Модель принятия решений ML для адъювантной терапии G-NEC (G-NEC)
Модель принятия решений на основе машинного обучения для оптимальной адъювантной терапии первичной нейроэндокринной карциномы желудка: национальное исследование реальных данных
Нейроэндокринная карцинома желудка (Г-НЭК) — редкая и агрессивная опухоль, возникающая из нейроэндокринных клеток слизистой оболочки желудка. Оно характеризуется высокой склонностью к рецидивам и, как правило, плохим прогнозом. Из-за его редкости данные ограничены и нет единого мнения относительно оптимальной послеоперационной адъювантной терапии, что затрудняет принятие решений о лечении для медицинских работников.
Это исследование представляет собой ретроспективный анализ, направленный на оценку выживаемости, выявление прогностических факторов и формулирование рекомендаций по лечению пациентов с Г-НЭК. Анализируя реальные клинические данные, мы стремимся лучше понять факторы, влияющие на результаты лечения пациентов, и разработать научно обоснованные стратегии улучшения выживаемости. Наша цель — предоставить врачам ценную информацию и инструменты для принятия более обоснованных решений о лечении, что в конечном итоге повысит качество медицинской помощи и результаты лечения пациентов с этим сложным заболеванием.
Обзор исследования
Статус
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
Fujian
-
Fuzhou, Fujian, Китай, 350001
- Fujian Medical University
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Ребенок
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
- (1) пациенты, перенесшие радикальную операцию без какой-либо неоадъювантной терапии;
- (2) патология подтверждена НЭК или смешанной аденонейроэндокринной карциномой (MANEC).
Критерии исключения:
- (1) наличие других злокачественных новообразований в анамнезе;
- (2) лечение с помощью эндоскопической диссекции подслизистой оболочки или эндоскопической резекции слизистой оболочки или торакотомии;
- (3) неполные клинические данные (включая информацию о патологии, адъювантной химиотерапии и последующем наблюдении);
- (4) получение альтернативных схем адъювантного лечения;
- (5) смерть в течение 30 дней после операции.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
|---|
|
Пациенты с нейроэндокринной карциномой желудка (G-NEC)
Это исследование сосредоточено на пациентах с диагнозом нейроэндокринной карциномы желудка (Г-НЭК), перенесших радикальное хирургическое вмешательство.
В когорту вошли взрослые пациенты (≥18 лет), проходившие лечение в 38 больницах третичного уровня Китая в период с января 2006 г. по декабрь 2020 г.
Пациенты разделены на три группы в зависимости от послеоперационного адъювантного лечения: без адъювантной химиотерапии, химиотерапия на основе этопозида и производных платины и химиотерапия на основе фторурацила.
Целью исследования является разработка и проверка модели поддержки принятия решений на основе машинного обучения для оптимизации индивидуализированных стратегий адъювантной терапии для пациентов с Г-НЭК, при этом основным результатом является безрецидивная выживаемость (БВУ).
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Выживание без болезней (DFS)
Временное ограничение: От даты операции до 5 лет
|
Безрецидивная выживаемость определяется как время от даты операции до рецидива заболевания, смерти по любой причине или последнего наблюдения, в зависимости от того, что наступит раньше.
Будет оценена эффективность модели машинного обучения в прогнозировании DFS и рекомендации оптимальной адъювантной терапии.
|
От даты операции до 5 лет
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Действительный)
Завершение исследования (Действительный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Оцененный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 2024GNEC
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Конфиденциальность пациентов. Поскольку в этом исследовании задействована конфиденциальная медицинская информация, мы должны гарантировать, что любой план обмена данными соответствует всем соответствующим законам и правилам конфиденциальности.
Этические соображения: мы консультируемся с нашим комитетом по этике, чтобы определить наиболее подходящий подход к обмену данными, который уважает согласие пациента и обеспечивает целостность исследования.
Стандартизация данных. Учитывая многоцентровый характер этого исследования, мы работаем над стандартизацией процессов сбора и хранения данных во всех 38 участвующих больницах, чтобы обеспечить согласованность и качество любых потенциально общих данных.
Потенциал сотрудничества: мы осознаем ценность обмена данными для продвижения исследований нейроэндокринной карциномы желудка и изучаем возможности сотрудничества с другими исследовательскими группами.
Распределение ресурсов. Мы оцениваем ресурсы, необходимые для подготовки данных к обмену, включая процессы деидентификации и создания словарей данных.
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
продукт, произведенный в США и экспортированный из США.
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. .