Ein auf maschinellem Lernen basierendes geschätztes Überlebensmodell
Konstruktion und Validierung eines auf maschinellem Lernen basierenden geschätzten Überlebensmodells für ältere Patienten mit fortgeschrittener Malignität
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
- Durch die Suche in der Literatur, die Durchführung systematischer Übersichtsarbeiten und Metaanalysen wollen wir die prognostischen Faktoren im Zusammenhang mit dem Tod bei älteren Krebspatienten im fortgeschrittenen Stadium aufdecken.
- Basierend auf evidenzbasierten Daten und unter Berücksichtigung des klinischen Zustands älterer fortgeschrittener Krebspatienten in China werden wir relevante Einträge für eine Risikobewertungsskala für den Tod bei älteren fortgeschrittenen Krebspatienten erstellen. Mithilfe der Delphi-Expertenberatungsbewertungsmethode werden wir den Bewertungsskalenrahmen fertigstellen und die theoretische Grundlage für die Einrichtung und Validierung eines Modells zur Vorhersage des Sterberisikos für ältere Krebspatienten im fortgeschrittenen Stadium in China legen.
- Entwicklung eines Überlebensschätzungsmodells für ältere fortgeschrittene Krebspatienten; Durch Metabolomics-Studien und andere Forschungsmethoden werden wir metabolische Biomarker untersuchen, die mit der Vorhersage der Überlebenszeit älterer fortgeschrittener Krebspatienten zusammenhängen.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Sichuan
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Chengdu, Sichuan, China, 610041
- Siyao Zhao
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien: Einschlusskriterien für Patienten mit bösartigen Tumoren im Spätstadium: Muss Bedingung 1) erfüllen und außerdem entweder Bedingung 2), 3) oder 4 erfüllen:
- Klinische Diagnose eines fortgeschrittenen bösartigen Tumors: TNM-Stadium III oder IV
- „Überraschungsfrage“: Wenn dieser Patient innerhalb der nächsten 6 Monate sterben würde, wäre das für Sie keine Überraschung.
- Karnofsky-Leistungsstatus (KPS)-Score ≤ 50
- Palliative Performance Scale (PPS) ≤ 50 %
Ausschlusskriterien:
- Patienten, die sich weigern, an der Studie teilzunehmen;
- Patienten, die aus verschiedenen Gründen nicht in der Lage sind, mitzuarbeiten und den Fragebogen auszufüllen;
- Patienten, die aus verschiedenen Gründen nicht in der Lage sind, mitzuarbeiten und die Nachsorge nicht abzuschließen.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
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Patienten mit fortgeschrittenem Krebs (Stadium III und IV) ab 60 Jahren.
Patienten mit fortgeschrittener Krebserkrankung (Stadium III und IV) ab 60 Jahren, die in der genannten Einrichtung behandelt werden.
Die Probanden nehmen freiwillig teil und unterzeichnen Einverständniserklärungen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Ein Model
Zeitfenster: 31.12.2026
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Erstellen Sie ein Überlebensschätzungsmodell für ältere Krebspatienten im Spätstadium.
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31.12.2026
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Siyao Zhao, postgraduate, West China Hospital
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
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 2024 Review (807)
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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