健心知著
.12.22
第二十三期
通过冠脉CTA增强集成算法评估高危患者的斑块稳定性
刘健、卢亚辉、孙浩宁
医院
文章及背景介绍
冠状动脉计算机断层造影血管造影(CTA)已被证实可用于急性冠脉综合征(ACS)患者的危险分层。但是,冠脉CTA评估罪犯病变(CL)的适用性尚不明确。这项研究旨在基于冠脉CTA定性及定量评估斑块特征,确定ACS患者的前驱CL。
试验方法介绍
该研究纳入了ICONIC注册研究中接受了有创冠状动脉造影术,并同时有基线冠脉CT,且两者提示的罪犯病变可相互对应的ACS患者。该研究使用增强的集成算法(XGBoost)建立了CL的预测模型。将数据随机分为训练集(80％)和测试集(20％)。比较了该模型与受试者前驱罪犯病变的狭窄直径、高危特征及病变水平三个模型的ROC曲线下面积。此后,将机械学习(ML)模型应用于名非ACS患者的个病变,以确定模型排除CL的性能。结果
ML模型相比于其他三个模型有着更大的ROC曲线下面积。ML模型:(0.;95%CI:0.to0.)；模型1:(0.;95%CI:0.to0.;p0.01);模型2:(0.;95%CI:0.to0.;p0.01),模型3:(0.;95%CI:0.to0.;p0.01).当应用于非ACS患者时,ML模型除外前驱罪犯病变的特异性为89.3%。
图1：研究流程
图2：集成模型效力优于其他三种模型
图3：通过分析动脉粥样硬化斑块的稳定性，有助于风险分层及治疗选择
图4：各类危险因素集成以构建模型
图5：ML模型的子组分析
结论
与狭窄直径或高危斑块特征等模型相比,结合冠状动脉CTA定性和定量确定的斑块特征的ML方法在预测CL前体效果更好,并且在多个子组中均很可靠。此外,该模型在非ACS人群中排除CL前体的存在是准确的。这项研究强调了冠状动脉CTA在未发生ACS的人群中识别CL前体的实用性。
点评
对不同的冠心病患者进行危险程度的识别与分层始终是一个研究热点,冠脉CT作为一种具有成本低、创伤小等优点的检查手段，越来越受到人们的重视,相比于以往定性识别冠脉病变,综合多种因素定性及定量地评价冠脉病变体现出了更好的筛查效果。有效地识别高危患者可以帮助临床医生有针对性采取更为积极的治疗方案,最终使患者获得更大的收益。
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