调节指数阵列注册表的血管评估 (VARIA)
2016年5月31日 更新者：NeuroChaos Solutions, Inc.
该患者登记的目的是收集和分析与标准临床实践中确定的基线和脑损伤相关的生理数据（正常值、恢复曲线、症状与其他测试之间的相关性、NCI 指数），并评估健康经济学。
研究概览
地位
完全的
条件
详细说明
VARIA Registry 的主要目标是确定新诊断的脑损伤患者的真实测试模式和临床结果。
根据主要目标，该研究将收集和分析与正常临床实践中确定的脑损伤相关的生理数据，具体参考：
- 患者人口统计、症状、NCI 指数和其他测试结果，
- 按人口统计组划分的基线范围，
- 没有进行基线测试的受伤后患者将在类似患者的规范背景下进行评估，
- 按人口统计的恢复曲线，
- 卫生经济学。
该登记处将是一项前瞻性观察研究，旨在收集数据来描述新诊断的脑损伤患者的真实测试模式和临床结果。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
13
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
Texas
-
Austin、Texas、美国、78731
- SportsSafe
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
13年 及以上 (孩子、成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
联系诊所预约评估大脑（受伤前或受伤后）的患者将被告知有关登记的信息，并可以选择是否参与。
描述
纳入标准：
- 任何因脑损伤接受经颅多普勒检查的患者
- 青少年和成人
- 临床医生获得的书面知情同意书（回顾性病例可能不需要）
排除标准：
- 过去 6 个月内酒精/药物滥用，患者报告
- 严重的精神疾病可能会妨碍受试者遵守治疗的能力
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：队列
- 时间观点：预期
队列和干预
团体/队列 |
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脑震荡与 TCD
因头部受伤、疑似脑震荡或疑似轻度创伤性脑损伤（是否与运动相关）而接受经颅多普勒 (TCD) 的任何患者（青少年/成人）。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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通过 Varia-NCI 测量的神经血管复杂性指数 (NCI)
大体时间：基线
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将测量患者神经血管复杂性指数 (NCI)
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基线
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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通过 Varia-NCI 测量的神经血管复杂性指数 (NCI)
大体时间：受伤后每 4-7 天一次；受伤解决后最多 6 个月
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将测量患者神经血管复杂性指数 (NCI)。
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受伤后每 4-7 天一次；受伤解决后最多 6 个月
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通过临床实践测量的认知
大体时间：受伤后每 4-7 天一次；受伤解决后最多 6 个月
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将测量患者的认知状态
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受伤后每 4-7 天一次；受伤解决后最多 6 个月
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通过临床实践测量的生理学
大体时间：受伤后每 4-7 天一次；受伤解决后最多 6 个月
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将评估患者的生理状况
|
受伤后每 4-7 天一次；受伤解决后最多 6 个月
|
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通过临床实践测量的认知
大体时间：基线
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将测量患者的认知状态
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基线
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通过临床实践测量的生理学
大体时间：基线
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将评估患者的生理状况
|
基线
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其他结果措施
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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通过临床实践衡量的卫生经济成果
大体时间：受伤后每 4-7 天一次；受伤解决后最多 6 个月
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将评估卫生经济参数和资源消耗。
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受伤后每 4-7 天一次；受伤解决后最多 6 个月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 学习椅：Vladislav Bukhman, PhD、NeuroChaos Solutions
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始
2015年4月1日
初级完成 (实际的)
2016年5月1日
研究完成 (实际的)
2016年5月1日
研究注册日期
首次提交
2015年4月20日
首先提交符合 QC 标准的
2015年5月5日
首次发布 (估计)
2015年5月6日
研究记录更新
最后更新发布 (估计)
2016年6月2日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2016年5月31日
最后验证
2016年5月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- Varia-REG 1.0
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
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