Neurometabolisten verkkojen prognostinen arvo CRC: ssä (PVNM-CRC) (PVNM-CRC)

Sisällysluettelon taulukko 1.0 Koe Yhteenveto 2.0 Kokeen suunnittelu 2.1 Kokeen suunnittelu 2.1 Koemekaavio 3.0 Tavoite (t) ja hypoteesi (ES) 3.1 Ensisijainen tavoite (t) ja hypoteesi (ES) 3.2 Toissijainen tavoite (t) ja hypoteesi (ES) 4.0 Tausta ja peruste 4.1 Tausta 4.2 Rationale 4.2.1 Rationale -kokeen 4.2.2 Päätepisteiden perusteet 5.0 Menetelmät 5.1 Entrykriteerit 5.1.1 Diagnoosi/tila kokeeseen pääsyä varten 5.1.2 Kohteen sisällyttämiskriteerit 5.1.3 Kohteen poissulkemiskriteerit 5.1.4 Kohteen peruuttamis-/keskeyttämiskriteerit 5.2 Demografiset tiedot ja lähtöominaisuuksien keräys 5.3 Imaging Datangongow ja prosessi 5.3.1 PET/CT -kuvantamisen keräys ja nimettömät 5.3.2 PET/CT -kuvantamisen laadunvalvonta 5.3.3 PET/CT -kuvantamisen merkintä 6.0 Kokeilumenettelyt 7.0 Tilastollinen analyysi 7.1 Tilastollinen analyysisuunnitelman yhteenveto 7.2 Hypoteesit/Arviointi 7.3 ANALYYSI Väestö 7.4 Tilastolliset menetelmät Tutkimuksen päätepisteille 7.5 Tilastolliset menetelmät perusominaisuuksien ja demografisten aineiden 7.6 Otoksen koon ja voimanlaskennan 8.0 on -perustamis- ja tietojen jakamisen ja koostumusten 9.1. Yhteistyökumppanit 9.2 Vastuullinen osapuoli/tutkija 9.3 Rahoituksen rooli 9.4 Eettinen komitea

1.0 Koe Yhteenveto Lyhyt otsikko: Neurometabolisten verkkojen prognostinen arvo CRC: ssä (PVNM-CRC) Virallinen otsikko: NEUROMETABOLIC NETWORKS-PROGNOSTIC-ARVON PROGNOSTISEN ARVON TYÖPAIKKAISEN TYYHTEEN TYÖPAIKKAA: Havainnollisen ajan näkökulman näkökulma: Mahdolliset lääketieteelliset kontekstit: Prognostisen tutkimuksen potilaiden kanssa ja heidän kuvien kanssa. Kuvantaminen ja kliiniset tiedot kerätään ja analysoidaan vastaavasti. Tietoja sovelletaan ennustemalleihin ennusteen arvioimiseksi. Tutkimusryhmät: Potilaat rekrytoidaan yhteen ryhmään, ja he saavat vasteen ennustamisen neljällä erillisellä ennustajalla, jotka perustuvat vaadituihin kuviin, jotka tutkijat ovat aiemmin rakentaneet.

Otoksen koko: Noin 213 potilasta tulee ilmoittautua. Arvioitu kesto: Noin 12 kuukauden kuluttua ensimmäisestä aiheesta ilmoittautui viimeiseen aiheeseen.

Tulosmittaukset: Ensisijaiset päätetapahtumat: Alue Curve (AUC) toissijaiset päätepisteet: herkkyys, spesifisyys, positiivinen ennustearvo (PPV), negatiivinen ennustearvo (NPV)

2.0 Tutkimussuunnittelu 2.1 Tutkimussuunnittelu Tämä on tulevaisuuden havainnollinen kliininen tutkimus keinotekoisen älykkyyden (AI) pohjaisten ennustemallien validoimiseksi kolorektaalisyövän ennustamiseksi (CRC). Erityisesti tutkijoiden tarkoituksena on todentaa aivojen anturien riski-indeksin ennustetarkkuus maha-suolikanavan syövän arvioinnissa (silta) ja onko se parempaa kuin muut tavanomaiset ennustemallit kliinisen tiedon perusteella.

