結腸直腸癌における肺転移の AI 予測モデルとリスク層別化
2023年4月5日 更新者：Xishan Wang、Peking Union Medical College
非常に不均衡なデータからの結腸直腸癌における肺転移の人工知能予測モデルと生存リスク層別化の開発と検証
バックグラウンド：
臨床医の診断と最適な治療の意思決定を支援するために、結腸直腸癌 (CRC) 患者の肺転移 (LM) の人工知能予測モデルの開発と検証を試みました。
方法：
Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) データベースからの 46037 人の CRC 患者と、多施設の外部検証セットからの 2779 人の CRC 患者の臨床病理学的特徴が遡及的に収集されました。 単変量解析および多変量解析による特徴選択の後、ロジスティック回帰、K 最近傍点、サポート ベクター マシン、決定木、ランダム フォレスト、およびバランス ランダム フォレスト (BRF) を含む 6 つの機械学習 (ML) モデルが開発され、 LM 予測。 最高のパフォーマンスを持つ最適化モデルは、臨床予測因子と比較されました。 さらに、リスクスコアによって階層化されたLM患者が生存分析に利用されました。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (実際)
2779
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
なし
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
CRCの初回診断が病理学的に確認された患者
説明
包含基準:
- CRCの初回診断が病理学的に確認された患者
除外基準:
- (1) 複数の原発性癌または他の悪性腫瘍を有する患者; (2) 剖検または死亡診断書によって特定された患者。 (3) 臨床データ値が不確かな患者
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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検証セット 1
検証セット 1 は、2016 年 1 月 1 日から 2020 年 12 月 31 日までの間に、中国医学科学院がん病院および北京連合医科大学で診断および治療された CRC 患者で構成されました。
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患者の治療場所
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検証セット 2
検証セット 2 は、2016 年 1 月 1 日から 2020 年 12 月 31 日の間にハルビン医科大学の第二附属病院で診断および治療された CRC 患者で構成されていました。
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患者の治療場所
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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肺転移
時間枠：研究完了まで、平均3ヶ月
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肺転移と診断されました
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研究完了まで、平均3ヶ月
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2016年1月1日
一次修了 (実際)
2020年12月31日
研究の完了 (実際)
2020年12月31日
試験登録日
最初に提出
2023年4月5日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年4月5日
最初の投稿 (実際)
2023年4月18日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年4月18日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年4月5日
最終確認日
2023年4月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。