プロバイオティクスと健康に関するジャーナル
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概要

安定狭心症患者における十分に発達した冠動脈側副血行路の予測因子

カグダス・アクグル、ウフク・エリエンルマズ、イスマイル・ムラト・オク、ハサン・グンゴール、ムカヒト・アヴシル、ベキル・ダグレン、イムラン・クルト・オムルル、ジェミル・ゼンシル

目的:安定狭心症 (SAP) 患者における冠動脈側副血行路発達 (CCD) の予測因子を明らかにすることを目的とした。

方法: 90%以上の冠動脈狭窄を有する患者52名を前向きに登録しました。人口統計学的、人体計測学的、臨床的データ、血液学的および生化学的パラメータ、投薬、駆出率(EF)および灌流指数値、血管造影所見を使用して、CCDの予測因子を決定しました。血管造影分類にはレントロップスコア(0～3)を使用し、レントロップグレード0および1の患者はCCD不良に分類され、レントロップグレード2および3の患者はCCD良好に分類されました。

結果：レントロップスコアと駆出率の間には中程度の負の相関関係が認められました（r=-0.469、p<0.001）。また、ジェンシーニスコア（GS）とレントロップスコアの間には正の相関関係がありました（r=0.627、p<0.001）。CCDの最良の予測因子を定義するために分類および回帰ツリーモデル（C＆RT）を作成し、EF（カットオフ55％）とGS（カットオフ41％）を組み合わせると、有用な予測アルゴリズムが構成されることがわかりました。さらに、血管造影前に冠動脈側副血行路の発達を予測する別のアルゴリズムを開発するための高度な研究が行われました。最初のC＆RTモデルから血管造影データを抽出した後、分析を繰り返しました。EF（カットオフ55％）と平均血小板容積（MPV）（カットオフ9fl）は、2番目のアルゴリズムで使用できると結論付けられました。

結論: CCD は EF と負の相関があり、GS と正の相関があります。EF と MPV を組み合わせると、血管造影前に CCD を予測するシンプルで費用対効果の高いアルゴリズムが構成されます。ただし、GS と EF は、変数全体の中で CCD の最も優れた予測因子であると思われます。