BMA y nomograma dinámico para la predicción de supervivencia en pacientes con CCR

La estadística traslacional combina la bioestadística y la investigación clínica para comunicar los resultados de la investigación de forma eficaz. Los nomogramas, representaciones gráficas que integran factores de pronóstico independientes, son herramientas valiosas en la investigación del cáncer colorrectal (CCR). Los modelos bayesianos para la selección de variables en la predicción de resultados de supervivencia ofrecen ventajas a través del promedio del modelo bayesiano (BMA). Este estudio tuvo como objetivo utilizar BMA para la selección de variables y desarrollar un nomograma dinámico en línea amigable para los médicos para la predicción de la supervivencia.

Un estudio retrospectivo utilizó la base de datos de neoplasia colorrectal de Cabrini Monash, incluidos pacientes con cáncer de colon que se sometieron a cirugía. Se recopilaron datos sobre datos demográficos, riesgos perioperatorios, detalles del tratamiento, mortalidad, morbilidad y supervivencia. Se empleó BMA para la selección de variables bayesianas para identificar factores de riesgo efectivos para la predicción de la supervivencia. Se realizaron análisis de sensibilidad utilizando Cox-LASSO y la imputación de datos faltantes. Se construyeron nomogramas dinámicos de pronóstico en línea utilizando factores de riesgo seleccionados y el paquete R DynNom.