Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł badawczy

Związek między indeksem glikacji hemoglobiny a zapaleniem tętnic wieńcowych w cukrzycy typu 2 na podstawie CCTA

112 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/70457

⸱

22 maja 2026

 ,  , 
1Department of Radiology, Affiliated Hospital of Nantong University, 2Department of Radiology, Affiliated Hospital of Nantong University

W tym artykule

Podsumowanie

Badanie to analizowało dane od pacjentów z cukrzycą typu 2, aby zbadać związek między indeksem glikacji hemoglobiny (HGI) a zapaleniem wieńcowym. Wyższe poziomy HGI były powiązane ze zwiększonym stanem zapalnym okołonaczyniowym oraz z tomografią komputerową płytki wysokiego ryzyka, co sugerowało, że HGI może być potencjalnym markerem oceny ryzyka sercowo-naczyniowego.

Streszczenie

Indeks glikacji hemoglobiny (HGI) służy do ilościowego określenia biologicznej zmienności hemoglobiny A1c (HbA1c). Niniejsze badanie badało związek między HGI a zapaleniem tętnic wieńcowych u pacjentów z cukrzycą typu 2 (T2DM). Łącznie 360 chorych tętnic wieńcowych od 185 pacjentów z T2DM. Pacjenci i ich chore naczynia zostali sklasyfikowani na trzy wyraźne grupy według tertili HGI: H1 (grupa niska), H2 (grupa średnia) oraz H3 (grupa wysoka). Porównano dane wyjściowe kliniczne, wskaźnik osłabienia tłuszczu okołonaczyniowego (FAI) w promieniu bliższych 40 mm od trzech tętnic wieńcowych, ilościowe parametry blaszek oraz udział cech wysokiej ryzyka w tomografii komputerowej (CT). Ponadto zastosowano wielowymiarową analizę regresji logistycznej do analizy czynników ryzyka dla tomografii komputerowej wysokiej ryzyka. Wyniki wykazały, że FAI okołonaczyniowe lewej przedniej tętnicy zstępującej (LAD) oraz lewej tętnicy okrężnej (LCX), objętości składników włóknistych i lipidowych, a także ich odpowiednie stosunki objętościowe, wzrosły wraz ze wzrostem HGI (P<0,05). Częstość występowania tomografii komputerowej wysokiego ryzyka również wzrosła wraz ze wzrostem HGI (P<0,001). HGI (iloraz szans (OR) = 1,764, 95% przedział ufności (CI) = 1,363–2,284, P<0,001) oraz LAD-FAI (OR = 1,086, 95% CI = 1,032–1,143, P<0,05) były niezależnymi czynnikami ryzyka dla tomografii nazębnych wysokiego ryzyka. Podsumowując, HGI może stanowić potencjalny uzupełniający biomarker dla zapalenia wieńcowego i podatności na płytki nazębne u pacjentów z T2DM, co wymaga dalszej weryfikacji w większych badaniach prospektywnych.

Wprowadzenie

Miażdżycowa choroba sercowo-naczyniowa (ASCVD) pozostaje główną globalną przyczyną śmiertelności i niepełnosprawności, przy czym osoby starsze (≥60 lat) stanowią grupę wrażliwą na podwyższone ryzyko sercowo-naczyniowe1. Cukrzyca typu 2 (T2DM), która jest jedną z najczęściej występujących chorób przewlekłych na świecie, wiąże się z różnymi powikłaniami. Wśród osób z T2DM choroba wieńcowa (CAD) stanowi główny czynnik przyczyniający się do niekorzystnych rezultatów2. CAD jest głównie spowodowany przewlekłym procesem zapalnym wywołanym miażdżycą wieńcową, metabolizmem lipidów oraz dysfunkcją naczyń3. Przewlekły stan hiperglikemii u pacjentów z T2DM dodatkowo pogarsza stan zapalny naczyń. Stan zapalny naczyń naczyniowych nie tylko przyczynia się do powstawania miażdżycowych blaszek wieńcowych, ale jest także kluczowym czynnikiem wywołującym pęknięcie blaszek4. Dlatego ilościowe określenie zapalenia tętnic wieńcowych może zwiększyć stratyfikację ryzyka pacjentów z CAD. Jednak od lat trwają wysiłki na rzecz wykorzystania biomarkerów do oceny procesu zapalnego; konwencjonalne krążące markery zapalne, takie jak wysokoczułe białko C-reaktywne i interleukina-6, nie wykazują specyficzności dla stanu zapalnego naczyń. Ponadto, choć tomografia emisyjna pozytonowa/tomografia komputerowa (PET/CT) może monitorować stan zapalny ściany tętnic, nie może bezpośrednio ocenić obciążenia zapalnego tętnicwieńcowych 5i jest kosztowny oraz ograniczony w zastosowaniu klinicznym.

