ChiCTR2600124424
尚未开始
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2026-05-12
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肺癌、免疫性肺炎
基于机器学习的老年肺癌免疫治疗后发生免疫性肺炎的预测模型
基于机器学习的老年肺癌免疫治疗后发生免疫性肺炎的预测模型
1.构建风险预测模型:基于大规模真实世界数据,采用机器学习方法建立老年肺癌患者免疫相关性肺炎的风险预测模型,比较不同算法并分析关键特征的重要性。 2.探索风险因素和发生率:系统评估老年患者使用ICIs后的CIP发生率、严重程度和相关临床特征,识别易感人群和独立危险因素,为风险分层提供依据。 3.提高免疫治疗安全性:通过提前识别高风险患者,指导个体化的监测和干预措施,减少免疫相关死亡率,提高治疗依从性及疗效。 4.推动学术和社会价值:丰富老年肿瘤患者免疫治疗数据,完善不良反应管理和决策支持体系,为临床实践和相关指南提供科学依据。
队列研究
其它
无
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自选课题(自筹)
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840;360
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2026-03-05
2027-03-03
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1.年龄 ≥60岁,病理或细胞学确诊肺癌,接受过至少1周期以上的免疫治疗,且记录给药及治疗方案信息。并有基线数据:如影像学检查(CT肺部/PET-CT肺部)、基线血常规+肝肾功能+炎症指标及基线肺部合并症(如COPD/间质性肺病)/既往放疗史记录。 1.年龄 ≥60岁,病理或细胞学确诊肺癌,接受过至少1周期以上的免疫治疗,且记录给药及治疗方案信息。并有基线数据:如影像学检查(CT肺部/PET-CT肺部)、基线血常规+肝肾功能+炎症指标及基线肺部合并症(如COPD/间质性肺病)/既往放疗史记录。;
请登录查看1.免疫治疗前存在活动性肺炎/急性间质性肺病发作、CIP无法通过影像或临床资料可靠判定者、器官移植及HIV未控制或长期强免疫抑制治疗及既往曾有免疫疾病病史患者以及临床资料不全者。;
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