Optimoi riskien ennustaminen sydäninfarktin jälkeen keinotekoisen älykkyyden ja moniulotteisen arvioinnin avulla: Oracle -tutkimus (ORACLE)
Tausta. Sydäninfarkti (MI) on johtava kuolinsyy maailmanlaajuisesti. MI: n jälkeen pitkäaikainen antitromboottinen terapia on ratkaisevan tärkeää toistuvien tapahtumien estämiseksi, mutta lisää verenvuotoa, mikä vaikuttaa myös sairastuvuuteen ja kuolleisuuteen. Näiden kilpailevien riskien ennustamisvälineiden antaminen iskeemiseksi ja verenvuoto on ensiarvoisen tärkeää kliinisten päätösten tiedottamiseksi, mutta niiden nykyinen tarkkuus on rajoitettu. Paranna tapahtumien ennustamisella uusien ja innovatiivisten riskin markkerien löytämisellä olisi valtava vaikutus terapeuttisiin päätöksiin ja potilaiden lopputulokseen.
Tavoitteet. Löydä riskin uudet "laskennalliset biomarkkerit" ja paranna nykyisiä riskin ennustamisstandardeja käyttämällä innovatiivisia moniulotteisia tietoja puettavista laitteista, biomarkkereista, käyttäytymismalleista ja ei-invasiivisesta kuvantamisesta, joka on integroitu tekoälyn laskennan avulla.
Tulokset. Tämän analyysin kiinnostavat ensisijaiset tulokset ovat verenvuoto ja iskeemiset tapahtumat, jotka tapahtuvat sairaalassa tai sen ulkopuolella pisin käytettävissä oleva seuranta. Verenvuoto luokitellaan verenvuodon akateemisen tutkimuskonsortion (BARC) määritelmän mukaan. Suurten haitallisten sydän- ja verisuonitapahtumien (MACE) esiintyminen, sydän- ja verisuonikuoleman yhdistelmä, MI, selkeä stenttitromboosi ja aivohalvaus kerätään akateemisen tutkimuksen konsortion-2-luokituksen mukaisesti.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Dr. Francesco Costa
- Puhelinnumero: +34
- Sähköposti: dottfrancescocosta@gmail.com
Opiskelupaikat
-
-
-
Málaga, Espanja, 29010
- Rekrytointi
- Hospital Universitario Virgen de la Victoria
-
Ottaa yhteyttä:
- Francesco Costa, MD
- Puhelinnumero: +34951030435
- Sähköposti: dottfrancescocosta@gmail.com
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
Potilaat, joilla on sydäninfarkti (ts. ST-segmentin kohonneiden, ei-segmenttien kohonneiden sydäninfarktin tai epävakaan angina) sairaalahoitoa varten invasiivisen hoidon aikana ja suurella kliinisten tapahtumien riskillä (ts. Ainakin kahden näiden suurten riskikriteerien läsnäolo: ikä> 65 vuotta, diabetes mellitus, multivessel -tauti, perifeerinen valtimoissairaus, krooninen munuaissairaus, aikaisempi aivohalvaus milloin tahansa tai aikaisempi TIA viimeisen 6 kuukauden aikana, aikaisempi MI, monimutkainen PCI, aikaisempi PCI/CABG, sydämen vajaatoiminta, BMI> 27, ennakoitu pitkän aikavälin käyttö oraalista antinumeroista, hemobinia, joka on vähemmän. Spontaani verenvuoto, joka vaatii sairaalahoitoa tai verensiirtoa viimeisen 12 kuukauden aikana, verenvuotodiateesi* Aktiivinen pahanlaatuisuus kuin iho, aikaisempi spontaani kallonsisäinen verenvuoto).
- Systeemiset olosuhteet, jotka liittyvät lisääntyneeseen verenvuotoriskiin (esim. Hematologiset häiriöt, mukaan lukien historia tai nykyinen trombosytopaenia, joka on määritelty verihiutaleiden lukumääränä <100 000/mm3 (<100 x 10^9/l) tai mikä tahansa tunnettu hyytymishäiriö, joka liittyy lisääntyneeseen verenvuotoriskiin.
