Rilevazione assistita da fono ed elettrocardiogramma della malattia valvolare (PEA-Valve)

Rilevazione assistita da fono ed elettrocardiogramma della malattia valvolare (studio della valvola PEA)

Obiettivi specifici Obiettivo 1: un algoritmo di apprendimento automatico derivato da registrazioni simultanee di fono ed elettrocardiogramma può diagnosticare in modo affidabile una stenosi aortica clinicamente importante?

Obiettivo 2: un algoritmo di apprendimento automatico derivato da registrazioni simultanee di fono ed elettrocardiogramma può diagnosticare in modo affidabile un rigurgito mitralico clinicamente importante?

Significato La cardiopatia valvolare (VHD) è un problema di salute globale comune, con studi basati sulla popolazione che mostrano una prevalenza del 10% per la stenosi aortica (SA) e del 20% per il rigurgito mitralico (MR). I nuovi progressi chirurgici e interventistici consentono il trattamento di pazienti in età avanzata o il cui rischio di intervento sarebbe stato precedentemente insostenibile. Dato che l'incidenza sia di MR che di AS aumenta con l'aumentare dell'età, vi è una crescente necessità di identificare queste condizioni in modo da offrire terapie che alterano la malattia.

Nella pratica clinica corrente, la diagnosi di VHD si basa fortemente sull'ecocardiografia. Questo, a sua volta, richiede sia un rinvio da parte di un fornitore con un sospetto clinico per VHD, tipicamente da un'anomalia all'auscultazione, sia l'accesso all'ecocardiogramma stesso. MR e AS risultano entrambi in reperti auscultatori riproducibili in modo affidabile: soffi olosistolici e sistolici in crescendo-decrescendo, rispettivamente. Tuttavia, nonostante ciò, l'auscultazione come strumento diagnostico è notoriamente scarsa: la sua accuratezza nel rilevare MR e AS varia solo dal 5 al 40%. Tutti questi fattori portano a preoccupazioni per la sottodiagnosi di queste condizioni sempre più curabili.

Qui, gli investigatori affronteranno le esigenze sia di un maggiore accesso che di una migliore accuratezza diagnostica dei test per VHD. Gli investigatori utilizzeranno una combinazione di registrazioni di fonocardiogramma (PCG) ed elettrocardiogramma a derivazione singola (ECG), sincronizzate in tempo reale su un server sicuro basato su cloud, utilizzando lo stetoscopio elettronico Eko Duo. Con questi dati, i ricercatori svilupperanno e convalideranno un algoritmo di apprendimento automatico per diagnosticare AS o MR clinicamente importanti. Poiché l'Eko Duo è essenzialmente simile a uno stetoscopio tradizionale, uno strumento iconico ampiamente accettato sia dai pazienti che dagli operatori sanitari, il suo utilizzo per guidare un algoritmo di rilevamento automatico è sia fattibile che attraente come sostituto dell'auscultazione tradizionale. Inoltre, spostando l'onere dell'interpretazione del test dal medico all'algoritmo, i ricercatori ipotizzano che ciò migliorerà l'accuratezza diagnostica complessiva.

Metodi Panoramica del disegno: studio trasversale di tutti i soggetti sottoposti a ecocardiogrammi clinici presso il laboratorio di ecocardiografia per adulti dell'UCSF

Soggetti dello studio Panoramica: Gli investigatori registreranno soggetti adulti sottoposti a ecocardiogrammi clinici presso il campus UCSF Parnassus. Questi soggetti saranno raggruppati in coorti di derivazione e validazione sequenzialmente, stratificati per stato del caso, in modo da raggiungere la dimensione del campione prevista. Tale raggruppamento avverrà dopo l'iscrizione del soggetto e la raccolta dei dati.

Popolazione target: adulti con AS da moderata a grave a grave o MR da moderata a grave a grave (casi) e adulti con cuori strutturalmente normali con VHD minima (controlli). In un'analisi parallela più rigorosa, una popolazione target di controlli sarà definita come avente qualsiasi grado di AS o MR inferiore a moderato-severo.

Popolazione accessibile: adulti che soddisfano i criteri di ammissione sottoposti a ecocardiogrammi clinici presso il laboratorio di ecocardiografia dell'UCSF suscettibili di partecipazione.

Schema di campionamento: gli investigatori si avvicineranno consecutivamente ai soggetti che si presentano al laboratorio di ecocardiografia per adulti presso l'UCSF Parnassus. Inoltre, gli investigatori esamineranno in anticipo i soggetti per un'alta probabilità di avere AS o MR (sulla base dell'indicazione per lo studio e delle diagnosi precedenti nella cartella clinica APEX) e mireranno selettivamente alla loro iscrizione durante le situazioni in cui la capacità di iscrizione del coordinatore dello studio è satura .

Strategia di reclutamento: introduzione dello studio al momento della registrazione per l'ecocardiogramma con un opuscolo o un volantino, seguito dall'avvicinamento di persona di potenziali soggetti in attesa dell'ecocardiogramma clinico.

Strategia di conservazione: nessuna. Gli investigatori conserveranno un file master dei numeri delle cartelle cliniche per identificare le informazioni di contatto in futuro, se ritenuto necessario.

Panoramica delle misurazioni: lo studio si concentrerà su due misurazioni: 1) la valutazione gold standard della VHD mediante ecocardiogramma, come riportato dal laboratorio di ecocardiografia dell'UCSF. 2) 30 secondi simultanei di PCG e registrazioni ECG a singola derivazione dal dispositivo Eko Duo in ciascuna delle quattro posizioni auscultatorie cardiache standard, con registrazioni aggiuntive opzionali con il dispositivo Eko Core. Lo studio si avvale del fatto che tutti i referti clinici dell'ecocardiogramma includono queste valutazioni valvolari.

Gold Standard: l'ecocardiogramma è accettato come gold standard per la diagnosi della gravità della VHD dalla comunità cardiologica. Per ridurre al minimo l'onere per gli investigatori, oltre a ridurre i costi, gli investigatori trarranno vantaggio dal fatto che tutti i rapporti di ecocardiogramma clinico includono valutazioni di VHD, che fungerà da gold standard. Questi rapporti seguono le linee guida dell'American Society for Echocardiography (ASE), che consentono la classificazione del VHD come segue: nessuno, lieve, moderato o grave. Il laboratorio di ecocardiografia dell'UCSF include ulteriori categorie di tracce, da lieve a moderato, da moderato a grave e critico, consentendo interpretazioni in cui i singoli parametri all'interno dello studio sono in conflitto. La misurazione primaria sarà la conclusione finale della gravità della VHD per MR o AS, come riportato da un cardiologo certificato dal consiglio. Gli investigatori definiranno VHD "clinicamente importante" come quello classificato da moderato a grave o peggiore, in quanto ciò comprenderebbe tutti i livelli di malattia che potrebbero richiedere un intervento diretto. Inoltre, gli investigatori estrarranno l'intero referto dell'ecocardiografia, nonché le immagini dei file dell'ecocardiogramma, in modo da salvare i dati per un uso futuro quando sorgono nuove domande di ricerca.

Misurazioni del dispositivo: le registrazioni simultanee del PCG e dell'ECG a derivazione singola verranno eseguite per ciascun soggetto in modo standardizzato. Ogni soggetto verrà sottoposto a registrazioni di 30 secondi utilizzando il dispositivo Eko Duo nelle quattro posizioni di auscultazione standard. Gli osservatori saranno formati sul metodo sistematico per ottenere misurazioni. Tempo e paziente permettendo, gli investigatori otterranno anche le stesse registrazioni utilizzando il dispositivo Eko Core, che utilizza lo stesso software ma non include la registrazione ECG. Poiché il dispositivo consentirà la visualizzazione del PCG durante la registrazione, l'osservatore riceverà un feedback in tempo reale sul posizionamento del dispositivo per massimizzare la qualità della registrazione in ogni posizione. Gli investigatori pianificheranno una revisione periodica delle registrazioni per garantire un'adeguata qualità dei dati. Gli investigatori prevedono che questa flessibilità e il feedback in tempo reale miglioreranno la generalizzabilità dell'uso del dispositivo in un mondo reale (ad es. situazione clinica non oggetto di studio).

Confondenti e pregiudizi: la derivazione e la validazione degli algoritmi avverrà da remoto, dopo che l'ecocardiogramma clinico è stato eseguito, e quindi senza alcun effetto sull'esito del gold standard. Il test può essere influenzato dalla presenza di altre condizioni che causano soffi sistolici (inclusi VHD diversi da AS o MR o cardiopatie congenite). Gli investigatori includeranno queste misure dal rapporto dell'ecocardiogramma per confrontare le prestazioni del test in quelli con e senza queste altre condizioni.

Problemi statistici Ipotesi nulla: un algoritmo di apprendimento automatico non può prevedere la presenza di AS o MR clinicamente importanti.

Giustificazione della dimensione del campione:

• Sensibilità dell'algoritmo: 90%
• Specificità dell'algoritmo: 90%
• Target Likelihood Ratio (+) dell'algoritmo [LR(R)]: 9 (derivato da Sn / [1 - Sp])
• Rapporto di verosimiglianza minimo (+) dell'algoritmo [LR(R)]: 5
• Livello di confidenza = 0,95 (alfa = 0,05)
• Intervallo di confidenza [LR(R)]: 5,120-15,820
• Dimensione del campione = 110 per gruppo; 330 per coorte (controllo, caso AS, caso MR); 660 complessivi (coorti di formazione e validazione)
• Riepilogo: supponendo che la sensibilità e la specificità dell'algoritmo di apprendimento automatico per il rilevamento di AS o MR clinicamente importanti siano entrambe 0,9, non si prevede che una dimensione totale del campione di 660 scenda al di sotto del rapporto di verosimiglianza soglia di 5,0 nell'intervallo di confidenza del 95% in entrambi le coorti di derivazione o validazione.
• Giustificazione delle ipotesi critiche: gli investigatori presumono che l'algoritmo possa produrre una sensibilità e specificità del 90% nel rilevare la stenosi aortica o il rigurgito mitralico rispetto ai cuori senza malattia valvolare, sulla base di precedenti rapporti pubblicati utilizzando reti neurali, utilizzando campioni di dimensioni inferiori a 100 casi. Inoltre, i ricercatori stimano che sarebbe necessario un rapporto di verosimiglianza minimo di 5 affinché il test sia clinicamente utile. Sebbene questa stima funzioni bene per il set di convalida, il numero necessario per il set di derivazione è meno chiaro; le stime di cui sopra sono un numero prudente. Gli investigatori prevedono di addestrare l'algoritmo dopo la registrazione di ogni 20 casi utilizzando un approccio di bootstrap; questo fornirà le caratteristiche del test provvisorio e aiuterà a determinare il numero vero necessario per l'insieme di derivazione. Trattandosi, in parte, di uno studio pilota, l'identificazione della vera sensibilità e specificità del test è di per sé un risultato prezioso.

Approccio all'analisi: gli investigatori genereranno curve ROC (tracciando Sn vs. 1-Sp) per i punteggi dell'algoritmo per il set di convalida. Alla fine gli investigatori genereranno 4 curve: due ciascuna per MR e AS, utilizzando algoritmi generati dagli approcci primario (definendo i controlli come aventi VHD non superiore a lieve) e secondario (definendo i controlli come non aventi VHD da moderato a grave o maggiore) . Inoltre, i ricercatori prevedono di eseguire analisi esplorative e descrittive dell'algoritmo stesso, identificando i correlati clinici alle caratteristiche maggiormente ponderate nel rilevare AS o MR.

Varie Considerazioni etiche: Nessuna preoccupazione importante. I dati verranno archiviati in modo sicuro su piattaforme conformi a HIPAA. Lo studio si qualifica come rischio minimo secondo i criteri UCSF CHR.

Piani pre-test: prima del reclutamento per lo studio, il personale dello studio raccoglierà dati su se stesso e sui fornitori per testare il sistema di raccolta dei dati. Durante il reclutamento iniziale del soggetto, il personale dello studio esaminerà il processo dopo ogni giorno per discutere ostacoli o preoccupazioni.

Piano di gestione dei dati: i dati dello studio proverranno da due fonti. I referti degli ecocardiogrammi, estratti dalla cartella clinica elettronica (APEX), saranno esaminati dal personale dello studio per generare il database principale delle caratteristiche della malattia. Un file principale che collega gli identificatori del soggetto con le informazioni identificabili, nonché i referti dell'ecocardiogramma estratti e deidentificati e le immagini dell'ecocardiogramma grezzo deidentificate saranno archiviati su un server di ricerca sicuro utilizzato dalla Divisione di Cardiologia. I dati PCG ed ECG registrati (le misurazioni effettive dello studio) verranno sincronizzati in tempo reale su un server sicuro, conforme a HIPAA e basato su cloud gestito da Eko Devices. In tempi prestabiliti di addestramento dell'algoritmo, al team di machine learning (coordinato da Eko Devices) verranno fornite le chiavi per l'assegnazione dell'identificatore del soggetto alla categoria VHD.

Misure di controllo della qualità: la revisione periodica dei dati registrati sarà eseguita dal PI dello studio per garantire un'adeguata qualità dei dati.

Orario:

Contratto/Logistica Soggetto Iscrizione Algoritmo Sviluppo Analisi Pubblicazione Calendario generale: 9 mesi