Niedawno zmiana w tłumieniu tkanki tłuszczowej okołowejowej (PCAT) oceniana za pomocą tomografii wieńcowej (CCTA) ujawniła się jako nowy czuły biomarker wykrywający stan zapalny wieńcowy6. Ten nowy marker, znany jako wskaźnik otonaczyniowej attenuacji tłuszczu (FAI), wykazano, że istotnie przewiduje zdarzenia sercowo-naczyniowe4. Ponadto cechy płytki wysokiego ryzyka wykonane w tomografii komputerowej (CT) pełnią rolę pośrednich markerów stanu zapalnego naczyniowego oraz wskazują na podatność i ryzyko pęknięcia blaszek (pęknięcie jest głównie spowodowane stanem zapalnym)7, które można jednocześnie zidentyfikować za pomocą CCTA.

Hemoglobina A1c (HbA1c) jest złotym standardem w praktyce klinicznej w ocenie kontroli glikemii u pacjentów z cukrzycą, gdzie dobra kontrola glikemii nie tylko pomaga zmniejszyć powikłania mikronaczyniowe, ale także jest niezależnie związana z występowaniem poważnych zdarzeń sercowo-naczyniowych u pacjentów z T2DM i wielonaczyniowymCAD-8. Jednak zmiany poziomu HbA1c mogą wyjaśnić jedynie 60%–80% średniego poziomu glukozy we krwi (MBG)9, a różnice w HbA1c mogą być zależne od indywidualnej zmienności metabolizmu glukozy, cech fizjologicznych i predyspozycji genetycznej10. W związku z tym pomiar HbA1c nie może w pełni odzwierciedlać stanu metabolizmu glikemicznego.

Indeks glikacji hemoglobiny (HGI) służy do ilościowego określenia biologicznej zmienności HbA1c niezależnie od średniego poziomu glukozy we krwi (MBG). HGI może identyfikować osoby, których poziom HbA1c jest wyższy lub niższy niż przeciętna w porównaniu z innymi o podobnym stężeniu glukozy we krwi11. Kilka badań potwierdziło związek między HGI a powikłaniami cukrzycy, takimi jak wyższe ryzyko nefropatii cukrzycowej lub retinopatii u osób z wysokim poziomem HGI12, 13 oraz z cukrzycą typu 22. Wyższy poziom HGI wiąże się ze zwiększonym ryzykiem przewlekłych chorób naczyń12,13.

Obecnie związek między HGI a zapaleniem tętnic wieńcowych u pacjentów z T2DM pozostaje niejasny. Dlatego celem tego badania było zbadanie związku między HGI a FAI okołonaczyniowym, różnymi parametrami składników blaszek oraz cechami wysokiej ryzyka w CT opartymi na CCTA, aby poprawić stratyfikację ryzyka u pacjentów z T2DM z jednoczesną miażdżycą wieńcową.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Badanie to zostało zatwierdzone przez Instytucjonalną Radę Przeglądową Szpitala Afiliowanego Uniwersytetu Nantong (nr 2025-K179-01), a wymóg świadomej zgody został zniesiony. Oprogramowanie i używany sprzęt są wymienione w Tabeli Materiałów.

