- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05425134
Firma di deep learning per la previsione delle metastasi linfonodali occulte del carcinoma polmonare N0 clinico
Firma di deep learning basata su PET/TC per la previsione delle metastasi linfonodali occulte del carcinoma polmonare non a piccole cellule in stadio clinico N0: uno studio diagnostico prospettico multicentrico
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
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Guizhou
-
Zunyi, Guizhou, Cina
- Reclutamento
- Affiliated Hospital of ZunYi Medical University
-
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Jiangxi
-
Nanchang, Jiangxi, Cina
- Reclutamento
- The First Affiliated Hospital of Nanchang University
-
-
Shanghai
-
Yangpu, Shanghai, Cina
- Reclutamento
- Shanghai Pulmonary Hospital
-
-
Zhejiang
-
Ningbo, Zhejiang, Cina
- Reclutamento
- Ningbo HwaMei Hospital
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
(1) Partecipanti programmati per un intervento chirurgico per il riscontro radiologico di lesioni polmonari dalle scansioni TC a sezione sottile preoperatorie; (2) Il diametro massimo dell'asse corto dei linfonodi inferiore a 1 cm alla TC; (3) SUVmax dei linfonodi ilari e mediastinici inferiore a 2,5; (4) conferma patologica di NSCLC primario; (5) Età compresa tra 20 e 75 anni; (6) Ottenuto il consenso informato scritto.
Criteri di esclusione:
(1) lesioni polmonari multiple; (2) Scarsa qualità delle immagini PET-CT; (3) Partecipanti con informazioni cliniche incomplete; (4) Partecipanti che non ricevono una dissezione linfonodale sistematica; (5) Partecipanti che hanno ricevuto terapia neoadiuvante.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Coorte
- Prospettive temporali: Prospettiva
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore
Lasso di tempo: 2022.1-2023.12
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Area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore
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2022.1-2023.12
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Sensibilità Sensibilità
Lasso di tempo: 2022.1-2023.12
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Sensibilità
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2022.1-2023.12
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Specificità
Lasso di tempo: 2022.1-2023.12
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Specificità
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2022.1-2023.12
|
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Valore predittivo positivo
Lasso di tempo: 2022.1-2023.12
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Valore predittivo positivo
|
2022.1-2023.12
|
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Valore predittivo negativo
Lasso di tempo: 2022.1-2023.12
|
Valore predittivo negativo
|
2022.1-2023.12
|
|
Precisione
Lasso di tempo: 2022.1-2023.12
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Precisione
|
2022.1-2023.12
|
Collaboratori e investigatori
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (EFFETTIVO)
Completamento primario (ANTICIPATO)
Completamento dello studio (ANTICIPATO)
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 (STIMA)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- DLNMS
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (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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