Poissulkemiskriteerit:
- Ikä <18 vuotta
- Alhainen elinajanodote (<1 vuosi)
- Raskaana tai imettäviä naisia
- Todisteet sepelvaltimoiden angiografiasta ei-merkitsemättömän sepelvaltimoiden taudin (<30% vasemmalla päävarsilla tai <50% muissa sepelvaltimoiden segmenteissä)
- Kohde kuuluu haavoittuvaan väestöön (tutkijan tuomiota kohti), kohteen, joka ei pysty lukemaan tai kirjoittamaan, tai muihin olosuhteisiin, jotka eivät pysty potilaan ymmärtämiseen ja noudattamaan tutkimusta koskevia menettelyjä tutkijan harkinnan mukaisesti ja noudattamaan sitä
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Sydäninfarkti (MI)
Potilaat, joilla on sydäninfarkti (ts.
ST-segmentin kohonneiden, ei-segmenttien kohonneiden sydäninfarktin tai epävakaan angina) sairaalahoitoa varten invasiivisen hoidon aikana ja suurella kliinisten tapahtumien riskillä (ts.
Ainakin kahden näiden suurten riskikriteerien läsnäolo: ikä> 65 vuotta, diabetes mellitus, multivessel -tauti, perifeerinen valtimoissairaus, krooninen munuaissairaus, aikaisempi aivohalvaus milloin tahansa tai aikaisempi TIA viimeisen 6 kuukauden aikana, aikaisempi MI, monimutkainen PCI, aikaisempi PCI/CABG, sydämen vajaatoiminta, BMI> 27, ennakoitu pitkän aikavälin käyttö oraalista antinumeroista, hemobinia, joka on vähemmän. Spontaani verenvuoto, joka vaatii sairaalahoitoa tai verensiirtoa viimeisen 12 kuukauden aikana, verenvuotodiateesi* Aktiivinen pahanlaatuisuus kuin iho, aikaisempi spontaani kallonsisäinen verenvuoto)
|
Oracle -ohjelma on mahdollinen, syvä fenotyyppi, tutkimus, joka perustuu multimodaaliseen tietoon ja tekoälyn laskentaan.
Keräämme tulevaisuudessa sairaalassa olevaa ja sairaalan ulkopuolista tietoa suuresta ryhmästä, jolla on MI, mukaan lukien tiedot, mukaan lukien puettavien laitteiden, jotka tallentavat jatkuvaa EKG: tä, interstitiaalisia fluideja, ei-invasiivisia verenpainetta ja liikkuvuutta, käyttäytymismalleja omistetusta mobiilisovelluksesta, veri- ja virtsa-biomarkkereista ja ei-invasiivisesta kuvantamisesta.
Hyödyntämme AI: lla, käyttämällä tilastollisia oppimismenetelmiä ja hermoverkkoja, tutkimaan malleja ja korkeamman asteen vuorovaikutusta tietojen sisällä tarjoamaan uusia "laskennallisia biomarkkereita" iskeemisen ja verenvuotoriskin.
Muut nimet:
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Verenvuoto- ja iskeemisten tapahtumien tiheys ja vakavuus
Aikaikkuna: 8 kuukauden sisällyttäminen ja 12 kuukauden seuranta tutkimuksen päättymisen jälkeen
|
Tämän analyysin kiinnostavat ensisijaiset tulokset ovat verenvuoto ja iskeemiset tapahtumat, jotka tapahtuvat sairaalan sisällä tai sen ulkopuolella pisin käytettävissä oleva seuranta.
Verenvuoto luokitellaan verenvuodon akateemisen tutkimuskonsortion (BARC) määritelmän mukaan.
Suurten haitallisten sydän- ja verisuonitapahtumien (MACE) esiintyminen, sydän- ja verisuonikuoleman yhdistelmä, MI, selkeä stenttitromboosi ja aivohalvaus kerätään akateemisen tutkimuksen konsortion-2-luokituksen mukaisesti.
|
8 kuukauden sisällyttäminen ja 12 kuukauden seuranta tutkimuksen päättymisen jälkeen
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Kuoleman, aivohalvauksen, toistuvan MI: n, stentin tromboosin, sydämen vajaatoiminnan, sairaalahoidon lukumäärä
Aikaikkuna: 8 kuukauden sisällyttäminen ja 12 kuukauden seuranta tutkimuksen päättymisen jälkeen
|
Kuolema määritellään kuolemaan sydän- ja verisuonien syistä tai aivoverisuonien syistä ja mahdollisista kuolemasta ilman toista tunnettua syytä.
