Firma de aprendizaje profundo para predecir un patrón histológico agresivo en el cáncer de pulmón de células no pequeñas resecado
27 de junio de 2023 actualizado por: Chang Chen, Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China
Firma de aprendizaje profundo basada en tomografía por emisión de positrones/tomografía computarizada (PET/CT) para predecir un patrón histológico agresivo en el cáncer de pulmón de células no pequeñas resecado
El propósito de este estudio es evaluar el rendimiento de una firma de aprendizaje profundo basada en PET/CT para predecir un patrón histológico agresivo en el cáncer de pulmón de células no pequeñas resecado basado en una cohorte prospectiva multicéntrica.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
1500
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Guizhou
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Zunyi, Guizhou, Porcelana
- Reclutamiento
- Affiliated Hospital of Zunyi Medical University
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Contacto:
- Yongxiang Song, Dr
- Número de teléfono: 15505177258
- Correo electrónico: zhong961008@163.com
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Jiangxi
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Nanchang, Jiangxi, Porcelana
- Reclutamiento
- The First Affiliated Hospital of Nanchang University
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Contacto:
- Bentong Yu, Dr
- Número de teléfono: 021-65115006
- Correo electrónico: 1151697503@qq.com
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Zhejiang
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Ningbo, Zhejiang, Porcelana
- Reclutamiento
- Ningbo HwaMei Hospital
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Contacto:
- Minglei Yang, Dr
- Número de teléfono: 021-65115006
- Correo electrónico: almondjj@163.com
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Cáncer de pulmón de células no pequeñas en estadio I-III resecado
Descripción
Criterios de inclusión:
(1) Participantes programados para cirugía por hallazgos radiológicos de lesiones pulmonares en las tomografías computarizadas de corte delgado preoperatorias; (2) confirmación patológica de NSCLC primario; (3) Edad entre 20 y 75 años; (4) Obtuvo el consentimiento informado por escrito.
Criterio de exclusión:
(1) lesiones pulmonares múltiples; (2) mala calidad de las imágenes PET-CT; (3) Participantes con información clínica incompleta; (4) Participantes que han recibido terapia neoadyuvante.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
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El área bajo la curva característica operativa del receptor (ROC) del modelo de aprendizaje profundo para predecir la presencia o ausencia del patrón histológico agresivo.
El patrón histológico agresivo incluye diseminación a través del espacio aéreo (STAS), invasión pleural visceral (VPI) e invasión linfovascular (LVI).
Y el modelo generará todos los valores predictivos (presencia o ausencia) de los tres tipos de patrones histológicos agresivos.
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2023.5.1-2023.10.31
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Sensibilidad
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
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La sensibilidad del modelo de aprendizaje profundo para predecir la presencia o ausencia del patrón histológico agresivo.
El patrón histológico agresivo incluye diseminación a través del espacio aéreo (STAS), invasión pleural visceral (VPI) e invasión linfovascular (LVI).
Y el modelo generará todos los valores predictivos (presencia o ausencia) de los tres tipos de patrones histológicos agresivos.
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2023.5.1-2023.10.31
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Otras medidas de resultado
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Especificidad
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
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La especificidad del modelo de aprendizaje profundo para predecir la presencia o ausencia del patrón histológico agresivo.
El patrón histológico agresivo incluye diseminación a través del espacio aéreo (STAS), invasión pleural visceral (VPI) e invasión linfovascular (LVI).
Y el modelo generará todos los valores predictivos (presencia o ausencia) de los tres tipos de patrones histológicos agresivos.
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2023.5.1-2023.10.31
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Valor predictivo positivo
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
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El valor predictivo positivo del modelo de aprendizaje profundo para predecir la presencia o ausencia del patrón histológico agresivo.
El patrón histológico agresivo incluye diseminación a través del espacio aéreo (STAS), invasión pleural visceral (VPI) e invasión linfovascular (LVI).
Y el modelo generará todos los valores predictivos (presencia o ausencia) de los tres tipos de patrones histológicos agresivos.
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2023.5.1-2023.10.31
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Valor predictivo negativo
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
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El valor predictivo negativo del modelo de aprendizaje profundo para predecir la presencia o ausencia del patrón histológico agresivo.
El patrón histológico agresivo incluye diseminación a través del espacio aéreo (STAS), invasión pleural visceral (VPI) e invasión linfovascular (LVI).
Y el modelo generará todos los valores predictivos (presencia o ausencia) de los tres tipos de patrones histológicos agresivos.
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2023.5.1-2023.10.31
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Exactitud
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
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La precisión del modelo de aprendizaje profundo para predecir la presencia o ausencia del patrón histológico agresivo.
El patrón histológico agresivo incluye diseminación a través del espacio aéreo (STAS), invasión pleural visceral (VPI) e invasión linfovascular (LVI).
Y el modelo generará todos los valores predictivos (presencia o ausencia) de los tres tipos de patrones histológicos agresivos.
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2023.5.1-2023.10.31
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
1 de mayo de 2023
Finalización primaria (Estimado)
31 de octubre de 2023
Finalización del estudio (Estimado)
31 de octubre de 2023
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
12 de mayo de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
27 de junio de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
29 de junio de 2023
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
29 de junio de 2023
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
27 de junio de 2023
Última verificación
1 de junio de 2023
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- DLAHP
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .