What’s new in Cardiothoracic Imaging (German) – September 2020

2 Jahren ago
Die Wachstumsrate von subsoliden Adenokarzinom-Knoten der Lunge im Thorax-CT

Constance de Margerie-MellonLong H NgoRitu R GillAntonio C Monteiro FilhoBenedikt H HeidingerAllison OnkenMayra A MedinaPaul A VanderLaanAlexander A Bankier

https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020192322

Forscher der Harvard Universität und der Universität Wien versuchten, das exponentielle Wachstumsmodell für subsolide Noduli (partially solid nodules, PSN) und Milchglasnoduli (ground glass nodules, GGNs) in einer Kohorte von Patienten mit pathologisch gesichertem Adenokarzinom zu validieren. Anhand ihrer umfangreichen Gewebedatenbank identifizierten die Forscher 74 Noduli von insgesamt 750 Adenokarzinomen, welche die Aufnahme-/Ausschlusskriterien von CT-Scans aus 3 verschiedenen Zeitpunkten erfüllten und entweder PSN oder GGN waren. Die Forscher teilten diese 74 Noduli in GGN (50 oder 68%) und PSN (24 oder 32%) auf. In dieser retrospektiven Studie nutzten 2 verblindete Radiologen eine kommerziell erhältliche Segmentierungssoftware um die GGNs und PSNs automatisch zu segmentieren, um das Volumen zu bestimmen und das Wachstum der Noduli vor der Resektion an mindestens 3 Zeitpunkten zu verfolgen. Ein lineares «mixed effect» Modell wurde angewendet, um den Durchschnittswert der Daten und die Varianz/Kovarianz der Volumenwachstumskurven zu simulieren. Anhand dieser Daten wurden Standardwachstumsmodelle angewendet um lineare, exponentielle, quadratische und Potenz-Wachstumsmodelle zu simulieren. Zur statistischen Auswertung wurden r2 (angepasstes R2) und „Root Mean Square Error“ (RMSE)-Analysen durchgeführt, wobei das geeignetste Modell den höchsten r2 und den niedrigsten RMSE aufweist. Die exponentielle Wachstumskurve ergab das beste Resultat für die Modellierung des Wachstums sowohl von GGN s (r2= 0.89, RSME= 688) als auch von PSN (r2=0.95, RSME=146). Follow-up CT-Untersuchungen ermöglichten es die Wachstumsgeschwindigkeiten für GGNs und PSN zu schätzen. Dies ergab interessante Korrelationen mit CT-morphologischen, klinischen und histologischen Merkmalen. Zum Beispiel wurde festgestellt, dass GGN mit einer schnelleren Rate als PSN wachsen, wobei die Wachstumskurve von GGN fast doppelt so steil ist wie die von PSN. Die Verdoppelungszeiten für das Adenokarzinom in situ waren signifikant länger als die des invasiven Adenokarzinoms (939 Tage vs. 679 Tage, P= .01). Die Forscher stellten fest, dass kein einziges Wachstumsmodell perfekt zu dem der Tumoren passte, die untersucht wurden. Die Annahme der Autoren ist, dass Tumore von Natur aus heterogen sind und daher nicht genau gleich wachsen. Dies könnte sich Unterschiede durch die unterschiedliche Ausprägung von aggressiven Features bei der Baseline Untersuchung oder durch Unterschiede im Wachstumsmuster Ausdrücken. Da das exponentielle Modell am besten abschneidet, schlagen die Forscher vor, dass dieses Modell weiterhin angewandt werden sollte, um das Tumorwachstum abzuschätzen. Dies unter dem Vorbehalt, dass aufgrund der inhärenten Heterogenität kleine Unterschiede zu erwarten sind und dass man vergleichbare Merkmale hinzuziehen sollte, um ein vollständigeres Bild davon zu erhalten, wie sich Adenokarzinome in situ verhalten.

 

Rechtzeitige Diagnose und Behandlung verkürzt die Zeit bis zur Auflösung der Coronavirus (COVID-19) Pneumonie und vermindert höchsten und letzten CT Score bei Follow-up Thorax-CTs

Guoquan Huang, Tao Gong, Guangbin Wang, Jianwen Wang, Xinfu Guo, Erpeng Cai, Shirong Li, Xiaohu Li, Yongqiang Yu, and Liangjie Lin

