Data-drevet fenotyping ved hjerteinsuffisiens med bevart ejeksjonsfraksjon

Hjertefeil med bevart ejeksjonsfraksjon (HFpEF) er en kompleks tilstand, og personer med HFpEF kan ha forskjellige symptomer og kliniske profiler. Å forstå disse forskjellene kan bidra til å forbedre hvordan tilstanden beskrives og studeres. Denne studien har to deler: en retrospektiv analyse og en tverrsnittsvurdering.

I den retrospektive delen vil forskerne samle klinisk informasjon som tidligere ble registrert i sykehusets kliniske journaler under tidligere innleggelser for HFpEF ved Leiria regionens lokale helseforetak (ULS RL). Dataene vil bli gjennomgått og forberedt for analyse ved hjelp av standard datakvalitetsprosedyrer. Etter at databasen er komplett, vil forskerne bruke datadrevne metoder for å søke etter mønstre blant deltakerne, for å identifisere grupper av personer som deler lignende egenskaper («fenotyper») uten å sette forhåndsdefinerte kategorier. Metodene vil inkludere deskriptiv statistikk, korrelasjonsanalyse og funksjonsseleksjon ved bruk av algoritmiske tilnærminger som ReliefF. For fenotypisering vil overvåkningsfrie maskinlæringsteknikker inkludert K-means klyngedannelse og hovedkomponentanalyse (PCA) bli anvendt.

Den tverrsnittsbaserte delen vil invitere et utvalg av deltakere valgt for å representere hver fenotype (planlagt 15 deltakere for hver fenotype) identifisert i den retrospektive analysen. Utvalgte deltakere vil fullføre et enkelt besøk på stedet som inkluderer verifisering av informert samtykke, en strukturert klinisk gjennomgang og en standardisert kardiopulmonal belastningstest (CPET) utført i henhold til lokale og internasjonale retningslinjer. CPET-prosedyrer vil følge laboratorieprotokollen, nemlig kalibrering av utstyr, hvilemålinger, inkrementell arbeidsbelastningsprotokoll, kontinuerlig gassutveksling og elektrokardiogram (EKG) overvåking. CPET-data vil bli registrert i digitalt format og overført sikkert til studiens database.

Studien vil også evaluere fenotypeoverensstemmelse med mye brukte HFpEF-verktøy (H2FPEF og HFA-PEFF) og beskrive forskjeller i fysiologiske responser under CPET på tvers av fenotyper, for å bidra til å avklare hvor nyttige de er til å beskrive ulike former for HFpEF. Analyser vil vektlegge utforskende, datadrevet evaluering og estimering av effektstørrelser, i samsvar med studiens fenotypiseringsmål. Der relevant vil sammenhenger mellom fenotypetilhørighet og CPET-variabler bli utforsket beskrivende og gjennom korrelasjonsbaserte analyser.

Etiske og databeskyttelsesprosedyrer er på plass. Personlige identifikatorer vil bli fjernet og erstattet av studie-ID-koder. En koblingsfil (studie-ID til personlige identifikatorer) vil bli lagret på en kryptert enhet med tilgang begrenset til studentforskeren. Elektroniske studiedata vil bli oppbevart på sikre servere med rollebasert tilgangskontroll. Data vil bli oppbevart i henhold til institusjonell politikk og relevant lovgivning. Kun de-identifiserte datasett vil bli brukt til analyse og deling. Sikkerhetsprosedyrer for CPET inkluderer forhåndsscreening for absolutte kontraindikasjoner, kontinuerlig EKG og blodtrykksovervåking under testen, tilgjengelighet av nødutstyr og umiddelbar klinisk tilsyn av kvalifisert personell. Bivirkninger under CPET vil bli registrert og rapportert i henhold til etikkomiteens krav.

Ved å kombinere klinisk journalinformasjon samlet inn under tidligere innleggelser med detaljert belastningstesting i en utvalgt gruppe, har denne studien som mål å gi ny innsikt i variasjonen som eksisterer blant personer med HFpEF. Funnene kan støtte mer personaliserte tilnærminger i fremtidig forskning.