Điều chỉnh CT-Fractional Flow Reserve dựa trên sự sai số từ tương tác chất lỏng - cấu trúc để giảm thiểu sự kiện tim mạch trong 1 năm

Springer Science and Business Media LLC - Tập 35 - Trang 162-169 - 2019
Etsuro Kato1, Shinichiro Fujimoto1, Kanako K. Kumamaru2, Yuko O. Kawaguchi1, Tomotaka Dohi1, Chihiro Aoshima1, Yuki Kamo1, Kazuhisa Takamura1, Yoshiteru Kato1, Makoto Hiki1, Iwao Okai1, Shinya Okazaki1, Shigeki Aoki2, Hiroyuki Daida1
1Department of Cardiovascular Medicine, Juntendo University Graduate School of Medicine, Tokyo, Japan
2Department of Radiology, Juntendo University Graduate School of Medicine, Tokyo, Japan

Tóm tắt

Mục đích của nghiên cứu là đánh giá giá trị cắt tối ưu của CT-Fractional Flow Reserve (CT-FFR) bằng cách sử dụng tương tác giữa chất lỏng và cấu trúc cũng như cách điều chỉnh sự đánh giá thấp của CT-FFR nhằm giảm thiểu các sự kiện tim mạch trong 1 năm. Đối tượng nghiên cứu là 38 ca với 44 mạch nơi phát hiện hẹp từ 30-90% thông qua quét một vòng bằng 320 hàng CT động mạch vành (CCTA) và FFR xâm lấn (i-FFR) được thực hiện trong vòng 90 ngày sau đó. CT-FFR được tính toán dựa trên nhiều pha tim khác nhau. Nguy cơ sự kiện tim mạch trong 1 năm được ước tính dựa trên các chứng cứ trước đó khi quyết định tái thông mạch dựa trên CT-FFR. Chúng tôi đã đánh giá giá trị cắt tối ưu của CT-FFR và cách điều chỉnh CT-FFR để giảm thiểu sự kiện tim mạch giả định dưới bốn tỷ lệ bệnh tật khác nhau (20%, 25%, 30%, 35% và 40%). Tổng cộng có 16 mạch có i-FFR ≤ 0.8. Trên cơ sở mỗi bệnh nhân, độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị dự đoán dương tính, giá trị dự đoán âm tính và độ chính xác chẩn đoán của CT-FFR ≤ 0.8 so với CCTA > 50% để phát hiện hẹp chức năng được định nghĩa là i-FFR ≤ 0.80 lần lượt là 93.3% so với 73.3%, 73.9% so với 26.1%, 70.0% so với 39.3%, 94.4% so với 60.0%, và 81.6% so với 44.7%. Để giảm thiểu sự kiện tim mạch trong 1 năm, giá trị cắt tối ưu khi tỷ lệ bệnh tật lớn hơn 30% là 0.80. Tuy nhiên, giá trị cắt tối ưu cho 20, 25 và 30% là 0.54 trong mọi trường hợp. Sau khi điều chỉnh CT-FFR bằng công thức 0.3X + 0.634 cho CT-FFR < 0.7 nhằm chống lại sự đánh giá thấp của nó, tỷ lệ giảm các sự kiện cho các tỷ lệ 20, 25, 30, 35 và 40% tại ngưỡng 0.80 lần lượt là 19.0%, 15.6%, 12.6%, 10.0%, và 7.7%. Hợp lý để khẳng định rằng giá trị cắt tối ưu là 0.80 trong tỷ lệ bệnh tật lớn hơn 30% để giảm thiểu các sự kiện tim mạch trong 1 năm. Tuy nhiên, sự đánh giá thấp cần phải được điều chỉnh để giảm các sự kiện tim mạch, đặc biệt là khi tỷ lệ bệnh tật thấp.

Từ khóa

#CT-Fractional Flow Reserve #CT-FFR #sự kiện tim mạch #tương tác chất lỏng #cấu trúc #hẹp động mạch vành #độ nhạy #độ đặc hiệu

