ChiCTR2600129874
尚未开始
机器
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2026-08-11
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胃癌
基于机器学习与SHAP分析的免疫-营养预后模型预测晚期胃癌疗效与生存
基于机器学习与SHAP分析的免疫-营养预后模型预测晚期胃癌疗效与生存
本研究旨在应用机器学习算法，结合SHAP可解释性分析，开发并验证一个融合免疫-营养与临床特征的预后模型，用于精准预测晚期胃癌患者的疗效与生存，推动个体化治疗决策。
连续入组
其它
无
无
2024年度“引进人才”博士科研启动经费
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200
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2026-07-01
2029-06-30
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1.经组织病理学确诊的胃或胃食管结合部腺癌。 （2）临床分期为不可切除的局部晚期、复发或转移性胃癌。 （3）开始接受标准化一线全身治疗方案。 （4）在一线治疗开始前1周内，具有完整的血常规、生化等实验室检查结果。 （5）具有可评价的基线及治疗后影像学资料（依据RECIST 1.1标准）。 （6）年龄18至80岁，ECOG PS评分为0-2分。 1.经组织病理学确诊的胃或胃食管结合部腺癌。 （2）临床分期为不可切除的局部晚期、复发或转移性胃癌。 （3）开始接受标准化一线全身治疗方案。 （4）在一线治疗开始前1周内，具有完整的血常规、生化等实验室检查结果。 （5）具有可评价的基线及治疗后影像学资料（依据RECIST 1.1标准）。 （6）年龄18至80岁，ECOG PS评分为0-2分。；
请登录查看1.既往因晚期疾病接受过系统性抗肿瘤治疗。 （2）合并其他活动性恶性肿瘤。 （3）存在严重影响免疫或营养状态的合并症（如急性感染、血液系统原发病、活动性自身免疫性疾病、严重肝肾功能不全等）。 （4）关键变量缺失率超过20%。；
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