absztrakt
a hasi aorta meszesedések (AACS) erősen korrelálnak a koszorúér meszesedéseivel, és előrejelezhetik a kardiovaszkuláris mortalitást. Megvizsgáltuk, hogy az AAC mérete, alakja és eloszlása összefügg-e a mortalitással, és hogy az ilyen prognosztikai markerek hogyan teljesítenek a Kauppila által bevezetett korszerű AC24 markerhez képest. Módszerek. 308 posztmenopauzás nő esetében számszerűsítettük az AAC számát és a hasi aorta százalékos arányát, amelyet a léziók elfoglaltak területük, szimulált plakkterületük, vastagságuk, falburkolatuk és hosszuk szempontjából. Megvizsgáltuk az Inter – / intraobserver reprodukálhatóságát és a 8-9 év utáni halálozás prediktív képességét a relatív hazárdhoz (hrs) vezető Cox regresszióval. Eredmények. A variációs együttható minden markernél 25% alatt volt. A legerősebb egyéni prediktorok a meszesedések száma () és a meszes plakk szimulált terület százaléka () voltak, és az AC24 () – től eltérően a hagyományos kockázati tényezőkhöz való alkalmazkodás után is lehetővé tették a mortalitás előrejelzését. Egy kombinált Cox regressziós modellben a legerősebb komplementer prediktorok a meszesedések száma () és a terület százalékos aránya () voltak. Következtetés. A röntgenfelvételekből számszerűsített AAC morfometrikus markerei hasznos eszköz lehetnek a CVD mortalitás kockázatának szűrésére és monitorozására.
1. Bevezetés
a szív-és érrendszeri betegségek (CVD) a leggyakoribb halálokok Európában és az Egyesült Államokban . Ez annak ellenére van, hogy általánosan elfogadott, hogy az egészséges életmód és a kockázati tényezők kezelése megakadályozhatja a CVD kialakulását . Ezenkívül a CVD-ben hirtelen meghaló nők kétharmadának nincsenek korábban elismert tünetei . Ezért elengedhetetlen a kardiovaszkuláris kockázat hatékony és széles körben alkalmazható mutatóinak megtalálása, amelyek időben történő beavatkozást igényelhetnek.
az atherosclerosis képalkotásának jelenlegi nem invazív módjai a röntgenfelvételek, ultrahang, számítógépes tomográfia (CT) és mágneses rezonancia képalkotás (MRI) . Az ultrahangot a carotis intima-media vastagságának (IMT) megjelenítésére használják, mivel a carotis IMT-t kimutatták, hogy az atherosclerosishoz kapcsolódik, így a CVD markere. A Multislice CT jó reprodukálhatósággal képes számszerűsíteni a koszorúér-meszesedés (CAC) mértékét , amely a kardiovaszkuláris kockázat erős mérését biztosítja, függetlenül a hagyományos kockázati tényezőktől, például a dohányzástól . Az ionizáló sugárzásnak való viszonylag nagy kitettség miatt azonban a klinikai dózis CT alkalmazása nem ajánlott nagyszabású szűrés, hanem csak a közepes kockázatú betegek intervenciós kezelésének elősegítésére . Ezzel szemben az alacsony dózisú CT-t fel lehet használni a koszorúér-meszesedés szűrési célokra történő értékelésére, és csak annak költsége korlátozó tényező. Az MRI nem invazív módszer az érelmeszesedés értékelésére különböző érrendszeri ágyakban. Az MRI méréseket azonban a kisebb artériák mérete megkérdőjelezi,és különösen a szív-és légzésmozgások miatt nehéz a koszorúerek értékelése. Ezenkívül az MRI-nek is bizonyítania kell költséghatékonyságát szűrési célokra.
