Machine Learning and External Validation of the IDENTIFY Risk Calculator for Patients with Haematuria Referred to Secondary Care for Suspected Urinary Tract Cancer

医学 计算器 泌尿系统 癌症 重症监护医学 内科学 肿瘤科 医学物理学 计算机科学 操作系统
作者
Sinan Khadhouri,Artsiom Hramyka,Kevin Gallagher,Alexander Light,Simona Ippoliti,Marie Edison,Cameron Alexander,Meghana Kulkarni,Eleanor Zimmermann,Arjun Nathan,Luca Orecchia,Ravi Banthia,Pietro Piazza,David Mak,Nikolaos Pyrgidis,Prabhat Narayan,Pablo Abad Lopez,Faisal Nawaz,Trung-Thanh Tran,Francesco Claps,Donnacha Hogan,Juan Gomez Rivas,Santiago Alonso,Ijeoma Chibuzo,Beatriz Gutierrez Hidalgo,Jessica Whitburn,Jeremy Yuen‐Chun Teoh,Gautier Marcq,Alexandra Szostek,Jasper Bondad,Petros Sountoulides,Tom Kelsey,Veeru Kasivisvanathan
出处
期刊:European urology focus [Elsevier]
被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.euf.2024.06.004
摘要

The IDENTIFY study developed a model to predict urinary tract cancer using patient characteristics from a large multicentre, international cohort of patients referred with haematuria. In addition to calculating an individual's cancer risk, it proposes thresholds to stratify them into very-low-risk (<1%), low-risk (1-<5%), intermediate-risk (5-<20%), and high-risk (≥20%) groups.
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