中国肺癌的临床特点
2022年6月13日 更新者：Yayi He、Shanghai Pulmonary Hospital, Shanghai, China
中国肺癌临床特征：8年人群研究
本研究是一项单中心、真实世界和基于大人群的回顾性研究。
在目前的研究中，研究人员不仅描述了近年来肺癌的人口统计学和基本临床病理学特征的变化，而且描述了在如此庞大的人群中临床病理学特征与常见临床血液检查之间的相关性。
研究概览
地位
尚未招聘
条件
详细说明
在本研究中，研究者将收集2012-2020年在上海市肺科医院确诊的所有肺癌患者。
通过开展这项基于人群的研究，研究人员希望描绘这些年来中国患者肺癌特征的变化。
同时，研究者将比较不同阶段参与者的临床病理特征、血液常规检查、血液生化检查和凝血状态。
这种比较将帮助研究人员了解肺癌进展过程中的系统变化。
同样的比较也将在具有不同驱动突变的参与者中进行，研究者将通过这些比较进一步了解不同患者的特征并更精确地治疗患者。
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
119785
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：Yayi He, PhD, MD
- 电话号码：+86 021-65115006
- 邮箱：doctorjael@qq.com
学习地点
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Shanghai
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Shanghai、Shanghai、中国、200433
- Shanghai Pulmonary Hospital
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首席研究员：
- Yayi He, PhD, MD
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接触：
- Yayi He, PhD, MD
- 电话号码：+86 021-65115006
- 邮箱：doctorjael@qq.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
- 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
研究人群为2012年1月1日至2020年10月31日在上海市肺科医院确诊为肺癌的患者。
描述
纳入标准：
- 患者在我们医院有病历。
- 患者经病理检查确诊为肺癌。
排除标准：
- 患者缺乏准确的病理诊断。
- 病理诊断为良性疾病或其他器官转移癌。
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
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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综合分析所有参与者的肺癌临床特征
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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分析2012-2020年8年间中国肺癌患者人口学特征和临床病理特征的变化。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将对所有参与者进行凝血酶原时间 (PT) 测量
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究者收集了凝血酶原时间（PT）（单位是秒）。
然后研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者之间的 PT。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将对所有参与者进行活化部分凝血活酶时间 (APTT) 的测量
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究者收集了活化部分凝血活酶时间（APTT）（单位为秒）。
然后研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者之间的 APTT。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将对所有参与者进行凝血酶时间 (TT) 测量
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究者收集了凝血酶时间（TT）（单位是秒）。
然后研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者之间的 TT。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将对所有参与者进行纤维蛋白原测量
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究者采集了血液纤维蛋白原含量（单位为克每升）。
然后研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者的血液纤维蛋白原含量。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将对所有参与者进行 D-二聚体测量
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究人员采集了血液中的 D-二聚体含量（单位为纳克每毫升）。
然后研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者的血液 D-二聚体含量。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将对所有参与者进行纤维蛋白原降解产物 (FDP) 的测量
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究者采集了血纤维蛋白原降解产物（FDP）（单位为微克每毫升）。
然后，研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者的血液 FDP 含量。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将对所有参与者进行全血细胞计数 (CBC)
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究人员收集了所有参与者的全血细胞计数 (CBC) 结果。
然后研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者的 CBC 结果。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将对所有参与者进行肾功能测试
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究者收集了所有参与者的肌酐（单位为微摩尔/升）结果。
然后研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者的肌酐水平。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将在所有参与者中测量丙氨酸转氨酶
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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收集谷丙转氨酶（ALT）（单位为单位每升）的测量结果。
然后研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者的 ALT。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将在所有参与者中测量天冬氨酸转氨酶
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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收集天冬氨酸转氨酶（AST）（单位为单位每升）的测定结果。
然后研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者的 AST。
同时，这些也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将测量所有参与者的碱性磷酸酶
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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收集碱性磷酸酶（ALP）（单位为单位每升）的测量结果。
然后研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者的 ALP。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将在所有参与者中测量γ-谷氨酰转移酶
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将收集γ-谷氨酰转移酶（GGT）（单位为单位每升）的测量结果。
然后研究人员将比较具有不同驱动突变的参与者之间的 GGT。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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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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血液电解质水平将被测试
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究人员收集了所有参与者的钠、钾、钙、氯、磷酸盐和镁（单位为毫摩尔每升）的结果。
然后研究人员将在具有不同驱动突变的参与者之间进行比较。
同时，这些也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将进行总甘油的测量
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究人员收集了参与者的总甘油（单位为毫摩尔每升）的结果。
然后研究人员将在具有不同驱动突变的参与者之间进行比较。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将进行总胆固醇测量
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究者收集了参与者的总胆固醇（单位为微摩尔每升）的结果。
然后研究人员将在具有不同驱动突变的参与者之间进行比较。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将进行低密度脂蛋白胆固醇 (LDL-C) 的测量
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究者收集了参与者的LDL-C（单位为毫摩尔每升）的结果。
然后研究人员将在具有不同驱动突变的参与者之间进行比较。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将进行高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 的测量
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究者收集了参与者的 HDL-C（单位为毫摩尔每升）结果。
然后研究人员将在具有不同驱动突变的参与者之间进行比较。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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将进行空腹血糖 (FBG) 测试
大体时间：数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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研究者收集了参与者的 FBG 结果（单位为毫摩尔每升）。
然后研究人员将在具有不同驱动突变的参与者之间进行比较。
同时，也会在不同阶段的参与者之间进行比较。
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数据收集自2012年至2020年近8年的病历，研究者将在接下来的1年内对这些数据进行分析。
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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。
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
一般刊物
- Siegel RL, Miller KD, Fuchs HE, Jemal A. Cancer Statistics, 2021. CA Cancer J Clin. 2021 Jan;71(1):7-33. doi: 10.3322/caac.21654. Epub 2021 Jan 12. Erratum In: CA Cancer J Clin. 2021 Jul;71(4):359.
- Al-Samkari H, Leiva O, Dagogo-Jack I, Shaw A, Lennerz J, Iafrate AJ, Bendapudi PK, Connors JM. Impact of ALK Rearrangement on Venous and Arterial Thrombotic Risk in NSCLC. J Thorac Oncol. 2020 Sep;15(9):1497-1506. doi: 10.1016/j.jtho.2020.04.033. Epub 2020 May 11.
- Roopkumar J, Poudel SK, Gervaso L, Reddy CA, Velcheti V, Pennell NA, McCrae KR, Khorana AA. Risk of thromboembolism in patients with ALK- and EGFR-mutant lung cancer: A cohort study. J Thromb Haemost. 2021 Mar;19(3):822-829. doi: 10.1111/jth.15215. Epub 2021 Jan 24. Erratum In: J Thromb Haemost. 2021 Nov;19(11):2902.
- Zhu VW, Zhao JJ, Gao Y, Syn NL, Zhang SS, Ou SI, Bauer KA, Nagasaka M. Thromboembolism in ALK+ and ROS1+ NSCLC patients: A systematic review and meta-analysis. Lung Cancer. 2021 Jul;157:147-155. doi: 10.1016/j.lungcan.2021.05.019. Epub 2021 May 20.
- Qian X, Fu M, Zheng J, Zhou J, Zhou J. Driver Genes Associated With the Incidence of Venous Thromboembolism in Patients With Non-Small-Cell Lung Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis. Front Oncol. 2021 Apr 29;11:680191. doi: 10.3389/fonc.2021.680191. eCollection 2021.
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 (预期的)
2022年7月1日
初级完成 (预期的)
2023年6月30日
研究完成 (预期的)
2023年6月30日
研究注册日期
首次提交
2022年5月12日
首先提交符合 QC 标准的
2022年6月13日
首次发布 (实际的)
2022年6月21日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2022年6月21日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2022年6月13日
最后验证
2022年6月1日
更多信息
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