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- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT05589480
근치 절제술 후 췌장암 재발 위험에 대한 기계 학습 (PaC)
2023년 12월 8일 업데이트: Luo Cong
근치 절제술 후 췌장암 재발 위험에 대한 기계 학습 기반의 다중 데이터 예측
췌장암(PCa)의 재발은 다인성 사건입니다. PCa 환자의 임상병리학적 특성과 이미징 데이터를 기반으로 연구자들은 이미지 처리 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 보다 포괄적이고 강력한 모델을 구축하고 사용하지 않는 일부 기능을 추가하여 임상 적용 가치를 탐색했습니다.
2013년 1월부터 2020년 12월까지 Zhejiang Cancer Hospital(중국 항저우)에서 근치 절제술을 받은 PCa 환자의 후향적 분석. 데이터베이스는 연구자의 병원에서 근치 PCa 수술을 받는 환자의 수술 전 인구 통계, 혈액 마커 및 수술 병리 정보에서 추출되었습니다. 연구자들은 PyRadiomics 플랫폼을 사용하여 이미지 특징을 추출했습니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (실제)
226
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, 중국, 310000
- Zhejiang Province Cancer Hospital
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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 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
해당 없음
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
근치 절제술을 받은 PCa 환자
설명
포함 기준:
- 당원에서 수술 전 1개월 이내에 췌장의 강화 CT 검사 결과가 있는 자;
- 췌장암의 급진적 절제가 우리 병원에서 시행되었습니다.
- 우리 병원에서 추적 결과가 있고 추적 종료점에는 질병 재발 또는 최소 12개월이 포함됩니다.
- 완전한 임상 의료 기록 및 영상 데이터.
제외 기준:
- 비 R0 절제술;
- 다른 악성종양과의 병용
- 환자의 영상 데이터에 기술적인 문제가 있거나 병변이 너무 작아(1cm 미만) omics 분석에 적합하지 않습니다.
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 |
|---|---|
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수술 후 재발
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수술 전 인구 통계, 혈액 마커, 수술 병리학 정보 및 향상된 CT 기능.
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수술 후 재발하지 않음
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수술 전 인구 통계, 혈액 마커, 수술 병리학 정보 및 향상된 CT 기능.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
|---|---|
|
재발 없는 생존
기간: 일년
|
일년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
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)
2022년 8월 1일
기본 완료 (실제)
2022년 8월 20일
연구 완료 (실제)
2022년 9월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 10월 18일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 10월 19일
처음 게시됨 (실제)
2022년 10월 21일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
2023년 12월 11일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 12월 8일
마지막으로 확인됨
2023년 12월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- Zhejiang CH
- Grant 20212B037 (OTHER_GRANT: the Zhejiang Traditional Chinese Medicine Scientific Research Fund)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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