心力衰竭 FIND-HF 新型检测的未来创新 (FIND-HF)
2025年3月25日 更新者：Dr Christopher Gale、University of Leeds
从基于人口的全国电子健康记录预测心力衰竭事件：模型开发和验证研究的协议
心力衰竭 (HF) 越来越普遍，并且与发病率、死亡率和医疗保健费用过高有关。
现在可以使用可以改变疾病轨迹并减少临床事件的新药物。
然而，许多心衰病例直到出现更严重的症状时才被发现，通常需要住院治疗。
早期识别和治疗 HF 可以减少对下游医疗保健的影响，但由于 HF 的复杂性和多变过程，预测 HF 发病率具有挑战性。
研究人员将使用常规收集的与医院相关的初级保健数据，并专注于使用人工智能方法来开发和验证事件 HF 的预测模型。
使用初级保健中容易获得的临床因素，研究人员将提供一种方法来识别社区中有 HF 风险的个人，以及 HF 事件何时会发生在有风险的人身上，从而加速研究评估技术改进风险预测，并针对高风险人群采取预防措施和筛查。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
14000
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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West Yorkshire
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Leeds、West Yorkshire、英国、LS2 9JT
- University of Leeds
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
16年 至 120年 (孩子、成人、年长者)
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
研究人群将包括 CPRD-GOLD 中所有符合数据链接条件且在 1998 年 1 月 2 日至 2022 年 2 月 28 日期间至少进行了 1 年随访的可用患者。
感兴趣的结果是首次诊断出 HF，并将使用读取代码（用于 CPRD 患者概况）和 ICD-10 代码（用于 HES 事件）进行识别。
CPRD登记不足一年的患者、首次登记CPRD时年龄未满18周岁、1998年1月2日前确诊心衰患者、不符合数据联动条件的患者被排除在外。
描述
纳入标准：
- 16岁及以上
- 无心力衰竭病史
- 至少一年的跟进
排除标准：
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学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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所有符合条件的患者
使用与二级管理数据相关联的匿名患者级初级保健数据的观察队列； CPRD-GOLD 和 CPRD-AURUM。
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观察性 - 未给予干预
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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开发和验证用于预测新发 HF 风险的方法
大体时间：1998年1月2日至2022年2月28日
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预测因素将使用读取代码（诊断）来识别，所有变量都将被视为潜在的预测因素，并且可能包括：
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1998年1月2日至2022年2月28日
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识别和量化新发 HF 的预测因子的大小
大体时间：1998年1月2日至2022年2月28日
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所提出的模型可以从 EHR 数据中提取信息丰富的风险因素。
具体来说，我们将使用向后消除方法拟合多变量 Cox 比例风险模型，以在每个预测窗口内保留事件 HF 的预测因子。
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1998年1月2日至2022年2月28日
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Chris P Gale、University of Leeds
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2023年4月1日
初级完成 (估计的)
2025年12月1日
研究完成 (估计的)
2025年12月1日
研究注册日期
首次提交
2023年1月31日
首先提交符合 QC 标准的
2023年3月2日
首次发布 (实际的)
2023年3月6日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年3月30日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年3月25日
最后验证
2025年3月1日
更多信息
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