The U.K. 100,000 Genomes Project is in the process of investigating the role of genome sequencing in patients with undiagnosed rare diseases after usual care and the alignment of this research with health care implementation in the U.K. National Health Service. Other parts of this project focus on patients with cancer and infection.

Abstract Background Cardiac troponin is commonly raised in patients presenting with malignancy. The prognostic significance of raised troponin in these patients is unclear. Objectives We sought to investigate the relation between troponin and mortality in a large, well characterised cohort of patients with a routinely measured troponin and a primary diagnosis of malignancy. Methods We used the National Institute for Health Research (NIHR) Health Informatics Collaborative data of 5571 patients, who had troponin levels measured at 5 UK cardiac centres between 2010 and 2017 and had a primary diagnosis of malignancy. Patients were classified into solid tumour or haematological malignancy subgroups. Peak troponin levels were standardised as a multiple of each laboratory’s 99th -percentile upper limit of normal (xULN). Results 4649 patients were diagnosed with solid tumours and 922 patients with haematological malignancies. Raised troponin was an independent predictor of mortality in all patients (Troponin > 10 vs. <1 adjusted HR 2.01, 95% CI 1.73 to 2.34), in solid tumours (HR 1.84, 95% CI 1.55 to 2.19), and in haematological malignancy (HR 2.72, 95% CI 1.99 to 3.72). There was a significant trend in increasing mortality risk across troponin categories in all three subgroups ( p < 0.001). Conclusion Raised troponin level is associated with increased mortality in patients with a primary diagnosis of malignancy regardless of cancer subtype. Mortality risk is stable for patients with a troponin level below the ULN but increases as troponin level increases above the ULN in the absence of acute coronary syndrome.

HBsAg and HBeAg have gained traction as biomarkers of control and clearance during monitoring of chronic hepatitis B virus infection (CHB). An improved understanding of the correlates of clearance of these proteins could help inform improvements in patient-stratified care and advance insights into the underlying mechanisms of disease control, thus underpinning new cure strategies. We collected electronic clinical data via an electronic pipeline supported by the National Institute for Health Research Health Informatics Collaborative (NIHR-HIC), adopting an unbiased approach to generating a robust longitudinal dataset for adults testing HBsAg-positive from a large UK teaching hospital over a six year period (2011-2016 inclusive). From 553 individuals with CHB, longitudinal data were available for 319, representing >107,000 weeks of clinical follow-up. Among these 319 individuals, 13 (4%) cleared HBsAg completely. Among these 13, HBsAg clearance rate was similar in individuals on nucleos(t)ide analogue (NA) therapy (n=4 (31%)), median clearance time 150 weeks) vs those not on NA therapy (n=9 (69%), median clearance time 157 weeks). Those who cleared HBsAg were significantly older, and less likely to be on NA therapy compared to non-clearers (p=0.003 and p=0.001, respectively). Chinese ethnicity was associated with HBeAg positivity (p=0.025). HBeAg clearance occurred both on NA therapy (n=24, median time 49 weeks) and off NA therapy (n=19, median time 52 weeks). Improved insights into the dynamics of these biomarkers can underpin better prognostication and patient-stratified care. Our systematised approach to data collection paves the way for scaling up efforts to harness clinical data to address research questions and underpin improvements in clinical care provision.

Introduction

 Acute stroke accounts for significant morbidity and mortality globally. The role of troponin for risk stratification in stroke is unclear. The aims of this study were to assess the relationship between peak troponin and mortality in patients with ischemic stroke, haemorrhagic stroke, or subarachnoid haemorrhage and to compare this with the predictive value of first troponin or dynamic troponin change. 

Methods

 A retrospective cohort study was carried out using the National Institute for Health Research Health Informatics Collaborative Cardiovascular dataset of all consecutive patients who had a troponin measured at five hospitals (Imperial, University College London, Oxford, King’s and Guy’s and St Thomas’) between 2010 and 2017. Patients with at least one troponin measurement and a primary diagnosis of ischaemic stroke, haemorrhagic stroke or subarachnoid haemorrhage during a hospital admission were included. The main exposure variables were first and peak troponin, and dynamic troponin change, and the main outcome was all-cause mortality. Results were analysed using multivariable adjusted restricted cubic spline Cox regression. Receiver Operator Characteristic (ROC) curves were generated to assess the predictive value of each exposure variable.Results4,712 patients were included in the analysis (ischaemic stroke: 3,346; haemorrhagic stroke: 718; subarachnoid haemorrhage: 648). Peak troponin was above the upper limit of normal in 47.4% of ischaemic stroke patients, 52.8% of haemorrhagic stroke patients, and 57.1% of subarachnoid haemorrhage patients. Patients with elevated peak troponin were older and had more cardiovascular risk factors.A direct positive relationship was seen between peak troponin level and mortality hazard ratio in all three types of stroke (Figure 1). This relationship was consistent when considering dynamic troponin fold change for ischaemic or haemorrhagic stroke. For all three types of stroke, there was no added predictive value of peak troponin or dynamic troponin change over first troponin in predicting mortality (Figure 2). 

Conclusions

 A positive peak troponin and positive first admission troponin are associated with increased mortality in patients presenting with ischaemic stroke, haemorrhagic stroke, and subarachnoid haemorrhage, while dynamic troponin change is associated with increased mortality only in patients with ischaemic stroke. Overall, serial troponin measurements may not improve mortality prediction beyond a single measurement. These findings may have implications for risk stratification of patients with acute stroke syndromes. 

Conflict of Interest

 No conflicts of interest

Background Hospital electronic patient records (EPRs) offer the opportunity to exploit large-scale routinely acquired data at relatively low cost and without selection. EPRs provide considerably richer data, and in real-time, than retrospective administrative data sets in which clinical complexity is often poorly captured. With population ageing, a wide range of hospital specialties now manage older people with multimorbidity, frailty and associated poor outcomes. We, therefore, set-up the Oxford and Reading Cognitive Comorbidity, Frailty and Ageing Research Database-Electronic Patient Records (ORCHARD-EPR) to facilitate clinically meaningful research in older hospital patients, including algorithm development, and to aid medical decision-making, implementation of guidelines, and inform policy. Methods and analysis ORCHARD-EPR uses routinely acquired individual patient data on all patients aged ≥65 years with unplanned admission or Same Day Emergency Care unit attendance at four acute general hospitals serving a population of >800 000 (Oxfordshire, UK) with planned extension to the neighbouring Berkshire regional hospitals (>1 000 000). Data fields include diagnosis, comorbidities, nursing risk assessments, frailty, observations, illness acuity, laboratory tests and brain scan images. Importantly, ORCHARD-EPR contains the results from mandatory hospital-wide cognitive screening (≥70 years) comprising the 10-point Abbreviated-Mental-Test and dementia and delirium diagnosis (Confusion Assessment Method—CAM). Outcomes include length of stay, delayed transfers of care, discharge destination, readmissions and death. The rich multimodal data are further enhanced by linkage to secondary care electronic mental health records. Selection of appropriate subgroups or linkage to existing cohorts allows disease-specific studies. Over 200 000 patient episodes are included to date with data collection ongoing of which 129 248 are admissions with a length of stay ≥1 day in 64 641 unique patients. Ethics and dissemination ORCHARD-EPR is approved by the South Central Oxford C Research Ethics Committee (ref: 23/SC/0258). Results will be widely disseminated through peer-reviewed publications and presentations at conferences, and regional meetings to improve hospital data quality and clinical services.

Background

 Cardiac troponin is commonly raised in patients with malignancy and may aid clinicians in risk prediction. The prognostic significance of raised troponin in these patients with known malignancies remains unclear. We sought to investigate the relation between troponin and mortality in a large, well characterised cohort of patients undergoing cardiac troponin testing with a concomitant malignancy. MethodsA retrospective cohort study was carried out using the National Institute for Health Research Health Informatics Collaborative Cardiovascular dataset of all consecutive patients who had a troponin measured at five hospitals (Imperial, University College London, Oxford, King’s and Guy’s and St Thomas’) between 2010 and 2017. Patients with a primary inpatient diagnosis of malignancy who had at least one cTn measurement during their hospital stay were identified. Patients were classified into solid tumour or haematological malignancy subgroups. Survival analyses were performed using multivariate Cox-Regression analyses and Kaplan-Meier plots. The peak cTn level (highest level measured), standardised to the upper limit of normal (ULN), was used for all analyses.Results5571 patients undergoing troponin testing had a primary diagnosis of malignancy and comprised of twenty-one different cancer types. 4649 patients were diagnosed with solid tumours and 922 patients were diagnosed with haematological malignancies. Patients with raised troponin had a higher burden of cardiovascular comorbidities compared to patients with a troponin level below the ULN. The median follow-up in the cohort was 14 months (interquartile range 2–39 months). At 1-year follow-up, 2495 (42%) of patients died.Figure 1 shows Kaplan-Meier plots for patients stratified by troponin level. Patients with a troponin level >1xULN had a higher risk of death compared to patients with a troponin level <1xULN (Figure 1A). A similar trend was shown in cancer subtypes (Figure 1B-C). Raised troponin was an independent predictor of mortality in all patients with malignancy (adjusted hazard ratio 1.66, 95% confidence interval [CI] 1.52–1.81), in solid tumours (adjusted hazard ratio 1.63, 95% CI 1.48–1.81) and in haematological malignancy (adjusted hazard ratio 1.75, 95% CI 1.44 to 2.13) when compared to troponin level below the ULN. 

Conclusion

 Raised troponin level was associated with increased mortality in patients with malignancy regardless of cancer subtype. Troponin may be more widely useful in the risk stratification of patients with cancer. Although the appropriate management of patients in response to raised troponin in the absence of acute coronary syndrome is not clear, stratification of clinical risk of mortality can be helpful in general decision making. 

Conflict of Interest

 No conflicts of interest