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摘要引入创伤性脑损伤（TBI）是一种异质疾病，具有广泛的损伤严重程度，病理生理过程和可变结果。对于中度到重度TBI幸存者，恢复通常是旷日持久的，结果可以从总依赖到完全恢复。尽管医疗选择的进展，预后仍未改变。这项研究的目的是在中度至重度TBI患者中为6个月的神经结局开发机器学习预测模型，并结合纵向临床，多模式神经影像学和血液生物标志物预测变量。方法和分析，一项前瞻性，观察性的同类研究将在3年内招募300名来自澳大利亚七家医院的中度至重度TBI患者。候选预测因素，包括人口统计学和一般健康变量，以及纵向临床，神经影像学（CT和MRI），血液生物标志物和患者报告的结果指标，将在急性损伤阶段的多个时间点收集。预测变量将填充新型机器学习模型，以预测受伤后6个月后的格拉斯哥成果量表。这项研究还将通过包括新型的血液生物标志物（无细胞DNA）以及定量神经成像的结果（例如定量敏感性映射和动态对比度增强了MRI作为预测变量，可以扩展到当前的预后模型）。伦理和传播伦理批准已由昆士兰州皇家布里斯班和妇女医院人类研究伦理委员会获得。参与者或他们的替代决策者在提供书面知情同意书之前将收到有关该研究的口头和书面信息。研究结果将由同行评审出版物传播，并提出
引用：Jennings S，Anstey S，Bower J等。通过免疫检查点抑制剂（Excim）的癌症免疫疗法的经历 - 人类参与沉浸式虚拟现实的可行性和安全性TBI）研究方案
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