JoVE Logo

Oturum Aç

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

Koroner Arter Hastalığı (CAD) testi için fizyolojik sinyali elde etme metodolojisi sunulmuştur. Test pozitifliği ve negatifliği ile ilgili CAD puanını, her birinin ayrıntı düzeyleri de dahil olmak üzere yorumlamak için bir yöntem önerilmiştir. Testin ekonomisi, mevcut bakım standardı bağlamında tartışılmaktadır.

Özet

Koroner Arter Hastalığı (CAD) (POC-CAD) için bakım noktası non-invaziv bir test daha önce geliştirilmiş ve doğrulanmıştır. Test, bu yazıda açıklanan birincil metodoloji olan ortogonal voltaj gradyanı (OVG) ve fotopletismogram sinyallerinin aynı anda alınmasını gerektirir. Bir biyopotansiyel sinyal olan OVG'nin elde edilmesi, elektrotların hastanın göğüs kafesinin hazırlanmış cildine (altı bipolar elektrot ve bir referans elektrot içeren Frank kurşun konfigürasyonuna benzer şekilde düzenlenmiştir) ve parmak üzerinde bir hemodinamik sensör (standart bir iletim modalitesi kullanılarak) yerleştirilmesini gerektirir. Sinyal, bulut tabanlı bir sisteme yüklenir, burada mühendislik özellikleri sinyalden çıkarılır ve CAD Puanını elde etmek için makine öğrenimi algoritmasına sağlanır. Doktor daha sonra CAD Puanının değerini, hastasının test öncesi KAH olasılığı bağlamında yorumlamalıdır, bu da test sonrası KAH olasılığı ile sonuçlanır. Bu yorumlama, test pozitifliği ve test negatifliği düzeyinde veya daha ince bir ayrıntı düzeyinde gerçekleştirilebilir; Her biri için metodolojiler burada olabilirlik oranlarına dayalı olarak önerilmiştir. Doktor, test sonrası olasılığı kullanarak, hastasının tedavisinde uygun bir sonraki adımı belirlemelidir; Bu işlemi göstermek için çeşitli senaryolar kullanılır. Testin benimsenmesi yalnızca ekonomik olarak uygulanabilirse mümkündür; testin CAD tanı akışına entegrasyonu ve bunun sonucunda sağlık sistemine sağlanan maliyet tasarrufları hakkında bir tartışma sağlanmaktadır. Ekonomik model, sağlık sistemine maliyet tasarrufunun, ele alınmadığı takdirde daha ileri (ve pahalı) bakım gerektiren hastalık ilerlemesine neden olan gecikmiş tedaviyi önleyerek elde edilebileceğini göstermektedir.

Giriş

İskemik kalp hastalığı (İHD) şu anda tüm dünyada önde gelen ölüm nedenidir1. Koroner arter hastalığı (KAH), koroner arterler içinde önemli lezyonların varlığı ile karakterize İBH'nın anatomik öncüsüdür. Anlamlılık anatomik olarak sol ana arterde en az %70 veya %50 oklüzyon ile tanımlanabilir2. Anlamlılık, lezyonun kan akışı üzerindeki etkisini ölçerek fonksiyonel etkisine dayalı olarak da tanımlanabilir. Spesifik olarak, fraksiyonel akış rezervi (FFR) ve anlık akış rezervi (iFR), lezyonun neden olduğu akıştaki değişikliği değerlendirir ve lezyonlar, FFR < 0.80 veya iFR < 0.89'da anlamlı olarak tanımlanır2. Belirgin KAH varlığını doğrulamak için altın standart, sol kalp kateterizasyonu (LHC) ile yapılan invaziv koroner anjiyografidir (İKA). Önemli CAD, miyokard iskemisini ve buna karşılık gelen anjinal semptomları hafifleten ve plağı stabilize eden (stentleme durumunda) bir stent veya koroner arter baypas greftlemesinin yerleştirilmesi yoluyla revaskülarizasyonu garanti eder.

KAH için mevcut non-invaziv testler genellikle radyasyona maruz kalma, stres ve kontrast enjeksiyonu (böbrek darbeleri ile) gerektirir1. En sık kullanılan tanı testleri, tek foton emisyonlu bilgisayarlı tomografi (SPECT) olarak da bilinen miyokard perfüzyon görüntüleme (MPI) ve koroner bilgisayarlı tomografik anjiyografidir (CCTA). SPECT, dinlenme ve stres (egzersiz veya ilaç) sırasında perfüzyonu izlemek için bir radyoizotopun enjeksiyonunu içerir. CCTA, çoklu X-ışınları kullanarak koroner arterleri görüntüler. Pozitron Emisyon Tomografisi (PET) ve kardiyak manyetik rezonans görüntüleme (CMR) de bazen CAD testi için kullanılır1. Tüm bu yöntemler, ekipmana önemli sermaye yatırımı, testleri gerçekleştirmek için eğitimli personel ve bazı durumlarda tıbbi izotopların mevcudiyetini gerektirir. Bu gereklilikler nedeniyle, bu modaliteler, özellikle hasta bakımında gecikmelere neden olan ve ilişkili riskleri artıran kırsal ortamlarda genellikle yaygın olarak mevcut değildir.

Bu nedenle amaç, CAD (POC-CAD) için non-invaziv, bakım noktası testi tasarlamaktı: CorVista sistemi3. Bu sistem, CCTA4 ile karşılaştırılabilir performansa sahip, işlevsel olarak önemli CAD için FDA onaylı bir testtir. Test, hasta stresi olmadan ve ekipmana veya uzman personele sermaye yatırımına gerek kalmadan kullanılabilir. Mevcut görüntüleme teknolojilerine erişimin genellikle mevcut olmadığı kırsal ve kaynakların kısıtlı olduğu ortamlarda kullanım için idealdir.

POC-CAD'in geliştirme3 ve doğrulama4'ü daha önce yayınlanmıştır. Kısaca, POC-CAD, Protokol adım 1'de açıklandığı gibi, Yakalama cihazı kullanılarak ortogonal voltaj gradyanı ve fotopletismogram sinyallerinin aynı anda alınmasıyla başlar. Ortogonal voltaj gradyanı, altı bipolar elektrot ve gövdeye bağlı bir referans elektrot içeren, Frank kurşun konfigürasyonu5'e benzer bir kurşun yerleşimi kullanılarak elde edilen bir biyopotansiyel sinyaldir. Fotopletismogram, kırmızı ve kızılötesi ışığın parmak ucundan iletildiği ve bir sensöreçarptığı standart iletim yöntemi kullanılarak elde edilir 6. Sinyal alındıktan sonra, otomatik olarak bulut tabanlı sisteme yüklenir, burada mühendislik özellikleri sinyalden çıkarılır ve web portalında sunulan CAD puanını vermek için makine öğrenimi algoritmasına sağlanır. Protokol adımları 2 ve 3'te, test tarafından döndürülen CAD Skorunu yorumlama metodolojisi açıklanmıştır. Spesifik olarak, yayınlanmış veriler veya doktorla ilgili diğer kaynaklar, hasta testi almadan önce CAD olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir. Olabilirlik oranları, test performansından hesaplanabilir ve ikili test sonucu (2. adım) veya CAD puanının daha ayrıntılı değerleri (3. adım) kullanılarak CAD olasılığını ön testten son teste güncellemek için kullanılabilir. Son olarak, POC-CAD ekonomisinin mevcut bakım standardına kıyasla modellenmesi tartışılmaktadır.

Protokol

Çalışma, Batı Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylanmış ve Helsinki Bildirgesi'ne uygun olarak yürütülmüştür. Katılım için tüm deneklerden yazılı bilgilendirilmiş onam alındı. Kısaca, dahil edilmek için, deneklerin kardiyovasküler semptomları olan ancak bilinen koroner arter hastalığı olmayan ve ICA veya CCTA'ya girmesi planlanan en az 18 yaşında olması gerekir. Dışlama kriterleri, diğerlerinin yanı sıra önceden belgelenmiş miyokard enfarktüsü öyküsü, önceki koroner arter baypas greftlemesi ve önceki kalp kapakçığı replasmanını içeriyordu. Tam çalışma dahil etme ve dışlama kriterleri, clinicaltrials.gov'da Ulusal Klinik Araştırma (NCT) numarası NCT03864081 altında bulunabilir. Kullanılan ekipman ve yazılım Malzeme Tablosunda listelenmiştir.

1. Sinyal alımı

  1. Elektrot bölgesindeki herhangi bir kılı tıraş ederek cildi hazırlayın. Sabun ve su ile temizleyerek ve gerekirse temiz ve kuru bir gazlı bez veya alkolsüz mendil kullanarak ciltte kalıntı kalmadığından emin olun.
  2. Uçları elektrotlara bağlayın ve Tablo 1'e göre yerleştirin.
    NOT: Elektrot kalitesi sinyal kalitesini etkileyebilir; Tanısal kalitede veya yüksek performanslı elektrotların kullanılması tavsiye edilir.
  3. Hemodinamik (fotopletismogram, PPG) sensörü deneğin parmağına yerleştirin ve sensör kablosu elin üst kısmı boyunca yerleştirilecek şekilde parmağın sensöre mümkün olduğunca uzak olduğundan emin olun.
    1. Bir yara veya klinik olarak ilgili başka bir neden kullanımını engellemedikçe işaret parmağını kullanın. Hastaya, sensörü yerleştirildikten sonra hareket ettirmemesini tavsiye edin.
  4. Hastayı rahat bir dinlenme pozisyonunda sırt üstü düz bir şekilde konumlandırın. PPG sensör kablosunun ve elektrot kablolarının üst üste gelmediğinden emin olun.
    1. Hastanın sırtındaki mavi elektroda doğrudan baskı yapmasını önlemek için gerekirse yastıklama (ör. yastıkla birlikte sarılmış bir battaniye veya havlu) kullanın.
  5. Sinyal gürültüsünü sınırlamak ve sinyal kalitesini en üst düzeye çıkarmak için mümkün olduğu ölçüde tüm elektronik cihazları (monitörler, televizyonlar, cep telefonları vb.) kapatın veya odadan çıkarın. Oda aydınlatmasını kapatın.
  6. Hasta bilgilerini girin ve doğruluğunu onaylayın: hastanın adı, hastanın soyadı, doğumdaki cinsiyeti, inç cinsinden boyu, pound cinsinden ağırlığı, doğum tarihi ve tıbbi kayıt numarası (gerekli olan tümü herhangi bir sırayla girilebilir).
  7. Hastanın rahat olduğundan emin olun ve hareketsiz ve sessiz olmalarını hatırlatın (örneğin, çekim sırasında konuşmayın).
  8. Cihazı düz bir yüzeye yerleştirin ve uygulamadaki yerleşimi onaylayın. Sinyal alımını başlatmak için Başlat'a basın.
  9. Aygıtta herhangi bir hata mesajı olup olmadığını izleyin ve görünürlerse, bunları çözmek için ekrandaki yönergeleri izleyin.
  10. 3 dakika 35 saniye gerektiren sinyal alımı tamamlandıktan sonra, cihaz sinyal kalitesi değerlendirmesi için verileri otomatik olarak buluta iletecektir. Geçiş sinyali kalitesinin onayı alınana kadar hastayı cihaza bağlı tutun.
  11. Elektrotları hastadan ayırın ve PPG sensörünü çıkarın.
  12. Test sonuçlarını görüntülemek için portala erişin (sinyal buluta yüklendikten yaklaşık 10 dakika sonra kullanılabilir olacaktır).

