基于心肌灌注显像与X线计算机断层扫描数据结合的左心室电极植入优化方案

封面图片

如何引用文章

全文:

详细

论证。对于慢性心力衰竭患者，成功实施心脏再同步化治疗的关键在于左心室电极植入位置的合理选择。为优化目标静脉的选择并提高介入操作的疗效，结合冠状静脉计算机断层扫描与心肌灌注显像数据的多模态影像学方法具有潜在应用价值。

目的：评估多模态放射影像方法在心脏再同步化治疗中优化左心室电极植入位置的应用潜力。

方法。本研究为单中心、前瞻性、非随机对照型观察性研究。纳入符合最新指南、拟接受心脏再同步化治疗的慢性心力衰竭患者。术前均行冠状静脉计算机断层扫描以明确静脉解剖结构，并进行心肌灌注显像以评估左心室灌注障碍程度。最佳左心室电极植入位置基于冠状窦3D重建图像与心肌灌注图像的融合分析确定。为评估该融合策略的有效性，设置对照组，采用常规方法植入再同步化装置，术前未评估冠状静脉的解剖结构及瘢痕组织情况。在心脏再同步化治疗后6个月，所有患者均接受超声心动图检查，以评估治疗效果。超声心动图应答的判定标准为：左心室收缩末期容积下降≥15%和/或射血分数上升≥5%。

结果。影像组纳入40例慢性心力衰竭患者，对照组纳入30例具有相同诊断的患者。在接受心脏再同步化治疗6个月后，影像组中有33例患者（82%）达到应答标准，显著高于对照组的17例患者（57%），p=0.031。影像组患者左心室收缩末期容积的下降幅度（-52 [-71; -22.5] ml）在统计学上显著优于对照组（-21 [-64; -1] ml），p=0.039。左心室射血分数分别增加7.5 [4.5; 15]%与4.5 [0; 13]%，但两组差异无统计学意义（p=0.082）。

结论。应用包括冠状静脉计算机断层扫描与心肌灌注显像在内的心血管影像学方法，与接受心脏再同步化治疗后出现应答的患者比例增加相关联。

作者简介

Anna I. Mishkina

Tomsk National Research Medical Centre, Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: anna123.2013@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9453-1635
SPIN 代码: 9792-6033

MD, Cand. Sci. (Medicine), Cardiology Research Institute

俄罗斯联邦, Tomsk

Tariel A. Atabekov

Tomsk National Research Medical Centre, Russian Academy of Sciences

Email: kgma1011@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2645-4142
SPIN 代码: 3274-6898

MD, Cand. Sci. (Medicine), Cardiology Research Institute

俄罗斯联邦, Tomsk

Svetlana I. Sazonova

Tomsk National Research Medical Centre, Russian Academy of Sciences

Email: sazonova_si@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2799-3260
SPIN 代码: 3787-2774

MD, Dr. Sci. (Medicine), Cardiology Research Institute

俄罗斯联邦, Tomsk

Roman E. Batalov

Tomsk National Research Medical Centre, Russian Academy of Sciences

Email: romancer@cardio-tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0003-1415-3932
SPIN 代码: 1371-4429

MD, Dr. Sci. (Medicine), Cardiology Research Institute

俄罗斯联邦, Tomsk

Sergey V. Popov

Tomsk National Research Medical Centre, Russian Academy of Sciences

Email: svp@cardio-tomsk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9050-4493
SPIN 代码: 6853-7180

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor, academician of the Russian Academy of Science, Cardiology Research Institute

俄罗斯联邦, Tomsk

Konstantin V. Zavadovsky

Tomsk National Research Medical Centre, Russian Academy of Sciences

Email: konstzav@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1513-8614
SPIN 代码: 5081-3495

MD, Dr. Sci. (Medicine), Cardiology Research Institute

俄罗斯联邦, Tomsk

参考

  1. Abdin A, Anker SD, Butler J, et al. “Time is prognosis” in heart failure: time-to-treatment initiation as a modifiable risk factor. ESC Heart Failure. 2021;8(6):4444–4453. doi: 10.1002/ehf2.13646 EDN: FYILWM
  2. Garganeeva AA, Bauer VA, Borel KN. The pandemic of the xxi century: chronic heart failure is the burden of the modern society. Epidemiology (literature review). The Siberian Medical Journal. 2014;29(3):8–12. EDN: TWKRHJ
  3. Sze E, Samad Z, Dunning A, et al. Impaired recovery of left ventricular function in patients with cardiomyopathy and left bundle branch block. Journal of the American College of Cardiology. 2018;71(3):306–317. doi: 10.1016/j.jacc.2017.11.020 EDN: YHSJTF
  4. 2021 ESC guidelines on cardiac pacing and cardiac resynchronization therapy. Russian Journal of Cardiology. 2022;27(7):289–370. doi: 10.15829/1560-4071-2022-5159 EDN: UTOLNY
  5. Tokavanich N, Mongkonsritragoon W, Sattawatthamrong S, et al. Outcomes of cardiac resynchronization therapy in congenital heart disease: A meta-analysis and systematic review. Journal of Cardiovascular Electrophysiology. 2023;35(2):249–257. doi: 10.1111/jce.16144 EDN: TNDOUD
  6. Daubert C, Behar N, Martins RP, et al. Avoiding non-responders to cardiac resynchronization therapy: a practical guide. European Heart Journal. 2017;38(19):1463–1472. doi: 10.1093/eurheartj/ehw270 EDN: YDAKAX
  7. Dhesi S, Lockwood E, Sandhu RK. Troubleshooting Cardiac Resynchronization Therapy in Nonresponders. Canadian Journal of Cardiology. 2017;33(8):1060–1065. doi: 10.1016/j.cjca.2017.04.007
  8. Zou J, Hua W, Su Y, et al. SPECT-Guided LV lead placement for incremental CRT efficacy. JACC: Cardiovascular Imaging. 2019;12(12):2580–2583. doi: 10.1016/j.jcmg.2019.07.009
  9. Hu X, Xu H, Hassea SRA, et al. Comparative efficacy of image-guided techniques in cardiac resynchronization therapy: a meta-analysis. BMC Cardiovascular Disorders. 2021;21(1):255. doi: 10.1186/s12872-021-02061-y EDN: IZWCJW
  10. Borgquist R, Carlsson M, Markstad H, et al. Cardiac resynchronization therapy guided by echocardiography, MRI, and CT Imaging. JACC: Clinical Electrophysiology. 2020;6(10):1300–1309. doi: 10.1016/j.jacep.2020.05.011 EDN: DOYWDC
  11. Zavadovskij KV, Saushkin VV, Varlamova YV, et al. Mechanical dyssynchrony for prediction of the cardiac resynchronization therapy response in patients with dilated cardiomyopathy. Kardiologiia. 2021;61(7):14–21. doi: 10.18087/cardio.2021.7.n1420 EDN: JWDUSY
  12. Viveiros Monteiro A, Martins Oliveira M, Silva Cunha P, et al. Time to left ventricular reverse remodeling after cardiac resynchronization therapy: Better late than never. Revista Portuguesa de Cardiologia. 2016;35(3):161–167. doi: 10.1016/j.repc.2015.11.008
  13. Mareev VYu, Fomin IV, Ageev FT, et al. Russian Heart Failure Society, Russian Society of Cardiology. Russian Scientific Medical Society of Internal Medicine Guidelines for Heart failure: chronic (CHF) and acute decompensated (ADHF). Diagnosis, prevention and treatment. Kardiologiia. 2018;17(S6):8–158. doi: 10.18087/cardio.2475 EDN: XUAREL
  14. Butter C, Georgi C, Stockburger M. Optimal CRT implantation—where and how to place the left-ventricular lead? Current Heart Failure Reports. 2021;18(5):329–344. doi: 10.1007/s11897-021-00528-9 EDN: PMWWDH
  15. Boonyasirinant T, Halliburton SS, Schoenhagen P, et al. Absence of coronary sinus tributaries in ischemic cardiomyopathy: An insight from multidetector computed tomography cardiac venographic study. Journal of Cardiovascular Computed Tomography. 2016;10(2):156–161. doi: 10.1016/j.jcct.2016.01.015
  16. Stiles MK, Fauchier L, Morillo CA, Wilkoff BL. 2019 HRS/EHRA/APHRS/LAHRS focused update to 2015 expert consensus statement on optimal implantable cardioverter-defibrillator programming and testing. Heart Rhythm. 2020;17(1):e220–e228. doi: 10.1016/j.hrthm.2019.02.034 EDN: RFAGXG
  17. Wang J, Wang Y, Yang M, et al. Mechanical contraction to guide CRT left-ventricular lead placement instead of electrical activation in myocardial infarction with left ventricular dysfunction: An experimental study based on non-invasive gated myocardial perfusion imaging and invasive electroanatomic mapping. Journal of Nuclear Cardiology. 2020;27(2):419–430. doi: 10.1007/s12350-019-01710-2 EDN: DVOUZZ
  18. 2021 ESC guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure. Russian Journal of Cardiology. 2023;28(1):117–224.
  19. Mansour N, Nekolla SG, Reyes E, et al. Multi-center study of inter-rater reproducibility, image quality, and diagnostic accuracy of CZT versus conventional SPECT myocardial perfusion imaging. Journal of Nuclear Cardiology. 2023;30(2):528–539. doi: 10.1007/s12350-022-03054-w EDN: XJIKCA
  20. Tada T, Osuda K, Nakata T, et al. A novel approach to the selection of an appropriate pacing position for optimal cardiac resynchronization therapy using CT coronary venography and myocardial perfusion imaging: FIVE STaR method (fusion image using CT coronary venography and perfusion SPECT applied for cardiac resynchronization therapy). Journal of Nuclear Cardiology. 2021;28(4):1438–1445. doi: 10.1007/s12350-019-01856-z

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Results of left ventricular myocardial perfusion scintigraphy in a patient with chronic heart failure: short and long axis slices, and a 17-segment polar map of the left ventricle (the arrow indicates the perfusion defect covering the apex, anterior and anteroseptal regions). SA — short axis; HLA (Horizontal Long Axis) — horizontal long axis; VLA (Vertical Long Axis) — vertical long axis; Apex — apex; Base — base; INF — inferior wall; ANT — anterior wall; SEP — septal wall; LAT — lateral wall; REST_IRAC (Rest Integrated Regional Activity Counts) — integrated activity in each myocardial segment at rest; SRS (Summed Rest Score) - total score at rest.

下载 (271KB)
索引源数据
3. Fig. 2. 3D reconstruction of the heart and coronary sinus: a — model based on computed tomography data; b — combination of computed tomography data of the coronary veins with the results of perfusion scintigraphy of the left ventricular myocardium.

下载 (150KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».