Noin 213 potilasta ilmoittautuu prospektiivisesti Zhengzhoun yliopiston ensimmäisestä sidosyhdistyksestä sairaalasta tulevaisuuden validointitietojoukkoon. Kaikki potilaat suorittavat koko kehon PET/CT -kuvantamisdiagnoosin ja patologisen biopsian. PET/CT -sekvenssien pätevät kuvat kerätään ja ladataan pilvipalvelulle, jonka sisällä radiologien ammattimainen ryhmä huomauttaa kasvaimen (ROI) alueille. Kuvatietoja käytetään erillisissä ennustemalleissa ennustemerkinnöiden tuottamiseksi yksilöille, jotka ovat sokeita sekä osallistujille että vastuussa oleville lääkäreille.

2.2 Koekaavio

3.0 Tavoite (t) ja hypoteesi (ES) 3.1 Ensisijainen tavoite (t) ja hypoteesi (ES)

(1) Tavoite 1: Arvioi alue CRC -potilailla olevien sillan käyrän (AUC) alainen alue (AUC) ennustamalla yleistä eloonjäämistä.

Hypoteesi (H1): Bridge saavuttaa AUC: n yli 0,80: n ennustaessaan CRC -potilaita.

3.2 Toissijainen tavoite (t) ja hypoteesi (ES)

1. Tavoite 2: Vertaa sillan AUC: ta kliinisiin ennustemalleihin CRC -potilaiden eloonjäämistilan ennustamisessa. Hypoteesi (H2): silta on parempi kuin kliiniset ennustemallit AUC: n suhteen CRC -potilaille OS: n ennustamisessa.
2. Tavoite 5: Arvioi sillan herkkyys OS: n ennustamisessa CRC -potilaille.
3. Tavoite 6: Arvioi sillan spesifisyys OS: n ennustamisessa CRC -potilaille.
4. Tavoite 7: Arvioi sillan positiivinen ennustearvo (PPV) CRC -potilaiden OS: n ennustamisessa.
5. Tavoite 8: Arvioi sillan negatiivinen ennustamisarvo (NPV) CRC -potilaille OS: n ennustamisessa.

4.0 Tausta ja perusteet 4.1 Taustakorkolorektaalisyöpä (CRC), joka on vuosittain lisääntynyt esiintyvyys ja kuolleisuus maailmanlaajuisesti, on tullut toinen johtava syöpään liittyvän kuoleman syy.1,2 Ruoansulatuskanava (GI) käsittää monimutkaisen ekosysteemin, jolla on laajat vuorovaikutukset normaalien tai neoplastisten epiteelisolujen välillä immuuni-, hermosolu- ja muilla solutyypeillä, samoin kuin mikro -organismit ja metaboliitit suolen luumenissa.8 Erityisesti GI-traktion ja keskushermoston (CNS) välisellä monimutkaisella suhteella, joka tunnetaan yhdessä aivojen akselina, on keskeinen rooli maha-suolikanavan häiriöiden ja kasvaimen patogeneesissä.9.9 Esimerkiksi krooninen stressi lisäsi paksusuolen syövän riskiä aktivoimalla COX-2/PEG2-järjestelmän ja edisti kasvainsolujen leviämistä uudelleenmuokkaamalla imusolmukkeita.10,11 Aivo-akselin kaksisuuntaisen viestinnän havaitaan yleensä välittävien välittäjäaineiden, tulehduksellisten sytokiinien, metaboliittien tai suolen mikrobiotan kanssa.12,13 Siitä huolimatta valokeila on loistanut pääasiassa aivojen ja eläinmallien aivojen ylikuormitusmekanismeihin, ja aivoverkkojen rakenteellisiin ja toiminnallisiin muutoksiin kiinnitetään vähemmän huomiota potilaan tasolla.

