ChiCTR2500102055尚未招募不适用
基于多维度信息融合的机器学习模型预测放射性肺炎的回顾性和前瞻性应用研究
重庆医科大学附属第二医院项目经费1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2025年5月12日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 放射性肺炎发生率
研究概览
简要总结
本研究通过回顾性分析接受胸部放射治疗的原发性肺癌患者数据，构建多维度信息融合的机器学习模型，预测放射性肺炎的风险。随后纳入前瞻性患者数据验证模型，评估其在临床中的预测准确性与应用价值，旨在为个性化放疗方案优化提供支持，减少放射性肺损伤的发生，提高治疗效果。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 横断面
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 85（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.年龄>=18 岁，病理确诊为原发性肺癌（包括腺癌、鳞状细胞癌、小细胞癌和其他类型）；2.未进行胸外科手术或其他治疗方式影响胸部区域；
- •东部肿瘤协作组（ECOG）评分＜3 分，预期生存期>=3 个月；4.在医院进行治疗后 1 个月、3 个月和 6 个月（+-15 天）进行 CT 检查，能对放疗后肺部影像学评估；5.对本项研究充分了解，自愿参加，承诺遵从试验和随访程序安排，并且签署知情同意书。
排除标准
- •1.放疗中断一周以上或因其他原因未能完成标准治疗方案。
- •2.影像学检查资料不完整，或无法进行随访评估者。
- •3.放疗前已有严重的肺部疾病（如重度 COPD、间质性肺病等），影响放射性肺炎的风险评估。
- •4.受试者撤回知情同意，要求退出；
- •5.研究者认为其他有必要退出研究的情况；
研究组 & 干预措施
回顾性队列
前瞻性队列
结局指标
主要结局
放射性肺炎发生率
时间窗: 放疗后 1 个月、3 个月、6 个月 此后每 6 个月随访，持续 2 年
次要结局
- 肿瘤治疗的疗效评估(放疗后 1 个月、3 个月、6 个月 此后每 6 个月随访，持续 2 年)
- 疗效评价的结局指标有时间类指标
研究者
研究点 (1)
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