Collection of Ambulatory Electrocardiogram and Behavioral Data for the Identification of Digital Biomarkers for Heart Failure (CATCH-ECG): Protocol for a Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) is a complex clinical syndrome with a high morbidity and mortality rate. Despite advancements in treatment, the recurrence of HF remains a significant challenge, often leading to deteriorating health conditions and increased pressure on the health care system. Early detection of recurrence is pivotal in mitigating and managing the adverse outcomes associated with HF. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to collect data to facilitate the identification of digital biomarkers that may indicate deterioration of the heart and, ultimately, develop algorithms that can predict HF. METHODS: This prospective cohort study is conducted in Copenhagen, Denmark, and will recruit individuals diagnosed with decompensated HF. Participants will be followed for a period of 1 year, during which they will undergo a quarterly assessment period every 3 months. Each quarterly assessment period spans 7 days and involves continuous monitoring using an ambulatory electrocardiogram sensor. Throughout each quarterly assessment period, participants will also complete daily assessments and questionnaires. All data will be collected using a dedicated mobile app installed on the participants' personal smartphones and securely stored in a cloud-based system. RESULTS: This study is part of the Cardio-Share Model for Cross-Sectoral Ambulatory Treatment of Congestive Heart Disease Based on Personal Health Technology project. Technical and regulatory preparation started in 2023. Recruitment for this study started in January 2025 and is expected to be completed by the end of 2026. The dataset will be anonymized and published for further research. CONCLUSIONS: This study aims to provide a comprehensive longitudinal open-source dataset of HF recorded in real-world ambulatory conditions that enhances our understanding of HF signs and symptoms. This dataset will provide an important source for detailed analysis and understanding of HF based on ambulatory and contextual physiological data. Such insight has the potential to enhance the clinical management of individuals with HF and enable them to handle their condition at home. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/79651.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».