uno studio pilota prospettico sul tasso di screening e sulla gestione clinica dell'ipercolesterolemia familiare

Obiettivo 1.1.Obiettivo primario Stimare la prevalenza dell'ipercolesterolemia familiare diagnosticata clinicamente, nonché le caratteristiche cliniche e il trattamento attuale, applicando il protocollo di screening FH recentemente emesso dalla Cina nel reparto ambulatoriale pilota della Cina.

1.2.Obiettivo secondario Descrivere i parametri relativi alla gestione clinica dell'FH diagnosticato, compresi i dati demografici e le caratteristiche del paziente, le concentrazioni di LDL-C e trigliceridi, l'uso di terapie che modificano i lipidi e gli esiti nel tempo.

1.3.Esplorativo Descrivere in che modo il protocollo di screening China FH si adatta alla pratica rispetto al DLCN.

Esplorare il modello pratico multidisciplinare della gestione del paziente FH

Valutazione di endpoint(i)/risultato(i) 2.1.Endpoint(i) 2.1.1.Endpoint primario Il tasso di screening dell'ipercolesterolemia familiare diagnosticata clinicamente, con l'applicazione del protocollo di screening FH recentemente emesso dalla Cina in soggetti con LDL-C>4,65mmol/ L se naïve alle statine o LDL-C>3,7mmol/L se in trattamento con statine in ambulatorio pilota cinese.

Le caratteristiche cliniche dei pazienti FH con diagnosi clinica (compresi HoFH e HeFH), tra cui: demografia, anamnesi, storia familiare, segni e sintomi, test di laboratorio e risultato dell'immagine cardiovascolare.

La terapia farmaceutica per i pazienti FH diagnosticati clinicamente (compresi HoFH e HeFH), compreso il tipo di farmaco, la proporzione per ciascun farmaco, il dosaggio e la durata del trattamento.

2.1.2.Endpoint secondario Livello di LDL-C durante il periodo di follow-up La terapia farmaceutica per i pazienti affetti da FH con diagnosi clinica (compresi HoFH e HeFH), compreso il tipo di farmaco, la proporzione per ciascun farmaco, il dosaggio e la durata del trattamento durante il periodo di follow-up .

Il raggiungimento delle linee guida cinesi del 2016 ha definito i livelli target di LDL-C; <2,6 mmol/L (rischio elevato), <1,8 mmol/L (rischio molto elevato) Incidenza di eventi cardiovascolari (morte CV, mortalità per tutte le cause, IM non fatale, ictus non fatale).

2.1.3 Esplorativo Endpoint La differenza del tasso di screening FH tra i criteri cinesi e il DLCN. 2.2.Parametri dello studio 2.2.1.Raccolta dei dati di riferimento Dati demografici: età, sesso, storia personale: storia di CHD prematura del soggetto (maschio: <55 anni, femmina: <65 anni), PAD prematura o malattia vascolare cerebrale del soggetto (maschio : <55 anni, femmina: <65 anni), Fumo, Anamnesi: PAD, DM, Ipertensione, Insufficienza cardiaca, Ictus, MI, CABG/PTCA/PCI, CKD Anamnesi familiare: CHD prematura in parenti di 2° grado (parenti di 1° grado, maschi : <55 anni, femmine: <60 anni; parenti di 2° grado, maschi: <50 anni, femmine: <55 anni), diagnosi FH entro parenti di 2° grado Esame fisico: altezza, peso, indice di massa corporea, arco corneale, xantoma, spessore del tendine d'Achille Lab: LDL -C, HDL-C, TC, TG, Lp (a), ALT, AST, CK, glucosio, creatinina, azoto ureico, biomarcatore infiammatorio, incluso hs CRP ECG Immagine cardiovascolare: CAG (opzionale), imaging del radionuclide miocardico (opzionale) ,UCG (annualmente), Misurazione delle placche carotidee (annualmente) Terapia di modificazione lipidica: statine (tipo, dosaggio), non statine (tipo, dosaggio) Aferesi 2.2.2 Studio Laboratorio di raccolta dati del periodo di follow-up: C-LDL, C-HDL, TC, TG, Lp(a), ALT, AST, CK, Glucosio, Creatinina, Azoto ureico Biomarcatore infiammatorio, inclusa hs CRP Immagine cardiovascolare: CAG (opzionale), Imaging del radionuclide miocardico (opzionale), UCG (annualmente), placche carotidee (annualmente) Terapia di modifica dei lipidi: statine (tipo, dosaggio), non statine (tipo, dosaggio) Aferesi; Il raggiungimento delle linee guida cinesi del 2016 ha definito i livelli target di LDL-C; <2,6 mmol/L (rischio elevato), <1,8 mmol/L (rischio molto elevato); Incidenza di eventi cardiovascolari (morte CV, mortalità per tutte le cause, IM non fatale, ictus non fatale).

