- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT05816902
대장암의 폐전이에 대한 AI 예측 모델 및 위험 계층화
2023년 4월 5일 업데이트: Xishan Wang, Peking Union Medical College
고도로 불균형한 데이터로부터 대장암 폐전이에 대한 인공지능 예측 모델 및 생존 위험 계층화의 개발 및 검증
배경:
임상의의 진단 및 최적의 치료 결정을 지원하기 위해 대장암(CRC) 환자의 폐 전이(LM)에 대한 인공 지능 예측 모델을 개발하고 검증하려고 시도했습니다.
방법:
SEER(Surveillance, Epidemiology, and End Results) 데이터베이스의 46037명의 CRC 환자와 다기관 외부 검증 세트의 2779명의 CRC 환자의 임상병리학적 특성을 후향적으로 수집했습니다. 단변량 및 다변량 분석에 의한 특징 선택 후 로지스틱 회귀, K-최근접 이웃, 지원 벡터 머신, 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 BRF(Balanced Random Forest)를 포함한 6개의 기계 학습(ML) 모델이 개발되고 검증되었습니다. LM 예측. 최고의 성능을 가진 최적화 모델을 임상 예측자와 비교했습니다. 또한, 생존 분석을 위해 위험 점수별로 계층화된 LM 환자를 활용하였다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (실제)
2779
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
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
해당 없음
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
1차 CRC 진단이 병리학적으로 확인된 환자
설명
포함 기준:
- 1차 CRC 진단이 병리학적으로 확인된 환자
제외 기준:
- (1) 다발성 원발성 암 또는 기타 악성 종양이 있는 환자 (2) 부검 또는 사망진단서를 통해 확인된 환자; (3) 임상 데이터 값이 불확실한 환자
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 |
---|---|
검증 세트 1
검증 세트 1은 2016년 1월 1일부터 2020년 12월 31일 사이에 Cancer Hospital Chinese Academy of Medical Sciences 및 Peking Union Medical College에서 CRC 진단 및 치료를 받은 환자로 구성되었습니다.
|
환자의 진료 장소
|
검증 세트 2
검증 세트 2는 2016년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 하얼빈 의과대학 제2부속병원에서 CRC 진단 및 치료를 받은 환자들로 구성되었습니다.
|
환자의 진료 장소
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
---|---|---|
폐 전이
기간: 학습 완료까지, 평균 3개월
|
폐 전이 진단
|
학습 완료까지, 평균 3개월
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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)
2016년 1월 1일
기본 완료 (실제)
2020년 12월 31일
연구 완료 (실제)
2020년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 4월 5일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 4월 5일
처음 게시됨 (실제)
2023년 4월 18일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 4월 18일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 4월 5일
마지막으로 확인됨
2023년 4월 1일
추가 정보
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. .
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