Protocol of a Multicenter Cohort Observational Study of Cerebral Venous Thrombosis in China Mainland
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological data on cerebral venous thrombosis in China are still lacking at present on the aspects of incidence, recurrence, risk factors, and so on. Herein, we aimed to fill the gap, based on the result of this multicenter prospective cohort study. A total of 26 top tertiary hospitals distributed in China Mainland will take part in this study. For the first time, a dataset of cerebral venous thrombosis cohort (including multiethnic patients of all ages in almost all regions of Mainland China, regardless of gender) will be built. Inclusion criteria were as follows: (1) aged ≥14 years, (2) neuroimaging-confirmed cerebral venous thrombosis, (3) symptom onset was within 30 days prior to enrollment, (4) signed the informed consent form. Demographic data, risk factors, clinical and neuroimaging features, ophthalmologic and aural results, blood tests, cerebrospinal fluid examination, therapeutic strategies, and adverse events were analyzed. Two milliliters of fasting venous blood and 2 mL of cerebrospinal fluid will be collected and stored. Furthermore, patients will be followed up at months 1, 3, 6, and 12 after baseline assessment. Primary outcome will be all-cause mortality. Secondary outcomes: (1) cerebrospinal fluid pressure and Frisen grade; (2) recanalization rate on imaging; (3) rating scales such as GCS, NIHSS, mRS, Mini-Mental State Examination, Montreal Cognitive Assessment, Patient Health Questionnaire 9-item, HIT-6, and Tinnitus Handicap Index. This study will for the first time provide strong evidence on the incidence rate, recurrence rate, and demographic data, as well as special risk factors, clinical outcomes, symptomatic and imaging features of cerebral venous thrombosis in Chinese population. The results of this study will also provide an important reference on prevention, early diagnosis, and customized treatment of cerebral venous thrombosis in Chinese patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».