Тест 2. Лечение: можем ли мы улучшить тестирование и лечение повышенного уровня холестерина у пациентов, госпитализированных по поводу сердечного приступа, путем обучения врачей и пациентов? (T2T)

Сбор данных

Данные будут собираться из нескольких источников:

Координатор клинических исследований (CRC) введет данные пациента в форму истории болезни (CRF). Исходные клинические данные из электронной медицинской карты (EHR).

Исходные клинические данные и результаты, сообщаемые пациентами (PRO) (от пациента)

Клинические данные за 6 месяцев (из EHR) Клинические данные за 6 месяцев и PRO (от пациента) Клинические данные за 8 месяцев (из EHR) — только для сбора после исследования значений холестерина липопротеинов низкой плотности (LDL-C) записывать данные вокруг процесса (т.е. количество звонков каждому пациенту и т. д.) Руководитель медицинского обслуживания будет ежемесячно записывать данные об адаптации к вмешательству в каждом учреждении. CRC будет вводить данные скрининга и регистрации в CRF.

Участникам защиты данных будет присвоен уникальный идентификатор на сайте регистрации. Все данные участников, передаваемые в Duke, будут содержать только идентификатор; имена участников или любая информация, позволяющая идентифицировать участника, не будут переданы.

Управление безопасностью и отчетность о нежелательных явлениях/серьезных нежелательных явлениях. Поскольку вмешательство способствует лишь соблюдению рекомендаций по уходу, а персонал, участвующий в исследовании, не назначает никаких лекарств, это исследование с низким уровнем риска, и исследователи не будут регулярно собирать данные о безопасности или нежелательных явлениях. . Данные о клинических событиях (включая госпитализации, смерти, ИМ, инсульт и коронарную реваскуляризацию) будут собираться в течение периода исследования путем проверки медицинских записей и путем обсуждения с пациентами. Однако клинические события не будут официально рассматриваться; они будут сообщены и подтверждены PI сайта.

Статистические гипотезы, рандомизация и гипотезы определения размера выборки. В среднем у пациентов в группе лечения наблюдаются более значительные изменения уровня ЛПНП по сравнению с группой обычного лечения.

H_0: β_trt= 0 H_a: β_trt≠ 0

Рандомизация Участники будут рандомизированы с распределением 1:1 на уровне сайта.

Определение размера выборки Определение размера выборки проводилось с использованием двухуровневой иерархической смешанной модели, в которой пациенты (уровень 1) рандомизируются в пределах учреждений (уровень 2) на две группы. Это оружие лечения и контроля. Если предположить, что среднее изменение ЛПНП составляет 18,9 мг/дл со стандартной разницей 38,8 мг/дл, ρ=0,05, α=0,05 и 6 кластерами, запланированный общий размер выборки n=400 должен быть достаточно мощным.

Всего субъектов Группа 1 Группа 2 Кластеры Субъекты в группе 1 Субъекты в группе 2 Средняя разница SD ICC Power N N1 N2 K M1 M2 δ σ ρ Alpha 0,99729 360 180 180 6 30 30 18,9 38,8 0,05 0,05 0,99871 396 198 8 6 33 33 18,9 38,8 0,05 0,05 0,99899 408 204 204 6 34 34 18,9 38,8 0,05 0,05 0,99921 420 210 210 6 35 35 18,9 38,8 0,05 0,05 0,99978 480 240 240 6 40 40 18,9 38,8 0,05 0,05 Расчеты мощности были рассчитаны с использованием PASS 2023, версия 23.0. 2.

Плановый статистический анализ Пациенты, госпитализированные по поводу ИМ и/или чрескожной коронарной реваскуляризации, у которых уровень ЛПНП при поступлении ≥ 70 мг/дл и у которых есть лечащий врач первичной медико-санитарной помощи и/или кардиолог в той же системе здравоохранения (одна и та же ЭМК).

Пациенты будут рандомизированы 1:1 на уровне учреждения либо в группу обычного ухода, либо в группу интервенционного лечения под руководством специалиста по лечению для улучшения управления ЛПНП после выписки. Ожидается, что пациенты будут повторно проверять уровень ЛПНП после выписки в рамках рекомендованного руководством ухода. Однако это происходит не всегда, и вмешательство направлено на повышение соблюдения этого стандарта, а также на соответствующее титрование дозы препарата, если это необходимо. Через 6 месяцев после выписки всем пациентам, которые еще не прошли проверку ЛПНП после выписки, будет предложено сделать это. Через 8 месяцев после выписки CRC проведет анализ ЭМК, чтобы получить последние значения ЛПНП.

Основные цели Первичной конечной точкой является изменение уровня ЛПНП у пациента от уровня ЛПНП при поступлении до последнего уровня ЛПНП, проверенного после выписки в течение 8 месяцев после выписки (6 месяцев вмешательства и 2-месячное окно после исследования для определения ЛПНП). Исследователи будут моделировать связь между группой лечения и последним известным значением ЛПНП, используя линейную регрессию, с поправкой на уровень ЛПНП при поступлении, возраст, пол и расу. Случайные перехваты будут использоваться для учета кластеризованных данных по сайтам.

Отсутствуют окончательные значения ЛПНП. Исследователи ожидают, что некоторые пациенты в каждой группе никогда не будут проверять уровень ЛПНП в течение 6-месячного периода наблюдения. Что касается этих пациентов, CRC свяжется как с пациентом, так и с его основным поставщиком медицинских услуг (PCP и/или кардиологом) через 6 месяцев после выписки, чтобы побудить их пройти проверку ЛПНП в соответствии со стандартом медицинской помощи. Затем через 8 месяцев после выписки CRC проведет анализ ЭМК, чтобы получить все зарегистрированные значения ЛПНП.

Для тех, с кем контактировали, но уровень ЛПНП до сих пор не зарегистрирован через 8 месяцев после выписки, исследователи присвоят значение поступления в качестве окончательного значения, если в ЭМК не было явных изменений в результате терапии, снижающей липиды (LLT). . Если эта группа составляет >5% от любой группы лечения, исследователи оценят временную изменчивость уровней ЛПНП и дополнительно учтут регрессию к среднему значению и случайную вариацию. Исследователи будут использовать нашу существующую когорту, чтобы оценить эту изменчивость.

Для тех, у кого уровень ЛПНП не зарегистрирован через 8 месяцев после выписки, но есть записи об изменениях ЛПТ в течение 6 месяцев после выписки, исследователи условно впишут окончательный ЛПНП на основе других пациентов с аналогичными изменениями ЛПТ, у которых есть окончательный результат. Уровень ЛПНП. Будут созданы клинически значимые категории изменений LLT (например, увеличение интенсивности приема статинов от низкой/умеренной до высокой; добавление нестатиновой терапии, такой как PCSK9i mAb или siRNA, эзетимиб или бемпедоевая кислота). Исследователи будут использовать эти категории изменений с другими соответствующими ковариатами для расчета окончательных уровней ЛПНП. Наш подход к вменению будет представлять собой множественное вменение на основе модели с использованием метода полностью условной спецификации. Для пациентов, чья категория изменения LLT недостаточно хорошо представлена ​​в наших данных, исследователи будут использовать ожидаемое снижение, основанное на текущей литературе. Исследователи проведут анализ чувствительности, варьируя ожидаемые пороги снижения.

Пропорции будут рассчитываться по группам лечения и сравниваться с логистической регрессией с использованием случайных значений для учета кластеризованных данных по местам. Средние значения будут рассчитываться по группам лечения и сравниваться с линейной регрессией с использованием случайных точек пересечения для учета кластеризованных данных по местам. Будут проведены нескорректированные и скорректированные анализы. Скорректированные модели будут корректироваться с учетом возраста, пола и расы.

Бинарные результаты будут проанализированы с помощью логистической регрессии. Результаты времени до события будут проанализированы с помощью модели пропорциональных рисков Кокса. Предположение о пропорциональных рисках будет оцениваться с помощью остатков Шенфельда. Для всех моделей будут рассчитаны нескорректированные и скорректированные (по возрасту, полу и расе) модели. Все модели также будут использовать случайные перехваты для учета кластеризованных данных по сайтам.