家族性高コレステロール血症のスクリーニング率と臨床管理に関する前向きパイロット研究

目的 1.1.主な目的 中国のパイロット外来部門で中国の最近発行された FH スクリーニングプロトコルを適用して、臨床的に診断された家族性高コレステロール血症の有病率、ならびに臨床的特徴および現在の治療を推定すること。

1.2. 二次目的 患者の人口統計と特徴、LDL-C とトリグリセリド濃度、脂質修飾療法の使用、経時的な転帰など、診断された FH の臨床管理に関連するパラメータを説明すること。

1.3.探索的 DLCN と比較した場合、中国の FH スクリーニングプロトコルが実際にどのように適合するかを説明すること。

FH患者管理の学際的な実践的パターンを探求する

エンドポイント/アウトカム評価 2.1.エンドポイント 2.1.1.主要エンドポイント LDL-C>4.65mmol/の被験者における中国の最近発行されたFHスクリーニングプロトコルを適用した、臨床的に診断された家族性高コレステロール血症のスクリーニングアウト率。スタチン未使用の場合はL、または中国のパイロット外来部門でスタチン治療を受けている場合はLDL-C> 3.7mmol / L。

臨床的に診断された FH 患者 (HoFH および HeFH を含む) の臨床的特徴には、人口統計学、病歴、家族歴、徴候と症状、臨床検査、心臓血管の想像結果が含まれます。

臨床的に診断された FH 患者 (HoFH および HeFH を含む) の薬物療法。これには、薬剤の種類、各薬剤の割合、投与量、および治療期間が含まれます。

2.1.2. 二次評価項目 フォローアップ期間中の LDL-C レベル 臨床的に診断された FH 患者（HoFH および HeFH を含む）に対するフォローアップ期間中の薬剤の種類、各薬剤の割合、用量および治療期間を含む薬物療法.

2016 年中国ガイドラインで定義された目標 LDL-C レベルの達成。 <2.6mmol/L（高リスク）、<1.8mmol/L（非常に高リスク）

2.1.3探索的 エンドポイント 中国の基準と DLCN の間の FH スクリーニング アウト率の差。 2.2.研究パラメータ 2.2.1.ベースラインデータ収集 人口統計データ：年齢、性別、個人歴：被験者の早期CHD歴（男性：55歳未満、女性：65歳未満）、被験者の早期PADまたは脳血管疾患（男性） : <55歳, 女性: <65歳),喫煙, 病歴:PAD,DM,高血圧,心不全,脳卒中,MI,CABG/PTCA/PCI,CKD 家族歴:小学2年生の血縁者(小学1年生の親族,男性) : <55 歳、女性: <60 歳; 2 年生の親戚、男性: <50 歳、女性: <55 歳)、2 年生の親戚内の FH 診断 身体検査: 身長、体重、BMI、角膜弧、黄色腫、アキレス腱の厚さ ラボ: LDL -C、HDL-C、TC、TG、Lp(a)、ALT、AST、CK、グルコース、クレアチニン、尿素窒素、hs CRPを含む炎症性バイオマーカー ECG ,UCG(年1回),頸動脈プラーク測定(年1回) 脂質修飾療法:スタチン(種類,投与量),非スタチン(種類,投与量) アフェレーシス 2.2.2研究 フォローアップ期間 データ収集 ラボ:LDL-C、HDL-C、TC、TG、Lp(a)、ALT、AST、CK、グルコース、クレアチニン、尿素窒素心筋放射性核種イメージング（オプション）、UCG（毎年）、頸動脈プラーク（毎年） 脂質修飾療法：スタチン（種類、投与量）、非スタチン（種類、投与量） アフェレーシス。 2016 年中国ガイドラインで定義された目標 LDL-C レベルの達成。 <2.6mmol/L (高リスク)、<1.8mmol/L (非常に高リスク);心血管イベントの発生率 (CV 死亡、全死因死亡、非致死性心筋梗塞、非致死性脳卒中)。

統計分析 3.1.統計 推論 この調査では、正式な仮説はテストされません。 この研究では、家族性高コレステロール血症の有病率と、パイロット病院の中国の外来患者集団における関連する 95% 信頼区間を推定します。

3.2.サンプルサイズの考慮事項 初期の実行可能性分析に基づいて、心臓病外来患者のおおよその年間患者数は、スクリーニングのために測定された脂質プロファイルで 1,000 ポイント/月 (50 ポイント/日 * 20 日) であることが明らかになりました。 循環器科以外の約3000人の患者が臨床検査室で脂質プロファイルを測定すると推定され、外来部門の稼働日は10monとして定義され、外来患者の合計患者数は約4000pts/mon/center*10monと定義されます。 =40,000/センター/年。 LDL-Cレベルに基づく疑わしい患者の有病率は0.47％であり、その後、188人の臨床診断患者/センター/年が追跡期間に移行します。 計画された施設数6に基づいて、この研究に登録される患者の総数は1128人になります。 HoFH の有病率は 1/160,000 ～ 1/300,000 に近いことに基づいて、この患者集団から 1 ～ 2 人の HoFH 患者が特定されると推定されます。

3.3. 計画された分析 データのすべての要約は、本質的に記述的です。 カテゴリ変数 (一次結果測定を含む) については、95% 信頼区間の頻度とパーセンテージが示されます。 連続変数の要約統計量には、被験者数、平均、中央値、標準偏差または標準誤差、25 パーセンタイル (Q1)、75 パーセンタイル (Q3)、最小値、および最大値が含まれます。 経時的な結果データは、イベント分析までの時間/Cox 比例ハザード モデルを使用して評価されます。 計画された分析はすべて記述的です。 SAS バージョン 9.2 (またはそれ以降のバージョン) は、すべてのデータ管理および統計分析に使用されます。

3.3.1.研究登録の説明 包含基準を満たす研究に登録されたすべての被験者は、完全な分析セットに含まれ、すべての要約と分析に含まれます。

3.3.2.被験者/患者の特徴の説明 研究における被験者の臨床的特徴を要約する。 年齢などの測定は、被験者の観察期間の開始時の状態に基づいており、CV イベントなどの臨床的特徴は、3.3.3. 主な分析 主な目的

-中国の外来部門における臨床的に診断された家族性高コレステロール血症のスクリーニング率を推定すること。

有病率: 疑わしい FH の有病率は、パイロット病院の外来部門を訪れた患者のデータと測定可能な LDL-C データを使用して推定され、中国の基準と DNCL によってそれぞれ検証されます。 有病率は、2017 年から 2019 年にかけて毎年報告されます。

-患者の人口統計と特徴、LDL-C とトリグリセリド濃度、脂質修飾療法の使用、経時的な転帰など、診断された FH の臨床管理に関連するパラメータを説明する。

患者の人口統計: 有病率の分析は、次の人口統計学的特徴について推定されます: 年齢、性別、および地域。

患者の臨床的特徴: BMI (肥満/非肥満)、糖尿病、CKD、高血圧、CVD の病歴 / CV イベントの数、喫煙状況 (現在 / 以前の）。 これらは、ベースライン (FH 診断時) の両方で測定されます。

経時的な脂質修飾療法の現在の使用: LMT を使用している患者の割合。 種類別、投与量別、頻度別に分析 説明統計法で分析します。

副次的な目的

• 経時的な LDL-C 濃度。 LDL-Cレベルは、研究の終わりまでフォローアップされます。
• 経時的な脂質修飾療法の使用。 LMT を使用している患者の割合。 タイプ、用量、頻度、および高強度スタチンレジメンと高 LDL-C 患者の割合による分析が行われます。
• 2016年中国ガイドラインのLDL-C目標内およびそこから離れた患者の割合。

これは、2016 年中国ガイドライン LDL-C 目標 (<2.6 mmol/L、<1.8 mmol/L) 内の患者の割合として計算されます。 LDL-C測定は、研究の終わりまで追跡されます。

-致命的および非致命的な心血管イベントの発生率 致命的または非致命的な心血管イベントを有する患者の割合が計算されます。 致命的/非致命的なイベントと競合するリスクがある可能性があるため、分析は個別に、または組み合わせて実行されます。 研究の登録日以降に発生するすべてのイベントが含まれます。

3.3.4. 一般的な考慮事項 最初の主要な目的とすべての二次的な目的は、記述統計によって対処されます。 CV の結果は、時間分析を使用して評価されます。

3.3.5. 欠落または不完全なデータおよび追跡不能のデータ この研究には 2 種類のデータがあります。 さまざまなデータ型に対して、さまざまな方法を適用して欠損データを処理します。

医療記録の抽象化の場合:

欠落している年齢の値は、ケースごとの削除を避けるために全体の中央値として補完されます。 一部の患者については、入院中に特定の生理学的指標が測定されませんでした。 これらの変数は、臨床的意義のある特定の「未測定」サブグループとして扱われます。測定されていないことは「欠落」とは等しくなく、結果に影響を与える可能性があるためです。 これらの変数をモデルに連続として当てはめた場合、これらの「測定されていない」値を欠損値として不適切であると恣意的に見なすことしかできません。 代入にも制限があります。 したがって、モデルをデータの特徴と一致させるために、特定の連続変数をカテゴリ変数に変換し、それに応じてダミー変数を作成し、未測定を示す特定のカテゴリを含めます。

ベースラインおよびフォローアップのアンケートの場合:

サイトの調査員は、タブレット コンピューターの電子データ キャプチャ プログラムでアンケートに回答しました (これにより、データの正確性と完全性を確保するためのリアルタイムの論理チェックが可能になります)。 該当しないものを除いて、すべての質問に回答する必要がありました。 各質問には「回答しない」「わからない」の選択肢がありました。