The Research of Constructing a Risk Assessment Model for Gastric Cancer Based on Machine Learning
8 июля 2021 г. обновлено: Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University
Based on the gastric cancer database established earlier, this project explored the PG standard suitable for Chinese people, and further explored the establishment of machine learning model to stratify gastric cancer risk in the population, guide the frequency of gastroscopy screening, and extract important gastric cancer risk factors from it.Establish electronic health records of gastric organs, track the development and outcome of gastric diseases through deep learning method, in order to predict the development and outcome of gastric diseases;Then, the simulation hypothesis deductive method is used to compare the outcomes that may be caused by different lifestyles with the help of deep learning model, so as to guide patients to develop a better lifestyle and explore the establishment of health management paths for gastric cancer patients and high-risk groups in China.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Вмешательство/лечение
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Ожидаемый)
5000
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: Yuling Tong, Dr.
- Номер телефона: 1375821220
- Электронная почта: tongyl0313@zju.edu.cn
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: Yi Zhao, Master
Места учебы
-
-
-
Hangzhou, Китай
- Рекрутинг
- Zhejiang Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine
-
Контакт:
- Xuan Huang
-
Ningbo, Китай
- Рекрутинг
- Ningbo cadres health center
-
Контакт:
- Tong Huang
-
-
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
От 25 лет до 75 лет (Взрослый, Пожилой взрослый)
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Полы, имеющие право на обучение
Все
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
consecutive subjects who underwent regular health checkup at nine International Healthcare
Описание
Inclusion Criteria:
- 1） intention to undergo gastroscopy during health checkup examination; and 2) 25-75 years of age
Exclusion Criteria:
- 1) a history of gastric ulcer, gastric polyp, or GC; 2) a history of gastrectomy; 3) treatment with a proton pump inhibitor in the last month; 4) contraindications to gastroscopy; 5) a history of Hp eradication; 6) a history of abdominal pain, abdominal distention, belching, acid reflux, nausea and other digestive tract symptoms within 1 month or 67) incomplete data.
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
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
рак желудка
|
diagnostic value of pepsinogen for severe atrophy and gastric cancer
|
|
non-atrophic gastritis
OLGA-0 group；OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
|
|
|
mild-moderate atrophic gastritis
OLGA I-II group；OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
|
|
|
severe atrophic gastritis
OLGA III-IV group；OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
|
diagnostic value of pepsinogen for severe atrophy and gastric cancer
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
pepsinogen value for precanceous lesion and Gastric cancer
Временное ограничение: 1 year
|
pepsinogen value for precanceous lesion and Gastric cancer
|
1 year
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Следователи
- Главный следователь: Yuling Tong, Dr., 2nd affiliated hospital of Zhejiang University, School of Medicine
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)
1 января 2019 г.
Первичное завершение (Ожидаемый)
31 мая 2022 г.
Завершение исследования (Ожидаемый)
31 декабря 2022 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
8 июля 2021 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
8 июля 2021 г.
Первый опубликованный (Действительный)
12 июля 2021 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
12 июля 2021 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
8 июля 2021 г.
Последняя проверка
1 июня 2021 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 71804161
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. .