Prever Resultados de Insuficiência Cardíaca com Biomarcadores e Imagiologia (BIOPHF)

Antecedentes e Racional:

A prognóstico preciso na insuficiência cardíaca (IC) continua a ser um desafio devido à heterogeneidade fenotípica ao longo do espectro da fração de ejeção do ventrículo esquerdo (FEVE). Embora biomarcadores como o peptídeo natriurético cerebral N-terminal pró-B (NT-proBNP) e parâmetros de imagem como a FEVE sejam ferramentas prognósticas padrão, cada um tem limitações. Parâmetros de imagem emergentes, como a densidade do tecido adiposo epicárdico (EAT, refletindo inflamação/fibrose gordurosa) e a deformação longitudinal global do ventrículo esquerdo (LVGLS), oferecem valor prognóstico incremental potencial, mas ainda não estão integrados em modelos clínicos de rotina. Este estudo visa avaliar sistematicamente se um modelo multiparâmetro que combina biomarcadores sanguíneos estabelecidos e métricas de imagem avançadas melhora a estratificação prognóstica de pacientes com ICrFE, ICmrFE e ICpFE, em comparação com abordagens tradicionais.

Metodologia Detalhada:

Este é um estudo de coorte retrospetivo de centro único. A população do estudo consiste em pacientes adultos consecutivos (≥18 anos) com diagnóstico confirmado de IC crónica que tiveram avaliação qualificada de biomarcadores sanguíneos (NT-proBNP e/ou troponina cardíaca de alta sensibilidade) e imagem cardíaca (ecocardiografia transtorácica e/ou tomografia computadorizada cardíaca) realizada dentro de uma janela de ±3 meses em torno de um encontro índice entre 1 de janeiro de 2012 e 31 de dezembro de 2024, no Hospital da Primeira Afiliação da Universidade Médica de Xinjiang.

Os dados-chave a extrair dos registos eletrónicos de saúde incluem: 1) Variáveis clínicas: dados demográficos, comorbilidades (por exemplo, etiologia isquémica, diabetes, hipertensão), medicação e classe NYHA; 2) Biomarcadores sanguíneos: NT-proBNP, hs-cTnT/I, hs-PCR e função renal (TFGe); 3) Parâmetros de imagem: FEVE, LVGLS, índice de volume auricular esquerdo (IVAE), relação E/e' e volume/densidade do EAT (de TC, se disponível).

O endpoint primário é a mortalidade por todas as causas no prazo de um ano a partir da data índice. Os dados de seguimento serão obtidos a partir dos registos hospitalares.

Plano de Análise Estatística:

O valor prognóstico incremental será avaliado através da construção e comparação de modelos de riscos proporcionais de Cox aninhados:

Modelo 1 (Clínico Base): Inclui idade, sexo, IMC, etiologia isquémica, diabetes e hipertensão.

Modelo 2 (Potenciado por Biomarcadores): Modelo 1 + NT-proBNP + TFGe. Modelo 3 (Potenciado por Imagem): Modelo 2 + parâmetros de imagem-chave (por exemplo, densidade do EAT ou LVGLS).

O desempenho do modelo será comparado usando a estatística C de Harrell, o Critério de Informação de Akaike (AIC), a Melhoria de Reclassificação Líquida (NRI) e a Melhoria de Discriminação Integrada (IDI). Serão realizadas análises de subgrupos pré-definidas para os fenótipos ICrFE, ICmrFE e ICpFE. A imputação múltipla será usada para variáveis com baixas taxas de dados em falta (<10%).