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Wiederholungs- und Prognosevorhersagemodell für Magenkrebs

20. November 2025 aktualisiert von: Jun Lu, Fudan University

Künstliches Deep-Learning-basiertes Modell zur Vorhersage postoperativer Rezidive bei Magenkrebs

Diese Studie, die eine groß angelegte multizentrische Datenbank aus dem Osten nutzt, hat ein Deep-Learning-basiertes Vorhersagemodell für das Wiederauftreten nach einer Magenkrebsoperation etabliert, das eine robuste Diskriminationskraft für ein frühes Wiederauftreten aufweist. Darüber hinaus kann die durch dieses Modell generierte individualisierte Wiederauftretenswahrscheinlichkeit die langfristige postoperative Prognose vorhersagen und Patienten basierend auf dem Risiko effektiv stratifizieren, wodurch personalisierte Behandlungsentscheidungen geleitet werden können. Diese individualisierte Risikowahrscheinlichkeit ist auch sowohl für die adjuvante Chemotherapie als auch für die neoadjuvante Chemotherapie Populationen anwendbar und bietet wertvolle Unterstützung für die Präzisionsbehandlung bei Magenkrebs.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

5000

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

Eine retrospektive Analyse der klinisch-pathologischen Daten von Patienten, die zwischen 2001 und 2022 in 13 tertiären Krankenhäusern in China eine radikale Gastrektomie aufgrund von Magenkrebs durchgeführt hatten, wurde durchgeführt.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Pathologisch bestätigtes Magenadenokarzinom; Keine Fernmetastasen, bestätigt durch präoperative Untersuchungen wie Röntgen-Thorax, abdominale Sonographie und Computertomographie des Oberbauchs; Erreichen einer R0-Resektion.

Ausschlusskriterien:

Vorhandensein von Fernmetastasen, die präoperativ oder intraoperativ festgestellt wurden; Vorherige neoadjuvante Chemotherapie oder Strahlentherapie; Unvollständige allgemeine klinische Daten.

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
Zeitfenster
Rezidiv
Zeitfenster: 3 Jahre nach der Operation
3 Jahre nach der Operation

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Fudan University

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 2000

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

1. Oktober 2025

Studienabschluss (Tatsächlich)

1. November 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

16. November 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

20. November 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

24. November 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

24. November 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

20. November 2025

Zuletzt verifiziert

1. November 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • Prediction model(GC)

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

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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