Cohorte de santé et de maladies cardiopulmonaires Xiangya (XY-CPHDC)

1.2.1 Objectif de l'étude

1. Construisez une cohorte d'évaluation holistique cardiopulmonaire couvrant toute la gamme des scénarios au repos-exercice-sommeil et englobant les maladies non cardiopulmonaires - hypofonction cardiopulmonaire - populations de maladies cardiopulmonaires dans le développement longitudinal du temps.
2. Explorez les indicateurs de base liés à l'hypofonction cardiopulmonaire et au risque de maladie et construisez un système de stratification conjoint de la fonction cardiopulmonaire.
3. Carte le spectre de comorbidité cardiopulmonaire et décrivez ses caractéristiques fonctionnelles en utilisant la cohorte d'évaluation holistique cardiopulmonaire et analysez l'impact des modèles de comorbidité sur le pronostic à long terme du patient et les résultats cliniques.

1.2.2 Type d'étude Cohorte rétrospective de la conception de cohorte bidirectionnelle: intégrer les données historiques de l'hôpital (par exemple, dossiers médicaux électroniques, rapports d'imagerie, dossiers de test de fonction cardiopulmonaire) et sélectionnez la population étudiée selon les critères d'inclusion et d'exclusion.

Prospect cohort: patients from the retrospective cohort were screened to meet the study requirements and agreed to participate in subsequent studies for long-term follow-up(≥3years) and dynamic monitoring of cardiopulmonary function changes, 1.2.3 study content Building a cardiopulmonary cohort: build a full range of clinical cohort covering resting, exercise, and sleep scenarios with non-diseased, hypofunctional and Les populations de maladies cardiopulmonaires, l'intégration de l'analyse rétrospective des données et la surveillance prospective de suivi pour refléter de manière approfondie la performance cardiopulmonaire des individus dans différents états physiologiques, et jetant la base de données pour des analyses ultérieures.

Constructing a joint stratification system for cardiopulmonary function: based on the data collected from the cardiopulmonary holistic assessment cohort, further in-depth feature extraction of cardiopulmonary function indicators is performed, and key indicators capable of predicting cardiopulmonary function decline and disease risk are screened out through data mining and dynamic monitoring, integrating the core indicators into a multidimensional risk indicator system, and Stratification des patients en utilisant une méthode de clustering ou basée sur un score de risque, en divisant les groupes à risque faible, moyen et élevé, et réalisez la mise à jour dynamique du modèle de stratification.

Caractérisant le spectre de comorbidité cardiopulmonaire: en utilisant la cohorte cardiopulmonaire construite et le système de stratification, nous révélerons profondément les caractéristiques fonctionnelles de la comorbidité cardiopulmonaire, analyserons les changements fonctionnels et les caractéristiques des patients atteints de comorbidité cardiopulmonaire dans différents scénarios (par exemple, le repos, l'exercice, ou le sommeil), et le dépôt des caractéristiques (par exemple, le repos, l'exercice, ou le sommeil), et le déplaçant les caractéristiques de la comoopulary spectre; Grâce au spectre de co-morbidité cardiopulmonaire, nous explorerons profondément le mécanisme d'interaction entre le cœur et les poumons dans la progression de la maladie et analyserons l'impact de la comorbidité sur le pronostic et les résultats cliniques des patients.