AI-gebaseerde voorspelling van cardiale functie met behulp van echocardiografie en lichaamssamenstellingsgegevens (Echo-Fit Study) (ECHO-FIT)

Achtergrond en reden:

Hartfalen vertegenwoordigt een aanzienlijke wereldwijde gezondheidslast, gekenmerkt door hoge morbiditeit en sterftecijfers. Hoewel echocardiografie de gouden standaard blijft voor diagnose en monitoring van hartfalen, waardoor cruciale metingen zoals linker ventriculaire ejectiefractie (LVEF) en diastolische functiebeoordeling worden geboden, wordt de wijdverbreide implementatie beperkt door resource -beperkingen en operatorafhankelijkheid. Bio-elektrische impedantie-analyse (BIA) biedt een veelbelovende complementaire aanpak, die een snelle en niet-invasieve beoordeling van de lichaamssamenstellingsparameters biedt die correlaties hebben aangetoond met cardiovasculaire resultaten. Deze studie beoogt gebruik te maken van de potentiële synergie tussen echocardiografische bevindingen en gegevens van lichaamssamenstelling om een ​​meer toegankelijke screeningstool te ontwikkelen voor hartdisfunctie.

Studiedoelstellingen:

• Primair: om een ​​voorspellend model voor de linkerventrikelfunctie te ontwikkelen en te valideren door de lichaamssamenstellingsgegevens van het QCCUNIQ BC 720 -apparaat te integreren met standaard echocardiografische parameters.

• Secundair:

  • Om correlaties tussen lichaamssamenstellingsindices en echocardiografische metingen te onderzoeken
  • Om het nut van analyse van lichaamssamenstelling te evalueren bij het identificeren van risicovolle cardiovasculaire patiënten
  • Om het potentieel van het model als screeningstool in instellingen voor resource-beperkte instellingen te beoordelen

Methodologie:

Deze single-center, prospectieve observationele studie zal 2.000 volwassenen (≥20 jaar) inschrijven die routinematige echocardiografie ondergaan, gelijk verdeeld tussen die met een normale hartfunctie (LVEF ≥50%) en hartfalen (LVEF <50%). Deelnemers zullen analyse van de lichaamssamenstelling ondergaan met behulp van het QCCUNIQ BC 720 -apparaat binnen een week na hun echocardiogram.

Gegevensverzameling en -analyse:

Uitgebreide gegevensverzameling omvat standaard echocardiografische parameters (LVEF, diastolische functie, structurele metingen) en gedetailleerde analyse van lichaamssamenstelling (vetmassa, skeletspiermassa, totaal lichaamswater). Statistische analyse zal zowel traditionele regressiemethoden als geavanceerde machine learning -algoritmen gebruiken om het voorspellende model te ontwikkelen. Modelvalidatie zal gebruik maken van K-voudige kruisvalidatie, met prestaties beoordeeld door standaardstatistieken, waaronder gevoeligheid, specificiteit en gebied onder de curve (AUC).