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Modello di previsione AI e stratificazione del rischio per le metastasi polmonari nel cancro del colon-retto

5 aprile 2023 aggiornato da: Xishan Wang, Peking Union Medical College

Sviluppo e convalida di un modello di previsione dell'intelligenza artificiale e di una stratificazione del rischio di sopravvivenza per le metastasi polmonari nel cancro del colon-retto da dati altamente squilibrati

Sfondo:

Per assistere i medici con la diagnosi e il processo decisionale ottimale del trattamento, abbiamo tentato di sviluppare e convalidare un modello di previsione dell'intelligenza artificiale per le metastasi polmonari (LM) nei pazienti con carcinoma del colon-retto (CRC).

Metodo:

Le caratteristiche clinicopatologiche di 46037 pazienti con CRC dal database SEER (Surveillance, Epidemiology, and End Results) e 2779 pazienti con CRC da un set di convalida esterno multicentrico sono state raccolte in modo retrospettivo. Dopo la selezione delle caratteristiche mediante analisi univariate e multivariate, sono stati sviluppati e convalidati sei modelli di machine learning (ML), tra cui regressione logistica, K-nearest neighbor, support vector machine, albero decisionale, foresta casuale e foresta casuale bilanciata (BRF). Previsione LM. Il modello di ottimizzazione con le migliori prestazioni è stato confrontato con il predittore clinico. Inoltre, i pazienti con LM stratificati per punteggio di rischio sono stati utilizzati per l'analisi della sopravvivenza.

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

2779

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

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

N/A

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

pazienti con conferma patologica di una diagnosi primaria di CRC

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • pazienti con conferma patologica di una diagnosi primaria di CRC

Criteri di esclusione:

  • (1) pazienti con più tumori primari o altri tumori maligni; (2) pazienti identificati tramite autopsia o certificato di morte; e (3) pazienti con valori di dati clinici incerti

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

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
insieme di validazione 1
Il set di convalida 1 comprendeva pazienti con CRC diagnosticati e trattati tra il 1° gennaio 2016 e il 31 dicembre 2020 presso l'Accademia cinese delle scienze mediche del Cancer Hospital e il Peking Union Medical College.
Altro: Il luogo del trattamento del paziente
Il luogo del trattamento del paziente
insieme di validazione 2
Il set di convalida 2 comprendeva pazienti con CRC diagnosticati e trattati tra il 1° gennaio 2016 e il 31 dicembre 2020 presso il secondo ospedale affiliato della Harbin Medical University.
Altro: Il luogo del trattamento del paziente
Il luogo del trattamento del paziente

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
metastasi polmonari
Lasso di tempo: attraverso il completamento degli studi, una media di 3 mesi
diagnosi di metastasi polmonari
attraverso il completamento degli studi, una media di 3 mesi

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Peking Union Medical College

Collaboratori

The Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University

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 (Effettivo)

1 gennaio 2016

Completamento primario (Effettivo)

31 dicembre 2020

Completamento dello studio (Effettivo)

31 dicembre 2020

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

5 aprile 2023

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

5 aprile 2023

Primo Inserito (Effettivo)

18 aprile 2023

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

18 aprile 2023

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

5 aprile 2023

Ultimo verificato

1 aprile 2023

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • PekingUMC02

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

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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