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Firma de aprendizaje profundo para predecir la respuesta patológica completa a la quimioinmunoterapia neoadyuvante en el cáncer de pulmón de células no pequeñas

27 de junio de 2023 actualizado por: Chang Chen, Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Una integración de una firma de aprendizaje profundo basada en tomografía computarizada/tomografía por emisión de positrones/imagen de diapositiva completa (CT/PET/WSI) para predecir la respuesta patológica completa a la quimioinmunoterapia neoadyuvante en el cáncer de pulmón de células no pequeñas: un estudio multicéntrico

El propósito de este estudio es evaluar el rendimiento de una firma de aprendizaje profundo basada en CT/PET/WSI para predecir la respuesta patológica completa a la quimioinmunoterapia neoadyuvante en el cáncer de pulmón de células no pequeñas.

Descripción general del estudio

Estado

Reclutamiento

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

100

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

  • Porcelana
    • Guizhou
      • Zunyi, Guizhou, Porcelana
        • Reclutamiento
        • Affiliated Hospital of Zunyi Medical University
        • Contacto:
          • Yongxiang Song, Dr
          • Número de teléfono: 15505177258
          • Correo electrónico: zhong961008@163.com
    • Jiangxi
      • Nanchang, Jiangxi, Porcelana
        • Reclutamiento
        • The First Affiliated Hospital of NanChang University
        • Contacto:
          • Bentong Yu, Dr
          • Número de teléfono: 021-65115006
          • Correo electrónico: 1151697503@qq.com
    • Zhejiang
      • Ningbo, Zhejiang, Porcelana
        • Reclutamiento
        • Ningbo HwaMei Hospital
        • Contacto:
          • Minglei Yang, Dr
          • Número de teléfono: 021-65115006
          • Correo electrónico: almondjj@163.com

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

N/A

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

NSCLC en estadio I-III resecado después de quimioinmunoterapia neoadyuvante

Descripción

Criterios de inclusión:

  1. Rango de edad de 20 a 75 años;
  2. Pacientes que se sometieron a cirugía curativa después de quimioinmunoterapia neoadyuvante para NSCLC;
  3. Obtuvo el consentimiento informado por escrito.

Criterio de exclusión:

  1. Faltan datos de imagen;
  2. Enfermedad patológica N3.

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
Área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
El área bajo la curva característica operativa del receptor (ROC) del modelo de aprendizaje profundo para predecir la respuesta patológica completa (CPR). La RCP se definió como ausencia de tumor residual tanto en el tumor primario resecado como en los ganglios linfáticos. Los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas que reciben quimioinmunoterapia neoadyuvante lograrán RCP o no RCP, lo que puede confirmarse mediante examen patológico después de la resección quirúrgica. Y el modelo generará el valor predictivo (CPR/non-CPR) para cada paciente que recibe quimioinmunoterapia neoadyuvante.
2023.5.1-2023.10.31

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Sensibilidad
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
La sensibilidad del modelo de aprendizaje profundo en la predicción de una respuesta patológica completa. La RCP se definió como ausencia de tumor residual tanto en el tumor primario resecado como en los ganglios linfáticos. Los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas que reciben quimioinmunoterapia neoadyuvante lograrán RCP o no RCP, lo que puede confirmarse mediante examen patológico después de la resección quirúrgica. Y el modelo generará el valor predictivo (CPR/non-CPR) para cada paciente que recibe quimioinmunoterapia neoadyuvante.
2023.5.1-2023.10.31

Otras medidas de resultado

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Especificidad
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
La especificidad del modelo de aprendizaje profundo en la predicción de una respuesta patológica completa. La RCP se definió como ausencia de tumor residual tanto en el tumor primario resecado como en los ganglios linfáticos. Los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas que reciben quimioinmunoterapia neoadyuvante lograrán RCP o no RCP, lo que puede confirmarse mediante examen patológico después de la resección quirúrgica. Y el modelo generará el valor predictivo (CPR/non-CPR) para cada paciente que recibe quimioinmunoterapia neoadyuvante.
2023.5.1-2023.10.31
Valor predictivo positivo
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
El valor predictivo positivo del modelo de aprendizaje profundo en la predicción de una respuesta patológica completa. La RCP se definió como ausencia de tumor residual tanto en el tumor primario resecado como en los ganglios linfáticos. Los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas que reciben quimioinmunoterapia neoadyuvante lograrán RCP o no RCP, lo que puede confirmarse mediante examen patológico después de la resección quirúrgica. Y el modelo generará el valor predictivo (CPR/non-CPR) para cada paciente que recibe quimioinmunoterapia neoadyuvante.
2023.5.1-2023.10.31
Valor predictivo negativo
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
El valor predictivo negativo del modelo de aprendizaje profundo en la predicción de una respuesta patológica completa. La RCP se definió como ausencia de tumor residual tanto en el tumor primario resecado como en los ganglios linfáticos. Los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas que reciben quimioinmunoterapia neoadyuvante lograrán RCP o no RCP, lo que puede confirmarse mediante examen patológico después de la resección quirúrgica. Y el modelo generará el valor predictivo (CPR/non-CPR) para cada paciente que recibe quimioinmunoterapia neoadyuvante.
2023.5.1-2023.10.31
Exactitud
Periodo de tiempo: 2023.5.1-2023.10.31
La precisión del modelo de aprendizaje profundo en la predicción de una respuesta patológica completa. La RCP se definió como ausencia de tumor residual tanto en el tumor primario resecado como en los ganglios linfáticos. Los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas que reciben quimioinmunoterapia neoadyuvante lograrán RCP o no RCP, lo que puede confirmarse mediante examen patológico después de la resección quirúrgica. Y el modelo generará el valor predictivo (CPR/non-CPR) para cada paciente que recibe quimioinmunoterapia neoadyuvante.
2023.5.1-2023.10.31

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Patrocinador

Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Colaboradores

Zunyi Medical College
Ningbo HwaMei Hospital, Zhejiang, China
The First Affiliated Hospital of Nanchang University, Jiangxi, China

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

  • DLCPR

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. .

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