Optimera riskförutsägelse efter hjärtinfarkt genom artificiell intelligens och flerdimensionell utvärdering: Oracle -studien (ORACLE)
4 juni 2025 uppdaterad av: Fundación Pública Andaluza para la Investigación de Málaga en Biomedicina y Salud
Bakgrund. Hjärtinfarkt (MI) är en ledande dödsorsak över hela världen. Efter MI är långvarig antitrombotisk terapi avgörande för att förhindra återkommande händelser, men ökar blödningen, vilket också påverkar sjuklighet och dödlighet. Att ge dessa konkurrerande risker förutsägelsesverktyg för att förutse ischemisk och blödning är av största vikt för att informera kliniska beslut, men deras nuvarande precision är begränsad. Förbättra händelsernas förutsägelse, genom att upptäcka nya och innovativa riskmarkörer skulle ha en enorm inverkan på terapeutiska beslut och patientens resultat.
Mål. Upptäck nya "beräkningsbiomarkörer" av risker och förbättra nuvarande standarder för riskförutsägelse genom att använda innovativ multidimensionell information från bärbara enheter, biomarkörer, beteendemönster och icke-invasiv avbildning, integrerad genom konstgjord intelligensberäkning.
Resultat. De primära intressena för denna analys är blödning och ischemiska händelser som inträffar på eller utanför sjukhuset längst tillgänglig uppföljning. Blödning kommer att kategoriseras enligt Bleeding Academic Research Consortium (BARC) definition. Förekomsten av stora biverkningar kardiovaskulära händelser (MACE), en sammansättning av kardiovaskulär död, MI, bestämd stenttrombos och stroke kommer att samlas in enligt den akademiska forskningskonsortium-2-klassificeringen.
Studieöversikt
Studietyp
Observationell
Inskrivning (Beräknad)
750
Kontakter och platser
Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.
Studiekontakt
- Namn: Dr. Francesco Costa
- Telefonnummer: +34
- E-post: dottfrancescocosta@gmail.com
Studieorter
-
-
-
Málaga, Spanien, 29010
- Rekrytering
- Hospital Universitario Virgen de la Victoria
-
Kontakt:
- Francesco Costa, MD
- Telefonnummer: +34951030435
- E-post: dottfrancescocosta@gmail.com
-
-
Deltagandekriterier
Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
- Vuxen
- Äldre vuxen
Tar emot friska volontärer
Nej
Testmetod
Sannolikhetsprov
Studera befolkning
Patienter med hjärtinfarkt (dvs.
Sjukhusinläggning för förhöjda, icke-ST-segment förhöjda hjärtinfarkt eller instabil angina) som genomgår invasiv hantering och med hög risk för kliniska händelser (dvs.
presence of at least two of these high risk criteria: age >65 years, diabetes mellitus, multivessel disease, peripheral artery disease, chronic kidney disease, prior stroke anytime or prior TIA in the last 6 months, prior MI, complex PCI, Prior PCI/CABG, heart failure, BMI>27, anticipated long term use of an oral anticoagulant, haemoglobin less than 11g/dl, Spontan blödning som kräver sjukhusvistelse eller transfusion under de senaste 12 månaderna, blödningsdiates* Aktiv malignitet annan än hud, tidigare spontan intrakraniell blödning).
Beskrivning
Inkluderingskriterier:
Patienter med hjärtinfarkt (dvs. Sjukhusinläggning för förhöjda, icke-ST-segment förhöjda hjärtinfarkt eller instabil angina) som genomgår invasiv hantering och med hög risk för kliniska händelser (dvs. presence of at least two of these high risk criteria: age >65 years, diabetes mellitus, multivessel disease, peripheral artery disease, chronic kidney disease, prior stroke anytime or prior TIA in the last 6 months, prior MI, complex PCI, Prior PCI/CABG, heart failure, BMI>27, anticipated long term use of an oral anticoagulant, haemoglobin less than 11g/dl, Spontan blödning som kräver sjukhusvistelse eller transfusion under de senaste 12 månaderna, blödningsdiates* Aktiv malignitet annan än hud, tidigare spontan intrakraniell blödning).
- Systemiska förhållanden förknippade med en ökad blödningsrisk (t.ex. Hematologiska störningar, inklusive en historia av eller aktuell trombocytopaeni definierad som ett blodplättantal <100 000/mm3 (<100 x 10^9/L), eller någon känd koagulationsstörning förknippad med ökad blödningsrisk.
