Interesse von CPET an der Vorhersage von Sterblichkeit und Komplikationen von Lungenresektionskandidaten

Die anatomische Lungenresektion ist die Behandlung der Wahl für die Behandlung von kanzerösen Lungenknoten des nicht-kleinzelligen Lungenkarzinoms (NSCLC). Eine systematische Funktionsbewertung kann das Mortalitäts- und Morbiditätsrisiko von Kandidaten reduzieren. Wissenschaftliche Fachgesellschaften empfehlen eine kardiale und spirometrische Evaluation (inkl. pulmonaler Diffusionskapazität). In diesem Zusammenhang werden Patienten mit FEV1 oder weniger als 80 % des vorhergesagten Werts einer gründlicheren Bewertung der körperlichen Leistungsfähigkeit durch einen kardiopulmonalen Belastungstest (CPET) unterzogen, um die VO2 max zu bestimmen (Brunelli et al. 2009). Patienten mit einem VO2 max < 35 % der vorhergesagten Werte oder < 10 ml/kg/min oder einem postoperativen vorhergesagten Wert von DLCO oder FEV1 (ppoDLCO, ppoVEMS) von weniger als 30 % verbunden mit einem postoperativen VO2max von weniger als 35 % oder 10 ml/ min/kg sollte eine alternative Behandlungsoption angeboten werden (Begum et al 2016). Im Gegensatz dazu gilt ein VO2max von mehr als 20 ml/min/kg als niedriges Operationsrisiko (Brunelli et al. 2009).

Bei Patienten mit einer VO2 max zwischen 10 und 20 ml/kg/min hängt die Operabilität vom Ausmaß der Resektion ab. In dieser Patientengruppe könnten andere mit CPET gemessene Parameter verwendet werden, um die Auswahl der Patienten zu optimieren, da einige Patienten nicht in der Lage sind, eine maximale Anstrengung zu leisten, was zu einer submaximalen Bewertung der körperlichen Leistungsfähigkeit führt.

Die VE/VCO2-Steigung, ventilatorische Äquivalente oder die chronotrope Erholung sind Parameter, die klassischerweise bei Herzinsuffizienz verwendet werden und sich kürzlich als unabhängige Prognosefaktoren für die 90-Tage- und 2-Jahres-Sterblichkeit nach anatomischer Lungenresektion erwiesen haben. Darüber hinaus hängen diese Faktoren nicht von der Maximalität des Tests ab und könnten uns wiederum bei der Risikostratifizierung für einen submaximalen und daher nicht optimalen Test helfen.