проспективное пилотное исследование частоты скрининга и клинического лечения семейной гиперхолестеринемии

Цель 1.1. Основная цель Оценить распространенность клинически диагностированной семейной гиперхолестеринемии, а также клинические характеристики и текущее лечение с применением недавно выпущенного в Китае протокола скрининга СГ в пилотном амбулаторном отделении Китая.

1.2. Второстепенная цель Описать параметры, связанные с клиническим ведением диагностированной СГ, включая демографические данные и характеристики пациентов, концентрации Х-ЛПНП и триглицеридов, использование терапии, модифицирующей липиды, и исходы с течением времени.

1.3. Исследовательская Чтобы описать, как китайский протокол скрининга СГ подходит для практики по сравнению с DLCN.

Изучить междисциплинарную практическую модель ведения пациентов с СГ.

Оценка конечной(ых) точки/исхода(ов) 2.1.Конечная(ые) точка(и) 2.1.1.Первичная конечная точка Частота скрининга клинически диагностированной семейной гиперхолестеринемии с применением недавно опубликованного китайского протокола скрининга СГ у субъектов с ХС-ЛПНП>4,65 ммоль/ L, если не принимали статины или ХС-ЛПНП>3,7 ммоль/л, если лечитесь статинами в экспериментальном амбулаторном отделении Китая.

Клинические характеристики пациентов с клинически диагностированной СГ (включая ГоСГ и СГС), в том числе: демография, история болезни, семейный анамнез, признаки и симптомы, результаты лабораторных анализов и сердечно-сосудистого воображения.

Лекарственная терапия пациентов с клинически диагностированной СГ (включая ГоСГ и ГеСГ), включая тип лекарства, пропорцию каждого лекарства, дозировку и продолжительность лечения.

2.1.2.Вторичная конечная точка Уровень Х-ЛПНП в период наблюдения Лекарственная терапия пациентов с клинически диагностированной СГ (включая ГоСГ и ГеСГ), включая тип лекарства, долю каждого лекарства, дозировку и продолжительность лечения в период наблюдения .

Достижение китайских рекомендаций 2016 г. определило целевые уровни холестерина ЛПНП; <2,6 ммоль/л (высокий риск), <1,8 ммоль/л (очень высокий риск) Частота сердечно-сосудистых событий (смерть от сердечно-сосудистых заболеваний, смертность от всех причин, ИМ без летального исхода, инсульт без летального исхода).

2.1.3 Исследовательский Конечная точка Разница в частоте отсеивания FH между китайскими критериями и DLCN. 2.2.Параметры исследования 2.2.1.Сбор исходных данных Демографические данные: возраст, пол, личный анамнез: преждевременная ИБС в анамнезе субъекта (мужчины: <55 лет, женщины: <65 лет), преждевременная ЗПА или цереброваскулярное заболевание субъекта (мужчины). : <55 лет, женщина: <65 лет), Курение, Анамнез заболевания: ЗПА, ДМ, Гипертония, Сердечная недостаточность, Инсульт, ИМ, АКШ/ЧТКА/ЧКВ, ХБП Семейный анамнез: Преждевременная ИБС у родственников 2-й степени : <55 лет, женщина: <60 лет; родственники 2-го класса, мужчины: <50 лет, женщины: <55 лет), диагноз СГ у родственников 2-го класса Физикальное обследование: рост, вес, ИМТ, дуга роговицы, ксантома, толщина ахиллова сухожилия Лабораторно: ЛПНП -C, HDL-C, TC, TG, Lp (a), ALT, AST, CK, глюкоза, креатинин, азот мочевины, воспалительный биомаркер, включая hs CRP ЭКГ Сердечно-сосудистые изображения: CAG (дополнительно), радионуклидная визуализация миокарда (дополнительно) , UCG (ежегодно), Измерение каротидных бляшек (ежегодно) Терапия с модификацией липидов: Статин (тип, дозировка), Нестатиновый (тип, дозировка) Аферез 2.2.2 Исследование 2.2.2 Лаборатория сбора данных периода последующего наблюдения: ХС-ЛПНП, ХС-ЛПВП, ТС, ТГ, Лп(а), АЛТ, АСТ, КК, глюкоза, креатинин, азот мочевины. Воспалительный биомаркер, включая hs CRP. Радионуклидная визуализация миокарда (дополнительно), UCG (ежегодно), каротидные бляшки (ежегодно) Модифицирующая липиды терапия: статин (тип, дозировка), нестатиновый (тип, дозировка) Аферез; Достижение китайских рекомендаций 2016 г. определило целевые уровни холестерина ЛПНП; <2,6 ммоль/л (высокий риск), <1,8 ммоль/л (очень высокий риск); Частота сердечно-сосудистых событий (смерть от сердечно-сосудистых заболеваний, смертность от всех причин, нефатальный ИМ, нефатальный инсульт).

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ 3.1.Статистический Вывод В этом исследовании не будет проверяться формальная гипотеза. В этом исследовании будет оцениваться распространенность семейной гиперхолестеринемии и связанный с ней 95% доверительный интервал среди амбулаторных пациентов Китая в пилотных больницах.

3.2.Соображения относительно размера выборки. На основании начального анализа осуществимости было выявлено, что приблизительная ежегодная популяция пациентов кардиологического амбулаторного отделения составляет 1000 пациентов в месяц (50 пациентов в день * 20 дней) с измеренным липидным профилем для проведения скрининга. Подсчитано, что около 3000 пациентов вне кардиологического отделения будут измерять свой липидный профиль в клинической лаборатории, рабочие дни для амбулаторного отделения определены как 10 мес, тогда общее количество пациентов в амбулаторном отделении составит около 4000 пациентов/мес/центр*10 мес. =40 000/центр/год. Распространенность пациентов с подозрением на уровень ХС-ЛПНП составляет 0,47%, то есть 188 клинически диагностированных пациентов/центр/год подлежат переводу на период наблюдения. Исходя из запланированного количества центров, равного 6, общее число пациентов, которые будут включены в это исследование, составит 1128 человек. На основании того, что распространенность ГоСГ составляет около 1/160 000–1/300 000, предполагается, что из этой популяции пациентов будет выявлено 1–2 пациента с ГоСГ.

3.3.Запланированные анализы Все резюме данных будут носить описательный характер. Для категориальных переменных (включая первичную меру исхода) будет указана частота и процентное соотношение с доверительным интервалом 95%. Сводная статистика для непрерывных переменных будет включать количество субъектов, среднее значение, медиану, стандартное отклонение или стандартную ошибку, 25-й процентиль (Q1), 75-й процентиль (Q3), минимум и максимум. Результаты с течением времени будут оцениваться с использованием анализа времени до события/моделей пропорциональных рисков Кокса. Все запланированные анализы будут описательными. SAS версии 9.2 (или более новой версии) будет использоваться для всех операций управления данными и статистического анализа.

3.3.1.Описание включения в исследование Все включенные в исследование субъекты, отвечающие критериям включения, будут включены в полный набор для анализа и будут включены во все сводки и анализы.

3.3.2.Описание характеристик субъектов/пациентов Будут обобщены клинические характеристики субъектов исследования. Измерения, такие как возраст, будут основываться на состоянии субъекта в начале периода наблюдения, а клинические характеристики, такие как сердечно-сосудистые события, будут фиксироваться на протяжении 3.3.3. Основная цель анализа.

-Оценить частоту скрининга клинически диагностированной семейной гиперхолестеринемии в амбулаторных отделениях Китая.

Распространенность: распространенность подозреваемой СГ будет оцениваться с использованием данных пациентов, посетивших амбулаторные отделения в пилотных больницах, и с поддающимися измерению данными о холестерине ЛПНП, подтвержденными китайскими критериями и DNCL соответственно. О распространенности будут сообщать ежегодно за 2017-2019 годы.

-Описать параметры, связанные с клиническим ведением диагностированной СГ, включая демографические данные и характеристики пациентов, концентрации ЛПНП и триглицеридов, использование терапии, модифицирующей липиды, и результаты с течением времени.

Демографические данные пациентов. Анализ распространенности будет проводиться по следующим демографическим характеристикам: возраст, пол и регион.

Клинические характеристики пациентов: Доля пациентов, рассчитанная как процент пациентов, для каждого из следующих параметров: ИМТ (с ожирением/без ожирения), диабет, ХБП, гипертония, любой ССЗ в анамнезе/количество сердечно-сосудистых событий, статус курения (текущий/предыдущий). ). Они будут измеряться как на исходном уровне (время постановки диагноза СГ).

Текущее использование липид-модифицирующей терапии с течением времени: доля пациентов, использующих LMT. Анализы по типу, дозе и частоте будут анализироваться с описанием статистическим методом.

Второстепенная цель

• Концентрации ЛПНП с течением времени. Уровень холестерина ЛПНП будет отслеживаться до конца исследования.
• Использование липидмодифицирующей терапии с течением времени. Доля пациентов, использующих LMT. Будут проведены анализы по типу, дозе и частоте, а также доля пациентов, получающих статины высокой интенсивности и с высоким уровнем холестерина ЛПНП.
• Доля пациентов в пределах и на расстоянии от целевого уровня холестерина ЛПНП согласно китайскому руководству 2016 г.

Это будет рассчитываться как процент пациентов в пределах целевого уровня холестерина ЛПНП согласно китайскому руководству 2016 г. (<2,6 ммоль/л, <1,8 ммоль/л). Измерения холестерина ЛПНП будут проводиться до конца исследования.

- Частота фатальных и нефатальных сердечно-сосудистых событий Будет рассчитана доля пациентов с фатальными или нефатальными сердечно-сосудистыми событиями. Поскольку могут существовать конкурирующие риски с фатальными/несмертельными событиями, анализы будут выполняться отдельно и в комбинации. Будут включены все события, происходящие с даты регистрации в исследовании.

3.3.4.Общие соображения Первая основная цель и все второстепенные задачи будут решаться с помощью описательной статистики. Результат CV будет оцениваться с использованием анализа времени до события.

3.3.5. Отсутствующие или неполные данные и потерянные для последующего наблюдения В этом исследовании представлены два типа данных. Для разных типов данных мы будем применять разные методы для обработки отсутствующих данных.

Для абстракции медицинских записей:

Отсутствующие значения возраста будут вменены в качестве общей медианы, чтобы избежать удаления отдельных случаев. У части больных во время госпитализации не измерялись определенные физиологические показатели. Эти переменные будут рассматриваться как особая «неизмеряемая» подгруппа, имеющая клиническую значимость, поскольку неизмеряемость не равна «отсутствию» и может повлиять на результаты. Если бы мы подогнали эти переменные как непрерывные в модели, мы могли бы только произвольно рассматривать эти «неизмеряемые» как отсутствующие значения как несоответствующие. Вменение также имеет ограничения. Таким образом, чтобы модели соответствовали характеристикам данных, мы преобразуем некоторые непрерывные переменные в категориальные, соответственно создадим фиктивные переменные и включим конкретную категорию для обозначения неизмеряемых.

Для базовых и последующих вопросников:

Исследователи участка заполнили вопросники в программе электронного сбора данных на планшетном компьютере (что позволяет проводить логические проверки в режиме реального времени для обеспечения точности и полноты данных). Требовалось ответить на все вопросы, кроме тех, которые неприменимы. На каждый вопрос были варианты «отказаться отвечать» и «не знаю».