NCT06451393Toboroz
Predicting Gastric Cancer Response to Chemo With Multimodal AI Model
A Radio-Pathomic Multimodal Machine Learning Model for Predicting Pathological Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Advanced Gastric Cancer: A Retrospective Observational Study
Forrás: ClinicalTrials.gov · Utoljára frissítve: 2024. jún. 11. · Több mint 12 hónapja nem frissült - kérdezd meg a helyszínt, nyitott-e még
Rövid összefoglaló (regiszter, angolul)
This study aims to develop a multimodal model combining radiomic and pathomic features to predict pathological complete response (pCR) in advanced gastric cancer patients undergoing neoadjuvant chemotherapy (NAC). The researchers intended to collected pre-intervention CT images and pathological slides from patients, extract radiomic and pathomic features, and build a prediction model using machine learning algorithms. The model will be validated using a separate cohort of patients. This research intend to build a radiomic-pathomic model that can outperform models based on either radiomic or pathomic features alone, aiming to improve the prediction of pCR in gastric cancer.
- Állapot (regiszter)
- Toboroz
- Vizsgálattípus
- Megfigyeléses
- Résztvevők száma
- 500 (tervezett)
- Első benyújtás
- 2024. jún. 4.
- Kezdés
- 2013. febr. 1.
- Elsődleges befejezés
- 2022. szept. 30.
- Fő szponzor
- Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
- Betegségek
- Gyomor- és nyelőcsőrák
- NCT-szám
- NCT06451393
Mit vállalsz
- Vizsgálat típusa: Megfigyeléses
- Tervezett résztvevők: 500
- 2013. febr. 1. és az elsődleges befejezés (2022. szept. 30.) között
- 1 helyszín, 1 országban
- Vizitek és vizsgálatok: kérdezd a vizsgálat csapatát, a regiszter nem sorolja fel őket
A(z) ClinicalTrials.gov regisztermezőiből összeállítva. A vizsgálat felépítését írja le.
Ki nem vehet részt
Szó szerint a(z) ClinicalTrials.gov forrásból, témák szerint csoportosítva. Hogy ki vehet részt, azt csak a vizsgálat csapata dönti el.
Egyéb
- Patients with indistinguishable tumor lesions on the CT images due to insufficient filling of the stomach during the CT inspection;
- patients without indistinguishable tumor cell on the pathological slides due to inadequate sampling;
- patients with insufficient data.
Kiket keres a vizsgálat
- patients with histologically confirmed adenocarcinoma of the stomach or esophagogastric junction who received NAC and radical gastrectomy;
- patients who underwent abdominal multidetector computed tomography (CT) inspection, gastroscope, and tumor tissue biopsy before any intervention started;
- Lesions that are assessable according to The Response Evaluation Criteria in Solid Tumors Version 1.1
Életkor a regiszterben: 20 év – 90 év · Nem: nők és férfiak · Egészséges önkénteseket nem fogad
Helyszínek (1)
Helyszínek a regiszter sorrendjében. Ha a profilodba mented a városodat, távolság szerint rendeződnek.
| Helyszín | Város | Ország | Helyszín állapota |
|---|---|---|---|
| The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University | Guangzhou | Kína | Toboroz |
Ez az oldal tájékoztatás, nem orvosi tanács. Bármely vizsgálatról az orvosoddal beszélj.