Predikce výsledků srdečního selhání pomocí biomarkerů a zobrazovacích metod (BIOPHF)

Pozadí a zdůvodnění:

Přesná prognóza u srdečního selhání (HF) zůstává náročná kvůli fenotypové heterogenitě v celém spektru ejekční frakce levé komory (LVEF). Zatímco biomarkery jako N-terminální pro-B typ natriuretický peptid (NT-proBNP) a zobrazovací parametry jako LVEF jsou standardní prognostické nástroje, každý má svá omezení. Nově se objevující zobrazovací parametry, jako je hustota epikardiální tukové tkáně (EAT) (odrážející zánět/ fibrózu tuku) a globální podélné napětí levé komory (LVGLS), nabízejí potenciální přírůstkovou prognostickou hodnotu, ale zatím nejsou integrovány do rutinních klinických modelů. Tato studie si klade za cíl systematicky vyhodnotit, zda vícepapametrový model kombinující zavedené krevní biomarkery a pokročilé zobrazovací metriky zlepšuje prognostickou stratifikaci pacientů s HFrEF, HFmrEF a HFpEF ve srovnání s tradičními přístupy.

Podrobná metodologie:

Toto je jednostředisková, retrospektivní kohortová studie. Studijní populace se skládá z po sobě jdoucích dospělých pacientů (≥18 let) s potvrzenou diagnózou chronického HF, kteří podstoupili jak kvalifikované hodnocení krevních biomarkerů (NT-proBNP a/nebo vysoce senzitivní srdeční troponin), tak srdeční zobrazování (transthorakální echokardiografie a/nebo výpočetní tomografie srdce) provedené v okně ±3 měsíců kolem indexového setkání mezi 1. lednem 2012 a 31. prosincem 2024 v První přidružené nemocnici Univerzity Xinjiang Medical.

Klíčová data, která budou extrahována z elektronických zdravotních záznamů, zahrnují: 1) Klinické proměnné: demografické údaje, komorbidity (např. ischemická etiologie, diabetes, hypertenze), léky a NYHA třída; 2) Krevní biomarkery: NT-proBNP, hs-cTnT/I, hs-CRP a funkce ledvin (eGFR); 3) Zobrazovací parametry: LVEF, LVGLS, index objemu levé síně (LAVI), poměr E/e' a objem/hustota EAT (z CT, pokud je k dispozici).

Primárním cílovým bodem je úmrtnost ze všech příčin jeden rok od indexového data. Data o sledování budou získána z nemocničních záznamů.

Plán statistické analýzy:

Přírůstková prognostická hodnota bude hodnocena konstrukcí a porovnáním vnořených Coxových modelů proporcionálních rizik:

Model 1 (Základní klinický): Zahrnuje věk, pohlaví, BMI, ischemickou etiologii, diabetes a hypertenzi.

Model 2 (Vylepšený biomarkery): Model 1 + NT-proBNP + eGFR. Model 3 (Vylepšený zobrazováním): Model 2 + klíčové zobrazovací parametry (např. hustota EAT nebo LVGLS).

Výkonnost modelů bude porovnána pomocí Harrellovy C-statistiky, Akaikeho informačního kritéria (AIC), zlepšení čisté reklasifikace (NRI) a integrovaného zlepšení diskriminace (IDI). Předem stanovené analýzy podskupin budou provedeny pro fenotypy HFrEF, HFmrEF a HFpEF. Pro proměnné s nízkou mírou chybějících dat (<10%) bude použita vícenásobná imputace.