- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT06831357
Desarrollo y validación de un modelo de aprendizaje profundo para predecir metástasis distantes en el carcinoma nasofaríngeo utilizando imágenes de diapositivas enteras y resonancia magnética
Desarrollo y validación multicéntrica de un modelo de aprendizaje profundo basado en imágenes de deslizamiento completo e imágenes de resonancia magnética de la nasofaringe y los ganglios linfáticos para predecir metástasis distantes al diagnóstico en el carcinoma nasofaríngeo
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Pu-Yun OuYang
- Número de teléfono: +8618565382769
- Correo electrónico: ouyangpy@sysucc.org.cn
Ubicaciones de estudio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510060
- Reclutamiento
- Sun Yat-sen University Cancer Center
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Contacto:
- Pu-Yun OuYang
- Número de teléfono: +86 18565382769
- Correo electrónico: ouyangpy@sysucc.org.cn
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Contacto:
- Pu-Yun OuYang
- Correo electrónico: ouyangpy@sysucc.org.cn
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Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510060
- Aún no reclutando
- Department of Radiation Oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center
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Contacto:
- Pu-Yun OuYang
- Número de teléfono: 86+020-87342925
- Correo electrónico: ouyangpy@sysucc.org.cn
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Contacto:
- Pu-Yun OuYang
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
A. La lesión primaria se confirmó patológicamente como carcinoma nasofaríngeo (la clasificación de la OMS es I, II y III); B. La etapa fue T3-4 o N2-3, y la exploración lisa de resonancia magnética del cuello nasofaringe + y la exploración mejorada se realizó para confirmar las lesiones de ganglios linfáticos nasofaríngea y cervical, y PET/CT o examen convencional (CT CT Plain + mejorado + escaneo, TC abdominal superior o resonancia magnética de resonancia magnética + escaneo mejorado o angiografía de ultrasonido o ultrasonido de color abdominal, y entero, y entero La imagen del hueso del cuerpo) se realizó para detectar metástasis distantes.
Criterios de exclusión:
Historia previa de otros tumores malignos (como otros carcinomas de células escamosas de cabeza y cuello, cáncer de tiroides, cáncer de mama, cáncer de esófago, etc.).
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
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Cohorte de validación prospectiva
Inscripción prospectiva para el paciente para validar la eficacia diagnóstica del modelo de IA
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Valor predictivo negativo
Periodo de tiempo: A través de la finalización del estudio, un promedio de 2 años
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El VPN mide la proporción de casos negativos predichos que son realmente negativos.
Nos dice cuán confiable es el modelo cuando predice un resultado negativo.
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A través de la finalización del estudio, un promedio de 2 años
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Sensibilidad, especificidad y valor predictivo positivo
Periodo de tiempo: A través de la finalización del estudio, un promedio de 2 años
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Sensibilidad, especificidad y valor predictivo positivo de AI en la predicción de metástasis a distancia en el umbral correspondiente a un valor predictivo negativo del 95%.
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A través de la finalización del estudio, un promedio de 2 años
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- OuYang PY, He Y, Guo JG, Liu JN, Wang ZL, Li A, Li J, Yang SS, Zhang X, Fan W, Wu YS, Liu ZQ, Zhang BY, Zhao YN, Gao MY, Zhang WJ, Xie CM, Xie FY. Artificial intelligence aided precise detection of local recurrence on MRI for nasopharyngeal carcinoma: a multicenter cohort study. EClinicalMedicine. 2023 Aug 30;63:102202. doi: 10.1016/j.eclinm.2023.102202. eCollection 2023 Sep.
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- Qiang M, Li C, Sun Y, Sun Y, Ke L, Xie C, Zhang T, Zou Y, Qiu W, Gao M, Li Y, Li X, Zhan Z, Liu K, Chen X, Liang C, Chen Q, Mai H, Xie G, Guo X, Lv X. A Prognostic Predictive System Based on Deep Learning for Locoregionally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma. J Natl Cancer Inst. 2021 May 4;113(5):606-615. doi: 10.1093/jnci/djaa149.
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Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
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Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
- Enfermedades Estomatognáticas
- Procesos Patológicos
- Neoplasias por sitio
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- Neoplasias por tipo histológico
- Neoplasias de Cabeza y Cuello
- Neoplasias Glandulares y Epiteliales
- Procesos Neoplásicos
- Carcinoma
- Enfermedades Otorrinolaringológicas
- Neoplasias faríngeas
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- Enfermedades Nasofaríngeas
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- Neoplasias Nasofaríngeas
- El carcinoma nasofaríngeo
- Metástasis de neoplasias
Otros números de identificación del estudio
- B2025-062-01
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.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
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