Modelo de predicción de recurrencia y pronóstico para el cáncer gástrico
20 de noviembre de 2025 actualizado por: Jun Lu, Fudan University
Modelo Basado en Aprendizaje Profundo Artificial para Predecir la Recurrencia Postoperatoria en Cáncer Gástrico
Este estudio, utilizando una base de datos multicéntrica a gran escala del Este, ha establecido un modelo predictivo basado en aprendizaje profundo para la recurrencia tras la cirugía de cáncer gástrico, que demuestra un poder discriminatorio robusto para la recurrencia temprana.
Además, la probabilidad de recurrencia individualizada generada por este modelo puede predecir el pronóstico postoperatorio a largo plazo y estratificar eficazmente a los pacientes según el riesgo, guiando así las opciones de tratamiento personalizado.
Esta probabilidad de riesgo individualizada también es aplicable tanto a poblaciones de quimioterapia adyuvante como de quimioterapia neoadyuvante, ofreciendo un valioso apoyo para el tratamiento de precisión en el cáncer gástrico.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
5000
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
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Se realizó un análisis retrospectivo de los datos clinicopatológicos de pacientes que se sometieron a gastrectomía radical por cáncer gástrico entre 2001 y 2022 en 13 hospitales terciarios de China.
Descripción
Criterios de Inclusión:
Adenocarcinoma gástrico confirmado patológicamente; Ausencia de metástasis a distancia confirmada por exámenes preoperatorios como radiografía de tórax, ecografía abdominal y tomografía computarizada de abdomen superior; Logro de resección R0.
Criterios de Exclusión:
Presencia de metástasis a distancia detectadas preoperatoriamente o intraoperatoriamente; Quimioterapia o radioterapia neoadyuvante previa; Datos clínicos generales incompletos.
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 |
Periodo de tiempo |
|---|---|
|
recurrencia
Periodo de tiempo: 3 años después de la cirugía
|
3 años después de la cirugía
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
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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 enero de 2000
Finalización primaria (Actual)
1 de octubre de 2025
Finalización del estudio (Actual)
1 de noviembre de 2025
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
16 de noviembre de 2025
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
20 de noviembre de 2025
Publicado por primera vez (Actual)
24 de noviembre de 2025
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
24 de noviembre de 2025
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
20 de noviembre de 2025
Última verificación
1 de noviembre de 2025
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- Prediction model(GC)
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
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