维生素 D 作为急性心肌梗死后损伤性心脏重塑的新型决定因素 (VINDICATE-MI)

参与者 最近（<72 小时）患有急性心肌梗塞的患者将被邀请参加。 梗塞后即刻是患者及其护理人员特别焦虑的时期之一，该项目是根据患者-公众参与顾问的建议以及在心血管临床研究机构 PPI 小组会议上对该项目进行讨论后设计的。 患者出勤率将保持在最低限度，并尽可能与临床调查相吻合。 鉴于该项目的探索性和主要终点：左心室重塑，排除和纳入标准受到限制，而是更愿意捕捉心肌梗死后心脏功能变化的真实世界实用观点。 从研究维生素 D 改善心脏病发作后这些不利变化的长期计划来看，这一点也很重要。

数据收集、管理和成像协议人口统计和临床变量将记录在定制的数据库中，该数据库还将存储生化信息，包括常规血液样本中测量的维生素 D、PTH 和维生素 D 结合蛋白水平。 我们还将储存 EDTA 血液，用于分析维生素 D 结合蛋白单倍型。 人们认为维生素 D 不会表现出急性期反应，因此在心肌梗塞后水平稳定。 每个参与者都将在急性 ST 抬高心肌梗死后 72 小时内接受全面的床边超声心动图检查，其结果将可用于临床。 欧洲和美国的指南建议对因 STEMI 入院的患者在出院前进行超声心动图检查，因此该扫描不会成为额外的程序。 同意过程将说明扫描具有临床指征，但也将用于研究目的。 因此，这项拟议的研究将为临床服务提供支持。

VINDICATE（为慢性心力衰竭患者补充维生素 D）在 12 个月内检查了重塑和维生素 D。 急性 STEMI 患者的重塑预计会加速（最近一项关于急性补铁的研究比较了基线和三个月时的扫描），事实上，之前的工作描述了 284 名 STEMI 患者重塑的结果和预测因子，使用重复超声心动图在6个月。

完整的常规超声心动图将使用记录在两腔和四腔视图中的灰度和组织多普勒图像进行，必要时使用谐波来改善边界清晰度。 所有图像都将存储在“echopac”数字成像系统中并进行离线分析。 该分析将包括使用实时三维数据和二维双平面圆盘（改进的辛普森法）方法通过追踪不包括乳头肌的心内膜边界来计算 LV 舒张末期和收缩末期容积。 在最终分析中将使用三个测量值的平均值。 R 波处的帧将被视为舒张末期，具有最小 LV 腔的帧将被视为收缩末期。 LV 收缩末期容积指数 (LVESVi) 将计算为 LVESV/体表面积。

统计考虑 研究设计和分析计划是在利兹临床试验研究所首席统计学家 David Cairns 博士的帮助下制定的。

统计分析计划 将收集已知与心肌梗塞后患者的结果相关的临床和技术变量，包括预先存在的左心室功能、贫血、年龄、女性、糖尿病、既往慢性肾病。

左心室容积的变化是结果变化的可靠替代指标。 将分析渐进式重塑的两个可能标志物。 第一个将使用 LVEF 减少 5% 或左心室收缩末期容积指数 (LVESVi) 增加 15% 的截止值，这两个变量在文献中经常用作衡量不良重塑的指标。 还将探讨作为连续变量的 LVESVi 和 LVEF 的变化如何与基线临床数据相关。 在此分析中，我们将遵循 STARD 和 TRIPOD 声明中描述的指南，以产生透明且可重复的证据，这些证据将临床变量与进行性重塑的标志物相关联。

因此，最初的方法是进行单变量关联检验（两个样本 t 检验、单方方差分析和卡方检验）以查看节律预测变量、既往病史（缺血性心脏）之间的关系疾病和糖尿病）、先前存在的左心室功能、心肌梗塞的位置、贫血、年龄、女性、既往慢性肾病和进行性重塑的标志物。 预计所有返回患者中约四分之一 (25%) 将达到 LVEF 降低 >5% 或 LVESVi 变化 >15% 的二元截止值。 然后将进一步开发以构建稳健的多变量预测模型，该模型基于逐步逻辑回归建模程序，使用引导重采样来开发和内部验证模型。 这种方法将需要足够的患者数据来可靠地允许回归模型包括所有潜在相关的临床变量。

样本量预测 假设对于每个正在研究的独立预测因子，需要有 10 个“事件”（LVEF 降低 >5%）。 有 9 个预测变量，允许退出、撤销同意或成像不佳，同时认识到预测变量不太可能相互独立，据保守估计，该研究将需要 90-100 名具有“事件”的受试者'（在本例中为重塑）以稳健地估计模型。 由于保守估计表明大约 25% 的患者将经历重塑，因此将在基线和 6 个月时对 400 名患者进行扫描。

然而，在所有因 STEMI 就诊于利兹的患者中，约有一半来自其他地区，可能不想返回 LTHT 进行超声心动图检查。 因此，据保守估计，大约 800 名患者需要进行扫描才能实现 400 人次随访。 利兹大学每年对大约 1200 名患者进行初级血管成形术（针对 STEMI），因此考虑到周末和拒绝，将有足够的患者在两年内完成入组。

随访和结果记录 指标事件发生后一年、两年和五年的结果数据将使用常规收集的住院和死亡率数据进行收集。