|
Türk Kardiyoloji Derneği Genç Kardiyologlar Alt Kurulu
Başkan:
Dr. Ertuğrul Okuyan
Y.K. adına Koordinatör Dr. Dursun Aras
Y.K. adına Koordinatör Dr. Ersan Tatlı
Koordinatör Dr. Ali Nazmi Çalık
Koordinatör Yard. Dr. Özkan Bekler
Koordinatör Yard. Dr. Anıl Başkurt
Yürütme Kurulu
Dr. Aylin Şafak Arslanhan
Dr. Samet Sevinç
Dr. İlke Çelikkale
Dr. Özgür Selim Ser
Dr. Elif İlkay Yüce Ersoy
Dr. Ömer Doğan
Dr. Yunus Emre Özbebek
Dr. Hande Şişman Uzunoğlan
Dr. Mehmet Akif Erdöl
Dr. Mehmet Altunova
Dr. Cem Korucu
Dr. Samet Yılmaz
Dr. Kamran İldırımlı
Dr. Murat Gökhan Yerlikaya
Dr. Ömer Işık
Dr. Görkem Ayhan
Dr. Murat Samsa
Dr. Ahmet Balun
Bülten Editörleri
Dr. Muzaffer Değertekin
Dr. Can Yücel Karabay
Dr. Muzaffer Kahyaoğlu
Katkıda Bulunanlar
Dr. Ahmet Caner Canpolat
Dr. Aysu Oktay
Dr. Hadi Verdiyev
Dr. Kemal Göçer
Dr. Mehmet Altunova
Dr. Mehmet Murat Yiğitbaşı
Dr. Merve Kapçık
Dr. Muhammed Ali Söyler
Dr. Muhammet Ali Ekiz
Dr. Mustafa Yenerçağ
Dr. Mustafa Yılmaz
Dr. Özkan Karaca
Dr. Ramazan Furkan Demirkıran
Dr. Seda Kurat Güldoğmuş
Dr. Sefa Sarı
Dr. Selim Süleyman Sert
Dr. Serkan Bulguroğlu
Dr. Ülkü Nur Koç
Dr. Yücel Kanal
|
| |
|
|
  Türk Kardiyoloji DerneÄŸi Genç Kardiyologlar Bülteni - Prognostic Performance of CCTA Derived Physiology and Plaque Characterisation in the CAREER Study (Dr. Selim Süleyman Sert)Hazırlayan: Dr. Selim Süleyman Sert
Çalışmanın Adı: Prognostic Performance of CCTA Derived Physiology and Plaque Characterisation in the CAREER Study
Yayınlandığı Kongre: EuroPCR 2025
Link: https://media.pcronline.com/diapos/EuroPCR2025/19491-20250522_0900
Giriş
Koroner BT anjiyografi (CCTA), koroner arter hastalığının (KAH) non-invazif tanısında yaygın olarak kullanılmaktadır. Son yıllarda, yapay zeka destekli analizler ile CCTA’dan elde edilen fizyolojik parametreler (CT-μFR: computed tomography-derived fractional flow reserve) ve plak karakterizasyonları, hastalığın prognozunu öngörmede umut verici bulunmuştur. Ancak, bu verilerin invaziv koroner anjiyografi (ICA) ve müdahalelerin ertelenip ertelenemeyeceği kararlarında nasıl kullanılacağı henüz net değildir.
Amaç
CAREER çalışmasının amacı, CCTA ile yapay zeka yardımıyla hesaplanan CT-μFR ve plak bileşenlerinin, invaziv girişim ihtiyacını öngörmedeki prognostik değerini değerlendirmek ve güvenli bir şekilde ICA'nın ertelenip ertelenemeyeceğini araştırmaktır.
Yöntemler
- Çalışma Popülasyonu: CAREER çalışmasına 307 hasta dahil edilmiştir.
- CT-μFR Analizi: 267 hasta merkez laboratuvara gönderildi, 254 hasta (723 damar) nihai analizde değerlendirildi.
- Takip: Hastalar 4 yıla kadar izlenmiş, primer sonlanım noktası olarak 3 ay içinde revaskülarizasyon ve takipte kardiyak ölüm, prosedür dışı miyokard infarktüsü (MI) veya herhangi bir revaskülarizasyon kabul edilmiştir.
- Veri Toplama: Otomatik yapay zeka sistemleriyle plak özellikleri (lipid hacmi, kalsifik hacim, plak yükü vs.) ve CT-μFR hesaplandı.
- İstatistik: ROC analizi ve çok değişkenli Cox regresyon kullanıldı.
Bulgular
- Primer Sonlanım Noktası: CT-μFR ≤ 0.80 olan hastalarda primer sonlanım 87.2% iken, >0.80 olanlarda yalnızca 21.7% idi (HR: 8.51, p<0.001).
- Revaskülarizasyon Oranı: CT-μFR ≤ 0.80 olanlarda 90 gün içinde revaskülarizasyon %86.4 iken, >0.80 olanlarda %17.1 idi (HR: 9.82, p<0.001).
- İleri analizlerde, CT-μFR >0.80 ve toplam CT-μFR >2.65 olan hastalarda prognoz, girişim yapılan hastalarla benzerdi. Bu kriterle %40 hasta için invaziv anjiyo ertelenebilir bulundu.
- Deferred damarlar için prediktif parametreler:
- CT-μFR ≤ 0.85 → HR: 6.10 (p=0.003)
- ΔCT-μFR ≥ 0.05 → HR: 17.59 (p=0.006)
- Plak yükü ≥ %64.3 → HR: 18.13 (p=0.006)
- Lipid hacmi ≥ 6.45 mm³ → HR: 7.13 (p=0.004)
- Kalsifik hacim ≥ 38.88 mm³ → HR: 5.82 (p=0.004)
Sonuçlar
CCTA'dan elde edilen CT-μFR ve plak karakterizasyonu verileri, invaziv koroner anjiyografi ve revaskülarizasyon ihtiyacını öngörmede yüksek doğrulukla kullanılabilir. CT-μFR >0.80 ve total CT-μFR >2.65 kriterlerini karşılayan hastalar, fiziksel girişim olmadan güvenle izlenebilir.
Yorum
CAREER çalışması, CCTA’nın sadece anatomik değil fizyolojik ve kompozisyonel bilgi sağlayarak klinik karar verme sürecinde intervansiyonel stratejilerin kişiselleştirilmesini mümkün kıldığını göstermektedir. Yapay zeka destekli otomatik analizlerin iki dakika gibi kısa sürede tamamlanabilmesi, bu yöntemi klinik pratikte uygulanabilir kılmaktadır. Bu strateji, invaziv prosedürlerin gereksiz kullanımını azaltarak maliyet-etkinliği ve hasta konforunu artırabilir.

|