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Estudo retrospectivo de 10 anos de carcinoma espinocelular oral e maxilofacial

Análise clínico-patológica e prognóstica do carcinoma espinocelular oral e maxilofacial: um estudo retrospectivo de 10 anos em um único centro

Introdução: A incidência de metástases linfonodais cervicais ocultas (OCLNM) é relatada como sendo de 20% a 30% no câncer oral em estágio inicial e no câncer de orofaringe. Falta um método diagnóstico preciso para prever metástases linfonodais ocultas e para ajudar os cirurgiões a tomar decisões precisas de tratamento.

Objetivo: Construir e avaliar um método de diagnóstico pré-operatório para prever metástases linfonodais ocultas (OCLNM) em carcinoma espinocelular oral e orofaríngeo em estágio inicial (OC e OP SCC) com base em características de aprendizagem profunda (DLFs) e características radiômicas.

Métodos: Um total de 319 pacientes com diagnóstico de CO ou CEC OP em estágio inicial foram inscritos retrospectivamente e divididos em conjuntos de treinamento, teste e validação externa. Recursos radiômicos tradicionais e DLFs foram extraídos de suas imagens de ressonância magnética. A análise do operador de seleção e contração mínima absoluta (LASSO) foi empregada para identificar os recursos mais valiosos. Modelos de predição para OCLNM foram desenvolvidos usando recursos radiômicos e DLFs. A eficácia dos modelos e sua aplicabilidade clínica foram avaliadas por meio da área sob a curva (AUC), análise da curva de decisão (DCA) e análise de sobrevida.

Visão geral do estudo

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Real)

319

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, China, 510000
        • Sun Yat-sen Memorial Hospital
      • Guangzhou, Guangdong, China, 510000
        • Sun yat-sun memorial hospital

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Filho
  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

As características radiômicas que afetam a predição de OCLNM em OC e OP SCC. Um total de 319 pacientes com CO ou CEC OP em estágio inicial dos hospitais

Descrição

Critério de inclusão:

  1. Carcinoma espinocelular oral e orofaríngeo previamente não tratado, confirmado patologicamente, com ressecção radical;
  2. O exame de ressonância magnética foi realizado duas semanas antes da cirurgia;
  3. Todos os pacientes com esvaziamento cervical e o estado dos linfonodos regionais foram confirmados por exame anatomopatológico;
  4. Todos os pacientes não apresentavam evidência clínica de envolvimento nodal.

Critério de exclusão:

  1. Outros tumores malignos, tais como carcinoma adenóide cístico;
  2. falta de imagens de ressonância magnética completas ou baixa qualidade de imagens de ressonância magnética;
  3. pacientes foram submetidos a esvaziamento cervical ou tratados de forma não cirúrgica;
  4. pacientes com doença metastática.

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
Intervenção / Tratamento
Coorte A
Aleatoriamente (121 casos) divididos em conjuntos de treinamento e teste na proporção de 7:3.
A capacidade preditiva do modelo de aprendizagem profunda (DL) Resnet50 acima foi validada no conjunto de teste. Com base na AUC e ACC, foi identificado o melhor modelo de predição. Para explorar a robustez do modelo selecionado, a análise ROC foi realizada no conjunto de validação externa. Além disso, o teste Log-rank foi aplicado para avaliar o valor prognóstico do modelo.
Coorte B
Segmentado em dois grupos com base nos lotes coletados, que foram definidos como conjunto de validação externa1 (n = 68) e conjunto de validação externa2 (n = 130)
A capacidade preditiva do modelo de aprendizagem profunda (DL) Resnet50 acima foi validada no conjunto de teste. Com base na AUC e ACC, foi identificado o melhor modelo de predição. Para explorar a robustez do modelo selecionado, a análise ROC foi realizada no conjunto de validação externa. Além disso, o teste Log-rank foi aplicado para avaliar o valor prognóstico do modelo.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Valores de AUC (área sob a curva) do modelo
Prazo: 10 anos(Esta é uma pesquisa retrospectiva, coletamos pacientes de 10 anos, mas o projeto que implementamos de coleta e análise de dados é de 9 meses)
A eficácia dos modelos e sua aplicabilidade clínica foram avaliadas através da área sob a curva (AUC)
10 anos(Esta é uma pesquisa retrospectiva, coletamos pacientes de 10 anos, mas o projeto que implementamos de coleta e análise de dados é de 9 meses)

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

10 de maio de 2023

Conclusão Primária (Real)

10 de fevereiro de 2024

Conclusão do estudo (Real)

10 de fevereiro de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

19 de março de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

15 de abril de 2024

Primeira postagem (Real)

16 de abril de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

16 de abril de 2024

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

15 de abril de 2024

Última verificação

1 de abril de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • SYSKY-2023-426-01

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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