Funktionaalisten neurokuvausmuotojen ja neurotiedetekniikoiden kehitys on mahdollistanut CNS -aktiivisuuden tarkan rajaamisen. Erityisesti ydinlääketieteen kuvantamistekniikka, jossa käytetään 2- [18F] fluoro-2-deoksi-D-glukoosia ([18F] FDG) koko kehon kuvantamistietojen omaksumiseksi, on optimaalinen in vivo -menetelmä ihmisen aivojen aineenvaihdunnan tutkimiseksi ja systeemisten häiriöiden assosiaatioiden tutkimiseksi.14 Olemme aiemmin tunnistaneet hermosolujen aineenvaihdunnan ja kirkkomuotoisen dyssynkronisaatio-akselin, joka saattaa liittyä tärkeimpiin rytmihäiriöihin sydänlihaksen perfuusiokuvaus- ja aivojen [18F] FDG Positron -emissiotomografialla (PET) .15 Aivo-akselin mahdolliset kaksoisvuorovaikutukset, CRC: n kehitykseen ja etenemiseen liittyvien tiettyjen aivoalueiden tunnistaminen voi johtaa taudin neurobiologisten perusteiden paremmin ymmärtämiseen ja kohdennettujen terapeuttisten strategioiden kehittymiseen. Tämän vuoksi tämä tutkimus oli rakennettu selvittämään neuro-metabolismin ja sen potentiaalisen mediaattorin CRC-tuumorigeneesin ja metabolismin. Selvittämällä CRC: n neurometabolista-akselia, tuloksena olevia mekanistisia oivalluksia voidaan hyödyntää diagnostisten ja prognostisten biomarkkereiden tunnistamiseksi ja uusien terapeuttisten interventioiden kehittämiseksi CRC-potilaille.

4.2 Perustelut 4.2.1 Aikaisemmin tutkimuksen perusteet tutkijat ovat rakentaneet retrospektiivisiin tietojoukkoihin perustuvan sillan. Tutkimus suoritetaan tarkasti tarkasti sillan kliinisen sovellettavuuden ja yleistävyyden tarkistamiseksi CRC -potilaille OS: n ennustamisessa. Sillan ennuste suorituskykyä arvioidaan mahdollisessa tietojoukossa ja verrattuna tutkimuksen tavanomaisisiin kliinisiin ennustemalleihin, mikä saattaa mahdollisesti tarjota tärkeitä todisteita aivokuvien integroinnin toteutettavuudesta ja kliinisestä arvosta keinotekoisen älykkyyden GI-syöpälääketieteen suhteen.

4.2.2 Päätepisteiden perusteet Tutkimuksen ensisijainen tarkkuuden päätepiste on AUC, mikä on merkittävä indikaattori binaariluokittelijan luokittelu suorituskyvystä, jota on käytetty laajasti mallin suorituskyvyn arviointiin koneoppimisen alalla.

5.0 Menetelmät 5.1 Merkintäkriteerit 5.1.1 Tähän tutkimukseen osallistuvat diagnoosi/tila, jotta saadaan tutkimuksen miesten/naisten peräsuolen syöpä, jonka peräsuolen syöpä on vähintään 18 -vuotias.

5.1.2 Kohteen osallisuuskriteerit

Jotta voitaisiin osallistua tähän oikeudenkäyntiin, kohteen on:

1. Olla ≥ 18 -vuotiaita ilmoittautumispäivänä.
2. Ovat vahvistaneet patologisesti peräsuolen adenokarsinoomaa elektronisella kolonoskopiabiopsialla.
3. On diagnosoitu korosuolisyöväksi (CRC) tehostetulla PET/CT: llä.
4. Kuvia PET/CT -sekvensseistä on saatavana.
5. Ole halukas ja kykenevä tarjoamaan kirjallinen tietoinen suostumus paikallisen etiikan komitean sertifioimien ja hyväksymien kliinisten otosten ja lääketieteellisten tietojen soveltamiseen. Kokeilun tietoisen suostumuksen vaatimukset luopuvat.

5.1.3 Kohteen poissulkemiskriteerit

Kohde on jätettävä osallistumisesta oikeudenkäyntiin, jos kohde:

1. On oksasolu tai erittelemätön peräsuolen karsinooma.
2. On useita primaarisia peräsuolen karsinoomaa, pahanlaatuisuuden historia tai sillä on samanaikainen ylimääräinen pahanlaatuisuus, joka käsittelee tai vaatii aktiivista hoitoa. Poikkeuksiin kuuluvat ihon perussolukarsinooma, ihon okasolukarsinooma, joka on läpikäynyt mahdollisesti parantava terapia tai in situ -kaulusyöpä.
3. . PET/CT: n kuvien puute tai PET/CT -kuvien riittämätön laatu mittausten (ts. Liikeesineiden) saamiseksi.
4. Patologian puute.
5. On ollut suuri leikkaus tai merkittävä traumaattinen vamma 28 päivän kuluessa.

6. On aktiivinen autoimmuunisairaus, joka on vaatinut systeemistä hoitoa viimeisen 2 vuoden aikana (ts. Taudin modifiointien, kortikosteroidien tai immunosuppressiivisten lääkkeiden käytöllä).

   Korvaushoitoa (ts. Tyroksiinia, insuliinia tai fysiologista kortikosteroidikorvaushoitoa lisämunuaisen tai aivolisäkkeen vajaatoiminnassa) ei pidetä systeemisen hoidon muodossa.

7. On diagnosoitu immuunikato tai se saa kroonista systeemistä steroidihoitoa (annostelussa, joka ylittää 10 mg päivittäin prednisoniekvivalentin) tai mikä tahansa muu immunosuppressiivisen hoidon muoto 7 päivän kuluessa ennen hoidon aloittamista.
8. On aktiivinen infektio, joka vaatii systeemistä terapiaa.

10. sinulla on historiaa tai nykyisiä todisteita kaikista olosuhteista, laboratorion poikkeavuudesta, psykiatrisista tai päihteiden väärinkäytöksistä, jotka saattavat sekoittaa oikeudenkäynnin tulokset tai häiritä kohteen osallistumista oikeudenkäynnin ajan, kohtelun tutkijan mielestä.

11. Ole raskaana tai imetys tai odota raskaaista tai isän lapsia oikeudenkäynnin ennustetun keston aikana.

12. Ole tällä hetkellä ylimääräinen kokeilu ja vastaanottava tutkimusterapia.

5.1.4 Kohteen peruuttamis-/lopetuskriteerit

Kohde peruutetaan osallistumisesta oikeudenkäyntiin, jos jokin seuraavista tapahtumista tapahtuu oikeudenkäynnin aikana:

1. Kohde lopettaa/vetää tutkimuksen oikeudenkäynnin aikana. 5.2 Tiedonkeruu- ja sarjanumeron luominen Kun kunkin koehenkilö on ilmoittautunut perustiedot, mukaan lukien demografiset tiedot ja lähtötason kliiniset ominaisuudet. Jokaiselle koehenkilölle luodaan satunnaisesti ainutlaatuinen seurantanumero, jota käytetään koehenkilöiden tunnistamiseen kaikille kokeen menettelyille.

5.3 KUVAUSIIVISTÖN KOKOUMINEN JA PROSESSI 5.3.1 PET/CT-kuvantamiskokoelma ja nimettömä jokaiselle kohteelle, PET/CT: n alkuperäinen kasvainkuvaus olisi pitänyt suorittaa 1-2 viikon kuluessa ilmoittautumisesta. Radiologit ja teknikot manipuloivat kuvantamisprosessia keräys- ja leviämisessä yhtenäisessä kuvantamisprotokollassa. Koko PET/CT -skannaussarja tulisi viedä DICOM -tiedostoina ja täysin nimettömäksi yksilöllisellä seurantanumerolla ennen ladataan nimetylle pilviympäristölle.

