Screening del cancro colorettale a esordio giovanile basato sull’intelligenza artificiale
Applicazione dell'intelligenza artificiale per lo screening del cancro del colon-retto a esordio giovanile basato su cartelle cliniche elettroniche
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Hubei
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Wuhan, Hubei, Cina, 430060
- Renmin Hospital of Wuhan University
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Nuova diagnosi di CRC (gruppo YOCRC)
- Età tra 18 e 49 anni al momento della diagnosi (gruppo YOCRC)
- Mai ricevuto alcun trattamento correlato al CRC (gruppo YOCRC)
- Nessun CRC confermato mediante colonscopia o patologia (gruppo non YOCRC)
- Età tra 18 e 49 anni (gruppo non YOCRC)
Criteri di esclusione:
- Degenza ospedaliera inferiore a 24 ore o con emocromo completo incompleto
- Pazienti con malattia infiammatoria intestinale o sindromi ereditarie del CRC
- Storia di altri tipi di tumore maligno primario e altri motivi che li hanno resi non idonei all'arruolamento
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
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Pazienti con cancro del colon-retto a esordio giovanile
Ai pazienti è stato diagnosticato un cancro del colon-retto a esordio giovanile dopo aver ricevuto un esame colonscopico.
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Questo studio ha utilizzato dati clinici e un modello di apprendimento automatico per lo screening del cancro del colon-retto a esordio giovanile.
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Pazienti senza cancro del colon-retto a esordio giovanile
I pazienti sono stati esclusi dal cancro del colon-retto a esordio giovanile dopo aver ricevuto un esame colonscopico.
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Questo studio ha utilizzato dati clinici e un modello di apprendimento automatico per lo screening del cancro del colon-retto a esordio giovanile.
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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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Le prestazioni dei modelli di screening del machine learning
Lasso di tempo: fino al completamento degli studi, in media 1 anno
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Le prestazioni dei modelli di screening del cancro del colon-retto a esordio giovanile saranno valutate calcolando l'area sotto la curva ROC (Receiver Operating Characteristic) (AUC), accuratezza, richiamo, specificità, valore predittivo negativo (NPV), valore predittivo positivo (PPV o chiamata Precisione).
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fino al completamento degli studi, in media 1 anno
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Cattedra di studio: Dong Weiguo, PhD, Renmin Hospital of Wuhan University
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- Weiguo Dong
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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