机器学习预测 T1 食管鳞状细胞癌淋巴结转移
2024年2月9日 更新者：Shanghai Zhongshan Hospital
机器学习预测 T1 食管鳞状细胞癌淋巴结转移：一项多中心研究
现有模型在量化淋巴结转移 (LNM) 风险方面表现不佳。
本研究针对 T1 食管鳞状细胞癌患者的 LNM 生成了弹性网络回归 (ELR)、随机森林 (RF)、极限梯度增强 (XGB) 以及这些模型的组合（整体）模型。
研究概览
详细说明
淋巴结转移 (LNM) 是 T1 食管鳞状细胞癌 (ESCC) 相对罕见但可能的并发症。 现有模型在量化这种风险方面表现不佳。 本研究旨在开发 T1 期食管鳞状细胞癌患者 LNM 的机器学习模型。
本研究纳入了来自 3 个机构于 2010 年 1 月至 2021 年 9 月期间接受手术治疗的 T1 鳞状细胞癌患者。 利用患者年龄和性别、肿瘤浸润深度、肿瘤大小、肿瘤位置、宏观肿瘤类型、淋巴和血管浸润以及组织学分级的数据开发了机器学习模型。 生成了弹性网络回归 (ELR)、随机森林 (RF)、极限梯度提升 (XGB) 以及这些模型的组合（集成）模型。 使用曲线下面积 (AUC) 来评估模型的预测能力。 计算了每个因素对模型的贡献。 为了更好地满足临床需求，研究人员将该模型设计为一个用户友好的网站。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
1267
阶段
- 不适用
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
-
-
Shanghai
-
Shanghai、Shanghai、中国、200032
- Zhongshan Hospital Affiliated to Fudan University
-
-
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
描述
纳入标准：
- （一）胸部食管鳞癌
- (II) 无伴随或既往恶性肿瘤病史
- (III) pT1分期的肿瘤
- (IV)检查15个或更多淋巴结
排除标准：
- 术前接受过新辅助治疗或内镜粘膜下剥离术
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
- 主要用途：诊断
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：用于预测淋巴结转移的手臂
|
食管肿瘤切除及淋巴结清扫
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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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模型表现：歧视
大体时间：8周
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绘制模型的ROC曲线并获得其AUC值，并根据验证集的结果选择最佳的预测模型
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8周
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变量重要性
大体时间：6周
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计算模型中使用的变量的重要程度并排序，并分析最重要变量的原因
|
6周
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子分析（ML 模型 vs. Logistic 模型 vs. NCCN 指南）
大体时间：8周
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应用NCCN指南和Logistic模型进行预测，并将其性能与本研究获得的模型进行比较，以确定模型的实际应用效益
|
8周
|
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
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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)
2010年1月15日
初级完成 (实际的)
2019年12月15日
研究完成 (实际的)
2023年7月15日
研究注册日期
首次提交
2024年1月23日
首先提交符合 QC 标准的
2024年2月9日
首次发布 (实际的)
2024年2月13日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年2月13日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年2月9日
最后验证
2024年2月1日
更多信息
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