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文摘
介紹個人各人群隊列研究,學習水平的薈萃分析顯示血壓的臂間差異(IAD)與心血管和全因死亡率增加有關。不過,關鍵問題依然存在,如:(1)什麼是IAD的額外貢獻為心血管預後風險估計和全因死亡率?(2)至少截止值為網絡成癮定義風險?(3)有預後價值IAD,做不同的IAD方法測量影響IAD的預後價值?我們的目標是解決這些問題進行個體患者數據(IPD)的薈萃分析。
和分析方法本研究將確定前瞻性群組研究,測量血壓在招聘的雙臂,並邀請作者為這種合作貢獻IPD數據集。所有病人數據收到將組合成一個單一的數據集。使用單程薈萃分析,我們將進行多變量回歸模型比較,目的是開發一種新的心血管風險的評估,包括IAD預後模型。我們將探索風險變化的貢獻IAD在預定義的人口群體(如高血壓藥物,糖尿病患者),建立IAD的下限與額外的心血管風險和評估相關聯的影響不同的IAD方法測量風險預測。
道德和傳播本研究將不包括任何病人可識別的數據。包括數據集已經從他們的讚助商倫理批準和同意。結果將提交給國際會議和發表在同行評議的期刊上,我們有一個全麵的傳播策略與整合病人和公眾參與。
普洛斯彼羅注冊號CRD42015031227。
- 初級護理
- 高血壓
- 缺血性心髒病
- 血管醫學
- 中風藥物
這是一個開放的分布式條依照Creative Commons歸因的條款(4.0)CC許可,允許別人分發,混音,適應和發展這項工作,為商業使用,最初的工作是提供適當的引用。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
來自Altmetric.com的統計
本研究的優點和局限性
這個個人參與者的數據(IPD)薈萃分析彙集了迄今最大的數據集組裝研究協會的臂間血壓與死亡率和發病率的差異。
IPD允許所有可用的數據一致的方法與學習水平薈萃分析無法實現。它最大化的統計能力允許一個完整的勘探預後臂間的差異之間的聯係和比較的結果。
病人和公眾參與是嵌入在這項研究的每一步。
包含來自世界各地的人群將最大化能力概括我們的發現。
我們將有足夠的數據來探索子群和敏感性分析解決問題,不能在個人研究水平或通過聚合薈萃分析回答。
數據收集,包括血壓測量方法,不同群體之間,是一個acknowedged限製數據;這將是在計劃senstivity分析。
介紹
心血管疾病(CVD)是全球死亡的主要原因。升高血壓(BP)是主要的全球早產的發病率和死亡率的危險因素,高血壓心髒病的患病率並不是隨時間下降。1 2控製高因此BP是基本的預防心血管疾病。3預防心血管疾病是由英國質量和成果框架,在BP控製是一個關鍵指標,3和英國石油(BP)測量是一種常見的原因在初級保健谘詢。4雖然在高血壓治療的好處是最大的個人風險最高的估計,5大多數事件發生在那些在低到中等風險。6因此,小說CVD風險的識別標記來完善風險預測和分層處理優先級是很重要的。7 8
收縮壓不同武器(臂間的差別,IAD)是一個風險標記很容易測量的臨床,沒有額外的設備。武器之間的差異可能會導致在英國石油公司解釋和管理不承認錯誤。賣地收縮期IAD在臨床實踐中經常遇到:在社區設置,差異≥10毫米汞柱收縮壓力被認為在11.2% (95% CI: 9.1%至13.6%)的高血壓,糖尿病患者的7.4%(5.8%對9.2%)和3.6%(2.3%到5.0%)。14患病率更高在門診病人和醫院;15因此,問題的發現的重要性IAD頻繁出現。16建議首先檢查BP在雙臂都包含在國際高血壓指南,17-21但不得之後,多數臨床醫生,22日23日包括英國全科醫生,由於缺乏一個清晰的檢測一個IAD的重要性。24日25日
IAD可能導致英國石油公司解釋和錯誤管理不認可時,因此暴露個人通過非最優BP控製可避免的風險。賣地在個人的研究中,收縮壓IADs相關與更高的心血管疾病患病率橫斷麵分析,26日27日外周動脈疾病,28腦血管疾病,28 29糖尿病30 -和高血壓。32 33學習水平薈萃分析,然而,不同意有關協會在高血壓和糖尿病。15日16IADs也獨立與左心室質量,增加有關34動脈硬化30 34 35與糖尿病腎病31日36和視網膜病變。31日最近的數據表明,網絡成癮也可能相關的前瞻性和更大的認知能力下降。37 38
前瞻性,收縮期IADs與心血管和全因死亡率升高,並與心血管疾病。29日31日32 39-46這種聯係的證據來自隊列研究和我們2012年學習水平總體數據的薈萃分析。28因為我們的係統回顧和薈萃分析,一些新的大型隊列研究已經出版,包括糖尿病,患者的心血管疾病風險和一般人群。我們和其他人更新包括這些學習水平分析;47 48然而,這種方法可以得出結論是有限的,因為它結合了研究和不同病人的特征,不同方法的選擇(例如,在選擇的截止值IAD)和不同的分析方法。通過獲取原始個人參與者數據(IPD)從這些軍團,一個一致的方法將所有的數據,首次提供必要的信息和最大化的統計能力允許一個完整的勘探預後收縮期IAD之間的聯係和比較的結果的數量不同基線心血管疾病風險,並允許以標準化的方式調整重要的混雜因素。
本研究將進行IPD薈萃分析解決以下研究問題。
的額外貢獻收縮期IAD預後風險評估心血管致命和非致命事件,和全因死亡率?