Tablo 1: Müşteri adayı yerleşimi. Yedi elektrotun her birinin yerleştirilmesi gereken anatomik konumların tanımı. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

2. Verilen test sonuçlarının yorumlanması test-pozitif vs . test-negatif

  1. Hastanın test öncesi hastalık olasılığını belirleyin (örneğin, Avrupa Kardiyoloji Derneği (ESC) yönergelerini kullanarak7).
  2. CAD skorunu 0 ile karşılaştırarak hastanın testinin pozitif mi yoksa negatif mi olduğunu belirleyin: sıfırdan büyük veya sıfıra eşitse, hastanın sonucu test pozitiftir veya sıfırdan küçükse sonuç test negatiftir.
  3. Rapordaki CAD Skoru değerini okuyun ve raporun alt kısmında gösterilen doğrulama kohortundaki negatif ve pozitif hastaların dağılımlarıyla karşılaştırın.
  4. Duyarlılığı ve özgüllüğü8, ardından denklem 1 ve denklem 29'u kullanarak olabilirlik oranlarını (LR) hesaplayın.
    NOT: Test duyarlılığının %88 (hastalığı olan tek denek grubu olan ICA'dan pozitif denekler kullanılarak hesaplanmıştır) ve özgüllüğün %51 (%94 ağırlığında CCTA'dan negatif denekler ve PROMISE çalışması10 aracılığıyla genel popülasyonu temsil etmek için %6 ağırlıkta ICA'dan negatif denekler kullanılarak hesaplanmıştır) olduğu göz önüne alındığında, çalışılmış bir örnek gösterilmiştir.
    figure-protocol-5033(Eşitlik 1)
    figure-protocol-5138(Eşitlik 2)
  5. Aşağıdaki denklemler 3-511'de verilen hastanın test sonrası olasılığını hesaplayın, burada pozitif bir test durumunda LR+ ve negatif bir test durumunda LR- kullanılır:
    figure-protocol-5445(Eşitlik 3)
    figure-protocol-5550(Eşitlik 4)
    figure-protocol-5655(Eşitlik 5)
  6. Güncellenmiş CAD olasılığı ile, testin sonuçları göz önüne alındığında, hasta bakımında uygun bir sonraki adımı belirleyin (örneğin, Tablo 2'de gösterilen ESC kılavuzu7 önerilerini kullanarak).

Tablo 2: CAD olasılığına göre ESC yönergeleri. Dört CAD olasılık seviyesi için, Avrupa Kardiyoloji Derneği kılavuzları, bir sonraki test de dahil olmak üzere (gerekirse) bu olasılığın uygun şekilde yorumlanması içindir. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

3. Daha ince tanecikte verilen test sonuçlarının yorumlanması

  1. Tablo 3'te gösterildiği gibi, testi doğrulamak için kullanılan popülasyonda gözlemlenen CAD skoru aralıklarını, özellikle test pozitif ve test negatif aralıklarında üçüncüllere (üç kutuda eşit sayıda denek) bölerek test pozitif ve test negatif sonuçlarının ayrıntı düzeyini artırın.
    NOT: Hesaplamaları basitleştirmek için, kateterizasyondan negatif olan deneklerin% 6'lık katkısı bu analizin dışında tutulmuştur ve bunların dahil edilmesi sonuçları önemli ölçüde değiştirmeyecektir.
  2. Test-negatif aralığındaki her bir tertil içinde, gerçekten hastalığı olmayan denekler olan Gerçek Negatiflerin (TN) sayısını ve gerçekten hastalığı olan Yanlış Negatiflerin (FN) sayısını hesaplayın.
    1. Her bir test-negatif tertilin LR-'sini belirlemek için aşağıdaki denklemleri 6-8,11'i uygulayın (negatif tertillerden LR+, ilgili değil).
      NOT: Denklemler, üçüncülün performans profilinin, performans istatistiklerini hesaplamak için tam test-negatif aralığını temsil ettiğini varsayar (test pozitifliğine göre orijinal test-negatiflik frekansını elde etmek için üçüncül sayısına karşılık gelen üç düzeltme faktörünü gerektirir).
      figure-protocol-7712(Eşitlik 6)
      figure-protocol-7818(Eşitlik 7)
      figure-protocol-7924(Eşitlik 8)
  3. Test-pozitif aralığındaki her bir tertil içinde, gerçekten hastalığı olan denekler olan Gerçek Pozitiflerin (TP) sayısını ve gerçekten hastalığı olmayan denekler olan Yanlış Pozitiflerin (FP) sayısını hesaplayın.
    1. Her bir test-pozitif tertilin LR+'ını belirlemek için denklem 9-11'i uygulayın (LR- ilgili olmayan pozitif tertillerden)11.
      NOT: Denklemler, üçüncülün performans profilinin, performans istatistiklerinin hesaplanması amacıyla tam test-pozitif aralığını temsil ettiğini varsayar (test negatifliğine göre orijinal test-pozitiflik frekansını elde etmek için üçüncül sayısına karşılık gelen üç düzeltme faktörünü gerektirir).
      figure-protocol-8725(Eşitlik 9)
      figure-protocol-8831(Eşitlik 10)
      figure-protocol-8939(Eşitlik 11)
  4. Hastanın KAH skorunun hangi tertil içinde olduğunu belirleyin ve Tablo 3'teki LR'ler göz önüne alındığında, adım 2'de gösterilen prosedür göz önüne alındığında test sonrası olasılığı hesaplayın.
    NOT: Tahmin edilebileceği gibi, LR- değerleri daha negatif CAD puanları ile azalır ve LR+ değerleri daha pozitif CAD skorları ile artar, bu da daha negatif bir CAD puanının ön test olasılığını daha etkili bir şekilde azalttığı ve daha pozitif bir CAD puanının ön test olasılığını daha etkili bir şekilde artırdığı anlamına gelir.
  5. Adım 2.4-3.4'te listelenen hesaplamaları gerçekleştirmeye alternatif olarak, hastanın CAD puanı7'yi kullanarak ön test olasılığını test sonrası olasılığa çevirmek için Tablo 4'ü kullanın.

