Prospektive Beobachtungsstudie zur Vorhersage schwerer oraler Mukositis im Zusammenhang mit Radiochemotherapie bei Nasopharynxkarzinomen basierend auf Deep Learning
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Fang-Yun Xie, M.D.
- Telefonnummer: +8613902205880
- E-Mail: xiefy@sysucc.org.cn
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Pu-Yun OuYang, M.D.
- Telefonnummer: +8618565382769
- E-Mail: ouyangpy@sysucc.org.cn
Studienorte
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, China, 510060
- Rekrutierung
- Sun Yat-sen University Cancer Center
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Kontakt:
- Fang-Yun Xie, professor
- Telefonnummer: +86-20-87342926
- E-Mail: xiefy@sysucc.org.cn
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Erstdiagnose, pathologische histologische Diagnose, der pathologische Typ ist ein nicht-keratotisches Karzinom (gemäß der pathologischen Klassifikation der WHO).
- Anfängliche intensitätsmodulierte Strahlentherapie (Intensitätsmodulierte Strahlentherapie, IMRT).
- Es wurde keine vorherige Strahlentherapie durchgeführt.
Ausschlusskriterien:
- Patienten mit rezidivierendem Nasopharynxkarzinom.
- Ein Strahlentherapieplan kann nicht erhalten werden.
- Malignität in der Vorgeschichte; vorherige Strahlentherapie.
- Die primäre Läsion und die zervikalen metastatischen Läsionen wurden chirurgisch behandelt (mit Ausnahme der diagnostischen Behandlung).
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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RTOG/EROTC Bewertungsstandard für akute Strahlungsreaktionen
Zeitfenster: durch Strahlentherapie durchschnittlich 7 Wochen
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Toxizitätsaufzeichnungen der Mundschleimhautreaktion bei Patienten werden von professionell ausgebildeten Onkologen durchgeführt
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durch Strahlentherapie durchschnittlich 7 Wochen
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Fang-Yun Xie, M.D., Sun Yat-sen University
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Wolden SL, Chen WC, Pfister DG, Kraus DH, Berry SL, Zelefsky MJ. Intensity-modulated radiation therapy (IMRT) for nasopharynx cancer: update of the Memorial Sloan-Kettering experience. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2006 Jan 1;64(1):57-62. doi: 10.1016/j.ijrobp.2005.03.057. Epub 2005 Jun 2.
- Li K, Yang L, Hu QY, Chen XZ, Chen M, Chen Y. Oral Mucosa Dose Parameters Predicting Grade >/=3 Acute Toxicity in Locally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma Patients Treated With Concurrent Intensity-Modulated Radiation Therapy and Chemotherapy: An Independent Validation Study Comparing Oral Cavity versus Mucosal Surface Contouring Techniques. Transl Oncol. 2017 Oct;10(5):752-759. doi: 10.1016/j.tranon.2017.06.011. Epub 2017 Jul 21.
- Elad S, Yarom N, Zadik Y, Kuten-Shorrer M, Sonis ST. The broadening scope of oral mucositis and oral ulcerative mucosal toxicities of anticancer therapies. CA Cancer J Clin. 2022 Jan;72(1):57-77. doi: 10.3322/caac.21704. Epub 2021 Oct 29.
- Soutome S, Yanamoto S, Nishii M, Kojima Y, Hasegawa T, Funahara M, Akashi M, Saito T, Umeda M. Risk factors for severe radiation-induced oral mucositis in patients with oral cancer. J Dent Sci. 2021 Oct;16(4):1241-1246. doi: 10.1016/j.jds.2021.01.009. Epub 2021 Feb 9.
- Li PJ, Li KX, Jin T, Lin HM, Fang JB, Yang SY, Shen W, Chen J, Zhang J, Chen XZ, Chen M, Chen YY. Predictive Model and Precaution for Oral Mucositis During Chemo-Radiotherapy in Nasopharyngeal Carcinoma Patients. Front Oncol. 2020 Nov 5;10:596822. doi: 10.3389/fonc.2020.596822. eCollection 2020.
- Gabrys HS, Buettner F, Sterzing F, Hauswald H, Bangert M. Design and Selection of Machine Learning Methods Using Radiomics and Dosiomics for Normal Tissue Complication Probability Modeling of Xerostomia. Front Oncol. 2018 Mar 5;8:35. doi: 10.3389/fonc.2018.00035. eCollection 2018.
- Zhen X, Chen J, Zhong Z, Hrycushko B, Zhou L, Jiang S, Albuquerque K, Gu X. Deep convolutional neural network with transfer learning for rectum toxicity prediction in cervical cancer radiotherapy: a feasibility study. Phys Med Biol. 2017 Oct 12;62(21):8246-8263. doi: 10.1088/1361-6560/aa8d09.
- Ibragimov B, Toesca D, Chang D, Yuan Y, Koong A, Xing L. Development of deep neural network for individualized hepatobiliary toxicity prediction after liver SBRT. Med Phys. 2018 Oct;45(10):4763-4774. doi: 10.1002/mp.13122. Epub 2018 Sep 10.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
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
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Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
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- Karzinom
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- Mukositis
- Stomatitis
Andere Studien-ID-Nummern
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- B2022-420-Y01
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Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
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