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머신러닝 기반 추정 생존 모델

2024년 5월 22일 업데이트: Zhao Siyao

진행성 악성종양이 있는 노인 환자를 위한 머신러닝 기반 추정 생존 모델 구축 및 검증

악성 종양은 노인 환자의 주요 사망 원인이며 완화 치료는 노인 진행성 암 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 환자들이 완화의료에 포함되지 않는 주된 이유 중 하나는 환자, 가족, 의사가 이들의 생존 기간을 정확하게 추정하지 못하기 때문입니다. 의사와 환자 모두 노인 진행성 암 환자의 생존 기간에 대해 지나치게 낙관하는 경향이 있어 과잉 치료를 하게 된다. 따라서 이러한 환자의 사망 위험을 평가하고 생존 기간 추정 모델을 추가로 구축하면 환자 생존에 대한 의사의 임상 예측의 정확성을 높이고, 완화의료로의 조기 의뢰를 촉진하며, 의학적 의사결정의 합리화를 촉진할 수 있습니다.

연구 개요

상태

모집하지 않고 적극적으로

정황

고급 고형 종양

상세 설명

문헌 검색과 체계적인 고찰, 메타 분석을 통해 노인 진행성 암 환자의 사망과 관련된 예후 인자를 밝히고자 한다.
증거 기반 데이터를 기반으로 하고 중국 노인 진행성 암 환자의 임상 조건을 고려하여 노인 진행 암 환자의 사망 위험 평가 척도에 대한 관련 항목을 설정할 것입니다. Delphi 전문가 자문 평가 방법을 사용하여 평가 규모 프레임워크를 마무리하고 중국의 노인 진행성 암 환자에 대한 사망 위험 예측 모델의 확립 및 검증을 위한 이론적 기반을 마련할 것입니다.
노인 진행성 암 환자의 생존 추정 모델을 개발합니다. 대사체학 연구 및 기타 연구 방법을 통해 노인 진행성 암 환자의 생존 기간 예측과 관련된 대사 바이오마커를 조사합니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

1000

연락처 및 위치

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

연구 장소

중국
- Sichuan
  - Chengdu, Sichuan, 중국, 610041
    - Siyao Zhao

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

성인
고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

60세 이상의 진행성 암(3기 및 4기) 악성 종양 환자.

설명

선정 기준: 말기 악성 종양 환자의 선정 기준: 조건 1)을 충족하고 조건 2), 3) 또는 4) 중 하나를 충족해야 함:

진행성 악성종양의 임상적 진단: TNM 3기 또는 4기
"놀라운 질문": 만약 이 환자가 앞으로 6개월 안에 죽는다면 그것은 당신에게 놀라운 일이 아닐 것입니다.
Karnofsky 성과 상태(KPS) 점수 ≤ 50
완화적 성능 척도(PPS) ≤ 50%

제외 기준:

연구 참여를 거부하는 환자;
여러 가지 이유로 설문 조사에 협조하고 완료할 수 없는 환자
다양한 이유로 후속 조치에 협조하고 완료할 수 없는 환자.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

그룹/코호트 수

코호트 및 개입

그룹/코호트
60세 이상의 진행성 암(3기 및 4기) 환자. 해당 기관에서 치료를 받고 있는 60세 이상의 진행성 암(3기 및 4기) 환자. 연구 대상자는 자발적으로 참여하고 사전 동의서에 서명합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정	측정값 설명	기간
모델 기간: 2026-12-31	노인 말기암 환자의 생존 추정 모델을 구축합니다.	2026-12-31

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Zhao Siyao

수사관

수석 연구원: Siyao Zhao, postgraduate, West China Hospital

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)

2024년 5월 1일

기본 완료 (추정된)

2025년 12월 31일

연구 완료 (추정된)

2026년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 5월 15일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 5월 22일

처음 게시됨 (실제)

2024년 5월 29일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)