AI-basierte Vorhersage der Herzfunktion unter Verwendung von Echokardiographie- und Körperzusammensetzungsdaten (Echo-Fit-Studie) (ECHO-FIT)

Hintergrund und Begründung:

Herzinsuffizienz ist eine signifikante globale Gesundheitsbelastung, die durch hohe Morbiditäts- und Mortalitätsraten gekennzeichnet ist. Während die Echokardiographie der Goldstandard für die Herzinsuffizienzdiagnose und -überwachung bleibt und entscheidende Messungen wie linksventrikuläre Ejektionsfraktionen (LVEF) und die Bewertung der diastolischen Funktionsfunktionen liefert, ist die weit verbreitete Implementierung durch Ressourcenbeschränkungen und die Abhängigkeit von Betreibern begrenzt. Die bioelektrische Impedanzanalyse (BIA) bietet einen vielversprechenden komplementären Ansatz, der eine schnelle und nicht-invasive Bewertung von Körperzusammensetzungsparametern bietet, die Korrelationen mit kardiovaskulären Ergebnissen gezeigt haben. Diese Studie versucht, die potenzielle Synergie zwischen echokardiographischen Befunden und Körperzusammensetzungsdaten zu nutzen, um ein zugänglicheres Screening -Tool für die Herzfunktionsstörung zu entwickeln.

Studienziele:

• Primär: Entwickeln und Validierung eines prädiktiven Modells für die linksventrikuläre Funktion durch Integration von Körperzusammensetzungsdaten aus dem QCCuniq BC 720 -Gerät mit Standard -echokardiographischen Parametern.

• Sekundär:

  • Korrelationen zwischen Körperzusammensetzungsindizes und echokardiographischen Messungen zu untersuchen
  • Um den Nutzen der Körperzusammensetzungsanalyse bei der Identifizierung von kardiovaskulären Patienten mit hohem Risiko zu bewerten
  • Um das Potenzial des Modells als Screening-Tool in ressourcenbegrenzten Einstellungen zu bewerten

Methodik:

In dieser prospektiven, prospektiven Beobachtungsstudie werden 2.000 Erwachsene (≥ 20 Jahre) eine routinemäßige Echokardiographie einschreiben, die gleichermaßen zwischen denen mit normaler Herzfunktion (LVEF ≥ 50%) und Herzinsuffizienz (LVEF <50%) aufgeteilt ist. Die Teilnehmer werden innerhalb einer Woche nach dem Echokardiogramm mit dem QCCuniq BC 720 -Gerät einer Körperzusammensetzungsanalyse unterzogen.

Datenerfassung und -analyse:

Die umfassende Datenerfassung umfasst Standard -echokardiographische Parameter (LVEF, diastolische Funktion, strukturelle Messungen) und detaillierte Analyse der Körperzusammensetzung (Fettmasse, Skelettmuskelmasse, Gesamtwasserwasser). Durch die statistische Analyse werden sowohl traditionelle Regressionsmethoden als auch fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet, um das prädiktive Modell zu entwickeln. Die Modellvalidierung wird die k-fache Kreuzvalidierung verwendet, wobei die Leistung durch Standardmetriken, einschließlich Empfindlichkeit, Spezifität und Fläche unter der Kurve (AUC), bewertet wird.