Prospektywne badanie pilotażowe dotyczące odsetka osób wykluczonych z badań przesiewowych i postępowania klinicznego w rodzinnej hipercholesterolemii

Cel 1.1.Główny cel Oszacowanie rozpowszechnienia klinicznie rozpoznanej hipercholesterolemii rodzinnej, a także charakterystyki klinicznej i aktualnego leczenia, z zastosowaniem niedawno opublikowanego w Chinach protokołu badań przesiewowych FH w pilotażowym oddziale ambulatoryjnym Chin.

1.2.Drugi cel Opisanie parametrów związanych z postępowaniem klinicznym z rozpoznanym FH, w tym danych demograficznych i charakterystyki pacjenta, stężenia LDL-C i triglicerydów, stosowania terapii modyfikujących lipidy oraz wyników w czasie.

1.3.Eksploracyjne Opisanie, w jaki sposób chiński protokół przesiewowy FH pasuje do praktyki w porównaniu z DLCN.

Zbadanie multidyscyplinarnego praktycznego wzorca postępowania z pacjentami z FH

Punkt(y) końcowy(e)/Wynik(i) Ocena 2.1.Punkt(y) końcowy(e) 2.1.1.Pierwszorzędowy punkt końcowy Odsetek badań przesiewowych klinicznie rozpoznanej rodzinnej hipercholesterolemii, przy zastosowaniu niedawno opublikowanego w Chinach protokołu badań przesiewowych FH u osób z LDL-C>4,65 mmol/ L, jeśli nie stosowano wcześniej statyn lub LDL-C>3,7 mmol/l, jeśli jest się leczonym statynami w pilotażowym oddziale ambulatoryjnym w Chinach.

Charakterystyka kliniczna klinicznie zdiagnozowanych pacjentów z FH (w tym HoFH i HeFH), w tym: demografia, historia medyczna, wywiad rodzinny, oznaki i objawy, testy laboratoryjne i wynik wyobrażenia układu sercowo-naczyniowego.

Terapia farmaceutyczna pacjentów z klinicznie rozpoznaną FH (w tym HoFH i HeFH), w tym rodzaj leku, proporcje poszczególnych leków, dawkowanie i czas trwania leczenia.

2.1.2.Drugorzędowy punkt końcowy Poziom LDL-C w okresie obserwacji Terapia farmaceutyczna pacjentów z klinicznie rozpoznaną FH (w tym HoFH i HeFH), w tym rodzaj leku, proporcja dla każdego leku, dawkowanie i czas trwania leczenia w okresie obserwacji .

Osiągnięcie chińskich wytycznych z 2016 r. określiło docelowe poziomy LDL-C; <2,6 mmol/l (wysokie ryzyko), <1,8 mmol/l (bardzo wysokie ryzyko) Częstość występowania zdarzeń sercowo-naczyniowych (zgon z przyczyn sercowo-naczyniowych, śmiertelność z jakiejkolwiek przyczyny, zawał mięśnia sercowego niezakończony zgonem, udar mózgu niezakończony zgonem).

2.1.3 Eksploracyjny Punkt końcowy Różnica we wskaźniku wykluczenia FH między kryteriami chińskimi a kryteriami DLCN. 2.2. Parametry badania 2.2.1. Zbieranie danych wyjściowych Dane demograficzne: Wiek, Płeć, Historia osobista: Przedwczesna choroba niedokrwienna serca pacjenta (mężczyzna: <55 lat, kobieta: <65 lat), Przedwczesna PAD lub choroba naczyń mózgowych pacjenta (mężczyzna: : <55 lat, kobieta: <65 lat), palenie tytoniu, historia medyczna: PAD, DM, nadciśnienie, niewydolność serca, udar mózgu, zawał mięśnia sercowego, CABG/PTCA/PCI, przewlekła choroba nerek. : <55 lat, kobieta: <60 lat; krewni drugiego stopnia, mężczyzna: <50 lat, kobieta: <55 lat), rozpoznanie FH wśród krewnych drugiego stopnia Badanie fizykalne: wzrost, waga, BMI, łuk rogówki, Xanthoma, tkliwość ścięgna Achillesa Lab: LDL -C,HDL-C ,TC,TG,Lp(a),ALT,AST,CK,glukoza,kreatynina,azot mocznikowy,biomarker stanu zapalnego, w tym hs CRP EKG. ,UCG(corocznie), Pomiar blaszek miażdżycowych tętnic szyjnych (corocznie) Terapia modyfikująca lipidy:Statyny(rodzaj, dawkowanie),Niestatyny(rodzaj, dawkowanie) Afereza 2.2.2Badanie Okres kontrolny Zbieranie danych Laboratorium: LDL-C, HDL-C, TC, TG, Lp(a), ALT, AST, CK, glukoza, kreatynina, azot mocznikowy Biomarker stanu zapalnego, w tym hs CRP Wyobraź sobie układ sercowo-naczyniowy: CAG (opcjonalnie), Obrazowanie radionuklidów mięśnia sercowego (opcjonalnie), UCG (raz w roku), Blaszki szyjne (raz w roku) Terapia modyfikująca lipidy: Statyny (rodzaj, dawkowanie), Niestatyny (rodzaj, dawkowanie) Afereza; Osiągnięcie chińskich wytycznych z 2016 r. określiło docelowe poziomy LDL-C; <2,6 mmol/l (wysokie ryzyko), <1,8 mmol/l (bardzo wysokie ryzyko); Częstość występowania zdarzeń sercowo-naczyniowych (zgon z przyczyn sercowo-naczyniowych, śmiertelność z jakiejkolwiek przyczyny, zawał mięśnia sercowego niezakończony zgonem, udar mózgu niezakończony zgonem).