通過考慮收縮IAD,心血管風險預測的精度是通過增加相比,僅使用弗雷明漢模型,42 46以類似的方式為踝肱指數所示。49然而,個人研究使用不同的模型調整的其他已知的心血管疾病的風險因素,這限製了我們徹底解決這個問題的能力和獨自學習水平數據。小時與收縮壓IADs軍團更大背景高CVD風險與軍團代表初級保健人群相比,48 50表明收縮期IAD風險預測的預測貢獻隨底層人群心血管疾病的風險。
IAD的截止值,定義了風險和增加IAD,增加風險有關係嗎?
生存差異已經證明了收縮期IADs≥5、10和15毫米汞柱,43個45但沒有一致的關係較高的收縮期IADs和大小時尚未出現。47 48因此,不確定性仍然是適當的收縮截止電平IAD的風險預測。28 41 51需要進一步調查以確定什麼,如果任何,收縮壓或舒張壓IAD截止可以被看作是臨床上重要的。
做不同的IAD方法測量對IAD的預後價值的測量產生影響?
在臨床實踐中,大多數人衡量IAD順序,因為他們隻獲得一個single-cuff BP測量裝置。有一些數據表明同時測量雙臂更加準確,在預後方麵,比連續測量。52 53該項目將評估不同的測量方法是否影響預後的影響網絡成癮,並告知未來建議IAD的測量。
和分析方法
目的和目標
這IPD薈萃分析有以下目標。
承辦一個更新的係統回顧與綜合文獻搜索來確定任何迄今未知的潛在的合格的相關IAD數據集首席調查員,並邀請他們加入合作。搜索將運行和被更新到2017年1月。
標準化和結合IPD的前瞻性觀察性群組測量BP在雙臂病人招募,並收集成年人群的發病率和死亡率的結果。
開發的全因死亡率(在研究)多變量比較模型,心血管疾病死亡率、非致命性心血管疾病事件,致命的和/或非致命性心血管事件的風險,全因死亡率,建立任何額外貢獻收縮期IAD風險預測。我們的目標是使用這些結果通知新的預後模型的發展心血管疾病風險評估,收縮期IAD的考慮。
檢查潛在的單變量和多變量關聯的收縮壓IAD與任何認知功能的變化。
探索任何額外風險貢獻的收縮期IAD預定義的子組基於潛在的健康狀況(即有或沒有現有的心血管疾病,糖尿病或高血壓),當調整主要混雜因素如性別、年齡和種族。
探索的下限級收縮期IAD, IAD的極大增加了風險預測模型,為網絡成癮定義一個臨床上重要的截止值基於預後價值。
進行亞組分析,IAD方法測量順序(即vs同時測量基點)探索不同方法的任何影響網絡成癮的風險預測。
進行橫斷麵分析來描述IAD的流行病學數據集。我們將尋找變化的流行IAD的年齡,性別和種族,我們將描述的風險因素或疾病狀況與IAD的存在有關。這些信息可以通知指導我們應該向誰評估在未來可能出現的網絡成癮。
搜索策略的識別研究
相關電子數據庫(Medline、老Medline、Medline在過程,Embase和CINAHL)將搜索所有文章發表以來各自開始日期可能符合入選標準(見在線附錄:Medline搜索策略)。搜索策略將驗證通過範圍搜索檢查包含所有可能相關的軍團已經被作者。將增強搜索聯係人與作者活躍在該領域,並通過傳播我們的興趣建立心血管介入協作。定期更新搜索將在項目運行。
合格標準研究
研究將有資格獲得包含在IPD數據集是否滿足以下條件。
設計:前瞻性群組研究。
人口:18歲或以上的成人,有或沒有現有的心血管疾病,英國石油公司在招聘雙臂的記錄。英國石油公司一定是用雙臂在同一評估但是基於同時或順序數據集的方法測量將被包括在內。
設置:社區或初級護理組(占不同的醫療係統)在醫院診所設置相關的更廣泛的人群,例如,沒有糖尿病或高血壓人群。選定的二級或三級護理組如腎髒疾病或參加血管疾病診所將被排除在外。
樣本大小:沒有定義最小樣本量。
