좌심방 비대: 고혈압 환자의 심방세동을 식별하는 중요한 지표
고혈압 환자의 심방세동에 대한 CHA2DS2-VASc 점수와 좌심방 직경의 조기 경고 효과를 조사합니다.
연구 개요
상세 설명
배경 고혈압으로 인한 좌심방 비대는 심방세동(AF)의 발생 및 지속과 밀접하게 연관되어 있습니다. 새로 제안된 병기 설정에서는 AF를 질병 연속체로 인식하므로 AF 예방은 AF 전 단계에 초점을 맞춰야 하며 심방 비대는 이 단계에서 중요한 징후 중 하나라는 점을 인식하게 됩니다. CHA2DS2-VASc 및 C2HEST와 같은 이전 채점 시스템은 최근 강조된 좌심방 직경(LAD)과 함께 AF 발생을 예측하는 데 중요한 도구였습니다. 그러나 현재 그 유용성에 대한 포괄적인 평가가 부족합니다.
목적 본 연구의 목적은 입원한 고혈압 환자의 심방세동(AF)을 식별하는 데 있어서 좌심방 크기의 역할을 탐색하고, 그 인지 효과를 이전 채점 시스템과 비교하는 것입니다.
방법 연구자들은 입원한 고혈압 환자에 대해 단면 분석을 실시했습니다. 발견, 내부 및 외부 검증 데이터세트가 확립되었습니다. AF 발생과 관련된 주요 변수를 식별하기 위해 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)를 사용했으며 중요도 점수를 기준으로 순위를 매겼습니다. AF 발생에 관한 LAD의 예측 능력을 측정하기 위해 연구자들은 수신기 작동 특성 곡선(ROC)을 플롯하고 곡선 아래 면적(AUC)을 계산했습니다. 이를 통해 AF에 대한 민감성을 나타내는 최대 Youden 지수에 해당하는 LAD 컷오프 값을 정확히 찾아낼 수 있었습니다. 이후 Youden 지수는 ROC 곡선에서 최적의 컷오프 값을 결정했습니다. Delong의 테스트는 동일한 데이터 세트 내에서 다양한 도구의 식별 능력을 비교했습니다. 로지스틱 회귀 분석을 통해 임상 변수와 좌심방 크기 간의 상관 관계를 평가했습니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Chongqing
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Chongqing, Chongqing, 중국, 400010
- 2ndChongqingMU
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 현재 또는 과거의 병력을 이용하여 일차성 고혈압으로 진단된 환자.
- 하나 이상의 완전한 ECG 및 24시간 홀터 데이터 가용성.
- 현재 입원 시 완전한 심초음파 데이터의 가용성.
제외 기준:
- 18세 미만의 환자.
- 추출된 데이터의 결과가 불완전하거나 식별할 수 없는 경우입니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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발견 데이터세트
2012년 3월부터 2018년 2월까지 입원한 일차성 고혈압 환자의 전자의무기록은 충칭의과대학 제2부속병원 전자의무기록시스템에서 수집되었으며, 전자증례보고에서 데이터를 도출하였다.
견고성을 보장하기 위해 조사관은 캐럿 패키지에 createDataPartition 함수를 적용하여 데이터 세트를 검색 데이터 세트(70%)와 내부 검증 데이터 세트(30%)로 무작위로 분할했습니다.
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CHA2DS2-VASc 점수 : 울혈성 심부전(HF)[1점], 고혈압[1점], 75세 이상[2점], 당뇨병[1점], 뇌졸중 또는 일과성 허혈발작 병력[2점], 혈관질환 [1점], 65~74세[1점], 여성성[1점]입니다. C2HEST 점수: 관상동맥 질환 또는 만성 폐쇄성 폐질환(각 1점, 총점 2점); 고혈압 [1점]; 노인[75세 이상인 경우 2점]; 수축기 HF [2점]; 및 갑상선 질환[갑상선항진증의 경우 1점][10]. LAD: 등록된 환자의 LAD 값은 데이터베이스의 심장초음파 검사 결과를 기반으로 키워드 검색을 통해 추출되었습니다. |
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내부 검증 데이터세트
본 연구에 활용된 데이터 세트는 충칭 의과대학 제2부속병원 전자의무기록 시스템에서 가져온 것입니다.
조사관은 캐럿 패키지의 createDataPartition 함수를 적용하여 데이터세트를 검색 데이터세트(70%)와 내부 검증 데이터세트(30%)로 무작위로 분할했습니다.
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CHA2DS2-VASc 점수 : 울혈성 심부전(HF)[1점], 고혈압[1점], 75세 이상[2점], 당뇨병[1점], 뇌졸중 또는 일과성 허혈발작 병력[2점], 혈관질환 [1점], 65~74세[1점], 여성성[1점]입니다. C2HEST 점수: 관상동맥 질환 또는 만성 폐쇄성 폐질환(각 1점, 총점 2점); 고혈압 [1점]; 노인[75세 이상인 경우 2점]; 수축기 HF [2점]; 및 갑상선 질환[갑상선항진증의 경우 1점][10]. LAD: 등록된 환자의 LAD 값은 데이터베이스의 심장초음파 검사 결과를 기반으로 키워드 검색을 통해 추출되었습니다. |
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외부 검증 데이터 세트
2011년 10월부터 2021년 11월까지 충칭에 소재한 다른 병원에서 온 환자의 전자 의료 기록 데이터는 충칭 의과대학 의료 데이터 연구소의 DEMR 데이터베이스에서 외부 검증 데이터 세트로 추출되었습니다.
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CHA2DS2-VASc 점수 : 울혈성 심부전(HF)[1점], 고혈압[1점], 75세 이상[2점], 당뇨병[1점], 뇌졸중 또는 일과성 허혈발작 병력[2점], 혈관질환 [1점], 65~74세[1점], 여성성[1점]입니다. C2HEST 점수: 관상동맥 질환 또는 만성 폐쇄성 폐질환(각 1점, 총점 2점); 고혈압 [1점]; 노인[75세 이상인 경우 2점]; 수축기 HF [2점]; 및 갑상선 질환[갑상선항진증의 경우 1점][10]. LAD: 등록된 환자의 LAD 값은 데이터베이스의 심장초음파 검사 결과를 기반으로 키워드 검색을 통해 추출되었습니다. |
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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좌심방 직경(LAD)
기간: 데이터 수집은 퇴원 후 최대 3개월까지 완료되었습니다.
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본 연구에서는 환자가 심장 컬러 도플러 초음파 검사를 완료한 후 보고서와 결과가 전자 의료 기록 시스템에 업로드됩니다.
그런 다음 조사관은 이 데이터베이스에서 보고서에 기록된 LAD 값을 추출합니다.
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데이터 수집은 퇴원 후 최대 3개월까지 완료되었습니다.
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CHA2DS2-VASc 점수
기간: 데이터 수집은 퇴원 후 최대 3개월까지 완료되었습니다.
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환자의 퇴원 자료는 연령, 성별, 울혈성 심부전, 고혈압, 당뇨병, 뇌졸중 또는 일과성 허혈 발작, 혈관 질환의 병력을 포함하여 데이터베이스에서 추출되었습니다.
CHA2DS2-VASc 점수는 가이드라인(CHA2DS2-VASc 기준: 울혈성 심부전[1점], 고혈압[1점], 연령 ≥ 75세[2점], 당뇨병[1점], 뇌졸중 또는 일과성 허혈성 과거력)에 따라 계산되었습니다. 발작[2점], 혈관질환[1점], 65~74세[1점], 여성[1점])으로 최고점은 9점, 최저점은 0점이다.
그리고 위의 진단을 토대로 연구자는 CHA2DS2-VASc 점수를 계산하였다.
점수가 높을수록 AF의 위험이 높아집니다.
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데이터 수집은 퇴원 후 최대 3개월까지 완료되었습니다.
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C2HEST 점수
기간: 데이터 수집은 퇴원 후 최대 3개월까지 완료되었습니다.