5.3.2 Sivustoilla hankittujen PET/CT -skannausten PET/CT -kuvantamisen laadunvalvontakuvat ladataan ja tarkistaa riippumaton radiologi, jota on kokenut PET/CT: ssä keskuslaboratoriossa, jotta varmistetaan korkean kuvanlaadun analysointia. Tapaus, joka on vaadittavan sekvenssin puute, suljetaan ensinnäkin pois. Kuvia, joilla on riittämätön selkeys, matala resoluutio, liikeesineitä tai muita häiritseviä tekijöitä, jotka voivat mahdollisesti vaikuttaa kuvantamisanalyysiin.

5.3.3 PET/CT: n kuvantamismerkintö Aivojen kiinnostavat alueet (ROI) riittävissä sekvensseissä merkitsee manuaalisesti asiantuntija -radiologit, joilla on vähintään viiden vuoden kokemus PET/CT -kuvantamisesta. Tilastollinen parametrinen kartoitus (SPM) on edullinen työkalu kuvantamisen segmentointiin.

Kaikki aivokuvat standardisoitiin ensin Montreal Neurological Institute (MNI) -tilaan käyttämällä 12-parametrien affiinimuutosta ja myöhemmin epälineaarista rekisteröintiä ja uudelleen näytteitä 2 x 2 x 2 mm3-vokseliksi. Kaikki normalisoidut kuvat tasoitettiin sitten käyttämällä 8 mm3: n täysleveä-puolitoista Gaussin ytimen. Myöhemmin tasoitettujen kuvien kallonsisäiset kudokset uutettiin käyttämällä MNI -tilassa aivojen maskin kuvaa. Kaikkien kallonsisäisten vokselien standardisoidut imeytymisarvot (maastoautot) summattiin kokonaisen aivo-maastoauton (maastoauto-aivo) saamiseksi, jota käytettiin heijastamaan aivojen kokonaislukoosin kulutusta. MNI -tilassa valittiin yhdeksänkymmentä kahdenvälistä kiinnostavia alueita (ROI) käyttämällä automatisoituja anatomisia merkintöjä (AAL) atlasia. Pieniä akkua käytettiin vertailualueena 1. Tietyn aivoalueen Suvmean jaettiin pikkuaivojen suvmeailla. Siten ROI: n maastoauto -suhteet (maastoauto) laskettiin. Kolmas vanhempi ammatillinen radiologi on vastuussa riidan ratkaisusta ja merkintäkatsauksesta.

6.0 Koekäytäntöt Kokeilumenettelyt on esitetty yhteenvetona vuokaavioissa, kuten alla on kuvattu. Aikakurssiviivalla oleva tähdellä osoittaa, että koehenkilö voidaan ilmoittautua kokeeseen. Menettely suoritetaan vastaavasti.

7.0 Tilastollinen analyysi Tässä osassa hahmotellaan tutkimuksen tilastollinen strategia ja menettelyt. Jos tutkimuksen alkamisen jälkeen primaarisiin ja/tai keskeisiin sekundaarihypoteesiin tehdyt muutokset tai näihin hypoteesiin liittyvät tilastolliset menetelmät, niin protokollaa muutetaan vastaavasti.

7.1 Tilastollinen analyysisuunnitelma Yhteenvetotutkimuksen suunnittelu Yleiskatsaus mahdollisessa, havainnollisessa, ennustetutkimuksessa sillan ennustamisen tarkkuuden ja suorituskyvyn paremmuuden validoimiseksi kolorektaalisyövän (CRC) ennuste -määrityksen ennustamisessa noin 100 koehenkilöä, jotka on äskettäin diagnosoitu CRC: llä, joka on tehty NCRT: llä patologisella kasvainvasteella tuntematonta, yhdistetään yhtenä kollektiiviseen ryhmään. Kaikkia koehenkilöitä arvioidaan "ennustetulla eloonjäämisellä" tai "ennustetun ei-selviytymisen" perusteella neljällä ennustajalla itsenäisesti vaaditun kuvatiedon perusteella 7.2 Hypoteesit/arviointitavoitteet ja tutkimuksen hypoteesit on esitetty osassa 3.0. 7.3 Analyysipopulaatio Kaikki ilmoittautuneet koehenkilöt, jotka saavat ennustajien mahdollisen arvioinnin ja tarjoavat ennusteen, sisällytetään tähän väestöön.