Aivohalvaus määritellään akuutiksi uudeksi neurologiseksi alijäämäksi, joka päättyy kuolemaan tai kestää> 24 tuntia, ei toisen helposti tunnistettavan syyn, kuten trauman, johtuen.
Toistuva MI määritellään MI: n neljännen yleisen määritelmän mukaan.
Stentin tromboosi luokitellaan selväksi, todennäköiseksi tai mahdolliseksi akateemisen tutkimuskonsortion (ARC) määritelmän mukaan.
Arvioidaan uuden sydämen vajaatoiminta, joka vaatii uudelleen sairaalahoitoa tai suunnittelematonta lääketieteellistä kosketusta sydämen vajaatoimintaan.
Akuutin sepelvaltimo-oireyhtymän, epävakaan angina tai kliinisesti indeksoidun kiireellisen revaskularisaation toistuva sairaalahoito arvioidaan myös.
|
8 kuukauden sisällyttäminen ja 12 kuukauden seuranta tutkimuksen päättymisen jälkeen
|
Muut tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Laadukas elämä ja hoidon noudattaminen
Aikaikkuna: 8 kuukauden sisällyttäminen ja 12 kuukauden seuranta tutkimuksen päättymisen jälkeen
|
Potilaiden elämänlaatu ja hoidon noudattaminen arvioidaan:
|
8 kuukauden sisällyttäminen ja 12 kuukauden seuranta tutkimuksen päättymisen jälkeen
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Yhteistyökumppanit
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Yleiset julkaisut
- Valgimigli M, Bueno H, Byrne RA, Collet JP, Costa F, Jeppsson A, Juni P, Kastrati A, Kolh P, Mauri L, Montalescot G, Neumann FJ, Petricevic M, Roffi M, Steg PG, Windecker S, Zamorano JL, Levine GN; ESC Scientific Document Group; ESC Committee for Practice Guidelines (CPG); ESC National Cardiac Societies. 2017 ESC focused update on dual antiplatelet therapy in coronary artery disease developed in collaboration with EACTS: The Task Force for dual antiplatelet therapy in coronary artery disease of the European Society of Cardiology (ESC) and of the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS). Eur Heart J. 2018 Jan 14;39(3):213-260. doi: 10.1093/eurheartj/ehx419. No abstract available.
- Gerbaud E, Darier R, Montaudon M, Beauvieux MC, Coffin-Boutreux C, Coste P, Douard H, Ouattara A, Catargi B. Glycemic Variability Is a Powerful Independent Predictive Factor of Midterm Major Adverse Cardiac Events in Patients With Diabetes With Acute Coronary Syndrome. Diabetes Care. 2019 Apr;42(4):674-681. doi: 10.2337/dc18-2047. Epub 2019 Feb 6.
- Levine GN, Bates ER, Bittl JA, Brindis RG, Fihn SD, Fleisher LA, Granger CB, Lange RA, Mack MJ, Mauri L, Mehran R, Mukherjee D, Newby LK, O'Gara PT, Sabatine MS, Smith PK, Smith SC Jr. 2016 ACC/AHA Guideline Focused Update on Duration of Dual Antiplatelet Therapy in Patients With Coronary Artery Disease: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines. J Am Coll Cardiol. 2016 Sep 6;68(10):1082-115. doi: 10.1016/j.jacc.2016.03.513. Epub 2016 Mar 29. No abstract available.
- Johnson KW, Torres Soto J, Glicksberg BS, Shameer K, Miotto R, Ali M, Ashley E, Dudley JT. Artificial Intelligence in Cardiology. J Am Coll Cardiol. 2018 Jun 12;71(23):2668-2679. doi: 10.1016/j.jacc.2018.03.521.
- Krittanawong C, Zhang H, Wang Z, Aydar M, Kitai T. Artificial Intelligence in Precision Cardiovascular Medicine. J Am Coll Cardiol. 2017 May 30;69(21):2657-2664. doi: 10.1016/j.jacc.2017.03.571.
