 1991 г.). «О вероятности победы в футбольном матче». Американский статистик . 45 (3): 179–183. дои : 10.1080/00031305.1991.10475798 . ISSN 0003-1305 .
- ^ Лок, Деннис; Нетлтон, Дэн (2014). «Использование случайных лесов для оценки вероятности победы перед каждой игрой НФЛ» . Журнал количественного анализа в спорте . 10 (2): 197–205. дои : 10.1515/jqas-2013-0100 . ISSN 1559-0410 . S2CID 116921538 .
- ^ «Политика – FiveThirtyEight» . Проверено 11 августа 2019 г.
- ^ Линцер, Дрю А. (01 марта 2013 г.). «Динамическое байесовское прогнозирование президентских выборов в США». Журнал Американской статистической ассоциации . 108 (501): 124–134. дои : 10.1080/01621459.2012.737735 . ISSN 0162-1459 . S2CID 8787391 .
- ^ «Модель спортивного риска улучшает прогнозирование риска рака» . Медскейп . Проверено 11 августа 2019 г.
- ^ «Каковы шансы победить рак?» . Журнал «Космос» . Проверено 11 августа 2019 г.