Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Dyplæringssignatur for å forutsi fullstendig patologisk respons på neoadjuvant kjemoimmunterapi ved ikke-småcellet lungekreft

27. juni 2023 oppdatert av: Chang Chen, Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China

En integrasjon av en computertomografi/positronemisjonstomografi/helt lysbilde (CT/PET/WSI) basert dyp læringssignatur for å forutsi fullstendig patologisk respons på neoadjuvant kjemoimmunterapi ved ikke-småcellet lungekreft: en multisenterstudie

Formålet med denne studien er å evaluere ytelsen til en CT/PET/WSI-basert dyplæringssignatur for å forutsi fullstendig patologisk respons på neoadjuvant kjemoimmunterapi ved ikke-småcellet lungekreft

Studieoversikt

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Antatt)

100

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

    • Guizhou
      • Zunyi, Guizhou, Kina
        • Rekruttering
        • Affiliated Hospital of Zunyi Medical University
        • Ta kontakt med:
    • Jiangxi
      • Nanchang, Jiangxi, Kina
        • Rekruttering
        • The First Affiliated Hospital of Nanchang University
        • Ta kontakt med:
    • Zhejiang
      • Ningbo, Zhejiang, Kina
        • Rekruttering
        • Ningbo HwaMei Hospital
        • Ta kontakt med:

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

N/A

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Reseksjonert stadium I-III NSCLC etter neoadjuvant kjemoimmunterapi

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  1. Alder fra 20-75 år;
  2. Pasienter som gjennomgikk kurativ kirurgi etter neoadjuvant kjemoimmunterapi for NSCLC;
  3. Innhentet skriftlig informert samtykke.

Ekskluderingskriterier:

  1. Manglende bildedata;
  2. Patologisk N3 sykdom.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Område under mottakerens driftskarakteristikk
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Området under mottakerens operasjonskarakteristiske kurve (ROC) til dyplæringsmodellen for å forutsi fullstendig patologisk respons (HLR). HLR ble definert som ingen gjenværende tumor i både resekert primærtumor og lymfeknuter. Pasienter med ikke-småcellet lungekreft som får neoadjuvant kjemoimmunterapi vil oppnå enten HLR eller ikke-HLR, noe som kan bekreftes ved patologisk undersøkelse etter kirurgisk reseksjon. Og modellen vil gi ut den prediktive verdien (HLR/ikke-HLR) for hver pasient som mottar neoadjuvant kjemoimmunterapi.
2023.5.1-2023.10.31

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Følsomhet
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Følsomheten til dyplæringsmodellen for å forutsi fullstendig patologisk respons. HLR ble definert som ingen gjenværende tumor i både resekert primærtumor og lymfeknuter. Pasienter med ikke-småcellet lungekreft som får neoadjuvant kjemoimmunterapi vil oppnå enten HLR eller ikke-HLR, noe som kan bekreftes ved patologisk undersøkelse etter kirurgisk reseksjon. Og modellen vil gi ut den prediktive verdien (HLR/ikke-HLR) for hver pasient som mottar neoadjuvant kjemoimmunterapi.
2023.5.1-2023.10.31

Andre resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Spesifisitet
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Spesifisiteten til dyplæringsmodellen for å forutsi fullstendig patologisk respons. HLR ble definert som ingen gjenværende tumor i både resekert primærtumor og lymfeknuter. Pasienter med ikke-småcellet lungekreft som får neoadjuvant kjemoimmunterapi vil oppnå enten HLR eller ikke-HLR, noe som kan bekreftes ved patologisk undersøkelse etter kirurgisk reseksjon. Og modellen vil gi ut den prediktive verdien (HLR/ikke-HLR) for hver pasient som mottar neoadjuvant kjemoimmunterapi.
2023.5.1-2023.10.31
Positiv prediktiv verdi
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Den positive prediktive verdien av dyplæringsmodellen for å forutsi fullstendig patologisk respons. HLR ble definert som ingen gjenværende tumor i både resekert primærtumor og lymfeknuter. Pasienter med ikke-småcellet lungekreft som får neoadjuvant kjemoimmunterapi vil oppnå enten HLR eller ikke-HLR, noe som kan bekreftes ved patologisk undersøkelse etter kirurgisk reseksjon. Og modellen vil gi ut den prediktive verdien (HLR/ikke-HLR) for hver pasient som mottar neoadjuvant kjemoimmunterapi.
2023.5.1-2023.10.31
Negativ prediktiv verdi
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Den negative prediktive verdien av dyplæringsmodellen for å forutsi fullstendig patologisk respons. HLR ble definert som ingen gjenværende tumor i både resekert primærtumor og lymfeknuter. Pasienter med ikke-småcellet lungekreft som får neoadjuvant kjemoimmunterapi vil oppnå enten HLR eller ikke-HLR, noe som kan bekreftes ved patologisk undersøkelse etter kirurgisk reseksjon. Og modellen vil gi ut den prediktive verdien (HLR/ikke-HLR) for hver pasient som mottar neoadjuvant kjemoimmunterapi.
2023.5.1-2023.10.31
Nøyaktighet
Tidsramme: 2023.5.1-2023.10.31
Nøyaktigheten til dyplæringsmodellen for å forutsi fullstendig patologisk respons. HLR ble definert som ingen gjenværende tumor i både resekert primærtumor og lymfeknuter. Pasienter med ikke-småcellet lungekreft som får neoadjuvant kjemoimmunterapi vil oppnå enten HLR eller ikke-HLR, noe som kan bekreftes ved patologisk undersøkelse etter kirurgisk reseksjon. Og modellen vil gi ut den prediktive verdien (HLR/ikke-HLR) for hver pasient som mottar neoadjuvant kjemoimmunterapi.
2023.5.1-2023.10.31

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

1. mai 2023

Primær fullføring (Antatt)

31. oktober 2023

Studiet fullført (Antatt)

31. oktober 2023

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

12. mai 2023

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

27. juni 2023

Først lagt ut (Faktiske)

29. juni 2023

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

29. juni 2023

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

27. juni 2023

Sist bekreftet

1. juni 2023

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Kliniske studier på Ikke-småcellet lungekreft

Kliniske studier på CT/PET/WSI-basert dyplæringssignatur

Abonnere