Tài liệu tham khảo

Koo BK, Erglis A, Doh JH, Daniels DV, Jegere S, Kim HS, Dunning A, DeFrance T, Lansky A, Leipsic J, Min JK (2011) Diagnosis of ischemia-causing coronary stenoses by noninvasive fractional flow reserve computed from coronary computed tomographic angiograms. Results from the prospective multicenter DISCOVER-FLOW (Diagnosis of ischemia-causing stenoses obtained via noninvasive fractional flow reserve) study. J Am Coll Cardiol 58(19):1989–1997 Min JK, Leipsic J, Pencina MJ, Berman DS, Koo BK, van Mieghem C, Erglis A, Lin FY, Dunning AM, Apruzzese P, Budoff MJ, Cole JH, Jaffer FA, Leon MB, Malpeso J, Mancini GB, Park SJ, Schwartz RS, Shaw LJ, Mauri L (2012) Diagnostic accuracy of fractional flow reserve from anatomic CT angiography. JAMA 308(12):1237–1245 Nørgaard BL, Leipsic J, Gaur S, Seneviratne S, Ko BS, Ito H, Jensen JM, Mauri L, De Bruyne B, Bezerra H, Osawa K, Marwan M, Naber C, Erglis A, Park S-J, Christiansen EH, Kaltoft A, Lassen JF, Bøtker HE, Achenbach S (2014) Diagnostic performance of noninvasive fractional flow reserve derived from coronary computed tomography angiography in suspected coronary artery disease. J Am Coll Cardiol 63(12):1145–1155 Wu W, Pan DR, Foin N, Pang S, Ye P, Holm N, Ren XM, Luo J, Nanjundappa A, Chen SL (2016) Noninvasive fractional flow reserve derived from coronary computed tomography angiography for identification of ischemic lesions: a systematic review and meta-analysis. Sci Rep 6:29409 Baumann S, Renker M, Hetjens S, Fuller SR, Becher T, Lossnitzer D, Lehmann R, Akin I, Borggrefe M, Lang S, Wichmann JL, Schoepf UJ (2016) Comparison of coronary computed tomography angiography-derived vs invasive fractional flow reserve assessment: meta-analysis with subgroup evaluation of intermediate stenosis. Acad Radiol 23(11):1402–1411 Cook CM, Petraco R, Shun-Shin MJ, Ahmad Y, Nijjer S, Al-Lamee R, Kikuta Y, Shiono Y, Mayet J, Francis DP, Sen S, Davies JE (2017) Diagnostic accuracy of computed tomography-derived fractional flow reserve: a systematic review. JAMA Cardiol 2(7):803–810 Douglas PS, Pontone G, Hlatky MA, Patel MR, Norgaard BL, Byrne RA, Curzen N, Purcell I, Gutberlet M, Rioufol G, Hink U, Schuchlenz HW, Feuchtner G, Gilard M, Andreini D, Jensen JM, Hadamitzky M, Chiswell K, Cyr D, Wilk A, Wang F, Rogers C, De Bruyne B, Investigators P (2015) Clinical outcomes of fractional flow reserve by computed tomographic angiography-guided diagnostic strategies vs. usual care in patients with suspected coronary artery disease: the prospective longitudinal trial of FFR(CT): outcome and resource impacts study. Eur Heart J 36(47):3359–3367 Hlatky MA, De Bruyne B, Pontone G, Patel MR, Norgaard BL, Byrne RA, Curzen N, Purcell I, Gutberlet M, Rioufol G, Hink U, Schuchlenz HW, Feuchtner G, Gilard M, Andreini D, Jensen JM, Hadamitzky M, Wilk A, Wang F, Rogers C, Douglas PS, Investigators P (2015) Quality-of-life and economic outcomes of assessing fractional flow reserve with computed tomography angiography: PLATFORM. J Am Coll Cardiol 66(21):2315–2323 Hirohata K, Kano A, Goryu A, Ooga J, Hongo T, Higashi S, Fujisawa Y, Wakai S, Arakita K, Ikeda Y, Kaminaga S, Ko B (2015) A novel CT-FFR method for the coronary artery based on 4D-CT image analysis and structural and fluid analysis. SPIE Med Imaging. https://doi.org/10.1117/12.2081674 Kato M, Hirohata K, Kano A, Higashi S, Goryu A, Hongo T, Kaminaga S, Fujisawa Y (2015) Fast CT-FFR analysis method for the coronary artery based on 4D-CT image analysis and structural and fluid analysis. In: Proceedings of the American Society of Mechanical Engineers 2015 international mechanical engineering congress and exposition. ASME, New York. doi: 10.1115/IMECE2015-51124 Fujimoto S, Kawasaki T, Kumamaru KK, Kawaguchi Y, Dohi T, Okonogi T, Ri K, Yamada S, Takamura K, Kato E, Kato Y, Hiki M, Okazaki