Optimaliseer risicovoorspelling na hartinfarct door kunstmatige intelligentie en multidimensionale evaluatie: de Oracle Study (ORACLE)
4 juni 2025 bijgewerkt door: Fundación Pública Andaluza para la Investigación de Málaga en Biomedicina y Salud
Achtergrond. Myocardiale infarct (MI) is wereldwijd een belangrijke doodsoorzaak. Na MI is langdurige antitrombotische therapie cruciaal om terugkerende gebeurtenissen te voorkomen, maar verhoogt het bloeden, dat ook de morbiditeit en mortaliteit beïnvloedt. Het geven van deze concurrerende risico's voorspellingstools om ischemisch en bloedingen te voorspellen zijn van het grootste belang om klinische beslissingen te informeren, maar hun huidige precisie is beperkt. De voorspelling van gebeurtenissen verbeteren, zou door het ontdekken van nieuwe en innovatieve risicomarkers een enorme impact hebben op therapeutische beslissingen en de uitkomst van de patiënt.
Doelstellingen. Ontdek nieuwe "computationele biomarkers" van risico en verbetert de huidige normen van risicovoorspelling door innovatieve multidimensionale informatie te gebruiken van draagbare apparaten, biomarkers, gedragspatronen en niet-invasieve beeldvorming, geïntegreerd door kunstmatige intelligentie-berekening.
Resultaten. De primaire resultaten van belang voor deze analyse zijn bloedingen en ischemische gebeurtenissen die zich in of buiten het ziekenhuis voordoen bij de langst beschikbare follow-up. Bleeding zal worden gecategoriseerd volgens de definitie van Bleeding Academic Research Consortium (BARC). Het optreden van belangrijke ongunstige cardiovasculaire gebeurtenissen (MACE), een samenstelling van cardiovasculaire dood, MI, definitieve stenttrombose en beroertes zullen worden verzameld volgens de academische onderzoeksconsortium-2-classificatie.
Studie Overzicht
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Geschat)
750
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studiecontact
- Naam: Dr. Francesco Costa
- Telefoonnummer: +34
- E-mail: dottfrancescocosta@gmail.com
Studie Locaties
-
-
-
Málaga, Spanje, 29010
- Werving
- Hospital Universitario Virgen de la Victoria
-
Contact:
- Francesco Costa, MD
- Telefoonnummer: +34951030435
- E-mail: dottfrancescocosta@gmail.com
-
-
Deelname Criteria
Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Nee
Bemonsteringsmethode
Kanssteekproef
Studie Bevolking
Patiënten met een hartinfarct (d.w.z.
ziekenhuisopname voor st-segment verhoogd, niet-ST-segment verhoogde myocardinfarct of onstabiele angina) die invasief beheer ondergaan en met een hoog risico op klinische gebeurtenissen (d.w.z.
presence of at least two of these high risk criteria: age >65 years, diabetes mellitus, multivessel disease, peripheral artery disease, chronic kidney disease, prior stroke anytime or prior TIA in the last 6 months, prior MI, complex PCI, Prior PCI/CABG, heart failure, BMI>27, anticipated long term use of an oral anticoagulant, haemoglobin less than 11g/dl, spontaneous Bloedingen die in de afgelopen 12 maanden ziekenhuisopname of transfusie vereisen, bloedingsdiathese* Actieve maligniteit anders dan de huid, eerdere spontane intracraniële bloeding).
Beschrijving
Inclusiecriteria:
Patiënten met een hartinfarct (d.w.z. ziekenhuisopname voor st-segment verhoogd, niet-ST-segment verhoogde myocardinfarct of onstabiele angina) die invasief beheer ondergaan en met een hoog risico op klinische gebeurtenissen (d.w.z. presence of at least two of these high risk criteria: age >65 years, diabetes mellitus, multivessel disease, peripheral artery disease, chronic kidney disease, prior stroke anytime or prior TIA in the last 6 months, prior MI, complex PCI, Prior PCI/CABG, heart failure, BMI>27, anticipated long term use of an oral anticoagulant, haemoglobin less than 11g/dl, spontaneous Bloedingen die in de afgelopen 12 maanden ziekenhuisopname of transfusie vereisen, bloedingsdiathese* Actieve maligniteit anders dan de huid, eerdere spontane intracraniële bloeding).
- Systemische omstandigheden geassocieerd met een verhoogd bloedingsrisico (bijv. Hematologische aandoeningen, inclusief een geschiedenis van of huidige trombocytopaenia gedefinieerd als een bloedplaatjestelling <100.000/mm3 (<100 x 10^9/l), of een bekende coagulatiestoornis geassocieerd met verhoogd bloedingsrisico.
Uitsluitingscriteria:
- Leeftijd <18 jaar
- Lage levensverwachting (<1 jaar)
- Zwangere of borstvoederende vrouwen
- Bewijs bij coronaire angiografie van niet-significante kransslagaderziekte (<30% in de linker hoofdstam of <50% in de andere coronaire segmenten)
- Onderwerp behoort tot een kwetsbare bevolking (volgens het oordeel van de onderzoeker), het onderwerp niet in staat om te lezen of te schrijven, of andere voorwaarden die de patiënt niet in staat zijn om de onderzoeksprocedures volledig te begrijpen en te naleven volgens het oordeel van de onderzoeker
Studie plan
Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Myocardinfarct (MI)
Patiënten met een hartinfarct (d.w.z.
ziekenhuisopname voor st-segment verhoogd, niet-ST-segment verhoogde myocardinfarct of onstabiele angina) die invasief beheer ondergaan en met een hoog risico op klinische gebeurtenissen (d.w.z.
presence of at least two of these high risk criteria: age >65 years, diabetes mellitus, multivessel disease, peripheral artery disease, chronic kidney disease, prior stroke anytime or prior TIA in the last 6 months, prior MI, complex PCI, Prior PCI/CABG, heart failure, BMI>27, anticipated long term use of an oral anticoagulant, haemoglobin less than 11g/dl, spontaneous bloeden die in de afgelopen 12 maanden ziekenhuisopname of transfusie vereisen, bloedingsdiathese* Actieve maligniteit anders dan de huid, eerdere spontane intracraniële bloeding)
|
Het Oracle -programma is een prospectieve, diepe fenotypering, studie op basis van multimodale informatie en berekening van kunstmatige intelligentie.
We zullen prospectief gegevens in het ziekenhuis en buiten het ziekenhuis verzamelen van een groot cohort van patiënten met MI, waaronder gegevens van draagbare apparaten die continu ECG registreren, interstitiële vloeistoffen, niet-invasieve bloeddruk en mobiliteit, gedragspatronen van een speciale mobiele toepassing, bloed- en urinebiomarkers en niet-invasieve afbeeldingen.
We zullen gebruik maken van AI, met behulp van statistische leermethoden en neurale netwerken, om patronen en hogere orde interacties binnen de gegevens te verkennen om nieuwe "computationele biomarkers" van ischemisch en bloedend risico te bieden.
Andere namen:
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Frequentie en ernst van bloedingen en ischemische gebeurtenissen
Tijdsspanne: 8 maanden opname en 12 maanden follow-up na het einde van de studie
|
De primaire resultaten van belang voor deze analyse zijn bloedingen en ischemische gebeurtenissen die zich voordoen in- of buiten het ziekenhuis bij de langst beschikbare follow-up.
Bleeding zal worden gecategoriseerd volgens de definitie van Bleeding Academic Research Consortium (BARC).
Het optreden van belangrijke ongunstige cardiovasculaire gebeurtenissen (MACE), een samenstelling van cardiovasculaire dood, MI, definitieve stenttrombose en beroertes zullen worden verzameld volgens de academische onderzoeksconsortium-2-classificatie.
|
8 maanden opname en 12 maanden follow-up na het einde van de studie
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Aantal overlijden, beroerte, terugkerende MI, stenttrombose, hartfalen, ziekenhuisopname
Tijdsspanne: 8 maanden opname en 12 maanden follow-up na het einde van de studie
|
De dood zal worden gedefinieerd als de dood door cardiovasculaire oorzaken of cerebrovasculaire oorzaken en elke dood zonder een andere bekende oorzaak.
Stroke zal worden gedefinieerd als een acuut nieuw neurologisch tekort dat eindigt in de dood of duurzaam> 24 uur, niet vanwege een andere gemakkelijk identificeerbare oorzaak zoals trauma.
Terugkerende MI wordt gedefinieerd volgens de vierde universele definitie van MI.
Stent trombose zal worden geclassificeerd als definitief, waarschijnlijk of mogelijk volgens de definitie van Academic Research Consortium (ARC).
