Ausschluss eines Myokardinfarkts durch computergestützte Tomographie (ROMICAT)

Das Ziel dieser Forschung ist es, nichtinvasiv zu bestimmen, ob der Nachweis von Koronarstenose und Plaque durch Multidetektor-Computertomographie (MDCT) bei Patienten mit akuten Brustschmerzen mit Verdacht auf akutes Koronarsyndrom (ACS) die Triage verbessert, die Kosten senkt und kosteneffektiv ist. Unter den 5,6 Millionen Patienten mit ACP, die jährlich in Notaufnahmen (ED) in den Vereinigten Staaten vorgestellt werden, wird eine Untergruppe von zwei Millionen Patienten trotz normaler anfänglicher Herz-Biomarker-Tests und Elektrokardiogramm (EKG) ins Krankenhaus eingeliefert. Diese Untergruppe hat ein niedriges (20 %) Risiko für ACS während des Index-Krankenhausaufenthalts. Die meisten (80–94 %) Patienten mit ACS-Diagnose haben eine signifikante epikardiale Koronararterienstenose (> 50 % Lumeneinengung). Bei -10 % der Patienten löst jedoch nicht-stenotischer Koronarplaque Ereignisse aus, d. h. Vasospasmen, die zu myokardialer Ischämie führen. Da das Fehlen von Plaque eine koronare Ursache für Brustschmerzen ausschließt, könnten diese Patienten theoretisch früher entlassen werden, was unnötige Krankenhauseinweisungen reduziert. Neuere Veröffentlichungen zeigen eine hohe Sensitivität und Spezifität der MDCT für die Erkennung einer signifikanten Koronarstenose im Vergleich zur Koronarangiographie und die Erkennung von Koronarplaque, wie sie mit intravaskulärem Ultraschall validiert wurde. Unter Verwendung von 64-Schicht-MDCT schlagen wir vor, 400 Patienten mit ACP, negativen anfänglichen kardialen Biomarkern und nicht diagnostischem EKG zu untersuchen. Wir analysieren MDCT-Bilder auf das Vorhandensein einer signifikanten Koronararterienstenose und Plaque und korrelieren die Daten mit der klinischen Diagnose von ACS (AHA-Richtlinien) während des Index-Krankenhausaufenthalts, um die Sensitivität und Spezifität zu bestimmen. MDCT-Daten, Risikofaktoren und die Ergebnisse diagnostischer Standardtests, die zum Zeitpunkt der MDCT verfügbar waren, werden verwendet, um eine multivariate Vorhersagefunktion zu generieren und eine klinische Entscheidungsregel abzuleiten. Basierend auf dieser Entscheidungsregel werden wir die diagnostischen Genauigkeiten und die Kosteneffektivität konkurrierender Strategien vergleichen. Wir gehen davon aus, dass eine MDCT-basierte Diagnosestrategie die Zeit bis zur Diagnose von ACS, die Anzahl der Krankenhauseinweisungen und die absoluten Kosten für die Behandlung von Patienten mit akuten Brustschmerzen im Vergleich zur klinischen Standardversorgung reduzieren wird und kosteneffektiv ist.