Меню
Идёт набор NCT07251114

AI-assisted Endoscopic Ultrasound Grading of Early Esophageal Cancer Invasion Depth: A Multicenter, Prospective, Randomized Cohort Study

Без фазы С лечением Esophageal Cancer Stage Early Esophageal 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
В протоколе указаны: Artificial Intelligence system.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Esophageal Cancer Stage, Early Esophageal Cancer. 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
Китай
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 →

Обзор

This study mainly uses an artificial intelligence system to assist in the classification of the depth of invasion of early esophageal squamous cell carcinoma under ultrasound endoscopy, providing a basis for preoperative T staging and diagnosis and treatment decisions.

Подробное описание

For patients with early esophageal squamous cell carcinoma and precancerous lesions who met the inclusion and exclusion criteria and voluntarily participated in this project, they were randomly divided into the AI group and the conventional group by central randomization, with 100 cases in each group（anticipated）. Randomization method: The personnel responsible for randomization at the center (who do not participate in the inclusion of subjects) log in to the central randomization system to obtain a randomization number, and finally form a randomization allocation table. Blinding implementation: The observation group and control group determined on the random allocation table were marked as A and B respectively, and then the operating physician implemented protocol A or B. Main indicators: Grading judgment of infiltration depth, pathological consistency

Вмешательства

  • Устройство Artificial Intelligence system
    Use artificial intelligence to assist in the determination of the invasion depth of early esophageal squamous cell carcinoma under endoscopic ultrasound

Первичные конечные точки

  • The accuracy of grading judgment of infiltration depth [Срок оценки: 2 years]
Вторичные конечные точки (2)
  • survival rate [Срок оценки: Three years]
  • Progression Free-Survival [Срок оценки: 1 year]

Критерии участия

Критерии включения

  • Satisfy ①⑧⑨ and one of the following conditions simultaneously: ②③④⑤⑥⑦ ① Age over 18 years old, ② Esophageal ulcer, ③ low-grade intraepithelial neoplasia, ④ high-grade intraepithelial neoplasia, ⑤ patients with esophageal squamous cell carcinoma, ⑥ white patches of esophageal mucosa, ⑦ esophageal polyps, ⑧ with endoscopic examination records and detailed pathological records, ⑨ agree to participate in the study;

Критерии исключения

  • ① Patients who have undergone esophageal cancer surgery, ② those with a history of radiotherapy and chemotherapy for esophageal cancer, ③ patients with missing data.

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

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Распределение
Рандомизированное
Модель
Параллельные группы
Маскирование
Простое слепое
Основная цель
Диагностика

Центры проведения

Китай · 5 центров
  • Fujian provincial hospital — Фучжоу
  • Affiliated Hospital of Putian University — Putian
  • Putian First Hospital — Putian
  • Putian Hospital of Traditional Chinese Medicine — Putian
  • Xianyou County General Hospital — Putian

Идентификаторы

NCT: NCT07251114 · K2025-02-067

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