- Krittanawong C, Johnson KW, Rosenson RS, Wang Z, Aydar M, Baber U, Min JK, Tang WHW, Halperin JL, Narayan SM. Deep learning for cardiovascular medicine: a practical primer. Eur Heart J. 2019 Jul 1;40(25):2058-2073. doi: 10.1093/eurheartj/ehz056.
- Costa F, van Klaveren D, James S, Heg D, Raber L, Feres F, Pilgrim T, Hong MK, Kim HS, Colombo A, Steg PG, Zanchin T, Palmerini T, Wallentin L, Bhatt DL, Stone GW, Windecker S, Steyerberg EW, Valgimigli M; PRECISE-DAPT Study Investigators. Derivation and validation of the predicting bleeding complications in patients undergoing stent implantation and subsequent dual antiplatelet therapy (PRECISE-DAPT) score: a pooled analysis of individual-patient datasets from clinical trials. Lancet. 2017 Mar 11;389(10073):1025-1034. doi: 10.1016/S0140-6736(17)30397-5.
- LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning. Nature. 2015 May 28;521(7553):436-44. doi: 10.1038/nature14539.
- D'Ascenzo F, De Filippo O, Gallone G, Mittone G, Deriu MA, Iannaccone M, Ariza-Sole A, Liebetrau C, Manzano-Fernandez S, Quadri G, Kinnaird T, Campo G, Simao Henriques JP, Hughes JM, Dominguez-Rodriguez A, Aldinucci M, Morbiducci U, Patti G, Raposeiras-Roubin S, Abu-Assi E, De Ferrari GM; PRAISE study group. Machine learning-based prediction of adverse events following an acute coronary syndrome (PRAISE): a modelling study of pooled datasets. Lancet. 2021 Jan 16;397(10270):199-207. doi: 10.1016/S0140-6736(20)32519-8.
- Rajkomar A, Dean J, Kohane I. Machine Learning in Medicine. N Engl J Med. 2019 Apr 4;380(14):1347-1358. doi: 10.1056/NEJMra1814259. No abstract available.
- Writing Group Members; Mozaffarian D, Benjamin EJ, Go AS, Arnett DK, Blaha MJ, Cushman M, Das SR, de Ferranti S, Despres JP, Fullerton HJ, Howard VJ, Huffman MD, Isasi CR, Jimenez MC, Judd SE, Kissela BM, Lichtman JH, Lisabeth LD, Liu S, Mackey RH, Magid DJ, McGuire DK, Mohler ER 3rd, Moy CS, Muntner P, Mussolino ME, Nasir K, Neumar RW, Nichol G, Palaniappan L, Pandey DK, Reeves MJ, Rodriguez CJ, Rosamond W, Sorlie PD, Stein J, Towfighi A, Turan TN, Virani SS, Woo D, Yeh RW, Turner MB; American Heart Association Statistics Committee; Stroke Statistics Subcommittee. Heart Disease and Stroke Statistics-2016 Update: A Report From the American Heart Association. Circulation. 2016 Jan 26;133(4):e38-360. doi: 10.1161/CIR.0000000000000350. Epub 2015 Dec 16. No abstract available.
- Simonsson M, Wallentin L, Alfredsson J, Erlinge D, Hellstrom Angerud K, Hofmann R, Kellerth T, Lindhagen L, Ravn-Fischer A, Szummer K, Ueda P, Yndigegn T, Jernberg T. Temporal trends in bleeding events in acute myocardial infarction: insights from the SWEDEHEART registry. Eur Heart J. 2020 Feb 14;41(7):833-843. doi: 10.1093/eurheartj/ehz593.
- Valgimigli M, Costa F, Lokhnygina Y, Clare RM, Wallentin L, Moliterno DJ, Armstrong PW, White HD, Held C, Aylward PE, Van de Werf F, Harrington RA, Mahaffey KW, Tricoci P. Trade-off of myocardial infarction vs. bleeding types on mortality after acute coronary syndrome: lessons from the Thrombin Receptor Antagonist for Clinical Event Reduction in Acute Coronary Syndrome (TRACER) randomized trial. Eur Heart J. 2017 Mar 14;38(11):804-810. doi: 10.1093/eurheartj/ehw525.
