Kompleksowy model prognostyczny: badanie wprowadza nowatorski model prognostyczny, który uwzględnia szeroki zakres zmiennych klinicznych i laboratoryjnych, zapewniając bardziej holistyczne podejście do przewidywania całkowitego czasu przeżycia u pacjentów z HCC
Opracowanie i walidacja nowego systemu prognostycznego dla pacjentów z rakiem wątrobowokomórkowym: badanie kohortowe w Chinach
Wstęp: Rak wątrobowokomórkowy (HCC) jest poważnym problemem zdrowotnym w Chinach, charakteryzującym się wysokim wskaźnikiem zachorowalności i śmiertelności. Celem tego badania było zidentyfikowanie czynników prognostycznych u starszych pacjentów z HCC w południowo-zachodnich Chinach i skonstruowanie nowego modelu prognostycznego do przewidywania całkowitego czasu przeżycia (OS).
Metody: W tym retrospektywnym badaniu kohortowym zebrano dane kliniczne od 958 pacjentów z rakiem wątroby w dniach 1 stycznia 2019 r. i 12 grudnia 2020 r. Do sprawdzenia istotności wszystkich dostępnych zmiennych jako czynników prognostycznych OS wykorzystano model regresji Coxa. Niezależne czynniki prognostyczne zidentyfikowano na podstawie analizy wielu zmiennych w celu modelowania nomogramów. Aby ocenić wydajność modelu nomogramu.
Wnioski: Kompleksowy model przewidywania ryzyka OS u pacjentów z HCC opracowany w ramach tego retrospektywnego badania kohortowego oferuje obiecującą drogę poprawy wyników klinicznych i opieki nad pacjentem.
Przegląd badań
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
-
Chongqing, Chiny
- Chongqing University Cancer Hospital
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria włączenia:
- (1) wiek ≥ 18 lat; (2) miał patologicznie potwierdzony pierwotny rak wątroby; (3) otrzymał podstawowe leczenie w naszym szpitalu; (4) przedstawił podstawowe informacje kliniczne i informacje uzupełniające; (5) ukończył cały cykl radioterapii, chemioterapii i terapii celowanej.
Kryteria wykluczenia:
- brak zapisów dotyczących dalszych obserwacji i historii leczenia raka.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
zestaw treningowy
Pacjentów podzielono losowo na dwie grupy: grupę treningową liczącą 671 osób (około 70% danych) i grupę walidacyjną liczącą 287 osób (około 30% danych). Model nomogramu opracowano na podstawie kohorty treningowej.
|
Losowo podziel dane na zbiór uczący i zbiór walidacyjny w stosunku 7:3
|
|
zestaw walidacyjny
Zweryfikuj skuteczność modelu
|
Losowo podziel dane na zbiór uczący i zbiór walidacyjny w stosunku 7:3
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Stan przetrwania
Ramy czasowe: 31 kwietnia 2024 r
|
Przeżycie lub śmierć pacjenta
|
31 kwietnia 2024 r
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- CZLS2023343-A
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .