人工知能 - 進行性卵巣癌における手術の最適なタイミングのための支援モデル
2026年2月23日 更新者：Shanghai Gynecologic Oncology Group
人工知能 - 進行性卵巣癌における手術の最適なタイミングを予測するための支援モデル：日当たりの良い試験と現実世界のデータの組み合わせ研究
この研究は、ランダム化比較サニートライアル（RCT）および実世界（RWD）データからのデータを統合し、マルチモーダルデータフィッティングを採用して医療人工知能モデルを構築して、原発性減熱手術（PDS）に適した患者サブグループの臨床的特性を特定します。または、間隔の大げさな手術（ID）、および進行卵巣癌の手術のさまざまなタイミングを選択するためのカットオフ値。
調査の概要
状態
積極的、募集していない
研究の種類
観察的
入学 (推定)
1025
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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
日当たりの良い研究に含まれていた患者、または日当たりの良い研究期間中（2015-2023）において、IIICまたはIVの原発性上皮卵巣癌、卵管癌、または原発性腹膜がんと新たに診断された患者
説明
包含基準：
- 18歳以上
- 日当たりの良い研究に含まれていた患者、または日当たりの良い研究期間中（2015-2023）において、IIICまたはIVの原発性上皮卵巣癌、卵管癌、または原発性腹膜がんと新たに診断された患者
- 原発性排水手術または間隔の大げさな手術を受けた
- ファーストラインの治療とフォローアップで利用可能なデータ
除外基準：
- 非上皮卵巣癌または境界腫瘍。
- 低悪性度腫瘍。
- 粘液性卵巣癌。
- 第一選択の治療とフォローアップに関するデータがありません
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 |
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コホート1-サニーRCTトライアル
日当たりの良いRCT試験で登録およびランダム化された489人の患者。
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コホート2- 実用的試験
2021年から2025年の間に新たにIIIC期またはIV期の原発性上皮性卵巣がん、卵管がん、または原発性腹膜がんと診断された536人の患者
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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 |
時間枠 |
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原発性減量手術（PDS）と間隔減量手術（IDS）の3年間の全生存率（OS）の差を予測する精度。
時間枠：3年
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3年
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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8月22日
一次修了 (推定)
2027年6月1日
研究の完了 (推定)
2027年6月1日
試験登録日
最初に提出
2025年2月18日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年2月18日
最初の投稿 (実際)
2025年2月21日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年2月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年2月23日
最終確認日
2025年2月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- SUNNY-AI
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
米国で製造され、米国から輸出された製品。
いいえ
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