ChiCTR2500103350Not yet recruitingNot Applicable
基于多模态机器学习的癌症患者心血管毒性预测模型——肿瘤心脏病学队列的构建
国家自然科学基金1 site in 1 country620 target enrollmentStarted: December 11, 2024Last updated:
Trial Snapshot
- Phase
- Not Applicable
- Status
- Not yet recruiting
- Sponsor
- Enrollment
- 620
- Locations
- 1
- Primary Endpoint
- 癌症患者从第一次接受肿瘤治疗开始后出现 CV 毒性事件
Study Overview
Brief Summary
（1）建立肿瘤心脏病学相关疾病队列，探索肿瘤心脏病学相关疾病的危险因素、揭示疾病发生、发展机制 （2）采用人工智能算法综合考虑肿瘤患者各个模态数据的特征，构建精准化、个体化的 CV 毒性风险评估体系。 （3）通过采集患者血液样本进行多组学分析，进一步增强 CV 毒性风险评估模型的生物可解释性 （4）探索肠道菌群在癌症患者肿瘤治疗的心血管毒性中的作用机制，开拓肿瘤治疗导致的心血管毒性治疗的一个新靶点
Study Design
- Study Type
- 观察性研究
- Primary Purpose
- 队列研究
- Masking
- 无
Eligibility Criteria
- Ages
- 18 to 90 (—)
- Sex
- All
Inclusion Criteria
- •1.回顾性研究纳入标准： a)2013 年-2025 年间于我院就诊的患者 b)明确诊断癌症的患者 c)诊断结果经过明确的组织病理学检查的病例；
- •2.前瞻性研究纳入标准： a)年龄已满 18 岁，不超过 90 岁； b)明确诊断癌症的患者； c)组织病理学检查确诊的病例； d)接受肿瘤治疗的患者；
Exclusion Criteria
- •1.回顾性研究排除标准：随访数据缺失；
- •2.前瞻性研究排除标准： a)有晕针、晕血、病理性低血压人群； b)患有精神疾病或认知功能障碍的患者。
Arms & Interventions
回顾性研究
前瞻实验组
前瞻对照组
Outcomes
Primary Outcomes
癌症患者从第一次接受肿瘤治疗开始后出现 CV 毒性事件
Time Frame: 在接受肿瘤治疗前、首次肿瘤治疗后、半年、1 年，此后每半年收集患者辅助检查资料进行随访
Secondary Outcomes
No secondary outcomes reported
Investigators
Study Sites (1)
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