Uteslutningskriterier:
- Ålder <18 år
- Låg livslängd (<1 år)
- Gravida eller ammande kvinnor
- Bevis vid koronarangiografi av icke-signifikant kranskärlssjukdom (<30% i den vänstra huvudstammen eller <50% i de andra koronarsegmenten)
- Ämne tillhör en sårbar befolkning (per utredares bedömning), föremål som inte kan läsa eller skriva, eller andra villkor som inte kan tålamod att fullt ut förstå och följa studieprocedurerna enligt utredarens bedömning
Studieplan
Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
Kohorter och interventioner
Grupp / Kohort |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
Hjärtinfarkt (MI)
Patienter med hjärtinfarkt (dvs.
Sjukhusinläggning för förhöjda, icke-ST-segment förhöjda hjärtinfarkt eller instabil angina) som genomgår invasiv hantering och med hög risk för kliniska händelser (dvs.
presence of at least two of these high risk criteria: age >65 years, diabetes mellitus, multivessel disease, peripheral artery disease, chronic kidney disease, prior stroke anytime or prior TIA in the last 6 months, prior MI, complex PCI, Prior PCI/CABG, heart failure, BMI>27, anticipated long term use of an oral anticoagulant, haemoglobin less than 11g/dl, Spontan blödning som kräver sjukhusvistelse eller transfusion under de senaste 12 månaderna, blödningsdiates* Aktiv malignitet annan än hud, tidigare spontan intrakraniell blödning)
|
Oracle -programmet är en prospektiv, djup fenotyp, studie baserad på multimodal information och beräkning av konstgjord intelligens.
Vi kommer prospektivt att samla in sjukhus- och sjukhusdata för en stor kohort av patienter som presenterar MI, inklusive data från bärbara enheter som registrerar kontinuerlig EKG, interstitiella fluider, icke-invasivt blodtryck och rörlighet, beteendemönster från en dedikerad mobil applikation, blod och urinbiomarkare och icke-invasiv bild.
Vi kommer att utnyttja AI, med statistiska inlärningsmetoder och neurala nätverk, för att utforska mönster och högre ordninginteraktioner inom data för att tillhandahålla nya "beräkningsbiomarkörer" för ischemisk och blödande risk.
Andra namn:
|
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Frekvens och svårighetsgrad av blödningar och ischemiska händelser
Tidsram: 8 månaders inkludering och 12 månader uppföljning efter slutet av studien
|
De primära intressena för denna analys är blödning och ischemiska händelser som inträffar i eller utanför sjukhuset som längst tillgänglig uppföljning.
Blödning kommer att kategoriseras enligt Bleeding Academic Research Consortium (BARC) definition.
Förekomsten av stora biverkningar kardiovaskulära händelser (MACE), en sammansättning av kardiovaskulär död, MI, bestämd stenttrombos och stroke kommer att samlas in enligt den akademiska forskningskonsortium-2-klassificeringen.
|
8 månaders inkludering och 12 månader uppföljning efter slutet av studien
|
Sekundära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Antal död, stroke, återkommande MI, stenttrombos, hjärtsvikt, sjukhusvistelse
Tidsram: 8 månaders inkludering och 12 månader uppföljning efter slutet av studien
|
Döden kommer att definieras som död av hjärt -kärlsorsaker eller cerebrovaskulära orsaker och dödsfall utan någon annan känd orsak.
Stroke kommer att definieras som ett akut nytt neurologiskt underskott som slutar i döden eller varar> 24 timmar inte på grund av en annan lätt identifierbar orsak såsom trauma.
Återkommande MI definieras enligt den fjärde universella definitionen av MI.
Stenttrombos kommer att klassificeras som definitivt, sannolikt eller möjligt enligt definitionen Academic Research Consortium (ARC).
Ny början av hjärtsvikt som kräver ompitalisering eller oplanerad medicinsk kontakt för hjärtsvikt symtom kommer att utvärderas.