7.4 Tilastolliset menetelmät tutkimuksen päätepisteille Tässä osassa kuvataan tilastolliset menetelmät, jotka vastaavat ensisijaisia ​​ja toissijaisia ​​tavoitteita.

Ensisijainen tarkkuuden päätepisteiden alue käyrän (AUC) AUC: n alla määritellään todennäköisyys, että satunnaisesti valittu positiivinen esimerkki on korkeampi kuin satunnaisesti valittu negatiivinen esimerkki. Korkeampi AUC osoittaa tarkan ennustajan paremman luokittelu suorituskyvyn. AUC arvioidaan laskemalla pinta-ala vastaanottimen toimintaominaisuuksien käyrän (ROC), joka kuvaa todellisten positiivisten tapausten (herkkyys) osuuden väärien positiivisten tapausten (1-spesifisyyden) suhteen, jotka perustuvat erilaisiin ennustavaan todennäköisyyskynnykseen. AUC: n 95%: n luottamusvälit (95% CI) syntyy bootstrapping -strategialla 1000 näytteenottoaikana.

Toissijaisen tarkkuuden päätepisteiden herkkyysherkkyys määritellään ennustettujen positiivisten tapausten osuutena todellisissa positiivisissa tapauksissa, jotka tunnetaan myös nimellä todellinen positiivinen osuus.

Tutkimuksessa sillan herkkyyttä arvioidaan laskemalla 'ennustetun eloonjäämisen' koehenkilöiden osuus kokonais 'todellisista eloonjäämisistä'. 95%: n luottamusvälit (95% CI) herkkyydestä syntyy bootstrapping -strategialla 1000 näytteenottoaikana.

Spesifisyyden spesifisyys määritellään ennustettujen negatiivisten tapausten osuudeksi todellisten negatiivisten tapausten joukossa, joka tunnetaan myös todellisena negatiivisena osana.

Tutkimuksessa sillan spesifisyyttä arvioidaan laskemalla 'ennustetun ei-selviytymisen' koehenkilöiden osuus 'todellisista ei-viljelystä' olevista kokonaismäärästä. Spesifisyyden 95%: n luottamusvälit (95% CI) syntyy bootstrapping -strategialla 1000 näytteenottoaikana.

Positiivinen ennustearvo positiivinen ennustearvo (PPV) määritellään todellisten positiivisten tapausten osuudeksi ennustettujen positiivisten tapausten joukossa.

Tutkimuksessa sillan PPV arvioidaan laskemalla 'todellisen eloonjäämisen' koehenkilöiden osuus 'ennustetun eloonjäämisen' kokonaismäärästä. PPV: n 95%: n luottamusvälit (95% CI) syntyy bootstrapping -strategialla 1000 näytteenottoaikana.

Negatiivisen ennusteen arvo negatiivinen ennustamisarvo (NPV) määritellään todellisten negatiivisten tapausten osuudeksi ennustettujen negatiivisten tapausten joukossa.

Tutkimuksessa sillan NPV arvioidaan laskemalla 'todellisen ei-selviytymisen' koehenkilöiden osuus 'kokonaisten ennustettujen ei-surkeuttavien' koehenkilöiden joukosta. NPV: n 95%: n luottamusvälit (95% CI) syntyy bootstrapping -strategialla 1000 näytteenottoaikana.

Toissijaiset vertailevat päätepisteet DeLongin testi Delongin testi on epäparametrinen testi kahden tai useamman korreloivan ROC -käyrän AUC: n vertaamiseksi.

Sillan AUC verrataan kahden muun ennustajan AUC: iin DeLongin testillä. Kaksipuolista P-arvoa, joka oli alle 0,05, pidettiin merkittävänä.