Nieuw-begin hartfalen dat re-hospitalisering of niet-geplande medisch contact voor symptomen van hartfalen vereist, worden geëvalueerd.
Terugkerende ziekenhuisopname voor acuut coronair syndroom, onstabiele angina of klinisch aangedreven dringende revascularisatie zal ook worden geëvalueerd.
|
8 maanden opname en 12 maanden follow-up na het einde van de studie
|
Andere uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Kwaliteitsleven en naleving van de behandeling
Tijdsspanne: 8 maanden opname en 12 maanden follow-up na het einde van de studie
|
De kwaliteit van leven van patiënten en de naleving van de behandeling zal worden geëvalueerd met:
|
8 maanden opname en 12 maanden follow-up na het einde van de studie
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Publicaties en nuttige links
De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.
Algemene publicaties
- Valgimigli M, Bueno H, Byrne RA, Collet JP, Costa F, Jeppsson A, Juni P, Kastrati A, Kolh P, Mauri L, Montalescot G, Neumann FJ, Petricevic M, Roffi M, Steg PG, Windecker S, Zamorano JL, Levine GN; ESC Scientific Document Group; ESC Committee for Practice Guidelines (CPG); ESC National Cardiac Societies. 2017 ESC focused update on dual antiplatelet therapy in coronary artery disease developed in collaboration with EACTS: The Task Force for dual antiplatelet therapy in coronary artery disease of the European Society of Cardiology (ESC) and of the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS). Eur Heart J. 2018 Jan 14;39(3):213-260. doi: 10.1093/eurheartj/ehx419. No abstract available.
- Gerbaud E, Darier R, Montaudon M, Beauvieux MC, Coffin-Boutreux C, Coste P, Douard H, Ouattara A, Catargi B. Glycemic Variability Is a Powerful Independent Predictive Factor of Midterm Major Adverse Cardiac Events in Patients With Diabetes With Acute Coronary Syndrome. Diabetes Care. 2019 Apr;42(4):674-681. doi: 10.2337/dc18-2047. Epub 2019 Feb 6.
- Levine GN, Bates ER, Bittl JA, Brindis RG, Fihn SD, Fleisher LA, Granger CB, Lange RA, Mack MJ, Mauri L, Mehran R, Mukherjee D, Newby LK, O'Gara PT, Sabatine MS, Smith PK, Smith SC Jr. 2016 ACC/AHA Guideline Focused Update on Duration of Dual Antiplatelet Therapy in Patients With Coronary Artery Disease: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines. J Am Coll Cardiol. 2016 Sep 6;68(10):1082-115. doi: 10.1016/j.jacc.2016.03.513. Epub 2016 Mar 29. No abstract available.
- Johnson KW, Torres Soto J, Glicksberg BS, Shameer K, Miotto R, Ali M, Ashley E, Dudley JT. Artificial Intelligence in Cardiology. J Am Coll Cardiol. 2018 Jun 12;71(23):2668-2679. doi: 10.1016/j.jacc.2018.03.521.
- Krittanawong C, Zhang H, Wang Z, Aydar M, Kitai T. Artificial Intelligence in Precision Cardiovascular Medicine. J Am Coll Cardiol. 2017 May 30;69(21):2657-2664. doi: 10.1016/j.jacc.2017.03.571.
- Krittanawong C, Johnson KW, Rosenson RS, Wang Z, Aydar M, Baber U, Min JK, Tang WHW, Halperin JL, Narayan SM. Deep learning for cardiovascular medicine: a practical primer. Eur Heart J. 2019 Jul 1;40(25):2058-2073. doi: 10.1093/eurheartj/ehz056.
- Costa F, van Klaveren D, James S, Heg D, Raber L, Feres F, Pilgrim T, Hong MK, Kim HS, Colombo A, Steg PG, Zanchin T, Palmerini T, Wallentin L, Bhatt DL, Stone GW, Windecker S, Steyerberg EW, Valgimigli M; PRECISE-DAPT Study Investigators. Derivation and validation of the predicting bleeding complications in patients undergoing stent implantation and subsequent dual antiplatelet therapy (PRECISE-DAPT) score: a pooled analysis of individual-patient datasets from clinical trials. Lancet. 2017 Mar 11;389(10073):1025-1034. doi: 10.1016/S0140-6736(17)30397-5.
- LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning. Nature. 2015 May 28;521(7553):436-44. doi: 10.1038/nature14539.
- D'Ascenzo F, De Filippo O, Gallone G, Mittone G, Deriu MA, Iannaccone M, Ariza-Sole A, Liebetrau C, Manzano-Fernandez S, Quadri G, Kinnaird T, Campo G, Simao Henriques JP, Hughes JM, Dominguez-Rodriguez A, Aldinucci M, Morbiducci U, Patti G, Raposeiras-Roubin S, Abu-Assi E, De Ferrari GM; PRAISE study group. Machine learning-based prediction of adverse events following an acute coronary syndrome (PRAISE): a modelling study of pooled datasets. Lancet. 2021 Jan 16;397(10270):199-207. doi: 10.1016/S0140-6736(20)32519-8.
- Rajkomar A, Dean J, Kohane I. Machine Learning in Medicine. N Engl J Med. 2019 Apr 4;380(14):1347-1358. doi: 10.1056/NEJMra1814259. No abstract available.
- Writing Group Members; Mozaffarian D, Benjamin EJ, Go AS, Arnett DK, Blaha MJ, Cushman M, Das SR, de Ferranti S, Despres JP, Fullerton HJ, Howard VJ, Huffman MD, Isasi CR, Jimenez MC, Judd SE, Kissela BM, Lichtman JH, Lisabeth LD, Liu S, Mackey RH, Magid DJ, McGuire DK, Mohler ER 3rd, Moy CS, Muntner P, Mussolino ME, Nasir K, Neumar RW, Nichol G, Palaniappan L, Pandey DK, Reeves MJ, Rodriguez CJ, Rosamond W, Sorlie PD, Stein J, Towfighi A, Turan TN, Virani SS, Woo D, Yeh RW, Turner MB; American Heart Association Statistics Committee; Stroke Statistics Subcommittee. Heart Disease and Stroke Statistics-2016 Update: A Report From the American Heart Association. Circulation. 2016 Jan 26;133(4):e38-360. doi: 10.1161/CIR.0000000000000350. Epub 2015 Dec 16. No abstract available.
- Simonsson M, Wallentin L, Alfredsson J, Erlinge D, Hellstrom Angerud K, Hofmann R, Kellerth T, Lindhagen L, Ravn-Fischer A, Szummer K, Ueda P, Yndigegn T, Jernberg T. Temporal trends in bleeding events in acute myocardial infarction: insights from the SWEDEHEART registry. Eur Heart J. 2020 Feb 14;41(7):833-843. doi: 10.1093/eurheartj/ehz593.
- Valgimigli M, Costa F, Lokhnygina Y, Clare RM, Wallentin L, Moliterno DJ, Armstrong PW, White HD, Held C, Aylward PE, Van de Werf F, Harrington RA, Mahaffey KW, Tricoci P. Trade-off of myocardial infarction vs. bleeding types on mortality after acute coronary syndrome: lessons from the Thrombin Receptor Antagonist for Clinical Event Reduction in Acute Coronary Syndrome (TRACER) randomized trial. Eur Heart J. 2017 Mar 14;38(11):804-810. doi: 10.1093/eurheartj/ehw525.
- Fox KA, Dabbous OH, Goldberg RJ, Pieper KS, Eagle KA, Van de Werf F, Avezum A, Goodman SG, Flather MD, Anderson FA Jr, Granger CB. Prediction of risk of death and myocardial infarction in the six months after presentation with acute coronary syndrome: prospective multinational observational study (GRACE). BMJ. 2006 Nov 25;333(7578):1091. doi: 10.1136/bmj.38985.646481.55. Epub 2006 Oct 10.
- Subherwal S, Bach RG, Chen AY, Gage BF, Rao SV, Newby LK, Wang TY, Gibler WB, Ohman EM, Roe MT, Pollack CV Jr, Peterson ED, Alexander KP. Baseline risk of major bleeding in non-ST-segment-elevation myocardial infarction: the CRUSADE (Can Rapid risk stratification of Unstable angina patients Suppress ADverse outcomes with Early implementation of the ACC/AHA Guidelines) Bleeding Score. Circulation. 2009 Apr 14;119(14):1873-82. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.108.828541. Epub 2009 Mar 30.