American Journal of Roentgenology 2020 215:2, 367-373

https://www-ajronline-org.liboff.ohsu.edu/doi/full/10.2214/AJR.20.23078

Forscher aus Wuhu, China, haben ein verbessertes CT-Klassifikationssystem für die Nachsorge von Patienten, die mit dem neuartigen Coronavirus infiziert sind, vorgeschlagen. Es ist allgemein bekannt, dass die typischen CT-Manifestationen von COVID-19 periphere Ground Glass Opazitäten (GGOs) sind. Im Verlauf der Krankheit bildet sich in den Bereichen der GGO ein „crazy paving“-Muster aus, das dann in Konsolidierungen übergeht. Dieses neue System erweitert das Standard-Klassifikationssystem, um diesen erwarteten klinischen Kurs zu berücksichtigen, indem es die Punktzahl +1 für das Vorhandensein des „crazy-paving“-Musters und +2 für die Konsolidierung erhöht, wodurch die maximale Lappen-Punktzahl von 5 auf 7 und damit die Gesamtpunktzahl von 25 auf 35 erhöht wird. Mit diesem neuen System wurde in einem retrospektiven Review eine Patientenpopulation von 30 COVID-19 positiven Patienten in zwei verschiedene Gruppen aufgeteilt. Gruppe A sind diejenigen, die früh diagnostiziert und 3 Tage oder weniger nach dem ersten Symptomauftreten behandelt wurden; während sich Gruppe B später als 3 Tage nach dem ersten Symptomauftreten vorstellte. Es gab keinen statistischen Unterschied zwischen Geschlecht und Alter zwischen den Gruppen. Nach der Aufteilung wurden die sequenziellen CT-Scans der Gruppe A und B diesem modifizierten Bewertungssystem unterzogen; Ende der Erkrankung, max. CT-Score und letzter CT-Score wurden als Studienendpunkte verwendet.  Sequenzielle CT-Werte für jeden Patienten wurden interpoliert und die Zeit bis zum Ende der Erkrankung wurde anhand des Zeitpunkts des höchsten Wertes auf der Kurve geschätzt. Die Variationstendenzen der sequenziellen CT-Scores für Gruppe A und Gruppe B wurden in Lorentz-Linienform dargestellt, die den mittleren CT-Werten jeder Gruppe entspricht. Die letzten CT-Werte für die Gruppen A und B wurden mit einem Mann Whitney-Test analysiert. Von den 25 Patienten, die an der Studie teilnahmen (14 in Gruppe A und 11 in Gruppe B), korrelierte die Frühdiagnose und -behandlung positiv mit dem maximalen CT-Score, der Zeit bis zur Krankheitsauflösung und dem letzten CT-Score. Bei Patienten, bei denen Diagnose und Behandlung in weniger als 3 Tagen nach Beginn der Symptome vorgenommen wurden, hatten die Patienten einen statistisch signifikant kleineren maximalen CT-Score (10 im Vergleich zu 16), einen kürzeren Verlauf bis zur Auflösung der Erkrankung (6 Tage im Vergleich zu 13 Tagen) und einen kleineren letzten CT-Score (3,14 +/- 2,41 vs. 5,54 +/- 1,20). Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine frühzeitige Identifizierung und Behandlung, auch wenn dies nur unterstützende Pflege ist, entscheidend ist, um die Schwere der Erkrankung zu begrenzen. Durch den Einsatz sequenzieller CT-Scans und ihres neuartigen Bewertungssystems konnten die Forscher den Verlauf der COVID-Lungenentzündung von GGO zu GGO mit „crazy-paving“-Muster quantitativ und genau beschreiben, um zu validieren, dass frühere Diagnose und Behandlung positiv mit dem Schweregrad und dem Verlauf der Krankheit korrelieren. Eine Studie mit größerer statistischer Aussagekraft wäre wünschenswert, um diese Ergebnisse in einer größeren Kohorte zu validieren.

 

Vergleichende Studie zum Coronavirus bei jüngeren und älteren Erwachsenen

Zhu, Tingting MD, PhD*; Wang, Yujin MD*; Zhou, Shuchang MD, PhD*; Zhang, Na PhD†; Xia, Liming MD, PhD*

Journal of Thoracic Imaging: July 2020 – Volume 35 – Issue 4 – p W97-W101

https://journals.lww.com/thoracicimaging/Fulltext/2020/07000/A_Comparative_Study_of_Chest_Computed_Tomography.13.aspx

