Раннее прогнозирование серьезных неблагоприятных сердечно-сосудистых событий с использованием дистанционного мониторинга

Точная оценка сердечно-сосудистого риска имеет важное значение для принятия клинических решений, поскольку преимущества, риски и затраты на альтернативные стратегии должны быть взвешены до выбора наилучшего лечения для отдельных лиц. Существующие многовариантные модели прогнозирования риска являются жизненно важными компонентами современной практики и остаются логическим стандартом, к которому необходимо добавлять и сравнивать новые маркеры риска7. В описанном здесь исследовании применяется практическая основа для оценки ценности новых маркеров риска, идентифицированных с помощью результатов, сообщаемых пациентами (PRO), информатики, сообщаемых пациентами (PRI),8 и биомаркеров в формах белков и липидов. Хотя цель исследования носит в основном исследовательский характер, в нем предпринимаются предварительные шаги для ответа на вопрос: «Добавляют ли новые PRO-, PRI- и/или биомаркеры значительную прогностическую информацию помимо той, что обеспечивается установленными факторами сердечного риска?» ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ Цель 1: Измерить перекрестные корреляции между PRI, PRO, кандидатами в биомаркеры MACE и установленными суррогатами биомаркеров MACE, которые, как известно, точно предсказывают сам MACE (например, сверхвысокочувствительный тропонин I [u-hsTnI], мозговой натрийуретический пептид [BNP] и высокочувствительный С-реактивный белок [hsCRP], анализ 1).

Гипотеза 1: Показатели PRI, показатели PRO и биомаркеры-кандидаты будут коррелировать с суррогатами биомаркеров MACE.

Обоснование: обычная помощь может не выявить тонкие клинические изменения, предшествующие MACE. Чтобы оправдать будущие усилия по использованию удаленного мониторинга в масштабе для прогнозирования MACE, мы сначала оценим доказательства основных перекрестных корреляций между PRI, PRO и известными суррогатными биомаркерами MACE.

Цель 2: Измерить продольную взаимосвязь между показателями PRI, показателями PRO, биомаркерами-кандидатами и изменениями в суррогатах MACE.

Гипотеза: изменения показателей PRI, показателей PRO и биомаркеров-кандидатов будут предсказывать изменения суррогатов биомаркеров MACE.

Обоснование: если изменения в показателях PRI, показателях PRO и биомаркерах-кандидатах могут предсказать продольные изменения суррогатов биомаркеров MACE, то это обеспечит биологическую достоверность того, что дистанционное наблюдение может предсказать сам MACE; это оправдало бы более широкое испытание удаленного цифрового мониторинга по сравнению с обычным уходом и показало бы, что концепция заслуживает внимания.

Исследовательская цель 2b: оценить улучшение прогнозирования риска, обеспечиваемое маркерами риска, определенными в вышеуказанных целях.

Гипотеза. Использование предикторов PRI-, PRO- и биомаркеров в сочетании с установленными факторами риска обеспечит дополнительную прогностическую информацию по сравнению с моделями, использующими только установленные факторы риска. Кроме того, мы проведем углубленный протеомный и биоинформатический анализ с использованием исходных образцов, чтобы изучить потенциальные молекулярные механизмы, управляющие MACE.

Конкретная цель 3: Оценить экономическую эффективность и влияние на бюджет удаленного мониторинга для MACE. Гипотеза: дополнительные затраты на удаленный мониторинг будут компенсированы за счет экономии средств, полученной за счет раннего и точного прогнозирования неожиданного и дорогостоящего MACE при стабильной ИБС умеренного риска.

Обоснование: Инновации в области точной медицины должны быть экономически эффективными, чтобы их можно было масштабировать в системах здравоохранения и получать поддержку плательщиков. Используя сводные результаты этого исследования, мы создадим модели эффективности затрат, полезности затрат и воздействия на бюджет, чтобы оценить прогнозируемую окупаемость инвестиций в удаленный мониторинг. Важно отметить, что эти модели носят оценочный характер и не включают данные на уровне пациентов, не говоря уже об идентифицируемой информации, любого рода.