10 éves retrospektív vizsgálat a száj- és állcsontlaphámsejtes karcinómáról
Az orális és arc- és állcsont laphámsejtes karcinóma klinikopatológiai és prognosztikai elemzése: egyközpontú, 10 éves retrospektív vizsgálat
Bevezetés: Az okkult nyaki nyirokcsomó-metasztázisok (OCLNM) előfordulási gyakorisága 20-30% a korai stádiumú szájrák és oropharyngealis rák esetében. Hiányzik a pontos diagnosztikai módszer az okkult nyirokcsomó-metasztázisok előrejelzésére és a sebészek számára a pontos kezelési döntések meghozatalában.
Cél: Preoperatív diagnosztikai módszer megalkotása és értékelése az okkult nyirokcsomó-metasztázis (OCLNM) előrejelzésére korai stádiumú orális és oropharyngealis laphámsejtes karcinómában (OC és OP SCC) mély tanulási jellemzők (DLF) és radiomikai jellemzők alapján.
Módszerek: Összesen 319 korai stádiumú OC-vel vagy OP SCC-vel diagnosztizált beteget vontak be retrospektív módon, és osztották őket képzési, teszt- és külső validációs csoportokra. A hagyományos radiomika jellemzőit és a DLF-eket MRI-képeikből kinyerték. A legértékesebb tulajdonságok azonosítására a legkisebb abszolút zsugorodási és kiválasztási operátor (LASSO) elemzést alkalmaztuk. Az OCLNM előrejelzési modelljeit rádiómika funkciók és DLF-ek felhasználásával fejlesztették ki. A modellek hatékonyságát és klinikai alkalmazhatóságát a görbe alatti terület (AUC), a döntési görbe elemzés (DCA) és a túlélési elemzés segítségével értékeltük.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Beavatkozás / kezelés
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Tényleges)
Kapcsolatok és helyek
Tanulmányi helyek
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Kína, 510000
- Sun Yat-sen Memorial Hospital
-
Guangzhou, Guangdong, Kína, 510000
- Sun yat-sun memorial hospital
-
-
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
- Gyermek
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
Mintavételi módszer
Tanulmányi populáció
Leírás
Bevételi kritériumok:
- Patológiailag igazolt, korábban nem kezelt szájüregi és oropharyngealis laphámsejtes karcinóma radikális reszekcióval;
- MRI-vizsgálatot két héttel a műtét előtt végeztek;
- Valamennyi nyaki disszekciós betegnél és a regionális nyirokcsomók állapotát kóros vizsgálattal igazoltuk;
- Egyik betegnél sem volt klinikai bizonyíték a csomópont érintettségére.
Kizárási kritériumok:
- Egyéb rosszindulatú daganatok, például adenoid cisztás karcinóma;
- a teljes MRI képalkotás hiánya vagy rossz az MRI képalkotás minősége;
- a betegek nyaki disszekción estek át, vagy nem műtéti úton kezelték őket;
- metasztatikus betegségben szenvedő betegek.
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Kohorszok és beavatkozások
Csoport / Kohorsz |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
A kohorsz
Véletlenszerűen (121 eset) 7:3 arányban osztva a képzési és a tesztsorozatok között.
|
A fenti Resnet50 mély tanulási (DL) modell prediktív képességét validáltuk a tesztkészletben.
Az AUC és az ACC alapján a legjobb előrejelzési modellt azonosították.
A kiválasztott modell robusztusságának feltárására ROC elemzést végeztünk a külső validációs készletben.
Ezenkívül a log-rank tesztet alkalmaztuk a modell prognosztikai értékének értékelésére.
|
|
B kohorsz
Két csoportra szegmentálva a kötegelt gyűjtés alapján, amelyeket külső ellenőrzési készletként1 (n = 68) és külső ellenőrzési készletként2 (n = 130) határoztak meg.
|
A fenti Resnet50 mély tanulási (DL) modell prediktív képességét validáltuk a tesztkészletben.
Az AUC és az ACC alapján a legjobb előrejelzési modellt azonosították.
A kiválasztott modell robusztusságának feltárására ROC elemzést végeztünk a külső validációs készletben.
Ezenkívül a log-rank tesztet alkalmaztuk a modell prognosztikai értékének értékelésére.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
A modell AUC (a görbe alatti terület) értékei
Időkeret: 10 év (Ez egy retrospektív kutatás, 10 éves betegeket gyűjtünk, de az általunk megvalósított adatgyűjtés és elemzés 9 hónapig tart)
|
A modellek hatékonyságát és klinikai alkalmazhatóságát a görbe alatti terület (AUC) segítségével értékeltük.
|
10 év (Ez egy retrospektív kutatás, 10 éves betegeket gyűjtünk, de az általunk megvalósított adatgyűjtés és elemzés 9 hónapig tart)
|
Együttműködők és nyomozók
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
Elsődleges befejezés (Tényleges)
A tanulmány befejezése (Tényleges)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- SYSKY-2023-426-01
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .
Klinikai vizsgálatok a MRI
-
SpinTech, Inc.University of Iowa; University of Texas Southwestern Medical Center; Loma Linda University és más munkatársakBefejezve
-
Medic Vision Imaging Solutions LtdToborzásMRI képjavításEgyesült Államok
-
Hillel Yaffe Medical CenterMedic Vision Imaging SolutionsToborzásMRI képjavításIzrael
-
Centre Hospitalier Universitaire de NīmesToborzás
-
PfizerBefejezveMRI szedációEgyesült Államok, Japán
-
University of UtahVisszavontMRI vizsgálatokEgyesült Államok
-
Rennes University HospitalToborzás
-
Fondation Ophtalmologique Adolphe de RothschildToborzás