Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Prognostisen työkalun kehittäminen sydän- ja verisuoniriskin eristämiseksi potilailla, joilla on iskeeminen aivohalvaus

torstai 5. joulukuuta 2019 päivittänyt: George Ntaios, University of Thessaly

Useiden kalliiden strategioiden saatavuus sydän- ja verisuonisairauksien ja -kuolleisuuden ehkäisyyn potilailla, joilla on todettu sydän- ja verisuonitauti, korostaa näiden potilaiden luotettavan riskin jakamisen tarvetta. Useita tällaisia ​​prognostisia malleja on saatavilla potilaille, joilla on sepelvaltimotauti; Kuitenkin potilaille, joilla on iskeeminen aivohalvaus, käytettävissä olevat riskin jakautumisjärjestelmät ovat hyvin harvat ja niillä on useita rajoituksia.

Tämän tutkimuksen tavoitteena on kehittää ennustetyökalu, jolla kerrotaan kardiovaskulaaristen tulosten riskit potilailla, joilla on iskeeminen aivohalvaus.

Hyvin suunnitellun ennustetyökalun kehittäminen sydän- ja verisuoniriskin kerrostamiseksi potilailla, joilla on iskeeminen aivohalvaus, voi auttaa tunnistamaan suurimman riskin potilaat ja näin ollen tarjota hyödyllistä tietoa kliinikoille ja arvovaltaisille elimille, kun ne priorisoivat kalliita strategioita sekundaarisairauden hoitoon. aivohalvauksen ehkäisy.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Yksityiskohtainen kuvaus

Tausta ja perustelut Potilailla, joilla on todettu sydän- ja verisuonitauti, on erittäin suuri toistuvien kardiovaskulaaristen tapahtumien ja kuolleisuuden riski1. Tästä erittäin korkean riskin ryhmästä huolimatta taustalla oleva riski vaihtelee merkittävästi, sillä jotkut potilaat ovat spektrin äärimmäisellä reunalla2,3.

Näiden potilaiden tunnistaminen on äärimmäisen tärkeää, koska sillä voi olla vaikutuksia hallintastrategioihin, kuten kalliiden strategioiden, kuten PCSK9-estäjien, priorisointiin ja muunnettavissa olevien riskitekijöiden, kuten valtimoverenpaineen ja dyslipidemian, aggressiiviseen hoitoon. Tarkennettu riskikerrostuminen voi ohjata hoitopäätöksiä myös tilanteissa, joissa odotetun hyödyn ja vakavien haittatapahtumien riskin välinen tasapaino on rajallinen, kuten potilailla, joilla on korkea verenvuotoriski ja jotka tarvitsevat aggressiivista antitromboottista hoitoa tai potilaat, joilla on kallonsisäinen verenvuoto ja indikaatio antitromboottiseen hoitoon4 . Lisäksi se voi auttaa tunnistamaan ne potilaat, jotka voivat hyötyä enemmän intensiivisestä seuranta-aikataulusta. Lopuksi, riskien parantuneella kerrostumisella voi olla myönteinen vaikutus potilaan motivaatioon noudattaa toissijaisia ​​ehkäisystrategioita.

Potilaiden tunnistaminen, joilla on iskeemisen aivohalvauksen jälkeen suurempi sekundaaristen verisuonitapahtumien riski, on haastavaa, koska aivohalvaus on etiologisesti heterogeeninen oireyhtymä, joka voi johtua erilaisista patofysiologisesti erillisistä sairauksista, kuten eteisvärinä (AF), pienten verisuonten sairaus, ateroskleroosi ja muut5.

CHA2DS2VASc-pistemäärän on osoitettu ennustavan pitkäaikaisia ​​aivohalvaustuloksia potilailla, joilla on iskeeminen aivohalvaus, sekä AF6-8:lla että ilman sitä.

Essenin aivohalvauksen riskipisteet (ESRS) johdettiin CAPRIE-tutkimuksessa potilaista, joilla oli iskeeminen aivohalvaus, ja sen osoitettiin kerrottavan yhden vuoden ajan aivohalvauksen uusiutumisen tai suurten verisuonitapahtumien riskin9.

Molempien pisteiden erottava suorituskyky iskeemisestä aivohalvauksesta kärsivillä potilailla oli kuitenkin vaatimaton (c-tilasto noin 0,55 yhden vuoden aivohalvauksen uusiutumiselle ja kardiovaskulaarisille tapahtumille), ja kliinistä käyttöä varten tarvitaan lisätarkennuksia10.

