Predicción de Cáncer Gástrico en Metaplasia Intestinal y Gastritis Atrófica (GIMA)
Predicción de Cáncer Gástrico en Metaplasia Intestinal y Gastritis Atrófica - Aplicación de Inteligencia Artificial en Histología y Datos Clínicos
Los objetivos principales de este estudio son:
- Identificar factores clínicos o histológicos asociados al desarrollo de cáncer gástrico en pacientes con MI y AG
- Establecer un algoritmo de aprendizaje automático para la predicción de riesgos futuros de cáncer gástrico y estratificación de riesgo individual en pacientes con IM y AG
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
Este es un estudio retrospectivo de dos partes que incluye una parte de datos clínicos y una parte de patología. Se desarrollará una cohorte de capacitación a partir de aproximadamente el 70% de los casos incluidos. Le seguirá una cohorte de validación con los casos restantes.
Los datos clínicos se recopilarán de forma retrospectiva utilizando el Sistema de informes y análisis de datos clínicos (CDARS) y el Sistema de gestión clínica (CMS). Se identificará e incluirá una cohorte de todo el grupo (New Territories East Cluster, NTEC) compuesta por pacientes con antecedentes de IM y AG gástricos probados histológicamente para su análisis posterior. El período de recopilación de datos para los datos retrospectivos será 2000-2020.
Los portaobjetos de histología se recuperarán retrospectivamente cuando estén disponibles (dentro de NTEC). La técnica de imágenes de diapositivas completas se utilizará para el desarrollo de cohortes de capacitación y validación con algoritmos de aprendizaje automático en la parte de patología.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Felix Sia
- Número de teléfono: +85226370428
- Correo electrónico: felix.sia@cuhk.edu.hk
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Thomas Lam
- Número de teléfono: +85226370428
- Correo electrónico: thomas.lam@cuhk.edu.hk
Ubicaciones de estudio
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New Territories
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Shatin, New Territories, Hong Kong
- Reclutamiento
- Prince of Wales Hospital
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Los datos clínicos se recopilarán de forma retrospectiva utilizando el Sistema de informes y análisis de datos clínicos (CDARS) y el Sistema de gestión clínica (CMS). Se identificará e incluirá una cohorte de todo el grupo (New Territories East Cluster, NTEC) compuesta por pacientes con antecedentes de IM y AG gástricos probados histológicamente para su análisis posterior. El período de recopilación de datos para los datos retrospectivos será 2000-2020.
Los portaobjetos de histología se recuperarán retrospectivamente cuando estén disponibles (dentro de NTEC). La técnica de imágenes de diapositivas completas se utilizará para el desarrollo de cohortes de capacitación y validación con algoritmos de aprendizaje automático en la parte de patología.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Adultos >= 18 años de edad
- Gastritis atrófica o metaplasia intestinal comprobada histológicamente (en antro y/o cuerpo y/o angular del estómago)
Criterio de exclusión:
- ninguno
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
|---|
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Metaplasia intestinal
paciente con antecedente de metaplasia intestinal gástrica comprobada histológicamente
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Gastritis atrófica
paciente con antecedente de gastritis atrófica comprobada histológicamente
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Cáncer gástrico y displasia gástrica
Periodo de tiempo: 20 años
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El criterio principal de valoración es la incidencia de cáncer gástrico (de tipo intestinal) y displasia gástrica (displasia de bajo y alto grado).
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20 años
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Precisión general del modelo de aprendizaje automático
Periodo de tiempo: 20 años
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Se evaluará la precisión general de los modelos de aprendizaje automático
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20 años
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Sensibilidad del modelo de aprendizaje automático
Periodo de tiempo: 20 años
|
Se evaluará la sensibilidad del modelo de aprendizaje automático
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20 años
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Especificidad del modelo de aprendizaje automático
Periodo de tiempo: 20 años
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Se evaluará la especificidad del modelo de aprendizaje automático
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20 años
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Valor predictivo positivo del modelo de aprendizaje automático
Periodo de tiempo: 20 años
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Se evaluará el valor predictivo positivo del modelo de aprendizaje automático
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20 años
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Valor predictivo negativo del modelo de aprendizaje automático
Periodo de tiempo: 20 años
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Se evaluará el valor predictivo negativo del modelo de aprendizaje automático
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20 años
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Área bajo la curva característica operativa del receptor del modelo de aprendizaje automático
Periodo de tiempo: 20 años
|
Se evaluará el área bajo la curva característica operativa del receptor del modelo de aprendizaje automático
|
20 años
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
- Enfermedades del Sistema Digestivo
- Procesos Patológicos
- Neoplasias
- Neoplasias por sitio
- Neoplasias Gastrointestinales
- Neoplasias del Sistema Digestivo
- Enfermedades Gastrointestinales
- Enfermedades del Estómago
- Gastroenteritis
- Condiciones Patológicas, Anatómicas
- Neoplasias de Estómago
- Gastritis
- Atrofia
- Metaplasia
- Gastritis Atrófica
Otros números de identificación del estudio
- 2021.082
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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