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Firma di deep learning per la previsione della risposta patologica completa alla chemioimmunoterapia neoadiuvante nel carcinoma polmonare non a piccole cellule

27 giugno 2023 aggiornato da: Chang Chen, Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Un'integrazione di una firma di deep learning basata su tomografia computerizzata/tomografia a emissione di positroni/intera diapositiva (CT/PET/WSI) per prevedere la risposta patologica completa alla chemioimmunoterapia neoadiuvante nel carcinoma polmonare non a piccole cellule: uno studio multicentrico

Lo scopo di questo studio è valutare le prestazioni di una firma di deep learning basata su CT/PET/WSI per prevedere la risposta patologica completa alla chemioimmunoterapia neoadiuvante nel carcinoma polmonare non a piccole cellule

Panoramica dello studio

Stato

Stato

Indica lo stato di reclutamento attuale o lo stato di accesso ampliato.
Reclutamento

Condizioni

Condizioni

La malattia, il disturbo, la sindrome, la malattia o la lesione oggetto di studio. Su ClinicalTrials.gov, le condizioni possono includere anche altri problemi relativi alla salute, come la durata della vita, la qualità della vita e i rischi per la salute.

Intervento / Trattamento

Intervento / Trattamento

Un processo o un'azione che è al centro di uno studio clinico. Gli interventi includono farmaci, dispositivi medici, procedure, vaccini e altri prodotti sperimentali o già disponibili. Gli interventi possono anche includere approcci non invasivi, come l'educazione o la modifica della dieta e dell'esercizio fisico.

Tipo di studio

Tipo di studio

Descrive la natura di uno studio clinico. I tipi di studio includono studi interventistici (chiamati anche studi clinici), studi osservazionali (compresi i registri dei pazienti) e accesso allargato.
Osservativo

Iscrizione (Stimato)

Iscrizione

Il numero di partecipanti a uno studio clinico. L'iscrizione "anticipata" è il numero target di partecipanti di cui i ricercatori hanno bisogno per lo studio.
100

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

  • Cina
    • Guizhou
      • Zunyi, Guizhou, Cina
        • Reclutamento
        • Affiliated Hospital of Zunyi Medical University
        • Contatto:
    • Jiangxi
      • Nanchang, Jiangxi, Cina
        • Reclutamento
        • The First Affiliated Hospital of Nanchang University
        • Contatto:
    • Zhejiang
      • Ningbo, Zhejiang, Cina
        • Reclutamento
        • Ningbo HwaMei Hospital
        • Contatto:

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Criteri di ammissibilità

I requisiti chiave che devono soddisfare le persone che vogliono partecipare a uno studio clinico o le caratteristiche che devono avere. I criteri di ammissibilità sono costituiti sia da criteri di inclusione (necessari a una persona per partecipare allo studio) sia da criteri di esclusione (che impediscono a una persona di partecipare). I tipi di criteri di ammissibilità includono se uno studio accetta volontari sani, ha requisiti di età o gruppo di età o è limitato dal sesso.

Età idonea allo studio

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

N/A

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

NSCLC in stadio I-III resecato dopo chemioimmunoterapia neoadiuvante

Descrizione

Criterio di inclusione:

  1. Età compresa tra 20 e 75 anni;
  2. Pazienti sottoposti a chirurgia curativa dopo chemioimmunoterapia neoadiuvante per NSCLC;
  3. Ottenuto il consenso informato scritto.

Criteri di esclusione:

  1. Dati immagine mancanti;
  2. Malattia patologica N3.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misure di risultato primarie

Nel protocollo di uno studio clinico, la misura dell'esito pianificato più importante per valutare l'effetto di un intervento/trattamento. La maggior parte degli studi clinici ha una misura di esito primaria, ma alcuni ne hanno più di una.
Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore
Lasso di tempo: 2023.5.1-2023.10.31
L'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore (ROC) del modello di deep learning nella previsione della risposta patologica completa (CPR). La RCP è stata definita come assenza di tumore residuo sia nel tumore primario resecato che nei linfonodi. I pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule sottoposti a chemioimmunoterapia neoadiuvante raggiungeranno la RCP o la non RCP, che può essere confermata dall'esame patologico dopo la resezione chirurgica. E il modello produrrà il valore predittivo (RCP/non-RCP) per ciascun paziente sottoposto a chemioimmunoterapia neoadiuvante.
2023.5.1-2023.10.31

Misure di risultato secondarie

Misure di risultato secondarie

Nel protocollo di uno studio clinico, una misura dell'esito pianificato che non è importante quanto la misura dell'esito primario per valutare l'effetto di un intervento ma è comunque di interesse. La maggior parte degli studi clinici ha più di una misura di esito secondaria.
Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Sensibilità
Lasso di tempo: 2023.5.1-2023.10.31
La sensibilità del modello di deep learning nel predire la risposta patologica completa. La RCP è stata definita come assenza di tumore residuo sia nel tumore primario resecato che nei linfonodi. I pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule sottoposti a chemioimmunoterapia neoadiuvante raggiungeranno la RCP o la non RCP, che può essere confermata dall'esame patologico dopo la resezione chirurgica. E il modello produrrà il valore predittivo (RCP/non-RCP) per ciascun paziente sottoposto a chemioimmunoterapia neoadiuvante.
2023.5.1-2023.10.31

Altre misure di risultato

Altre misure di risultato

Per gli studi clinici, una misurazione pianificata descritta nel protocollo utilizzata per determinare l'effetto di un intervento/trattamento sui partecipanti. Per gli studi osservazionali, una misurazione o un'osservazione utilizzata per descrivere modelli di malattie o tratti o associazioni con esposizioni, fattori di rischio o trattamento. I tipi di misure di esito includono la misura dell'esito primario e la misura dell'esito secondario.
Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Specificità
Lasso di tempo: 2023.5.1-2023.10.31
La specificità del modello di deep learning nella previsione della risposta patologica completa. La RCP è stata definita come assenza di tumore residuo sia nel tumore primario resecato che nei linfonodi. I pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule sottoposti a chemioimmunoterapia neoadiuvante raggiungeranno la RCP o la non RCP, che può essere confermata dall'esame patologico dopo la resezione chirurgica. E il modello produrrà il valore predittivo (RCP/non-RCP) per ciascun paziente sottoposto a chemioimmunoterapia neoadiuvante.
2023.5.1-2023.10.31
Valore predittivo positivo
Lasso di tempo: 2023.5.1-2023.10.31
Il valore predittivo positivo del modello di deep learning nella previsione della risposta patologica completa. La RCP è stata definita come assenza di tumore residuo sia nel tumore primario resecato che nei linfonodi. I pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule sottoposti a chemioimmunoterapia neoadiuvante raggiungeranno la RCP o la non RCP, che può essere confermata dall'esame patologico dopo la resezione chirurgica. E il modello produrrà il valore predittivo (RCP/non-RCP) per ciascun paziente sottoposto a chemioimmunoterapia neoadiuvante.
2023.5.1-2023.10.31
Valore predittivo negativo
Lasso di tempo: 2023.5.1-2023.10.31
Il valore predittivo negativo del modello di deep learning nella previsione della risposta patologica completa. La RCP è stata definita come assenza di tumore residuo sia nel tumore primario resecato che nei linfonodi. I pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule sottoposti a chemioimmunoterapia neoadiuvante raggiungeranno la RCP o la non RCP, che può essere confermata dall'esame patologico dopo la resezione chirurgica. E il modello produrrà il valore predittivo (RCP/non-RCP) per ciascun paziente sottoposto a chemioimmunoterapia neoadiuvante.
2023.5.1-2023.10.31
Precisione
Lasso di tempo: 2023.5.1-2023.10.31
L'accuratezza del modello di deep learning nella previsione della risposta patologica completa. La RCP è stata definita come assenza di tumore residuo sia nel tumore primario resecato che nei linfonodi. I pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule sottoposti a chemioimmunoterapia neoadiuvante raggiungeranno la RCP o la non RCP, che può essere confermata dall'esame patologico dopo la resezione chirurgica. E il modello produrrà il valore predittivo (RCP/non-RCP) per ciascun paziente sottoposto a chemioimmunoterapia neoadiuvante.
2023.5.1-2023.10.31

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Sponsor

L'organizzazione o la persona che avvia lo studio e che ha autorità e controllo sullo studio.
Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

Collaboratori

Collaboratori

Un'organizzazione diversa dallo sponsor che fornisce supporto per uno studio clinico. Questo supporto può includere attività relative al finanziamento, alla progettazione, all'implementazione, all'analisi dei dati o al reporting.
Zunyi Medical College
Ningbo HwaMei Hospital, Zhejiang, China
The First Affiliated Hospital of Nanchang University, Jiangxi, China

