Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

10 vuoden retrospektiivinen tutkimus suun ja leukojen levyepiteelikarsinoomasta

maanantai 15. huhtikuuta 2024 päivittänyt: Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Suun ja leukojen okasolusyövän klinopatologinen ja prognostinen analyysi: yhden keskuksen 10 vuoden retrospektiivinen tutkimus

Johdanto: Okkulttisten kohdunkaulan imusolmukkeiden metastaasien (OCLNM) ilmaantuvuuden on raportoitu olevan 20–30 % varhaisen vaiheen suusyöpässä ja suunielun syövissä. Ei ole olemassa tarkkaa diagnostista menetelmää, joka ennustaisi okkulttisten imusolmukkeiden etäpesäkkeitä ja auttaisi kirurgia tekemään tarkkoja hoitopäätöksiä.

Tavoite: Rakentaa ja arvioida preoperatiivinen diagnostinen menetelmä okkulttisten imusolmukkeiden etäpesäkkeiden (OCLNM) ennustamiseksi varhaisvaiheen suun ja suun ja nielun levyepiteelikarsinoomassa (OC ja OP SCC) syväoppimisominaisuuksien (DLF) ja radiomiikan ominaisuuksien perusteella.

Menetelmät: Yhteensä 319 potilasta, joilla oli diagnosoitu varhaisen vaiheen OC tai OP SCC, otettiin takautuvasti mukaan ja jaettiin koulutus-, testi- ja ulkoisiin validointisarjoihin. Perinteiset radiomiikkaominaisuudet ja DLF:t poimittiin heidän MRI-kuvistaan. Arvokkaimpien ominaisuuksien tunnistamiseen käytettiin vähiten absoluuttista kutistumis- ja valintaoperaattoria (LASSO). OCLNM:n ennustusmallit kehitettiin radiomiikkaominaisuuksien ja DLF:ien avulla. Mallien tehokkuutta ja niiden kliinistä soveltuvuutta arvioitiin käyrän alla olevalla pinta-alalla (AUC), päätöskäyräanalyysillä (DCA) ja eloonjäämisanalyysillä.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Todellinen)

319

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskelupaikat

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Kiina, 510000
        • Sun Yat-sen Memorial Hospital
      • Guangzhou, Guangdong, Kiina, 510000
        • Sun yat-sun memorial hospital

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

  • Lapsi
  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

Radiomiikkaominaisuudet, jotka vaikuttavat OCLNM:n ennustamiseen OC:ssa ja OP SCC:ssä. Yhteensä 319 potilasta, joilla on varhaisen vaiheen OC tai OP SCC sairaaloista

Kuvaus

Sisällyttämiskriteerit:

  1. Patologisesti vahvistettu, aiemmin hoitamaton suun ja suun ja nielun levyepiteelisyöpä, jossa on radikaali resektio;
  2. MRI-tutkimus tehtiin kaksi viikkoa ennen leikkausta;
  3. Kaikki potilaat, joilla oli niskaleikkaus ja alueellisten imusolmukkeiden tila varmistettiin patologisella tutkimuksella;
  4. Kaikilla potilailla ei ollut kliinisiä todisteita solmukkeiden osallistumisesta.

Poissulkemiskriteerit:

  1. Muut pahanlaatuiset kasvaimet, kuten adenoidinen kystinen karsinooma;
  2. täydellisen MRI-kuvauksen puute tai huono MRI-kuvanlaatu;
  3. potilaille oli tehty niskaleikkaus tai niitä oli hoidettu ei-kirurgisesti;
  4. potilailla, joilla on metastaattinen sairaus.

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti
Interventio / Hoito
Kohortti A
Satunnaisesti (121 tapausta) jaettuna harjoitus- ja testisarjoiksi suhteessa 7:3.
Yllä olevan Resnet50 syväoppimismallin (DL) ennustekyky validoitiin testisarjassa. AUC:n ja ACC:n perusteella tunnistettiin paras ennustemalli. Valitun mallin robustin tutkimiseksi suoritettiin ROC-analyysi ulkoisessa validointisarjassa. Lisäksi log-rank-testiä käytettiin arvioimaan mallin ennustearvoa.
Kohortti B
Segmentoitu kahteen ryhmään kerätyn erän perusteella, jotka määriteltiin ulkoiseksi validointijoukoksi1 (n = 68) ja ulkoiseksi validointijoukoksi2 (n = 130)
Yllä olevan Resnet50 syväoppimismallin (DL) ennustekyky validoitiin testisarjassa. AUC:n ja ACC:n perusteella tunnistettiin paras ennustemalli. Valitun mallin robustin tutkimiseksi suoritettiin ROC-analyysi ulkoisessa validointisarjassa. Lisäksi log-rank-testiä käytettiin arvioimaan mallin ennustearvoa.

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Mallin AUC-arvot (käyrän alla oleva pinta-ala).
Aikaikkuna: 10 vuotta (Tämä on retrospektiivinen tutkimus, keräämme 10 vuoden potilaita, mutta toteuttamamme tiedonkeruun ja -analyysin projekti on 9 kuukautta)
Mallien tehokkuutta ja niiden kliinistä soveltuvuutta arvioitiin käyrän alla olevalla pinta-alalla (AUC)
10 vuotta (Tämä on retrospektiivinen tutkimus, keräämme 10 vuoden potilaita, mutta toteuttamamme tiedonkeruun ja -analyysin projekti on 9 kuukautta)

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Keskiviikko 10. toukokuuta 2023

Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)

Lauantai 10. helmikuuta 2024

Opintojen valmistuminen (Todellinen)

Lauantai 10. helmikuuta 2024

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Tiistai 19. maaliskuuta 2024

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Maanantai 15. huhtikuuta 2024

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Tiistai 16. huhtikuuta 2024

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Tiistai 16. huhtikuuta 2024

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Maanantai 15. huhtikuuta 2024

Viimeksi vahvistettu

Maanantai 1. huhtikuuta 2024

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

EI

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .

Tilaa