Nachweis einer proximalen Koronararterienerkrankung in der Aufarbeitung für die Transkatheter-Aortenklappenimplantation unter Verwendung von CTA (aus der DEPICT CTA-Datenbank) (DEPICT CTA)

Methoden Ziele Bewertung der diagnostischen Genauigkeit und Ausbeute von Pre-TAVI CTA zum Nachweis von Koronarläsionen (≥50 % DS und ≥70 % DS) in den proximalen Koronarsegmenten auf Patienten- und Segmentebene. Sekundäres Ziel war es, eine Subgruppenanalyse der einzelnen eingeschlossenen Studien durchzuführen und den Einfluss von Vorhofflimmern und Herzfrequenz auf die diagnostische Genauigkeit zu beurteilen.

Literaturrecherche und Studienauswahl Die Studien wurden aus unserer vorherigen systematischen Übersicht und Metaanalyse zur diagnostischen Genauigkeit der CTA zum Nachweis einer signifikanten KHK in der TAVI-Aufbereitung ausgewählt [4]. Diese Studien wurden durch Studien ergänzt, die durch eine aktualisierte Literaturrecherche in OVID MEDLINE (einschließlich Epub Ahead of Print, In-Process & Other Non-Indexed Citations) und OVID EMBASE vom 1. Januar 1946 bis 01. Oktober 2019 gefunden wurden. Studien wurden ausgeschlossen, wenn sie keine Originaldaten von Patienten berichteten, die sowohl präprozedurale Multi-Detektor-Computertomographie (MDCT) als auch CAG zur Beurteilung von KHK in der Aufarbeitung von TAVI erhielten. Die Autoren von 8 Studien wurden angesprochen, um gemeinsam eine Metaanalyse individueller Patientendaten durchzuführen. Die Autoren von 4 Studien konnten die Daten für eine Analyse pro Segment unterbringen [5-8]. Die methodische Qualität der eingeschlossenen Studien wurde anhand der modifizierten Kriterien für die Qualitätsbewertung von Studien zur diagnostischen Genauigkeit, die in Systematic Reviews-2 enthalten sind (QUADAS-2) [9] bewertet.

Datenerhebung Die Datensätze umfassten Patientenmerkmale bezüglich Alter, Geschlecht, Body-Mass-Index (BMI) und der Herzfrequenz während des CT-Scans. Zu den Informationen über Komorbiditäten gehörten das Vorhandensein von Diabetes mellitus, Vorhofflimmern, Hypercholesterinämie, peripherer Vorhoferkrankung, Bluthochdruck, eine Vorgeschichte des Rauchens, das Vorliegen von KHK und eine Vorgeschichte von PCI oder Koronararterien-Bypass-Operation. Zu den technischen Informationen des CT-Scanners gehörten Scannertyp, Anzahl der Detektorreihen, Anzahl der Schichten, Detektorbreite, Rotationszeit des CT-Scanners, Scanprotokoll und Einstellungen (Röhrenspannung und Röhrenstrom), Kontrastmitteltyp und -volumen, Dosislängenprodukt und Nitroglycerinverwendung .

Die Koronarsegmente wurden in drei Kategorien eingeteilt: Läsionen < 50 % DS, Läsionen ≥ 50–70 % DS oder Läsionen ≥ 70 % DS), gemäß dem 18-Segment-Koronarmodell der Society of Cardiovascular Computed Tomography oder der American Heart Association modifiziertes 15-Segment-Modell [10,11]. Alle Studien verwendeten einen Cut-off von ≥50 % Stenosedurchmesser, um das Vorhandensein einer obstruktiven KHK zu bestimmen. Drei von vier Studien verwendeten auch einen Cut-off-Wert von ≥70 % DS [5,7,8], der für eine zusätzliche Analyse der diagnostischen Genauigkeit verwendet wurde, um ≥70 % DS proximale obstruktive Koronarläsionen zu erkennen. Wenn ein Segment eine schlechte Bildqualität oder starke Bewegungsartefakte aufwies, wurde es als nicht diagnostisch gekennzeichnet.

Statistische Analyse Die Datenanalyse wurde unter Verwendung der Statistiksoftware R Version 3.5.1 (R Foundation for Statistical Computing, Wien, Österreich) durchgeführt. Kontinuierliche Variablen wurden als Mittelwerte mit Standardabweichungen (SD) dargestellt. Die Verteilung kontinuierlicher Variablen wurde mit dem Shapiro-Wilk-Test getestet. Kategoriale Variablen wurden als Häufigkeiten und Prozentsätze dargestellt. Die Prävalenz von proximalen Läsionen von ≥50 % DS und von ≥70 % DS wurde aus den Messungen mit invasiver CAG berechnet, da eine Revaskularisierung mit PCI nur bei einer proximalen ≥70 % DS-Läsion in Betracht gezogen wird. (Ref ESC-Leitlinie) Die diagnostische Genauigkeit der Prä-TAVI-CTA im Vergleich zur Prä-TAVI-CAG wurde als Sensitivität, Spezifität, positiver (PPV) und negativer prädiktiver Wert (NPV) definiert und aus der Anzahl der True Positives (TP ), richtig negativ (TN), falsch positiv (TP) und falsch negativ (FN). Die Analyse des primären Endpunkts wurde auf Patienten- und Segmentebene durchgeführt. Die diagnostische Genauigkeit wurde für CTA berechnet, um obstruktive proximale Koronarläsionen von mehr als 50 % DS und auch Läsionen von ≥ 70 % DS in einer Untergruppe von Patienten zu erkennen, wenn die Daten verfügbar waren. Alle nicht diagnostischen Segmente wurden als anormale Tests betrachtet und wurden so gekennzeichnet, als ob eine Läsion vorhanden wäre. Für die Analyse der diagnostischen Genauigkeit pro Patient wurden Patienten als Patienten mit proximalen obstruktiven Läsionen betrachtet, wenn es mindestens ein nicht diagnostisches Segment gab. Die diagnostische Ausbeute wurde als die Anzahl der Patienten definiert, die keine invasive CAG benötigen würden, wenn ein Prä-TAVI-CTA als Gatekeeper zum Ausschluss obstruktiver proximaler Läsionen verwendet würde, und wurde aus der Summe der Negativen (TN + FN) abgeleitet. Für die Subgruppenanalyse haben wir die diagnostische Treffsicherheit in den einzelnen eingeschlossenen Studien analysiert und die diagnostische Treffsicherheit in den Subgruppen mit Vorhofflimmern und einer Herzfrequenz < 70 und ≥ 70 b/min bewertet. Die diagnostische Genauigkeit in den einzelnen Studien und den Subgruppen wurde auf Patientenebene für Läsionen ≥50 % DS bewertet.