ANALIZA STATYSTYCZNA 3.1.Statystyka Wnioskowanie W tym badaniu nie będzie testowana żadna formalna hipoteza. W badaniu tym oszacowana zostanie częstość występowania hipercholesterolemii rodzinnej i związany z nią 95% przedział ufności w chińskiej populacji pacjentów ambulatoryjnych w szpitalach pilotażowych.

3.2.Rozważania dotyczące wielkości próby Na podstawie wstępnych analiz wykonalności ustalono, że przybliżona roczna populacja pacjentów ambulatoryjnych oddziałów kardiologicznych wynosi 1000 pkt./miesiąc (50 pkt./dzień*20 dni) z pomiarem profilu lipidowego w celu przeprowadzenia badań przesiewowych. Szacuje się, że około 3000 pacjentów z oddziału kardiologii będzie mierzyć swój profil lipidowy w laboratorium klinicznym, dni robocze dla oddziału ambulatoryjnego określa się na 10m, wtedy łączna liczba pacjentów w ambulatorium wyniesie około 4000pkt/m/centrum*10m =40 000/centrum/rok. Częstość występowania podejrzanych pacjentów na podstawie poziomu LDL-C wynosi 0,47%, a następnie 188 klinicznie zdiagnozowanych pacjentów/ośrodek/rok do przeniesienia do okresu obserwacji. W oparciu o planowaną liczbę ośrodków wynoszącą 6, całkowita liczba pacjentów, którzy zostaną włączeni do tego badania, wyniesie 1128. Na podstawie częstości występowania HoFH wynoszącej blisko 1/160 000 ~ 1/300 000 szacuje się, że z tej populacji pacjentów zostanie zidentyfikowanych 1 ~ 2 pacjentów z HoFH.

3.3.Analizy zaplanowane Wszystkie podsumowania danych będą miały charakter opisowy. Dla zmiennych kategorycznych (w tym pierwotnej miary wyniku) podana zostanie częstość i odsetek z 95% przedziałem ufności. Statystyki podsumowujące dla zmiennych ciągłych będą obejmować liczbę badanych, średnią, medianę, odchylenie standardowe lub błąd standardowy, 25. percentyl (Q1), 75. percentyl (Q3), minimum i maksimum. Dane dotyczące wyników w czasie zostaną ocenione przy użyciu analiz czasu do zdarzenia/modeli proporcjonalnego hazardu Coxa. Wszystkie planowane analizy będą miały charakter opisowy. SAS w wersji 9.2 (lub nowszej wersji) będzie używany do wszystkich analiz zarządzania danymi i analiz statystycznych.

3.3.1.Opis zapisów na badanie Wszyscy uczestnicy włączeni do badania, którzy spełniają kryteria włączenia, zostaną włączeni do pełnego zestawu analiz i zostaną uwzględnieni we wszystkich podsumowaniach i analizach.

3.3.2.Opis charakterystyki uczestnika/pacjenta Podsumowana zostanie charakterystyka kliniczna uczestników badania. Pomiary, takie jak wiek, będą oparte na stanie pacjenta na początku okresu obserwacji, a cechy kliniczne, takie jak zdarzenia sercowo-naczyniowe, będą rejestrowane w całym 3.3.3.Analiza pierwotna Główny cel

-Oszacowanie wskaźnika wykluczenia klinicznego rozpoznanej rodzinnej hipercholesterolemii w ambulatorium w Chinach.

Częstość występowania: Częstość występowania podejrzenia FH zostanie oszacowana na podstawie danych pacjentów, którzy odwiedzili oddział ambulatoryjny w szpitalach pilotażowych oraz mierzalnych danych dotyczących LDL-C i potwierdzonych odpowiednio według kryteriów chińskich i DNCL. Częstość występowania będzie raportowana corocznie za lata 2017-2019.