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

Inizio studio

La data effettiva in cui il primo partecipante è stato arruolato in uno studio clinico. La data di inizio dello studio "prevista" è la data che i ricercatori pensano sarà la data di inizio dello studio.
1 maggio 2023

Completamento primario (Stimato)

Completamento primario

La data in cui l'ultimo partecipante a uno studio clinico è stato esaminato o ha ricevuto un intervento per raccogliere i dati finali per la misura dell'esito primario. Il fatto che lo studio clinico sia terminato secondo il protocollo o sia stato interrotto non influisce su questa data. Per gli studi clinici con più di una misura di esito primario con diverse date di completamento, questo termine si riferisce alla data in cui la raccolta dei dati è completata per tutte le misure di esito primario. La data di completamento principale "prevista" è la data che i ricercatori ritengono sarà la data di completamento principale per lo studio.
31 ottobre 2023

Completamento dello studio (Stimato)

Completamento dello studio

La data in cui l'ultimo partecipante a uno studio clinico è stato esaminato o ha ricevuto un intervento/trattamento per raccogliere i dati finali per le misure di esito primarie, le misure di esito secondarie e gli eventi avversi (ovvero l'ultima visita dell'ultimo partecipante). La data di completamento dello studio "prevista" è la data che i ricercatori ritengono sarà la data di completamento dello studio.
31 ottobre 2023

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

Primo inviato

La data in cui lo sponsor o il ricercatore dello studio ha inviato per la prima volta un record di studio a ClinicalTrials.gov. In genere c'è un ritardo di alcuni giorni tra la prima data di invio e la disponibilità del record su ClinicalTrials.gov (la prima data di invio).
12 maggio 2023

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

La data in cui lo sponsor dello studio o il ricercatore invia per la prima volta un record di studio che è coerente con i criteri di revisione del controllo di qualità (QC) della National Library of Medicine (NLM). Lo sponsor o lo sperimentatore potrebbe dover rivedere e inviare un record di studio una o più volte prima che i criteri di revisione QC di NLM siano soddisfatti. È responsabilità dello sponsor o dello sperimentatore garantire che il record dello studio sia coerente con i criteri di revisione QC NLM.
27 giugno 2023

Primo Inserito (Effettivo)

Primo Inserito

La data in cui il record dello studio è stato disponibile per la prima volta su ClinicalTrials.gov dopo la conclusione della revisione del controllo di qualità (QC) della National Library of Medicine (NLM). In genere c'è un ritardo di alcuni giorni tra la data in cui lo sponsor dello studio o lo sperimentatore ha presentato il record dello studio e la prima data pubblicata.
29 giugno 2023

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

Ultimo aggiornamento pubblicato

La data più recente in cui le modifiche al record di uno studio sono state rese disponibili su ClinicalTrials.gov. Potrebbe esserci un ritardo tra il momento in cui le modifiche sono state inviate a ClinicalTrials.gov dallo sponsor o dallo sperimentatore dello studio (data di invio dell'ultimo aggiornamento) e la data di pubblicazione dell'ultimo aggiornamento.
29 giugno 2023

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

La data più recente in cui lo sponsor dello studio o il ricercatore ha presentato modifiche a un record di studio che sono coerenti con i criteri di revisione del controllo di qualità (QC) della National Library of Medicine (NLM). È responsabilità dello sponsor o dello sperimentatore garantire che il record dello studio sia coerente con i criteri di revisione QC NLM.
27 giugno 2023

Ultimo verificato

Ultimo verificato

La data più recente in cui lo sponsor dello studio o il ricercatore ha confermato che le informazioni su uno studio clinico su ClinicalTrials.gov sono accurate e aggiornate. Se uno studio con stato di reclutamento di reclutamento; non ancora reclutamento; o attivo, non reclutamento non è stato confermato negli ultimi 2 anni, lo stato di reclutamento dello studio viene mostrato come sconosciuto.
1 giugno 2023

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

Altri numeri di identificazione dello studio

Identificatori o numeri ID diversi dal numero NCT assegnati a uno studio clinico dallo sponsor, dai finanziatori o da altri dello studio. Questi numeri possono includere identificatori univoci di altri registri di sperimentazione e numeri di sovvenzioni del National Institutes of Health.
  • DLCPR

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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