Evaluación automatizada basada en un modelo matemático unidimensional de la reserva de flujo fraccional

La evaluación no invasiva de la reserva de flujo fraccional casi nunca se aplica en la Federación Rusa debido a la relativa novedad y la insuficiencia del estudio, la falta de la base de recursos adecuada, el software específico necesario y el personal capacitado y calificado.

En 2015, científicos del Instituto de Matemáticas Numéricas RAS en colaboración con especialistas de la Primera Universidad Médica Estatal de Moscú I.M. Sechenov desarrollaron un método no invasivo de evaluación de la reserva de flujo fraccional basado en un modelo matemático unidimensional. Se construye un modelo basado en imágenes derivadas de la angiografía por tomografía computarizada coronaria realizada por protocolo estándar; el método está completamente automatizado.

El objetivo de nuestro estudio es evaluar la eficacia diagnóstica de esta técnica en la práctica clínica.

Este es un estudio piloto; estamos planeando inscribir a 30 pacientes: 13 de ellos se sometieron a una tomografía computarizada de 64 cortes y se incluyen de forma retrospectiva; 17 se incluirán prospectivamente, con una tomografía computarizada de 640 cortes. Los especialistas del Laboratorio de Modelado Matemático procesarán las imágenes de TC y evaluarán la FFR no invasiva. La isquemia se confirma si FFR < 0,80 y se desmiente si FFR ≥ 0,80. Después de eso, el grupo prospectivo de pacientes será hospitalizado para la evaluación de FFR invasiva como estándar de referencia; si se prueba la isquemia, los pacientes se someterán a la implantación de un stent. En el grupo retrospectivo, los pacientes ya tienen valores FFR invasivos estimados.

El análisis estadístico se realizará utilizando paquetes de lenguaje de programación R (cran-r.project.com). Las variables continuas se presentarán como valores medios ± desviaciones estándar, las variables de orden se presentarán como medianas con rangos intercuartílicos entre paréntesis. Vamos a utilizar la prueba ómnibus de D'Agostino-Pearson para evaluar la normalidad de la distribución y construir un gráfico Q-Q. Compararemos estos dos métodos con el análisis de Bland-Altman y el análisis ROC y evaluaremos el grado de correlación con el chi-cuadrado de Pearson.

El estudio debe dar como resultado la determinación de la sensibilidad, la especificidad y los valores predictivos positivo y negativo del método.

Una vez finalizada la fase activa de la investigación, estamos planeando proceder a la observación del grupo prospectivo de pacientes para verificar los criterios de valoración.