ANALISI STATISTICA 3.1. Statistica Inferenza Nessuna ipotesi formale sarà verificata in questo studio. Questo studio stimerà la prevalenza dell'ipercolesterolemia familiare e il relativo intervallo di confidenza del 95% nella popolazione ambulatoriale cinese negli ospedali pilota.

3.2.Considerazioni sulla dimensione del campione Sulla base delle analisi di fattibilità iniziali, è stato rivelato che una popolazione annua approssimativa di pazienti negli ambulatori di cardiologia è di 1.000 pz/mese (50 pz/giorno*20 giorni) con profilo lipidico misurato per lo screening. Si stima che circa 3000 pazienti fuori dal reparto di cardiologia misureranno il loro profilo lipidico nel laboratorio clinico, i giorni lavorativi per il reparto ambulatoriale sono definiti in 10 mesi, quindi il numero totale di pazienti in ambulatorio sarà di circa 4000 punti/mese/centro*10 mesi =40.000/centro/anno. La prevalenza di pazienti sospetti in base al livello di LDL-C è dello 0,47%, quindi 188 pazienti con diagnosi clinica/centro/anno da transitare al periodo di follow-up. Sulla base del numero del sito pianificato di 6, il paziente totale da arruolare in questo studio sarà 1128. Sulla base della prevalenza di HoFH che è vicina a 1/160.000~1/300.000, si stima che da questa popolazione di pazienti verranno identificati 1~2 pazienti con HoFH.

3.3.Analisi pianificate Tutti i riepiloghi dei dati saranno di natura descrittiva. Per le variabili categoriali (inclusa la misura dell'esito primario), verranno fornite la frequenza e la percentuale, con un intervallo di confidenza del 95%. Le statistiche di riepilogo per le variabili continue includeranno il numero di soggetti, media, mediana, deviazione standard o errore standard, 25° percentile (Q1), 75° percentile (Q3), minimo e massimo. I risultati nel tempo saranno valutati utilizzando analisi del tempo per evento/modelli di rischio proporzionale di Cox. Tutte le analisi previste saranno descrittive. SAS versione 9.2 (o una versione più recente) verrà utilizzata per tutta la gestione dei dati e le analisi statistiche.

3.3.1.Descrizione dell'arruolamento nello studio Tutti i soggetti arruolati nello studio che soddisfano i criteri di inclusione saranno inclusi nel set di analisi completo e saranno inclusi in tutti i riepiloghi e le analisi.

3.3.2.Descrizione delle caratteristiche del soggetto/paziente Verranno riassunte le caratteristiche cliniche dei soggetti nello studio. Misurazioni come l'età si baseranno sullo stato all'inizio del periodo di osservazione per il soggetto e le caratteristiche cliniche come gli eventi CV saranno acquisite durante l'intera 3.3.3.Analisi primaria Obiettivo primario

-Stimare il tasso di screening dell'ipercolesterolemia familiare diagnosticata clinicamente nel reparto ambulatoriale della Cina.

Prevalenza: la prevalenza di sospetta FH sarà stimata utilizzando i dati dei pazienti che hanno visitato il reparto ambulatoriale negli ospedali pilota e con dati misurabili di LDL-C e convalidati rispettivamente dai criteri cinesi e dal DNCL. La prevalenza sarà segnalata annualmente per gli anni 2017-2019.

-Descrivere i parametri relativi alla gestione clinica della FH diagnosticata, inclusi i dati demografici e le caratteristiche del paziente, le concentrazioni di LDL-C e trigliceridi, l'uso di terapie che modificano i lipidi e gli esiti nel tempo.

Dati demografici dei pazienti: le analisi di prevalenza saranno stimate per le seguenti caratteristiche demografiche: età, sesso e regione.

Caratteristiche cliniche del paziente: la proporzione di pazienti, calcolata come percentuale di pazienti, per ciascuno dei seguenti: BMI (obesi/non obesi), diabete, CKD, ipertensione, qualsiasi storia di CVD/numero di eventi CV, abitudine al fumo (attuale/precedente ). Questi saranno misurati sia al basale (tempo della diagnosi di FH).

Uso attuale di terapie che modificano i lipidi nel tempo: percentuale di pazienti che utilizzano LMT. Le analisi per tipologia, dose e frequenza saranno analizzate con metodo statistico descrittivo.

Obiettivo secondario

• Concentrazioni di LDL-C nel tempo. Il livello di LDL-C sarà seguito fino alla fine dello studio.
• Uso di terapie che modificano i lipidi nel tempo。 Percentuale di pazienti che utilizzano LMT. Verranno eseguite analisi per tipo, dose e frequenza e la percentuale di pazienti in regime di statine ad alta intensità e con LDL-C elevato.
• Percentuale di pazienti all'interno ea distanza dall'obiettivo LDL-C delle linee guida cinesi del 2016.

Questo sarà calcolato come la percentuale di pazienti entro l'obiettivo di C-LDL delle linee guida cinesi del 2016 (<2,6 mmol/L, <1,8 mmol/L). Le misurazioni di LDL-C saranno seguite fino alla fine dello studio.

-Incidenza di eventi cardiovascolari fatali e non fatali Verrà calcolata la percentuale di pazienti con un evento cardiovascolare fatale o non fatale. Poiché potrebbero esserci rischi concorrenti con eventi fatali / non fatali, le analisi verranno eseguite separatamente e in combinazione. Saranno inclusi tutti gli eventi che si verificano dalla data di iscrizione allo studio in poi.

3.3.4.Considerazioni generali Il primo obiettivo primario e tutti gli obiettivi secondari saranno affrontati mediante statistiche descrittive. L'esito CV sarà valutato utilizzando analisi del tempo all'evento.

3.3.5.Dati mancanti o incompleti e persi al follow-up Ci sono due tipi di dati in questo studio. Per diversi tipi di dati, applicheremo metodi diversi per gestire i dati mancanti.

Per l'astrazione delle cartelle cliniche:

I valori di età mancanti verranno imputati come mediana complessiva per evitare cancellazioni per caso. Per alcuni dei pazienti, alcuni indicatori fisiologici non sono stati misurati durante il ricovero. Queste variabili saranno trattate come uno specifico sottogruppo "non misurato" con significato clinico perché non misurato non è uguale a "mancante" e può influenzare i risultati. Se inseriamo queste variabili come continue nei modelli, potremmo solo arbitrariamente considerare questi valori "non misurati" come valori mancanti inappropriati. Anche l'imputazione ha dei limiti. Pertanto, per mantenere i modelli coerenti con le caratteristiche dei dati, trasformeremo alcune variabili continue in variabili categoriali, creeremo di conseguenza variabili fittizie e includeremo una categoria specifica per indicare il non misurato.

Per i questionari di riferimento e di follow-up:

Gli investigatori del sito hanno completato i questionari in un programma di acquisizione elettronica dei dati su un tablet (che consente controlli logici in tempo reale per garantire l'accuratezza e la completezza dei dati). Tutte le domande dovevano essere risolte, tranne quelle che non erano applicabili. C'erano opzioni di "rifiuto di rispondere" e "non so" per ogni domanda.