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The Research of Constructing a Risk Assessment Model for Gastric Cancer Based on Machine Learning

Based on the gastric cancer database established earlier, this project explored the PG standard suitable for Chinese people, and further explored the establishment of machine learning model to stratify gastric cancer risk in the population, guide the frequency of gastroscopy screening, and extract important gastric cancer risk factors from it.Establish electronic health records of gastric organs, track the development and outcome of gastric diseases through deep learning method, in order to predict the development and outcome of gastric diseases;Then, the simulation hypothesis deductive method is used to compare the outcomes that may be caused by different lifestyles with the help of deep learning model, so as to guide patients to develop a better lifestyle and explore the establishment of health management paths for gastric cancer patients and high-risk groups in China.

연구 개요

상태

모병

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (예상)

5000

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 연락처 백업

  • 이름: Yi Zhao, Master

연구 장소

      • Hangzhou, 중국
        • 모병
        • Zhejiang Provincial Hospital Of Traditional Chinese Medicine
        • 연락하다:
          • Xuan Huang
      • Ningbo, 중국
        • 모병
        • Ningbo cadres health center
        • 연락하다:
          • Tong Huang

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

25년 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

consecutive subjects who underwent regular health checkup at nine International Healthcare

설명

Inclusion Criteria:

  • 1) intention to undergo gastroscopy during health checkup examination; and 2) 25-75 years of age

Exclusion Criteria:

  • 1) a history of gastric ulcer, gastric polyp, or GC; 2) a history of gastrectomy; 3) treatment with a proton pump inhibitor in the last month; 4) contraindications to gastroscopy; 5) a history of Hp eradication; 6) a history of abdominal pain, abdominal distention, belching, acid reflux, nausea and other digestive tract symptoms within 1 month or 67) incomplete data.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
위암
diagnostic value of pepsinogen for severe atrophy and gastric cancer
non-atrophic gastritis
OLGA-0 group;OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
mild-moderate atrophic gastritis
OLGA I-II group;OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
severe atrophic gastritis
OLGA III-IV group;OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
diagnostic value of pepsinogen for severe atrophy and gastric cancer

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
pepsinogen value for precanceous lesion and Gastric cancer
기간: 1 year
pepsinogen value for precanceous lesion and Gastric cancer
1 year

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Yuling Tong, Dr., 2nd affiliated hospital of Zhejiang University, School of Medicine

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2019년 1월 1일

기본 완료 (예상)

2022년 5월 31일

연구 완료 (예상)

2022년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2021년 7월 8일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2021년 7월 8일

처음 게시됨 (실제)

2021년 7월 12일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2021년 7월 12일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2021년 7월 8일

마지막으로 확인됨

2021년 6월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

위암에 대한 임상 시험

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