宫颈癌筛查策略及风险预测模型研究
2024年7月19日 更新者:Fujian Maternity and Child Health Hospital
通过收集国内多中心宫颈筛查女性的非影像医学数据,包括年龄、HPV感染状况、HPV感染类型、TCT结果、阴道镜活检病理结果等,建立多源异构宫颈病变协同研究大数据平台建立了。
基于人工智能(AI)机器学习,细化宫颈病变筛查特征,构建多模态宫颈癌智能筛查预测与风险分诊模型,初步探讨其临床应用价值。
研究概览
详细说明
通过收集国内多中心宫颈筛查女性的非影像医学数据,包括年龄、HPV感染状况、HPV感染类型、TCT结果、阴道镜活检病理结果等,建立多源异构宫颈病变协同研究大数据平台建立了。
基于人工智能(AI)机器学习,细化宫颈病变筛查特征,构建多模态宫颈癌智能筛查预测与风险分诊模型,初步探讨其临床应用价值。
通过福建省内部数据和国内其他几个地区的外部数据评价该模型的临床应用效果。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
1112846
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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Fujian
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Fuzhou、Fujian、中国、350001
- Fujian Maternity and Child Health Hospital
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Ningde、Fujian、中国
- Ningde maternal and child health hospital
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Ganshu
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Lanzhou、Ganshu、中国
- Gansu Provincial Maternity and Child-care Hospital
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Guangdong
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Foshan、Guangdong、中国
- Shunde Women's and Children's Hospital of Guangdong Medical University
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Shenzhen、Guangdong、中国
- Shenzhen Maternal and Child Health Hospital
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Guizhou
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Guiyang、Guizhou、中国
- Guiyang Maternal and Child Health Care Hospital
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Hubei
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Wuhan、Hubei、中国
- Hubei Maternal and Child Health Hospital
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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
- 成人
接受健康志愿者
是的
取样方法
概率样本
研究人群
对于接受宫颈癌筛查的 25-64 岁女性,所有女性都使用 HR-HPV 检测作为主要筛查策略。
描述
纳入标准:
- 年龄25-64岁;
- 无癌前病变或宫颈癌病史;
- 既往没有宫颈手术或宫颈切除史;
排除标准:
- 没有 HPV 检测结果;
- 孕妇或哺乳期妇女;
- 存在严重的免疫系统疾病,且病情处于活动期;
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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宫颈组织病理学
大体时间:8周内,
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8周内宫颈组织病理学诊断
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8周内,
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阴道镜检查
大体时间:8 周内通过宫颈组织病理学测量诊断为 3 级(CIN3)或更严重宫颈上皮内瘤变的患者百分比
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阴道镜医师使用阴道镜设备调查8周内宫颈和阴道病变的发生情况
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8 周内通过宫颈组织病理学测量诊断为 3 级(CIN3)或更严重宫颈上皮内瘤变的患者百分比
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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
- 学习椅:Pengming Sun、Fujian Maternal and Child Health Hospital
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)
2023年11月1日
初级完成 (实际的)
2024年4月30日
研究完成 (实际的)
2024年6月30日
研究注册日期
首次提交
2023年12月15日
首先提交符合 QC 标准的
2024年1月2日
首次发布 (实际的)
2024年1月12日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年7月22日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年7月19日
最后验证
2024年7月1日
更多信息
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