田天，王亞斌，高磊，章明，荊晶，陳韻岱，曹豐

(解放軍總醫(yī)院心血管內(nèi)科，北京 100853)

運(yùn)動平板試驗、心臟負(fù)荷超聲和冠狀動脈CT造影(coronary computed tomographic angiography，CCTA)等檢查都可用于冠心病的診斷，但冠狀動脈造影(coronary angiography，CAG)仍是評估冠狀動脈狹窄的“金標(biāo)準(zhǔn)”，術(shù)者在造影過程中往往會依據(jù)造影結(jié)果評估病變血管的狹窄程度，從而決定是否行經(jīng)皮冠狀動脈介入(percutaneous coronary intervention，PCI)術(shù)，但目測評估冠狀動脈的狹窄程度存在不準(zhǔn)確性，同一術(shù)者在不同時期面對同樣的冠狀動脈病變亦會有不同程度的判讀，China PEACE研究表明目測與定量冠狀動脈造影(quantitative coronary angio-graphy，QCA)分析軟件結(jié)果相比，目測法常認(rèn)為同一罪犯血管狹窄程度更嚴(yán)重，非急性心肌梗死患者中近50%行PCI的患者,QCA軟件分析認(rèn)為其罪犯血管狹窄程度不足70%，甚至有的患者狹窄不到60%[1]。QCA軟件可真實反映冠狀動脈解剖并測量相關(guān)數(shù)據(jù)[2，3]，己被證明具有良好重復(fù)性，優(yōu)勢是可以很大程度避免操作者水平的變異，但QCA操作復(fù)雜及效率低等缺點(diǎn)仍制約著其在臨床中的應(yīng)用，指南依然推薦術(shù)者通過目測來判斷冠狀動脈狹窄程度。為此我們對目測和QCA軟件評估冠狀動脈狹窄程度的相關(guān)性及一致性進(jìn)行了分析。

1 對象與方法

1.1 研究對象

回顧性分析2016年6月至2017年1月解放軍總醫(yī)院心血管內(nèi)科冠心病患者101例，其中男性62例，女性39例，年齡(60.5±9.8)歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：(1)CCTA明確病變部位且狹窄程度≥50%；(2)擇期行CAG，時間和CCTA相差不超過1周；(3)期間未發(fā)生急性心血管事件。排除標(biāo)準(zhǔn)：(1)無法獲得患者CAG圖像(資料收集不完全)；(2)CAG報告不具體(病變部位不明確及未明確該病變狹窄程度)；(3)缺乏病變合適體位的CAG圖像。

1.2 方法

直接從病例庫中提取資料，記錄患者姓名、年齡、性別、體質(zhì)量指數(shù)、冠心病危險因素、高血壓、高脂血癥、糖尿病史、吸煙史、左室射血分?jǐn)?shù)、臨床診斷及治療等信息。每例患者冠狀動脈鈣化積分及病變情況從CT報告中獲得。CAG資料包括病變節(jié)段(18段法)[4]、病變狹窄程度(百分比)、是否為彌漫病變(靶病變長度≥20 mm，或至少1/3血管長度存在3處或 3 處以上≥50%的狹窄病變)以及是否同期接受PCI治療。

1.3 Medis-QCA軟件分析

QCA軟件為Medis公司QAngioXA7.3軟件[5]，根據(jù)每例患者CAG報告中所提及病變部位，應(yīng)用2D-QCA軟件測量該病變部位的絕對管徑、參照血管直徑、狹窄程度和病變長度，和術(shù)者根據(jù)CAG得出的狹窄程度、狹窄長度、是否嚴(yán)重鈣化以及是否為彌漫病變進(jìn)行比較。軟件使用者并不了解造影報告中的狹窄程度，根據(jù)手術(shù)報告確定狹窄部位，選取相對正常的近段及遠(yuǎn)段。操作步驟如下。(1)定標(biāo)：以造影5F或6F導(dǎo)管作參照計算冠狀動脈直徑。(2)標(biāo)記：描記需要計算的病變血管。(3)校正：QCA軟件自動依據(jù)中心線來識別血管輪廓，操作者需進(jìn)行調(diào)整。(4)計算：QCA軟件生成參考血管直徑及識別病變部位，輸出結(jié)果。

1.4 統(tǒng)計學(xué)處理

應(yīng)用SPSS 17.0統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。計數(shù)資料用百分率表示，Pearson線性相關(guān)分析目測與QCA軟件評估冠狀動脈狹窄的相關(guān)性。2種評估方法所得的數(shù)據(jù)經(jīng)Kappa檢驗及Bland-Altman分析法行一致性檢驗。P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 患者基本情況