Äskettäin TRA2°P-TIMI50-tutkimuksessa kehitettiin riskin kerrostustyökalu lumelääkettä saaneille potilaille, joilla oli stabiili iskeeminen sydänsairaus ja aikaisempi sydäninfarkti (MI). Tämä pistemäärä on kokonaislukupohjainen kaavio, joka koostuu 9 helposti arvioitavasta kliinisestä parametristä (ikä, diabetes mellitus, verenpainetauti, tupakointi, ääreisvaltimotauti, edellinen aivohalvaus, edellinen sepelvaltimon ohitusleikkaus, sydämen vajaatoiminta ja munuaisten vajaatoiminta) ja joka osoitti vahvan asteikon suhteen. sydän- ja verisuoniperäisen kuoleman, sydäninfarktin ja iskeemisen aivohalvauksen yhdistelmätulosten sekä sen yksittäisten komponenttien määrä11.

Aivohalvauksella ja iskeemisellä sydänsairaudella on monia yhteisiä riskitekijöitä, ja INTERHEART- ja INTERSTROKE-tutkimukset ovat osoittaneet, että 9 tai 10 yleistä kardiovaskulaarista riskitekijää aiheuttavat yli 90 % MI:stä tai aivohalvauksesta12-14. Tässä yhteydessä on otettu käyttöön useita riskin kerrostumismalleja, joilla ennakoidaan kardiovaskulaarista kokonaisriskiä (eikä sen komponentteja, kuten sydäninfarkti tai aivohalvaus), pääasiassa yleisessä väestössä perusterveydenhuollon tasolla15–18. Tässä yhteydessä voidaan olettaa, että TRA2°P-pistemäärän ennustekyky potilailla, joilla on aiempi MI:tä, voidaan laajentaa myös potilaisiin, joilla on iskeeminen aivohalvaus. Kuitenkin TRA2°P-pistemäärä toimi heikommin iskeemisen aivohalvauksen potilaiden ryhmässämme verrattuna alkuperäisen julkaisun potilaiden kohorttiin, joilla oli aikaisempi MI:n c-tilastot olivat 0,57 ja 0,67 (julkaisemattomat tiedot).

On selvää, että tällä hetkellä saatavilla olevat menetelmät iskeemisen aivohalvauksen potilaiden yleisen verisuoniriskin ennustamiseksi eivät tarjoa luotettavaa ennustetta, joka voitaisiin sisällyttää hoitopäätöksiin.

Tavoite ja tutkimuksen vaikutukset Tutkimuksen tavoitteena on kehittää ennustetyökalu suurten haitallisten kardiovaskulaaristen tapahtumien (MACE) riskin kerrostamiseksi potilailla, joilla on iskeeminen aivohalvaus taustalla olevasta etiologiasta tai patofysiologisesta mekanismista riippumatta.

MACE määritellään ei-kuolemaan johtavan aivohalvauksen, ei-kuolemaan johtaneen sydäninfarktin ja kardiovaskulaarisen kuoleman yhdistelmäksi potilaan seurannan aikana. Arvioimme ajan tapahtumaan indeksivedon jälkeen. Lisäksi arvioimme myös useita tapahtumia, eli tapahtumia, jotka tapahtuvat ensimmäisen tulostapahtuman jälkeen. Aivohalvaus määritellään akuutiksi neurologisen toimintahäiriön jaksoksi, jonka aiheuttaa fokaalinen tai globaali aivoverisuonivaurio, ja se sisältää iskeemisen aivohalvauksen, verenvuotoa aiheuttavan aivohalvauksen ja määrittelemättömän aivohalvauksen. Tämä sisältää kohtalokkaat ja ei-kuolemaan johtavat aivohalvaukset. Jos merkit ja oireet häviävät alle 24 tuntia, aivohalvaus vaatii hermokuvauksen todisteita akuutista aivoiskemiasta (esim. Ohimenevä iskeeminen hyökkäys positiivisella hermokuvauksella).

Sydäninfarkti määritellään todisteeksi sydänlihaksen nekroosista kliinisissä olosuhteissa, jotka vastaavat akuuttia sydänlihasiskemiaa. MI-diagnoosi edellyttää näyttöä sydänlihaksen nekroosista (joko sydämen biomarkkerien muutokset tai post mortem patologiset löydökset) ja kliinisestä esityksestä, elektrokardiografisista muutoksista tai sydän- tai sepelvaltimokuvauksen tuloksista saatuja tukitietoja. Kardiovaskulaarinen kuolema sisältää aivohalvauksen, sydäninfarktin, sydämen vajaatoiminnan tai kardiogeenisen sokin aiheuttaman kuoleman, äkillisen kuoleman tai muun kuoleman, joka johtuu muista sydän- ja verisuonisairauksista. Lisäksi mukaan luetaan verenvuodon aiheuttama kuolema.

