Меню
Идёт набор NCT06088134

Contrast-enhanced CT-based Deep Learning Model for Preoperative Prediction of Disease-free Survival (DFS) in Localized Clear Cell Renal Cell Carcinoma (ccRCC)

Наблюдательное Clear Cell Renal Cell Carcinoma Prognostic Cancer Model Recurrent Renal Cell Cancer

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: Clear Cell Renal Cell Carcinoma, Prognostic Cancer Model, Recurrent Renal Cell Cancer. Базовые параметры: Без ограничений · 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
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Официальное название

Urology Department of the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University

Обзор

This study aims to preoperatively predict DFS of patients with localised ccRCC using a deep learning prognostic model based on enhanced contrast CT images, validate it's predictive ability in multicentre data and compare it's predictive ability with traditional models.

Первичные конечные точки

  • disease-free survival (DFS) [Срок оценки: recruitment occurred between June 2013 and March 2020]

Критерии участия

Критерии включения

  • underwent partial/radical nephrectomies
  • histologically diagnosed as ccRCC
  • with complete clinical data and preoperative CT image data

Критерии исключения

  • with incomplete clinic-pathological data
  • lack of preoperative contrast-enhanced CT images or the image quality was unsuitable for analysis
  • who received pre-surgery neoadjuvant or adjuvant therapies
  • with multiple renal tumors or/and had synchronous metastasis

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Yingjie Xv — Чунцин

Публикации

  • Xv Y, Wei Z, Jiang Q, Zhang X, Chen Y, Xiao B, Yin S, Xia Z, Qiu M, Li Y, Tan H, Xiao M. Three-dimensional deep learning model complements existing models for preoperative disease-free survival prediction in localized clear cell renal cell carcinoma: a multicenter retrospective cohort study. Int J Surg. 2024 Nov 1;110(11):7034-7046. doi: 10.1097/JS9.0000000000001808. PMID 38896853

Идентификаторы

NCT: NCT06088134 · DL-ccRCC

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