a koszorúér artériák meszesedésre történő vizsgálatának alternatívája a hasi aorta felmérése, mivel ellentétes a röntgenfelvételeken keresztül elérhető koszorúér-artériákkal. A hasi aorta meszesedések (AAC) erősen előrejelzik a kardiovaszkuláris morbiditást és mortalitást , erősen korrelálnak a koszorúér meszesedéseivel, és ezért megjósolhatják a koszorúér-problémák kockázatát . A lumbális aorta röntgenfelvételekből származó CVD-kockázat becslésének korszerű módszertana a hasi aorta meszesedési pontszáma (AC24), amelyet a Framingham tanulmányi csoport javasolt . Nagy előnye, hogy az ilyen AAC-pontozás elvégezhető, például, posztmenopauzás nők esetében, további ionizáló sugárterhelés vagy költség nélkül, mivel ezek a képek könnyen elérhetők az osteoporosis szűréséből .
megvizsgáltuk, hogy a CT-ből, MRI-ből vagy ultrahangból elérhető információk morfometriai szempontjai a fent leírtak szerint az AAC új markereiből is beszerezhetők-e sima röntgenfelvételekből számszerűsítve. Az AC24 pontszám félig kvantitatív osztályozása miatt az ilyen markerek potenciálisan érzékenyebbek lehetnek-különösen a kisebb meszesedések potenciális jelentőségének vizsgálata tekintetében. Ehhez felvázoltuk a meszes lerakódások határait az ágyéki aorta régióban, és számszerűsítettük a meszes lerakódások számát, valamint a meszesedések által lefedett hasi aorta százalékos arányát a terület, a szimulált plakkterület, a vastagság, a falburkolat és a hossz tekintetében. Ezeket a potenciális AAC markereket pontosságra és a CVD-vel összefüggő mortalitás előrejelzésére való képességükre értékelték.
2. Anyagok és módszerek
2.1. Vizsgálati populáció
308 nőt választottak ki azok közül, akik részt vettek a multicentrikus PERF vizsgálatban, akiket 1992-ben radiológiailag megvizsgáltak, majd 2001-ben ismét megvizsgáltak az EPI-vizsgálatot követő vizsgálatban . Azokat választottuk, akiknek az első és a második klinikai látogatásuk közötti intervallum 8-9 év volt, ismert életben/mortalitásban, posztmenopauzában voltak, és akiknek az ágyéki aortája egyetlen röntgenfelvételen volt látható a kiindulási és a követési időpontban. A halálozási státusra vonatkozó információkat a dán Egészségügyi Minisztérium Központi nyilvántartásán keresztül szerezték be, és a halálokokat három csoportba sorolták: CVD, rák és egyéb okok. A vizsgálatokat a helyi Etikai Bizottság hagyta jóvá, a betegek pedig tájékozott beleegyező nyilatkozatot írtak alá.
2.2. Metabolikus és fizikai mérések
a vizsgálat megkezdésekor demográfiai adatokat és CVD kockázati paramétereket gyűjtöttek, mint az életkor, testsúly, magasság, testtömeg-index (BMI), derék-és csípőkörfogat, szisztolés és diasztolés vérnyomás (BP), kezelt hypertonia, kezelt cukorbetegség, dohányzás, rendszeres alkohol-és napi kávéfogyasztás, valamint heti fitnesz aktivitás. Véranalizátor (Cobas Mira Plus, Roche Diagnostics Systems, Hoffman-La Roche, Basel, Svájc) segítségével az éhomi glükóz-és lipidprofil (összkoleszterin, trigliceridek, LDL-koleszterin (LDL-C), HDL-koleszterin (HDL-C) és apolipoprotein (ApoA és ApoB)) mérését kaptuk.
Ezen mérések alapján kiszámítottuk az összetett kockázati markereket, a szisztémás koszorúér-kockázatértékelést (SCORE) és a Framingham-pontszámot. A pontszám az életkor, a dohányzás állapota, az összkoleszterinszint és a szisztolés vérnyomás kombinációja, míg a Framingham-pontszám ugyanazokból a változókból áll, plusz a HDL-C és a magas vérnyomás kezelési státusza.
