DeepComp for Prediction of Gastric Cancer Postoperative Complications (DeepComp-Prospective)
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 (Diagnosis), Postoperative Complications. Базовые параметры: 18 лет — 85 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 →
Официальное название
A Prospective, Multicenter, Observational Study Validating the Multimodal Deep Learning Radiomics Model (DeepComp) for Preoperative Prediction of Major Postoperative Complications in Patients With Gastric Cancer
Обзор
Gastric cancer is a leading cause of cancer-related mortality, and radical surgery remains the primary treatment. However, postoperative complications are common and can significantly impact patient recovery and quality of life. Currently, doctors lack precise tools to accurately predict which patients are at high risk for developing severe complications before surgery. This study aims to validate a novel artificial intelligence (AI) model called "DeepComp." The DeepComp model integrates clinical data with advanced radiomic features derived from routine preoperative CT scans. Specifically, it analyzes both the tumor characteristics and the patient's body composition (including skeletal muscle and fat distribution) to assess physiological reserve. In this prospective, multicenter observational study, researchers will enroll patients scheduled for gastric cancer surgery across five medical centers. The DeepComp model will be used to predict the risk of moderate-to-severe postoperative complications (Clavien-Dindo grade II or higher). These predictions will then be compared with the actual clinical outcomes observed 30 days after surgery. The goal is to determine the accuracy and reliability of the DeepComp model in a real-world clinical setting, potentially providing a powerful tool for personalized surgical risk assessment.
Первичные конечные точки
- Incidence of Major Postoperative Complications (Clavien-Dindo Grade ≥ II) [Срок оценки: Postoperative 30 days]
- Human-AI Collaborative Diagnostic Performance in Gastric Cancer Surgery: Accuracy and Observer Agreement [Срок оценки: From preoperative assessment through 30 days post-surgery]
Вторичные конечные точки (2)
- Predictive Performance of the DeepComp Model (AUC) [Срок оценки: Postoperative 30 days]
- Length of Hospital Stay [Срок оценки: Up to 30 days]
Критерии участия
Критерии включения
Age ≥ 18 years.
Histologically confirmed gastric adenocarcinoma.
Scheduled for elective radical gastrectomy (open, laparoscopic, or robotic) with curative intent.
Standard preoperative contrast-enhanced abdominal CT scans (venous phase) performed within 14 days prior to surgery.
Willingness to sign informed consent.
Критерии исключения
Emergency surgery due to perforation, obstruction, or massive bleeding.
Intraoperative findings of distant metastasis (Stage IV) or unresectable disease preventing R0 resection.
Concurrent or previous malignant tumors within the last 5 years (except gastric cancer).
Pregnancy or lactation.
Severe metallic artifacts on CT images preventing radiomic analysis.
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
- the Fourth Hospital of Hebei Medical University — Shijiazhuang
Идентификаторы
NCT: NCT07401173 · DeepComp-Pro-001