Přesnost NGAL v moči při predikci kardiorenálního syndromu při akutním srdečním selhání v naléhavých případech – studie CYNDERELA-HF (CYNDERELA-HF)

Odůvodnění: Zvýšená prevalence srdečního selhání (HF) v Brazílii a ve světě; u 20–30 % pacientů s AHF se rozvine kardiorenální syndrom (CRS) typu 1; Zhoršující se renální selhání (WRF) je prognostickým markerem mortality u akutního srdečního selhání; dostupný biomarker ukazuje nevratné poškození, pozdní ve vývoji CRS. (kreatinin); NGAL je nový biomarker akutního poškození ledvin uvolněný za 2 hodiny a řešený v několika různých klinických scénářích (kontrastní poranění, kardiopulmonální bypass, kritické onemocnění...); Stratifikace rizik pacientů s akutním srdečním selháním umožní vhodné rozdělení zdrojů a stanovení kritérií pro přijetí a propuštění z nemocnice.

Hypotéza: Přijetí NGAL předpovídá CRS u pacientů s AHF přijatých na urgentní příjem (ER).

Primární cíl: Vyhodnotit diagnostickou přesnost a nejlepší hraniční hodnotu NGAL v moči pro predikci rozvoje CRS typu 1 u pacientů přijatých na urgentní příjem.

Sekundární cíle: 1- Zhodnotit prognostický dopad NGAL na nemocniční nepříznivé výsledky (délka hospitalizace, úmrtí, zahájení renální substituční terapie, použití vazoaktivních léků, mechanická ventilace).2- Zhodnoťte prognostický dopad NGAL na nepříznivé výsledky za 30 dní, 60 dní a 6 měsíců (úmrtí, rehospitalizace, zahájení renální substituční terapie).3- Identifikujte klinické a hemodynamické charakteristiky akutního srdečního selhání, které mohou ovlivnit evoluční chování hladin NGAL za 48 hodin.4- Identifikujte spojení léků běžně používaných pro léčbu srdečního selhání, které by mohly ovlivnit evoluční chování hladin NGAL za 48 hodin.5-Posuďte dopad výsledků NGAL na klinické rozhodování.

Metody: Observační, prospektivní, zaslepená studie. Populace: Akutní pacienti se srdečním selháním přijatí na pohotovost nemocnice Pró Cardiaco a nemocnice Antonio Pedro - Universidade Federal Fluminense.

Statistika: Pohodlí Velikost vzorku (n=180); stanovení nejlepšího cut-off: ROC analýza; Prediktivní výkon cut-off: citlivost, specifičnost, poměr pravděpodobnosti, prediktivní hodnota, přesnost; Identifikace proměnných pro predikci CRS: logistická regrese a square-Qui test; Korelační analýza normálně rozdělených proměnných: Pearsonův lineární korelační test; Střední hodnoty pro normálně rozdělené proměnné: Mann-Wittney test; Významnost na p<0,05; Analýza variací v rámci testu.

Chronogram studia: Nábor: 12 měsíců; Analýza výsledků a závěry: 60 dní; Příprava rukopisu pro odevzdání příspěvku: 30 dní.