心力衰竭管理的个人决策支持系统 (HeartMan)

背景：

发达国家有 1-2% 的人患有心力衰竭 (HF)，每年给社会造成约 1000 亿美元的损失。 虽然治疗的改进最近减少了因 HF 住院和死亡的人数，但负担仍然很高，预计大约一半的 HF 患者将在五年内死亡，并且 HF 是老年人住院的最常见原因65.

由于目前尚无治愈方法，因此更好地管理 HF 至关重要。 适当的疾病管理不仅可以缓解症状、避免住院或提高生存率，还可能影响患者的健康相关生活质量 (HRQoL)。 欧洲心脏病学会 (ESC) 工作组制定了以证据为基础的 HF 诊断和管理指南，旨在供临床从业者使用。 尽管有这些指南，但注册数据始终显示在临床实践中的吸收不足。 特别值得关注的是运动指南的执行不力，尽管强烈建议 CHF 患者定期进行体育锻炼和结构化锻炼。 尽管如此，在欧洲，CHF 患者心脏康复的参与率普遍低于 20%。 这需要关于如何以个性化方式向患者提供生活方式建议的更具体的建议。

移动医疗 (mHealth) 可能是改善 HF 疾病管理的一项有前途的技术，它包括使用移动设备作为医学实践的支持。 mHealth 已经实施，以提供定期随访和生理监测，以确保安全并检测并发症，以防止随后的医疗保健利用。 此外，它也可能是一种提供教育和支持患者进行自我监测和自我管理的工具。 然而，关于这种方法在 HF 患者中有效性的证据喜忧参半。 几项荟萃分析表明有临床益处，但大型临床试验并未显示对再入院或死亡有任何影响。 然而，最近的 BEAT-HF 试验发现，远程患者管理并没有减少再住院率或死亡率，反而改善了生活质量。

患者报告的结果 (PRO)，例如 HRQoL 或感知的健康状况，已越来越多地被认为是 HF 和一般冠心病患者感兴趣的结果。 PRO 不是死亡率等较硬终点的替代品，而是代表具有较硬终点的独立结果，不一定反映患者如何体验疾病及其症状。 此外，HRQoL 和健康状况已被证明可以预测 HF 患者的临床事件。 这些发现表明，患者对症状恶化的看法带有重要的预后信息，应在评估疾病管理的试验中实施。

在这些类型的有关 mHealth 技术的试验中，很大程度上被忽视的一个方面是开始改变行为和应对 HF 症状所必需的心理方面。 认知行为疗法和正念练习等心理干预已被证明可以成功地改变行为并显着减少心力衰竭患者常见的焦虑、抑郁和症状。 因此，对 mHealth 技术实施心理干预可能会为该工具提供附加值。

HeartMan 项目旨在开发个人健康系统，以帮助 HF 患者管理他们的疾病，最终目标是提高 HRQoL。 在这个系统中，HF 患者的监测不仅关注他们的身体状况，还关注患者的心理状态。 该信息被集成到决策支持系统中，使用该信息来计算基于预测模型、临床护理指南和专家知识的预后信息，并建议最合适的干预措施来改变和管理他们的生活方式。 此外，这些干预措施以适合患者心理状况的方式呈现，以提高对医疗设备的依从性。

学习规划：

HeartMan 是一项概念验证随机对照 1:2 试验 (RCT)，在两个国家（比利时和意大利）的四家医院进行，以比较 HF 患者的常规护理与在标准之上添加个人 mHealth 系统关心。 在六个月内，在意大利招募了 60 名患者，在比利时招募了 60 名患者参与，因此对照组总共有 40 名患者，干预组有 80 名患者。

伦理批准：

本研究已获得两国参与医院伦理委员会的批准，以根特大学医院伦理委员会和列蒂综合医院伦理委员会为中心伦理委员会。 在参加研究之前，从所有参与者那里获得书面知情同意书。 此外，在试验期间使用的 HeartMan 装置已获得比利时联邦药品和健康产品署（FAGG：Federaal Agentschap voor Geneesmiddelen en Gezondheidsproducten）和意大利（AIFA：Agenzia Italiana del Farmaco）的批准。

样本量计算：

样本量计算基于先前 CHIRON 项目 (ref) 的主要结果数据，显示需要 90 名患者显示平均每日清醒心率差异至少每分钟 5.8 次——作为与患者报告相关的基本参数HRQoL - 两组之间具有 90% 的功效。 因此，为了考虑到可能的退出，该试验根据 1:2 随机化方案在两个参与国家中的每一个国家招募了 60 名患者。

统计分析：

主要和次要终点的主要分析基于意向性治疗原则，即包括所有在试验的前 4 周内未退出的分析患者，因为这些患者被替换。 为了评估 HeartMan 干预对不同结果（死亡率和住院除外）的临床效果，对坚持治疗计划至少 50% 的患者进行额外的符合方案分析。 基于这些结果，进行剂量反应分析以验证依从性水平与干预效果之间的关系。

在每次分析之前，检查变量的分布以选择正确的统计测试并识别异常值。 在所有分析中，p 值

通过分析治疗组之间的基线和调查结束数据来评估概念验证试验的效果。 HeartMan 项目的主要终点是自我报告的 HRQoL 改善，使用 T 检验或其非参数变异和卡方检验进行分析，以比较各组之间的特征。 如有必要，可选择多元线性回归方法来调整混杂变量。 为了评估不同组间的干预效果，选择了具有时间*组交互作用的重复测量设计。 二次分析也采用了类似的统计方法。 HeartMan 干预的次要目标是对行为结果、疾病认知和临床结果的影响，这些最终可能对疾病管理和 HRQoL 产生影响。

与对 HRQoL 的影响平行的一个目标是 HeartMan 系统对死亡率和住院联合终点的影响。 通过比较患者特征和在 6 个月试验期间未发生事件的患者和发生事件的患者之间使用 HeartMan 干预来评估该目标。 此外，进行 Kaplan meier 分析以研究无事件生存。

努力获得关于结果测量的完整数据并使用所有获得的信息。 在开始干预后 4 周内提前退出被视为实际退出，并预计将由新的候选人替代。 在试验期间，评估依从性水平，如果发现依从性低（

对于那些最终在后期退出的人，将努力进行研究结束检查，如果这不可行，这些将被视为缺失数据。 在缺失数据的情况下，一些结果测量（例如 心率或血压）可以通过 HeartMan 系统的数据检索，使用最后一次观察结转 (LOCF) 原则。