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Coronary Computed Tomographic Angiography-Derived Fractional Flow Reserve Based on Machine Learning for Risk Stratification of Non-Culprit Coronary Narrowings in Patients with Acute Coronary Syndrome - 23/09/17

Doi : 10.1016/j.amjcard.2017.07.008 
Taylor M. Duguay, BS a, 1, Christian Tesche, MD a, b, 1, Rozemarijn Vliegenthart, MD, PhD c, Carlo N. De Cecco, MD, PhD a, Han Lin, BS a, Moritz H. Albrecht, MD a, d, Akos Varga-Szemes, MD, PhD a, Domenico De Santis, MD a, e, Ullrich Ebersberger, MD b, Richard R. Bayer, MD f, Sheldon E. Litwin, MD f, Ellen Hoffmann, MD b, Daniel H. Steinberg, MD f, U. Joseph Schoepf, MD a, f, *
a Division of Cardiovascular Imaging, Department of Radiology and Radiological Science, Medical University of South Carolina, Charleston, South Carolina 
b Department of Cardiology and Intensive Care Medicine, Heart Center Munich-Bogenhausen, Munich, Germany 
c Center for Medical Imaging, Department of Radiology, University of Groningen, University Medical Center Groningen, Groningen, The Netherlands 
d Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Frankfurt, Frankfurt, Germany 
e Department of Radiological Sciences, Oncology and Pathology, University of Rome “Sapienza”, Rome, Italy 
f Division of Cardiology, Department of Medicine, Medical University of South Carolina, Charleston, South Carolina 

*Corresponding author: Tel: (1) 843-876-7146; fax: (1) 843-876-3157.

Abstract

This study investigated the prognostic value of coronary computed tomography angiography (cCTA)-derived fractional flow reserve (CT-FFR) in patients with acute coronary syndrome (ACS) and multivessel disease to gauge significance and guide management of non-culprit lesions. We retrospectively analyzed data of 48 patients (56 ± 10 years, 60% men) who were admitted for symptoms suggestive of ACS and underwent dual-source cCTA followed by invasive coronary angiography with culprit lesion intervention. Culprit lesions were retrospectively identified on cCTA using images obtained during invasive coronary angiography. Non-culprit lesions with ≥25% luminal stenosis and deferred intervention were evaluated using a machine learning CT-FFR algorithm to determine lesion-specific ischemia (CT-FFR ≤0.80). Follow-up was performed. CT-FFR identified lesion-specific ischemia in 23 of 81 non-culprit lesions. After a median follow-up of 19.5 months, 14 patients (29%) had major adverse cardiac events (MACE). Univariate Cox regression analysis revealed that CT-FFR ≤0.80 (hazard ratio [HR] 3.77 [95% confidence interval 1.16 to 12.29], p = 0.027), Framingham risk score (FRS) (HR 2.96 [1.01 to 7.63], p = 0.038), and a CAD-RADS classification ≥3 (HR 3.12 [1.03 to 10.17], p = 0.051) were predictors of MACE. In a risk-adjusted model controlling for FRS and CAD-RADS ≥3, CT-FFR ≤0.80 remained a predictor of MACE (1.56 [1.01 to 2.83], p = 0.048). Receiver operating characteristics analysis including FRS, CAD-RADS ≥ 3, and CT-FFR ≤0.80 (area under the curve 0.78) showed incremental discriminatory power over FRS alone (area under the curve 0.66, p = 0.032). CT-FFR of non-culprit lesions in patients with ACS and multivessel disease adds prognostic value to identify risk of future MACE.

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Vol 120 - N° 8

P. 1260-1266 - octobre 2017 Retour au numéro
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