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Modèle de prédiction de l'IA et stratification du risque pour les métastases pulmonaires dans le cancer colorectal

5 avril 2023 mis à jour par: Xishan Wang, Peking Union Medical College

Développement et validation d'un modèle de prédiction par intelligence artificielle et d'une stratification du risque de survie pour les métastases pulmonaires dans le cancer colorectal à partir de données très déséquilibrées

Arrière-plan:

Pour aider les cliniciens à établir un diagnostic et à prendre des décisions optimales en matière de traitement, nous avons tenté de développer et de valider un modèle de prédiction par intelligence artificielle pour les métastases pulmonaires (LM) chez les patients atteints de cancer colorectal (CCR).

Méthode:

Les caractéristiques clinicopathologiques de 46037 patients CCR de la base de données Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) et 2779 patients CCR d'un ensemble de validation externe multicentrique ont été recueillies rétrospectivement. Après sélection des caractéristiques par des analyses univariées et multivariées, six modèles d'apprentissage automatique (ML), y compris la régression logistique, le K-plus proche voisin, la machine à vecteurs de support, l'arbre de décision, la forêt aléatoire et la forêt aléatoire équilibrée (BRF), ont été développés et validés pour le Prédiction LM. Le modèle d'optimisation avec les meilleures performances a été comparé au prédicteur clinique. De plus, les patients LM stratifiés par score de risque ont été utilisés pour l'analyse de survie.

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Réel)

2779

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Enfant
  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

N/A

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

patients avec confirmation pathologique d'un diagnostic primaire de CCR

La description

Critère d'intégration:

  • patients avec confirmation pathologique d'un diagnostic primaire de CCR

Critère d'exclusion:

  • (1) les patients atteints de plusieurs cancers primitifs ou d'autres tumeurs malignes ; (2) patients identifiés par autopsie ou certificat de décès ; et (3) les patients avec des valeurs de données cliniques incertaines

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
jeu de validation 1
L'ensemble de validation 1 était composé de patients atteints de CCR diagnostiqués et traités entre le 1er janvier 2016 et le 31 décembre 2020 à l'Académie chinoise des sciences médicales de l'hôpital du cancer et au Peking Union Medical College.
Autre: Le lieu de traitement du patient
Le lieu de traitement du patient
jeu de validation 2
L'ensemble de validation 2 était composé de patients atteints de CCR diagnostiqués et traités entre le 1er janvier 2016 et le 31 décembre 2020 au deuxième hôpital affilié de l'Université médicale de Harbin.
Autre: Le lieu de traitement du patient
Le lieu de traitement du patient

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
métastase pulmonaire
Délai: jusqu'à la fin des études, en moyenne 3 mois
diagnostiqué avec des métastases pulmonaires
jusqu'à la fin des études, en moyenne 3 mois

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Peking Union Medical College

Collaborateurs

The Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 janvier 2016

Achèvement primaire (Réel)

31 décembre 2020

Achèvement de l'étude (Réel)

31 décembre 2020

Dates d'inscription aux études

Première soumission

5 avril 2023

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

5 avril 2023

Première publication (Réel)

18 avril 2023

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

18 avril 2023

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

5 avril 2023

Dernière vérification

1 avril 2023

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • PekingUMC02

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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