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Ovarian Cancer Individualized Scoring System Scoring System (OCISS)

9 agosto 2022 aggiornato da: Sherif Abdelkarim Mohammed Shazly, Assiut University

Ovarian Cancer Individualized Scoring System (OCISS) for Prediction of Ovarian Cancer Prognosis

This project aims at creating an individualized prognostic model using patient characteristics and disease features to determine disease prognosis using machine learning technology. The model can be used to determine the optimal management plan per patient in priori and highlight risk and timing of disease recurrence.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Descrizione dettagliata

Ovarian cancer (OC) is one of the most common types of malignant tumors and the eighth cause of cancer-related mortality in women.[1] Among gynecological cancers, it is ranked the third following cervical and uterine cancers and is associated with the worst prognosis

[1]. Globally, there are 313,959 new cases and 207,252 deaths of OC annually [1].

Compared to breast cancer, OC is approximately three times more lethal [2]. The high mortality rate of OC is attributed to the capacious anatomical space through which the tumor can grow before it causes significant symptoms, growth of the tumor within abdominal cavity rendering spread of malignant cells widespread and prompt, direct lymphatic drainage to aortic lymph nodes, lack of specific diagnostic symptoms, and unavailability of an efficient screening strategy [3,4]. Symptoms of OC are nonspecific and include vague abdominal pain, abdominal bloating, urinary frequency, early satiety, feeling full, or changes in bowel habits, most of which mimic common gastrointestinal symptoms [5]. Risk factors of OC include obesity, old age, smoking, genetic predisposition, and endometriosis [6,7]. FIGO staging is considered the standard classification system that determines prognosis and management of newly diagnosed OC. However, there are numerous gaps in this staging system that would limit interpretation of clinically relevant data [8]. For instance, the staging system does not consider crucial disease prognostic factors, such as histological type and grade, which are usually considered separately based on available evidence and internal policies. This multi-layer guidance adds to the complexity of decision making. Similarly, personalized management is overlooked since these staging systems do not appreciate individual characteristics such as age, menopausal states, comorbidities, and genetic predisposition. All patients with positive lymph nodes are grouped into a single stage in FIGO staging system, which creates a very diverse group of patients with highly variable survival rates [9]. Management of ovarian cancer is surgical and comprises bilateral sapling-oophorectomy, total abdominal hysterectomy , and infracolic omentectomy. Additional surgical steps and neoadjuvant therapy are potentially determined by disease characteristics. Extent of surgery and neoadjuvant treatment is directly related to postoperative comorbidities and contributes to long term prognosis.

[10]. Therefore, development of an individualized prognostic and decision-making system, based on large multicenter studies, would facilitate accurate prediction of disease prognosis and determination of individualized management strategy.

The study will comprise at least 8 international cancer centers. Data of patients, newly diagnosed with OC between January 2010 and December 2016, will be retrospectively collected. Therefore, a follow-up of at least 5 years would be granted. All women who will be diagnosed with primary ovarian cancer at any stage, of all histological types and grades eligible for the study. All contributing centers should acquire institutional review board (IRB) approval prior to data collection.

Inclusion criteria:

  • Women diagnosed with ovarian cancer between January 2010 and December 2016.
  • Primary non-recurrent diagnosis of ovarian cancer.
  • Women should be diagnosed and managed by the corresponding center.
  • Patients with adequate clinical and pathological data

Exclusion criteria:

  • Inadequate information and follow-up for at least 5 years.
  • Authorization to use anonymous patient data for research purposes. Data will be collected using an excel spreadsheet designed for this study and shared among contributing centers. Data include patients' demographics such as age, parity, body mass index, ethnicity, smoking index, contraception method, menopausal status, medical comorbidities [coronary artery disease, diabetes on insulin, hypertension, chronic renal 3 disease, chronic lung disease, thyroid dysfunction], preoperative imaging [cancer stage, involvement of ovaries, surface involvement, uterine involvement, tubal involvement, inguinal lymph nodes (number, largest diameter), extra abdominal lymph nodes (size and enlargement), abdominal invasion (omental deposits > 2cm, peritoneal carcinomatosis), other pelvic invasion], positive cytology, grade (high/low), pleural effusion and cytology, ascites, performance status, histological type, biomarkers, BRCA I and II (germline or somatic), and serum albumin level. Details of management plan will be collected including treatment approach [Time from diagnosis to surgery, Surgical approach, PA lymphadenectomy (systematic, selective, none)], chemotherapy [systematic or intraperitoneal], and other treatments given.

Treatment outcomes such as complications, debulking success, spill, nodal metastasis, microscopic peritoneal metastasis, microscopic omental metastasis, response to chemotherapy, and CA 125 changes will be included. Data will not include any identifiable information.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

1000

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

Luoghi di studio

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

Età idonea allo studio

Da 18 anni a 80 anni (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Sessi ammissibili allo studio

Femmina

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

All women who will be diagnosed with primary ovarian cancer at any stage, of all histological types and grades eligible for the study

Descrizione

Inclusion Criteria:

  • Women diagnosed with ovarian cancer between January 2010 and December 2016.

    • Primary non-recurrent diagnosis of ovarian cancer.
    • Women should be diagnosed and managed by the corresponding center.
    • Patients with adequate clinical and pathological data

Exclusion Criteria:

  • • Inadequate information and follow-up for at least 5 years.

    • Authorization to use anonymous patient data for research purposes.

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

  • Modelli osservazionali: Coorte
  • Prospettive temporali: Retrospettiva

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Cancer-specific survival (CSS) rate at 5 years
Lasso di tempo: Within 5 years after diagnosis of ovarian cancer
Percentage of women newly diagnosed with ovarian cancer who do not die from ovarian cancer after 5 years
Within 5 years after diagnosis of ovarian cancer
Cancer-specific survival (CSS) rate at 3 years
Lasso di tempo: Within 3 years after diagnosis of ovarian cancer
Percentage of women newly diagnosed with ovarian cancer who do not die from ovarian cancer after 3 years
Within 3 years after diagnosis of ovarian cancer

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Recurrence-free survival (RFS) rate at 5 years
Lasso di tempo: Within 5 years of diagnosis of ovarian cancer
Percentage of newly diagnosed women who do not experience disease recurrence during follow-up
Within 5 years of diagnosis of ovarian cancer
Recurrence-free survival (RFS) rate at 3 years
Lasso di tempo: Within 3 years of diagnosis of ovarian cancer
Percentage of newly diagnosed women who do not experience disease recurrence during follow-up
Within 3 years of diagnosis of ovarian cancer

Collaboratori e investigatori

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

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

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 (Anticipato)

11 novembre 2022

Completamento primario (Anticipato)

11 agosto 2023

Completamento dello studio (Anticipato)

22 novembre 2023

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

9 agosto 2022

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

9 agosto 2022

Primo Inserito (Effettivo)

11 agosto 2022

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

11 agosto 2022

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

9 agosto 2022

Ultimo verificato

1 agosto 2022

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

Indeciso

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

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