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Étude rétrospective de 10 ans sur le carcinome épidermoïde buccal et maxillo-facial

Analyse clinicopathologique et pronostique du carcinome épidermoïde buccal et maxillo-facial : une étude rétrospective monocentrique de 10 ans

Introduction : L'incidence des métastases occultes des ganglions lymphatiques cervicaux (OCLNM) serait de 20 à 30 % dans le cancer de la bouche et le cancer de l'oropharynx à un stade précoce. Il manque une méthode de diagnostic précise pour prédire les métastases occultes des ganglions lymphatiques et pour aider les chirurgiens à prendre des décisions de traitement précises.

Objectif : Construire et évaluer une méthode de diagnostic préopératoire pour prédire les métastases ganglionnaires occultes (OCLNM) dans le carcinome épidermoïde oral et oropharyngé à un stade précoce (OC et OP SCC) basé sur des fonctionnalités d'apprentissage profond (DLF) et des fonctionnalités radiomiques.

Méthodes : Un total de 319 patients diagnostiqués avec un OC ou un OP SCC à un stade précoce ont été recrutés rétrospectivement et divisés en ensembles de formation, de tests et de validation externe. Les caractéristiques radiomiques traditionnelles et les DLF ont été extraites de leurs images IRM. L'analyse de l'opérateur de retrait et de sélection le moins absolu (LASSO) a été utilisée pour identifier les caractéristiques les plus précieuses. Des modèles de prédiction pour l'OCLNM ont été développés à l'aide de fonctionnalités radiomiques et de DLF. L'efficacité des modèles et leur applicabilité clinique ont été évaluées à l'aide de l'aire sous la courbe (AUC), de l'analyse de la courbe de décision (DCA) et de l'analyse de survie.

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Réel)

319

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

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

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

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Les fonctionnalités radiomiques qui affectent la prédiction de l'OCLNM dans OC et OP SCC. Un total de 319 patients atteints d'OC ou d'OP SCC à un stade précoce provenant des hôpitaux

La description

Critère d'intégration:

  1. Carcinome épidermoïde buccal et oropharyngé pathologiquement confirmé, non traité avec résection radicale ;
  2. Un examen IRM a été réalisé deux semaines avant l'intervention chirurgicale ;
  3. Tous les patients présentant une dissection du cou et l'état des ganglions lymphatiques régionaux ont été confirmés par un examen pathologique ;
  4. Tous les patients ne présentaient aucun signe clinique d’atteinte ganglionnaire.

Critère d'exclusion:

  1. Autre tumeur maligne, telle que le carcinome adénoïde kystique ;
  2. un manque d’imagerie IRM complète ou une mauvaise qualité d’imagerie IRM ;
  3. les patients avaient subi une dissection du cou ou avaient été traités de manière non chirurgicale ;
  4. patients atteints d’une maladie métastatique.

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
Cohorte A
Répartis au hasard (121 cas) en ensembles de formation et de test dans un rapport de 7 : 3.
La capacité prédictive du modèle d'apprentissage profond (DL) Resnet50 ci-dessus a été validée dans l'ensemble de tests. Sur la base de l'AUC et de l'ACC, le meilleur modèle de prédiction a été identifié. Pour explorer la robustesse du modèle sélectionné, une analyse ROC a été effectuée dans l'ensemble de validation externe. De plus, le test Log-rank a été appliqué pour évaluer la valeur pronostique du modèle.
Cohorte B
Segmenté en deux groupes en fonction des lots collectés, qui ont été définis comme ensemble de validation externe1 (n = 68) et ensemble de validation externe2 (n = 130)
La capacité prédictive du modèle d'apprentissage profond (DL) Resnet50 ci-dessus a été validée dans l'ensemble de tests. Sur la base de l'AUC et de l'ACC, le meilleur modèle de prédiction a été identifié. Pour explorer la robustesse du modèle sélectionné, une analyse ROC a été effectuée dans l'ensemble de validation externe. De plus, le test Log-rank a été appliqué pour évaluer la valeur pronostique du modèle.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Valeurs AUC (aire sous la courbe) du modèle
Délai: 10 ans (Il s'agit d'une recherche rétrospective, nous collectons des patients sur 10 ans, mais le projet que nous mettons en œuvre pour la collecte et l'analyse des données dure 9 mois)
L'efficacité des modèles et leur applicabilité clinique ont été évaluées à l'aide de l'aire sous la courbe (AUC)
10 ans (Il s'agit d'une recherche rétrospective, nous collectons des patients sur 10 ans, mais le projet que nous mettons en œuvre pour la collecte et l'analyse des données dure 9 mois)

Collaborateurs et enquêteurs

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

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)

10 mai 2023

Achèvement primaire (Réel)

10 février 2024

Achèvement de l'étude (Réel)

10 février 2024

Dates d'inscription aux études

Première soumission

19 mars 2024

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

15 avril 2024

Première publication (Réel)

16 avril 2024

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

16 avril 2024

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

15 avril 2024

Dernière vérification

1 avril 2024

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Autres numéros d'identification d'étude

  • SYSKY-2023-426-01

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

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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