Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Araştırma makalesi

CCTA'ya Dayalı Tip 2 Diyabet Mellitus'ta Hemoglobin Glikasyon İndeksi ile Koroner Arter İltihabı Arasındaki İlişki.

118 görüntüleme

⸱

DOI:

10.3791/70457

⸱

22 Mayıs 2026

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

Bu makalede

Özet

Bu çalışma, tip 2 diyabet hastalarından alınan verileri analiz ederek hemoglobin glikasyon indeksi (HGI) ile koroner arter iltihabı arasındaki ilişkiyi incelemiştir. Yüksek HGI seviyeleri, artan perivasküler iltihabla ve BT yüksek riskli plaklarla ilişkilendirilmiş, bu da HGI'nin kardiyovasküler risk değerlendirmesi için potansiyel bir belirteç olduğunu göstermektedir.

Özet

Hemoglobin glikasyon indeksi (HGI), hemoglobin A1c'nin (HbA1c) biyolojik varyasyonunu nicelendirmek için kullanılır. Mevcut çalışma, tip 2 diyabet mellitus (T2DM) hastalarında HGI ile koroner arter iltihabı arasındaki ilişkiyi incelemiştir. 185 T2DM hastasından toplam 360 hastalıklı koroner arter bulunuyor. Hastalar ve hastalıklı damarları, HGI'nin tertillerine göre üç farklı gruba ayrıldı: H1 (düşük grup), H2 (orta grup) ve H3 (yüksek grup). Klinik başlangıç verileri, üç koroner arterin proksimal 40 mm içindeki perivasküler yağ azalma indeksi (FAI), nicel plak parametreleri ve bilgisayarlı tomografi (BT) yüksek riskli plak özellikleri oranı karşılaştırıldı. Ayrıca, BT yüksek riskli plaklar için risk faktörlerini analiz etmek için çok değişkenli lojistik regresyon analizi kullanıldı. Sonuçlar, sol ön iniş arteri (LAD) ve sol circumflex arter (LCX) perivasküler FAI'sinin, lifli ve lipid bileşen hacimlerinin ve bunların hacim oranlarının, HGI artışıyla birlikte arttığını gösterdi (P<0.05). BT yüksek riskli plakların yaygınlığı da HGI artışıyla arttı (P<0.001). HGI (olasılık oranı (OR) = 1,764, %95 güven aralığı (CI) = 1,363–2,284, P<0,001) ve LAD-FAI (OR = 1,086, %95 GA = 1,032–1,143, P<0,05) yüksek riskli BT plakları için bağımsız risk faktörleriydi. Sonuç olarak, HGI T2DM hastalarında koroner iltihap ve plak hassasiyeti için potansiyel bir tamamlayıcı biyobelirteç olarak hizmet edebilir ve daha büyük prospektif çalışmalarda daha fazla doğrulama gerektirir.

Giriş

Aterosklerotik kardiyovasküler hastalık (ASCVD), ölüm ve engelliliğin başlıca küresel nedeni olmaya devam etmektedir; yaşlı yetişkinler (≥60 yaş) yüksek kardiyovasküler risk sahibi hassas bir nüfusutemsil etmektedir 1. Tip 2 diyabet (T2DM), dünya genelinde en yaygın kronik hastalıklardan biri olarak kabul edilir ve çeşitli komplikasyonlarla ilişkilidir. T2DM olan bireyler arasında, koroner arter hastalığı (CAD), olumsuz sonuçlara katkıda bulunan başlıcafaktördür 2. CAD, öncelikle koroner ateroskleroz, lipid metabolizması ve damar disfonksiyonu nedeniyle kronik bir iltihap sürecitarafından oluşur 3. T2DM hastalarında kronik hiperglisemik durum, damar iltihabını daha da kötüleştirir. Damar iltihapı sadece koroner aterosklerotik plakların oluşumuna katkıda bulunmakla kalmaz, aynı zamanda plak yırtılmasının önemli birtetikleyicisidir 4. Bu nedenle, koroner arter iltihabının nicelendirilmesi, CAD hastalarının risk tabakalaşmasını artırabilir. Ancak, iltihap süreci değerlendirmek için biyobelirteçler kullanma çabaları yıllardır devam etmektedir; Yüksek duyarlılığa sahip C-reaktif protein ve interlökin-6 gibi geleneksel dolaşımdaki inflamatuar belirteçler, damar iltihabı için özgüllükten yoksundur. Ayrıca, pozitron emisyon tomografisi/bilgisayarlı tomografi (PET/CT) arterial duvar iltihabını izlese de, koronerarterlerin inflamatuar yükünü doğrudandeğerlendiremez; maliyetli ve klinik uygulamada sınırlıdır.