1. Przedmioty i grupowanie badań

Między styczniem 2016 a majem 2023 zebrano dane dotyczące 752 pacjentów z T2DM, którzy przeszli CCTA w Szpitalu Afiliowanym Uniwersytetu Nantong. T2DM został zdiagnozowany zgodnie z Wytycznymi dotyczącymi zapobiegania i leczenia cukrzycy typu 2 w Chinach (wydanie z 2020 roku). Kryteria wykluczenia były następujące: (1) słaba jakość obrazu CCTA; (2) wrodzone wady wieńcowe, implantację stentu wieńcowego lub operację pomostowania tętnic wieńcowych; (3) ciąża lub hemoglobinopatia; (4) choroby kardiogenne inne niż choroba wieńcowa; (5) niepełne dane bazowe. W końcowej analizie uwzględniono łącznie 185 badanych. Łącznie przeanalizowano 360 chorych tętnic wieńcowych, wśród których główne gałęzie z płytkami wieńcowymi to lewa główna (LM), lewa przednia zstępująca (LAD), lewa tętnica około-ugiębiowa (LCX) oraz prawa tętnica wieńcowa (RCA). Dane bazowe kliniczne, w tym glukoza na czczo w osocze (FPG), HbA1c, całkowity cholesterol (TC), trójglicerydy (TG), cholesterol lipoproteinowy o wysokiej gęstości (HDL-C), cholesterol lipoproteinowy o niskiej gęstości (LDL-C) oraz kwas moczowy (UA), zostały zebrane w ciągu 48 godzin przed i po badaniu CCTA.

Ponieważ HGI jest rezydacją regresji liniowej, przewidywana HbA1c może być wygenerowana przez wprowadzenie FPG do jednowymiarowego równania regresji liniowej między HbA1c a FPG w populacji badanej. HGI definiuje się jako różnicę między rzeczywistym HbA1c a przewidywanym HbA1c. Pacjenci i ich dotknięte naczynia wieńcowe zostali podzieleni na trzy grupy według tertylów HGI: H1 (grupa niska) ≤-0,91, -0,91< H2 (grupa średnia) <0,49, H3 (grupa wysokia) ≥0,49. Projekt badania i kryteria wyboru pacjentów przedstawiono na Rysunku 1.

2. Egzamin CCTA

Badania CCTA przeprowadzono za pomocą tomografii komputerowej (CT) z 256 przekrojami według następującego protokołu: kolimacja detektora 160 mm × 0,5 mm, prędkość obrotu portalu 0,28 s/obrót, grubość przekroju 0,625 mm, iloczyn prądowo-czasowy rury 350–635 mAs oraz napięcie rury 100–120 kVp. Wszyscy pacjenci byli skanowani za pomocą retrospektywnej technologii elektrokardiogramowej. Badanie wykonano z odległości 1 cm poniżej rozgałęzienia tchawicy względem powierzchni przeponowej serca.

Obrazowanie z dodatkiem kontrastu wykonano po dożylnym podaniu niejonowego środka kontrastowego do żyły ramiennej z przepływem 5 mL/s, a następnie wykonano 20 ml płukania soli fizjologicznej w tej samej szybkości. Dawka środka kontrastowego wynosiła 0,8 mL na kilogram masy ciała. Do badań rozszerzonych zastosowano technologię wyzwalania środków kontrastowych, automatycznie wykrywającą wartość tomografii rdzenia aorty, z progiem wyzwalającym 120 jednostek Hounsfielda (HU).

3. Analiza FAI

Oryginalne obrazy CCTA zostały przesłane do oprogramowania Deepwise Vascular Analysis Software (DW-CACTAS, Deepwise Corporation, Chiny) przez radiologa z ponad trzyletnim doświadczeniem, który był ślepy na informacje kliniczne i tomograficzne pacjenta. Oprogramowanie automatycznie wyznacza PCAT wokół bliższych 40 mm LAD i LCX oraz 10–50 mm RCA i umożliwia ręczne regulacje automatycznego odwzorowania ścian tętnic wieńcowych, a następnie oblicza FAI dla tych trzech tętnic. PCAT charakteryzowano jako tkankę tłuszczową umieszczoną promieniowo, w odległości równej średnicy naczynia wieńcowego od jego zewnętrznej ściany, co ustawiło wartość progową między -190 a -30 HU14. FAI został zdefiniowany jako średnia wartość tłumienia CT PCAT (Rysunek 2).