Tablo 3: Olabilirlik oranları. Test-pozitif ve test-negatif içindeki üç puan aralığı için, sırasıyla karşılık gelen pozitif olabilirlik oranları ve negatif olabilirlik oranları. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 4: Ön test ile test sonrası olasılık eşlemesi. 10 ön test olasılık düzeyi için, karşılık gelen son test olasılığı, üç negatif üçüncülün her birinde ve pozitif üçüncüllerin her birinde bir CAD puanı verdi. Yeşil renklenme %<15 hastalık olasılığına karşılık gelir (ESC kılavuzu, CAD'nin göz ardı edilebileceğini belirtir); sarı renklendirme %15-65 hastalık olasılığına karşılık gelir (ESC kılavuzları, görüntülemeye dayalı non-invaziv testlerin tercih edildiğini belirtir); turuncu %66-85 hastalık olasılığına karşılık gelir (ESC kılavuzları, görüntülemeye dayalı non-invaziv testlerin yapılması gerektiğini belirtir); kırmızı, %>85 hastalık olasılığına karşılık gelir (ESC kılavuzu, CAD'ın göz ardı edilebileceğini belirtir). Daha fazla kılavuz bilgisi için Tablo 2'ye bakın. 0 CAD puanının test pozitif olarak kabul edildiğini unutmayın. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Sonuçlar

Örnek bir sinyal Şekil 1'de görülebilir ve testi kullanan bir doktorun göreceği gibi Şekil 2'de rapor edilebilir. Aşağıda, CAD skorunun anlamlılığını yorumlamada metodolojinin uygulanmasını göstermek için sağlanan birkaç hasta vakası bulunmaktadır.

Durum 1
67 yaşında bir erkek, istirahatte göğüs ağrısı semptomları, yayılan kol ağrısı, terleme ve bulantı şikayeti ile başvurdu. ESC yönergelerine7 dayanarak, yaşı, cinsiyeti ve semptomları, başlangıçtaki hastalık olasılığı% 84 ile tutarlıdır. ESC kılavuzları, böyle bir hastanın, kardiyak kateterizasyona yönlendirmeyi ve gerekli herhangi bir müdahaleyi garanti altına almak için KAH tanısı koymak için non-invaziv test gerektirdiğini göstermektedir (Tablo 2). POC-CAD gerçekleştirildi ve test pozitif bir sonuç olan ve 2.888 LR+ ile pozitif CAD Puanlarının en yüksek üçüncüllüğüne giren 0.32'lik bir CAD puanı döndürüldü (Tablo 3). Bu nedenle, hastanın test sonrası olasılığı %94'tür ve ESC kılavuzlarına göre (Tablo 2), hastanın güvenle KAH olduğu varsayılabilir ve invaziv kardiyak kateterizasyon uygun bir hareket tarzıdır.

Durum 2
39 yaşında bir kadın, istirahatte hem sol hem de sağ tarafa yayılan göğüs ağrısı ile başvurur. ESC kılavuzlarına7 dayanarak, yaşı, cinsiyeti ve semptomları, başlangıçtaki %28'lik bir hastalık olasılığı ile tutarlıdır ve kılavuzlar, KAH olasılığını daha iyi anlamak için invaziv olmayan bir testin tercih edilen bir sonraki adım olacağını göstermektedir. Bununla birlikte, kılavuzlar ayrıca genç hastalarda (bu 39 yaşındaki kadın gibi), doktorun radyasyona maruz kalma konusunda bilinçli olması gerektiğini, bunun da enjekte edilmiş bir radyoizotop gerektiren SPECT gibi bir testi uygulamak için gerekli olduğunu belirtmektedir. Böyle bir test için başka bir seçenek CCTA'dır, ancak bu birçok X-ışını gerektirir. Bu nedenle, POC-CAD radyasyon gerektirmediği için mantıklı bir seçimdir. Test, negatif aralığın ilk tertilinin sınırları içinde, 0.129'luk bir LR- ile -0.12'lik bir değer döndürerek gerçekleştirildi (Tablo 3). Ortaya çıkan test sonrası olasılık %4'tür ve bu, CAD için daha fazla test gerekmeksizin, ESC yönergelerine göre CAD'in güvenli bir şekilde elenebileceği seviyeye düşer.

Durum 3
74 yaşında kadın hasta non-anjinal göğüs ağrısı ve nefes darlığı ile başvurdu. ESC kılavuzlarına7 dayanarak, yaşı, cinsiyeti ve semptomları, %24'lük bir başlangıç hastalık olasılığı ile tutarlıdır ve kılavuzlar, KAH olasılığını daha iyi anlamak için invaziv olmayan bir testin tercih edilen bir sonraki adım olacağını göstermektedir. Hasta, tedavi gördüğü kırsal klinikten tüm test yöntemlerinin (PET, SPECT, CCTA, CMR) mevcut olduğu büyük şehir merkezine seyahat etmekte tereddüt eder, bu nedenle doktor POC-CAD sunar. CAD skoru 0.07'dir ve 1.446'lık bir LR+ ile pozitif aralığın ilk üçüncülüne düşer ve bu da %33'lük bir son test olasılığı ile sonuçlanır. Olumlu sonuca ve hastalık olasılığındaki artışa bağlı olarak, hasta PET taraması için şehre seyahat etmeyi kabul eder. PET ayrıca 6.0412 LR+ ile hastalığın göstergesiydi ve PET sonrası %33 ila %75'i artırıyor.

figure-results-3535
Şekil 1: Örnek sinyaller. Elektrik sinyali (A) olarak da adlandırılan ortogonal voltaj gradyanının ve 20 sn aralığa (B) ve tam süreye (C) odaklanan fotopletismogram sinyalinin görselleştirmelerini gösteren örnek POC-CAD raporu. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-4189
Şekil 2: Örnek CAD raporu. Test negatif aralığına (<0) giren -0,19 (A) CAD Puanı gösteren örnek POC-CAD raporu. Test performansı (B)'de gösterilmiştir. CAD puanlarının dağılımı, POC-CAD'in (C) ile doğrulandığı konular için görüntülenir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-4852
Şekil 3: Maliyet ekonomik modeli akışı. 200 hastadan oluşan varsayımsal bir gelen popülasyon, POC-CAD>PET yolu (A) ve SPECT yolu (B) üzerinden çalıştırılır. POC-CAD>PET yolu uygulandığında hasta başına ortalama tasarruf ile birlikte her bir yolun her bir dalı için sağlık sistemine yönelik maliyetler gösterilir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışmalar

Bu bölümün ana odak noktası, testin ekonomisidir; bununla birlikte, öncelikle KAH için ön test olasılığının değerlendirilmesinin yönlerini tartışmak faydalı olacaktır. Protokol adımları 2 ve 3'te açıklandığı gibi, CAD'in ön test olasılığının tahmini, CAD Puanının bağlamsallaştırılmasında ve CAD'in test sonrası olasılığının belirlenmesinde kritik bir adımdır. CAD olasılığını üç özelliğe dayandıran ESC 2013 yönergelerini kullandık: cinsiyet, yaş ve semptomlar (tipik anjina, atipik ve anjinal olmayan ağrı grupları içinde)7. Bununla birlikte, hekimin herhangi bir nicel veya nitel yöntemin seçiminde klinik yargılarını uygulayabileceğini belirtmek önemlidir. Ayrıca, ESC 2013 ile aynı girdi özelliklerini gerektiren Diamond-Forrester13 de dahil olmak üzere, bu tür bir tahmin için yayınlanmış başka nicel yöntemler de mevcuttur. Kadınlar için östrojen durumu olan14 Diamond-Forrester'ı genişleten (menopozdaki yaş değişimini ve herhangi bir histerektomiyi telafi etmek için), ayrıca diyabet, hipertansiyon, hiperlipidemi, sigara, ailede koroner hastalık öyküsü ve obezite gibi daha kapsamlı varyasyonlar da yayınlanmıştır. Bununla birlikte, bazı metodolojilerin CAD'i %50 luminal daralma olarak tanımlayabileceğini, %70'in ise mevcut ACC yönergelerini temsil ettiğini (%50'de sol ana arteri hariç tutarak) unutmayın.

POC-CAD'in ekonomisi ve testin bakım yolu ile nasıl etkileşime girdiği, testin klinik kullanım için gerçekten uygun olup olmadığını belirlemede çok önemli özellikleri temsil eder. KAH tanısı için en sık kullanılan test, genellikle nükleer stres testi veya SPECT olarak bilinen MPI'dir. 2019 itibariyle, CAD15 için yapılan değerlendirmelerin yaklaşık %85'inde MPI kullanılmıştır. ABD'de yılda yaklaşık 7-8 milyon SPECT-MPI çalışması yapılmaktadır16. Hasta vakalarının yaklaşık% 5'inde, CCTA KAH'ı teşhis etmek için kullanılır. CCTA'nın önemli KAH'ı ekarte etmede üstün tanısal performansa sahip olduğu kabul edilmiştir. Diğer iki görüntüleme yöntemi, PET ve kardiyak MRG, kalan değerlendirmelerin büyük kısmını oluşturur. Tüm bu testler için, testi çalıştırmak ve yorumlamak için bir görüntüleme kamerası ve kalifiye bir ekip gereklidir. Bu tür kameralar pahalı sermaye ekipmanı parçalarıdır. Sonuç olarak, bu testlerin kullanılabilirliği genellikle hem ilk masrafı hem de işletme maliyetlerini haklı çıkarmak için yeterli hacmin olduğu kentsel sağlık hizmeti ortamlarında sınırlıdır.

2021'de Amerikan Kardiyoloji Koleji (ACC), bilinen KAH veya daha önce yapılmış testleri olmayan ve hem MPI hem de CCTA'nın ön saflarda tanı seçenekleri olarak kabul edildiği orta düzeyde CAD riski 2,17 olan hastalar için kılavuzlarını yayınladı. CCTA ve MPI'nin aksine, POC-CAD, CCTA ve MPI gibi yalnızca pahalı görüntüleme ekipmanlarına sahip merkezler ve bunları çalıştırmak için gereken ekiplerle sınırlı olmak yerine, doktor ofisi, kritik erişim hastanesi, kabile bakım merkezi ve üçüncü basamak bakım merkezleri gibi herhangi bir bakım noktası ortamında kullanılabilir.

Tipik olarak, bir ön hat testini takiben KAH'tan şüphelenilen hastalar ICA için sevk edilecektir; açıklandığı gibi, bu CAD için altın standart tanı olarak kabul edilir. ICA, invaziv kardiyoloji uzmanları tarafından ayakta tedavi gören bir hastane ortamında gerçekleştirilen invaziv bir prosedürdür.

Büyük bir üçüncül akademik merkezde radyolojik muayeneler için randevu katılım oranı üzerine yakın zamanda yapılan bir araştırma, planlanan randevuların %24'ünün iptal veya gelmeme nedeniyle hasta tarafından katılmadığını göstermiştir18. İncelenen radyolojik modaliteler CAD tanısını içeriyordu. Bu çalışmada bildirilen rakam, %20'lik bir gelmeme oranı varsayan bir sağlık sisteminin mali görevlisi ile yapılan bir tartışma ile uyumludur. Ayrıca, teste ulaşmak için önemli bir seyahat süresinin gerekebileceği kırsal doktorlarla yapılan çok sayıda görüşmede, hastaların% 50'ye kadarı hem randevu almaya hem de randevuya katılmaya devam etmeyebilir. Aşağıdaki modelde, kırsal pazar için ihtiyatlı bir şekilde, bunun %30 olduğu varsayılmaktadır (yani, %70'i randevuya katılmaktadır).

Önemli sayıda hastanın önerilen teste ilerlemediği durumlarda, aşağı akış testlerinin tanısal verimi üzerinde doğrudan bir etkisi vardır. Oranın önemli koroner arter hastalığı olan ve olmayan bireyler arasında tutarlı olduğunu varsayarsak, sevk edilen popülasyonda durumu tespit etme duyarlılığı beklenen duyarlılığın %70'i olacaktır. Fonksiyonel olarak anlamlı KAH'ı tespit etmek için %73'lük bir duyarlılığa sahip olduğu bildirilen SPECT durumunda, etkili duyarlılık sadece %53'tür (= 0.7 x %73)12, yani fonksiyonel olarak anlamlı KAH'ı olan sevk edilen popülasyondaki hastaların neredeyse yarısı gözden kaçacaktır. Kaçırılan bu hastalar sağlık sistemine sıfır maliyet getirmez. Fonksiyonel olarak anlamlı KAH'ı olan pozitif hastalar muhtemelen daha sonra görülecek ve hastalıklarının ilerlemesi nedeniyle önemli ek maliyetlere maruz kalacaktır. Örneğin, hasta daha sonra acil servise başvurursa, akut koroner sendrom belirtileri olan bir hasta için ziyaretin ortalama maliyeti 30.000 $ olarak hesaplanmıştır19.

Ayrıca, önemli KAH'ı olmayan hastalar için bile, doktorlarının görüntüleme için yönlendirmesine uymazlarsa, o doktora geri dönme olasılıkları daha düşüktür ve bu nedenle, semptomlarına başka neyin neden olabileceğini belirlemek için sınırlı bir fırsat vardır. Bu aynı zamanda hem altta yatan durumun ilerlemesi açısından hasta hem de sağlık sistemi için maliyetli olabilir. Örneğin, kalp yetmezliği tanısındaki bir gecikmenin, bu hastayı tedavi etme maliyetine yılda 8.000 dolar eklediği gösterilmiştir20.

Burada sunulan maliyet ekonomik modeli, POC-CAD'in önemli CAD için ön hat testi olarak kullanıldığı senaryoyu SPECT'in kullanıldığı bir senaryo ile karşılaştırarak bu etkileri yakalamayı amaçlamaktadır. POC-CAD bir dışlama testi olduğundan, SPECT'e göre daha fazla sayıda yanlış pozitif sonuç beklenir. Testten elde edilen tüm pozitiflerin ICA'ya devam etmesini beklemek mantıksızdır. Çoğu durumda, ikinci bir test uygulamak ideal olacaktır. Fonksiyonel olarak anlamlı CAD için çeşitli non-invaziv testlerin kural koyma ve dışlama performanslarını analiz ederken, Knuuti ve ark. CCTA'yı SPECT12 gibi işlevsel bir testle takip etmenizi önerir. Bununla birlikte, bu yine pozitif hastaların nispeten büyük bir bölümünü tanımlayamama riskini taşır. Daha iyi bir fonksiyonel test, %89 duyarlılığa ve %85 özgüllüğe sahip olan kardiyak PET'tir12. Kardiyak PET ABD'de giderek daha fazla kullanılmaktadır, şu anda en sık kardiyologlar tarafından reçete edilmektedir ve halihazırda CCTA15,21'den daha sık kullanılmaktadır. Bu modelde, PET'ten gelen pozitiflerin daha sonra ICA'ya ilerlediği varsayılır. PET'in duyarlılığı POC-CAD'in duyarlılığına benzer olduğundan, gelen PET popülasyonundaki tüm pozitiflerin PET tarafından doğru bir şekilde pozitif olarak sınıflandırıldığı varsayılır. SPECT'in ön hat testi olarak kullanıldığı modelde, pozitiflerin ICA'ya ilerlediği varsayılır. Gelen prevalansının %12 olduğunu varsayarsak, bu, ICA'da %41'lik pozitif bir verimle sonuçlanır ve bu, PROMISE çalışmasında10 gözlemlenene yakındır.

Şekil 3 , kardiyovasküler hastalık semptomları olan 200 hastadan oluşan varsayımsal bir gelen popülasyonu kullanarak modeli ve sonuçları göstermektedir. SPECT, PET ve POC-CAD'in her birinin aynı oranda geri ödeneceği varsayılır: test başına 2,500 ABD Doları. ICA'nın 3.000 $ olarak geri ödeneceği varsayılmaktadır. ICA sırasında veya daha sonra herhangi bir tedavinin maliyeti, modelin temsil ettiği tanı yolunun ötesinde olduğu için modele dahil edilmez. Kaybedilen negatif ve kaybedilen pozitif hastaların maliyetlerini tahmin etmek daha zordur. Bu hastaların bir görüntüleme testine devam etmek için doktorlarının talimatına uymamış olarak tanımlandığı göz önüne alındığında, sağlık sistemi ile bir sonraki etkileşimlerinin kardiyovasküler hastalık semptomları ile acil servise başvurmak olduğu varsayılmaktadır. Pope ve ark. bu tür semptomlarla acil servis başvuruları üzerinde yaptıkları bir çalışmada, %17'sinin akut kardiyak iskemi kriterlerini karşıladığını, %6'sının stabil anjina, %21'inin noniskemik kardiyak problemleri ve %56'sının nonkardiyak problemleri olduğunu saptamışlardır22. Acil servise ilk başvuru maliyetleri O'Sullivan ve ark. tarafından non-mortal miyokard iskemisi için 34.200 $ ve koroner revaskülarizasyonu olmayan anjina için 17.300 $ olarak hesaplanmıştır23. Etkinlik için tahakkuk eden akut faz (3 yıllık) maliyetler sırasıyla 73.300 $ ve 36.000 $ gibi önemli ölçüde daha yüksek olduğundan, yalnızca ilk sunumdaki maliyetleri kullanmak muhafazakar bir yaklaşımdır. Göğüs ağrısı ziyaretlerinin %53'ü için acil servis ziyaretinin maliyeti, ancak sonuçta ortaya çıkan bir kardiyak problem tespit edilmemiş, United Healthcare 2,988 tarafından bildirilen bilgiler kullanılarak24 $ olarak tahmin edilmiştir. Son olarak, iskemik olmayan bir kardiyak sorunu olan %21'lik kısım için maliyetin 2.988 $ olduğu tahmin edilmektedir, ayrıca kardiyak durumun tedavisinde gecikmeden kaynaklanan artan bir maliyet de tahmin edilmiştir. Yukarıda belirtildiği gibi, kalp yetmezliği olan bir hasta için, gecikmiş tanının artan yıllık maliyeti 8.000 $ olarak hesaplanmıştır20. Bu nedenle, bu hastaların çoğunluğunun ya kalp yetmezliği ya da pulmoner hipertansiyona ve her ikisi için de benzer bir gecikmiş tedavi maliyetine sahip olacağı varsayılarak, %21'lik maliyetin 10.988 dolar olduğu varsayılmıştır. Bir kez daha, yalnızca bir yıllık artımlı maliyet kullanmak, aslında sonraki her yıl için geçerli olacağı için muhafazakar bir yaklaşımdır. Genel olarak, modelde kullanıldığı şekliyle bu maliyetlerin ağırlıklı ortalaması 10.833 ABD dolarıdır.

