放射学特征：辅助CT检查成就CVD预测模型

据《放射学》十月刊报道，在回顾审查了大约7000张胸部CT后，荷兰的研究人员成功建立了一个仅依靠辅助CT检查便可有效预测CVD（心血管病）发病的模型。
论文的第一作者、荷兰乌德勒支大学医学中心的MartijnGondrie医生及其同事认为，新模型“有望改变放射科医生参与病人日常护理的方式”。
尽管临床CT应用广泛，但辅助CT检查也开始受到重视。只是，放射学领域尚未对这些检查的可推广程度和医学价值做出定论。
荷兰研究者的这篇论文是PROVIDI（诊断成像的辅助信息的预后价值）研究的一部分，即首次纵向研究了胸部CT的可推广程度和医学价值。
作者首先把荷兰2002—2005年间的23,443位胸部CT检查者作为研究对象。他们排除众多干扰因素，包括晚期癌症（这会影响心血管事件的随访工作）以及那些能够直接指向CVD的CT图像（因为这些图像将会把此项研究在CVD方面的发现变成主要依靠CT而非通过辅助信息推断得来的）。
3位放射科医生阅读了6975张胸部CT，在常规医嘱CT中寻找4种主动脉病变:主动脉钙化，主动脉壁不规则，主动脉斑块，胸降主动脉过长。
研究人员依据这些特征的优势对每张CT进行评分，比如，主动脉钙化灶数在5个及以下得1分，2个及以下得2分，任何其它主动脉钙化表现或9个及以上钙化灶得3分等等。
研究者在除外患者年龄、性别、具有明显CVD指向CT的基础上，建立危险指数或评分以预测患者的CVD风险。危险指数较高者多出现在高龄、男性、辅助检查发现者的人群中，提示CVD患病率较高。
CVD事件包括致命或非致命性心脏病、心衰、周围动脉疾病、主动脉瘤、脑血管疾病、非风湿性瓣膜病。
研究表明，在位列前1/4最高分的患者中，有7%患者一年内的CT检查出患有心血管疾病，12%则在在两年内CT检查出现。通常情况下，通过2年内CT仅能检查出1%的CVD低危患者。
在通过所有辅助检查发现的主动脉病变中，病变数明显与CVD事件量成正比。但是当添加所有异常指标和人口学特征后再形成一个
综合模型后，研究者发现这一模型较之其他预测方法，并无特别优势。
反之，研究者建立的CVD预测模型只是单纯依靠了主动脉钙化的评分：1—3分，钙化灶数目越高，或钙化灶波及的主动脉节段数越多，得分越高。
研究者之所以选择这一模型，就是因为它与CVD有较强的统计学联系并且便于放射科医生预测CVD。研究者认为，该模型“允许放射科医生根据常规记录的患者和影像特征，进行有临床意义的、相对准确的预测推断（如此则堪比其他重建模型），进而早期发现CVD患病风险较高的人群。”
经历CVD事件的患者(817位)的主动脉钙化灶评分平均值为2.88， 而未经历CVD事件的患者（共347位）的分值为1.75，这具有显著统计学意义。
“该论文的研究结果表明，放射科医生能够对CT图像上的未经医嘱请求的主动脉钙化灶及其容易得到的简单的患者信息如年龄、性别、CT提示等进行有效CVD预测，”Gondrie在一次访谈中如是说。
“最后，这一模型有望成为放射科医生的简单易行的危险分级方法，进而可能减少心血管事件的发生，”Gondrie继续说。
与此同时，论文作者也指出了该研究的诸多不足，其中包括较短的随访时间—17个月，这就将一些较晚发病的CVD病例排除在外。该研究也主要依赖于对有CVD病史的患者群剔除后病历资料，研究者承认这将导致整体上的误差。但是，他们也同时坚持认为，该研究的剔除率并未显著偏离荷兰的CVD发病率。
Gondrie说，“目前，放射科正力图适应日益先进的图像技术，”但是也强调说，这类模型的辅助预测是有可能“轻而易举得来的（根本无需接受射线伤害或任何费用），并且对患者的整体身体状况和未来患病风险都有较好的提示作用”。