- Fox KA, Dabbous OH, Goldberg RJ, Pieper KS, Eagle KA, Van de Werf F, Avezum A, Goodman SG, Flather MD, Anderson FA Jr, Granger CB. Prediction of risk of death and myocardial infarction in the six months after presentation with acute coronary syndrome: prospective multinational observational study (GRACE). BMJ. 2006 Nov 25;333(7578):1091. doi: 10.1136/bmj.38985.646481.55. Epub 2006 Oct 10.
- Subherwal S, Bach RG, Chen AY, Gage BF, Rao SV, Newby LK, Wang TY, Gibler WB, Ohman EM, Roe MT, Pollack CV Jr, Peterson ED, Alexander KP. Baseline risk of major bleeding in non-ST-segment-elevation myocardial infarction: the CRUSADE (Can Rapid risk stratification of Unstable angina patients Suppress ADverse outcomes with Early implementation of the ACC/AHA Guidelines) Bleeding Score. Circulation. 2009 Apr 14;119(14):1873-82. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.108.828541. Epub 2009 Mar 30.
- Baber U, Mehran R, Giustino G, Cohen DJ, Henry TD, Sartori S, Ariti C, Litherland C, Dangas G, Gibson CM, Krucoff MW, Moliterno DJ, Kirtane AJ, Stone GW, Colombo A, Chieffo A, Kini AS, Witzenbichler B, Weisz G, Steg PG, Pocock S. Coronary Thrombosis and Major Bleeding After PCI With Drug-Eluting Stents: Risk Scores From PARIS. J Am Coll Cardiol. 2016 May 17;67(19):2224-2234. doi: 10.1016/j.jacc.2016.02.064. Epub 2016 Apr 11.
- Bianco M, D'ascenzo F, Raposeiras Roubin S, Kinnaird T, Peyracchia M, Ariza-Sole A, Cerrato E, Manzano-Fernandez S, Gravinese C, Templin C, Destefanis P, Velicki L, Luciano A, Xanthopoulou I, Rinaldi M, Rognoni A, Varbella F, Boccuzzi G, Omede P, Montabone A, Bernardi A, Taha S, Rossini R, Durante A, Gili S, Magnani G, Autelli M, Grosso A, Blanco PF, Giustetto C, Garay A, Quadri G, Queija BC, Srdanovic I, Paz RC, Fernandez MC, Pousa IM, Gallo D, Morbiducci U, Dominguez-Rodriguez A, Lopez-Cuenca A, Cequier A, Alexopoulos D, Iniguez-Romo A, Pozzi R, Assi EA, Valgimigli M. Comparative external validation of the PRECISE-DAPT and PARIS risk scores in 4424 acute coronary syndrome patients treated with prasugrel or ticagrelor. Int J Cardiol. 2020 Feb 15;301:200-206. doi: 10.1016/j.ijcard.2019.11.132. Epub 2019 Nov 22.
- Choi KH, Song YB, Lee JM, Park TK, Yang JH, Choi JH, Choi SH, Oh JH, Cho DK, Lee JB, Doh JH, Kim SH, Jeong JO, Bae JH, Kim BO, Cho JH, Suh IW, Kim DI, Park HK, Park JS, Choi WG, Lee WS, Gwon HC, Hahn JY. Clinical Usefulness of PRECISE-DAPT Score for Predicting Bleeding Events in Patients With Acute Coronary Syndrome Undergoing Percutaneous Coronary Intervention: An Analysis From the SMART-DATE Randomized Trial. Circ Cardiovasc Interv. 2020 May;13(5):e008530. doi: 10.1161/CIRCINTERVENTIONS.119.008530. Epub 2020 May 1.
- Choi SY, Kim MH, Cho YR, Sung Park J, Min Lee K, Park TH, Yun SC. Performance of PRECISE-DAPT Score for Predicting Bleeding Complication During Dual Antiplatelet Therapy. Circ Cardiovasc Interv. 2018 Dec;11(12):e006837. doi: 10.1161/CIRCINTERVENTIONS.118.006837.
