Un modello predittivo basato su apprendimento automatico per la metastasi dei linfonodi nei pazienti anziani con cancro gastrico precoce e prognosi.

La metastasi linfonodale (LNM) gioca un ruolo chiave nel trattamento dei pazienti con cancro gastrico precoce (EGC), soprattutto nei pazienti anziani (oltre 65 anni di età). La predizione preoperatoria precisa della LNM è ancora un grande sfida, e gli studi sui pazienti anziani sono scarsi. L'obiettivo di questo studio era lo sviluppo e la validazione di un modello efficace basato sull'apprendimento automatico per prevedere il rischio di LNM preoperatoria nei pazienti anziani con EGC. I dati di 1578 pazienti dal 2010 al 2020 sono stati estratti dal database Surveillance Epidemiology and End Results (SEER). Cinque diversi algoritmi di apprendimento automatico sono stati applicati per costruire i modelli. I dati di validazione esterna sono stati ottenuti da 127 pazienti. Nota: - "Surveillance Epidemiology and End Results" è stato tradotto come "Surveglianza Epidemiologia e Risultati" ma per semplificare e rendere più comprensibile il testo, è stato mantenuto il termine originale "SEER". - "elderly patients" è stato tradotto come "pazienti anziani"