101例患者左室射血分?jǐn)?shù)(62.4±4.3)%。高血壓患者55.4%(56/101)，糖尿病患者26.7%(27/101)，高脂血癥患者29.7%(30/101)，吸煙患者23.6%(24/101)。共164支靶病變，其中左前降支病變50.6%(83/164)，左回旋支病變18.9%(31/164)，右冠狀動脈病變30.5%(50/164)。

2.2 目測和OCA軟件評估冠狀動脈狹窄的相關(guān)分析

目測與QCA軟件作Pearson線性相關(guān)分析結(jié)果表明，兩者呈正相關(guān)(r=0.745，P<0.01)，相關(guān)關(guān)系明顯(圖1)。

圖1 目測與QCA評估冠狀動脈狹窄的Pearson線性

2.3 目測和QCA軟件評估冠狀動脈狹窄的一致性檢驗

按照狹窄程度<50%、50%～70%和>70%進(jìn)行分析，結(jié)果表明目測評估冠狀動脈狹窄程度多>70%，QCA軟件評估狹窄程度多為50%～70%，Kappa一致性檢驗得出Kappa值為0.453，一致性一般(表1)。以目測與QCA軟件評估冠狀動脈狹窄程度的平均值作為橫坐標(biāo)，兩者的差值作為縱坐標(biāo)，標(biāo)繪出散點(diǎn)圖，并以差值均數(shù)±1．96倍差值的標(biāo)準(zhǔn)差為 95%一致性界限，在Bland-Altman散點(diǎn)圖上，4.9%(8/164)評估超過了一致性界限(圖2)。

表1 目測與QCA評估的病變分布

QCA: quantitative coronary angiography

圖2 目測與QCA評估的Bland-Altman圖

3 討 論

CAG仍是臨床判斷冠狀動脈是否存在狹窄及指導(dǎo)治療方法的常用手段[4]，但結(jié)果的判斷與操作同樣重要，因此術(shù)者的準(zhǔn)確目測對后續(xù)治療格外重要，不恰當(dāng)?shù)难\(yùn)重建會帶來遠(yuǎn)期心血管事件的發(fā)生[6]。對于狹窄性病變，術(shù)者目測判斷易高估狹窄程度，尤其當(dāng)病變?yōu)?0%～70%中度狹窄時，高估狹窄程度的可能性最大[7]。

本研究通過對101例患者、164支靶病變血管進(jìn)行回顧性分析，發(fā)現(xiàn)目測判斷與QCA評估結(jié)果有正相關(guān)性，分別用Kappa檢驗及Bland-Altman圖分析兩者一致性，Kappa顯示一致性一般。在Bland-Altman散點(diǎn)圖上，4.9%(8/164)評估超過了一致性界限。即使在界限范圍內(nèi)的兩者對于相同靶病變評估最大誤差也達(dá)到37.81%，說明目測評估與QCA軟件之間一致性欠佳。在進(jìn)行治療方案選擇時，狹窄程度的高估會導(dǎo)致治療方案激進(jìn)。

目測法以及QCA軟件均基于造影圖像， QCA是在造影圖像基礎(chǔ)上進(jìn)行測量及定量分析，兩者之間有強(qiáng)相關(guān)性，隨著病變狹窄程度的增加，對于相同靶病變無論是目測法還是QCA評估冠脈狹窄程度的等級均增加。既往研究[8]亦表明目測結(jié)果并不一定總是較QCA評估嚴(yán)重，而是當(dāng)面對狹窄程度>50%的病變時才高估其狹窄程度。造成兩者判斷不一致的原因首先是術(shù)者目測存在“不準(zhǔn)確性”[9]，即操作者內(nèi)變異(intraoperator variance)及操作者間變異(interoperator variance)[10]，可重復(fù)性及真實性局限。其次術(shù)者有時更偏向于通過面積狹窄率來判斷[11]，但隨著指南不斷更新，直徑狹窄率已作為判斷狹窄病變的可靠指標(biāo)。細(xì)小血管狹窄程度的判斷中，術(shù)者也更傾向于高估病變的狹窄程度[12]。同時受經(jīng)驗水平和從事介入工作年限的影響，不同操作者對相同病變的目測結(jié)果亦會不同，因此臨床醫(yī)師應(yīng)客觀記錄影像所見。血管本身的病變情況亦會影響判斷，嚴(yán)重彌漫病變造成冠狀動脈血流減少，圖像質(zhì)量欠佳，術(shù)者較易高估病變情況。不可否認(rèn)，QCA軟件存在自身局限性[13]，其并未將造影圖像質(zhì)量納入?yún)⒖贾?，亦不能提供血流動力學(xué)信息。但經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的不同操作員通過QCA評估冠狀動脈狹窄程度的誤差<5.8%[7]。目前指南依然推薦通過目測評估冠狀動脈狹窄程度，QCA軟件較目測法帶給冠心病患者益處的臨床研究仍然很少。

本研究是單中心研究，納入研究樣本數(shù)量較少，對于患者的遠(yuǎn)期預(yù)后及再發(fā)心血管事件的隨訪亦欠缺，因此不能更完善地評估QCA軟件和臨床醫(yī)師主觀目測的優(yōu)略性。同時冠狀動脈是立體的三維結(jié)構(gòu)，存在時間及空間的不對稱[14]，根據(jù)單一平面造影結(jié)果評估冠狀動脈狹窄亦會存在一定的偏倚。

【參考文獻(xiàn)】

[1] Zhang H, Mu L, Hu S,etal. Comparison of physician visual assessment with quantitative coronary angiography in assessment of stenosis severity in China[J]. JAMA Intern Med, 2018, 178(2): 239-247. DOI: 10.1001/jamainternmed.2017.7821.

[2] Reiber JH, Kooijman CJ, Slager CJ,etal. Coronary artery dimensions from cineangiograms methodology and validation of a computer-assisted analysis procedure[J]. IEEE Trans Med Imaging, 1984, 3(3): 131-141. DOI: 10.1109/TMI.19 84.4307669.

[3] 李軼, 劉宏斌, 蓋魯粵, 等. 冠狀動脈造影三維重建與造影平面定量對比分析[J]. 中國介入心臟病學(xué)雜志, 2008, 1(16): 12-15. DOI: 10.3969/j.issn.1004-8812.2008.01.00.

Li Y, Liu HB, Gai LY,etal. Comparative analysis with three dimentional reconstruction coronary angiography and conventional quantitative coronary angiography[J]. Chin J Intervent Cardiol, 2008, 1(16): 12-15. DOI: 10.3969/j.issn.1004-8812.2008.01.00.

[4] Patel MR, Calhoon JH, Dehmer GJ,etal. ACC/AATS/AHA/ASE/ASNC/SCAI/SCCT/STS 2017 appropriate use criteria for coronary revascularization in patients with stable ischemic heart di-sease: a report of the American College of Cardiology appropriate use criteria task force, American Association for Thoracic Surgery, American Heart Association, American Society of Echocardiography, American Society of Nuclear Cardiology, Society for Cardio-vascular Angiography and Interventions, Society of Cardiovascular Computed Tomography, and Society of Thoracic Surgeons[J]. J Am Coll Cardiol, 2017, 69(17): 2212-2241. DOI: 10.1016/j.jacc.2017.02.001.

[5] Reiber JH, Serruys PW, Kooijman CJ,etal. Assessment of short-, medium-, and long-term variations in arterial dimensions from computer-assisted quantitation of coronary cineangiograms[J]. Circulation, 1985, 71(2): 280-288.

[6] De Bruyne B, Pijls NH, Kalesan B,etal. Fractional flow reserve-guided PCIversusmedical therapy in stable coronary disease[J]. N Engl J Med, 2012, 367(11): 991-1001. DOI: 10.1056/NEJMoa1205361.

[7] Nallamothu BK, Spertus JA, Lansky AJ,etal. Comparison of clinical interpretation with visual assessment and quantitative coronary angiography in patients undergoing percutaneous coronary intervention in contemporary practice: the Assessing Angiography (A2) project[J]. Circulation, 2013, 127(17): 1793-1800. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.113.001952.

[8] Ng VG, Lansky AJ. Novel QCA methodologies and angiographic scores[J]. Int J Cardiovasc Imaging, 2011, 27(2), 157-165. DOI: 10.1007/s10554-010-9787-9 (2011).

[9] Raphael MJ, Donaldson RM. A “significant” stenosis: thirty years on[J]. Lancet, 1989, 1(8631): 207-209.

[10] Campbell PT, Mahmud E, Marshall JJ. Interoperator and intra-operator (in)accuracy of stent selection based on visual estima-tion[J]. Catheter Cardiovasc Interv, 2015, 86(7): 1177-1183. DOI: 10.1002/ccd.25780.

[11] Fleming RM, Kirkeeide RL, Smalling RW,etal. Patterns in visual interpretation of coronary arteriograms as detected by quantitative coronary arteriography[J]. J Am Coll Cardiol, 1991, 18(4): 945-951.

[12] Desmet W, Willems J, Van Lierde J,etal. Discrepancy between visual estimation and computer-assisted measurement of lesion severity before and after coronary angioplasty[J]. Cathet Cardiovasc Diagn, 1994, 31(3): 192-198.

[13] Faxon DP, Vogel R, Yeh W,etal. Value of visualversuscentral quantitative measurements of angiographic success after percutaneous transluminal coronary angioplasty. NHLBI PTCA Registry Investigators[J]. Am J Cardiol, 1996, 77(12): 1067-1072.

[14] Tu S, Hao P, Koning G,etal.Invivoassessment of optimal viewing angles from X-ray coronary angiography[J]. EuroIntervention, 2011, 7(1): 112-120. DOI: 10.4244/EIJV7I1A19.