Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Прогнозирование рака желудка при кишечной метаплазии и атрофическом гастрите (GIMA)

6 февраля 2023 г. обновлено: Louis Ho Shing Lau, Chinese University of Hong Kong

Прогнозирование рака желудка при кишечной метаплазии и атрофическом гастрите — применение искусственного интеллекта в гистологии и клинических данных

Основными задачами этого исследования являются:

Выявить клинические или гистологические факторы, ассоциированные с развитием рака желудка у больных с ИМ и АГ.
Создать алгоритм машинного обучения для прогнозирования будущих рисков рака желудка и индивидуальной стратификации риска у пациентов с ИМ и АГ.

Обзор исследования

Статус

Рекрутинг

Условия

Подробное описание

Это ретроспективное исследование, состоящее из двух частей, включая часть клинических данных и часть патологии. Учебная когорта будет сформирована примерно из 70% включенных случаев. За ним последует когорта проверки с оставшимися случаями.

Клинические данные будут собираться ретроспективно с использованием Системы анализа и отчетности клинических данных (CDARS) и Системы клинического управления (CMS). Будет определена и включена для последующего анализа когорта для всего кластера (Восточный кластер New Territories, NTEC), состоящая из пациентов с гистологически подтвержденными желудочными ИМ и АГ в анамнезе. Период сбора данных для ретроспективных данных будет 2000-2020 гг.

Слайды гистологии будут извлекаться ретроспективно, когда они будут доступны (внутри NTEC). Техника визуализации всего слайда будет использоваться для разработки групп обучения и проверки с помощью алгоритмов машинного обучения в части патологии.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Ожидаемый)

1300

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

Имя: Felix Sia
Номер телефона: +85226370428
Электронная почта: felix.sia@cuhk.edu.hk

Учебное резервное копирование контактов

Имя: Thomas Lam
Номер телефона: +85226370428
Электронная почта: thomas.lam@cuhk.edu.hk

Места учебы

Гонконг
- New Territories
  - Shatin, New Territories, Гонконг
    - Рекрутинг
    - Prince of Wales Hospital

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

18 лет и старше (ВЗРОСЛЫЙ, OLDER_ADULT)

Принимает здоровых добровольцев

Н/Д

Полы, имеющие право на обучение

Все

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

Описание

Критерии включения:

Взрослые >= 18 лет
Гистологически доказанный атрофический гастрит или кишечная метаплазия (в антральном отделе и/или теле и/или ангулярном отделе желудка)

Критерий исключения:

- никто

Учебный план

В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Количество групп / когорт

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Кишечная метаплазия пациент с гистологически доказанной желудочно-кишечной метаплазией в анамнезе
Атрофический гастрит пациент с гистологически доказанным атрофическим гастритом в анамнезе

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата	Мера Описание	Временное ограничение
Рак желудка и дисплазия желудка Временное ограничение: 20 лет	Первичной конечной точкой является частота рака желудка (кишечного типа) и дисплазии желудка (дисплазии низкой и высокой степени).	20 лет

Вторичные показатели результатов

Мера результата	Мера Описание	Временное ограничение
Общая точность модели машинного обучения Временное ограничение: 20 лет	Общая точность моделей машинного обучения будет оцениваться	20 лет
Чувствительность модели машинного обучения Временное ограничение: 20 лет	Чувствительность модели машинного обучения будет оцениваться	20 лет
Специфика модели машинного обучения Временное ограничение: 20 лет	Специфика модели машинного обучения будет оцениваться	20 лет
Положительная прогностическая ценность модели машинного обучения Временное ограничение: 20 лет	Положительная прогностическая ценность модели машинного обучения будет оценена	20 лет
Отрицательная прогностическая ценность модели машинного обучения Временное ограничение: 20 лет	Отрицательная прогностическая ценность модели машинного обучения будет оцениваться	20 лет
Площадь под кривой рабочей характеристики приемника модели машинного обучения Временное ограничение: 20 лет	Будет оцениваться площадь под кривой рабочей характеристики приемника модели машинного обучения.	20 лет

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Chinese University of Hong Kong

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЙ)

15 апреля 2021 г.

Первичное завершение (ОЖИДАЕТСЯ)

1 декабря 2025 г.

Завершение исследования (ОЖИДАЕТСЯ)

31 декабря 2025 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

23 марта 2021 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

7 апреля 2021 г.

Первый опубликованный (ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЙ)

9 апреля 2021 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЙ)

8 февраля 2023 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

6 февраля 2023 г.

Последняя проверка

1 февраля 2023 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Ключевые слова

искусственный интеллект

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

2021.082

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Описание плана IPD

Не планируется делиться IPD с другими исследователями

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .