心房細動のリスクと他の疾患との関連の予測 (FIND-AF)

心房細動 (AF) は、主要な公衆衛生上の問題です: ますます一般的になり、多額の医療費が発生し、さまざまな有害な転帰と関連しています。 最初の合併症が発生する前に、心房細動を早期に診断する根拠があります。 以前のAFスクリーニング研究は、スクリーニングされた集団で予防された新しい症例と脳卒中の低収量によって制限されています。 AF スクリーニングを臨床的かつ費用対効果の高いものにするためには、新たに診断された AF の識別効率を改善する必要があり、提供される介入は、脳卒中予防のための経口抗凝固療法を超えて拡張する必要がある場合があります。 インシデント AF の以前の予測モデルは、データ ソースと方法論によって制限されていました。 心房細動の患者レベルのリスクを臨床医に知らせ、国のスクリーニング方針を知らせ、脳卒中予防のみを超えて心房細動スクリーニングから患者の転帰を改善する機会を強調するために、既存の定期的に収集されたデータを利用する正確なモデルが必要です。

ランダム フォレストの適用を調査し、多変量ロジスティック回帰を使用して 6 か月の予測範囲内でインシデント AF を予測します。これは、AF の調査の実施と一致する時間枠です。 Clinical Practice Research Datalink (CPRD)-GOLD データセットは導出に使用され、Clalit Health Services データセットは国際的な外部地理的検証に使用されます。 どちらも大規模な代表集団を構成し、一次医療と二次医療にわたる臨床転帰を含んでいます。 分析には、予測性能と臨床的有用性の指標が含まれます。 コミュニティでアクセス可能な危険因子のみが使用されるため、このモデルは、新しいデータの提示で更新される電子健康記録でリスクの高い個人の受動的スクリーニングを可能にする可能性があります。 この研究は、倹約モデルから電卓を作成することを目的としています。 AFの予測リスクが高いおよび低いと特定された個人のKaplan-Meierプロットが計算され、AF以外の心腎代謝疾患および長期にわたる死亡の累積発生率が導き出され、予測されたAFリスクがどのように関連するかが確立されます。新しい非 AF 疾患状態の範囲。

予測モデルが英国以外の地域に転送可能かどうかを確認するために、モデルのパフォーマンスはイスラエルの Clalit Health Services データベースで外部的に検証されます。 検証には、2019 年 1 月 1 日より前に少なくとも 1 年間継続して加入している Clalit の保険に加入している参加者が含まれます: 2,159,663 人の患者のうち 4,330 人が 2019 年の前半に新たな心房細動 (心房細動および/または心房粗動) のインシデントを起こしました。 . 調査対象集団は、少なくとも 1 年間の追跡調査を受けた利用可能なすべての患者で構成されます。 関心のある結果は、ベースライン後に最初に診断された AF であり、読み取りコードと ICD-9/10 コードを使用して識別されます。 登録から 1 年未満の患者、研究登録時点で 30 歳未満の患者、または以前に心房細動の診断を受けた患者は除外されます。