- Yoshida R, Ishii H, Morishima I, Tanaka A, Morita Y, Takagi K, Yoshioka N, Hirayama K, Iwakawa N, Tashiro H, Kojima H, Mitsuda T, Hitora Y, Furusawa K, Tsuboi H, Murohara T. Performance of HAS-BLED, ORBIT, PRECISE-DAPT, and PARIS risk score for predicting long-term bleeding events in patients taking an oral anticoagulant undergoing percutaneous coronary intervention. J Cardiol. 2019 Jun;73(6):479-487. doi: 10.1016/j.jjcc.2018.10.013. Epub 2018 Dec 28.
- Kawashima H, Gao C, Takahashi K, Tomaniak M, Ono M, Hara H, Wang R, Chichareon P, Suryapranata H, Walsh S, Cotton J, Koning R, Rensing B, Wykrzykowska J, de Winter RJ, Garg S, Anderson R, Hamm C, Steg PG, Onuma Y, Serruys PW. Comparative Assessment of Predictive Performance of PRECISE-DAPT, CRUSADE, and ACUITY Scores in Risk Stratifying 30-Day Bleeding Events. Thromb Haemost. 2020 Jul;120(7):1087-1095. doi: 10.1055/s-0040-1712449. Epub 2020 Jun 22.
- Collet JP, Thiele H, Barbato E, Barthelemy O, Bauersachs J, Bhatt DL, Dendale P, Dorobantu M, Edvardsen T, Folliguet T, Gale CP, Gilard M, Jobs A, Juni P, Lambrinou E, Lewis BS, Mehilli J, Meliga E, Merkely B, Mueller C, Roffi M, Rutten FH, Sibbing D, Siontis GCM; ESC Scientific Document Group. 2020 ESC Guidelines for the management of acute coronary syndromes in patients presenting without persistent ST-segment elevation. Eur Heart J. 2021 Apr 7;42(14):1289-1367. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa575. No abstract available.
- Capodanno D, Angiolillo DJ. Tailoring duration of DAPT with risk scores. Lancet. 2017 Mar 11;389(10073):987-989. doi: 10.1016/S0140-6736(17)30591-3. No abstract available.
- Rymer JA, Rao SV. Enhancement of Risk Prediction With Machine Learning: Rise of the Machines. JAMA Netw Open. 2019 Jul 3;2(7):e196823. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.6823. No abstract available.
- Goldstein BA, Navar AM, Carter RE. Moving beyond regression techniques in cardiovascular risk prediction: applying machine learning to address analytic challenges. Eur Heart J. 2017 Jun 14;38(23):1805-1814. doi: 10.1093/eurheartj/ehw302.
- Pencina MJ, D'Agostino RB Sr. Thoroughly modern risk prediction? Sci Transl Med. 2012 Apr 25;4(131):131fs10. doi: 10.1126/scitranslmed.3004127.
- Krittanawong C, Rogers AJ, Johnson KW, Wang Z, Turakhia MP, Halperin JL, Narayan SM. Integration of novel monitoring devices with machine learning technology for scalable cardiovascular management. Nat Rev Cardiol. 2021 Feb;18(2):75-91. doi: 10.1038/s41569-020-00445-9. Epub 2020 Oct 9.
- Gao W, Emaminejad S, Nyein HYY, Challa S, Chen K, Peck A, Fahad HM, Ota H, Shiraki H, Kiriya D, Lien DH, Brooks GA, Davis RW, Javey A. Fully integrated wearable sensor arrays for multiplexed in situ perspiration analysis. Nature. 2016 Jan 28;529(7587):509-514. doi: 10.1038/nature16521.
- Mi SH, Su G, Yang HX, Zhou Y, Tian L, Zhang T, Tao H. Comparison of in-hospital glycemic variability and admission blood glucose in predicting short-term outcomes in non-diabetes patients with ST elevation myocardial infarction underwent percutaneous coronary intervention. Diabetol Metab Syndr. 2017 Mar 21;9:20. doi: 10.1186/s13098-017-0217-1. eCollection 2017.
- Hylek EM, Ko D. Atrial Fibrillation and Fall Risk: What Are the Treatment Implications? J Am Coll Cardiol. 2016 Sep 13;68(11):1179-1180. doi: 10.1016/j.jacc.2016.07.714. No abstract available.
