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Vergleich von sechs verschiedenen maschinellen Lernmethoden mit einem traditionellen Modell für das tiefe anteriore Resektionssyndrom nach minimalinvasiver Chirurgie bei Rektumkarzinom – Entwicklung und externe Validierung eines Nomogramms: Eine Dual-Center-Kohortenstudie

25. November 2025 aktualisiert von: Daorong Wang, Northern Jiangsu People's Hospital

Vergleich von sechs verschiedenen maschinellen Lernmethoden mit dem traditionellen Modell für das tiefe anteriore Resektionssyndrom nach minimalinvasiver Operation bei Rektumkarzinom – Entwicklung und externe Validierung eines Nomogramms : Eine Dual-Center-Kohortenstudie

Nach gründlichem Screening gemäß den Ein- und Ausschlusskriterien wurden die Patienten der beiden großen medizinischen Zentren für diese Studie in zwei Kohorten aufgeteilt. Kohorte 1 diente hauptsächlich als Trainings- und interne Validierungsgruppe, während Kohorte 2 zur externen Validierung des aus Kohorte 1 erstellten Vorhersagemodells verwendet wurde. Wir verwendeten sechs verschiedene maschinelle Lernmethoden, darunter DT, RF, XGBOOST, SVM, lightGBM und SHLNN, zusätzlich zur konventionellen logistischen Regression, um das Vorhersagemodell zu erstellen. Wir wählten den Ansatz mit der besten Sensitivität und Spezifität, indem wir den Konkordanzindex (C-Index), ähnlich der Fläche unter der ROC-Kurve (AUC), dieser sieben verschiedenen Modellbildungsmethoden verglichen. Das Vorhersagemodell für Kohorte 1 wurde dann mit dieser Methode erstellt und die interne Validierung abgeschlossen. Schließlich wurde Kohorte 2 einer externen Validierung des Vorhersagemodells unterzogen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

3500

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

N/A

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Diese retrospektive Analyse umfasste 3.937 Fälle von radikalem Rektumkarzinom aus zwei chinesischen Universitätskliniken (Northern Jiangsu People's Hospital 2015-2023, n=2612; Jilin University's China-Japan Union Hospital 2021-2023, n=1325), mit strengen Auswahlkriterien, die die Kohortenhomogenität sicherstellten

Beschreibung

Einschlusskriterien: (1) Rektumadenokarzinom (2) minimal-invasive, sphinktererhaltende Chirurgie (taTME/ISR/LAR) (3) intakte anale Grundfunktion (4) keine Notfallpräsentationen oder Metastasen.

-

Ausschlusskriterien: Notfallpräsentationen oder Metastasen

-

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
low anterior resection syndrome
Zeitfenster: 1 und 3 Monate nach der Operation
1 und 3 Monate nach der Operation
Vergleich von sechs verschiedenen maschinellen Lernmethoden mit einem traditionellen Modell für das tiefe anteriore Resektionssyndrom nach minimalinvasiver Chirurgie bei Rektumkarzinom – Entwicklung und externe Validierung eines Nomogramms: Eine Dual-Center-Kohortenstudie
Zeitfenster: 3 Monate
unter Verwendung des LARS-Scores zur Bewertung der LARS-Situation
3 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Northern Jiangsu People's Hospital

Mitarbeiter

China-Japan Union Hospital, Jilin 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)

10. April 2015

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

7. Oktober 2023

Studienabschluss (Tatsächlich)

20. Juni 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

9. Juli 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

25. November 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

5. Dezember 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

5. Dezember 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

25. November 2025

Zuletzt verifiziert

1. November 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • jiangsuNorthen20

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