Studio retrospettivo di 10 anni sul carcinoma a cellule squamose orale e maxillofacciale
Analisi clinicopatologica e prognostica del carcinoma a cellule squamose orale e maxillofacciale: uno studio retrospettivo di 10 anni in un unico centro
Introduzione: L'incidenza delle metastasi linfonodali cervicali occulte (OCLNM) è del 20%-30% nel cancro orale in stadio iniziale e nel cancro orofaringeo. Manca un metodo diagnostico accurato per prevedere le metastasi linfonodali occulte e per aiutare i chirurghi a prendere decisioni terapeutiche precise.
Obiettivo: costruire e valutare un metodo diagnostico preoperatorio per prevedere le metastasi linfonodali occulte (OCLNM) nel carcinoma a cellule squamose orale e orofaringeo in stadio iniziale (OC e OP SCC) basato su caratteristiche di deep learning (DLF) e caratteristiche radiomiche.
Metodi: Un totale di 319 pazienti con diagnosi di OC o OP SCC in stadio iniziale sono stati arruolati retrospettivamente e suddivisi in gruppi di formazione, test e validazione esterna. Le caratteristiche radiomiche tradizionali e i DLF sono stati estratti dalle loro immagini MRI. Per identificare le caratteristiche di maggior valore è stata utilizzata l'analisi dell'operatore di contrazione e selezione minima assoluta (LASSO). I modelli di previsione per OCLNM sono stati sviluppati utilizzando funzionalità radiomiche e DLF. L'efficacia dei modelli e la loro applicabilità clinica sono state valutate utilizzando l'area sotto la curva (AUC), l'analisi della curva decisionale (DCA) e l'analisi della sopravvivenza.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
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Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Cina, 510000
- Sun Yat-Sen Memorial Hospital
-
Guangzhou, Guangdong, Cina, 510000
- Sun yat-sun memorial hospital
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Carcinoma a cellule squamose orale e orofaringeo patologicamente confermato, precedentemente non trattato, con resezione radicale;
- L'esame MRI è stato eseguito due settimane prima dell'intervento chirurgico;
- In tutti i pazienti con dissezione del collo e lo stato dei linfonodi regionali è stato confermato tramite esame patologico;
- Tutti i pazienti non avevano evidenza clinica di coinvolgimento linfonodale.
Criteri di esclusione:
- Altri tumori maligni, come il carcinoma adenoideo cistico;
- una mancanza di imaging MRI completo o scarsa qualità dell'imaging MRI;
- i pazienti erano stati sottoposti a dissezione del collo o trattati in modo non chirurgico;
- pazienti con malattia metastatica.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Coorte A
Casualmente (121 casi) divisi tra i set di training e test in un rapporto 7:3.
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La capacità predittiva del modello di deep learning (DL) Resnet50 di cui sopra è stata convalidata nel set di test.
Sulla base dell'AUC e dell'ACC, è stato identificato il miglior modello di previsione.
Per esplorare la robustezza del modello selezionato, è stata eseguita l'analisi ROC nel set di validazione esterna.
Inoltre, è stato applicato il Log-rank test per valutare il valore prognostico del modello.
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Coorte B
Segmentato in due gruppi in base al batch raccolto, definiti come set di convalida esterna 1 (n = 68) e set di convalida esterna 2 (n = 130)
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La capacità predittiva del modello di deep learning (DL) Resnet50 di cui sopra è stata convalidata nel set di test.
Sulla base dell'AUC e dell'ACC, è stato identificato il miglior modello di previsione.
Per esplorare la robustezza del modello selezionato, è stata eseguita l'analisi ROC nel set di validazione esterna.
Inoltre, è stato applicato il Log-rank test per valutare il valore prognostico del modello.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Valori AUC (l'area sotto la curva) del modello
Lasso di tempo: 10 anni（Questa è una ricerca retrospettiva, raccogliamo pazienti di 10 anni, ma il progetto in cui implementiamo la raccolta e l'analisi dei dati dura 9 mesi）
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L'efficacia dei modelli e la loro applicabilità clinica sono state valutate utilizzando l'area sotto la curva (AUC)
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10 anni（Questa è una ricerca retrospettiva, raccogliamo pazienti di 10 anni, ma il progetto in cui implementiamo la raccolta e l'analisi dei dati dura 9 mesi）
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Collaboratori e investigatori
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
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
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- SYSKY-2023-426-01
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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