S, Aoki S, Mitsouras D, Rybicki FJ, Daida H (2019) Diagnostic performance of on-site computed CT-fractional flow reserve based on fluid–structure interactions: comparison with invasive fractional flow reserve and instantaneous wave-free ratio. Eur Heart J Cardiovasc Imaging 20(3):343–352 Ko BS, Cameron JD, Munnur RK, Wong DTL, Fujisawa Y, Sakaguchi T, Hirohata K, Hislop-Jambrich J, Fujimoto S, Takamura K, Crossett M, Leung M, Kuganesan A, Malaiapan Y, Nasis A, Troupis J, Meredith IT, Seneviratne SK (2017) Noninvasive CT-Derived FFR based on structural and fluid analysis: a comparison with invasive FFR for detection of functionally significant stenosis. JACC Cardiovasc Imaging 10(6):663–673 Agatston AS, Janowitz WR, Hildner FJ, Zusmer NR, Viamonte M Jr, Detrano R (1990) Quantification of coronary artery calcium using ultrafast computed tomography. J Am Coll Cardiol 15(4):827–832 Kato E, Fujimoto S, Takamura K, Kawaguchi Y, Aoshima C, Hiki M, Kumamaru KK, Daida H (2018) Clinical significance of transluminal attenuation gradient in 320-row area detector coronary CT angiography. Heart Vessels 33(5):462–469 Rybicki FJ, Otero HJ, Steigner ML, Vorobiof G, Nallamshetty L, Mitsouras D, Ersoy H, Mather RT, Judy PF, Cai T, Coyner K, Schultz K, Whitmore AG, Di Carli MF (2008) Initial evaluation of coronary images from 320-detector row computed tomography. Int J Cardiovasc Imaging 24(5):535–546 Gosling O, Loader R, Venables P, Rowles N, Morgan-Hughes G, Roobottom C (2010) Cardiac CT: are we underestimating the dose? A radiation dose study utilizing the 2007 ICRP tissue weighting factors and a cardiac specific scan volume. Clin Radiol 65(12):1013–1017 Kawaguchi YO, Fujimoto S, Kumamaru KK, Kato E, Dohi T, Takamura K, Aoshima C, Kamo Y, Kato Y, Hiki M, Okai I, Okazaki S, Aoki S, Daida H (2019) The predictive factors affecting false positive in on-site operated CT-fractional flow reserve based on fluid and structural interaction. Int J Cardiol Heart Vasc. https://doi.org/10.1016/j.ijcha.2019.100372 Kimura T, Shiomi H, Kuribayashi S, Isshiki T, Kanazawa S, Ito H, Ikeda S, Forrest B, Zarins CK, Hlatky MA, Norgaard BL (2015) Cost analysis of non-invasive fractional flow reserve derived from coronary computed tomographic angiography in Japan. Cardiovasc Interv Ther 30(1):38–44 Pijls NH, van Schaardenburgh P, Manoharan G, Boersma E, Bech JW, van't Veer M, Bar F, Hoorntje J, Koolen J, Wijns W, de Bruyne B (2007) Percutaneous coronary intervention of functionally nonsignificant stenosis: 5-year follow-up of the DEFER Study. J Am Coll Cardiol 49(21):2105–2111 Tonino PA, De Bruyne B, Pijls NH, Siebert U, Ikeno F, van' t Veer M, Klauss V, Manoharan G, Engstrom T, Oldroyd KG, Ver Lee PN, MacCarthy PA, Fearon WF, Investigators FS (2009) Fractional flow reserve versus angiography for guiding percutaneous coronary intervention. N Engl J Med 360(3):213–224 Tonino PA, Fearon WF, De Bruyne B, Oldroyd KG, Leesar MA, Ver Lee PN, Maccarthy PA, Van't Veer M, Pijls NH (2010) Angiographic versus functional severity of coronary artery stenoses in the FAME study fractional flow reserve versus angiography in multivessel evaluation. J Am Coll Cardiol 55(25):2816–2821 Stone GW, Maehara A, Lansky AJ, de Bruyne B, Cristea E, Mintz GS, Mehran R, McPherson J, Farhat N, Marso SP, Parise H, Templin B, White R, Zhang Z, Serruys PW, Investigators P (2011) A prospective natural-history study of coronary atherosclerosis. N Engl J Med 364(3):226–235 Ri K, Kumamaru KK, Fujimoto S, Kawaguchi Y, Dohi T, Yamada S, Takamura K, Kogure Y, Yamada N, Kato E, Irie R, Takamura T, Suzuki M, Hori M, Aoki S, Daida H (2018) Noninvasive computed tomography-derived fractional flow reserve based on structural and fluid analysis: reproducibility of on-site determination by unexperienced observers. J Comput Assist Tomogr 42(2):256–262