4. Analiza ilościowa płytki CCTA

Płytki miażdżycowe wieńcowe to rodzaj struktury tkanki istniejącej wewnątrz lub sąsiadując z lumenem tętnicy wieńcowej, o powierzchni przekraczającej 1 mm2, różniącą się od tkanki osierdziowej, tłuszczu naepisercowego oraz lumenu naczyniowego15. Obrazy CCTA zostały przeniesione na komercyjne stanowisko robocze w celu analizy ilościowej płyt. W obrazach CCTA wartości progowe tomografii dla różnych składników blaszek były następujące: wartość tomografii lipidowej ustalono na -100–30 HU, wartość tomografii włóknistej na 31–130 HU, a wartość tomografii zwapnionego komponentu na 131–300 HU16, a całkowita objętość blaszek każdej chorej tętnicy wieńcowej została zmierzona.

Cztery cechy podatności na tomografię komputerową płytk wieńcowych o wysokim ryzyku to pozytywna remodelacja, płytka o niskim tłumieniu, plamiskowa kalcyfikacja oraz znak obrączki serwetki. Płytki wieńcowe, które wykazywały dwie lub więcej z powyższych cech, zostały zdefiniowane jako CT płytki wysokiego ryzyka17.

5. Analiza statystyczna

Dane kategoryczne wyrażono jako częstotliwość i procent [%], analizowano za pomocą testu chi-kwadrat, a następnie porównano pomiędzy grupami przy użyciu podziału chi-kwadrat wiersz po kolumnie (skorygowane P = 0,0167). Test Kołmogorowa-Smirnowa został wykorzystany do badania ilościowej normalności danych. Dane ilościowe rozłożone o normalnym rozkładzie przedstawiono jako średnią ± odchylenie standardowe (SD), a różnice statystyczne oceniano za pomocą analizy wariancji (ANOVA). Dane ilościowe, które nie były normalnie rozkładane, przedstawiane są jako mediana i zakres interkwartylowy [M (Q1, Q3)], przy czym test Kruskala-Wallisa stosowany jest do porównań między wieloma grupami. Przeprowadzono jednowymiarowe i wielowymiarowe analizy regresji logistycznej binarnej w celu identyfikacji niezależnych czynników ryzyka związanych z płytkami wysokiego ryzyka w tomografii komputerowej. Analiza statystyczna została przeprowadzona przy użyciu oprogramowania SPSS 26.0. Wartość P <0,05 została uznana za statystycznie istotną.

6. Liniowa regresja HGI z FAI otonaczyniowym

Przeprowadzono wielowymiarową regresję liniową, aby ocenić związek między HGI (ciągłym) a okołonaczyniowym FAI (LAD-FAI i LCX-FAI), uwzględniając te same kowarianty co w analizie podstawowej.

7. Analiza czułości z użyciem kwartyli HGI

Aby ocenić wiarygodność tych wyników, HGI został sklasyfikowany na kwartyle, a jego związek z płytami wysokiego ryzyka w tomografii komputerowej ponownie oceniono za pomocą wielozmiennej regresji logistycznej, uwzględniając te same kowarianty co w analizie podstawowej.

8. Analizy podgrup i interakcji

Analizy podgrup przeprowadzono według wieku, płci i poziomu kontroli glikemii, stosując wielowymiarową regresję logistyczną, uwzględniając te same kowarianty co w analizie podstawowej, z wyjątkiem samej zmiennej stratyfikacyjnej. Testowano terminy interakcji między HGI a każdą zmienną stratyfikacyjną, aby ocenić modyfikację efektu.

9. Ograniczona analiza sześciennych spline

Aby zbadać potencjalne relacje dawka-odpowiedź oraz nieliniowe relacje między HGI a wynikami, przeprowadzono analizy ograniczonej sześciennej spline (RCS) z modelowaniem HGI jako zmiennej ciągłej. Dla tomografii komputerowej wysokiego ryzyka zastosowano modele regresji logistycznej RCS, natomiast dla LAD-FAI zastosowano modele regresji liniowej RCS. Wszystkie modele zostały dostosowane do tych samych kowarianów co w analizie podstawowej. Ogólne powiązanie oraz komponent nieliniowy oceniono za pomocą testu Walda.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Związek między HbA1c a FPG

Ustanowiono liniową zależność między pomiarami HbA1c a FPG u pacjentów, wyprowadzając równanie regresji: przewidywane HbA1c = 0,28 × FPG + 5,75, przy r = 0,508 i P < 0,001 (Rysunek 3).

Porównanie klinicznych danych wyjściowych oraz FAI pomiędzy różnymi grupami

Wartości HGI dla grup H1, H2 i H3 wynosiły odpowiednio -1,29 (-1,71, ...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Niniejsze badanie wykazało, że objętość i odsetek zwapnionych i niezwapnionych blaszek wzrastały wraz ze wzrostem poziomu HGI. Równocześnie częstość i odsetek cech wysoko ryzykowych w tomografii komputerowej (płytki o niskim tłumieniu) w miażdżycy wieńcowych również wzrosły wraz ze wzrostem poziomu HGI. Pomiary wartości FAI w trzech głównych tętnicach wieńcowych wykazały, że wartości LAD-FAI i LCX-FAI również wzrosły wraz ze wzrostem poziomu HGI. Po uwzględnieniu innych kowarianów, HGI i LAD-FAI były niezależnymi czynnik...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Wszyscy autorzy deklarują, że nie mają konfliktów interesów związanych z tym badaniem.

Podziękowania

Autorzy pragną wyrazić szczere podziękowania profesorowi Xianhua Wu za cenne wskazówki, konstruktywne sugestie i ciągłe wsparcie podczas całego badania. Dziękujemy również personelowi Szpitala Afiliowanego Uniwersytetu Nantong za pomoc w wyszukiwaniu danych i analizie przypadków.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Komercyjna stacja roboczaTechnologia ShukunSystem diagnostyczny wspomagany przez AI do obrazowania tomografii wieńcowejWykorzystywane do analizy ilościowej blaszek miażdżycowych wieńcowych.
System Tomografii KomputerowejGE HealthcareRevolution CT (256-kawałek)Wykorzystywany do badań angiografii komputerowej wieńcowej (CCTA). Parametry skanowania: kolimacja detektora 160 x 0,5 mm, prędkość obrotu bramki 0,28 sekundy/obrót, grubość przekroju 0,625 mm.
Niejonowy środek kontrastującyBayer Health-careUltravist 370Dożylny środek kontrastowy. Dawka wynosiła 0,8 mL na kg masy ciała, szybkość wstrzyku 5 mL/sekundę, a następnie 20 mL płukania soli fizjologicznej w tej samej dawce.
Oprogramowanie statystyczneIBMSPSS 26.0Stosowane we wszystkich analizach statystycznych, w tym ANOVA, testach chi-kwadrat oraz analizie regresji logistycznej.
Oprogramowanie do analizy naczyniowejDeepwise CorporationDW-CACTASUżywany do automatycznego wyznaczania tkanki tłuszczowej okołowieńcowej oraz obliczania wskaźnika tłumienia tłuszczu (FAI). Operowany przez radiologa nieświadomego informacji o pacjencie.

Bibliografia

  1. Hu, B., et al. Global assessment of atherosclerotic cardiovascular disease quality of care index in adults aged ≥60 years. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 36 (3), 104422 (2026).
  2. Arnett, D. K., et al. 2019 ACC/AHA Guideline on the primary prevention of cardiovascular disease: executive SHORT ABSTRACT: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines. J Am Coll Cardiol. 74 (10), 1376-1414 (2019).
  3. Figueiredo, C. S., et al. Inflammation in coronary atherosclerosis: insights into pathogenesis and therapeutic potential of anti-inflammatory drugs. Pharmaceuticals. 16 (9), 1242 (2023).
  4. Ichikawa, K., et al. High pericoronary adipose tissue attenuation on computed tomography angiography predicts cardiovascular events in patients with type 2 diabetes mellitus: post-hoc analysis from a prospective cohort study. Cardiovasc Diabetol. 21 (1), 44 (2022).
  5. Antoniades, C., Antonopoulos, A. S., Deanfield, J. Imaging residual inflammatory cardiovascular risk. Eur Heart J. 41 (6), 748-758 (2019).
  6. Antonopoulos, A. S., et al. Detecting human coronary inflammation by imaging perivascular fat. Sci Transl Med. 9 (398), eaal2658 (2017).
  7. Maurovich-Horvat, P., Ferencik, M., Voros, S., Merkely, B., Hoffmann, U. Comprehensive plaque assessment by coronary CT angiography. Nat Rev Cardiol. 11 (7), 390-402 (2014).
  8. Rezende, P. C., et al. Association of longitudinal values of glycated hemoglobin with cardiovascular events in patients with type 2 diabetes and multivessel coronary artery disease. JAMA Netw Open. 3 (1), e1919666 (2020).
  9. Nathan, D. M., et al. Translating the A1C assay into estimated average glucose values. Diabetes Care. 31 (8), 1473-1478 (2008).
  10. Gonzalez-Covarrubias, V., et al. Transporters, TBC1D4, and ARID5B variants to explain glycated hemoglobin variability in patients with type 2 diabetes. Pharmacology. 106 (11-12), 588-596 (2021).
  11. Soros, A. A., Chalew, S. A., McCarter, R. J., Shepard, R., Hempe, J. M. Hemoglobin glycation index: a robust measure of hemoglobin A1c bias in pediatric type 1 diabetes patients. Pediatr Diabetes. 11 (7), 455-461 (2010).
  12. Kim, W., Go, T., Kang, D. R., Lee, E. J., Huh, J. H. Hemoglobin glycation index is associated with incident chronic kidney disease in subjects with impaired glucose metabolism: a 10-year longitudinal cohort study. J Diabetes Complications. 35 (1), 107760 (2021).
  13. McCarter, R. J., Hempe, J. M., Gomez, R., Chalew, S. A. Biological variation in HbA1c predicts risk of retinopathy and nephropathy in type 1 diabetes. Diabetes Care. 27 (6), 1259-1264 (2004).
  14. Oikonomou, E. K., et al. Non-invasive detection of coronary inflammation using computed tomography and prediction of residual cardiovascular risk (the CRISP CT study): a post-hoc analysis of prospective outcome data. Lancet. 392 (10151), 929-939 (2018).
  15. Otsuka, K., et al. Napkin-ring sign on coronary CT angiography for the prediction of Acute Coronary Syndrome. JACC: Cardiovasc Imaging. 6 (4), 448-457 (2013).
  16. Motoyama, S., et al. Computed tomographic angiography characteristics of atherosclerotic plaques subsequently resulting in acute coronary syndrome. J Am Coll Cardiol. 54 (1), 49-57 (2009).
  17. Small, G. R., Chow, B. J. W. CT imaging of the vulnerable plaque. Curr Treat Options Cardiovasc Med. 19 (12), 92 (2017).
  18. Hempe, J. M., Gomez, R., McCarter, R. J., Chalew, S. A. High and low hemoglobin glycation phenotypes in type 1 diabetes: a challenge for interpretation of glycemic control. J Diabetes Complications. 16 (5), 313-320 (2002).
  19. Wang, Y., et al. Association between hemoglobin glycation index and 5-year major adverse cardiovascular events: the REACTION cohort study. Chin Med J. 136 (20), 2468-2475 (2023).
