| Project/Area Number |
19K08570
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 53020:Cardiology-related
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| Research Institution | Tohoku University (2021-2022)
National Cardiovascular Center Research Institute (2019-2020) |
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Principal Investigator |
Noda Takashi 東北大学, 大学病院, 講師 (10443508)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
草野 研吾 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 部長 (60314689)
石橋 耕平 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (70508001)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 突然死 / 植込み型除細動器 / 心不全 / 予測 / 遠隔医療 / 致死性不整脈 / 遠隔治療 / リスク因子 |
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| Outline of Research at the Start |
本邦における致死性不整脈発生のリスク層別化ならびに心不全および致死性不整脈に対する遠隔治療指針策定のための基盤づくりを目的に、蓄積されたデータを分析することで、本邦の植込み型ショックデバイス患者における致死性不整脈発生のリスク層別化を行う。また実際の遠隔モニタリングによる生体データをもとに心不全増悪因子および致死性不整脈発生関連因子の同定に関する研究を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
In order to develop algorithms of remote therapy against heart failure and fatal arrhythmias based on biological data obtained from remote monitoring of heart failure patients with an implantable electronic device, we tried to develop an algorithm for predicting fatal arrhythmias using invariant analysis based on biological data of an implantable device. We also conducted studies regarding the risk stratification of fatal arrhythmias by background factors using patient cohort data during the study period.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
この研究期間において、①植込みデバイスを有する心不全患者の遠隔モニタリングから得られた生体データをもとに、心不全増悪因子、致死性不整脈発生関連因子の同定および、②本邦の心不全患者での、致死性不整脈発生頻度および背景因子による致死性不整脈発生のリスク層別化を目的研究を行ったが、主に②に関してNippon Storm試験のサブ解析の結果など多数の学会および論文として発表し、致死性不整脈発生頻度および背景因子による致死性不整脈発生のリスク層別化にかかわる基盤データを提示できたことから、一定の研究成果を上げることが可能であった。
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