Maliyet ekonomik modeli, özetle, daha ileri bakım gerektiren hastalığın ilerlemesine neden olan gecikmiş tedavi maliyeti nedeniyle sağlık sistemine hasta başına hasta başına ortalama 1,172 $ 'lık potansiyel bir tasarruf göstermektedir. Ek olarak, bu yolun benimsenmesi, SPECT yolunda şu anda gözlemlenen ve modellenen %62'e kıyasla ICA'daki verimi %41'ye çıkaracaktır.

ABD'de yılda kardiyovasküler hastalık semptomları ile başvuran 2,25 milyon hastanın gelen kırsal nüfusuna tahmin edilirse, POC-CAD'in önemli CAD için ön saflarda bir test olarak uygulanmasının toplam potansiyel tasarrufu yaklaşık 2,64 milyar dolar olacaktır. Yukarıda tartışıldığı gibi, bu tasarrufların büyük bir bileşeni, SPECT'ten daha yüksek duyarlılık ve daha yüksek tanı verimi nedeniyle fonksiyonel olarak anlamlı KAH'lı hastaların kaçırılmamasından kaynaklanmaktadır. Ek olarak, ICA'da elde edilebilecek daha yüksek verim, POC-CAD>PET yolu altında SPECT yolundan daha fazla ICA gerçekleştirileceğinden, çok önemli bir avantajdır. ICA'da daha yüksek bir verim, genellikle şu anda negatif ICA sonuçları25, girişimsel kardiyolog ve sağlık sistemi nedeniyle hayal kırıklığına uğrayan hastalar için faydalı olacaktır.

Bu modele olası bir itiraz, herkesin önce POC-CAD testini kullanmak yerine doğrudan PET'e yönlendirilmesi gerektiğidir. Bu yaklaşım, özellikle kırsal nüfus göz önüne alındığında, şu anda tüm görüntüleme testlerinde gözlemlenen aynı sorunla - takip kaybı ile - dolu olabilir. Model için aynı varsayımlar sürdürülürse, PET'in etkili verimi sadece %62'lik (= 0.7 x %89) bir duyarlılığa sahip olacaktı, bu nedenle bu popülasyondaki gerçekten pozitif hastaların çoğu hala eksik olacaktı. Tersine, POC-CAD'den pozitif bir teste sahip olmanın, hastaları sonraki tanı testleri (ICA gibi) için sevklerini takip etmeye teşvik edebileceği ve bu nedenle bunun POC-CAD>PET yolunda bir sorun olması beklenmediği gözlemlenmiştir. SPECT'in baskın yol olduğu ve bu nedenle POC-CAD'i takiben pratikte kullanılan testin büyük olasılıkla olduğu da iddia edilebilir. Bu durumda, ortaya çıkan POC-CAD>SPECT yolunun tasarrufu, yukarıda gösterilenlerden biraz daha yüksek olacaktır, ancak ICA'daki etkin verim, akışta iki yüz ek üç kaçırılmış pozitif hasta (yanlış negatif) olacağından biraz daha düşük (%58) olacaktır.

Sonuç olarak, POC-CAD, teşhis yoluna umut verici bir katkı sağlar. Bu testin birincil avantajı, radyasyon, stres veya kontrast kullanılmadan bakım noktasında kullanılabilmesi ve yine de işlevsel olarak önemli CAD26'yı ekarte etmek için CCTA ile karşılaştırılabilir sonuçlar vermesidir. Ayrıca, sonuçlar aynı ziyarette mevcuttur ve doktorun başka bir ziyaret planlamadan hastayla bakımdaki sonraki adımları tartışmasına olanak tanır. Testin bakım noktasında uygulanabilmesi ve sonuçların hızlı bir şekilde elde edilebilmesi nedeniyle, POC-CAD, ÖZELLIKLE ABD nüfusunun yaklaşık dörtte birini temsil eden kırsal alanlarda gözlemlenen önemli takip kaybı sorununu ele almaktadır. Testin sağlam ekarte profili göz önüne alındığında, negatif bir sonuçla, doktor hastanın semptomlarının diğer açıklamalarını hızla araştırabilir. Hastanın tanısında ortaya çıkan gecikmenin maliyetleri modellendiğinde, POC-CAD'in ön hat testi olarak kullanılması hastalara, doktorlara ve ödeyene önemli avantajlar sağlayacaktır. Ayrıca, mevcut görüntüleme modaliteleri, birçok görüntüleme merkezi için bir endişe kaynağı olan hacimde önemli bir artış veya azalma görmeyecektir. Maliyet tasarrufu, hastanın durumunun daha zamanında teşhis ve tedavisi ile gerçekleştirilir.

Açıklamalar

T.B., N.N., F.F., H.G., C.B., S.R. ve I.S. Analytics for Life çalışanlarıdır.

CorVista CAD skoru yorumlamasına ilişkin metodolojiler, doğrulanmış popülasyonun bir alt kümesine dayalı mevcut varsayımları temsil eder ve daha fazla doğrulama gerektirir. Lütfen ürün kullanım talimatlarına bakın.

