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Une approche d'apprentissage automatique pour identifier les patients atteints d'un cancer du poumon non à petites cellules réséqué présentant un risque élevé de rechute

Promoteur : University Hospital, ToulouseTous ses essais recensés

Site externe : clinicaltrials.gov · la candidature se fait uniquement là-bas

Âge annoncé
À partir de 18 ans
Public admis
Tous
Phase
Sans phase
Type d’étude
Observationnelle

Présentation

Résumé de l’étude

Le cancer du poumon non à petites cellules de stade précoce représente 20 à 30 % de l'ensemble des cancers du poumon non à petites cellules et se caractérise par une probabilité de survie élevée après résection chirurgicale. Toutefois, en considérant les cancers du poumon non à petites cellules de stade IA-IIIA, un taux de rechute d'environ 50 % est observé, avec une probabilité de survie différente selon le statut tumeur-ganglions-métastases (TNM), bien que des patients au sein d'un même stade TNM présentent de larges variations du taux de récidive. Il n'existe actuellement aucun biomarqueur pronostique validé permettant d'identifier les patients présentant un risque élevé de rechute.

Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 20 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.

Source de l’article en anglais(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) (clinicaltrials.gov)

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