大数据与文本挖掘技术应用于乳腺癌医学数据分析 (SENOMETRY)
2016年6月20日 更新者：University Hospital, Strasbourg, France
SENOMETRY : 应用于乳腺癌医学数据分析的大数据和文本挖掘技术
主要意图 ：
开发一种自动提取和构建乳腺癌患者众多医疗记录中包含的信息的方法。
次要目的：
通过这个程序，我们可以分析一万份匿名文本医疗记录的内容。
这些信息应该使我们能够探索许多主题，例如：
- 某些治疗程序的影响
- 患者亚群的特征
- 妊娠相关乳腺癌
- 风险因素
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
10000
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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-
-
Strasbourg、法国、67091
- 招聘中
- University Strasbourg Hospital
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接触：
- Carole Mathelin, MD
- 电话号码：03 88 12 78 34
- 邮箱：carole.mathelin.x@gmail.com
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接触：
- Karl Neuberger
- 邮箱：kneuberger@quantmetry.com
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
女性
取样方法
概率样本
研究人群
2000 年至 2016 年间在斯特拉斯堡大学医院接受治疗的原位癌或浸润性癌症患者（男性和女性）。
描述
纳入标准：
- 大多数（年龄 > 18）
- 恶性乳腺肿瘤
- 签署知情同意书
排除标准：
- 良性乳腺病理
- 最初未在 Hôpitaux Universitaires de Strasbourg 接受治疗的患者
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：队列
- 时间观点：追溯
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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2000年至2016年间的乳腺癌患者
2000 年至 2016 年间在斯特拉斯堡医院（法国）接受乳腺癌治疗的患者。
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将分析一万份医疗记录（2000 年至 2016 年之间）
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
大体时间 |
|---|---|
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验证基于计算机的自动信息检索方法的可靠性，该方法特定于乳腺癌多学科会议的病历
大体时间：6个月
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6个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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某些治疗程序后的乳腺癌复发率
大体时间：6个月
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进行各种手术的不同亚组患者的复发率研究
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6个月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
合作者
调查人员
- 首席研究员：Carole Mathelin, MD、Strasbourg's University Hospitals
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始
2016年5月1日
初级完成 (预期的)
2016年11月1日
研究完成 (预期的)
2016年12月1日
研究注册日期
首次提交
2016年6月20日
首先提交符合 QC 标准的
2016年6月20日
首次发布 (估计)
2016年6月22日
研究记录更新
最后更新发布 (估计)
2016年6月22日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2016年6月20日
最后验证
2016年6月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.