- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04840056
Previsione del cancro gastrico nella metaplasia intestinale e nella gastrite atrofica (GIMA)
Previsione del cancro gastrico nella metaplasia intestinale e nella gastrite atrofica - Applicazione dell'intelligenza artificiale in istologia e dati clinici
Gli obiettivi primari di questo studio sono:
- Per identificare i fattori clinici o istologici associati allo sviluppo del cancro gastrico nei pazienti con IM e AG
- Stabilire un algoritmo di apprendimento automatico per la previsione dei futuri rischi di cancro gastrico e la stratificazione del rischio individuale in pazienti con IM e AG
Panoramica dello studio
Stato
Descrizione dettagliata
Questo è uno studio retrospettivo in due parti che include una parte di dati clinici e una parte di patologia. Una coorte di formazione sarà sviluppata da circa il 70% dei casi inclusi. Sarà seguito da una coorte di convalida con i casi rimanenti.
I dati clinici saranno raccolti in modo retrospettivo utilizzando il Clinical Data Analysis and Reporting System (CDARS) e il Clinical management System (CMS). Una coorte a livello di cluster (New Territories East Cluster, NTEC) composta da pazienti con storia di IM e AG gastrici istologicamente provati sarà identificata e inclusa per la successiva analisi. Il periodo di raccolta dei dati per i dati retrospettivi sarà 2000-2020.
I vetrini istologici verranno recuperati in modo retrospettivo quando disponibili (all'interno di NTEC). La tecnica di imaging dell'intero vetrino sarà utilizzata per lo sviluppo di coorti di addestramento e convalida con algoritmi di apprendimento automatico nella parte patologica.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Felix Sia
- Numero di telefono: +85226370428
- Email: felix.sia@cuhk.edu.hk
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Thomas Lam
- Numero di telefono: +85226370428
- Email: thomas.lam@cuhk.edu.hk
Luoghi di studio
-
-
New Territories
-
Shatin, New Territories, Hong Kong
- Reclutamento
- Prince of Wales Hospital
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
I dati clinici saranno raccolti in modo retrospettivo utilizzando il Clinical Data Analysis and Reporting System (CDARS) e il Clinical management System (CMS). Una coorte a livello di cluster (New Territories East Cluster, NTEC) composta da pazienti con storia di IM e AG gastrici istologicamente provati sarà identificata e inclusa per la successiva analisi. Il periodo di raccolta dei dati per i dati retrospettivi sarà 2000-2020.
I vetrini istologici verranno recuperati in modo retrospettivo quando disponibili (all'interno di NTEC). La tecnica di imaging dell'intero vetrino sarà utilizzata per lo sviluppo di coorti di addestramento e convalida con algoritmi di apprendimento automatico nella parte patologica.
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Adulti >= 18 anni di età
- Gastrite atrofica istologicamente provata o metaplasia intestinale (all'antro e/o al corpo e/o all'angolo dello stomaco)
Criteri di esclusione:
- nessuno
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
|---|
|
Metaplasia intestinale
paziente con storia di metaplasia intestinale gastrica istologicamente provata
|
|
Gastrite atrofica
paziente con anamnesi di gastrite atrofica istologicamente provata
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Cancro gastrico e displasia gastrica
Lasso di tempo: 20 anni
|
L'endpoint primario è l'incidenza del cancro gastrico (di tipo intestinale) e della displasia gastrica (displasia di basso e alto grado).
|
20 anni
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Accuratezza complessiva del modello di machine learning
Lasso di tempo: 20 anni
|
Verrà valutata l'accuratezza complessiva dei modelli di machine learning
|
20 anni
|
|
Sensibilità del modello di machine learning
Lasso di tempo: 20 anni
|
Verrà valutata la sensibilità del modello di machine learning
|
20 anni
|
|
Specificità del modello di machine learning
Lasso di tempo: 20 anni
|
Verrà valutata la specificità del modello di machine learning
|
20 anni
|
|
Valore predittivo positivo del modello di machine learning
Lasso di tempo: 20 anni
|
Verrà valutato il valore predittivo positivo del modello di machine learning
|
20 anni
|
|
Valore predittivo negativo del modello di machine learning
Lasso di tempo: 20 anni
|
Verrà valutato il valore predittivo negativo del modello di apprendimento automatico
|
20 anni
|
|
Area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore del modello di apprendimento automatico
Lasso di tempo: 20 anni
|
Verrà valutata l'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore del modello di apprendimento automatico
|
20 anni
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
- Malattie dell'apparato digerente
- Processi patologici
- Neoplasie
- Neoplasie per sede
- Neoplasie gastrointestinali
- Neoplasie dell'apparato digerente
- Malattie gastrointestinali
- Malattie dello stomaco
- Gastroenterite
- Condizioni patologiche, anatomiche
- Neoplasie allo stomaco
- Gastrite
- Atrofia
- Metaplasia
- Gastrite, atrofica
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2021.082
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Descrizione del piano IPD
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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