DLCS zur Vorhersage des Ansprechens auf eine neoadjuvante Chemotherapie
Radioklinische Deep-Learning-Signaturen zur Vorhersage des Ansprechens und der Prognose einer neoadjuvanten Chemotherapie anhand von CT-Bildern vor der Behandlung von LAGC-Patienten
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, China, 310022
- Rekrutierung
- Cancer Hospital of the University of Chinese Academy of Sciences (Zhejiang Cancer Hospital)
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Kontakt:
- Xiangdong Cheng, MD
- Telefonnummer: +0086-0571-88128041
- E-Mail: Chengxd516@126.com
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
1) Patienten mit GC/EGJC, bestätigt durch pathologische Untersuchung; 2) Patienten, die sich einer D2-Lymphadenektomie unterzogen haben; 3) Patienten, die mindestens zwei Zyklen einer präoperativen Chemotherapie erhalten haben; 4) Patienten mit negativen Resektionsrändern; und 5) Patienten mit vollständigen CT-Bilddaten und klinischen Daten.
Ausschlusskriterien:
1) Patienten, die nach neoadjuvanter Therapie nicht in der Lage sind, sich einer radikalen D2-Gastrektomie zu unterziehen; und 2) Patienten mit unvollständigen CT-Bildern und klinischen Daten.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Sonstiges
- Zeitperspektiven: Retrospektive
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Grad der Tumorregression
Zeitfenster: 3 Monate
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Grad der Tumorregression
|
3 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Voraussichtlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- AICT-01
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Beschreibung des IPD-Plans
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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