Opiskelijan t -testiopiskelijan t -testi on päätelmätilasto, jota käytetään sen määrittämiseen, onko kahden tietojoukon keskiarvon välillä merkitsevä ero, jotka seuraavat normaalia jakaumaa ja homogeenisuuden varianssia.

Sillan keskimääräistä AUC: ta verrataan muiden kolmen ennustajan keskimääräisiin AUC: iin opiskelijan t -testillä. Kaksipuolista P-arvoa, joka oli alle 0,05, pidettiin merkittävänä.

7.5 Tilastolliset menetelmät perusominaisuuksien ja väestötietojen suhteen kahden ryhmän vertailukelpoisuus, jolla on selkeä patologinen vaste (eloonjääminen verrattuna ei-selviytymiseen) jokaiselle asiaankuuluvalle lähtöominaisuudelle arvioidaan taulukoiden ja/tai kaavioiden avulla. Alaryhmien henkilöiden lukumäärä ja prosenttiosuus näytetään. Demografiset muuttujat (kuten ikä ja sukupuoli) ja lähtötilanteen ominaisuudet (kuten kliininen vaihe) tiivistetään joko kuvaavilla tilastoilla tai kategorisilla taulukolla. Opiskelijan t-testi tai Wilcoxon-allekirjoitetun luokan testi suoritetaan jatkuvien muuttujien vertaamiseksi, kun taas χ2-testi tai Fisherin tarkka testi kategoristen muuttujien suhteen.

7.6 Otoksen koko ja tehohaskelmat Tutkimus ilmoittautuu peräkkäin noin 213 henkilöä. AUC: n (H1) osalta tutkimuksessa on ~ 85%: n voima havaita 0,80 sillan AUC: n alfa = 0,05 (kaksipuolinen) 213 koehenkilöllä.

Tutkijat pitävät näytteen koko- ja teholaskelmat ohjelmistossa 15. 8.0 Luottamuksellisuus- ja tiedon jakamissuunnitelma 8.1 Tutkijat pitävät tutkimuksissa luotujen tietojen luottamuksellisuutta, paitsi siinä määrin, että se sisältyy julkaisuun. Kokeen aikana kohde tunnistetaan yksilöllisellä seurannanumerolla.

8.2 Tietojen jakamissuunnitelma Aihetiedot (tunnistetut osallistujien tiedot ja alkuperäkuvat PET/CT: stä ja patologisista dioista), ja koko tutkimusprotokolla asetetaan tiedeyhteisön saataville heti julkaisussa, ja sillä on mahdollisimman vähän rajoituksia. Kaikki pyynnöt on toimitettava tutkijoille harkittavaksi. Tietojen käyttösopimus vaaditaan ennen aiheen tietojen ja institutionaalisen tarkastuslautakunnan hyväksynnän julkaisemista tarvittaessa.

9.0 sponsorit ja yhteistyökumppanit 9.1 sponsorit Tutkimusta tukee Zhengzhoun yliopiston ensimmäinen sidosryhmä sairaala.

9.2 Vastuullinen osapuoli/tutkija

Kaikki kirjoittajat ovat suorittaneet ja tarkistaneet tutkimusprotokollan. Päätutkijat ovat vastuussa tutkimusprotokollasta. Keskeiset yhteystiedot ovat seuraavat:

Professori Yujie Bai, MD Puhelin: 0371-18801221165 Sähköposti: baiyujie1010@163.com 9.3 Rahoituksen roolia tutkimuksen rahoitusta tukee Kiinan kansallinen luonnontieteellinen säätiö avustuksen nro 81872188, nro 81902867, nro 82001986 ja nro 81903152 nojalla. Rahoittajilla ei ole roolia tutkimuksen suunnitteluun, tiedonkeruun, tietojen analysointiin, tietojen tulkintaan, raportin kirjoittamiseen tai raportin toimittamisesta julkaisua varten.

9.4 Eettinen komitea Tämän tutkimuksen on hyväksytty Zhengzhoun yliopiston ensimmäisen tytäryhtiön sairaalan etiikkakomitea.