El estudio actual del dolor de pecho sigue basándose principalmente en la evaluación de las características del síntoma y en pruebas funcionales para valorar la isquemia. Sin embargo, varios ensayos clínicos aleatorizados han demostrado que estas evaluaciones no mejoran el pronóstico de los pacientes. Las imágenes intravasculares, como el ultrasonido intravascular (IVUS), han demostrado que la carga de placa, las placas de baja atenuación y el área luminal mínima son importantes marcadores pronósticos de la enfermedad coronaria.
La angiotomografía coronaria (TC) es una técnica que permite evaluar con precisión las características de la placa aterosclerótica, y varios estudios han demostrado su relevante valor pronóstico. En particular, la TC cuantitativa con inteligencia artificial (IA) ofrece la posibilidad de realizar un análisis cuantitativo automático completo del árbol arterial.
El objetivo de este estudio fue identificar las características cuantitativas de la aterosclerosis evaluadas mediante TC y su asociación con eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE). Además, se comparó el valor pronóstico de estas características con los scores clínicos de riesgo tradicionales.
El punto final primario (PFP) incluyó la mortalidad por cualquier causa, infarto agudo de miocardio (IAM), accidente cerebrovascular (ACV), insuficiencia cardiaca (IC), revascularización tardía (>90 días) y hospitalización por angina inestable. El punto final secundario (PFS) fue la mortalidad por todas las causas e IAM.
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Se analizaron 3,551 pacientes, con un periodo de seguimiento de 4.8 años. La edad media fue de 58 años, y la mayoría de los pacientes eran hombres. La mayoría presentaba un riesgo intermedio según el score de Diamond-Forrester. Durante el seguimiento, el 5% de los pacientes presentó eventos adversos, incluyendo muerte (n=34), IAM (n=24), ACV (n=12), hospitalización por IC (n=23), hospitalización por angina inestable (n=17) y revascularización tardía (n=84). Los principales predictores de MACE fueron el diámetro luminal en las estenosis y el volumen de la placa no calcificada.
Este es el primer registro multicéntrico que utiliza inteligencia artificial para cuantificar la enfermedad coronaria. El uso de AI-QCT puede guiar tanto las terapias antiateroscleróticas como los procedimientos de cardiología intervencionista, con el objetivo de reducir los eventos adversos durante el seguimiento.
Título Original: CONFIRM-2: AI-guided Quantitative Coronary CT Angiography (AI-QCT) Technology in Patients With Suspected Coronary Artery Disease.
Referencia: Alexander van Rosendael MD PhD et al TCT 2024.
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