Aprendizaje automático para el riesgo de recurrencia del cáncer de páncreas después de la resección radical (PaC)
Predicción de datos multimodal basada en el aprendizaje automático para el riesgo de recurrencia del cáncer de páncreas después de la resección radical
La recurrencia del cáncer de páncreas (CaP) es un evento multifactorial. Sobre la base de las características clinicopatológicas y los datos de imagen de los pacientes con CaP, los investigadores utilizaron algoritmos de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático para construir un modelo más completo y sólido, y agregaron algunas características no utilizadas para explorar su valor de aplicación clínica.
Un análisis retrospectivo de pacientes con CaP que se sometieron a una resección radical en el Hospital del Cáncer de Zhejiang (Hangzhou, China) desde enero de 2013 hasta diciembre de 2020. La base de datos se extrajo de la demografía preoperatoria, los marcadores sanguíneos y la información de la patología quirúrgica de los pacientes que se sometieron a una cirugía radical de CaP en el hospital de los investigadores. Los investigadores utilizaron la plataforma PyRadiomics para extraer las características de la imagen.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, Porcelana, 310000
- Zhejiang Province Cancer Hospital
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Tener los resultados de un examen de tomografía computarizada mejorada del páncreas dentro de 1 mes antes de la cirugía en nuestro hospital;
- En nuestro hospital se realizó resección radical de cáncer de páncreas;
- Hay resultados de seguimiento en nuestro hospital, y los puntos finales de seguimiento incluyen recurrencia de la enfermedad o al menos 12 meses.
- Registros médicos clínicos completos y datos de imágenes.
Criterio de exclusión:
- resección no R0;
- Combinado con otros tumores malignos
- Los datos de imagen del paciente tienen problemas técnicos o la lesión es demasiado pequeña (menos de 1 cm), lo que no es adecuado para el análisis ómico.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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recurrencia postoperatoria
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datos demográficos preoperatorios, marcadores sanguíneos, información de patología quirúrgica y funciones mejoradas de TC.
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no recurrencia postoperatoria
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datos demográficos preoperatorios, marcadores sanguíneos, información de patología quirúrgica y funciones mejoradas de TC.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Supervivencia libre de recurrencia
Periodo de tiempo: 1 año
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1 año
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
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 (Estimado)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- Zhejiang CH
- Grant 20212B037 (OTHER_GRANT: the Zhejiang Traditional Chinese Medicine Scientific Research Fund)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (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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