Deep-Learning-Modell sagt pathologisches vollständiges Ansprechen von Lungenkrebs nach neoadjuvanter Immunchemotherapie voraus
Ein Modell der künstlichen Intelligenz sagt die pathologische vollständige Reaktion von Lungenkrebs nach neoadjuvanter Immunchemotherapie voraus
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten mit nichtkleinzelligem Lungenkrebs, diagnostiziert durch Biopsie-Pathologie und klinisch als Stadium IB bis III klassifiziert;
- Patienten, die mindestens zwei Zyklen einer neoadjuvanten Immuntherapie in Kombination mit einer Chemotherapie-Induktionstherapie erhalten;
- Gemäß den IASLC-Richtlinien wurde eine postoperative pathologische Bewertung des Behandlungsansprechens der primären Tumorläsion und der Lymphknoten durchgeführt.
Ausschlusskriterien:
- Fehlende oder unzureichende Qualität der CT;
- Der Zeitabstand zwischen CT und Behandlungsbeginn beträgt mehr als 1 Monat;
- Unvollständige klinisch-pathologische Daten.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Trainingsdatensatz
Patienten, bei denen ein nichtkleinzelliges Karzinom diagnostiziert wurde und die sich nach einer neoadjuvanten Chemoimmuntherapie im Krankenhaus 1 (Tongji Medical College Affiliated Union Hospital) einer Operation unterziehen
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Die Hochdurchsatzextraktion großer Mengen quantitativer Bildmerkmale aus medizinischen Bildern
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Testdatensatz
Patienten, bei denen ein nichtkleinzelliges Karzinom diagnostiziert wurde und die sich nach einer neoadjuvanten Chemoimmuntherapie im Krankenhaus einer Operation unterziehen (Zhengzhou University First Affiliated Hospital, Yichang Central Hospital, Anyang Cancer Hospital)
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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die Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, der positive Vorhersagewert (PPV) und der negative Vorhersagewert (NPV) des Vorhersagemodells
Zeitfenster: Grundbehandlung
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Es wurden mehrere Metriken berechnet, darunter Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, positiver Vorhersagewert (PPV) und negativer Vorhersagewert (NPV).
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Grundbehandlung
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
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
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- LUNAI
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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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