2.3. Radiológiai analízis
az ágyéki aorta (L1-L4) laterális Röntgenképeit 1992-ben , illetve 2001-ben filmre vették, majd 2007/2008-ban digitalizálták egy Dozimetryproadvantage szkenner (Vidar, Herndon, USA) segítségével, amely képfelbontást biztosít 12 bites szürke skálán, pixel méretben . Három képzett radiológus a betegek állapotának előzetes ismerete nélkül feljegyezte a csigolyák sarkát és közepét (L1-L4), a megfelelő hasi aorta falakat és azok meszesedését a digitalizált képeken kézzel. A három radiológus tíz, nyolc és öt éves tapasztalattal rendelkezik. Radiológiai leolvasó egységeket (Sectra, Link) és kifejezetten erre a feladatra kifejlesztett annotációs szoftvert használtak a Matlab-ban (The MathWorks, Natick, USA), amelyek lehetővé tették számukra a fényerő és a kontraszt megváltoztatását, a nagyítást és a kicsinyítést, valamint a körvonalak szerkesztését, amint az az 1.ábrán látható.
az AC24-et úgy építettük fel, hogy az AAC-t a megfelelő aorta falhoz vetítettük. Ezután az egyes L1-L4 csigolyákkal szomszédos aorta szakaszokat az elváltozás mértéke szerint osztályoztuk foglalkozás: 0 ha nincs AAC, 1 ha az AAC a falnak kevesebb, mint 1/3-át foglalja el, 2 Ha az AAC több mint 1/3-át, de kevesebb, mint 2/3-át foglalja el a vetületben, 3 pedig a fal 2/3-át vagy annál nagyobb elfoglalását. Az AC24 pontozásra példa látható a 2. ábrán. A radiológusok által szolgáltatott AC24 pontszámok mellett a meszesedések körvonalait az AC24 alternatív számítógépes számításánál használták fel.
az összes meszesedéssel rendelkező kép esetében a három különböző radiológus egyikét kommentálta. Egy 8 képből álló részhalmazra két radiológus kétszer kommentálta az Inter – és az intraobserver pontosságát. A Reoutlining-et a korábbi körvonalaktól elvakítva, körülbelül hat-nyolc hét választotta el egymástól.
2.4. AAC markerek
a javasolt AAC markereket automatikusan kiszámítottuk a radiológus számítógéppel segített körvonalaiból meszesedett lerakódások a röntgenfelvételeken.(i) terület százalék: az AACS által elfoglalt L1-L4 szomszédos ágyéki aorta területének százalékos aránya.(II) szimulált terület százalék: megpróbáltuk megbecsülni a mögöttes ateroszklerotikus gyulladás méretét a megfigyelt AAC területéről és alakjáról, mivel a Röntgenelemzés csak az AAC meszesedett magját képes vizualizálni. Az ateroszklerotikus gyulladás mértékét morfológiai dilatációval szimuláltuk, 200 pixel sugarú kör alakú strukturáló elemmel (körülbelül 8,9 mm). A strukturáló elem méretét az adatok egy részhalmazán végzett paraméteres vizsgálat alapján határozták meg, és a szövettani és képelemzési megfigyelésekkel való összehasonlítással megerősítették, hogy biológiailag ésszerű, amelyek a meszesedő plakkot körülvevő ateroszklerotikus gyulladás méretét 3 mm és 5-10 mm között becsülték . A teljes plakkterület számítógépes szimulációjának illusztrációja a 3. ábrán látható. A szimulált terület százalékos aránya az ágyéki aorta százalékos aránya, amelyet a szimulált plakkok fednek le, beleértve mind a meszesedett magot, mind a szimulált gyulladt területet.
(iii) Vastagság százalék: az AAC átlagos vastagsága az aorta fal mentén az aorta szélességéhez viszonyítva.(iv) Falszázalék: az AAC által lefedett elülső és hátsó ágyéki aorta fal százalékos aránya.(V) Hosszszázalék: az aorta hosszának azon hányada, ahol az AAC-k bármely helyzetben (elülső, hátsó vagy belső) jelen voltak.(vi) meszes lerakódások száma: az egyes röntgenfelvételeken az L1 és L4 között látható különböző AAC-k száma.
megvizsgáltuk, hogy ezek a markerek mennyire megbízhatóan állapíthatók meg a röntgenképek kézi kommentárjai alapján, és értékeltük a mortalitáshoz való viszonyukat, metabolikus vagy fizikai markerekhez igazítva is.
2, 5. Statisztikai elemzés
Kendall konkordancia együtthatóját arra használták, hogy felmérjék a radiológusok által közvetlenül az eredeti röntgensugarakon készített meszes képek AC24 pontozásai és a számítógép által végzett AC24 pontozások közötti egyetértés szintjét, a radiológus kommentár körvonalai alapján.
a radiológusok kézi kommentárjainak inter – és intraobserver változékonyságának mérésére a kifejezetten erre a célra kijelölt 8 képen a Jaccard indexet () használtuk . Kiszámítottuk a meszesedettként azonosított terület arányát két körvonallal, osztva a legalább egy körvonalban meszesedettként azonosított területtel: hol vannak bináris megjegyzések. A Jaccard Index változik 0 nincs megállapodás 1 teljes megállapodás. Általában a Cohen-eket használják a kategorikus elemek, például a pixelek értékelők közötti megállapodásának mérésére. A statisztikákat azonban a nem meszesedett pixelek nagyon nagy osztálya fogja uralni, és az egyes pixelértékelések nem tekinthetők statisztikailag függetlennek.
a radiológus körvonalakból kiszámított AAC markerek inter-és intraobserver variabilitását a 8 képen az átlagos variációs együtthatók (CV) segítségével elemeztük.
a mortalitás prediktív erejét az egyes AAC-pontszámok relatív hazárd per standard deviation change (HR) alapján Cox regresszióval elemezték , ahol a halál időpontja volt az eredményváltozó, és a túlélőket helyesen cenzúrázták. Ezt az elemzést kiigazítatlan markereken, valamint három különböző biológiai változók halmazával kiigazított markereken végeztük: (a) az életkorból, a dohányzási státuszból és a trigliceridszintből álló modell, (b) a pontszám és (c) a Framingham-pontszám. Úgy állítottuk be, hogy az egyes halmazok biológiai változóit egy új változóba egyesítettük egy lineáris méréssel a Cox regresszióból származó súlyukkal. Ezt az új változót ezután beépítettük egy másik Cox regressziós modellbe a képalkotó marker számára, amelyet módosítani akartunk. A képalkotó marker kapott tömege meghatározza a biológiailag beállított prognosztikai teljesítményt.
az AAC markerek komplementaritásának elemzéséhez egy visszafelé lépésenkénti deléciós Cox regressziós modellt építettek az összes AAC markerrel. A legkevésbé jelentős jelölőket egymás után törölték, amíg csak a szignifikáns értékekkel () rendelkező jelölők maradtak. Ily módon egyetlen jelölőt azonosítottak, amelyek kiegészítették egymást és kiegészítő információkat szolgáltattak.
3. Eredmények
Az adatok 1992-ben 308 alanyból készített kiindulási képekből álltak. Ezek közül 121 betegnél nem volt meszesedés a vizsgálat megkezdésekor vagy az utánkövetéskor. A fennmaradó 187 alany közül 52 halt meg a követés előtt rák (), CVD () vagy más okok miatt (), és 135 túlélő betegnél a hasi aorta meszesedése eltérő mértékű volt a kiindulási vagy követési időpontban. A vizsgálati populáció sematikus áttekintése A 4.ábrán, míg a fizikai és metabolikus mérések áttekintése az 1. táblázatban található.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
A schematic overview of the study population.
