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Kontrastverstärktes CT-basiertes Deep-Learning-Modell zur präoperativen Vorhersage des krankheitsfreien Überlebens (DFS) bei lokalisiertem klarzelligem Nierenzellkarzinom (ccRCC)

27. Mai 2025 aktualisiert von: Mingzhao Xiao

Urologische Abteilung des ersten angegliederten Krankenhauses der Medizinischen Universität Chongqing

Diese Studie zielt darauf ab, das DFS von Patienten mit lokalisiertem ccRCC präoperativ vorherzusagen, indem ein Deep-Learning-Prognosemodell verwendet wird, das auf CT-Bildern mit erhöhtem Kontrast basiert, seine Vorhersagefähigkeit in multizentrischen Daten validiert und seine Vorhersagefähigkeit mit traditionellen Modellen vergleicht.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

800

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • China
    • Chongqing
      • Chongqing, Chongqing, China, 400016
        • Rekrutierung
        • Yingjie Xv
        • Kontakt:

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Patienten, die in urologischen Abteilungen teilnehmender medizinischer Zentren aufgenommen wurden

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Patienten, bei denen eine partielle/radikale Nephrektomie durchgeführt wurde und bei denen histologisch ein ccRCC diagnostiziert wurde

Ausschlusskriterien:

  • (1) mit unvollständigen klinisch-pathologischen Daten; (2) Mangel an präoperativen kontrastmittelverstärkten CT-Bildern oder die Bildqualität war für die Analyse ungeeignet; (3) die vor der Operation neoadjuvante oder adjuvante Therapien erhielten; (4) mit mehreren Nierentumoren oder/und synchroner Metastasierung

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
Nicht wiederkehrende Gruppe
Wiederholungsgruppe

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Krankheitsfreies Überleben (DFS)
Zeitfenster: Die Rekrutierung erfolgte zwischen Juni 2013 und März 2020
der Zeitraum vom Datum der Operation bis zum Wiederauftreten der Krankheit, der Gesamtmortalität oder dem letzten Besuch
Die Rekrutierung erfolgte zwischen Juni 2013 und März 2020

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Mingzhao Xiao

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. September 2022

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Juni 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

1. August 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

12. Oktober 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

12. Oktober 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

18. Oktober 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

31. Mai 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

27. Mai 2025

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • DL-ccRCC

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

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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