Arvioimme pistemäärän eri raja-arvojen suorituskyvyn (esim. sen herkkyyden, spesifisyyden, tarkkuuden, positiivisen ennustusarvon ja negatiivisen ennustusarvon), jotka vastaavat vaatimuksia tietyissä kliinisissä olosuhteissa.

Hyvin suunnitellun ennustetyökalun kehittäminen sydän- ja verisuoniriskin kerrostamiseksi potilailla, joilla on iskeeminen aivohalvaus, voi auttaa tunnistamaan suurimman riskin potilaat ja näin ollen tarjota hyödyllistä tietoa kliinikoille ja arvovaltaisille elimille, kun ne priorisoivat kalliita strategioita sekundaarisairauden hoitoon. aivohalvauksen ehkäisy kuten PCSK9-estäjät. Ennustetyökalun yleistettävyys riippuu tietokantaan sisältyvän populaation edustavuudesta; Ottaen huomioon, että analyysi tehdään kaikille potilaille, joilla on iskeeminen aivohalvaus taustalla olevasta patofysiologisesta mekanismista riippumatta, pistemäärän yleistettävyyden odotetaan olevan laaja.

Tutkimussuunnitelma ja tutkimuspopulaatio Tämä on retrospektiivinen analyysi Ateenan aivohalvausrekisterissä, joka on prospektiivinen rekisteri kaikista potilaista, joilla on akuutti ensimmäinen iskeeminen aivohalvaus vuosina 1993–2010 24 tunnin sisällä aivohalvauksen alkamisesta ja joita seurataan enintään 10 vuotta. Jokaiselle potilaalle rekisteröidään laajennettu joukko parametreja, mukaan lukien demografiset tiedot, sairaushistoria, verisuoniriskitekijät, aikaisempi hoito, aivohalvauksen vakavuus vastaanottohetkellä, laboratoriotulokset, kuvantamistiedot, sairaalahoito ja lääkitys kotiutuksen yhteydessä.

Potilaita seurataan prospektiivisesti poliklinikalla 1, 3 ja 6 kuukauden kuluttua sairaalasta kotiutumisen jälkeen ja sen jälkeen vuosittain enintään 10 vuoden ajan tai kuolemaan saakka. Niille potilaille, jotka eivät pääse poliklinikalle, seurantaa arvioitiin puhelinhaastattelussa potilaan tai asiamiesten kanssa tai lääkintähenkilöstön toimesta potilaan asunnossa. Arvioidut tulokset ovat kardiovaskulaarinen ja kaikista syistä johtuva kuolleisuus, sydäninfarkti, aivohalvauksen uusiutuminen ja yhdistetty sydän- ja verisuonitapahtuma, johon kuuluvat sydäninfarkti, angina pectoris, akuutti sydämen vajaatoiminta, äkillinen sydänkuolema, iskeeminen aivohalvauksen uusiutuminen ja aortan aneurysman repeämä. Kuolema ja sen syyt arvioidaan kuolintodistuksista, potilaiden sairaala-asiakirjoista sekä yleislääkäreiden tai perhelääkäreiden tiedoista.

Athens Stroke Registry on tukenut monia tutkimushankkeita korkealaatuisilla julkaisuilla korkean profiilin lehdissä, joista osa löytyy täältä. Odotamme, että aineisto sisältää kaikki kelvolliset potilaat eli noin 3500 iskeemistä aivohalvausta sairastavaa potilasta. Aineisto lukittuu päivää ennen tutkimuksen aloittamista.

Vastuulliset tahot pyytävät pääsyä Ateenan aivohalvausrekisteriin rekisteröityihin tietoihin.

Sisällytämiskriteerit Kaikki potilaat, joilla on Ateenan aivohalvausrekisteriin rekisteröity akuutti iskeeminen aivohalvaus, otetaan mukaan analyysiin taustalla olevasta etiologiasta tai patofysiologisesta mekanismista riippumatta.

Poissulkemiskriteerit Potilaat, joilla on intrakraniaalinen verenvuoto tai ohimenevä iskeeminen kohtaus. Ensisijainen tulos Hyvin validoitu ennustetyökalu vakavien haitallisten sydän- ja verisuonitapahtumien riskin jakamiseen potilailla, joilla on iskeeminen aivohalvaus, riippumatta aivohalvauksen taustalla olevasta etiologiasta tai patofysiologisesta mekanismista.

