Previsione degli Esiti dello Scompenso Cardiaco con Biomarcatori e Imaging (BIOPHF)

Background and Rationale:

La prognosi accurata nell'insufficienza cardiaca (IC) rimane impegnativa a causa dell'eterogeneità fenotipica lungo lo spettro della frazione di eiezione ventricolare sinistra (FEVS). Sebbene biomarcatori come il peptide natriuretico di tipo B pro-N-terminale (NT-proBNP) e parametri di imaging come la FEVS siano strumenti prognostici standard, ciascuno presenta limitazioni. Parametri di imaging emergenti, come la densità del tessuto adiposo epicardico (EAT, che riflette infiammazione/fibrosi del grasso) e la deformazione longitudinale globale ventricolare sinistra (LVGLS), offrono un potenziale valore prognostico incrementale ma non sono ancora integrati nei modelli clinici di routine. Questo studio mira a valutare sistematicamente se un modello multi-parametro che combina biomarcatori ematici consolidati e metriche di imaging avanzate migliori la stratificazione prognostica dei pazienti con IC-FEr, IC-FEmr e IC-FEp rispetto agli approcci tradizionali.

Detailed Methodology:

Questo è uno studio di coorte retrospettivo monocentrico. La popolazione dello studio è costituita da pazienti adulti consecutivi (≥18 anni) con diagnosi confermata di IC cronica che hanno effettuato sia la valutazione dei biomarcatori ematici idonei (NT-proBNP e/o troponina cardiaca ad alta sensibilità) che l'imaging cardiaco (ecocardiografia transtoracica e/o tomografia computerizzata cardiaca) entro una finestra di ±3 mesi attorno a un incontro indice tra il 1 gennaio 2012 e il 31 dicembre 2024, presso il Primo Ospedale Affiliato dell'Università Medica dello Xinjiang.

I dati chiave da estrarre dalle cartelle cliniche elettroniche includono: 1) Variabili cliniche: dati demografici, comorbilità (es. eziologia ischemica, diabete, ipertensione), farmaci e classe NYHA; 2) Biomarcatori ematici: NT-proBNP, hs-cTnT/I, hs-CRP e funzione renale (eGFR); 3) Parametri di imaging: FEVS, LVGLS, indice del volume atriale sinistro (LAVI), rapporto E/e' e volume/densità EAT (da TC, se disponibile).

L'endpoint primario è la mortalità per tutte le cause a un anno dalla data indice. I dati di follow-up saranno ottenuti dalle cartelle ospedaliere.

Statistical Analysis Plan:

Il valore prognostico incrementale sarà valutato costruendo e confrontando modelli nidificati di rischi proporzionali di Cox:

Modello 1 (Clinico di Base): Include età, sesso, BMI, eziologia ischemica, diabete e ipertensione.

Modello 2 (Potenziato dai Biomarcatori): Modello 1 + NT-proBNP + eGFR. Modello 3 (Potenziato dall'Imaging): Modello 2 + parametri di imaging chiave (es. densità EAT o LVGLS).

Le prestazioni del modello saranno confrontate utilizzando la statistica C di Harrell, il Criterio di Informazione di Akaike (AIC), il Miglioramento della Riclassificazione Netta (NRI) e il Miglioramento della Discriminazione Integrata (IDI). Saranno condotte analisi di sottogruppo pre-specificate per i fenotipi IC-FEr, IC-FEmr e IC-FEp. L'imputazione multipla sarà utilizzata per le variabili con bassi tassi di dati mancanti (<10%).