Obiettivo
Despite remarkable progress in the management of cardiovascular disease (CVD), major unmet needs remain with regard to mortality, hospitalisations, quality of life (QoL), healthcare expenditures and productivity. Acute coronary syndrome (ACS), atrial fibrillation (AF) and heart failure (HF) are major and growing components of the global CVD burden. Optimal management of these conditions is complicated by their complex aetiology and heterogeneous prognoses. Poor definition at the molecular level and co/multi-morbidities form major challenges for the development and delivery of targeted treatments. This renders response to therapy unpredictable, with large inter-individual variation and, importantly, small or undetectable treatment effects in large trials of unselected patients.
Today’s treatment guidelines still reflect the scientific constraints of an earlier era where clinical markers to guide therapy are limited to conventional risk factors and end-organ damage, and where the main endpoint in clinical trials is patient death. Hence, drug development pipelines from early target validation through to late post-marketing work have proven to be slow, expensive and high-risk: the chance of eventual approval for a CVD drug candidate in Phase I trials is 7%, the lowest of any disease category (shared with oncology) 2. Moreover, tolerability of medication and adherence to treatment show wide variations. There is thus a need for better definition of these diseases, their markers and endpoints (including better segmentation of current heterogeneous patient groups acknowledging underlying mechanisms and comorbidities) and of their outcomes/prognoses (including functional capacity and quality of life [QoL]).
BigData@Heart’s ultimate goal is to develop a Big Data--driven translational research platform of unparalleled scale and phenotypic resolution in order to deliver clinically relevant disease phenotypes, scalable insights from real-world evidence and insights driving
Campo scientifico
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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Programma(i)
Meccanismo di finanziamento
RIA - Research and Innovation actionCoordinatore
3584 CX Utrecht
Paesi Bassi
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Partecipanti (20)
10117 Berlin
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06903 Biot Sophia Antipolis
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1000 Bruxelles / Brussel
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WC1E 6BT London
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CB2 1TN Cambridge
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02116 BOSTON
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
Soggetto giuridico diverso da un subappaltatore che è affiliato o legalmente collegato a un partecipante. Il soggetto svolge le attività secondo le condizioni stabilite nell’accordo di sovvenzione, fornisce beni o servizi per l’azione, ma non ha sottoscritto l’accordo di sovvenzione. Una terza parte rispetta le regole applicabili al suo partecipante correlato ai sensi dell’accordo di sovvenzione per quanto riguarda l’ammissibilità dei costi e il controllo delle spese.
DA18 4AL ERITH
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46010 Valencia
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17177 Stockholm
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Soggetto giuridico diverso da un subappaltatore che è affiliato o legalmente collegato a un partecipante. Il soggetto svolge le attività secondo le condizioni stabilite nell’accordo di sovvenzione, fornisce beni o servizi per l’azione, ma non ha sottoscritto l’accordo di sovvenzione. Una terza parte rispetta le regole applicabili al suo partecipante correlato ai sensi dell’accordo di sovvenzione per quanto riguarda l’ammissibilità dei costi e il controllo delle spese.
104 22 Stockholm
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20251 Hamburg
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3521 AL Utrecht
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B15 2TT Birmingham
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51373 Leverkusen
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4056 Basel
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91190 GIF-SUR-YVETTE
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80301 Boulder Colorado
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9014 St Gallen
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3511 MJ Utrecht
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751 25 Uppsala
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