초기 단계 CLL에 대한 예후 도구
초기 만성 림프구성 백혈병 환자의 예후 예측을 위한 예후 도구 개발
연구 개요
상태
정황
상세 설명
이미 존재하고 코딩된 건강 관련 개인 데이터는 Institute of Oncology Research 및 University of Eastern Piedmont의 혈액학 부서의 CLL 데이터베이스에서 소급하여 수집됩니다.
노출 변수와 최초 치료까지의 시간 사이의 조정된 연관성은 Cox 회귀에 의해 추정됩니다. 이 접근법은 최초 치료까지의 시간을 예측하기 위한 모델 개발에 활용될 무진행 생존과 독립적으로 관련된 공변량을 제공할 것입니다.
결국 치료를 받을 환자 대 결국 치료를 받지 않을 환자를 구별하는 모델 성능(c-지수 및 순 재분류 개선)은 전체 생존 기간을 예측하기 위해 검증되었지만 최초까지의 시간은 아닌 기존 예후 모델의 성능과 비교됩니다. CLL의 치료(즉, CLL-IPI, MDACC 점수, 바르셀로나-브르노 점수).
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Novara, 이탈리아, 28100
- Azienda Ospedaliera Universitaria Maggiore della Carità
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 18세 이상의 남녀 성인
- 만성 림프 구성 백혈병의 진단
- 비네 프리젠테이션 무대
- 내원시 치료가 필요 없음
- 기준 및 후속 주석의 가용성
제외 기준:
- 없음.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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훈련 코호트
위험 계층화 모델 개발을 위한 Binet A 단계의 만성 림프구성 백혈병 환자 코호트
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검증 코호트
위험 계층화 모델의 검증을 위한 Binet A 단계의 만성 림프구성 백혈병 환자 코호트
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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연구 모델의 식별력(c-index당)
기간: 최초 치료까지의 시간: 진단과 1차 치료 사이의 간격(이벤트), 치료 없이 사망(검열) 또는 치료 없이 마지막 후속 조치(검열), 최대 20년
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결국 치료될 환자 대 결국 치료되지 않을 환자를 구별하는 연구 모델 능력의 1차 종점. 모델의 식별 능력은 c-index를 계산하여 평가됩니다. 이 접근 방식을 통해 모델 정확도와 개별 환자 수준에서 결과를 구별할 수 있는 능력을 추정할 수 있습니다. 결국 치료를 받을 환자 대 결국 치료를 받지 않을 환자를 구별하는 모델 성능(순 재분류 개선)은 CLL에서 전체 생존을 예측하기 위해 검증되었지만 첫 번째 치료까지의 시간은 예측하지 못하는 기존의 예후 모델과 비교될 것입니다. 즉. CLL-IPI, MDACC 점수, 바르셀로나-브르노 점수). |
최초 치료까지의 시간: 진단과 1차 치료 사이의 간격(이벤트), 치료 없이 사망(검열) 또는 치료 없이 마지막 후속 조치(검열), 최대 20년
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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만성림프구성백혈병에 대한 임상 시험
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