UNC-Duke Project Wins Prize in American Heart Association Heart Failure Data Challenge | Newsroom

Melissa Koji, Ph.D., assistente professore presso il Dipartimento di ingegneria biomedica dell'UNU/NCSU, e Vishal Rao della Duke University (Dipartimento congiunto di ingegneria biomedica BS UNC/NCSU) si sono aggiudicati il ​​terzo posto nella collaborazione come concorrenti nell'American Heart Association Failure Data Challenge.il cuore.


Melissa Koji, PhD, assistente professore presso il Dipartimento di ingegneria biomedica della University of North Carolina/North Carolina e Vishal Rao, MD, Cardiovascular Research Fellow presso la Duke University School of Medicine, hanno vinto il terzo posto nell'American Heart Association® Heart Failure Data Challenge. L'American Heart Association e la Society of Black Cardiologists hanno ospitato la Data Challenge, incentrata sulla verifica delle relazioni tra insufficienza cardiaca e disparità di salute, determinanti sociali della salute e determinanti strutturali della salute. I risultati sono stati valutati da un gruppo di revisione tra pari di quasi 30 esperti del settore. Quattro squadre di ricercatori premiati.

"Congratulazioni a questi ricercatori per il loro eccezionale lavoro nella sfida dei dati sull'insufficienza cardiaca", ha affermato Michelle Albert, MD, MPH, ex presidente della Society of Black Cardiologists e presidente dell'American Heart Association. "Migliorare la nostra comprensione di come i determinanti sociali della salute influenzino popolazioni specifiche al fine di sviluppare soluzioni mirate consequenziali richiede il coordinamento di diversi tipi di dati. Questi team dovrebbero essere lodati per i loro sforzi nell'affrontare l'equità sanitaria, che è una delle più urgenti aree sanitarie", ha detto Albert.

Rao e Caughey hanno condotto un progetto intitolato "Differenze di esito in ospedale nei pazienti ospedalizzati per insufficienza cardiaca attraverso gli svantaggi del vicinato socioeconomico presso l'American Heart Association Ottieni le linee guida del registro dello scompenso cardiaco". Il team ha analizzato le associazioni tra il difetto dello stato socioeconomico e gli esiti di insufficienza cardiaca in ospedale in pazienti di diversi quartieri

Koji e Rao hanno testato l'ipotesi che l'ambiente sociale, definito dalla deprivazione socioeconomica del vicinato, sarebbe associato a esiti clinici avversi nei pazienti ricoverati in ospedale con insufficienza cardiaca.

"Si ritiene che i fattori sociali e ambientali influenzino l'incidenza, la gestione e l'esito delle malattie cardiovascolari", ha affermato Koji. "Abbiamo misurato lo svantaggio socioeconomico del vicinato utilizzando un algoritmo consolidato, basato sui dati del censimento degli Stati Uniti. La nostra popolazione di studio includeva più di 300.000 pazienti ospedalizzati con insufficienza cardiaca nel Get With The Guidelines® - Heart Failure Registry. Questo A nazionale registro di oltre 500 ospedali negli Stati Uniti progettato per migliorare la qualità delle cure per i pazienti con insufficienza cardiaca”.

I collaboratori di questo progetto includono Greg C. Fonaro, MD, che fa parte dell'American Heart Association's Get with the Guidance Steering Committee, presidente ad interim della Divisione di Cardiologia dell'UCLA e direttore dell'Ahmanson-UCLA Center for Cardiology. Amanda Coniglio, MD, ricercatore in cardiologia presso la Duke University; Michelle Kelsey, MD, Associate Principal Fellow DCRI; e Duke Cardiology e Duke Cardiology e DCRI College Adam DeVore, MD, Marat Fudim, MD, e Roland Matsuoka, MD

I ricercatori hanno avuto accesso ai dati del registro Get With The Guidelines® dell'American Heart Association - Heart Failure e hanno utilizzato la piattaforma di Precision Medicine dell'American Heart Association per eseguire le loro analisi. La piattaforma Precision Medicine è un'interfaccia di ricerca facile da usare che consente ai ricercatori di collaborare da qualsiasi parte del mondo in un ambiente sicuro basato su cloud. Grazie all'intelligenza artificiale e alle capacità di deep machine learning, la piattaforma di medicina di precisione offre ai ricercatori la potenza e la velocità per riunire i dati in modo collaborativo e accelerare i risultati in scoperte di pazienti di grande impatto più velocemente che mai.

I risultati della ricerca di tutti gli studi vincitori sono attualmente allo studio per la pubblicazione su riviste scientifiche peer-reviewed e non sono ancora disponibili al pubblico.

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