Återkommande sjukhusvistelse för akut koronarsyndrom, instabil angina eller kliniskt indikerad brådskande revaskularisering kommer också att utvärderas.
|
8 månaders inkludering och 12 månader uppföljning efter slutet av studien
|
Andra resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Kvalitetsliv och efterlevnad av behandlingen
Tidsram: 8 månaders inkludering och 12 månader uppföljning efter slutet av studien
|
Patientens livskvalitet och efterlevnad av behandlingen utvärderas med:
|
8 månaders inkludering och 12 månader uppföljning efter slutet av studien
|
Samarbetspartners och utredare
Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.
Samarbetspartners
Publikationer och användbara länkar
Den som ansvarar för att lägga in information om studien tillhandahåller frivilligt dessa publikationer. Dessa kan handla om allt som har med studien att göra.
Allmänna publikationer
- Valgimigli M, Bueno H, Byrne RA, Collet JP, Costa F, Jeppsson A, Juni P, Kastrati A, Kolh P, Mauri L, Montalescot G, Neumann FJ, Petricevic M, Roffi M, Steg PG, Windecker S, Zamorano JL, Levine GN; ESC Scientific Document Group; ESC Committee for Practice Guidelines (CPG); ESC National Cardiac Societies. 2017 ESC focused update on dual antiplatelet therapy in coronary artery disease developed in collaboration with EACTS: The Task Force for dual antiplatelet therapy in coronary artery disease of the European Society of Cardiology (ESC) and of the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS). Eur Heart J. 2018 Jan 14;39(3):213-260. doi: 10.1093/eurheartj/ehx419. No abstract available.
- Gerbaud E, Darier R, Montaudon M, Beauvieux MC, Coffin-Boutreux C, Coste P, Douard H, Ouattara A, Catargi B. Glycemic Variability Is a Powerful Independent Predictive Factor of Midterm Major Adverse Cardiac Events in Patients With Diabetes With Acute Coronary Syndrome. Diabetes Care. 2019 Apr;42(4):674-681. doi: 10.2337/dc18-2047. Epub 2019 Feb 6.
- Levine GN, Bates ER, Bittl JA, Brindis RG, Fihn SD, Fleisher LA, Granger CB, Lange RA, Mack MJ, Mauri L, Mehran R, Mukherjee D, Newby LK, O'Gara PT, Sabatine MS, Smith PK, Smith SC Jr. 2016 ACC/AHA Guideline Focused Update on Duration of Dual Antiplatelet Therapy in Patients With Coronary Artery Disease: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines. J Am Coll Cardiol. 2016 Sep 6;68(10):1082-115. doi: 10.1016/j.jacc.2016.03.513. Epub 2016 Mar 29. No abstract available.
- Johnson KW, Torres Soto J, Glicksberg BS, Shameer K, Miotto R, Ali M, Ashley E, Dudley JT. Artificial Intelligence in Cardiology. J Am Coll Cardiol. 2018 Jun 12;71(23):2668-2679. doi: 10.1016/j.jacc.2018.03.521.
- Krittanawong C, Zhang H, Wang Z, Aydar M, Kitai T. Artificial Intelligence in Precision Cardiovascular Medicine. J Am Coll Cardiol. 2017 May 30;69(21):2657-2664. doi: 10.1016/j.jacc.2017.03.571.
- Krittanawong C, Johnson KW, Rosenson RS, Wang Z, Aydar M, Baber U, Min JK, Tang WHW, Halperin JL, Narayan SM. Deep learning for cardiovascular medicine: a practical primer. Eur Heart J. 2019 Jul 1;40(25):2058-2073. doi: 10.1093/eurheartj/ehz056.
- Costa F, van Klaveren D, James S, Heg D, Raber L, Feres F, Pilgrim T, Hong MK, Kim HS, Colombo A, Steg PG, Zanchin T, Palmerini T, Wallentin L, Bhatt DL, Stone GW, Windecker S, Steyerberg EW, Valgimigli M; PRECISE-DAPT Study Investigators. Derivation and validation of the predicting bleeding complications in patients undergoing stent implantation and subsequent dual antiplatelet therapy (PRECISE-DAPT) score: a pooled analysis of individual-patient datasets from clinical trials. Lancet. 2017 Mar 11;389(10073):1025-1034. doi: 10.1016/S0140-6736(17)30397-5.
- LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning. Nature. 2015 May 28;521(7553):436-44. doi: 10.1038/nature14539.
