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Mesenteriale Infiltration bei Eierstockkrebs (MIO)

11. März 2025 aktualisiert von: Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS

CT-erkannte Tumorinfiltrationsmuster des Mesenteriums bei Patienten mit hochgradigem Ovarialkarzinom (HGSOC), ihre Rolle bei der Behandlungsplanung und Ergebnisvorhersage und wie maschinelles Lernen zu ihrer Identifizierung eingesetzt werden kann.

Um zu bewerten, ob CT-Merkmale bei der Diagnose bei Patienten mit HGSOC verwendet werden können, um ein Modell der künstlichen Intelligenz zu erstellen, das in der Lage ist, die pathologische Beteiligung des Mesenteriums zu erkennen, die potenziellen Hindernisse für eine optimale Debulking-Operation zu bewerten und die Entwicklung einer Resistenz gegen platinbasierte Chemotherapeutika vorherzusagen .

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

510

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

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
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

N/A

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Frauen mit bestätigtem HGSOC, die während der diagnostischen Laparoskopie eine Mesenterialerkrankung aufwiesen, einschließlich Mesenterialretraktion oder diffuser Mesenterialkarzinomatose (oder ohne Mesenterialerkrankung für die Kontrollkohorte)

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Frauen mit bestätigtem HGSOC mit Mesenterialbeteiligung
  2. Alter > 18 Jahre
  3. FIGO STUFE IIIB-IV
  4. Primärdiagnose
  5. Unterzeichnete Einverständniserklärung

Ausschlusskriterien:

  1. Nicht-seröser hochgradiger epithelialer Eierstockkrebs (seröser niedriggradiger, schleimiger, klarzelliger Karzinom, endometrioider oder nicht-epithelialer Eierstockkrebs)
  2. Erkrankung im Frühstadium (Stadium I und II)
  3. CT-Scan nicht verfügbar
  4. Nicht primäre Diagnose oder Patient, der sich einer neoadjuvanten Chemotherapie unterzieht

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
Retrospektive Kohorte
Patienten, die von Januar 2021 bis Dezember 2023 von hochgradigem schwerem Eierstockkrebs mit mesenterialer Infiltration betroffen sind, bestätigt durch diagnostische Laparoskopie
Diagnosetest: Computertomographie
Gemäß der klinischen Praxis durchgeführte Computertomographie zur Beurteilung der Mesenterialbeteiligung
Zukünftige Kohorte
Patienten mit hochgradigem schwerem Eierstockkrebs mit mesenterialer Infiltration, bestätigt durch diagnostische Laparoskopie
Diagnosetest: Computertomographie
Gemäß der klinischen Praxis durchgeführte Computertomographie zur Beurteilung der Mesenterialbeteiligung

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Präoperative künstliche Intelligenz unterstützte CT-basierte Auswertung
Zeitfenster: 1 Jahr
Präoperative künstliche Intelligenz unterstützte die CT-basierte Vorhersage von Patienten mit suboptimalem Debulking bei der Operation aufgrund einer diffusen Mesenterialerkrankung oder einer Mesenterialretraktion.
1 Jahr

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Auswertung der radiologischen Beurteilung des CT
Zeitfenster: 1 Jahr
Identifizierung der Mesenterialinfiltration anhand von CT-Bildern mithilfe künstlicher Intelligenz mit einer vergleichbaren Leistung wie die Beurteilung durch einen Menschen/einen Radiologen.
1 Jahr
Vorhersage der Platinresistenz
Zeitfenster: 1 Jahr
KI-gestützte CT-basierte Vorhersage von Patienten, die eine Platinresistenz entwickeln werden
1 Jahr
Vorhersage des progressionsfreien Überlebens (PFS) und des Gesamtüberlebens (OS)
Zeitfenster: 2 Jahre
Vorhersage des progressionsfreien Überlebens (PFS) und des Gesamtüberlebens (OS) mit künstlicher Intelligenz
2 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS

Mitarbeiter

Institut du Cancer de Montpellier - Val d'Aurelle
Danube University Krems
Ente Ospedaliero Cantonale, Ticino, Switzerland

Ermittler

  • Hauptermittler: Camilla Panico, Dr, Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli, IRCCS

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. März 2024

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. Juni 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

19. März 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

19. März 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

26. März 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

25. März 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

11. März 2025

Zuletzt verifiziert

1. März 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 6363

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

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