Прогностическая модель для предсказания исходов после умеренной и тяжелой черепно-мозговой травмы у детей (PROMPT)
Прогностическое моделирование при детской умеренной и тяжелой черепно-мозговой травме.
Из-за этических и логистических сложностей, связанных с исследованиями в педиатрии, существует ограниченное количество соответствующих возрасту доказательств для лечения педиатрической черепно-мозговой травмы (пЧМТ).
Прогностические модели, используемые для исследований ЧМТ у взрослых (IMPACT, CRASH), были разработаны и валидированы на основе анализа больших международных наборов данных, которые прошли дальнейшую валидацию в нескольких проспективных исследованиях; широкое использование этих прогностических моделей в нейротравматологических исследованиях подчеркивает относительную простоту и переменные, используемые для прогнозирования, что делает их применимыми как в условиях с низкими, так и с высокими ресурсами.
Это способствовало международному совместному исследованию ЧМТ у взрослых.
В настоящее время таких моделей для пЧМТ не существует, и большинство педиатрических исследований продолжают использовать прогностические модели для взрослых.
Хотя переменные, используемые в этих моделях, также показывают связь с исходом при пЧМТ, существует множество проблем с этим подходом, главная трудность заключается в том, что ожидается, что младший возраст будет ассоциирован с лучшим исходом в этих моделях; однако баланс между нейропластичностью и траекторией нейроразвития у детей трудно предсказать, причем имеющиеся данные свидетельствуют о худших нейроразвивающих исходах после ЧМТ у детей младшего возраста.
Следовательно, модели для взрослых могут либо завышать, либо занижать прогноз неврологических исходов при пЧМТ и никогда не были валидированы на наборах данных по пЧМТ.
Учитывая, что объем данных, необходимых для создания прогностической модели для пЧМТ, сложно собрать, и разумную валидность прогностических моделей для взрослых при пЧМТ, мы предлагаем создать педиатрическую модификацию моделей для взрослых и определить надежную прогностическую модель для пЧМТ для улучшенной классификации тяжести травмы, чтобы прогнозировать течение заболевания и исход, а также стратификацию пациентов для интервенционных исследований и бенчмаркинга при пЧМТ, чтобы помочь в соответствующем распределении ресурсов для нейроинтервенций для улучшения исходов.
Это поможет определить соответствующие возрасту ориентиры для исследований пЧМТ, а также дополнить клиническую оценку отдельного ребенка, решения о лечении, информирование семей и распределение ресурсов.
Обзор исследования
Статус
Статус
Условия
Условия
Подробное описание
Фон Влияние детской черепно-мозговой травмы (дЧМТ) на здравоохранение, общество и экономику является одной из самых неудовлетворенных потребностей, по оценкам, до 2/3 выживших развивают пожизненные неврологические дефициты. Из-за этических и логистических проблем, связанных с педиатрическими исследованиями, существует ограниченное количество соответствующих возрасту доказательств для детей, что усугубляет пробелы в финансировании, еще больше усложняя недостаток доказательств. Однако экстраполяция доказательств исследований взрослой ЧМТ на детей неточна и неуместна, учитывая различия в механизмах и характерах травмы, патофизиологических реакциях и неврологическом восстановлении от нее, в контексте траектории развития; следовательно, необходимы надежные доказательства для улучшения исходов при дЧМТ, а также для содействия исследовательскому сотрудничеству.
Прогностические модели, используемые для исследований взрослой ЧМТ (IMPACT, CRASH)5,6 и критерии визуализации (оценки Маршалла и Роттердама), были получены и валидированы на основе анализа больших международных наборов данных, которые прошли дальнейшую валидацию в нескольких проспективных исследованиях; широкое использование этих прогностических моделей в исследованиях нейротравмы подчеркивает относительную простоту и переменные, используемые для прогнозирования, что делает их применимыми как в условиях с низкими, так и с высокими ресурсами.
Это способствовало международному совместному исследованию взрослой ЧМТ; однако, таких моделей не существует для дЧМТ, и большинство исследований дЧМТ продолжают использовать взрослые прогностические модели. Хотя переменные, используемые для этих моделей, также показывают связь с исходом при дЧМТ, существует множество проблем с этим подходом, ключевая трудность — переменная возраста. Во взрослых моделях ожидается, что более молодой возраст будет связан с лучшим исходом; для CRASH модель, вероятно, сильно взвешена в сторону не-возрастных переменных, так как ожидается, что более молодые пациенты будут чувствовать себя лучше, пациенты в возрасте 18-40 лет объединены как <40 лет, а для IMPACT — немного лучше, что учитывает возраст от 14 лет и старше.
Однако баланс между нейропластичностью и траекторией нейроразвития в педиатрической возрастной группе трудно предсказать, и доказательства указывают на худшие нейроразвивающие исходы после ЧМТ у младших детей. Следовательно, взрослые модели могут либо завышать, либо занижать прогноз неврологических исходов при дЧМТ и никогда не валидировались в наборах данных по дЧМТ.
- Обоснование и теоретическая основа Валидированная прогностическая модель для дЧМТ станет первым шагом к совместным исследованиям и определению соответствующих возрасту эталонов для исследований дЧМТ, а также для дополнения клинической оценки отдельного ребенка, принятия решений о лечении, информирования семей и распределения ресурсов. Учитывая, что объем данных, необходимых для создания прогностической модели дЧМТ, трудно собрать, и разумную валидность взрослых прогностических моделей в дЧМТ, хотя и в небольших одноцентровых исследованиях, мы предлагаем создать педиатрическую модификацию взрослых моделей и определить надежную прогностическую модель дЧМТ для улучшенной классификации тяжести травмы, чтобы прогнозировать траекторию заболевания и исход, а также стратификацию пациентов для интервенционных исследований и бенчмаркинга в дЧМТ, чтобы помочь с соответствующим распределением ресурсов для нейроинтервенций для улучшения исходов.
Исследовательский вопрос/Цели и задачи:
Создать и валидировать специфическую для детей прогностическую модель для исходов после умеренной и тяжелой ЧМТ для использования как в условиях с ограниченными ресурсами, так и в условиях с богатыми ресурсами. Наша гипотеза заключается в том, что производительность текущих взрослых прогностических моделей ЧМТ в прогнозировании исходов после дЧМТ может быть улучшена путем внесения соответствующих возрасту модификаций в существующие модели.
Дизайн исследования/ Методы:
Мы будем использовать объединенные ретроспективные наборы данных по дЧМТ (умеренная и тяжелая ЧМТ у детей < 18 лет); Таблица 1 показывает приблизительное количество и распределение исходов наборов данных, в настоящее время готовых для этого сотрудничества, с продолжающимися обсуждениями по объединению большего количества наборов данных.
- Выборка и статистические методы:
Для исследования не определен размер выборки. Мы будем стремиться собрать наборы данных, которые содержат переменные, определяющие тяжесть травмы у детей с умеренной и тяжелой ЧМТ в возрасте до 18 лет. Для исследования нет критериев исключения. Все наборы данных будут либо из проспективного исследования (одобренного этикой с действительным согласием) и/или наборов данных, созданных для аудита/институциональных целей с соответствующими одобрениями местных/национальных исследовательских комитетов и содержащих анонимизированную неидентифицируемую информацию.
Тип исследования
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Регистрация
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
Cambridgeshire
-
Cambridge, Cambridgeshire, Соединенное Королевство, CB2 2QQ
- Hospital
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Ребенок
- Взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
- Пациенты, госпитализированные с умеренной или тяжелой черепно-мозговой травмой
Критерии исключения:
- Отсутствуют
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Количество групп / когорт
Когорты и вмешательства
Группа / когортаГруппа / когорта |
|---|
|
АДАПТ
Международное проспективное исследование тяжелой черепно-мозговой травмы у детей - 1000 пациентов
|
|
ЗВЁЗДНЫЙ КОРАБЛЬ
Перспективное многоцентровое исследование базы данных пациентов с умеренной и тяжелой черепно-мозговой травмой в педиатрической практике на выборке из 135 пациентов
|
|
CENTER-TBI
Проспективная исследовательская база данных по черепно-мозговой травме, 227 пациентов <18 лет.
|
|
Кембридж
База данных поступления детей с ЧМТ в CUH, 350 пациентов
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Glasgow Outcome Score.