- D'Ascenzo F, De Filippo O, Gallone G, Mittone G, Deriu MA, Iannaccone M, Ariza-Sole A, Liebetrau C, Manzano-Fernandez S, Quadri G, Kinnaird T, Campo G, Simao Henriques JP, Hughes JM, Dominguez-Rodriguez A, Aldinucci M, Morbiducci U, Patti G, Raposeiras-Roubin S, Abu-Assi E, De Ferrari GM; PRAISE study group. Machine learning-based prediction of adverse events following an acute coronary syndrome (PRAISE): a modelling study of pooled datasets. Lancet. 2021 Jan 16;397(10270):199-207. doi: 10.1016/S0140-6736(20)32519-8.
- Rajkomar A, Dean J, Kohane I. Machine Learning in Medicine. N Engl J Med. 2019 Apr 4;380(14):1347-1358. doi: 10.1056/NEJMra1814259. No abstract available.
- Writing Group Members; Mozaffarian D, Benjamin EJ, Go AS, Arnett DK, Blaha MJ, Cushman M, Das SR, de Ferranti S, Despres JP, Fullerton HJ, Howard VJ, Huffman MD, Isasi CR, Jimenez MC, Judd SE, Kissela BM, Lichtman JH, Lisabeth LD, Liu S, Mackey RH, Magid DJ, McGuire DK, Mohler ER 3rd, Moy CS, Muntner P, Mussolino ME, Nasir K, Neumar RW, Nichol G, Palaniappan L, Pandey DK, Reeves MJ, Rodriguez CJ, Rosamond W, Sorlie PD, Stein J, Towfighi A, Turan TN, Virani SS, Woo D, Yeh RW, Turner MB; American Heart Association Statistics Committee; Stroke Statistics Subcommittee. Heart Disease and Stroke Statistics-2016 Update: A Report From the American Heart Association. Circulation. 2016 Jan 26;133(4):e38-360. doi: 10.1161/CIR.0000000000000350. Epub 2015 Dec 16. No abstract available.
- Simonsson M, Wallentin L, Alfredsson J, Erlinge D, Hellstrom Angerud K, Hofmann R, Kellerth T, Lindhagen L, Ravn-Fischer A, Szummer K, Ueda P, Yndigegn T, Jernberg T. Temporal trends in bleeding events in acute myocardial infarction: insights from the SWEDEHEART registry. Eur Heart J. 2020 Feb 14;41(7):833-843. doi: 10.1093/eurheartj/ehz593.
- Valgimigli M, Costa F, Lokhnygina Y, Clare RM, Wallentin L, Moliterno DJ, Armstrong PW, White HD, Held C, Aylward PE, Van de Werf F, Harrington RA, Mahaffey KW, Tricoci P. Trade-off of myocardial infarction vs. bleeding types on mortality after acute coronary syndrome: lessons from the Thrombin Receptor Antagonist for Clinical Event Reduction in Acute Coronary Syndrome (TRACER) randomized trial. Eur Heart J. 2017 Mar 14;38(11):804-810. doi: 10.1093/eurheartj/ehw525.
- Fox KA, Dabbous OH, Goldberg RJ, Pieper KS, Eagle KA, Van de Werf F, Avezum A, Goodman SG, Flather MD, Anderson FA Jr, Granger CB. Prediction of risk of death and myocardial infarction in the six months after presentation with acute coronary syndrome: prospective multinational observational study (GRACE). BMJ. 2006 Nov 25;333(7578):1091. doi: 10.1136/bmj.38985.646481.55. Epub 2006 Oct 10.
- Subherwal S, Bach RG, Chen AY, Gage BF, Rao SV, Newby LK, Wang TY, Gibler WB, Ohman EM, Roe MT, Pollack CV Jr, Peterson ED, Alexander KP. Baseline risk of major bleeding in non-ST-segment-elevation myocardial infarction: the CRUSADE (Can Rapid risk stratification of Unstable angina patients Suppress ADverse outcomes with Early implementation of the ACC/AHA Guidelines) Bleeding Score. Circulation. 2009 Apr 14;119(14):1873-82. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.108.828541. Epub 2009 Mar 30.
- Baber U, Mehran R, Giustino G, Cohen DJ, Henry TD, Sartori S, Ariti C, Litherland C, Dangas G, Gibson CM, Krucoff MW, Moliterno DJ, Kirtane AJ, Stone GW, Colombo A, Chieffo A, Kini AS, Witzenbichler B, Weisz G, Steg PG, Pocock S. Coronary Thrombosis and Major Bleeding After PCI With Drug-Eluting Stents: Risk Scores From PARIS. J Am Coll Cardiol. 2016 May 17;67(19):2224-2234. doi: 10.1016/j.jacc.2016.02.064. Epub 2016 Apr 11.
- Bianco M, D'ascenzo F, Raposeiras Roubin S, Kinnaird T, Peyracchia M, Ariza-Sole A, Cerrato E, Manzano-Fernandez S, Gravinese C, Templin C, Destefanis P, Velicki L, Luciano A, Xanthopoulou I, Rinaldi M, Rognoni A, Varbella F, Boccuzzi G, Omede P, Montabone A, Bernardi A, Taha S, Rossini R, Durante A, Gili S, Magnani G, Autelli M, Grosso A, Blanco PF, Giustetto C, Garay A, Quadri G, Queija BC, Srdanovic I, Paz RC, Fernandez MC, Pousa IM, Gallo D, Morbiducci U, Dominguez-Rodriguez A, Lopez-Cuenca A, Cequier A, Alexopoulos D, Iniguez-Romo A, Pozzi R, Assi EA, Valgimigli M. Comparative external validation of the PRECISE-DAPT and PARIS risk scores in 4424 acute coronary syndrome patients treated with prasugrel or ticagrelor. Int J Cardiol. 2020 Feb 15;301:200-206. doi: 10.1016/j.ijcard.2019.11.132. Epub 2019 Nov 22.
- Choi KH, Song YB, Lee JM, Park TK, Yang JH, Choi JH, Choi SH, Oh JH, Cho DK, Lee JB, Doh JH, Kim SH, Jeong JO, Bae JH, Kim BO, Cho JH, Suh IW, Kim DI, Park HK, Park JS, Choi WG, Lee WS, Gwon HC, Hahn JY. Clinical Usefulness of PRECISE-DAPT Score for Predicting Bleeding Events in Patients With Acute Coronary Syndrome Undergoing Percutaneous Coronary Intervention: An Analysis From the SMART-DATE Randomized Trial. Circ Cardiovasc Interv. 2020 May;13(5):e008530. doi: 10.1161/CIRCINTERVENTIONS.119.008530. Epub 2020 May 1.
- Choi SY, Kim MH, Cho YR, Sung Park J, Min Lee K, Park TH, Yun SC. Performance of PRECISE-DAPT Score for Predicting Bleeding Complication During Dual Antiplatelet Therapy. Circ Cardiovasc Interv. 2018 Dec;11(12):e006837. doi: 10.1161/CIRCINTERVENTIONS.118.006837.
- Yoshida R, Ishii H, Morishima I, Tanaka A, Morita Y, Takagi K, Yoshioka N, Hirayama K, Iwakawa N, Tashiro H, Kojima H, Mitsuda T, Hitora Y, Furusawa K, Tsuboi H, Murohara T. Performance of HAS-BLED, ORBIT, PRECISE-DAPT, and PARIS risk score for predicting long-term bleeding events in patients taking an oral anticoagulant undergoing percutaneous coronary intervention. J Cardiol. 2019 Jun;73(6):479-487. doi: 10.1016/j.jjcc.2018.10.013. Epub 2018 Dec 28.
- Kawashima H, Gao C, Takahashi K, Tomaniak M, Ono M, Hara H, Wang R, Chichareon P, Suryapranata H, Walsh S, Cotton J, Koning R, Rensing B, Wykrzykowska J, de Winter RJ, Garg S, Anderson R, Hamm C, Steg PG, Onuma Y, Serruys PW. Comparative Assessment of Predictive Performance of PRECISE-DAPT, CRUSADE, and ACUITY Scores in Risk Stratifying 30-Day Bleeding Events. Thromb Haemost. 2020 Jul;120(7):1087-1095. doi: 10.1055/s-0040-1712449. Epub 2020 Jun 22.
- Collet JP, Thiele H, Barbato E, Barthelemy O, Bauersachs J, Bhatt DL, Dendale P, Dorobantu M, Edvardsen T, Folliguet T, Gale CP, Gilard M, Jobs A, Juni P, Lambrinou E, Lewis BS, Mehilli J, Meliga E, Merkely B, Mueller C, Roffi M, Rutten FH, Sibbing D, Siontis GCM; ESC Scientific Document Group. 2020 ESC Guidelines for the management of acute coronary syndromes in patients presenting without persistent ST-segment elevation. Eur Heart J. 2021 Apr 7;42(14):1289-1367. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa575. No abstract available.
- Capodanno D, Angiolillo DJ. Tailoring duration of DAPT with risk scores. Lancet. 2017 Mar 11;389(10073):987-989. doi: 10.1016/S0140-6736(17)30591-3. No abstract available.
- Rymer JA, Rao SV. Enhancement of Risk Prediction With Machine Learning: Rise of the Machines. JAMA Netw Open. 2019 Jul 3;2(7):e196823. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.6823. No abstract available.
- Goldstein BA, Navar AM, Carter RE. Moving beyond regression techniques in cardiovascular risk prediction: applying machine learning to address analytic challenges. Eur Heart J. 2017 Jun 14;38(23):1805-1814. doi: 10.1093/eurheartj/ehw302.
- Pencina MJ, D'Agostino RB Sr. Thoroughly modern risk prediction? Sci Transl Med. 2012 Apr 25;4(131):131fs10. doi: 10.1126/scitranslmed.3004127.
- Krittanawong C, Rogers AJ, Johnson KW, Wang Z, Turakhia MP, Halperin JL, Narayan SM. Integration of novel monitoring devices with machine learning technology for scalable cardiovascular management. Nat Rev Cardiol. 2021 Feb;18(2):75-91. doi: 10.1038/s41569-020-00445-9. Epub 2020 Oct 9.
- Gao W, Emaminejad S, Nyein HYY, Challa S, Chen K, Peck A, Fahad HM, Ota H, Shiraki H, Kiriya D, Lien DH, Brooks GA, Davis RW, Javey A. Fully integrated wearable sensor arrays for multiplexed in situ perspiration analysis. Nature. 2016 Jan 28;529(7587):509-514. doi: 10.1038/nature16521.
- Mi SH, Su G, Yang HX, Zhou Y, Tian L, Zhang T, Tao H. Comparison of in-hospital glycemic variability and admission blood glucose in predicting short-term outcomes in non-diabetes patients with ST elevation myocardial infarction underwent percutaneous coronary intervention. Diabetol Metab Syndr. 2017 Mar 21;9:20. doi: 10.1186/s13098-017-0217-1. eCollection 2017.
- Hylek EM, Ko D. Atrial Fibrillation and Fall Risk: What Are the Treatment Implications? J Am Coll Cardiol. 2016 Sep 13;68(11):1179-1180. doi: 10.1016/j.jacc.2016.07.714. No abstract available.
- Liu C, Chen R, Sera F, Vicedo-Cabrera AM, Guo Y, Tong S, Coelho MSZS, Saldiva PHN, Lavigne E, Matus P, Valdes Ortega N, Osorio Garcia S, Pascal M, Stafoggia M, Scortichini M, Hashizume M, Honda Y, Hurtado-Diaz M, Cruz J, Nunes B, Teixeira JP, Kim H, Tobias A, Iniguez C, Forsberg B, Astrom C, Ragettli MS, Guo YL, Chen BY, Bell ML, Wright CY, Scovronick N, Garland RM, Milojevic A, Kysely J, Urban A, Orru H, Indermitte E, Jaakkola JJK, Ryti NRI, Katsouyanni K, Analitis A, Zanobetti A, Schwartz J, Chen J, Wu T, Cohen A, Gasparrini A, Kan H. Ambient Particulate Air Pollution and Daily Mortality in 652 Cities. N Engl J Med. 2019 Aug 22;381(8):705-715. doi: 10.1056/NEJMoa1817364.
Studieavstämningsdatum
Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.
Studera stora datum
Studiestart (Beräknad)
1 juni 2025
Primärt slutförande (Beräknad)
1 februari 2028
Avslutad studie (Beräknad)
1 februari 2028
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
12 maj 2025
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
20 maj 2025
Första postat (Faktisk)
28 maj 2025
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
10 juni 2025
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
4 juni 2025
Senast verifierad
1 juni 2025
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Nyckelord
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
Andra studie-ID-nummer
- ORACLE
- ERC-2023-STG-101117469 (Annan identifierare: European Research Council (ERC))
Plan för individuella deltagardata (IPD)
Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?
NEJ
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Nej
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
Nej
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .