O estudo atual da dor do peito continua se baseando sobretudo na avaliação das características do sintoma e nos testes funcionais para avaliar a isquemia. No entanto, vários ensaios clínicos randomizados demonstraram que ditas avaliações não melhoram o prognóstico dos pacientes. As imagens intravasculares, como o ultrassom intravascular (IVUS), demonstraram que a carga de placa, as placas de baixa atenuação e a área luminal mínima são importantes marcadores prognósticos da doença coronariana.
A angiotomografia coronariana (TC) é uma técnica que permite avaliar com precisão as características da placa aterosclerótica, e vários estudos demonstraram seu relevante valor prognóstico. Em particular, a TC quantitativa com inteligência artificial (IA) possibilita a realização de uma análise quantitativa automática completa da árvore arterial.
O objetivo deste estudo foi identificar as características quantitativas da aterosclerose avaliadas mediante TC e sua associação com eventos cardiovasculares adversos maiores (MACE). Além disso, foi comparado o valor prognóstico dessas características com os escores clínicos de risco tradicionais.
O desfecho primário (DP) incluiu a mortalidade por qualquer causa, o infarto agudo do miocárdio (IAM), o acidente vascular cerebral (AVC), a insuficiência cardíaca (IC), a revascularização tardia (> 90 dias) e a hospitalização por angina instável. O desfecho secundário (DS) foi a mortalidade por todas as causas e o IAM.
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Três mil, quinhentos e cinquenta e um pacientes foram avaliados, com um período de seguimento de 4,8 anos. A idade média foi de 58 anos e a maioria dos pacientes eram homens. A maior parte da população estudada apresentava um risco intermediário segundo o escore de Diamond-Forrester. Durante o seguimento, 5% dos pacientes apresentaram eventos adversos, incluindo morte (n = 34), IAM (n = 24), AVC (n = 12), hospitalização por IC (n = 23), hospitalização por angina instável (n = 17) e revascularização tardia (n = 84). Os principais preditores de MACE foram o diâmetro luminal nas estenoses e o volume da placa não calcificada.
Este é o primeiro registro multicêntrico que utiliza inteligência artificial para quantificar a doença coronariana. O uso de AI-QCT pode guiar tanto as terapias antiateroscleróticas como os procedimentos de cardiologia intervencionista, com o objetivo de reduzir os eventos adversos durante o seguimento.
Título Original: CONFIRM-2: AI-guided Quantitative Coronary CT Angiography (AI-QCT) Technology in Patients With Suspected Coronary Artery Disease.
Referência: Alexander van Rosendael MD PhD et al TCT 2024.
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