Studio osservazionale prospettico per prevedere la mucosite orale grave associata alla chemioradioterapia nel carcinoma rinofaringeo basato sul deep learning
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Fang-Yun Xie, M.D.
- Numero di telefono: +8613902205880
- Email: xiefy@sysucc.org.cn
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Pu-Yun OuYang, M.D.
- Numero di telefono: +8618565382769
- Email: ouyangpy@sysucc.org.cn
Luoghi di studio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Cina, 510060
- Reclutamento
- Sun Yat-sen University Cancer Center
-
Contatto:
- Fang-Yun Xie, professor
- Numero di telefono: +86-20-87342926
- Email: xiefy@sysucc.org.cn
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Diagnosi iniziale, diagnosi istologica patologica, il tipo patologico è il carcinoma non cheratosico (secondo la classificazione patologica dell'OMS).
- Radioterapia iniziale ad intensità modulata (radioterapia ad intensità modulata, IMRT).
- Non è stata ricevuta alcuna radioterapia precedente.
Criteri di esclusione:
- Pazienti con carcinoma nasofaringeo ricorrente.
- Non è possibile ottenere il piano di radioterapia.
- Storia precedente di tumore maligno; precedente radioterapia.
- La lesione primaria e le lesioni metastatiche cervicali hanno ricevuto un trattamento chirurgico (ad eccezione del trattamento diagnostico).
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Standard di punteggio per le reazioni acute alle radiazioni RTOG/EROTC
Lasso di tempo: attraverso la radioterapia, in media 7 settimane
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Le registrazioni della tossicità della reazione della mucosa orale nei pazienti sono condotte da oncologi formati professionalmente
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attraverso la radioterapia, in media 7 settimane
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Fang-Yun Xie, M.D., Sun Yat-sen University
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Wolden SL, Chen WC, Pfister DG, Kraus DH, Berry SL, Zelefsky MJ. Intensity-modulated radiation therapy (IMRT) for nasopharynx cancer: update of the Memorial Sloan-Kettering experience. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2006 Jan 1;64(1):57-62. doi: 10.1016/j.ijrobp.2005.03.057. Epub 2005 Jun 2.
- Li K, Yang L, Hu QY, Chen XZ, Chen M, Chen Y. Oral Mucosa Dose Parameters Predicting Grade >/=3 Acute Toxicity in Locally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma Patients Treated With Concurrent Intensity-Modulated Radiation Therapy and Chemotherapy: An Independent Validation Study Comparing Oral Cavity versus Mucosal Surface Contouring Techniques. Transl Oncol. 2017 Oct;10(5):752-759. doi: 10.1016/j.tranon.2017.06.011. Epub 2017 Jul 21.
- Elad S, Yarom N, Zadik Y, Kuten-Shorrer M, Sonis ST. The broadening scope of oral mucositis and oral ulcerative mucosal toxicities of anticancer therapies. CA Cancer J Clin. 2022 Jan;72(1):57-77. doi: 10.3322/caac.21704. Epub 2021 Oct 29.
- Soutome S, Yanamoto S, Nishii M, Kojima Y, Hasegawa T, Funahara M, Akashi M, Saito T, Umeda M. Risk factors for severe radiation-induced oral mucositis in patients with oral cancer. J Dent Sci. 2021 Oct;16(4):1241-1246. doi: 10.1016/j.jds.2021.01.009. Epub 2021 Feb 9.
- Li PJ, Li KX, Jin T, Lin HM, Fang JB, Yang SY, Shen W, Chen J, Zhang J, Chen XZ, Chen M, Chen YY. Predictive Model and Precaution for Oral Mucositis During Chemo-Radiotherapy in Nasopharyngeal Carcinoma Patients. Front Oncol. 2020 Nov 5;10:596822. doi: 10.3389/fonc.2020.596822. eCollection 2020.
- Gabrys HS, Buettner F, Sterzing F, Hauswald H, Bangert M. Design and Selection of Machine Learning Methods Using Radiomics and Dosiomics for Normal Tissue Complication Probability Modeling of Xerostomia. Front Oncol. 2018 Mar 5;8:35. doi: 10.3389/fonc.2018.00035. eCollection 2018.
- Zhen X, Chen J, Zhong Z, Hrycushko B, Zhou L, Jiang S, Albuquerque K, Gu X. Deep convolutional neural network with transfer learning for rectum toxicity prediction in cervical cancer radiotherapy: a feasibility study. Phys Med Biol. 2017 Oct 12;62(21):8246-8263. doi: 10.1088/1361-6560/aa8d09.
- Ibragimov B, Toesca D, Chang D, Yuan Y, Koong A, Xing L. Development of deep neural network for individualized hepatobiliary toxicity prediction after liver SBRT. Med Phys. 2018 Oct;45(10):4763-4774. doi: 10.1002/mp.13122. Epub 2018 Sep 10.
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Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
- Malattie dell'apparato digerente
- Neoplasie per tipo istologico
- Neoplasie
- Neoplasie per sede
- Neoplasie, ghiandolari ed epiteliali
- Malattie gastrointestinali
- Gastroenterite
- Neoplasie faringee
- Neoplasie otorinolaringoiatriche
- Neoplasie della testa e del collo
- Malattie nasofaringee
- Malattie faringee
- Malattie stomatognatiche
- Malattie otorinolaringoiatriche
- Malattie della bocca
- Neoplasie nasofaringee
- Carcinoma
- Carcinoma rinofaringeo
- Mucosite
- Stomatite
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- B2022-420-Y01
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