出版語言和日期:沒有限製。
結果:心血管疾病死亡率和全因死亡率,致命的和非致命的心血管疾病或認知能力下降的措施。
評估
獨立研究選擇將由兩位作者。將解決分歧的討論在可能的情況下,如果做不到這一點從其餘的審查作者將尋求裁決。的質量包括軍團也將評估預後研究中使用質量改進(諷刺)工具。54
數據收集
我們將要求研究的作者提供以下數據(如果可用):
學習水平的描述性數據
設置:社區、初級保健或醫院隊列。
人口:選中時,例如高血壓,或一般。
BP方法測量:監控使用、閱讀的數量,位置(坐或仰臥位)。
英國石油公司和IAD測量方法:順序或同時;任何數據的舍入。
Participant-level描述性的數據
人口信息:年齡、性別、種族、身高和體重(或身體質量指數),占主導地位的手。
partcipants的地理位置。
病史:特別是心血管或外周動脈疾病、腦血管疾病、心律失常(糖尿病或慢性腎病)。
吸煙史。
在基線藥物處方。
單獨為每個手臂基線血壓和心率(或意味著如果個人數據不可用)。
生化測量:血糖、糖化血紅蛋白、道達爾和高密度脂蛋白(HDL)膽固醇(禁食或非),估計腎小球濾過率,肌酸和尿酸。
心血管疾病風險的措施:例如,Framingham分數,Qrisk2得分。55 56
踝肱指數。
任何措施或分數報告不足。
任何基線認知的措施,例如,迷你精神狀態檢查。
最高水平的教育程度。
Participant-level結果數據
我們將尋求以下事件的數量和時間:全因死亡、心血管死亡,非致命性心血管事件,任何認知的評估結果。
數據傳輸和清潔
數據將被轉移與埃克塞特大學的研究團隊標準操作程序覆蓋電子轉移。57
成功傳輸,數據將被導入到Microsoft SQL server作為清潔每學習一套表或表。我們之前要求數據匿名傳輸;這沒有發生,匿名化將發生在備份之前運行(午夜)當天進口防止身份信息進入備份集和需要進一步的行動。表/表設置為每一個研究仍將是單獨的在整個清洗過程中,保持數據完整性之前結合學習水平的數據集,並將版本的曆史可以根據需要進行清洗操作,配合統計學家。
最後,該數據集將被加入到一個實時視圖/統計分析表,最好是通過直接連接的SQL server的統計軟件包,雖然也可以創建靜態導出文件。
訪問數據在清洗的所有階段和分析將限製到特定的員工,並確保通過permissions-dependant用戶登錄,再按照標準操作程序如果導出/轉讓以外的SQL服務器係統是必需的。
統計分析
描述性分析和數據檢查
學習水平研究和病人數據的特點包括IPD研究將詳細總結,並與數據發表在原來的研究發表,如果可用。比較研究和病人特色(可用)不提供數據的隊列研究IPD分析將敘述地評估研究包含偏見。
IAD將計算之間的絕對差收縮壓在左、右手臂。如果英國石油公司提供多個值,將使用的均值觀測。對於每一個研究中,患者的比例意味著IAD和IAD等於或超過三個常見報告的截止值(5、10和15毫米汞柱)將報道。我們將注意研究的數量,包括必要的變量的計算弗雷明漢,55QRisk256從文獻搜索和其他成績出現。如果有必要,我們會協變量標準化,不同個體研究允許公司在研究數據。
個體患者數據的薈萃分析
調查的結果(1)心血管疾病死亡率;(2)時間全因死亡率;和(3)心血管疾病的發病率。所有的分析都將執行這三個結果變量。我們將進行單級和兩級薈萃分析如下;然而,焦點將單程薈萃分析。最初的兩階段模型將使用數據從所有數據集相結合,對所有結果在3、5和10年隨訪截止點,使用學習水平的結果調整基線收縮壓,年齡和性別。這樣的模型將被用於比較的結果相當於單程模型,並估計i²異質性的統計。58 59
