- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT04791826
Alertas Eletrônicos para Prevenção de Insuficiência Cardíaca em Diabetes
Avaliação de uma ferramenta de apoio à decisão clínica baseada em EMR para a implementação de terapias direcionadas por diretrizes para prevenção de insuficiência cardíaca entre pacientes de alto risco com diabetes tipo 2
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
O diabetes mellitus tipo 2 (DM2) é um fator de risco independente para insuficiência cardíaca (IC) e está associado a morbidade e mortalidade significativas. Mesmo com controle glicêmico adequado, indivíduos com DM2 enfrentam risco considerável de IC mesmo em indivíduos sem outros fatores de risco significativos. Além disso, indivíduos com doença cardiovascular aterosclerótica e DM2 enfrentam um risco cinco vezes maior de IC e apresentam taxas mais altas de mortalidade em comparação com controles da mesma idade. Felizmente, avanços terapêuticos recentes em farmacoterapias, como os inibidores do cotransportador de sódio-glicose-2 (SGLT2i), demonstraram ser benéficos na prevenção da IC em pacientes com DM2. As diretrizes atuais da American Diabetes Association e do American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA) fornecem recomendações de classe I/A para iniciar a medicação SGLT2i em indivíduos com DM2 e comorbidades cardiovasculares para prevenção de IC. Da mesma forma, a Food and Drug Administration agora indica o SGLT2i como um método para reduzir o risco de hospitalização por IC em adultos com DM2 e fatores de risco CV estabelecidos.
Infelizmente, os SGLT2i são subutilizados em pacientes com DM2 em risco de IC com aproximadamente 5% dos pacientes elegíveis tratados com a medicação. Abordagens baseadas em risco para identificar pacientes com maior risco de desenvolver eventos adversos são fundamentais para melhorar o uso de terapias baseadas em evidências e para alocação eficiente e econômica de estratégias preventivas. Métodos anteriores, como a Equação de Coorte Combinada, têm sido eficazes em orientar a prescrição de estatinas para pacientes em risco. Da mesma forma, ferramentas de apoio à decisão clínica baseadas em alertas têm sido usadas para ajudar a orientar as estratégias de anticoagulação em pacientes com fibrilação atrial. No entanto, não existe tal abordagem baseada em risco para a implementação de terapia médica direcionada por objetivos para prevenção de IC em pacientes com DM2.
A pontuação de risco WATCH-DM (peso [índice de massa corporal], idade, hipertensão, creatinina, HDL-C, controle de diabetes [glicose plasmática em jejum] e duração do QRS, MI e CABG) é uma dessas ferramentas baseadas em aprendizado de máquina que foi desenvolvida entre os participantes do estudo Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes (ACCORD).
Os investigadores usaram métodos de aprendizado de máquina e características clínicas prontamente disponíveis para derivar o modelo de previsão de risco e tiveram excelente discriminação e calibração para estimar o risco de IC. Para cada nível de fator de risco, os pacientes recebem um número específico de pontos. A soma dos pontos contabilizados para todos os fatores de risco incluídos no modelo está associada ao risco de IC em 5 anos. Existe uma relação dose-resposta graduada entre o escore de risco WATCH-DM e o risco de IC. Por exemplo, pacientes que tiveram uma pontuação de risco WATCH-DM de pelo menos 11 tiveram um risco de 5 anos de incidência de IC ≥9,2%.
Este estudo proposto testará a eficácia de um alerta eletrônico baseado em computador (apoio à decisão clínica) notificando o provedor de que o paciente está em risco aumentado de desenvolver insuficiência cardíaca. Atualmente, não há sistemas de alerta desenvolvidos ou implementados notificando o provedor de que o paciente está em risco aumentado de insuficiência cardíaca. Da mesma forma, não há abordagem baseada em risco para a implementação de terapias de DM2 baseadas em evidências em pacientes com risco de IC. Atualmente, o uso de SGLT2i é subutilizado com cerca de 5% dos pacientes elegíveis com prescrição atual do medicamento. As ferramentas de apoio à decisão clínica podem informar os provedores sobre o risco de IC de um paciente e podem ser úteis para melhorar o uso de terapias SGLT2i. Estratégias de implementação anteriores têm sido úteis para orientar medicamentos com estatina em pacientes com risco de eventos cardiovasculares ateroscleróticos e estratégias de anticoagulação em pacientes com fibrilação atrial.