  20. Marini, M. A., et al. Association between hemoglobin glycation index with insulin resistance and carotid atherosclerosis in non-diabetic individuals. PLoS One. 12 (4), e0175547 (2017).
  21. Koska, J., et al. Advanced glycation end products, oxidation products, and incident Cardiovascular Events in Patients With Type 2 Diabetes. Diabetes Care. 41 (3), 570-576 (2018).
  22. Kim, M. K., et al. Hemoglobin glycation index predicts cardiovascular disease in people with type 2 diabetes mellitus: a 10-year longitudinal cohort study. J Diabetes Complications. 32 (10), 906-910 (2018).
  23. Ahn, C. H., et al. Hemoglobin glycation index is associated with Cardiovascular Diseases in People With Impaired Glucose Metabolism. J Clin Endocrinol Metab. 102 (8), 2905-2913 (2017).
  24. Van Diemen, P. A., et al. Prognostic value of RCA pericoronary adipose tissue CT-Attenuation Beyond High-Risk Plaques, Plaque Volume, and Ischemia. JACC: Cardiovasc Imaging. 14 (8), 1598-1610 (2021).
  25. Yu, Y., et al. Increased coronary pericoronary adipose tissue attenuation in diabetic patients compared to non-diabetic controls: a propensity score matching analysis. J Cardiovasc Comput Tomogr. 16 (4), 327-335 (2022).
  26. Ma, R., et al. Towards reference values of pericoronary adipose tissue attenuation: impact of coronary artery and tube voltage in coronary computed tomography angiography. Eur Radiol. 30 (12), 6838-6846 (2020).
  27. Calle, M. C., Fernandez, M. L. Inflammation and type 2 diabetes. Diabetes Metab. 38 (3), 183-191 (2012).
  28. Nicoll, R., Henein, M. Y. Arterial calcification: a new perspective?. Int J Cardiol. 228 (1), 11-22 (2017).
  29. Erlinge, D., et al. Identification of vulnerable plaques and patients by intracoronary near-infrared spectroscopy and ultrasound (PROSPECT II): a prospective natural history study. Lancet. 397 (10278), 985-995 (2021).
  30. Neumann, F. J., et al. 2018 ESC/EACTS Guidelines on myocardial revascularization. Kardiol Pol. 76 (12), 1585-1664 (2018).
  31. Sagris, M., et al. Pericoronary fat attenuation index—a new imaging biomarker and its diagnostic and prognostic utility: a systematic review and meta-analysis. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 23 (12), e526-e536 (2022).
  32. Oikonomou, E. K., et al. Non-invasive detection of coronary inflammation using computed tomography and prediction of residual cardiovascular risk (the CRISP CT study): a post-hoc analysis of prospective outcome data. Lancet. 392 (10151), 929-939 (2018).
  33. Lisi, C., et al. The pericoronary adipose tissue attenuation in CT strongly depends on kernels and iterative reconstructions. Eur Radiol. 35 (5), 2866-2876 (2025).
  34. Mancini, G. B. J., Kamimura, C., Yeoh, E., Ryomoto, A. Effects of adaptive or fixed thresholds and different platforms on the assessment of plaque characteristics using coronary computed tomography angiography. J Cardiovasc Comput Tomogr. 18 (3), 297-303 (2024).
  35. Vattay, B., et al. Impact of virtual monoenergetic levels on coronary plaque volume components using photon-counting computed tomography. Eur Radiol. 33 (12), 8528-8539 (2023).
  36. Hu, B., et al. The atherogenic index of plasma predicts long-term outcomes in patients with severe coronary artery calcification undergoing rotational atherectomy: a machine learning-based cohort study. Cardiovasc Diabetol. 25 (1), 2 (2025).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

tomografia komputerowa t tnic wie cowychblaszka wysokiego ryzykat umienie t uszczu oko ynaczyniowegopodatno blaszki mia d ycowejregresja logistycznakwantyfikacja blaszki mia d ycowejbiomarker cukrzycy
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki Korzystania

Zasady

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.