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使用机器学习用分子生物标志物预测转移性口腔鳞状细胞癌

2020年9月9日 更新者:Dr. Choi Siu-wai、The University of Hong Kong

应用管理团队:

PI - 小慧财;电邮 - htswchoi@hku.hk 代表——楚翠珊;电邮:sunshine.c@connect.hku.hk FollowUpUsers - Chui Shan Chu;电邮:sunshine.c@connect.hku.hk

研究概览

地位

招聘中

详细说明

资格标准:

-患者被诊断患有口腔鳞状细胞癌的基线疾病。

排除标准:

- 不适用

样本量:

- 约 500 个科目

数据来源:

- 年龄和医疗记录等数据将从医院管理局临床管理系统(HACMS)获取

统计分析:

- 机器学习将应用于分析计划

研究类型

观察性的

注册 (预期的)

500

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。

学习联系方式

  • 姓名:SW Choi, PhD
  • 电话号码:+85228590390
  • 邮箱:htswchoi@hku.hk

研究联系人备份

学习地点

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

  • 孩子
  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

不

有资格学习的性别

全部

取样方法

非概率样本

研究人群

这是一项回顾性队列研究,研究对象为 2000 年 10 月 1 日至 2019 年 10 月 1 日期间在玛丽医院接受原发性口腔鳞状细胞癌手术治疗的所有口腔鳞状细胞癌患者。 调查将涉及取回石蜡包埋的组织块、确定这些组织中的生物标志物概况,以及从临床管理系统中取回患者数据。 没有新患者将被前瞻性地招募到该研究中。

描述

纳入标准:

  • 口腔鳞状细胞癌患者
  • 2000年10月1日至2019年10月1日接受手术

排除标准:

不适用

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
疾病进展患者
转移和/或复发 OSCC 的患者被认为是一组疾病进展的受试者
肿瘤切除
其他名称:
  • 化放疗
无进展性疾病的患者
没有转移和/或复发 OSCC 的患者被认为是一组没有进行性疾病的受试者
肿瘤切除
其他名称:
  • 化放疗

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
该研究的主要结果是转移和复发性疾病
大体时间:OSCC 基线
这些结果将作为因变量输入机器学习模型
OSCC 基线

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。

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 (实际的)

2020年9月7日

初级完成 (预期的)

2021年12月31日

研究完成 (预期的)

2023年12月31日

研究注册日期

首次提交

2020年9月8日

首先提交符合 QC 标准的

2020年9月8日

首次发布 (实际的)

2020年9月10日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2020年9月11日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2020年9月9日

最后验证

2019年11月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

未定

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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.

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