- Liu C, Chen R, Sera F, Vicedo-Cabrera AM, Guo Y, Tong S, Coelho MSZS, Saldiva PHN, Lavigne E, Matus P, Valdes Ortega N, Osorio Garcia S, Pascal M, Stafoggia M, Scortichini M, Hashizume M, Honda Y, Hurtado-Diaz M, Cruz J, Nunes B, Teixeira JP, Kim H, Tobias A, Iniguez C, Forsberg B, Astrom C, Ragettli MS, Guo YL, Chen BY, Bell ML, Wright CY, Scovronick N, Garland RM, Milojevic A, Kysely J, Urban A, Orru H, Indermitte E, Jaakkola JJK, Ryti NRI, Katsouyanni K, Analitis A, Zanobetti A, Schwartz J, Chen J, Wu T, Cohen A, Gasparrini A, Kan H. Ambient Particulate Air Pollution and Daily Mortality in 652 Cities. N Engl J Med. 2019 Aug 22;381(8):705-715. doi: 10.1056/NEJMoa1817364.
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Arvioitu)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- ORACLE
- ERC-2023-STG-101117469 (Muu tunniste: European Research Council (ERC))
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
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 Sydäninfarkti (MI)
-
Changi General HospitalBiofourmis Inc.Tuntematon
-
Karadeniz Technical UniversityEi vielä rekrytointiaMotivoiva haastattelu (MI)Turkki (Türkiye)
-
TherOxLopetettuAnterior Acute Myocardial Infarction (AMI)Yhdysvallat
-
Wroclaw Medical UniversityUniversity of Rome Tor VergataEi vielä rekrytointiaItsehoito | Omaishoitaja | Sydämen vajaatoiminta (HF) | Motivoiva haastattelu (MI)Puola
-
CorFlow Therapeutics AGEi vielä rekrytointiaSTEMI (ST Elevation MI)
-
Assiut UniversityEi vielä rekrytointiaSTEMI - ST-korkeusperäinen sydäninfarkti (MI) | Ensisijainen perkutaaninen sepelvaltimointerventio | Lvot vtiEgypti
-
Montreal Heart InstituteRekrytointiSydäninfarkti | NSTEMI - Ei-ST-segmentin korkeus-MI | STEMI (ST Elevation MI)Kanada
-
Yoga YudhistiraValmisAkuutti sydäninfarkti (AMI) | STEMI - ST-korkeusperäinen sydäninfarkti (MI) | NSTEMI – Ei-ST-segmentin noususydäninfarkti (MI)Indonesia
-
Ariel UniversitySheba Medical Center; Soroka University Medical CenterValmisSydän-ja verisuonitaudit | Akuutti MIIsrael
-
University of Southern CaliforniaAktiivinen, ei rekrytointiTarkkuuslääketieteen lähestymistapojen toteuttaminen verihiutaleiden vastaisen valinnan ohjaamiseksiNSTEMI - Ei-ST-segmentin korkeus-MI | Akuutti koronaarioireyhtymä (ACS) | STEMI - ST-korkeusperäinen sydäninfarkti (MI) | Epästabiili angina (UA)Yhdysvallat
Kliiniset tutkimukset tiedonkeruu
-
GEMA LEÓN BRAVOValmisNivelletty; JäykkäEspanja
-
Xim LimitedValmisSydän-ja verisuonitaudit | Diabetes | Tehohoito | Perushoito | Hengityselinten häiriö | Trauma ja ensiapuYhdistynyt kuningaskunta
-
Harvard School of Public Health (HSPH)Harvard Medical School (HMS and HSDM)Valmis
-
Université de Reims Champagne-ArdenneRekrytointiIhmisen immuunikatovirus (HIV)Ranska
-
University of PennsylvaniaValmis
-
Zogenix MDS, Inc.Zogenix, Inc.ValmisTymidiinikinaasi 2:n puutosEspanja, Yhdysvallat, Venäjän federaatio, Turkki
-
Bandırma Onyedi Eylül UniversityEi vielä rekrytointia
-
Scripps Whittier Diabetes InstituteValmisDiabetes mellitus, tyyppi 2 | Diabetes mellitus, tyyppi 1Yhdysvallat
-
University of WarwickUniversity of BirminghamValmisTilastollisten prosessien ohjauskaaviotYhdistynyt kuningaskunta
-
Vienna Institute for Research in Ocular SurgeryValmis