Tutkimuksen kesto ja vaiheiden kuvaus Tutkimuksen odotetaan valmistuvan 18 kuukauden kuluessa sen aloittamisesta.

Hoidot Tämä on retrospektiivinen kaavion tarkasteluanalyysi, joten tutkimukseen osallistuneille ei tarjota hoitoa.

Metodologia ja tietojen analyysi Aineisto lukitaan tutkimuksen aloittamista edeltävänä päivänä. Kaikista tutkimusmuuttujista, mukaan lukien demografiset ja lähtötilanteen ominaisuudet, toimitetaan yhteenvedot potilasparametreista ja -tuloksista, joissa käytetään asianmukaisia ​​kuvaavia tilastoja. Jatkuvien muuttujien yhteenvetoon käytetään keskiarvoa, mediaania, keskihajontaa, IQR:ää, minimiä ja maksimia. Luokkien muuttujien yhteenvetoon käytetään lukuja ja prosentteja.

Algoritmin suunnittelu ja kehittäminen Kehitämme ennustetyökalua käyttämällä kahta tutkimusmetodologiaa: a) klassista regressioon perustuva tilastollinen analyysi ja b) koneoppiminen (ML).

Pisteiden yleinen ennustekyky mitataan vastaanottimen toimintakäyrän (AUC-ROC) alla olevalla alueella, joka generoidaan piirtämällä herkkyys vs 1 -spesifisyys. Lisäksi arvioimme pistemäärän eri raja-arvojen suorituskykyä (esim. sen herkkyyttä, spesifisyyttä, tarkkuutta, positiivista ennustearvoa ja negatiivista ennustearvoa), jotka vastaavat tiettyjä kliinisiä olosuhteita. Assosiaatiot esitetään vaarasuhteina (HR) vastaavilla 95 %:n luottamusvälillä (95 % CI).

Mitä tulee seuraaviin kahteen analyyttiseen menetelmään:

  • Klassinen regressioon perustuva tilastollinen analyysi Suoritamme monimuuttujan vaiheittaisen regression, jossa valitaan eteenpäin kovariaatteja, mukaan lukien demografiset tiedot, sairaushistoria, verisuoniriskitekijät, aikaisempi hoito, aivohalvauksen vakavuus vastaanottohetkellä, laboratoriotulokset, kuvantamistiedot, sairaalahoito ja lääkitys kotiutuksen yhteydessä. Monimuuttuja-analyyseissä merkitsevyystasoksi asetetaan 5 %. Lopullisen mallin logaritmia käytetään määritettäessä kertoimet ehdotetussa pistemäärässä.
  • Koneoppiminen Klassisen tilastollisen data-analyysin lisäksi kehitetään ennustejärjestelmää ensisijaisen lopputuloksen ennustamiseen. Viimeaikaiset edistysaskeleet ML:ssä ovat suuresti auttaneet nopeuttamaan kehitystä tieteen aloilla, kuten aivo-tietokonerajapinnat, tietokonenäkö, luonnollisen kielen käsittely ja ymmärtäminen, tunteiden analysointi, aikasarjaennusteet, autonominen ajaminen, petosten havaitseminen jne. ML:n sisällyttäminen kliiniseen lääketieteeseen lupaa parantaa tietojen analysointia ja ymmärtämistä. Siinä on myös avaimet reaaliaikaisen kliinisen päätöstuen avaamiseen. Ennustaminen ei ole uutta lääketieteessä, mutta äskettäin ehdotetut ML-algoritmit voivat parantaa merkittävästi terveydenhuollon toimittamista. Tässä tutkimuksessa kokeilemme erilaisia ​​ML-lähestymistapoja (esim. perinteiset ja konvoluutiohermoverkot (Deep Learning), Support Vector Machines (SVM)] rakentamaan vankan ennustejärjestelmän, joka pystyy yleistämään uusiin ja tuntemattomiin tuloihin.

