- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT06550739
Omfattende prognostisk modell: Studien introduserer en ny prognostisk modell som inkluderer et bredt spekter av kliniske og laboratorievariabler, og gir en mer helhetlig tilnærming til å forutsi total overlevelse hos HCC-pasienter
Utvikling og validering av et nytt prognostisk system for pasienter med hepatocellulært karsinom: en kohortstudie i Kina
Bakgrunn: Hepatocellulært karsinom (HCC) er et betydelig helseproblem i Kina, med høy forekomst og dødelighet. Denne studien hadde som mål å identifisere de prognostiske faktorene til eldre HCC-pasienter i det sørvestlige Kina og konstruere en ny prognostisk modell for å forutsi total overlevelse (OS).
Metoder: Denne retrospektive kohortstudien samlet inn kliniske data fra 958 pasienter med leverkreft 1. januar 2019 og 12. desember 2020. Cox-regresjonsmodellen ble brukt til å teste betydningen av alle tilgjengelige variabler som prognostiske faktorer for OS. Uavhengige prognostiske faktorer ble identifisert basert på multivariabel analyse for å modellere nomogrammer. Konkordansindeksen (C-indeks), arealet under mottakerdriftskarakteristikken (AUC), den tidsavhengige C-indeksen, den tidsavhengige AUC, kalibreringskurven og beslutningskurveanalysen (DCA) ble målt for å vurdere modellytelsen til nomogrammet.
Konklusjoner: Den omfattende risikoprediksjonsmodellen for OS hos HCC-pasienter utviklet gjennom denne retrospektive kohortstudien tilbyr en lovende mulighet for å forbedre kliniske resultater og pasientbehandling.
Studieoversikt
Studietype
Registrering (Faktiske)
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
-
Chongqing, Kina
- Chongqing University Cancer Hospital
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inkluderingskriterier:
- (1) alder ≥ 18 år; (2) hadde patologisk bekreftet primær leverkreft; (3) mottok hovedbehandlingen på sykehuset vårt; (4) gitt grunnleggende klinisk informasjon og oppfølgingsinformasjon; (5) fullførte hele kurset med strålebehandling, kjemoterapi og målrettet terapi.
Ekskluderingskriterier:
- ingen oppfølgingsjournaler og en historie med kreftbehandlinger.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
treningssett
Pasientene ble tilfeldig delt inn i to grupper: en treningsgruppe på 671 individer (omtrent 70 % av dataene) og en valideringsgruppe på 287 individer (omtrent 30 % av dataene). Nomogrammodellen ble utviklet ved hjelp av treningskohorten.
|
Del dataene tilfeldig inn i et treningssett og et valideringssett i forholdet 7:3
|
|
valideringssett
Valider effektiviteten til modellen
|
Del dataene tilfeldig inn i et treningssett og et valideringssett i forholdet 7:3
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Overlevelsesstatus
Tidsramme: 31. april 2024
|
Pasientens overlevelse eller død
|
31. april 2024
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Faktiske)
Studiet fullført (Faktiske)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- CZLS2023343-A
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
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. .