基于机器学习的估计生存模型
2024年5月22日 更新者：Zhao Siyao
基于机器学习的老年晚期恶性肿瘤患者估计生存模型的构建和验证
恶性肿瘤是老年患者死亡的主要原因，姑息治疗可以改善老年晚期癌症患者的生活质量。
这些患者未被纳入姑息治疗的主要原因之一是患者、家属和医生对其生存期缺乏准确的估计。
医患双方往往对老年晚期癌症患者的生存期过于乐观，导致过度治疗。
因此，评估这些患者的死亡风险并进一步建立生存期估计模型，可以提高医生临床预测患者生存的准确性，便于早期转诊姑息治疗，促进医疗决策的合理化。
研究概览
地位
主动，不招人
条件
详细说明
- 通过检索文献、进行系统评价和荟萃分析，我们旨在揭示与老年晚期癌症患者死亡相关的预后因素。
- 我们将在循证数据的基础上，结合我国老年晚期癌症患者的临床情况，建立老年晚期癌症患者死亡风险评估量表的相关条目。 采用德尔菲专家咨询评估方法，最终确定评估量表框架，为我国老年晚期癌症患者死亡风险预测模型的建立和验证奠定理论基础。
- 开发老年晚期癌症患者的生存估计模型；通过代谢组学研究等研究方法，我们将研究与预测老年晚期癌症患者生存期相关的代谢生物标志物。
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
1000
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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Sichuan
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Chengdu、Sichuan、中国、610041
- Siyao Zhao
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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
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
概率样本
研究人群
60岁及以上晚期癌症（III期、IV期）恶性肿瘤患者。
描述
纳入标准：晚期恶性肿瘤患者的纳入标准：必须满足条件1），同时满足条件2）、3）或4）：
- 晚期恶性肿瘤临床诊断：TNM III期或IV期
- “惊讶问题”：如果这位患者在未来 6 个月内死亡，你不会感到惊讶。
- 卡诺夫斯基表现状态（KPS）评分 ≤ 50
- 姑息治疗量表 (PPS) ≤ 50%
排除标准：
- 拒绝参加研究的患者；
- 因各种原因无法配合完成问卷调查的患者；
- 因各种原因无法配合完成随访的患者。
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 |
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60岁及以上晚期癌症（III期和IV期）患者。
60岁及以上在上述机构接受治疗的晚期癌症（III期和IV期）患者。
研究对象自愿参与并签署知情同意书。
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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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一个模型
大体时间：2026-12-31
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建立老年晚期癌症患者的生存估计模型。
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2026-12-31
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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。
赞助
调查人员
- 首席研究员：Siyao Zhao, postgraduate、West China 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)
2024年5月1日
初级完成 (估计的)
2025年12月31日
研究完成 (估计的)
2026年12月31日
研究注册日期
首次提交
2024年5月15日
首先提交符合 QC 标准的
2024年5月22日
首次发布 (实际的)
2024年5月29日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年5月29日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年5月22日
最后验证
2024年5月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- 2024 Review (807)
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
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