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研究背景:
柏林血管事件长期观察是一项前瞻性队列研究,旨在通过全面调查不同器官表现的高危患者群,改进心血管(CV)疾病进展的预测和跨疾病的机制理解。尽管治疗和预防方面取得了进展,心血管疾病(CVD)仍然是全球死亡和永久残疾的主要原因。心血管事件(CVE),如急性冠脉综合症(ACS)、急性心力衰竭(AHF)或急性中风等,共享多个已知的风险因素,包括2型糖尿病、高血压、脂质紊乱、肥胖和吸烟等。在临床实践中,个体风险因素配置文件用于CVE风险预测算法和预防决策。患有CVE的患者患有再发事件和心血管死亡的高风险。然而,即使遵守当前的护理标准,个体风险也会有很大差异。健康和疾病多个方面之间的相互作用尚未完全理解。相互作用因素包括心血管和慢性心脏代谢共病,行为和社会因素,以及治疗进展对长期预后的影响。此外,CVD是影响多个器官的全身性疾病。器官之间的相互联系对个体疾病进展和结果至关重要。
为了更好地个性化风险分层和更有效的个性化干预,有必要更好地理解系统性因素(如免疫过程、代谢参数或肠道微生物组等)在已确诊CVD患者中的机制作用。表征器官间相互作用长期后果有助于理解疾病进展的个体差异,并改进降低不良CVD结果干预的开发。柏林血管事件的长期观察(BeLOVE)的主要目标是确定和表征高危心血管疾病(CVD)患者中主要不良心血管事件(MACE)的风险因素。次要目标包括与死亡和患者报告的结果相关的特征和标记的识别。此外,BeLOVE旨在促进高风险患者中CVD的跨疾病机制理解,为改进个性化风险管理奠定基础。BeLOVE包括不同原发疾病实体的心血管患者队列,进行广泛的临床、功能和分子表型分析,并收集大量生物样本。它将作为资源,用于在二级预防环境中识别和表征新的风险因素。
研究方法与分析:
将招募8000名成年患者,其中一部分曾经经历急性CV事件(CVE)需要住院治疗,另一部分尽管没有最近经历急性CVE,但属于高CV风险人群。首次研究检查在索引CVE的急性治疗阶段或在被纳入慢性高风险组后进行。随后,将进行深度表型分析,包括患者病史、健康状况和行为、心血管、营养、代谢和人体测量参数,以及与患者相关的结果测量。收集生物标本进行分析,包括“组学”技术(如基因组学、代谢组学、蛋白质组学)。亚队将进行大脑、心脏、肺和肾脏的MRI,以及更全面的代谢、神经和CV检查。将对所有参与者进行长达10年的随访,以评估临床结果,主要是主要不良CVE和患者报告的(以价值为基础的)结果。将使用临床研究的最新方法,以及系统医学和人工智能中的新技术,来识别患者特征、纵向变化和结果之间的关联。
研究结论:
柏林血管事件的长期观察(BeLOVE)的主要目标是确定和表征高危心血管疾病(CVD)患者中主要不良心血管事件(MACE)的风险因素。次要目标包括与死亡和患者报告的结果相关的特征和标记的识别。此外,BeLOVE旨在促进高风险患者中CVD的跨疾病机制理解,为改进个性化风险管理奠定基础。BeLOVE包括不同原发疾病实体的心血管患者队列,进行广泛的临床、功能和分子表型分析,并收集大量生物样本。它将作为资源,用于在二级预防环境中识别和表征新的风险因素。BeLOVE的特点包括:(1)纳入CVE急性期的患者,(2)长期随访,(3)全面深层表型的协调应用,(4)在研究人群中获取临床收集的数据,包括CVE后的患者以及慢性高CVE风险的患者。这种方法将有助于识别风险预测因子和发病机制,为进一步研究和利用系统医学方法开发个性化的二级预防策略提供基础。
原始出处:
Weber JE, Ahmadi M, Boldt LH, Eckardt KU, Edelmann F, Gerhardt H, Grittner U, Haubold K, Hübner N, Kollmus-Heege J, Landmesser U, Leistner DM, Mai K, Müller DN, Nolte CH, Pieske B, Piper SK, Rattan S, Rauch G, Schmidt S, Schmidt-Ott KM, Schönrath K, Schulz-Menger J, Schweizerhof O, Siegerink B, Spranger J, Ramachandran VS, Witzenrath M, Endres M, Pischon T. Protocol of the Berlin Long-term Observation of Vascular Events (BeLOVE): a prospective cohort study with deep phenotyping and long-term follow up of cardiovascular high-risk patients. BMJ Open. 2023 Oct 31;13(10):e076415. doi: 10.1136/bmjopen-2023-076415. PMID: 37907297.
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