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Prediction for CRT-response by transthoracic echocardiography: Two methods for one question – which is the best? - 09/01/21

Doi : 10.1016/j.acvdsp.2020.10.061 
A. Hubert 1, 2, , A. Gallard 2, E. Galli 1, 2, V. Le Rolle 2, A. Hernandez 2, E. Donal 1, 2
1 Cardiologie, CHU Pontchaillou, Rennes, France 
2 LTSI, UMR 1099, INSERM, Rennes, France 

Corresponding author.

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Résumé

Background

Non-invasive estimation of myocardial work by transthoracic echocardiography is a novel tool to analyse myocardial contraction efficiency during systole. Two methods are described, on using Left ventricular (LV) strain and a LV pressure estimation, and another with only LV strain integrals. The present study analyses their utility in prediction of CRT-response.

Methods and results

In total, 243 patients implanted by a CRT according to current recommendations were retrospectively included in hospital university of Rennes. All patients had a complete transthoracic echocardiography at implantation and at 6-moths follow-up. Responders were defined as having a 15% decrease in indexed LV end-systolic volume at follow-up compared to baseline. Baseline characteristics are described in Table 1; 25.1% were non-responders. In this group, there were more men, more ischemic cardiomyopathies with more dilated LV. Strain signals were analysed only in the most informative loop, the apical 4 cavities. Myocardial work estimation with LV pressure estimation was previously described. The 3 different integral of strain signal were represented in Fig. 1. According to ROC curves, myocardial work (particularly wasted work in septal wall with AUC=0.718±0.04) estimated with LV pressure estimation is better than strain integrals to predict LV positive remodelling (best AUC 0.631±0.040) after CRT-implantation.

Conclusion

Left ventricular pressure estimation give useful information on top of strain curves for prediction for CRT-response.

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Vol 13 - N° 1

P. 60-61 - janvier 2021 Retour au numéro
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  • Importance of systematic right ventricular assessment in patients undergoing cardiac resynchronisation therapy: A machine-learning approach
  • E. Galli, V. Le Rolle, O.A. Smiseth, J. Aalen, E.L. Sade, A. Hernandez, C. Leclercq, J. Duchenne, J.U. Voigt, E. Donal
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  • Reproducibility of 2016 ASE/EACVI algorithm for estimation of LV filling pattern: Not perfect but enough
  • A. Hubert, A. Coisne, Y. Bohbot, Y. Lavie-Badie, J. Dreyfus, E. Donal

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