RATIONALE Disturbances in dynamic cerebral autoregulation after ischemic stroke may have important implications for prognosis. Recent meta-analyses have been hampered by heterogeneity and small samples. AIM AND/OR HYPOTHESIS The aim of study is to undertake an individual patient data meta-analysis (IPD-MA) of dynamic cerebral autoregulation changes post-ischemic stroke and to determine a predictive model for outcome in ischemic stroke using information combined from dynamic cerebral autoregulation, clinical history, and neuroimaging. SAMPLE SIZE ESTIMATES To detect a change of 2% between categories in modified Rankin scale requires a sample size of ∼1500 patients with moderate to severe stroke, and a change of 1 in autoregulation index requires a sample size of 45 healthy individuals (powered at 80%, α = 0.05). Pooled estimates of mean and standard deviation derived from this study will be used to inform sample size calculations for adequately powered future dynamic cerebral autoregulation studies in ischemic stroke. METHODS AND DESIGN This is an IPD-MA as part of an international, multi-center collaboration (INFOMATAS) with three phases. Firstly, univariate analyses will be constructed for primary (modified Rankin scale) and secondary outcomes, with key co-variates and dynamic cerebral autoregulation parameters. Participants clustering from within studies will be accounted for with random effects. Secondly, dynamic cerebral autoregulation variables will be validated for diagnostic and prognostic accuracy in ischemic stroke using summary receiver operating characteristic curve analysis. Finally, the prognostic accuracy will be determined for four different models combining clinical history, neuroimaging, and dynamic cerebral autoregulation parameters. STUDY OUTCOME(S) The outcomes for this study are to determine the relationship between clinical outcome, dynamic cerebral autoregulation changes, and baseline patient demographics, to determine the diagnostic and prognostic accuracy of dynamic cerebral autoregulation parameters, and to develop a prognostic model using dynamic cerebral autoregulation in ischemic stroke. DISCUSSION This is the first international collaboration to use IPD-MA to determine prognostic models of dynamic cerebral autoregulation for patients with ischemic stroke.

中文翻译：

---

INFOMATAS 多中心系统评价和荟萃分析缺血性卒中动态脑自动调节的个体患者数据。

原理 缺血性卒中后动态大脑自动调节的紊乱可能对预后有重要影响。最近的荟萃分析受到异质性和小样本的阻碍。目的和/或假设 本研究的目的是对缺血性卒中后动态脑自动调节变化进行个体患者数据荟萃分析 (IPD-MA)，并使用动态脑卒中后的信息确定缺血性卒中结果的预测模型。自动调节、临床病史和神经影像学。样本量估计 要检测改良 Rankin 量表中类别之间 2% 的变化需要大约 1500 名中度至重度卒中患者的样本量，而自动调节指数的 1 变化需要 45 名健康个体的样本量（80 %，α = 0.05）。从这项研究中得出的平均值和标准偏差的汇总估计值将用于为样本量计算提供信息，以便在缺血性卒中中进行足够有力的未来动态脑自动调节研究。方法和设计 这是一个 IPD-MA，作为国际多中心协作 (INFOMATAS) 的一部分，分为三个阶段。首先，将针对主要（改良的 Rankin 量表）和次要结果构建单变量分析，其中包含关键协变量和动态大脑自动调节参数。从研究内部聚集的参与者将考虑随机效应。其次，将使用总结接收者操作特征曲线分析来验证动态脑自动调节变量对于缺血性中风的诊断和预后准确性。最后，将针对结合临床病史、神经影像学和动态大脑自动调节参数的四种不同模型确定预后准确性。研究结果 本研究的结果是确定临床结果、动态脑自动调节变化和基线患者人口统计学之间的关系，确定动态脑自动调节参数的诊断和预后准确性，并使用动态脑自动调节参数开发预后模型。缺血性卒中的大脑自动调节。讨论 这是第一次使用 IPD-MA 来确定缺血性卒中患者动态大脑自动调节预后模型的国际合作。研究结果 本研究的结果是确定临床结果、动态脑自动调节变化和基线患者人口统计学之间的关系，确定动态脑自动调节参数的诊断和预后准确性，并使用动态脑自动调节参数开发预后模型。缺血性卒中的大脑自动调节。讨论 这是第一次使用 IPD-MA 来确定缺血性卒中患者动态大脑自动调节预后模型的国际合作。研究结果 本研究的结果是确定临床结果、动态脑自动调节变化和基线患者人口统计学之间的关系，确定动态脑自动调节参数的诊断和预后准确性，并使用动态脑自动调节参数开发预后模型。缺血性卒中的大脑自动调节。讨论 这是第一次使用 IPD-MA 来确定缺血性卒中患者动态大脑自动调节预后模型的国际合作。并在缺血性中风中使用动态脑自动调节开发预后模型。讨论 这是第一次使用 IPD-MA 来确定缺血性卒中患者动态大脑自动调节预后模型的国际合作。并在缺血性中风中使用动态脑自动调节开发预后模型。讨论 这是第一次使用 IPD-MA 来确定缺血性卒中患者动态大脑自动调节预后模型的国际合作。