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The Research of Constructing a Risk Assessment Model for Gastric Cancer Based on Machine Learning

8. Juli 2021 aktualisiert von: Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University
Based on the gastric cancer database established earlier, this project explored the PG standard suitable for Chinese people, and further explored the establishment of machine learning model to stratify gastric cancer risk in the population, guide the frequency of gastroscopy screening, and extract important gastric cancer risk factors from it.Establish electronic health records of gastric organs, track the development and outcome of gastric diseases through deep learning method, in order to predict the development and outcome of gastric diseases;Then, the simulation hypothesis deductive method is used to compare the outcomes that may be caused by different lifestyles with the help of deep learning model, so as to guide patients to develop a better lifestyle and explore the establishment of health management paths for gastric cancer patients and high-risk groups in China.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

5000

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

  • Name: Yi Zhao, Master

Studienorte

  • China
      • Hangzhou, China
        • Rekrutierung
        • Zhejiang Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine
        • Kontakt:
          • Xuan Huang
      • Ningbo, China
        • Rekrutierung
        • Ningbo cadres health center
        • Kontakt:
          • Tong Huang

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

25 Jahre bis 75 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

consecutive subjects who underwent regular health checkup at nine International Healthcare

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • 1） intention to undergo gastroscopy during health checkup examination; and 2) 25-75 years of age

Exclusion Criteria:

  • 1) a history of gastric ulcer, gastric polyp, or GC; 2) a history of gastrectomy; 3) treatment with a proton pump inhibitor in the last month; 4) contraindications to gastroscopy; 5) a history of Hp eradication; 6) a history of abdominal pain, abdominal distention, belching, acid reflux, nausea and other digestive tract symptoms within 1 month or 67) incomplete data.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Magenkrebs
Sonstiges: pepsinogen
diagnostic value of pepsinogen for severe atrophy and gastric cancer
non-atrophic gastritis
OLGA-0 group；OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
mild-moderate atrophic gastritis
OLGA I-II group；OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
severe atrophic gastritis
OLGA III-IV group；OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
Sonstiges: pepsinogen
diagnostic value of pepsinogen for severe atrophy and gastric cancer

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
pepsinogen value for precanceous lesion and Gastric cancer
Zeitfenster: 1 year
pepsinogen value for precanceous lesion and Gastric cancer
1 year

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Ermittler

  • Hauptermittler: Yuling Tong, Dr., 2nd affiliated hospital of Zhejiang University, School of Medicine

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. Januar 2019

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

31. Mai 2022

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

8. Juli 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

8. Juli 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

12. Juli 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

12. Juli 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

8. Juli 2021

Zuletzt verifiziert

1. Juni 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 71804161

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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