Forscher aus der Provinz Hubei führten eine retrospektive Studie an 72 stationären, symptomatischen erwachsenen Patienten mit bestätigten COVID-19-Fällen durch. Diese 72 Patienten wurden in zwei Gruppen von „älteren“ (Alter > 60 Jahre) und „jüngeren“ (Alter < 60 Jahre) Erwachsenen aufgeteilt. Fieber (81,9%) und Husten (38,9%) wurden als die häufigsten Symptome angegeben, wobei Dyspnoe und Müdigkeit von einer ähnlichen Anzahl von Patienten in beiden Gruppen berichtet wurden. Die CT-Untersuchungen des Thorax wurden auf 1) die Lokalisierung der Krankheit (zentral vs. peripher) und 2) die Anzahl der beteiligten Lappen überprüft und bewertet, wobei die Lingula als ein eigenständiger Lappen angesehen wurde 3) Läsionsdichte (reine Ground Glass Opacities, Ground Glass Opacities mit Konsolidierung oder Konsolidationen) 4) interstitielle Veränderungen (Retikulierungen, interlobare Septenverdickung, subpleurale Linien usw.) 5) begleitende radiologische Zeichen wie Luftbronchogramme oder vaskuläre Kongestion 6) Pleurareaktionen (Pleuraverdickung, Pleuratraktion und Pleuraverdickung). Obwohl die Aussagekraft der Studie mit einer Kohorte von nur 72 Patienten relativ gering ist, beobachten die Forscher die häufigsten Darstellungsmerkmale von symptomatischem COVID-19 bei Erwachsenen. Die ältere Patientengruppe hatte einen statistisch signifikanten Unterschied in der Lungenbeteiligung, wobei 67,9 % dieser Gruppe eine Beteiligung aller 6 Lungenlappen aufwiesen, verglichen mit nur 36,4 % der Fälle in der jungen Patientengruppe. Beide Gruppen wiesen eine ähnliche Läsionsdichte mit Ground Glass-Veränderungen auf, wobei bei der Mehrheit der Patienten eine gemischte Konsolidation vorherrschend war (81,9%). Die Gruppen zeigten eine ähnliche Krankheitsverteilung mit einem vorherrschenden peripheren Muster, das in 70,3 % der Fälle festgestellt wurde. CT-Scans der älteren Patienten wiesen häufiger subpleurale Linien (50%) und Pleuraverdickungen (71,4%) auf. Diese Daten deuten darauf hin, dass die Befunde von peripher-vorherrschendem Ground Glass Veränderungen und Konsolidationen als die am häufigsten auftretenden CT-Befunde bei symptomatischen Individuen korrekt sind. Ältere Personen zeigten routinemäßig ein diffuseres Muster der Lungenbeteiligung im Vergleich zur jüngeren Gruppe, was möglicherweise eine Erklärung für die beobachtete Diskrepanz bei Sterblichkeit und Morbidität bei älteren Patienten wäre, die mit COVID-19 infiziert sind. Die Autoren schlagen vor, dass die anderen statistisch signifikanten Befunde der Pleuraverdickung und subpleuralen Linien in älteren Patientenpopulationen auf Unterschiede in der Reaktion auf Entzündungen im Lungenparenchym  in der älteren Kohorte beziehen können und ein Marker für das Fortschreiten der Krankheit sein können.

 

Zufällige Koronararterienverkalkung und Schlaganfallrisiko bei Patienten mit Vorhofflimmern

Dustin Hillerson, Thomas Wool, Gbolahan O. Ogunbayo, Vincent L. Sorrell, and Steve W. Leung

American Journal of Roentgenology 2020 215:2, 344-350

https://www.ajronline.org/doi/abs/10.2214/AJR.19.22298

Forscher der University of Kentucky wollten herausfinden, ob das Vorhandensein von zufälligen koronaren Arterienverkalkungen, die bei Patienten mit Vorhofflimmern auf routinemäßigen Thorax-CTs identifiziert wurden, unabhängig von der CHA2DS2-VASc-Risikobewertung mit einem Schlaganfall assoziiert sind. Es wird postuliert, dass die Koronararterienverkalkungen (CACs) ein Surrogat  für die  koronare Herzkrankheit (CAD) bei Patienten mit Vorhofflimmern darstellt. In dieser retrospektiven Studie wurden zwei Kohorten gebildet. 203 Patienten mit einer Diagnose von Vorhofflimmern und anschließendem Schlaganfall und 203 Patienten mit Vorhofflimmern ohne Schlaganfall; wichtig ist, dass jeder Schlaganfall-Patient eins zu eins mit einem Nicht-Schlaganfall-Patienten verglichen wurde, bei dem die Patienten jeweils identische Risikofaktoren aufwiesen. Routine Thorax-CTs wurden für beide Kohorten evaluiert, um das Vorhandensein von CACs zu ermitteln, und das Ausmaß von CAC wurde als gering, mild, beträchtlich oder schwer eingestuft. CACs wurden bei 129 Patienten mit Schlaganfall (63,5%) und bei 121 Patienten ohne Schlaganfall (59,6%) festgestellt (p-Wert von 0,46). Die COX-Regressionsanalyse identifizierte jedoch einen signifikanten zeitlichen Zusammenhang zwischen dem Vorhandensein von CACs und der Wahrscheinlichkeit eines Schlaganfalls mit einem Hazard Ratio (HR) von 1,47 (95% CI, 1,1-1,97 p <0,01). 124 der 203 Patienten in der CAC-Gruppe starben während der Nachbeobachtung, während nur 60 der Patienten ohne CAC im gleichen Zeitraum verstarben, was einen HR von 1,6 (95% CI 1,17-2,18, p<0,01) ergab. Die Autoren postulieren, dass ein CAC-Zufallsbefund dem CHA2DS2VASc-Risikobewertungstool hinzugefügt werden könnte, da sie einen moderaten Zusammenhang mit Schlaganfall und Mortalität nachgewiesen haben. Die Grenzen dieser Studie sind mögliche Verzerrungen aus der retrospektiven Überprüfung und dass die Sterblichkeit andere Ursachen haben könnte.

References
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