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Ovarian Cancer Individualized Scoring System Scoring System (OCISS)

2022년 8월 9일 업데이트: Sherif Abdelkarim Mohammed Shazly, Assiut University

Ovarian Cancer Individualized Scoring System (OCISS) for Prediction of Ovarian Cancer Prognosis

This project aims at creating an individualized prognostic model using patient characteristics and disease features to determine disease prognosis using machine learning technology. The model can be used to determine the optimal management plan per patient in priori and highlight risk and timing of disease recurrence.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

상세 설명

Ovarian cancer (OC) is one of the most common types of malignant tumors and the eighth cause of cancer-related mortality in women.[1] Among gynecological cancers, it is ranked the third following cervical and uterine cancers and is associated with the worst prognosis

[1]. Globally, there are 313,959 new cases and 207,252 deaths of OC annually [1].

Compared to breast cancer, OC is approximately three times more lethal [2]. The high mortality rate of OC is attributed to the capacious anatomical space through which the tumor can grow before it causes significant symptoms, growth of the tumor within abdominal cavity rendering spread of malignant cells widespread and prompt, direct lymphatic drainage to aortic lymph nodes, lack of specific diagnostic symptoms, and unavailability of an efficient screening strategy [3,4]. Symptoms of OC are nonspecific and include vague abdominal pain, abdominal bloating, urinary frequency, early satiety, feeling full, or changes in bowel habits, most of which mimic common gastrointestinal symptoms [5]. Risk factors of OC include obesity, old age, smoking, genetic predisposition, and endometriosis [6,7]. FIGO staging is considered the standard classification system that determines prognosis and management of newly diagnosed OC. However, there are numerous gaps in this staging system that would limit interpretation of clinically relevant data [8]. For instance, the staging system does not consider crucial disease prognostic factors, such as histological type and grade, which are usually considered separately based on available evidence and internal policies. This multi-layer guidance adds to the complexity of decision making. Similarly, personalized management is overlooked since these staging systems do not appreciate individual characteristics such as age, menopausal states, comorbidities, and genetic predisposition. All patients with positive lymph nodes are grouped into a single stage in FIGO staging system, which creates a very diverse group of patients with highly variable survival rates [9]. Management of ovarian cancer is surgical and comprises bilateral sapling-oophorectomy, total abdominal hysterectomy , and infracolic omentectomy. Additional surgical steps and neoadjuvant therapy are potentially determined by disease characteristics. Extent of surgery and neoadjuvant treatment is directly related to postoperative comorbidities and contributes to long term prognosis.

[10]. Therefore, development of an individualized prognostic and decision-making system, based on large multicenter studies, would facilitate accurate prediction of disease prognosis and determination of individualized management strategy.

The study will comprise at least 8 international cancer centers. Data of patients, newly diagnosed with OC between January 2010 and December 2016, will be retrospectively collected. Therefore, a follow-up of at least 5 years would be granted. All women who will be diagnosed with primary ovarian cancer at any stage, of all histological types and grades eligible for the study. All contributing centers should acquire institutional review board (IRB) approval prior to data collection.

Inclusion criteria:

  • Women diagnosed with ovarian cancer between January 2010 and December 2016.
  • Primary non-recurrent diagnosis of ovarian cancer.
  • Women should be diagnosed and managed by the corresponding center.
  • Patients with adequate clinical and pathological data

Exclusion criteria:

  • Inadequate information and follow-up for at least 5 years.
  • Authorization to use anonymous patient data for research purposes. Data will be collected using an excel spreadsheet designed for this study and shared among contributing centers. Data include patients' demographics such as age, parity, body mass index, ethnicity, smoking index, contraception method, menopausal status, medical comorbidities [coronary artery disease, diabetes on insulin, hypertension, chronic renal 3 disease, chronic lung disease, thyroid dysfunction], preoperative imaging [cancer stage, involvement of ovaries, surface involvement, uterine involvement, tubal involvement, inguinal lymph nodes (number, largest diameter), extra abdominal lymph nodes (size and enlargement), abdominal invasion (omental deposits > 2cm, peritoneal carcinomatosis), other pelvic invasion], positive cytology, grade (high/low), pleural effusion and cytology, ascites, performance status, histological type, biomarkers, BRCA I and II (germline or somatic), and serum albumin level. Details of management plan will be collected including treatment approach [Time from diagnosis to surgery, Surgical approach, PA lymphadenectomy (systematic, selective, none)], chemotherapy [systematic or intraperitoneal], and other treatments given.

Treatment outcomes such as complications, debulking success, spill, nodal metastasis, microscopic peritoneal metastasis, microscopic omental metastasis, response to chemotherapy, and CA 125 changes will be included. Data will not include any identifiable information.

연구 유형

관찰

등록 (예상)

1000

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 장소

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

18년 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

여성

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

All women who will be diagnosed with primary ovarian cancer at any stage, of all histological types and grades eligible for the study

설명

Inclusion Criteria:

  • Women diagnosed with ovarian cancer between January 2010 and December 2016.

    • Primary non-recurrent diagnosis of ovarian cancer.
    • Women should be diagnosed and managed by the corresponding center.
    • Patients with adequate clinical and pathological data

Exclusion Criteria:

  • • Inadequate information and follow-up for at least 5 years.

    • Authorization to use anonymous patient data for research purposes.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 관찰 모델: 보병대
  • 시간 관점: 회고전

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Cancer-specific survival (CSS) rate at 5 years
기간: Within 5 years after diagnosis of ovarian cancer
Percentage of women newly diagnosed with ovarian cancer who do not die from ovarian cancer after 5 years
Within 5 years after diagnosis of ovarian cancer
Cancer-specific survival (CSS) rate at 3 years
기간: Within 3 years after diagnosis of ovarian cancer
Percentage of women newly diagnosed with ovarian cancer who do not die from ovarian cancer after 3 years
Within 3 years after diagnosis of ovarian cancer

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Recurrence-free survival (RFS) rate at 5 years
기간: Within 5 years of diagnosis of ovarian cancer
Percentage of newly diagnosed women who do not experience disease recurrence during follow-up
Within 5 years of diagnosis of ovarian cancer
Recurrence-free survival (RFS) rate at 3 years
기간: Within 3 years of diagnosis of ovarian cancer
Percentage of newly diagnosed women who do not experience disease recurrence during follow-up
Within 3 years of diagnosis of ovarian cancer

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

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 (예상)

2022년 11월 11일

기본 완료 (예상)

2023년 8월 11일

연구 완료 (예상)

2023년 11월 22일

연구 등록 날짜

최초 제출

2022년 8월 9일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2022년 8월 9일

처음 게시됨 (실제)

2022년 8월 11일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2022년 8월 11일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2022년 8월 9일

마지막으로 확인됨

2022년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

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미정

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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