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환자의 퇴원 자료는 연령, 관상동맥질환, 만성폐쇄성폐질환, 고혈압, 수축기 심부전, 갑상선 질환의 병력 등을 포함하여 데이터베이스에서 추출되었습니다.
C2HEST 점수는 가이드라인(C2HEST 기준: 관상동맥질환 또는 만성폐쇄성폐질환[각 1점, 총점 2점], 고혈압[1점], 노인[75세 이상은 2점], 수축기 심부전)에 따라 계산하였다. [2점], 갑상선 질환[갑상선 기능 항진증은 1점]), 최고 점수는 8점, 최저 점수는 0점입니다.
그리고 위의 진단을 바탕으로 조사자는 C2HEST 점수를 계산하였다.
점수가 높을수록 AF의 위험이 높아집니다.
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데이터 수집은 퇴원 후 최대 3개월까지 완료되었습니다.
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심방세동(AF)
기간: 데이터 수집은 퇴원 후 최대 3개월까지 완료되었습니다.
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AF의 진단 기준: AF의 진단을 확인하기 위해 선호되는 지표는 정상 ECG와 보행 ECG였습니다.
신체 검사 중에 환자의 심장 박동이 완전히 불규칙하고 첫 번째 심장 소리의 강도가 고르지 않습니다.
환자는 또한 질병이 진행되는 동안 심계항진, 현기증, 호흡곤란, 흉부 압박감과 같은 임상 증상을 나타낼 수도 있습니다.
상기 환자들의 자료는 전자의무기록시스템에 기록되었다.
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데이터 수집은 퇴원 후 최대 3개월까지 완료되었습니다.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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LAD 곡선하 면적(AUC) 및 AF 발생
기간: 통계는 데이터 수집 후 최대 1개월까지 완료되었습니다.
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AF 발생을 예측하는 LAD의 능력을 평가하기 위해 조사관은 IBM SPSS 26.0 소프트웨어를 사용하여 수신자 작동 특성 곡선(ROC)을 생성하고 LAD를 독립 변수로 사용하여 발견 및 외부 데이터 세트에서 AUC를 계산했습니다. AF를 종속 변수로 사용합니다.
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통계는 데이터 수집 후 최대 1개월까지 완료되었습니다.
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CHA2DS2-VASc 점수의 AUC 및 AF 발생
기간: 통계는 데이터 수집 후 최대 1개월까지 완료되었습니다.
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AF 발생에 관한 CHA2DS2-VASc 점수의 예측 능력을 측정하기 위해 ROC를 플롯하고 CHA2DS2-VASc 점수를 독립 변수로, AF 발생을 종속 변수로 사용하여 발견 및 외부 데이터 세트에서 AUC를 계산했습니다.
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통계는 데이터 수집 후 최대 1개월까지 완료되었습니다.
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C2HEST 점수의 AUC 및 AF 발생
기간: 통계는 데이터 수집 후 최대 1개월까지 완료되었습니다.
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AF 발생에 관한 C2HEST 점수의 예측 능력을 측정하기 위해 ROC를 플롯하고 AUC를 발견 및 외부 데이터 세트에서 계산했으며 C2HEST 점수를 독립 변수로, AF 발생을 종속 변수로 사용했습니다.
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통계는 데이터 수집 후 최대 1개월까지 완료되었습니다.
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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LAD 컷오프 값
기간: 통계는 데이터 수집 후 최대 1개월까지 완료되었습니다.
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임상적 사용을 촉진하고 AF 발생에 대한 LAD의 예측력을 평가하기 위해 발견 및 외부 데이터 세트에서 AUC를 계산했습니다.
이를 통해 AF에 대한 민감성을 나타내는 최대 Youden 지수에 해당하는 LAD 컷오프 값을 정확히 찾아낼 수 있었습니다.
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통계는 데이터 수집 후 최대 1개월까지 완료되었습니다.
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Yuehui Yin, MD, The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
IPD 공유 액세스 기준
IPD 공유 지원 정보 유형
- CSR
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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심방세동에 대한 임상 시험
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