-Opisanie parametrów związanych z postępowaniem klinicznym w przypadku zdiagnozowanego FH, w tym danych demograficznych i charakterystyki pacjenta, stężenia LDL-C i triglicerydów, stosowania terapii modyfikujących lipidy oraz wyników w czasie.

Dane demograficzne pacjentów: Analizy rozpowszechnienia zostaną oszacowane dla następujących cech demograficznych: wiek, płeć i region.

Charakterystyka kliniczna pacjentów: Odsetek pacjentów, obliczony jako odsetek pacjentów, dla każdego z następujących parametrów: BMI (otyłość/brak otyłości), cukrzyca, przewlekła choroba nerek, nadciśnienie tętnicze, historia CVD/liczba zdarzeń sercowo-naczyniowych, palenie tytoniu (obecne/poprzednie ). Zostaną one zmierzone zarówno na początku badania (czas rozpoznania FH).

Bieżące stosowanie terapii modyfikujących lipidy w czasie: Odsetek pacjentów stosujących LMT. Analizy według rodzaju, dawki i częstotliwości będą analizować z opisem metodą statystyczną.

Cel drugorzędny

• Stężenia LDL-C w czasie. Stężenie LDL-C będzie monitorowane do końca badania.
• Stosowanie terapii modyfikujących lipidy w czasie. Odsetek pacjentów stosujących LMT. Przeprowadzona zostanie analiza według rodzaju, dawki i częstotliwości oraz odsetka pacjentów stosujących statyny o wysokiej intensywności iz wysokim stężeniem LDL-C.
• Odsetek pacjentów w obrębie docelowego poziomu LDL-C w chińskich wytycznych z 2016 r. iw odległości od niego.

Zostanie to obliczone jako odsetek pacjentów mieszczących się w docelowym poziomie LDL-C zawartym w chińskich wytycznych z 2016 r. (<2,6 mmol/l, <1,8 mmol/l). Pomiary LDL-C będą kontynuowane aż do zakończenia badania.

- Częstość występowania śmiertelnych i niezakończonych zgonem zdarzeń sercowo-naczyniowych Zostanie obliczony odsetek pacjentów ze śmiertelnym lub niezakończonym zgonem zdarzeniem sercowo-naczyniowym. Ponieważ mogą istnieć konkurencyjne ryzyka ze zdarzeniami śmiertelnymi/niezakończonymi zgonem, analizy zostaną przeprowadzone oddzielnie i łącznie. Uwzględnione zostaną wszystkie zdarzenia, które miały miejsce od daty włączenia do badania.

3.3.4.Uwagi ogólne Pierwszy cel główny i wszystkie cele drugorzędne zostaną uwzględnione za pomocą statystyk opisowych. Wynik CV zostanie oceniony przy użyciu analiz czasu do wystąpienia zdarzenia.

3.3.5.Brakujące lub niekompletne dane oraz utracone w wyniku działań następczych W tym badaniu występują dwa rodzaje danych. W przypadku różnych typów danych zastosujemy różne metody obsługi brakujących danych.

Abstrakcja dokumentacji medycznej:

Brakujące wartości wieku zostaną przypisane jako ogólna mediana, aby uniknąć usunięć uwzględniających wielkość liter. U części pacjentów podczas hospitalizacji nie mierzono niektórych wskaźników fizjologicznych. Zmienne te będą traktowane jako specyficzna „niemierzona” podgrupa o znaczeniu klinicznym, ponieważ niemierzone nie jest równoznaczne z „brakującymi” i może wpływać na wyniki. Jeśli dopasujemy te zmienne jako ciągłe w modelach, możemy tylko arbitralnie uznać te „niemierzone” za brakujące wartości za nieodpowiednie. Imputacja ma również ograniczenia. Dlatego, aby zachować spójność modeli z cechami danych, przekształcimy pewne zmienne ciągłe na kategoryczne, odpowiednio stworzymy zmienne fikcyjne i włączymy określoną kategorię wskazującą na niemierzalne.

W przypadku kwestionariuszy wyjściowych i uzupełniających:

Badacze na miejscu wypełnili kwestionariusze w elektronicznym programie do przechwytywania danych na tablecie (który umożliwia kontrole logiczne w czasie rzeczywistym w celu zapewnienia dokładności i kompletności danych). Wymagano odpowiedzi na wszystkie pytania, z wyjątkiem tych, które nie miały zastosowania. Przy każdym pytaniu dostępne były opcje „odmowa odpowiedzi” i „nie wiem”.