Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Model predikce recidivy a prognózy karcinomu žaludku

20. listopadu 2025 aktualizováno: Jun Lu, Fudan University

Umělý model založený na hlubokém učení pro predikci pooperační recidivy u rakoviny žaludku

Tato studie, využívající rozsáhlou multicentrickou databázi z východních zemí, vytvořila prediktivní model založený na hlubokém učení pro recidivu po operaci rakoviny žaludku, který prokazuje robustní diskriminační schopnost pro časnou recidivu. Dále individualizovaná pravděpodobnost recidivy generovaná tímto modelem dokáže předpovědět dlouhodobou pooperační prognózu a efektivně stratifikovat pacienty na základě rizika, čímž vede k personalizovaným léčebným volbám. Tato individualizovaná pravděpodobnost rizika je také použitelná jak pro populace s adjuvantní chemoterapií, tak pro populace s neoadjuvantní chemoterapií, což poskytuje cennou podporu pro precizní léčbu rakoviny žaludku.

Přehled studie

Postavení

Dokončeno

Intervence / Léčba

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Aktuální)

5000

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dítě
  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Retrospektivní analýza byla provedena na klinickopatologických datech pacientů, kteří podstoupili radikální gastrektomii pro karcinom žaludku mezi lety 2001 a 2022 ve 13 terciárních nemocnicích v Číně.

Popis

Kritéria pro zařazení:

Patologicky potvrzený adenokarcinom žaludku; Žádné vzdálené metastázy potvrzené předoperačními vyšetřeními jako rentgen hrudníku, ultrazvuk břicha a počítačová tomografie horní části břicha; Dosažení R0 resekce.

Kritéria pro vyloučení:

Přítomnost vzdálených metastáz zjištěných předoperačně nebo intraoperačně; Předchozí neoadjuvantní chemoterapie nebo radioterapie; Neúplná obecná klinická data.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Časové okno
recidiva
Časové okno: 3 roky po operaci
3 roky po operaci

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

1. ledna 2000

Primární dokončení (Aktuální)

1. října 2025

Dokončení studie (Aktuální)

1. listopadu 2025

Termíny zápisu do studia

První předloženo

16. listopadu 2025

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

20. listopadu 2025

První zveřejněno (Aktuální)

24. listopadu 2025

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

24. listopadu 2025

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

20. listopadu 2025

Naposledy ověřeno

1. listopadu 2025

Více informací

Termíny související s touto studií

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Předplatit