Onderzoek en klinische kennis op het gebied van ruggenmergletsel transformeren (TRACK-SCI)

Ruggenmergletsel (SCI) is wereldwijd een belangrijke oorzaak van morbiditeit met slopende gevolgen voor de kwaliteit van leven en het gezondheidszorgsysteem. Tot op heden moet er nog een onderzoeksregister met veel gegevens worden samengesteld dat specifiek is voor SCI. Daartoe zal de studie SCI-gegevens verzamelen over vijf primaire domeinen: 1) demografische gegevens en basislijngeschiedenis, 2) klinische verloopvariabelen van ED tot ICU, 3) standaard van zorg neuroimaging (CT en MRI) en intraoperatieve neuromonitoring, 4) bloed en CSF-monsters voor proteomische en genetische biomarkers, en 5) uitkomstmaten van functionele handicap, geestelijke gezondheid en kwaliteit van leven na 3, 6 en 12 maanden. De onderzoekers proberen deze fysiologische gegevens met hoge dichtheid te correleren met basisrisicofactoren, beeldvormingsparameters en biomarkers voor een alomvattende benadering van SCI-diagnose tijdens acute zorg, evenals prognose over subacute en chronische fasen van herstel - om echt een stap in de richting van de vooruitgang van onderzoek en klinische kennis in dwarslaesie.

Het belangrijkste doel is om een ​​uitgebreide prospectieve analyse te bieden van meerdere variabelen in acute dwarslaesie die van invloed zijn op langetermijnresultaten. Dit is bedoeld om een ​​rijke bron te bieden voor het stellen van sleutelvragen met betrekking tot de optimalisatie van de behandeling en de planning en uitvoering van cruciale klinische onderzoeken in dwarslaesie.

Kernhypothesen:

1. Meerdere variabelen voor kritieke zorg zullen voorspellend zijn voor zowel sensomotorische als autonome uitkomsten, en gevoeligheid voor infecties bij ontslag en 6 en 12 maanden na letsel.
2. Kwantitatieve MRI-indices van navelstrengbeschadiging en biomarkers van acute immuunresponsen op letsel zullen neurologische uitkomsten voorspellen bij ontslag en na 6 en 12 maanden.
3. De multivariate analyse van de constellatie van acute variabelen en uitkomstmaten op de lange termijn zal nieuwe afgeleide uitkomstvoorspellers opleveren die stratificatie voor klinische onderzoeken zullen vergemakkelijken.

Specifieke doelstellingen:

Doel 1. Diagnose: Opbouwen van een kennisnetwerk acute dwarslaesie. Er zal een gedetailleerd prospectief onderzoek worden uitgevoerd naar praktijken en uitkomsten van kritieke zorg voor dwarslaesiepatiënten die zijn opgenomen op TRACK-SCI-locaties om een ​​kennisnetwerk op te bouwen voor acute dwarslaesiediagnostiek.

Doel 2. Prognose: voorspellende modellen en biomarkers. Het onderzoeksteam zal multidimensionale prognostische indicatoren ontwikkelen voor het voorspellen van uitkomsten en het stratificeren van patiënten met behulp van gedetailleerde fysiologische, beeldvormende en genetische datasets.

Doel 3: Data-analyse en delen. De ontwikkeling van betere voorspellers van uitkomst en methoden voor stratificatie zal worden bevorderd door gekwalificeerde toegang tot onze gedetailleerde gegevens mogelijk te maken. De beschikbaarheid voor gekwalificeerde gebruikers van de gedetailleerde acute 'diagnostische' dataset samen met genexpressiegegevens en functionele resultaten op 6 en 12 maanden zal het project als een waardevolle internationale SCI-gemeenschapsbron benutten.