O estudo atual determinará o impacto do CDS baseado em alerta eletrônico na prescrição de medicamentos SGLT2i em pacientes com IC de alto risco em ambulatório que não estão recebendo terapias SGLT2i prescritas. Os investigadores não determinarão um agente ou regime SGLT2i específico. Os investigadores do estudo fornecerão opções de medicamentos SGLT2i para prevenir a IC e permitir que o provedor faça a melhor escolha com base em seu julgamento clínico. Se houver contraindicação para a terapia SGLT2i, o provedor pode optar por omitir a terapia sugerida e fornecer uma explicação para isso. Os dados adquiridos ao longo da duração do estudo também determinarão o impacto do CDS baseado em alerta eletrônico na frequência dos padrões de prescrição de SGLT2i e eventos incidentes de IC.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
Texas
-
Dallas, Texas, Estados Unidos, 75390
- University of Texas Southwestern Medical Center
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critério de inclusão:
- Provedores em um encontro ambulatorial de Medicina Interna Geral
- Provedores em um encontro ambulatorial de subespecialidade de Medicina Interna
- Provedores no encontro de ambulatório de medicina familiar
Critério de exclusão:
- Provedores em um encontro hospitalar de internação
- Pacientes com IC ou em SGLT-2i
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Tratamento
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Solteiro
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Experimental: Alerta Eletrônico
Cada provedor no grupo de alerta receberá uma notificação na tela sobre o aumento do risco do paciente de IC em diabetes e a falta de um pedido ativo para a terapia SGLT2i.
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Alerta baseado em computador na tela notificando o provedor de que o paciente está em risco aumentado de desenvolver IC com base na pontuação de risco WATCH-DM e recomendação de diretriz associada para o tratamento preventivo desses pacientes.
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Sem intervenção: Sem Alerta
O CDS não emitirá um alerta na tela.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Frequência de prescrição do medicamento SGLT-2i em consultas ambulatoriais
Prazo: 30 dias
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Taxa de prescrição de medicação SGLT-2i (nº de pacientes prescritos SGLT2 / nº de pacientes elegíveis)
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30 dias
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Adesão à prescrição do medicamento SGLT-2i na consulta ambulatorial
Prazo: 6 meses
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Definido como prescrição contínua e adesão a um medicamento SGLT-2i 6 meses após a prescrição inicial.
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6 meses
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Adesão à prescrição do medicamento SGLT-2i na consulta ambulatorial
Prazo: 12 meses
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Definido como prescrição contínua e adesão a um medicamento SGLT-2i 12 meses após a prescrição inicial.
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12 meses
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Outras medidas de resultado
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Frequência de incidente de HF
Prazo: 12 meses
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Frequência de incidente de HF
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12 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Benjamin EJ, Virani SS, Callaway CW, Chamberlain AM, Chang AR, Cheng S, Chiuve SE, Cushman M, Delling FN, Deo R, de Ferranti SD, Ferguson JF, Fornage M, Gillespie C, Isasi CR, Jimenez MC, Jordan LC, Judd SE, Lackland D, Lichtman JH, Lisabeth L, Liu S, Longenecker CT, Lutsey PL, Mackey JS, Matchar DB, Matsushita K, Mussolino ME, Nasir K, O'Flaherty M, Palaniappan LP, Pandey A, Pandey DK, Reeves MJ, Ritchey MD, Rodriguez CJ, Roth GA, Rosamond WD, Sampson UKA, Satou GM, Shah SH, Spartano NL, Tirschwell DL, Tsao CW, Voeks JH, Willey JZ, Wilkins JT, Wu JH, Alger HM, Wong SS, Muntner P; American Heart Association Council on Epidemiology and Prevention Statistics Committee and Stroke Statistics Subcommittee. Heart Disease and Stroke Statistics-2018 Update: A Report From the American Heart Association. Circulation. 2018 Mar 20;137(12):e67-e492. doi: 10.1161/CIR.0000000000000558. Epub 2018 Jan 31. No abstract available. Erratum In: Circulation. 2018 Mar 20;137(12 ):e493.
