The Research of Constructing a Risk Assessment Model for Gastric Cancer Based on Machine Learning
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.
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
5000
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:Yuling Tong, Dr.
- 电话号码:1375821220
- 邮箱:tongyl0313@zju.edu.cn
研究联系人备份
- 姓名:Yi Zhao, Master
学习地点
-
-
-
Hangzhou、中国
- 招聘中
- Zhejiang Provincial Hospital Of Traditional Chinese Medicine
-
接触:
- Xuan Huang
-
Ningbo、中国
- 招聘中
- Ningbo cadres health center
-
接触:
- Tong Huang
-
-
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
25年 至 75年 (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
consecutive subjects who underwent regular health checkup at nine International Healthcare
描述
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.
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
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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胃癌
|
diagnostic value of pepsinogen for severe atrophy and gastric cancer
|
non-atrophic gastritis
OLGA-0 group;OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
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mild-moderate atrophic gastritis
OLGA I-II group;OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
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severe atrophic gastritis
OLGA III-IV group;OLGA (Operative Link on Gastritis Assessment)
|
diagnostic value of pepsinogen for severe atrophy and gastric cancer
|
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 |
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pepsinogen value for precanceous lesion and Gastric cancer
大体时间:1 year
|
pepsinogen value for precanceous lesion and Gastric cancer
|
1 year
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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。
调查人员
- 首席研究员:Yuling Tong, Dr.、2nd affiliated hospital of Zhejiang University, School of Medicine
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)
2019年1月1日
初级完成 (预期的)
2022年5月31日
研究完成 (预期的)
2022年12月31日
研究注册日期
首次提交
2021年7月8日
首先提交符合 QC 标准的
2021年7月8日
首次发布 (实际的)
2021年7月12日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2021年7月12日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2021年7月8日
最后验证
2021年6月1日
更多信息
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