バイオマーカーとイメージングによる心不全の転帰予測 (BIOPHF)

背景と理論的根拠：

左室駆出率（LVEF）のスペクトルにおける表現型の不均一性により、心不全（HF）における正確な予後予測は依然として困難です。 N末端プロB型ナトリウム利尿ペプチド（NT-proBNP）などのバイオマーカーやLVEFなどの画像パラメータは標準的な予後予測ツールですが、それぞれに限界があります。 心外膜脂肪組織（EAT）密度（脂肪の炎症/線維化を反映）や左室全体縦方向ひずみ（LVGLS）などの新興画像パラメータは、潜在的な増分予後予測価値を提供しますが、まだ日常的な臨床モデルには統合されていません。 本研究は、確立された血液バイオマーカーと高度な画像指標を組み合わせた多パラメータモデルが、従来のアプローチと比較して、HFrEF、HFmrEF、HFpEF患者の予後層別化を改善するかどうかを体系的に評価することを目的としています。

詳細な方法論：

これは単一施設における後ろ向きコホート研究です。 研究対象集団は、2012年1月1日から2024年12月31日までの間に新疆医科大学第一附属病院で行われたインデックス診察の±3ヶ月以内に、適格な血液バイオマーカー評価（NT-proBNPおよび/または高感度心筋トロポニン）と心臓画像検査（経胸壁心エコー検査および/または心臓コンピュータ断層撮影）の両方を実施した、慢性HFの確定診断を受けた連続的な成人患者（≥18歳）で構成されます。

電子健康記録から抽出される主なデータには以下が含まれます：1）臨床変数：人口統計学的特性、併存疾患（例：虚血性病因、糖尿病、高血圧）、投薬、NYHA分類；2）血液バイオマーカー：NT-proBNP、hs-cTnT/I、hs-CRP、腎機能（eGFR）；3）画像パラメータ：LVEF、LVGLS、左房容積指数（LAVI）、E/e'比、EAT容積/密度（CTから、利用可能な場合）。

主要評価項目は、インデックス日からの1年時点における全死亡です。 追跡データは病院記録から取得されます。

統計解析計画：

増分予後予測価値は、ネストされたCox比例ハザードモデルを構築・比較することで評価されます：

モデル1（基本臨床モデル）：年齢、性別、BMI、虚血性病因、糖尿病、高血圧を含みます。

モデル2（バイオマーカー強化モデル）：モデル1 + NT-proBNP + eGFR。 モデル3（画像強化モデル）：モデル2 + 主要画像パラメータ（例：EAT密度またはLVGLS）。

モデルの性能は、ハレルのC統計量、赤池情報量基準（AIC）、正味再分類改善（NRI）、統合的識別改善（IDI）を用いて比較されます。 事前に指定されたサブグループ解析は、HFrEF、HFmrEF、HFpEFの表現型に対して実施されます。 欠損率が低い（＜10%）変数については多重代入法が使用されます。