- Cavender MA, Steg PG, Smith SC Jr, Eagle K, Ohman EM, Goto S, Kuder J, Im K, Wilson PW, Bhatt DL; REACH Registry Investigators. Impact of Diabetes Mellitus on Hospitalization for Heart Failure, Cardiovascular Events, and Death: Outcomes at 4 Years From the Reduction of Atherothrombosis for Continued Health (REACH) Registry. Circulation. 2015 Sep 8;132(10):923-31. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.114.014796. Epub 2015 Jul 7.
- McAllister DA, Read SH, Kerssens J, Livingstone S, McGurnaghan S, Jhund P, Petrie J, Sattar N, Fischbacher C, Kristensen SL, McMurray J, Colhoun HM, Wild SH. Incidence of Hospitalization for Heart Failure and Case-Fatality Among 3.25 Million People With and Without Diabetes Mellitus. Circulation. 2018 Dec 11;138(24):2774-2786. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.118.034986.
- Kannel WB, Hjortland M, Castelli WP. Role of diabetes in congestive heart failure: the Framingham study. Am J Cardiol. 1974 Jul;34(1):29-34. doi: 10.1016/0002-9149(74)90089-7. No abstract available.
- Zelniker TA, Wiviott SD, Raz I, Im K, Goodrich EL, Bonaca MP, Mosenzon O, Kato ET, Cahn A, Furtado RHM, Bhatt DL, Leiter LA, McGuire DK, Wilding JPH, Sabatine MS. SGLT2 inhibitors for primary and secondary prevention of cardiovascular and renal outcomes in type 2 diabetes: a systematic review and meta-analysis of cardiovascular outcome trials. Lancet. 2019 Jan 5;393(10166):31-39. doi: 10.1016/S0140-6736(18)32590-X. Epub 2018 Nov 10. Erratum In: Lancet. 2019 Jan 5;393(10166):30.
- Segar MW, Vaduganathan M, Patel KV, McGuire DK, Butler J, Fonarow GC, Basit M, Kannan V, Grodin JL, Everett B, Willett D, Berry J, Pandey A. Machine Learning to Predict the Risk of Incident Heart Failure Hospitalization Among Patients With Diabetes: The WATCH-DM Risk Score. Diabetes Care. 2019 Dec;42(12):2298-2306. doi: 10.2337/dc19-0587. Epub 2019 Sep 13.
- Standl E, Schnell O, McGuire DK. Heart Failure Considerations of Antihyperglycemic Medications for Type 2 Diabetes. Circ Res. 2016 May 27;118(11):1830-43. doi: 10.1161/CIRCRESAHA.116.306924.
Links úteis
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Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
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Última verificação
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Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- STU-2020-1300
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
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Ensaios clínicos em Insuficiência cardíaca
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Region SkaneInscrevendo-se por conviteInsuficiência Cardíaca Classe II da New York Heart Association (NYHA) | Insuficiência Cardíaca Classe III da New York Heart Association (NYHA)Suécia
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Medical University of BialystokInstitute of Cardiology, Warsaw, Poland; Medical University of Lodz; Poznan University... e outros colaboradoresAinda não está recrutandoInsuficiência Cardíaca Sistólica | Insuficiência Cardíaca com Fração de Ejeção Reduzida | Insuficiência Cardíaca Classe IV da New York Heart Association | Insuficiência Cardíaca Classe III da New York Heart AssociationPolônia
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University of WashingtonAmerican Heart AssociationConcluídoInsuficiência Cardíaca, Congestiva | Alteração Mitocondrial | Insuficiência Cardíaca Classe IV da New York Heart AssociationEstados Unidos