單程的模型,我們將隨機選擇一個可用的數據集的子集作為驗證數據集;所選擇的數據集將包括參與者的性別和年齡。60可能考慮到數據集的統計異質性(調查兩階段模型),我們預計使用隨機效應時間事件分析方法。我們的目標是使用隨機效應方法靈活的參數生存模型。61 62替代參數的模型會考慮是否適合這樣的模型數據。最初的一係列模型將研究網絡成癮之間的關係和結果;IAD將包括一個隨機效應(允許在研究不同)在所有的模型,和所有的模型將包括個體固定效應研究。一係列的協變量模型將調查是否其他患者的立場也是結果的重要預測因子,包含IAD的模型。每個單獨的協變量將被調查包含在每個固定效應模型隻有IAD和研究。在進一步的模型中,所有反是將包括在內。任何不具有統計學意義(p < 0.1閾值)將進一步被包括在一個模型中,隻有那些p值< 0.05將包括在模型中。每個non-included協變量將包含單獨確定協變量的改進的模型是否合適。這個過程將使我們能夠開發一個模型,用最大的擬合優度最少的協變量顯著。這個模型將與弗雷明漢協變量的設置(基本協變量;表1)。如果模型包括不同的協變量,我們將比較我們的模型的擬合優度弗雷明漢的模型。我們還將這種方法重複包含的協變量學習水平(設置、測量方法、測量時間序列,地理區域)。Akaike信息標準63年將用於幫助選型。
一係列的模型將被執行使用binarised IAD,截止點從0到20毫米汞柱,用增量1毫米汞柱。64 65協變量的一組之前將使用派生的目的是建立一個分界點,IAD成為一個重要的預測風險。
感興趣的一個進一步的問題是是否有任何微分IAD的影響在不同患者的立場特點,例如,年齡,性別和基線收縮壓。調查可能的微分效應,我們將執行一係列模型,使用該模型包括以前開發的重要預測因子。每個模型將包括指定的協變量及其交互作用與IAD術語,以及其他患者的立場特點。交互將被視為重大的p值< 0.05,和解釋的多個測試,盡管我們承認,電力檢測交互條款將是有限的。我們還將調查網絡成癮的影響隨時間是否包括時間和網絡成癮之間的交互。最後,我們將調查是否有測量方法之間的相互影響的IAD(同時或順序)和IAD將測量方法及其與IAD加入模型包括所有結果的重要預測因子。我們將使用適當的定心的變量在每個研究的交互模型。
缺失的數據
個別參與者的比例缺失的數據將為每一個研究報道,participant-level協變量。基線協變量將包含在造型如果協變量有至少50%的數據出現在至少三個研究。66年歸責participant-level失蹤的基線數據在整個數據集將被執行;歸責模式將個人帳戶。夾雜物的影響估算的數據將被檢查使用固定效應模型隻包括估算協變量(IAD)。分析包括估算數據隻被視為敏感性分析。研究與學習水平失蹤的基線數據的數量(即沒有指定變量的數據收集在研究)將為每個變量被報道。的行動將缺失的數據研究水平將被認為是應該與學習水平的研究缺失的基線數據是實質性的協變量對個人。
模型驗證
最後的模型將驗證使用校準斜率的方法,67年和內外交叉驗證分析。68 69預後模型應該發現任何結果表現不佳,我們將考慮可能的原因表現不佳。它可能適合開發一個模型,該模型隻適用於研究的一個子集,例如,包括從相同的臨床或研究類似的患者群體。
IAD整合到一個預後模型基於Framingham分數
我們的目標是將IAD(如果發現死亡率和發病率的重要預後因素)的弗雷明漢評分係統預測心血管疾病的風險。這個模型會使用整個數據集包括所有開發研究,包括弗雷明漢的協變量。校準斜坡比較在不同的時間點觀察和預期生存概率計算,以一個兩階段分析方法結合在一起。彙集估計從這些模型將被用來比較每個模型的校準。
出版和包容的偏見