Teşekkürler

Yazarlar, Dubberly Tasarım Ofisi'nden (San Francisco) Cody Wackerman ve Hugh Dubberly'ye, Şekil 3'te gösterilen yolları görselleştirmedeki yardımları için teşekkür eder.

Malzemeler

NameCompanyCatalog NumberComments
CorVista CAD CorVistan/aSystem comprising signal acquisition, cloud processing, and delivery of a report containing the CAD Score via a web portal 
ElectrodesVarious (see comments)Diagnostic quality or high performance electrodes are recommended.
For example:
Conmed ClearTrace 1700-007
Skintact FS-TB1
Vermed A10005

Referanslar

  1. World Health Organization. The top 10 causes of death [Internet]. 2020 [cited 2024 Jun 27]. , Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death (2020).
  2. Lawton, J. S., et al. 2021 ACC/AHA/SCAI guideline for coronary artery revascularization: A report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Clinical Practice Guidelines. J Am Coll Cardiol. 79 (2), e21-e129 (2022).
  3. Burton, T., et al. Development of a non-invasive machine-learned point-of-care rule-out test for coronary artery disease. Diagnostics. 14 (7), 719(2024).
  4. Stuckey, T. D., et al. Clinical validation of a machine-learned, point-of-care system to IDENTIFY functionally significant coronary artery disease. Diagnostics. 14 (10), 987(2024).
  5. Frank, E. An accurate, clinically practical system for spatial vectorcardiography. Circulation. 13 (5), 737-749 (1956).
  6. Park, J., Seok, H. S., Kim, S. S., Shin, H. Photoplethysmogram analysis and applications: An integrative review. Front Physiol. 12, 808451(2022).
  7. Montalescot, G., et al. 2013 ESC guidelines on the management of stable coronary artery disease: the Task Force on the management of stable coronary artery disease of the European Society of Cardiology. Eur Heart J. 34 (38), 2949-3003 (2013).
  8. Baratloo, A., Hosseini, M., Negida, A., El Ashal, G. Part 1: Simple definition and calculation of accuracy, sensitivity and specificity. Emergency. 3 (2), 48-49 (2015).
  9. Ranganathan, P., Aggarwal, R. Understanding the properties of diagnostic tests-Part 2: Likelihood ratios. Perspect Clin Res. 9 (2), 99-102 (2018).
  10. Douglas, P. S., et al. Outcomes of anatomical versus functional testing for coronary artery disease. New Eng J Med. 372 (14), 1291-1300 (2015).
  11. Safari, S., Baratloo, A., Elfil, M., Negida, A. Evidence based emergency medicine; part 4: Pre-test and post-test probabilities and Fagan's nomogram. Emergency. 4 (1), 48(2016).
  12. Knuuti, J., et al. The performance of non-invasive tests to rule-in and rule-out significant coronary artery stenosis in patients with stable angina: a meta-analysis focused on post-test disease probability. Eur Heart J. 39 (35), 3322-3330 (2018).
  13. Diamond, G. A., Forrester, J. S. Analysis of probability as an aid in the clinical diagnosis of coronary-artery disease. New Eng J Med. 300 (24), 1350-1358 (1979).
  14. Morise, A. P. Comparison of the Diamond-Forrester method and a new score to estimate the pre-test probability of coronary disease before exercise testing. Am Heart J. 138 (4), 740-745 (1999).
  15. Pelletier-Galarneau, M., Vandenbroucke, E., Lu, M., Li, O. Characteristics and key differences between patient populations receiving imaging modalities for coronary artery disease diagnosis in the US. BMC Cardiovasc Disord. 23 (1), 251(2023).
  16. Li, J., et al. Factors that impact a patient's experience when undergoing single-photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging (SPECT-MPI) in the US: A survey of patients, imaging center staff, and physicians. J Nuclear Cardiol. 28 (4), 1507-1518 (2021).
  17. Lawton, J. S., et al. 2021 ACC/AHA/SCAI guideline for coronary artery revascularization: A report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Clinical Practice Guidelines. J Am Coll Cardiol. 79, e21-e129 (2022).
  18. Aijaz, A., et al. Sociodemographic factors associated with outpatient radiology no-shows versus cancellations. Acad Radiol. S1076 - 6332 (24), 00228-00229 (2024).
  19. Cowper, P. A., et al. Acute and 1-year hospitalization costs for acute myocardial infarction treated with percutaneous coronary intervention: Results From the TRANSLATE-ACS registry. J Am Heart Assoc. 16 (8), 8(2019).
  20. Thomas, A., et al. Forgone medical care associated with increased health care costs among the U.S. heart failure population. JACC Heart Fail. 9 (10), 710-719 (2021).
  21. Reeves, R. A., Halpern, E. J., Rao, V. M. Cardiac imaging trends from 2010 to 2019 in the Medicare population. Radiol Cardiothorac Imaging. 3 (5), (2021).
  22. Pope, J. H., et al. Missed diagnoses of acute cardiac ischemia in the Emergency Department. New Eng J Med. 342 (16), 1163-1170 (2000).
  23. OʼSullivan, A. K., et al. Cost estimation of cardiovascular disease events in the US. Pharmacoeconomics. 29 (8), 693-704 (2011).
  24. Corso, A. Emergency visit cost with and without insurance in 2024. Mira. , https://www.talktomira.com/post/how-much-does-an-er-visit-cost (2024).
  25. Patel, M. R. Low diagnostic yield of elective coronary angiography. New Eng J Med. 362 (10), 886-895 (2010).
  26. Browning, S. CorVista System 510(k) Summary (K232686). , U.S. Food and Drug Administration. Retrieved from https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/pdf23/K232686.pdf (2024).

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

T pSay 210Sinyal ToplamaOrtogonal Gerilim GradyanFotopletismogram SinyalleriCAD SkoruMakine renmesi AlgoritmasTest Yorumlaman Test Olas l kTest Sonras Olas l kOlabilirlik OranlarEkonomik ModelSa l k Hizmetlerinde Maliyet TasarrufuTedavi Entegrasyonu

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Araştırma

Eğitim

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır