Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Oprichting van een haalbaarheidsmodel voor NEUSchirurgie op basis van machinaal leren

3 april 2023 bijgewerkt door: Yanxin Luo,MD, Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University

Oprichting van een haalbaarheidsmodel voor het voorspellen van Natural Orifice Specimen Extraction Surgery (NOSES) op basis van machinaal leren.

Het doel van deze observationele studie is om te testen bij patiënten met resectabele rectosigmoïde kankers. De belangrijkste vraag die het probeert te beantwoorden, is het opzetten van een haalbaarheidsmodel voor het voorspellen van natural orifice specimen extractiechirurgie (NOSES) op basis van machine learning.

Studie Overzicht

Toestand

Nog niet aan het werven

Conditie

Interventie / Behandeling

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Verwacht)

460

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studie Locaties

  • China
    • Guangdong
      • GuangZhou, Guangdong, China
        • The Sixth Affiliate Hospital of Sun Yat-Sen University
        • Contact:

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

18 jaar tot 80 jaar (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Patiënten met de diagnose resectabele rectosigmoïdkanker.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  1. Patiënten met de diagnose colorectale kanker of groot adenoom die geschikt zijn voor laparoscopische colorectale chirurgie;
  2. Tumorstadiëring ≤ T3 zonder invasie van omliggende organen;
  3. Geen abdominaal zaaien of metastasen van organen op afstand;
  4. Duidelijke en volledige beeldgegevens (CT, bekken-MRI) die door een computer kunnen worden verwerkt;
  5. Haalbare evaluatie en bepaling voor het verkrijgen van monsters via het rectale kanaal tijdens preoperatieve en intraoperatieve beoordelingen.

Uitsluitingscriteria:

  1. Contra-indicaties voor laparoscopische colorectale chirurgie;
  2. Tumorstadiëring is T4, of er zijn kankerknobbeltjes;
  3. Aanwezigheid van metastase of metastase van organen op afstand;
  4. Onvolledige beeldgegevens;
  5. Preoperatieve darmobstructie;
  6. Tumor- of monsterdiameter groter dan de dwarse diameter van de bekkenuitlaat;
  7. Eerdere rectale radiotherapie;
  8. Ongeschikte evaluatie en bepaling voor het verkrijgen van monsters via het rectale kanaal tijdens preoperatieve en intraoperatieve beoordelingen.

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
Trainingsset
De trainingsset is een dataset die wordt gebruikt om het model te trainen, waaronder willekeurig ingeschreven patiënten met karteldarm- en endeldarmkanker. De invoer omvat gegevens zoals geslacht, leeftijd, lengte, gewicht, BMI, tumorstadium, type tumorpathologie, en de uitvoerinformatie is of de NEUS-operatie succesvol was of niet. Tijdens de training leert het model van deze dataset om voorspellingen te doen over de vraag of nieuwe patiënten met colon- en endeldarmkanker met succes een NOSES-operatie kunnen ondergaan.
Procedure: Extractiechirurgie voor natuurlijke openingen
Natural Orifice Specimen Extraction Surgery (NEUSEN) is een minimaal invasieve chirurgische techniek die tot doel heeft de grootte en het aantal incisies die nodig zijn tijdens bepaalde operaties te verminderen. Bij NEUS wordt het chirurgische monster (zoals een ziek orgaan of tumor) uit het lichaam verwijderd via een natuurlijke opening (zoals de mond, anus of vagina), in plaats van via een incisie in de buikwand. In deze proef zullen we chirurgische monsters uit het rectum halen om trauma aan de buikwand te verminderen.
Andere namen:
  • NEUS
proefset
De testset is een dataset die wordt gebruikt om de prestaties van een getraind machine learning-model te evalueren. Het bevat een andere willekeurig ingeschreven groep patiënten met colon- en endeldarmkanker, evenals hun klinische en pathologische gegevens en chirurgische resultaten. De uitvoer wordt niet gebruikt tijdens de training, maar wordt gebruikt om het getrainde model te testen om het voorspellende vermogen ervan op onbekende gegevens te evalueren. Het doel is om het generalisatievermogen van het model te evalueren, dat wil zeggen de prestaties op nieuwe en onbekende gegevens.
Procedure: Extractiechirurgie voor natuurlijke openingen
Natural Orifice Specimen Extraction Surgery (NEUSEN) is een minimaal invasieve chirurgische techniek die tot doel heeft de grootte en het aantal incisies die nodig zijn tijdens bepaalde operaties te verminderen. Bij NEUS wordt het chirurgische monster (zoals een ziek orgaan of tumor) uit het lichaam verwijderd via een natuurlijke opening (zoals de mond, anus of vagina), in plaats van via een incisie in de buikwand. In deze proef zullen we chirurgische monsters uit het rectum halen om trauma aan de buikwand te verminderen.
Andere namen:
  • NEUS

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Het aantal succesvolle uitgevoerde bewerkingen
Tijdsspanne: 3 jaar
Nauwkeurigheid wordt berekend op basis van het aantal succesvolle uitgevoerde bewerkingen
3 jaar
Het aantal succesvolle operaties dat daadwerkelijk is voltooid.
Tijdsspanne: 3 jaar
Nauwkeurigheid wordt berekend op basis van het aantal succesvolle bewerkingen dat daadwerkelijk is voltooid.
3 jaar

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Verwacht)

1 juni 2023

Primaire voltooiing (Verwacht)

1 juni 2026

Studie voltooiing (Verwacht)

1 juni 2026

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

21 maart 2023

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

3 april 2023

Eerst geplaatst (Werkelijk)

4 april 2023

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

4 april 2023

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

3 april 2023

Laatst geverifieerd

1 april 2023

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Andere studie-ID-nummers

  • 1010PY(2022)-09

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

ONBESLIST

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren