CN111710425A - 一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,系统及装置 - Google Patents
一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,系统及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111710425A CN111710425A CN202010567984.7A CN202010567984A CN111710425A CN 111710425 A CN111710425 A CN 111710425A CN 202010567984 A CN202010567984 A CN 202010567984A CN 111710425 A CN111710425 A CN 111710425A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- patient
- risk
- risk factor
- immune checkpoint
- data index
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 229940076838 Immune checkpoint inhibitor Drugs 0.000 title claims abstract description 60
- 102000037984 Inhibitory immune checkpoint proteins Human genes 0.000 title claims abstract description 60
- 108091008026 Inhibitory immune checkpoint proteins Proteins 0.000 title claims abstract description 60
- 239000012274 immune-checkpoint protein inhibitor Substances 0.000 title claims abstract description 60
- 206010048610 Cardiotoxicity Diseases 0.000 title claims abstract description 50
- 231100000259 cardiotoxicity Toxicity 0.000 title claims abstract description 50
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims abstract description 45
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims abstract description 38
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 claims abstract description 16
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 claims description 24
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 17
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 claims description 16
- 102000004903 Troponin Human genes 0.000 claims description 15
- 108090001027 Troponin Proteins 0.000 claims description 15
- 108020001621 Natriuretic Peptide Proteins 0.000 claims description 14
- 102000004571 Natriuretic peptide Human genes 0.000 claims description 14
- 239000000692 natriuretic peptide Substances 0.000 claims description 14
- 239000003154 D dimer Substances 0.000 claims description 13
- 208000000059 Dyspnea Diseases 0.000 claims description 12
- 206010013975 Dyspnoeas Diseases 0.000 claims description 12
- 102400001263 NT-proBNP Human genes 0.000 claims description 12
- 108010008064 pro-brain natriuretic peptide (1-76) Proteins 0.000 claims description 12
- 206010030113 Oedema Diseases 0.000 claims description 11
- 238000003759 clinical diagnosis Methods 0.000 claims description 11
- 229940045799 anthracyclines and related substance Drugs 0.000 claims description 10
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims description 10
- 101800000407 Brain natriuretic peptide 32 Proteins 0.000 claims description 9
- 238000009169 immunotherapy Methods 0.000 claims description 9
- 102100026893 Troponin T, cardiac muscle Human genes 0.000 claims description 8
- 101710165323 Troponin T, cardiac muscle Proteins 0.000 claims description 8
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000002137 anti-vascular effect Effects 0.000 claims description 8
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 8
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 8
- 210000003141 lower extremity Anatomy 0.000 claims description 7
- 206010008469 Chest discomfort Diseases 0.000 claims description 6
- 230000035487 diastolic blood pressure Effects 0.000 claims description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 6
- 230000035488 systolic blood pressure Effects 0.000 claims description 6
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 claims description 5
- 101150029707 ERBB2 gene Proteins 0.000 claims description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 4
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 2
- 241001116500 Taxus Species 0.000 claims 2
- 230000007681 cardiovascular toxicity Effects 0.000 claims 1
- 239000000539 dimer Substances 0.000 claims 1
- 208000014987 limb edema Diseases 0.000 claims 1
- 230000007211 cardiovascular event Effects 0.000 abstract description 14
- 230000002411 adverse Effects 0.000 abstract description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 2
- 230000001934 delay Effects 0.000 abstract 1
- 108010052295 fibrin fragment D Proteins 0.000 description 11
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 description 9
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 8
- 229940123237 Taxane Drugs 0.000 description 6
- DKPFODGZWDEEBT-QFIAKTPHSA-N taxane Chemical class C([C@]1(C)CCC[C@@H](C)[C@H]1C1)C[C@H]2[C@H](C)CC[C@@H]1C2(C)C DKPFODGZWDEEBT-QFIAKTPHSA-N 0.000 description 6
- 206010019280 Heart failures Diseases 0.000 description 5
- 208000013220 shortness of breath Diseases 0.000 description 5
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 3
- 238000002512 chemotherapy Methods 0.000 description 3
- 229940044683 chemotherapy drug Drugs 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 3
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 description 3
- 206010003658 Atrial Fibrillation Diseases 0.000 description 2
- AOJJSUZBOXZQNB-TZSSRYMLSA-N Doxorubicin Chemical compound O([C@H]1C[C@@](O)(CC=2C(O)=C3C(=O)C=4C=CC=C(C=4C(=O)C3=C(O)C=21)OC)C(=O)CO)[C@H]1C[C@H](N)[C@H](O)[C@H](C)O1 AOJJSUZBOXZQNB-TZSSRYMLSA-N 0.000 description 2
- 206010049694 Left Ventricular Dysfunction Diseases 0.000 description 2
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 229930012538 Paclitaxel Natural products 0.000 description 2
- 208000010378 Pulmonary Embolism Diseases 0.000 description 2
- 239000002246 antineoplastic agent Substances 0.000 description 2
- 206010003119 arrhythmia Diseases 0.000 description 2
- 230000006793 arrhythmia Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 208000006218 bradycardia Diseases 0.000 description 2
- 230000036471 bradycardia Effects 0.000 description 2
- 238000013184 cardiac magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 230000002526 effect on cardiovascular system Effects 0.000 description 2
- 230000008676 import Effects 0.000 description 2
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 229960001592 paclitaxel Drugs 0.000 description 2
- RCINICONZNJXQF-MZXODVADSA-N taxol Chemical compound O([C@@H]1[C@@]2(C[C@@H](C(C)=C(C2(C)C)[C@H](C([C@]2(C)[C@@H](O)C[C@H]3OC[C@]3([C@H]21)OC(C)=O)=O)OC(=O)C)OC(=O)[C@H](O)[C@@H](NC(=O)C=1C=CC=CC=1)C=1C=CC=CC=1)O)C(=O)C1=CC=CC=C1 RCINICONZNJXQF-MZXODVADSA-N 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 2
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 2
- 208000003663 ventricular fibrillation Diseases 0.000 description 2
- AOJJSUZBOXZQNB-VTZDEGQISA-N 4'-epidoxorubicin Chemical compound O([C@H]1C[C@@](O)(CC=2C(O)=C3C(=O)C=4C=CC=C(C=4C(=O)C3=C(O)C=21)OC)C(=O)CO)[C@H]1C[C@H](N)[C@@H](O)[C@H](C)O1 AOJJSUZBOXZQNB-VTZDEGQISA-N 0.000 description 1
- YUDPTGPSBJVHCN-DZQJYWQESA-N 4-methylumbelliferyl beta-D-galactoside Chemical compound C1=CC=2C(C)=CC(=O)OC=2C=C1O[C@@H]1O[C@H](CO)[C@H](O)[C@H](O)[C@H]1O YUDPTGPSBJVHCN-DZQJYWQESA-N 0.000 description 1
- 206010067484 Adverse reaction Diseases 0.000 description 1
- 206010003671 Atrioventricular Block Diseases 0.000 description 1
- 206010005746 Blood pressure fluctuation Diseases 0.000 description 1
- 102000008203 CTLA-4 Antigen Human genes 0.000 description 1
- 108010021064 CTLA-4 Antigen Proteins 0.000 description 1
- 229940045513 CTLA4 antagonist Drugs 0.000 description 1
- 208000031229 Cardiomyopathies Diseases 0.000 description 1
- HTIJFSOGRVMCQR-UHFFFAOYSA-N Epirubicin Natural products COc1cccc2C(=O)c3c(O)c4CC(O)(CC(OC5CC(N)C(=O)C(C)O5)c4c(O)c3C(=O)c12)C(=O)CO HTIJFSOGRVMCQR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000010271 Heart Block Diseases 0.000 description 1
- 206010024119 Left ventricular failure Diseases 0.000 description 1
- 208000009525 Myocarditis Diseases 0.000 description 1
- 208000005228 Pericardial Effusion Diseases 0.000 description 1
- 208000025584 Pericardial disease Diseases 0.000 description 1
- 206010071436 Systolic dysfunction Diseases 0.000 description 1
- 210000001744 T-lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 208000007536 Thrombosis Diseases 0.000 description 1
- 230000006838 adverse reaction Effects 0.000 description 1
- 229940100198 alkylating agent Drugs 0.000 description 1
- 239000002168 alkylating agent Substances 0.000 description 1
- 229940043275 anti-HER2 drug Drugs 0.000 description 1
- 229940041181 antineoplastic drug Drugs 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 description 1
- 229940044533 cyclin-dependent kinase 4/6 inhibitor Drugs 0.000 description 1
- 239000012643 cyclin-dependent kinase 4/6 inhibitor Substances 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 229960004679 doxorubicin Drugs 0.000 description 1
- 230000004064 dysfunction Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 229960001904 epirubicin Drugs 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 210000002064 heart cell Anatomy 0.000 description 1
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 1
- 230000006058 immune tolerance Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000003112 inhibitor Substances 0.000 description 1
- 230000003907 kidney function Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 1
- 238000011275 oncology therapy Methods 0.000 description 1
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 1
- 208000008494 pericarditis Diseases 0.000 description 1
- 229960002087 pertuzumab Drugs 0.000 description 1
- 230000002028 premature Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 201000005665 thrombophilia Diseases 0.000 description 1
- 231100000419 toxicity Toxicity 0.000 description 1
- 230000001988 toxicity Effects 0.000 description 1
- 229960000575 trastuzumab Drugs 0.000 description 1
- 210000004881 tumor cell Anatomy 0.000 description 1
- 206010047302 ventricular tachycardia Diseases 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pathology (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
本发明提供一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法,系统及存储装置,针对肿瘤科及外科医生对心血管疾病并发症的发生风险尚不明确,容易忽略CVD的早期临床表现,进而延误治疗导致不良临床事件发生的情况,采用风险评估计算方协助非心脏科医生评估心血管事件的风险,可以帮助非心脏科医生在早期快速地识别高危人群,并转心脏专科寻求专业治疗建议,有助于减少心血管事件的发生,并降低事件发生的严重程度。
Description
技术领域
本发明涉及心血管疾病诊断技术领域,具体涉及一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法,装置及设备。
背景技术
心血管疾病(Cardiovascular disease,CVD)之前被认为是威胁人类健康的常见疾病及主要死亡原因。虽然心脏病学和肿瘤学通常被认为是独立的学科,许多抗肿瘤药物引起的心脏毒性已被广泛研究,且已有专门的指南针对这类问题做了明确的推荐。然而,有关免疫疗法的心脏毒性却鲜有报道,且未引起足够的重视。随着免疫检查点抑制剂类药物的不断应用,其引起的心脏毒性也越来越常见。
免疫检查点抑制剂引发心脏毒性的机制尚不明确,根据已有的研究,免疫检查点抑制剂至少可以通过CTLA-4、PD-1通路介导的心脏免疫耐受遭到破坏。此外,T小细胞增多在攻击肿瘤细胞的同时,也会攻击心脏。
目前接受免疫检查点抑制剂治疗的患者在治疗过程中出现心血管事件主要寻求心内科会诊,并且易漏诊低危患者。而临床上现缺乏对接受免疫检查点抑制剂治疗的患者心血管实践风险的简明预测评分系统,亦缺乏对接受免疫检查点抑制剂治疗的患者实际心血管风险程度的科学认识。
发明内容
本发明的目的是提供一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,系统及装置,总结免疫检查点抑制剂心血管事件的高危因素,根据不同危险因素对心血管事件的影响以分配权重,完成对免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估。
为了达到上述目的,本发明一方面提供一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法,包括:
获取在病情评估的界面上输入的免疫检查点抑制剂患者的诊疗信息,根据诊疗信息提取用以评估心脏毒性的风险因子;
设定用以衡量所述风险因子的数据指标;
根据所述风险因子及其数据指标建立用以评估免疫检查点抑制剂患者心脏毒性的风险评估模型;
所述风险评估模型统计风险因子的数据指标以计算免疫检查点抑制剂患者的风险评估值,根据所述风险评估值获取相对应的临床诊断结论。
进一步的,在所述风险评估模型的建立过程中,还包括:
根据不同的风险因子设定数据指标的权重,根据不同权重的数据指标计算患者的风险评估值。
所述风险因子包括患者的既往接受蒽环类治疗、既往纵隔/左侧胸部放疗病史、合并基础心血管疾病、既往或联合抗血管或紫杉类或其他免疫治疗或抗HER2治疗、新发胸闷、气促、呼吸困难史、新发下肢浮肿或原有浮肿加重、新发血压变化、肌钙蛋白升高、利钠肽升高、D二聚体升高、心电图和心超。
如既往接受蒽环类治疗,其风险因子的数据指标为1;
如患者既往纵隔/左侧胸部放疗病史,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往或联合抗血管史治疗,其风险因子的数据指标为1;
如患者既往或联合紫杉类治疗,其风险因子的数据指标为1;
如患者既往或联合其他免疫治疗,其风险因子的数据指标为1;
如患者既往或联合Her2治疗,其风险因子的数据指标为1。
如患者有合并基础心血管疾病史,其风险因子的数据指标为1;
如患者既往纵隔/左侧胸部放疗病史,其风险因子的数据指标为1;
如患者的新发血压变化收缩压>140mmHg和/或舒张压>90mmHg,其风险因子的数据指标为2;
如患者的肌钙蛋白升高(cTnT/I)为基线升高,其风险因子的数据指标为2;
如患者的肌钙蛋白升高(cTnT/I)为进行性升高,其风险因子的数据指标为3;
如患者的利钠肽(BNP/NT-proBNP)为基线升高,其风险因子的数据指标为1;
如患者的利钠肽(BNP/NT-proBNP)为进行性升高,其风险因子的数据指标为2;
如患者的D二聚体为基线升高,其风险因子的数据指标为1;
如患者的D二聚体为进行性升高,其风险因子的数据指标为2。
如患者的心电图出现异常,其风险因子的数据指标为为2;
如患者的心超出现异常,其风险因子的数据指标为2;
如患者的心超LVEF<50%或LVEF较基线下降超过10%,其风险因子的数据指标为3;
进一步的,所述评估模型输出的临床诊断结论包括:
A级,低危风险,继续治疗;
B级,中危风险,治疗期间密切监测;
C级,高危风险,停止治疗,建议心内科就诊。
另一方面,本发明还提供一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估系统,包括:
第一模块,用以获取在病情评估的界面上输入的免疫检查点抑制剂患者的诊疗信息,根据诊疗信息提取用以评估心脏毒性的风险因子;
第二模块,用以设定用以衡量所述风险因子的数据指标;
第三模块,用以根据所述风险因子及其数据指标建立用以评估免疫检查点抑制剂患者心脏毒性的风险评估模型;
第四模块,用以所述风险评估模型统计风险因子的数据指标以计算免疫检查点抑制剂患者的风险评估值,根据所述风险评估值获取相对应的临床诊断结论。
另一方面,本发明还提供一种存储装置,所述存储介质存储有多条指令,所述指令适于处理器进大于行加载,以执行权利要求1至10任一项所述的免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法中的步骤。
本发明提供一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法,系统及存储装置,针对肿瘤科及乳腺外科医生对心血管疾病并发症的发生风险尚不明确,容易忽略CVD的早期临床表现,进而延误治疗导致不良临床事件发生的情况,采用风险评估计算方协助非心脏科医生评估心血管事件的风险,可以帮助非心脏科医生在早期快速地识别高危人群,并转心脏专科寻求专业治疗建议,有助于减少心血管事件的发生,并降低事件发生的严重程度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法的方法流程图。
图2是本发明一个实施例的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估系统的系统框架图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。、
在以下的描述中,涉及到“一些实施例”,其描述了所有可能实施例的子集,但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集,并且可以在不冲突的情况下相互结合。
如果申请文件中出现“第一/第二”的类似描述则增加以下的说明,在以下的描述中,所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象,不代表针对对象的特定排序,可以理解地,“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序,以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的,不是旨在限制本申请。
本发明提供一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法,系统及存储装置,针对肿瘤科及乳腺外科医生对心血管疾病并发症的发生风险尚不明确,容易忽略CVD的早期临床表现,进而延误治疗导致不良临床事件发生的情况,采用风险评估计算方法协助非心脏科医生评估心血管事件的风险,通过可以帮助非心脏科医生早期、快速识别高危人群,并转心脏专科寻求专业治疗建议,有助于减少心血管事件的发生,降低发生的严重程度。
在一个具体实施例中,为了便于医护人员在工作时使用,本发明采用手机作为运行本发明方法的电子设备,该电子设备包括:处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器。其中,存储器所存储的可执行指令被配置为用以运行本发明免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法的微信小程序,该微信小程序可与其他终端、服务器或其它形态的设备进行数据通信,以完成后台的程序计算。
下面参照附图描述根据本发明实施例提出的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,系统和存储装置,首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法。
图1是本发明一个实施例的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法的方法流程图。如图1所示,该评价方法包括以下步骤:
S1,获取在病情评估的界面上输入的免疫检查点抑制剂患者的诊疗信息,根据诊疗信息提取用以评估心脏毒性的风险因子。
S2,设定用以衡量所述风险因子的数据指标。
S3,根据风险因子及其数据指标建立用以评估免疫检查点抑制剂患者心脏毒性的风险评估模型。
S4,风险评估模型统计风险因子的数据指标以计算免疫检查点抑制剂患者的风险评估值,根据所述风险评估值获取相对应的临床诊断结论。
具体的,在步骤S1中免疫检查点抑制剂患者的治疗信息包括患者个人信息、病例、心血管事件、放疗史、化疗史、化验结果、心电图和心超等。治疗信息的输入方式可通过手写输入、OCR方式、多源数据导入、网络传输等方式实现。
在本发明的一个实施例中,在获取诊疗信息后,需从中提取用以评估心脏毒性的风险因子。风险因子是总结评价免疫检查点抑制剂心血管事件的高危因素,包括:包括患者的既往接受蒽环类治疗、既往纵隔/左侧胸部放疗病史、合并基础心血管疾病、既往或联合抗血管或紫杉类或其他免疫治疗或抗HER2治疗、新发胸闷、气促、呼吸困难史、新发下肢浮肿或原有浮肿加重、新发血压变化、肌钙蛋白升高、利钠肽升高、D二聚体升高、心电图和心超。
蒽环类药物包括阿霉素、表阿霉素等,可导致左心室功能障碍、心衰、心肌炎、心包炎、房颤、室速、室颤等潜在风险。
紫杉醇类药物会导致心动过缓、心传导阻滞、心室异位搏动。
抗Her2治疗的药物包括曲妥珠单抗、帕妥珠单抗,可能导致左心功能不全和心衰。
合并基础心血管疾病的免疫检查点抑制剂患者在治疗过程中更容易出现不良心血管事件。
放疗史,放射治疗增加冠心病、心肌病、瓣膜病、心包疾病及心律失常的风险。其中,左乳放疗的风险性更高。
新发胸闷、气促、呼吸困难,心脏病的常见临床表现包括胸闷、气促、呼吸困难等,出现上述症状通常表明患者存在心功能不全、心包积液、肺栓塞等情况。
新发下肢浮肿或原有浮肿加重,新发下肢浮肿或原有浮肿加重需要除外心功能不全等情况,当出现不对称下肢水肿时需要高度警惕下肢血管血栓形成。
新发血压变化,化疗药物会导致血压波动,当血压超过正常范围:收缩压>140mmHg或<90mmHg,和/或舒张压>90mmHg(糖尿病患者收缩压>130mmHg和/或舒张压>80mmHg),需要考虑化药药物的不良反应。
肌钙蛋白升高,在高剂量化疗后3天内肌钙蛋白升高已被证明可预测LVEF的降低。肌钙蛋白对治疗期间和治疗后即刻是否发生心脏毒性具有极好的阴性预测价值。
利钠肽升高,关于NT-proBNP在免疫检查点抑制剂心脏毒性诊断和预后中的作用,目前缺乏共识。部分研究表明NT-proBNP可以预测免疫检查点抑制剂患者的心脏毒性;另一些研究表明,BNP在检测无症状左室收缩功能障碍具有独特的优势。一项研究显示NT-proBNP在检测亚临床左室功能障碍方面优于肌钙蛋白;另一项研究显示NT-proBNP可以预测1年的死亡率。但利钠肽升高的同时,需要除外个体差异、随年龄、体重、肾功能和BMI的变化,在解释数据的时候需要谨慎考虑上述因素的干扰。
D-二聚体升高,肿瘤患者处于高凝状态,当D-二聚体升高需要除外是否合并肺栓塞、下肢血栓形成等情况,该指标敏感性高、特异度低。
心电图变化,蒽环类药物、烷化剂等会导致房颤、室早,甚至室颤。紫杉醇类药物易并发传导阻滞、心动过缓等并发症。周期蛋白依赖性激酶4/6抑制剂会出现QTc延长等心脏毒性。当心电图检查检测到新发心律失常,需要考虑出现化疗药物相关毒副作用,应尽早干预。
心超,免疫检查点抑制剂的治疗药物容易导致心功能不全的发生。心超是明确心脏是否存在结构和功能异常的重要检测手段,当心超出现左室射血分数保留(45%≤LVEF<55%)或降低(LVEF<45%),表明患者出现心功能不全。
近年来,心脏MRI在检测与癌症治疗相关的心脏毒性中的作用已被研究。除了检测早期亚临床LVEF下降,心脏MRI及MUGA也可检测到心脏结构的细微变化,来帮助明确LVEF异常的具体原因。因此,可以检测癌症治疗相关的毒性作用;但临床工作中受检查费用和有限供应的限制。
在步骤S2中,设定用以衡量所述风险因子的数据指标,所述数据指标可在模型中根据不同的风险因子设定数据指标的权重,以调整模型计算的准确度。
在一个具体的实施例中,根据不同的必选的风险因子设定数据指标,包括:
如既往接受蒽环类治疗,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往纵隔/左侧胸部放疗病史,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往或联合抗血管史治疗,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往或联合紫杉类治疗,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往或联合其他免疫治疗,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往或联合Her2治疗,其风险因子的数据指标为1。
如患者有合并基础心血管疾病史,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往纵隔/左侧胸部放疗病史,其风险因子的数据指标为1。
如患者的新发血压变化收缩压>140mmHg和/或舒张压>90mmHg,其风险因子的数据指标为2。
如患者的肌钙蛋白升高(cTnT/I)为基线升高,其风险因子的数据指标为2。
如患者的肌钙蛋白升高(cTnT/I)为进行性升高,其风险因子的数据指标为3。
如患者的利钠肽(BNP/NT-proBNP)为基线升高,其风险因子的数据指标为1。
如患者的利钠肽(BNP/NT-proBNP)为进行性升高,其风险因子的数据指标为2。
如患者的D二聚体为基线升高,其风险因子的数据指标为1。
如患者的D二聚体为进行性升高,其风险因子的数据指标为2。
如患者的心电图出现异常,其风险因子的数据指标为2。
如患者的心超出现异常,其风险因子的数据指标为2。
如患者的心超LVEF<50%或LVEF较基线下降超过10%,其风险因子的数据指标为3。
在步骤S3中,根据上述风险因子及其数据指标建立用以评估免疫检查点抑制剂患者心脏毒性的风险评估模型。
该风险评估模型的风险因子和数据指标可用下表进行表述。
在步骤S4中,风险评估模型统计风险因子的数据指标以计算免疫检查点抑制剂患者的风险评估值,根据所述风险评估值获取相对应的临床诊断结论。例如,当风险评估值超过设定阈值时,则输出该阈值相关联的临床诊断结论以完成对患者的诊断。
在一个具体的实施例中,评估模型输出的临床诊断结论可包括:
A级(0-4分),低危风险,继续治疗;
B级(5-8分),中危风险,治疗期间密切监测;
C级(≥9分),高危风险,停止治疗,建议心内科就诊。
图2是本发明一个实施例的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估系统的系统框架图,如图2所示,本发明一个实施例的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估系统,包括:
第一模块1,用以获取在病情评估的界面上输入的免疫检查点抑制剂患者的诊疗信息,根据诊疗信息提取用以评估心脏毒性的风险因子;
第二模块2,用以设定用以衡量所述风险因子的数据指标;
第三模块3,用以根据所述风险因子及其数据指标建立用以评估免疫检查点抑制剂患者心脏毒性的风险评估模型;
第四模块4,用以所述风险评估模型统计风险因子的数据指标以计算免疫检查点抑制剂患者的风险评估值,根据所述风险评估值获取相对应的临床诊断结论。
具体的,第一模块1获取的治疗信息包括患者个人信息、病例、心血管事件、放疗史、化疗史、化验结果、心电图和心超等。第一模块1通过手写输入、OCR方式、多源数据导入、网络传输等方式实现治疗信息的输入。
在本发明的一个实施例中,第一模块1在获取诊疗信息后,需从中提取用以评估心脏毒性的风险因子。风险因子是总结评价免疫检查点抑制剂心血管事件的高危因素,包括:包括患者的既往接受蒽环类治疗、既往纵隔/左侧胸部放疗病史、合并基础心血管疾病、既往或联合抗血管或紫杉类或其他免疫治疗或抗HER2治疗、新发胸闷、气促、呼吸困难史、新发下肢浮肿或原有浮肿加重、新发血压变化、肌钙蛋白升高、利钠肽升高、D二聚体升高、心电图和心超。
设定用以衡量所述风险因子的数据指标,所述数据指标可在模型中根据不同的风险因子设定数据指标的权重,以调整模型计算的准确度。
在一个具体的实施例中,第二模块2根据不同的必选的风险因子设定数据指标,包括:
如既往接受蒽环类治疗,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往纵隔/左侧胸部放疗病史,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往或联合抗血管史治疗,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往或联合紫杉类治疗,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往或联合其他免疫治疗,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往或联合Her2治疗,其风险因子的数据指标为1。
如患者有合并基础心血管疾病史,其风险因子的数据指标为1。
如患者既往纵隔/左侧胸部放疗病史,其风险因子的数据指标为1。
如患者的新发血压变化收缩压>140mmHg和/或舒张压>90mmHg,其风险因子的数据指标为2。
如患者的肌钙蛋白升高(cTnT/I)为基线升高,其风险因子的数据指标为2。
如患者的肌钙蛋白升高(cTnT/I)为进行性升高,其风险因子的数据指标为3。
如患者的利钠肽(BNP/NT-proBNP)为基线升高,其风险因子的数据指标为1。
如患者的利钠肽(BNP/NT-proBNP)为进行性升高,其风险因子的数据指标为2。
如患者的D二聚体为基线升高,其风险因子的数据指标为1。
如患者的D二聚体为进行性升高,其风险因子的数据指标为2。
如患者的心电图出现异常,其风险因子的数据指标为2。
如患者的心超出现异常,其风险因子的数据指标为2。
如患者的心超LVEF<50%或LVEF较基线下降超过10%,其风险因子的数据指标为3。
在一个具体的实施例中,第三模块3根据上述风险因子及其数据指标建立用以评估免疫检查点抑制剂患者心脏毒性的风险评估模型。
该风险评估模型的风险因子和数据指标可用下表进行表述。
在一个具体的实施例中,第四模块4输出的临床诊断结论可包括:
A级(0-4分),低危风险,继续治疗;
B级(5-8分),中危风险,治疗期间密切监测;
C级(≥9分),高危风险,停止治疗,建议心内科就诊。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,其特征在于,包括:
获取在病情评估的界面上输入的免疫检查点抑制剂患者的诊疗信息,根据诊疗信息提取用以评估心脏毒性的风险因子;
设定用以衡量所述风险因子的数据指标;
根据所述风险因子及其数据指标建立用以评估免疫检查点抑制剂患者心脏毒性的风险评估模型;
所述风险评估模型统计风险因子的数据指标以计算免疫检查点抑制剂患者的风险评估值,根据所述风险评估值获取相对应的临床诊断结论。
2.如权利要求1所述的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,其特征在于,在所述风险评估模型的建立过程中,还包括:
根据不同的风险因子设定数据指标的权重,根据不同权重的数据指标计算患者的风险评估值。
3.如权利要求1或2所述的任一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,其特征在于,所述风险因子包括患者的既往接受蒽环类治疗、既往纵隔/左侧胸部放疗病史、合并基础心血管疾病、既往或联合抗血管或紫杉类或其他免疫治疗或抗HER2治疗、新发胸闷、气促、呼吸困难史、新发下肢浮肿或原有浮肿加重、新发血压变化、肌钙蛋白升高、利钠肽升高、D二聚体升高、心电图和心超。
4.如权利要求3所述的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,其特征在于,如既往接受蒽环类治疗,其风险因子的数据指标为1;
如患者既往纵隔/左侧胸部放疗病史,其风险因子的数据指标为1。
5.如权利要求3所述的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法,其特征在于,
如患者既往或联合抗血管史治疗,其风险因子的数据指标为1;
如患者既往或联合紫杉类治疗,其风险因子的数据指标为1;
如患者既往或联合其他免疫治疗,其风险因子的数据指标为1;
如患者既往或联合Her2治疗,其风险因子的数据指标为1。
6.如权利要求3所述的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,其特征在于,
如患者有合并基础心血管疾病史,其风险因子的数据指标为1;
如患者既往纵隔/左侧胸部放疗病史,其风险因子的数据指标为1。
7.如权利要求3所述的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,其特征在于,
如患者的新发血压变化收缩压>140mmHg和/或舒张压>90mmHg,其风险因子的数据指标为2。
8.如权利要求3所述的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,其特征在于,
如患者的肌钙蛋白升高(cTnT/I)为基线升高,其风险因子的数据指标为2;
如患者的肌钙蛋白升高(cTnT/I)为进行性升高,其风险因子的数据指标为3;
如患者的利钠肽(BNP/NT-proBNP)为基线升高,其风险因子的数据指标为1;
如患者的利钠肽(BNP/NT-proBNP)为进行性升高,其风险因子的数据指标为2;
如患者的D二聚体为基线升高,其风险因子的数据指标为1;
如患者的D二聚体为进行性升高,其风险因子的数据指标为2。
9.如权利要求3所述的一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,其特征在于,
如患者的心电图出现异常,其风险因子的数据指标为2;
如患者的心超出现异常,其风险因子的数据指标为2;
如患者的心超LVEF<50%或LVEF较基线下降超过10%,其风险因子的数据指标为3。
10.如权利要求1或2所述的任一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,其特征在于,所述评估模型输出的临床诊断结论包括:
A级,低危风险,继续治疗;
B级,中危风险,治疗期间密切监测;
C级,高危风险,停止治疗,建议心内科就诊。
11.一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估系统,其特征在于,包括:
第一模块,用以获取在病情评估的界面上输入的免疫检查点抑制剂患者的诊疗信息,根据诊疗信息提取用以评估心脏毒性的风险因子;
第二模块,用以设定用以衡量所述风险因子的数据指标;
第三模块,用以根据所述风险因子及其数据指标建立用以评估免疫检查点抑制剂患者心脏毒性的风险评估模型;
第四模块,用以所述风险评估模型统计风险因子的数据指标以计算免疫检查点抑制剂患者的风险评估值,根据所述风险评估值获取相对应的临床诊断结论。
12.一种存储装置,其特征在于,所述存储介质存储有多条指令,所述指令适于处理器进大于行加载,以执行权利要求1至10任一项所述的免疫检查点抑制剂心脏毒性的评估方法中的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010567984.7A CN111710425A (zh) | 2020-06-19 | 2020-06-19 | 一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,系统及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010567984.7A CN111710425A (zh) | 2020-06-19 | 2020-06-19 | 一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,系统及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111710425A true CN111710425A (zh) | 2020-09-25 |
Family
ID=72541618
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010567984.7A Pending CN111710425A (zh) | 2020-06-19 | 2020-06-19 | 一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,系统及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111710425A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111916210A (zh) * | 2020-09-30 | 2020-11-10 | 平安科技(深圳)有限公司 | 辅助诊断方法、装置、服务器及存储介质 |
CN112967750A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-06-15 | 复旦大学附属中山医院 | 一种预测氯吡格雷抗血小板疗效的模型及其应用 |
CN113571191A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-10-29 | 复旦大学附属中山医院 | 免疫检查点抑制剂相关mace发生风险的预测方法 |
CN113707333A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-11-26 | 复旦大学附属中山医院 | 免疫检查点抑制剂相关心脏毒性的预后评估模型及其应用 |
RU2787925C1 (ru) * | 2022-03-14 | 2023-01-13 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский университет) (ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Се | Способ оценки риска развития ранней кардиотоксичности для пациентов с индолентными лимфомами |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101107527A (zh) * | 2005-01-24 | 2008-01-16 | 霍夫曼-拉罗奇有限公司 | Bnp型肽和anp型肽用于评定由于容量超负荷的结果患上心血管并发症的风险的用途 |
CN104334189A (zh) * | 2011-10-14 | 2015-02-04 | 霍夫曼-拉罗奇有限公司 | Her2二聚化抑制剂帕妥珠单抗的用途和包含her2二聚化抑制剂帕妥珠单抗的制品 |
CN104781670A (zh) * | 2012-09-12 | 2015-07-15 | 博格有限责任公司 | 标志物用于识别心脏毒性剂的用途 |
CN105214086A (zh) * | 2008-11-22 | 2016-01-06 | 霍夫曼-拉罗奇有限公司 | 抗-vegf抗体与化学治疗联合用于治疗乳腺癌的应用 |
CN105303261A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-02-03 | 北京大学第一医院 | 医院内急性肾损伤预警系统 |
CN106250680A (zh) * | 2016-07-22 | 2016-12-21 | 曾金生 | 心脏健康指数检测系统及模型构建方法 |
CN108206058A (zh) * | 2016-12-19 | 2018-06-26 | 平安科技(深圳)有限公司 | 人体综合健康风险预测方法及系统 |
CN109791143A (zh) * | 2016-09-29 | 2019-05-21 | 梅蒂克斯生物化学有限公司 | 确定与心血管疾病相关的风险的方法 |
CN111260209A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-06-09 | 山东大学 | 电子病历与医学影像结合的心血管疾病风险预测评估系统 |
US20200187851A1 (en) * | 2018-12-17 | 2020-06-18 | The University Of North Carolina At Chapel Hill | Periodontal disease stratification and uses thereof |
-
2020
- 2020-06-19 CN CN202010567984.7A patent/CN111710425A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101107527A (zh) * | 2005-01-24 | 2008-01-16 | 霍夫曼-拉罗奇有限公司 | Bnp型肽和anp型肽用于评定由于容量超负荷的结果患上心血管并发症的风险的用途 |
CN105214086A (zh) * | 2008-11-22 | 2016-01-06 | 霍夫曼-拉罗奇有限公司 | 抗-vegf抗体与化学治疗联合用于治疗乳腺癌的应用 |
CN104334189A (zh) * | 2011-10-14 | 2015-02-04 | 霍夫曼-拉罗奇有限公司 | Her2二聚化抑制剂帕妥珠单抗的用途和包含her2二聚化抑制剂帕妥珠单抗的制品 |
CN104781670A (zh) * | 2012-09-12 | 2015-07-15 | 博格有限责任公司 | 标志物用于识别心脏毒性剂的用途 |
CN105303261A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-02-03 | 北京大学第一医院 | 医院内急性肾损伤预警系统 |
CN106250680A (zh) * | 2016-07-22 | 2016-12-21 | 曾金生 | 心脏健康指数检测系统及模型构建方法 |
CN109791143A (zh) * | 2016-09-29 | 2019-05-21 | 梅蒂克斯生物化学有限公司 | 确定与心血管疾病相关的风险的方法 |
CN108206058A (zh) * | 2016-12-19 | 2018-06-26 | 平安科技(深圳)有限公司 | 人体综合健康风险预测方法及系统 |
US20200187851A1 (en) * | 2018-12-17 | 2020-06-18 | The University Of North Carolina At Chapel Hill | Periodontal disease stratification and uses thereof |
CN111260209A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-06-09 | 山东大学 | 电子病历与医学影像结合的心血管疾病风险预测评估系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
国家卫生计生委合理用药专家委员会,中国药师协会: "心力衰竭合理用药指南(第2版)", 《中国医学前沿杂志(电子版)》 * |
胡志强,余文韬,姚文秀,蒋刚,蒋倩,肖洪涛: "抗肿瘤药物致心脏毒性及其防治措施的研究进展", 《中国药房》 * |
陈广文,赵林: "抗肿瘤药物相关心功能不全的预防与治疗", 《中国医学科学院学报》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111916210A (zh) * | 2020-09-30 | 2020-11-10 | 平安科技(深圳)有限公司 | 辅助诊断方法、装置、服务器及存储介质 |
CN112967750A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-06-15 | 复旦大学附属中山医院 | 一种预测氯吡格雷抗血小板疗效的模型及其应用 |
CN112967750B (zh) * | 2021-03-23 | 2024-03-29 | 复旦大学附属中山医院 | 一种预测氯吡格雷抗血小板疗效的模型及其应用 |
CN113571191A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-10-29 | 复旦大学附属中山医院 | 免疫检查点抑制剂相关mace发生风险的预测方法 |
CN113707333A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-11-26 | 复旦大学附属中山医院 | 免疫检查点抑制剂相关心脏毒性的预后评估模型及其应用 |
RU2787925C1 (ru) * | 2022-03-14 | 2023-01-13 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский университет) (ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Се | Способ оценки риска развития ранней кардиотоксичности для пациентов с индолентными лимфомами |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Schumann et al. | Functional and economic impact of INOCA and influence of coronary microvascular dysfunction | |
Pugliese et al. | Predicting the transition to and progression of heart failure with preserved ejection fraction: a weighted risk score using bio-humoural, cardiopulmonary, and echocardiographic stress testing | |
CN111710425A (zh) | 一种免疫检查点抑制剂心脏毒性评估方法,系统及装置 | |
Thibodeau et al. | Characterization of a novel symptom of advanced heart failure: bendopnea | |
Puntmann et al. | T1-mapping and outcome in nonischemic cardiomyopathy: all-cause mortality and heart failure | |
CN111312390A (zh) | 一种乳腺癌心脏毒性的评估方法,系统及存储装置 | |
Neilan et al. | CMR quantification of myocardial scar provides additive prognostic information in nonischemic cardiomyopathy | |
Mahler et al. | Identifying patients for early discharge: performance of decision rules among patients with acute chest pain | |
Volpicelli et al. | Point-of-care multiorgan ultrasonography for the evaluation of undifferentiated hypotension in the emergency department | |
Monin et al. | Risk score for predicting outcome in patients with asymptomatic aortic stenosis | |
Scheuermeyer et al. | Development and validation of a prediction rule for early discharge of low-risk emergency department patients with potential ischemic chest pain | |
Basset et al. | Development of a clinical prediction score for congestive heart failure diagnosis in the emergency care setting: The Brest score | |
Silverio et al. | Clinical conditions and echocardiographic parameters associated with mortality in COVID‐19 | |
Yamashita et al. | Prognostic value of paradoxical low-gradient severe aortic stenosis in Japan: Japanese Multicenter Aortic Stenosis Study, Retrospective (JUST-R) Registry | |
CN113707333A (zh) | 免疫检查点抑制剂相关心脏毒性的预后评估模型及其应用 | |
Galas et al. | Complex assessment of patients with decompensated heart failure: The clinical value of impedance cardiography and N-terminal pro-brain natriuretic peptide | |
Berg et al. | Epidemiology of acute heart failure in critically ill patients with COVID-19: an analysis from the critical care cardiology trials network | |
Harrison et al. | Right ventricular dysfunction in acute heart failure from emergency department to discharge: predictors and clinical implications | |
Richter et al. | A simple derived prediction score for the identification of an elevated pulmonary artery wedge pressure using precatheterization clinical data in patients referred to a pulmonary hypertension center | |
Miles et al. | Peripheral intravenous volume analysis (PIVA) for quantitating volume overload in patients hospitalized with acute decompensated heart failure—a pilot study | |
Fairley et al. | Prognostic and functional importance of both overt and subclinical left ventricular systolic dysfunction in systemic sclerosis | |
Antoncecchi et al. | High prevalence of cardiac post-acute sequelae in patients recovered from Covid-19. Results from the ARCA post-COVID study | |
Maisel et al. | Acoustic cardiography S3 detection use in problematic subgroups and B-type natriuretic peptide “gray zone”: secondary results from the Heart failure and Audicor technology for Rapid Diagnosis and Initial Treatment Multinational Investigation | |
Brito et al. | The evolution of electrocardiographic abnormalities in the elderly with Chagas disease during 14 years of follow-up: The Bambui Cohort Study of Aging | |
Gomez et al. | Echocardiographic predictors of mortality and morbidity in COVID-19 disease using focused cardiovascular ultrasound |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200925 |