Predicción computarizada de reestenosis luego de angioplastia periférica

El estudio involucra imágenes médicas de pacientes sometidos a una intervención de angioplastia en una arteria periférica. Es similar a un estudio observacional, excepto que se realizan imágenes adicionales que están por encima del estándar de atención. Algunos riesgos pueden estar asociados con las imágenes adicionales debido a un pequeño aumento en la exposición a la radiación y la administración de contraste intravenoso. En este estudio no se probará ningún fármaco o dispositivo en investigación. No se utilizará ningún grupo de control.

El análisis de regresión logística se realizará utilizando el software estadístico NCSS para identificar qué variable(s) explicativa(s), seleccionada(s) de los resultados de la simulación, se pueden usar para predecir la reestenosis binaria, la variable dependiente categórica.

Para cada sujeto, la reestenosis binaria se determinará comparando las imágenes de tomografía computarizada obtenidas 1 hora después de la intervención con las obtenidas en el estudio de seguimiento de 6 meses. Las imágenes de tomografía computarizada se segmentarán y se reconstruirá una malla del vaso objetivo como se describe en el objetivo 1. El área del lumen se medirá en cada sección transversal de la malla perpendicular a la línea central del vaso, con pasos de 2 mm entre secciones transversales. El diámetro mínimo del lumen se calculará a partir del área mínima del lumen. Si el diámetro mínimo de la luz en el seguimiento es inferior al 50 % del diámetro mínimo de la luz después de la intervención, la reestenosis binaria es positiva. De lo contrario es negativo.

Objetivo 1: Evaluar la precisión de las predicciones informáticas de dilatación arterial e implantación de stent a partir de imágenes de tomografía computarizada. Se supone que esta información es indicativa de la precisión de otras cantidades predichas por la simulación por computadora de la angioplastia, como las que se usan como variables independientes en el objetivo 2.

Objetivo 2: Establecer un modelo de regresión con una sensibilidad del 80% y una especificidad del 80% para predecir la reestenosis binaria en función de uno o varios parámetros de lesión en pacientes sometidos a angioplastia. Los parámetros de lesión candidatos son:

• denudación del endotelio (en % del área total del endotelio)
• descriptores de la magnitud y distribución espacial de la relación de estiramiento en la pared arterial
• descriptores de la magnitud y distribución espacial de la tensión intramural en la pared arterial Todos los parámetros de lesión se predicen mediante simulación por ordenador de angioplastia.