我們將進行兩階段分析比較總水平貢獻和無貢獻的數據集的數據來測試選擇偏見。我們將定性評估包含偏見通過比較學習水平數據關鍵變量(如年齡、性別和BP)為軍團滿足入選標準,但沒有獲得同意共享數據,IPD數據集。我們還將檢查是否我們收集的研究可能會影響到使用漏鬥情節和Egger發表偏倚的測試結果為每個變量來確認不對稱。70 71
質量評估
我們將評估個人學習使用俏皮話工具質量。54基於質量的變化,我們將考慮限製模型的高質量研究,使用標準待定。
病人和公眾參與
這個協議的發展有相當大的病人和公眾參與(PPI)輸入。資金之前,綜述了草案通過三個獨立的用戶參與組改善整體清晰,和在特定領域如網絡成癮的研究問題的關注方麵感興趣的用戶。我們召開了兩個先融資公眾研討會提高了人們對參與係統評價和獲得關鍵的項目反饋。這反饋導致一個清晰定義的人口被研究,更清晰的對病人利益和強化我們的用戶傳播計劃。
我們建立了PPI集團,專門為這個項目,將發揮重要的作用在塑造研究,通過參加雙月刊管理會議。組織了對起草協議。我們計劃兩個關鍵車間,確保評審結果及最終用戶的訪問方式。首先,總結寫作研討會與PPI組來實現一個清晰的平實的語言總結和合拍影片傳播計劃針對患者和公眾。第二,我們將召開一個規模更大的公共事件的了解心血管疾病的風險,在這項研究的結果可以在上下文。
道德和傳播
這是一個次要的病人匿名數據的分析。所有數據將被從研究獲得病人已經給他們的同意和批準參加。我們將尋求書麵許可使用從每個個體患者數據研究的首席研究員。我們不會因此不尋求進一步倫理批準。
這項研究將按照優先報道報告係統Reviewand薈萃分析個別參與者的數據項(PRISMA-IPD)聲明。72年結果將會在國際會議和開放獲取文章發表在高影響力雜誌。通過有針對性的簡報,我們將尋求通知權威的國家、歐洲和全球臨床指南的開發人員包括英國高血壓學會、英國國家健康研究所和保健卓越和NHS委員在本地和提供者。我們將會產生一個有針對性的傳播計劃對公眾與項目的PPI組。我們將專門針對當地病人參與團體和有關高血壓的慈善機構。我們還將計劃公共傳播事件的病人,臨床醫生和提供者或委員的主題了解心血管疾病的風險,這些發現將。
INTERPRESS協作將作為一個國際論壇的臨床醫生和研究人員感興趣的IAD,作為未來在這個領域國際研究活動的平台。
討論
結果INTERPRESS IPD薈萃分析將通知臨床醫師的實踐需要管理一個網絡成癮患者。我們的發現將定義人口與小IADs可以放心在這臨床發現,並提供證據來識別那些可能與臨床上重要IADs效益進一步分別從心血管調查或人口層麵通過幹預措施減輕風險的進一步的研究。我們的結果將幫助臨床醫生更準確地告知病人他們未來的風險。患者將受益單獨通過更好的了解任何多餘的CVD風險根據臂間英國石油(BP)的差異。
盡管我們之前發現已經導致了國際臨床指南BP測量,21日28日當前版本的聲明仍主要基於專家意見而不是證據。INTERPRESS將提供重要的新證據表明,未來將直接通知更新的國際指南和臨床實踐和對病人護理的影響。
引用
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腳注
貢獻者首次起草這個協議CEC、結合、RST JLC,然後由所有作者修改和編輯。所有作者都閱讀和回顧了最後的手稿,當時批準的獨立監測組。
資金支持這項工作NIHR研究病人受益計劃,格蘭特沒有:pb - pg - 0215 - 36009。CEC NIHR支持的臨床講師職務獎。作者的觀點是,不一定的NIHR, NHS或衛生部。
相互競爭的利益沒有宣布。
出處和同行評議不是委托;同行評議的倫理和資金審批之前提交。