a radiológus és a számítógépes AC24 pontszámok a 135 meszesített képek voltak kiváló egyetértés (Kendall , ).
a 8 képből álló, egyenként négy jelöléssel ellátott készleten a radiológusok AAC körvonalai közötti átlagos Jaccard-Index (0,24–0,79) volt az intraobserver variáció és (0,29-0,73) az interobserver variáció esetében, például lásd az 5.ábrát. A két radiológus intraobserver variabilitása sorrendben (0,24–0,65), illetve (0,38–0,79) volt. Az AAC marker pontosságának CV értékei ugyanazon a 8 képen 12 között voltak.5% and 24.9% (Table 2).
|
||||||||||||||||||||||||||||||
(a)
(b)
(c)
(a)
(b)
(c)
An X-ray of a participant in the EPI followup population. (a): an annotation by a radiologist. (b): a second annotation by the same radiologist. (c): an annotation done by another radiologist.
az egyes AAC markerek átlagértékei és szórásai a 3.táblázatban találhatók. Egyértelmű különbség volt a CVD-halál és a rák-halál csoportok eszközei között a túlélőkhöz képest.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
A 4.táblázat azt mutatja, hogy a szimulált terület százalékos aránya és a meszesedés száma (NCD) rendelkezik a legnagyobb egyéni prediktív erővel (és , ) a CVD mortalitás szempontjából. Relatív hazárdjuk 2,0 és 2,96, illetve 1,76 és 2,44 között van a CVD-halálozási csoportban, illetve 1,68 és 2,32, illetve 1,69 és 2,28 között a kombinált CVD/rák-halálozási csoportban. Az összes relatív hazárd jelentősen különbözik az unity () – től mind a három különböző biológiai modell beállítása előtt, mind után. Az AC24 kiigazítatlan egyéni prediktív teljesítménye alacsonyabb (,). A három különböző biológiai modellre vonatkozó kiigazítást követően az AC24-re vonatkozó relatív hazárd jelentősége csökken, és néhány esetben megszűnik, ami a relatív hazárd 0 és 1,66 közötti értékéhez vezet a CVD-halálozási csoportban és 1,29 és 1,64 közötti értékhez a CVD/rák-halálozási csoportban.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
a hét képalkotó marker kombinált prediktív erejének eredményei a CVD és a CVD/cancer csoport esetében az 5.táblázatban láthatók. A markerek Cox regressziós modellben történő kombinálásakor csak a terület százalékos aránya és az NCD maradt szignifikáns (, ).
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4. Megbeszélés
értékeltük, hogy a radiológus kézi pontozása az AC24 korrelál-e az AC24 számítógépes pontozásával, amely a radiológus kézi vázlatából származik a digitalizált röntgenfelvétel meszesedései. Kendall konkordancia-együtthatója azt mutatta, hogy a két gól kiváló egyetértésben volt. Továbbá értékeltük a kézi kommentárok inter-és intraobserver variabilitását a Jaccard Index és az AAC markerek variációs együtthatói, beleértve az AC24-et is. Bár a Jaccard Index azt mutatta, hogy a vázolt meszes lerakódások változása magas volt, az AC24 és a többi AAC markerek variációs együtthatói a körvonalak alapján viszonylag alacsonyak voltak. Ezek az eredmények azt mutatták, hogy annak ellenére, hogy az egyes plakkok körvonalazása kihívást jelentő feladat, a kapott jelölők a megjegyzések alapján ésszerűen pontos méréseket nyújtottak.
a 8-9 éves vizsgálat során 52 ember halt meg, közülük 20 a CVD-vel kapcsolatos okok miatt, 27 pedig a rákban. A Cox regressziós modellek hasonló korrelációt mutattak a CVD-vel és a CVD/rák mortalitással a különböző markerek esetében. Mivel a rák és a CVD számos egymást átfedő patogenetikai tényezővel rendelkezik, ez nem meglepő. A szimulált terület százalékos aránya és a meszesedő lerakódások száma egyedileg megjósolhatta a CVD és a CVD / rákos halálozást, és további információkat tartalmazott a CVD mortalitásról még az életkor, a trigliceridek és a koleszterin, valamint a PONTSZÁMMODELL és a Framingham-pontszám kiigazítása után is. Ezért ebben a post hoc tanulmányban a hagyományos kockázati tényezőktől függetlenül megjósolták a CVD mortalitást, ellentétben az AC24-vel. Ennek oka lehet, hogy az AC24 nem tesz különbséget az egyes meszesedések súlyossága és terjedése között.
a myocardialis infarctus (MI) okozta halálozás kockázata összefügghet az aktív plakkok számával . A plakk kialakulása során a kisebb plakkok nagyobb bonyolult elváltozásokká alakulnak, amelyek vagy megrepednek, vagy stabil plakkokká válnak . Kisebb, lipidekkel terhelt plakkokat azonosítottak, amelyek nagy forgalmúak, mint azok, amelyek valószínűleg megrepednek és ennek következtében MI-ben jelentkeznek . Így számos kisebb meszesedés nagyobb szakadási kockázatot jelezhet, mint néhány nagy, stabil meszesedés ugyanazon a területen. A plakkok különböző aspektusainak mérésére szolgáló technikákat, mint például a méret, az eloszlás és a szám, részben a szimulált terület százalékos aránya és a meszes lerakódások száma rögzíti. Ez a nagyobb hangsúly a meszesedések számán, nem pedig a teljes kalciumterhelés, tükrözheti a sebezhetőség olyan aspektusait, amelyek segítenek javítani a CVD-halálozási előrejelzést, amint azt ebben a munkában megfigyelték.
A Cox regressziós kombinációs modell azt mutatta, hogy amikor az összes AAC markereket egyetlen modellbe egyesítjük, és töröljük azokat a markereket, amelyek nem járulnak hozzá jelentősen a kombinált markerhez, csak a terület százalékos aránya és a meszesedő lerakódások száma maradt meg. Ez azt mutatja, hogy ez a két AAC marker kiegészítő és rendkívül jelentős információkat nyújt a halál kockázatáról. A terület százalékos arányának és a meszesedések számának komplementaritása azt sugallja, hogy a meszesedések mérete és terjedése egyaránt fontos szerepet játszik az ateroszklerózisban.
a minta mérete a jelen vizsgálat korlátozása. A viszonylag kis népesség, mindössze 20 CVD halálesettel, az etnikai hovatartozás és a nemek korlátozott reprezentációjával, valamint a halálokok keverékével korlátozhatja eredményeink általánosíthatóságát. Ezért a bemutatott eredményeket nagyobb, független tanulmányokban kell validálni. A javasolt markerek korlátozása lehet a kézi megjegyzések költsége, de erőfeszítéseket tettek a meszes lerakódások kommentárjainak automatizálására .
összehasonlítva a más képalkotó módszerekkel, például carotis IMT-vel vagy CAC-val kapott CVD markerekkel, a standard röntgenfelvételek használatának egyértelmű előnye a nagy, hosszú időtartamú osteoporosis szűrővizsgálatok elérhetősége . Például ilyen történelmi adatokat használtak a kifejlesztett AAC markerek ellenőrzésére, és javíthatják a CVD halálozási kockázati tényezőinek megértését. Az AAC markerek klinikai alkalmazhatósága növelhető, ha ugyanazokat a röntgenfelvételeket használják az osteoporosis szűrésére és a CVD kockázatértékelésére.
míg az AC24 alapvető információkat rögzít az AAC-ról, az eredmények azt mutatják, hogy az AAC ezen új morfometriai markerei közül néhány kiegészítő információkat rögzíthet. Ezért a javasolt radiológiai AAC markerek lehetővé tehetik a CVD mortalitás kockázatának jobb szűrését és monitorozását.