- Baber U, Mehran R, Giustino G, Cohen DJ, Henry TD, Sartori S, Ariti C, Litherland C, Dangas G, Gibson CM, Krucoff MW, Moliterno DJ, Kirtane AJ, Stone GW, Colombo A, Chieffo A, Kini AS, Witzenbichler B, Weisz G, Steg PG, Pocock S. Coronary Thrombosis and Major Bleeding After PCI With Drug-Eluting Stents: Risk Scores From PARIS. J Am Coll Cardiol. 2016 May 17;67(19):2224-2234. doi: 10.1016/j.jacc.2016.02.064. Epub 2016 Apr 11.
- Bianco M, D'ascenzo F, Raposeiras Roubin S, Kinnaird T, Peyracchia M, Ariza-Sole A, Cerrato E, Manzano-Fernandez S, Gravinese C, Templin C, Destefanis P, Velicki L, Luciano A, Xanthopoulou I, Rinaldi M, Rognoni A, Varbella F, Boccuzzi G, Omede P, Montabone A, Bernardi A, Taha S, Rossini R, Durante A, Gili S, Magnani G, Autelli M, Grosso A, Blanco PF, Giustetto C, Garay A, Quadri G, Queija BC, Srdanovic I, Paz RC, Fernandez MC, Pousa IM, Gallo D, Morbiducci U, Dominguez-Rodriguez A, Lopez-Cuenca A, Cequier A, Alexopoulos D, Iniguez-Romo A, Pozzi R, Assi EA, Valgimigli M. Comparative external validation of the PRECISE-DAPT and PARIS risk scores in 4424 acute coronary syndrome patients treated with prasugrel or ticagrelor. Int J Cardiol. 2020 Feb 15;301:200-206. doi: 10.1016/j.ijcard.2019.11.132. Epub 2019 Nov 22.
- Choi KH, Song YB, Lee JM, Park TK, Yang JH, Choi JH, Choi SH, Oh JH, Cho DK, Lee JB, Doh JH, Kim SH, Jeong JO, Bae JH, Kim BO, Cho JH, Suh IW, Kim DI, Park HK, Park JS, Choi WG, Lee WS, Gwon HC, Hahn JY. Clinical Usefulness of PRECISE-DAPT Score for Predicting Bleeding Events in Patients With Acute Coronary Syndrome Undergoing Percutaneous Coronary Intervention: An Analysis From the SMART-DATE Randomized Trial. Circ Cardiovasc Interv. 2020 May;13(5):e008530. doi: 10.1161/CIRCINTERVENTIONS.119.008530. Epub 2020 May 1.
- Choi SY, Kim MH, Cho YR, Sung Park J, Min Lee K, Park TH, Yun SC. Performance of PRECISE-DAPT Score for Predicting Bleeding Complication During Dual Antiplatelet Therapy. Circ Cardiovasc Interv. 2018 Dec;11(12):e006837. doi: 10.1161/CIRCINTERVENTIONS.118.006837.
- Yoshida R, Ishii H, Morishima I, Tanaka A, Morita Y, Takagi K, Yoshioka N, Hirayama K, Iwakawa N, Tashiro H, Kojima H, Mitsuda T, Hitora Y, Furusawa K, Tsuboi H, Murohara T. Performance of HAS-BLED, ORBIT, PRECISE-DAPT, and PARIS risk score for predicting long-term bleeding events in patients taking an oral anticoagulant undergoing percutaneous coronary intervention. J Cardiol. 2019 Jun;73(6):479-487. doi: 10.1016/j.jjcc.2018.10.013. Epub 2018 Dec 28.
- Kawashima H, Gao C, Takahashi K, Tomaniak M, Ono M, Hara H, Wang R, Chichareon P, Suryapranata H, Walsh S, Cotton J, Koning R, Rensing B, Wykrzykowska J, de Winter RJ, Garg S, Anderson R, Hamm C, Steg PG, Onuma Y, Serruys PW. Comparative Assessment of Predictive Performance of PRECISE-DAPT, CRUSADE, and ACUITY Scores in Risk Stratifying 30-Day Bleeding Events. Thromb Haemost. 2020 Jul;120(7):1087-1095. doi: 10.1055/s-0040-1712449. Epub 2020 Jun 22.