Временное ограничение: 6 месяцев
|
Шкала варьируется от 1 до 5, при этом увеличение баллов указывает на улучшение результата (1 — смерть, 5 — норма). Баллы будут дихотомизированы на благоприятные (4-5) и неблагоприятные (1-3).
|
6 месяцев
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Спонсор
Соавторы
Соавторы
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Maas AI, Hukkelhoven CW, Marshall LF, Steyerberg EW. Prediction of outcome in traumatic brain injury with computed tomographic characteristics: a comparison between the computed tomographic classification and combinations of computed tomographic predictors. Neurosurgery. 2005 Dec;57(6):1173-82; discussion 1173-82. doi: 10.1227/01.neu.0000186013.63046.6b.
- Steyerberg EW, Harrell FE Jr. Prediction models need appropriate internal, internal-external, and external validation. J Clin Epidemiol. 2016 Jan;69:245-7. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.04.005. Epub 2015 Apr 18. No abstract available.
- Huth SF, Slater A, Waak M, Barlow K, Raman S. Predicting Neurological Recovery after Traumatic Brain Injury in Children: A Systematic Review of Prognostic Models. J Neurotrauma. 2020 Oct 15;37(20):2141-2149. doi: 10.1089/neu.2020.7158. Epub 2020 Jul 20.
- Young AM, Guilfoyle MR, Fernandes H, Garnett MR, Agrawal S, Hutchinson PJ. The application of adult traumatic brain injury models in a pediatric cohort. J Neurosurg Pediatr. 2016 Nov;18(5):558-564. doi: 10.3171/2016.5.PEDS15427. Epub 2016 Aug 26.
- Yue JK, Lee YM, Sun X, van Essen TA, Elguindy MM, Belton PJ, Pisica D, Mikolic A, Deng H, Kanter JH, McCrea MA, Bodien YG, Satris GG, Wong JC, Ambati VS, Grandhi R, Puccio AM, Mukherjee P, Valadka AB, Tarapore PE, Huang MC, DiGiorgio AM, Markowitz AJ, Yuh EL, Okonkwo DO, Steyerberg EW, Lingsma HF, Menon DK, Maas AIR, Jain S, Manley GT; The TRACK-TBI Investigators. Performance of the IMPACT and CRASH prognostic models for traumatic brain injury in a contemporary multicenter cohort: a TRACK-TBI study. J Neurosurg. 2024 Mar 15;141(2):417-429. doi: 10.3171/2023.11.JNS231425. Print 2024 Aug 1.
- Martin FP, Goronflot T, Moyer JD, Huet O, Asehnoune K, Cinotti R, Gourraud PA, Roquilly A. Predictive Models of Long-Term Outcome in Patients with Moderate to Severe Traumatic Brain Injury are Biased Toward Mortality Prediction. Neurocrit Care. 2025 Apr;42(2):573-586. doi: 10.1007/s12028-024-02082-3. Epub 2024 Aug 13.
- Sta Maria NS, Sargolzaei S, Prins ML, Dennis EL, Asarnow RF, Hovda DA, Harris NG, Giza CC. Bridging the gap: Mechanisms of plasticity and repair after pediatric TBI. Exp Neurol. 2019 Aug;318:78-91. doi: 10.1016/j.expneurol.2019.04.016. Epub 2019 May 2.
- Speer EM, Lee LK, Bourgeois FT, Gitterman D, Hay WW Jr, Davis JM, Javier JR. The state and future of pediatric research-an introductory overview : The state and future of pediatric research series. Pediatr Res. 2023 Jan 24:1-5. doi: 10.1038/s41390-022-02439-4. Online ahead of print.
- Dewan MC, Mummareddy N, Wellons JC 3rd, Bonfield CM. Epidemiology of Global Pediatric Traumatic Brain Injury: Qualitative Review. World Neurosurg. 2016 Jul;91:497-509.e1. doi: 10.1016/j.wneu.2016.03.045. Epub 2016 Mar 25.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Начало исследования
Первичное завершение (Оцененный)
Первичное завершение
Завершение исследования (Оцененный)
Завершение исследования
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Первый опубликованный
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее опубликованное обновление
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
Другие идентификационные номера исследования
- A097348
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Однако контролеры отдельных наборов данных могут быть готовы рассмотреть обоснованные научные запросы в соответствии с их договоренностями.
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .