Modellstudie zu Strategien zur Früherkennung von Gebärmutterhalskrebs und zur Risikovorhersage
19. Juli 2024 aktualisiert von: Fujian Maternity and Child Health Hospital
Durch die Erfassung nicht bildbasierter medizinischer Daten von Frauen, die sich in mehreren Zentren in China einem Gebärmutterhals-Screening unterziehen, einschließlich Alter, HPV-Infektionsstatus, HPV-Infektionstyp, TCT-Ergebnisse und Ergebnisse der Kolposkopie-Biopsie-Pathologie, entsteht eine Big-Data-Plattform für die gemeinsame Forschung zu heterogenen Gebärmutterhalsläsionen aus mehreren Quellen wurde gegründet.
Basierend auf maschinellem Lernen mit künstlicher Intelligenz (KI) werden die Screening-Funktionen für Gebärmutterhalskrebs-Läsionen verfeinert, ein multimodales intelligentes Screening-Vorhersage- und Risikotriage-Modell für Gebärmutterhalskrebs erstellt und dessen klinischer Anwendungswert vorläufig untersucht.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Durch die Erfassung nicht bildbasierter medizinischer Daten von Frauen, die sich in mehreren Zentren in China einem Gebärmutterhals-Screening unterziehen, einschließlich Alter, HPV-Infektionsstatus, HPV-Infektionstyp, TCT-Ergebnisse und Ergebnisse der Kolposkopie-Biopsie-Pathologie, entsteht eine Big-Data-Plattform für die gemeinsame Forschung zu heterogenen Gebärmutterhalsläsionen aus mehreren Quellen wurde gegründet.
Basierend auf maschinellem Lernen mit künstlicher Intelligenz (KI) werden die Screening-Funktionen für Gebärmutterhalskrebs-Läsionen verfeinert, ein multimodales intelligentes Screening-Vorhersage- und Risikotriage-Modell für Gebärmutterhalskrebs erstellt und dessen klinischer Anwendungswert vorläufig untersucht.
Die Wirkung der klinischen Anwendung des Modells wurde anhand interner Daten aus der Provinz Fujian und externer Daten aus mehreren anderen Regionen Chinas bewertet.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
1112846
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
Fujian
-
Fuzhou, Fujian, China, 350001
- Fujian Maternity and Child Health Hospital
-
Ningde, Fujian, China
- Ningde maternal and child health hospital
-
-
Ganshu
-
Lanzhou, Ganshu, China
- Gansu Provincial Maternity and Child-care Hospital
-
-
Guangdong
-
Foshan, Guangdong, China
- Shunde Women's and Children's Hospital of Guangdong Medical University
-
Shenzhen, Guangdong, China
- Shenzhen Maternal and Child Health Hospital
-
-
Guizhou
-
Guiyang, Guizhou, China
- Guiyang maternal and child health care hospital
-
-
Hubei
-
Wuhan, Hubei, China
- Hubei Maternal and Child Health Hospital
-
-
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
- Erwachsene
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Probenahmeverfahren
Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Studienpopulation
Bei Frauen im Alter von 25 bis 64 Jahren, die sich einem Gebärmutterhalskrebs-Screening unterziehen, nutzen alle Frauen den HR-HPV-Test als primäre Screening-Strategie.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter 25–64 Jahre;
- Es gab keine Vorgeschichte von Krebsvorstufen oder Gebärmutterhalskrebs;
- Keine vorherige Operation oder Entfernung des Gebärmutterhalses;
Ausschlusskriterien:
- HPV-Testergebnisse liegen nicht vor;
- Schwangere oder stillende Frauen;
- Es liegt eine schwere Erkrankung des Immunsystems vor und die Krankheit ist aktiv;
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Zervikale Histopathologie
Zeitfenster: innerhalb von 8 Wochen,
|
Zervikale histopathologische Diagnose innerhalb von 8 Wochen
|
innerhalb von 8 Wochen,
|
|
Kolposkopie
Zeitfenster: Prozentsatz der Patienten, bei denen durch histopathologische Messungen des Gebärmutterhalses innerhalb von 8 Wochen eine zervikale intraepitheliale Neoplasie vom Grad 3 (CIN3) oder schlechter diagnostiziert wurde
|
Kolposkopiker verwenden kolposkopische Geräte, um das Auftreten von zervikalen und vaginalen Läsionen innerhalb von 8 Wochen zu untersuchen
|
Prozentsatz der Patienten, bei denen durch histopathologische Messungen des Gebärmutterhalses innerhalb von 8 Wochen eine zervikale intraepitheliale Neoplasie vom Grad 3 (CIN3) oder schlechter diagnostiziert wurde
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Ermittler
- Studienstuhl: Pengming Sun, Fujian Maternal and Child Health Hospital
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. November 2023
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
30. April 2024
Studienabschluss (Tatsächlich)
30. Juni 2024
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
15. Dezember 2023
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
2. Januar 2024
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
12. Januar 2024
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
22. Juli 2024
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
19. Juli 2024
Zuletzt verifiziert
1. Juli 2024
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
- Neubildungen
- Urogenitale Neoplasmen
- Neubildungen nach Standort
- Uterusneoplasmen
- Genitale Neubildungen, weiblich
- Gebärmutterhalskrankheiten
- Uteruserkrankungen
- Weibliche Urogenitalerkrankungen
- Weibliche Urogenitalerkrankungen und Schwangerschaftskomplikationen
- Urogenitale Erkrankungen
- Genitalerkrankungen
- Genitalerkrankungen, weiblich
- Gebärmutterhalstumoren
Andere Studien-ID-Nummern
- CSRM2304
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 .
Klinische Studien zur Modellbau für künstliche Intelligenz
-
Yale UniversityHarvard UniversityAbgeschlossenDiabetes Typ 1Vereinigte Staaten