- Collet JP, Thiele H, Barbato E, Barthelemy O, Bauersachs J, Bhatt DL, Dendale P, Dorobantu M, Edvardsen T, Folliguet T, Gale CP, Gilard M, Jobs A, Juni P, Lambrinou E, Lewis BS, Mehilli J, Meliga E, Merkely B, Mueller C, Roffi M, Rutten FH, Sibbing D, Siontis GCM; ESC Scientific Document Group. 2020 ESC Guidelines for the management of acute coronary syndromes in patients presenting without persistent ST-segment elevation. Eur Heart J. 2021 Apr 7;42(14):1289-1367. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa575. No abstract available.
- Capodanno D, Angiolillo DJ. Tailoring duration of DAPT with risk scores. Lancet. 2017 Mar 11;389(10073):987-989. doi: 10.1016/S0140-6736(17)30591-3. No abstract available.
- Rymer JA, Rao SV. Enhancement of Risk Prediction With Machine Learning: Rise of the Machines. JAMA Netw Open. 2019 Jul 3;2(7):e196823. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.6823. No abstract available.
- Goldstein BA, Navar AM, Carter RE. Moving beyond regression techniques in cardiovascular risk prediction: applying machine learning to address analytic challenges. Eur Heart J. 2017 Jun 14;38(23):1805-1814. doi: 10.1093/eurheartj/ehw302.
- Pencina MJ, D'Agostino RB Sr. Thoroughly modern risk prediction? Sci Transl Med. 2012 Apr 25;4(131):131fs10. doi: 10.1126/scitranslmed.3004127.
- Krittanawong C, Rogers AJ, Johnson KW, Wang Z, Turakhia MP, Halperin JL, Narayan SM. Integration of novel monitoring devices with machine learning technology for scalable cardiovascular management. Nat Rev Cardiol. 2021 Feb;18(2):75-91. doi: 10.1038/s41569-020-00445-9. Epub 2020 Oct 9.
- Gao W, Emaminejad S, Nyein HYY, Challa S, Chen K, Peck A, Fahad HM, Ota H, Shiraki H, Kiriya D, Lien DH, Brooks GA, Davis RW, Javey A. Fully integrated wearable sensor arrays for multiplexed in situ perspiration analysis. Nature. 2016 Jan 28;529(7587):509-514. doi: 10.1038/nature16521.
- Mi SH, Su G, Yang HX, Zhou Y, Tian L, Zhang T, Tao H. Comparison of in-hospital glycemic variability and admission blood glucose in predicting short-term outcomes in non-diabetes patients with ST elevation myocardial infarction underwent percutaneous coronary intervention. Diabetol Metab Syndr. 2017 Mar 21;9:20. doi: 10.1186/s13098-017-0217-1. eCollection 2017.
- Hylek EM, Ko D. Atrial Fibrillation and Fall Risk: What Are the Treatment Implications? J Am Coll Cardiol. 2016 Sep 13;68(11):1179-1180. doi: 10.1016/j.jacc.2016.07.714. No abstract available.
- Liu C, Chen R, Sera F, Vicedo-Cabrera AM, Guo Y, Tong S, Coelho MSZS, Saldiva PHN, Lavigne E, Matus P, Valdes Ortega N, Osorio Garcia S, Pascal M, Stafoggia M, Scortichini M, Hashizume M, Honda Y, Hurtado-Diaz M, Cruz J, Nunes B, Teixeira JP, Kim H, Tobias A, Iniguez C, Forsberg B, Astrom C, Ragettli MS, Guo YL, Chen BY, Bell ML, Wright CY, Scovronick N, Garland RM, Milojevic A, Kysely J, Urban A, Orru H, Indermitte E, Jaakkola JJK, Ryti NRI, Katsouyanni K, Analitis A, Zanobetti A, Schwartz J, Chen J, Wu T, Cohen A, Gasparrini A, Kan H. Ambient Particulate Air Pollution and Daily Mortality in 652 Cities. N Engl J Med. 2019 Aug 22;381(8):705-715. doi: 10.1056/NEJMoa1817364.
Studie record data
Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Geschat)
1 juni 2025
Primaire voltooiing (Geschat)
1 februari 2028
Studie voltooiing (Geschat)
1 februari 2028
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
12 mei 2025
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
20 mei 2025
Eerst geplaatst (Werkelijk)
28 mei 2025
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
10 juni 2025
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
4 juni 2025
Laatst geverifieerd
1 juni 2025
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- ORACLE
- ERC-2023-STG-101117469 (Andere identificatie: European Research Council (ERC))
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
NEE
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Nee
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Nee
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .