Prediction of Gastric Cancer in Intestinal Metaplasia and Atrophic Gastritis
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- Это наблюдательное исследование: исследуемое лечение участникам по протоколу не назначают.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Gastric Cancer, Intestinal Metaplasia, Atrophic Gastritis. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Гонконг
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Официальное название
Prediction of Gastric Cancer in Intestinal Metaplasia and Atrophic Gastritis - Application of Artificial Intelligence in Histology and Clinical Data
Обзор
The primary objectives of this study are: * To identify clinical or histological factors associated with gastric cancer development in patients with IM and AG * To establish a machine learning algorithm for prediction of future gastric cancer risks and individual risk stratification in patient with IM and AG
Подробное описание
This is a two-part retrospective study including a clinical data part and a pathology part. A training cohort will be developed from approximately 70% of included cases. It will be followed by a validation cohort with the remaining cases.
Clinical data will be collected retrospectively using the Clinical Data Analysis and Reporting System (CDARS) and Clinical management System (CMS). A cluster-wide cohort (New Territories East Cluster, NTEC) consisting of patients with history of histologically-proven gastric IM and AG will be identified and included for subsequent analysis. The data collection period for the retrospective data will be 2000-2020.
Histology slides will be retrieved retrospectively when available (within NTEC). Whole slide imaging technique will be utilized for the development of training and validation cohorts with machine learning algorithms in the pathology part.
Первичные конечные точки
- Gastric cancer and gastric dysplasia [Срок оценки: 20 years]
Вторичные конечные точки (6)
- Overall accuracy of machine learning model [Срок оценки: 20 years]
- Sensitivity of machine learning model [Срок оценки: 20 years]
- Specificity of machine learning model [Срок оценки: 20 years]
- Positive predictive value of machine learning model [Срок оценки: 20 years]
- Negative predictive value of machine learning model [Срок оценки: 20 years]
- Area under the receiver operating characteristic curve of machine learning model [Срок оценки: 20 years]
Критерии участия
Критерии включения
- Adults >= 18 years of age
- Histologically proven atrophic gastritis or intestinal metaplasia (at antrum and/or body and/or angular of stomach)
Критерии исключения
\- none
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Дизайн исследования
- Модель наблюдения
- Когортное
Центры проведения
Гонконг · 1 центр
- Prince of Wales Hospital — Shatin
Идентификаторы
NCT: NCT04840056 · 2021.082