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在近几年,先进影像技术的应用逐渐成为诊断、评估和对多种心脏疾病(包括缺血性和非缺血性心肌病)进行风险分层的关键部分。心脏磁共振(CMR)能够对心脏的形态和功能进行综合评估。不过,它最关键的优势在于可以对组织进行特征描述。在组织特征描述方面,最常用的是对延迟钆增强(LGE)的评估,这种评估在几乎所有的心脏病中都有重要的诊断和预后价值。正因为如此,按照欧洲心脏病学会(ESC)大部分指南的推荐,心脏磁共振(CMR)现在是许多心脏疾病临床检查流程中不可或缺的一部分,并且在临床实践中也被广泛采用。然而,心脏磁共振(CMR)的广泛应用受到诸多因素限制,如硬件设备和专业技术人员的可用性、检查所需时间和成本。另外,对于患有幽闭恐惧症或者体内有植入式心脏设备的患者,心脏磁共振(CMR)的适用性有限。
在过去几年里,心脏计算机断层扫描(CCT)技术的进步也拓展了它的用途。在冠状动脉疾病(CAD)患者的研究中,血管造影评估方面的进步使心脏计算机断层扫描(CCT)成为一种关键的检查手段。并且,它在检测室壁运动异常和心肌特征描述方面的近期进展,正逐渐将其应用范围拓展为一种综合性、多参数的影像工具。
因此,当心脏磁共振(CMR)联合延迟钆增强(LGE)不可用、不可行或者有禁忌证时,比如在需要快速评估的紧急情况、体内有心脏植入物而无法进行心脏磁共振(CMR)检查或者心脏磁共振(CMR)检查伪影太明显的患者、患有幽闭恐惧症或者无法忍受长时间检查的患者中,心脏计算机断层扫描(CCT)联合晚期碘增强(LIE)就成为一种可行的替代方法,甚至是更优的选择。
心脏计算机断层扫描(CCT)发展历程中的一个显著里程碑是在 20 世纪 80 年代早期引入了心脏晚期碘增强(LIE)成像技术。从那时起,它已在各种临床场景及疾病状态下被加以研究,展现出了显著的准确性,并对临床实践有着良好的应用前景。
最近,发表在European Radiology 上的一篇文章在有心肌组织特征描述指征的广泛患者群体中评估了心脏计算机断层扫描(CCT)中的晚期碘增强(LIE)相较于心脏磁共振(CMR)中的延迟钆增强(LGE)的诊断准确性。
通过检索 EMBASE、PubMed/MEDLINE 以及 CENTRAL 数据库,查找以心脏磁共振(CMR)中的延迟钆增强(LGE)作为金标准参照来报道心脏计算机断层扫描(CCT)中晚期碘增强(LIE)准确性的相关研究。运用 QUADAS - 2工具来评估偏倚风险。采用双变量随机效应模型对各研究中的诊断性能指标进行分析、汇总以及绘图。计算汇总的敏感度、特异度、阳性似然比(+LR)、阴性似然比(-LR)、诊断比值比(DOR)以及分层汇总受试者工作特征曲线(HSROC)下面积(AUC)。
共纳入了 14 项研究,涉及 526 名患者以及 5758 个心肌节段。在患者层面,心脏计算机断层扫描(CCT)中的晚期碘增强(LIE)汇总敏感度为 0.96(95% 置信区间:0.88 - 0.99),特异度为 0.95(95% 置信区间:0.88 - 0.98),分层汇总受试者工作特征曲线(HSROC)下面积(AUC)为 0.98(95% 置信区间:0.97 - 0.99)。阳性似然比(+LR)为 20.97(95% 置信区间:7.54 - 58.38),阴性似然比(-LR)为 0.04(95% 置信区间:0.01 - 0.13),由此得出诊断比值比(DOR)为 535(95% 置信区间:94 - 3024)。在心肌节段层面,敏感度为 0.86(95% 置信区间:0.79 - 0.91),特异度为 0.98(95% 置信区间:0.96 - 0.99),分层汇总受试者工作特征曲线(HSROC)下面积(AUC)为 0.97(95% 置信区间:0.95 - 0.98)。阳性似然比(+LR)为 55.08(95% 置信区间:19.94 - 152.16),阴性似然比(-LR)为 0.14(95% 置信区间:0.09 - 0.22),诊断比值比(DOR)为 388(95% 置信区间:113 - 1333)。此外,双能量心脏计算机断层扫描(CCT)可将心肌节段层面的敏感度提高至 0.93(95% 置信区间:0.88 - 0.96)。
表 总结LIE与LGE在患者水平上的敏感性和特异性
本项研究表明,与心脏磁共振(CMR)中的延迟钆增强(LGE)用于心肌组织特征描述相比,心脏计算机断层扫描(CCT)中的晚期碘增强(LIE)展现出了出色的诊断准确性,这表明其有潜力成为心脏磁共振(CMR)的一种颇具前景的替代方法。
原始出处:
Marco Gatti,Ovidio De Filippo,Gaia Cura Curà,et al.Diagnostic accuracy of late iodine enhancement on cardiac CT for myocardial tissue characterization: a systematic review and meta-analysis.DOI:10.1007/s00330-024-11283-5
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