Validointi

  • Sisäinen validointi Sisäinen validointi suoritetaan bootstrappingin ja ristiintarkistuksen avulla. Bootstrapping arvioi mallin ennustuskyvyn luomalla kopiot tietojoukoista ja laskemalla näiden kopioiden AUC-arvon uudelleen. Ristiinvalidointi jakaa tietojoukon kahteen osaan (60–40 %), sovittaa mallin yhteen osaan (koulutustietojoukko) ja arvioi sen ennustettavuuden käyttämällä toista osaa (validointitietojoukko).
  • Validointi kahden analyysimenetelmän välillä Algoritmin kehittäminen käyttämällä kahta erilaista analyyttistä lähestymistapaa (klassinen tilastollinen analyysi regressiolla ja koneoppiminen) mahdollistaa epäsuoran sisäisen validointimenetelmän.
  • Ulkoinen validointi Kehitetty algoritmi tarkistetaan ulkoisesti LASTRO-rekisterissä. LASTRO-rekisteri on jatkuva, potentiaalinen rekisteri kaikista akuutista iskeemisestä aivohalvauksesta kärsivistä potilaista, jotka on otettu Thessalian yliopiston sisätautien osastolle Larissan yliopistolliseen sairaalaan Larissassa, Kreikassa. Rekisteri aloitettiin vuonna 2014, ja sitä ylläpitää professori George Ntaios (tässä asiakirjassa kuvatun tutkija-aloitteisen tutkimuksen päätutkija). LASTRO-rekisteriin rekisteröidyt kovariaatit ovat hyvin samankaltaisia ​​kuin Athens Stroke Registry -rekisteriin rekisteröidyt kovariaatit, mikä helpottaa kehitetyn algoritmin ulkoista validointia.

Lisäksi pyrimme validoimaan kehitetyn algoritmin ulkoisesti muissa ulkoisissa tietojoukoissa, mikäli mahdollista.

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Todellinen)

3500

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskelupaikat

      • Larissa, Kreikka, 41110
        • University of Thessaly

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

18 vuotta - 130 vuotta (AIKUINEN, OLDER_ADULT)

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Kaikki

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

Tämä on retrospektiivinen analyysi Ateenan aivohalvausrekisterissä, joka on potentiaalinen rekisteri kaikista potilaista, joilla on akuutti ensimmäinen iskeeminen aivohalvaus, jotka on otettu vuosina 1993–2010 24 tunnin sisällä aivohalvauksen alkamisesta ja joita seurataan jopa 10 vuoden ajan. Ateenan aivohalvaus Rekisteri on tukenut monia tutkimushankkeita laadukkailla julkaisuilla korkean profiilin aikakauslehdissä, joista osa löytyy täältä. Odotamme, että aineisto sisältää kaikki kelvolliset potilaat eli noin 3500 iskeemistä aivohalvausta sairastavaa potilasta. Aineisto lukittuu päivää ennen tutkimuksen aloittamista.

Kuvaus

Sisällyttämiskriteerit:

  • Kaikki potilaat, joilla on Ateenan aivohalvausrekisteriin rekisteröity akuutti iskeeminen aivohalvaus, otetaan mukaan analyysiin riippumatta taustalla olevasta etiologiasta tai patofysiologisesta mekanismista

Poissulkemiskriteerit:

  • Potilaat, joilla on intrakraniaalinen verenvuoto tai ohimenevä iskeeminen kohtaus

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Hyvin validoitu ennustetyökalu vakavien haitallisten sydän- ja verisuonitapahtumien riskin osittamiseen iskeemisestä aivohalvauksesta kärsivillä potilailla riippumatta aivohalvauksen taustalla olevasta etiologiasta tai patofysiologisesta mekanismista
Aikaikkuna: ennustetyökalu merkittäville kardiovaskulaarisille haittatapahtumille, jotka on raportoitu seurantajakson aikana, jopa 10 vuotta
Tutkimuksen ensisijaisena tuloksena on rakentaa ennustetyökalu, jonka avulla voidaan ennustaa, millä aivohalvauspotilailla on suurin riski toissijaisiin merkittäviin sydän- ja verisuonitapahtumiin.
ennustetyökalu merkittäville kardiovaskulaarisille haittatapahtumille, jotka on raportoitu seurantajakson aikana, jopa 10 vuotta

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä

Tutkimusta koskevien tietojen syöttämisestä vastaava henkilö toimittaa nämä julkaisut vapaaehtoisesti. Nämä voivat koskea mitä tahansa tutkimukseen liittyvää.

Yleiset julkaisut

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (TODELLINEN)

Sunnuntai 30. kesäkuuta 2019

Ensisijainen valmistuminen (TODELLINEN)

Sunnuntai 30. kesäkuuta 2019

Opintojen valmistuminen (TODELLINEN)

Keskiviikko 20. marraskuuta 2019

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Torstai 28. marraskuuta 2019

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 5. joulukuuta 2019

Ensimmäinen Lähetetty (TODELLINEN)

Perjantai 6. joulukuuta 2019

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (TODELLINEN)

Perjantai 6. joulukuuta 2019

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 5. joulukuuta 2019

Viimeksi vahvistettu

Sunnuntai 1. joulukuuta 2019

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .

Kliiniset tutkimukset Sydän-ja verisuonitaudit

3
Tilaa