CRC患者の生存予測のためのBMAとダイナミックノモグラム
結腸がん患者の生存予測のための臨床医にとって使いやすいオンライン ツールの開発: 危険因子選択とダイナミック ノモグラムの平均化ベイジアン モデル
調査の概要
詳細な説明
トランスレーショナル統計は生物統計と臨床研究を統合して、研究結果を効果的に伝えます。 独立した予後因子を統合したグラフ表現であるノモグラムは、結腸直腸がん (CRC) 研究における貴重なツールです。 生存結果予測における変数選択のためのベイジアン モデルは、ベイジアン モデル平均 (BMA) を通じて利点を提供します。 この研究は、変数選択に BMA を利用し、生存予測のための臨床医に使いやすいオンライン動的ノモグラムを開発することを目的としていました。
遡及研究では、手術を受けた結腸がん患者を含むカブリーニ・モナシュ結腸直腸腫瘍データベースを利用しました。 人口統計、周術期のリスク、治療の詳細、死亡率、罹患率、生存率に関するデータが収集されました。 BMA は、生存予測に有効な危険因子を特定するためのベイジアン変数選択に使用されました。 Cox-LASSO を使用した感度分析と欠損データの補完を実行しました。 予後オンライン動的ノモグラムは、選択された危険因子と R パッケージ DynNom を使用して構築されました。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Victoria
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Melbourne、Victoria、オーストラリア、3144
- Cabrini Health
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
この研究では、患者は特定の選択基準に基づいて組み入れられた：18歳以上、結腸腺がんの診断を受けている（または同症状のポリープ切除後）、結腸がんの手術を受けたことがある。
除外基準:
直腸がん、神経内分泌腫瘍、リンパ腫の患者、および経肛門手術を受けた患者はこの研究には含まれていない。
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
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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OS
時間枠：2011-2021
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全体的な生存期間、砂糖が入ってから死亡または最後のフォローアップまでの時間
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2011-2021
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RFS
時間枠：2011-2021
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無再発生存期間、糖化から死亡までの時間、または再発のない患者の最終追跡調査。
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2011-2021
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協力者と研究者
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出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin. 2021 May;71(3):209-249. doi: 10.3322/caac.21660. Epub 2021 Feb 4.
- Siegel RL, Miller KD, Goding Sauer A, Fedewa SA, Butterly LF, Anderson JC, Cercek A, Smith RA, Jemal A. Colorectal cancer statistics, 2020. CA Cancer J Clin. 2020 May;70(3):145-164. doi: 10.3322/caac.21601. Epub 2020 Mar 5.
- Jalali A, Alvarez-Iglesias A, Roshan D, Newell J. Visualising statistical models using dynamic nomograms. PLoS One. 2019 Nov 15;14(11):e0225253. doi: 10.1371/journal.pone.0225253. eCollection 2019.
- Borumandnia N, Doosti H, Jalali A, Khodakarim S, Charati JY, Pourhoseingholi MA, Talebi A, Agah S. Nomogram to Predict the Overall Survival of Colorectal Cancer Patients: A Multicenter National Study. Int J Environ Res Public Health. 2021 Jul 21;18(15):7734. doi: 10.3390/ijerph18157734.
- Maity AK, Basu S, Ghosh S. Bayesian criterion-based variable selection. Journal of the Royal Statistical Society Series C: Applied Statistics. 2021;70(4):835-857.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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