Son zamanlarda, koroner bilgisayarlı tomografi anjiyografi (CCTA) ile değerlendirilen perikoroner yağ dokusu (PCAT) zayıflamasındaki değişim, koroner iltihap 6 tespit etmek için yeni hassas bir biyobelirteç olarak ortaya çıkmıştır. Bu yeni belirteç, perivasküler yağ azalma indeksi (FAI) olarak bilinir ve kardiyovasküler olayları anlamlı şekilde öngörmektedir4. Ayrıca, bilgisayarlı tomografi (BT) yüksek riskli plak özellikleri, vasküler iltihabın dolaylı belirteçleri olarak hizmet verir ve plakların yırtılması riskini ve savunmasızlığını gösterir (yırtma esas olarak iltihaptan kaynaklanır)7; bu durum CCTA ile eşzamanlı olarak tanımlanabilir.

Hemoglobin A1c (HbA1c), diyabetik hastalarda glisemik kontrolün değerlendirilmesi için klinik uygulamada altın standarttır; iyi glisemik kontrol sadece mikrovasküler komplikasyonları azaltmaya yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda T2DM ve multivasküler CAD8 hastalarında büyük kardiyovasküler olayların görülmesiyle bağımsız olarak ilişkilidir. Ancak, HbA1c seviyelerindeki değişiklikler, ortalama kan şekeri (MBG) seviyelerinin yalnızca %60–%80'ini açıklayabilir ve HbA1c farklılıkları, glikoz metabolizmasındaki bireysel değişkenlik, fizyolojik özellikler ve genetik yatkınlıktarafından etkilenebilir. Bu nedenle, HbA1c ölçümü glisemik metabolizmanın durumunu tam olarak yansıtamaz.

Hemoglobin glikasyon indeksi (HGI), ortalama kan şekeri (MBG) seviyelerinden bağımsız olarak HbA1c'deki biyolojik varyasyonu nicelendirmek için kullanılır. HGI, benzer kan şekeri konsantrasyonlarına sahip diğerlerine kıyasla ortalamanın üzerinde veya altında olan bireyleritanımlayabilir 11. Birçok çalışma, HGI ile diyabet komplikasyonları arasındaki ilişkiyi doğrulamıştır; örneğin, yüksek HGI12, 13 ve T2DM hastalarında diyabetik nefropati veya retinopati riskinin artması gibi. Daha yüksek HGI, kronik damar hastalıkları riskinin artmasıylailişkilidir 12,13.

Şu anda, T2DM hastalarında HGI ile koroner arter iltihabı arasındaki ilişki hâlâ belirsizdir. Bu nedenle, bu çalışma, HGI ile perivasküler FAI, çeşitli plak bileşen parametreleri ve CCTA temelli BT yüksek riskli plak özellikleri arasındaki ilişkiyi araştırmayı, eşzamanlı koroner aterosklerozlu T2DM hastalarında risk stratifikasyonunu iyileştirmeyi amaçladı.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Bu çalışma, Nantong Üniversitesi Bağlı Hastanesi Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylandı (onay No. 2025-K179-01) ve bilgilendirilmiş onay gerekliliği kaldırıldı. Kullanılan yazılım ve ekipman, Materyaller Tablosu'nda listelenmiştir.

1. Çalışma konuları ve gruplama

Ocak 2016 ile Mayıs 2023 arasında, Nantong Üniversitesi Bağlı Hastanesi'nde CCTA geçiren 752 T2DM hastası için veriler toplandı. T2DM, Çin'de Tip 2 Diyabetin Önleme ve Tedavisi Rehberleri'ne (2020 Baskısı) göre teşhis edilmiştir. Dışlama kriterleri şunlardı: (1) kötü CCTA görüntü kalitesi; (2) doğuştan koroner anomaliler, koroner stent implantasyonu veya koroner arter baypas ameliyatı; (3) gebelik veya hemoglobinopati; (4) koroner kalp hastalığı dışındaki kardiyojenik hastalıklar; (5) eksik temel veriler. Toplam 185 denek nihai analizde dahil edildi. Toplam 360 hastalıklı koroner arter analiz edildi; bunlar arasında koroner plaklara sahip ana dallar arasında sol ana (LM), sol ön iniş (LAD), sol sirkumfleks arter (LCX) ve sağ koroner arter (RCA) bulunuyordu. Açlık plazma glikozu (FPG), HbA1c, toplam kolesterol (TC), trigliseridler (TG), yüksek yoğunluklu lipoprotein kolesterol (HDL-C), düşük yoğunluklu lipoprotein kolesterol (LDL-C) ve ürik asit (UA) gibi klinik başlangıç verileri, CCTA muayenesinden önce ve sonra 48 saat içinde toplandı.

HGI bir doğrusal regresyon kalıntısı olduğundan, tahmin edilen HbA1c, çalışma popülasyonunda HbA1c ile FPG arasındaki tek değişkenli doğrusal regresyon denklemine FPG girerek oluşturulabilir. HGI, gerçek HbA1c ile tahmin edilen HbA1c arasındaki fark olarak tanımlanır. Hastalar ve etkilenen koroner damarları HGI tertillerine göre üç gruba ayrıldı: H1 (düşük grup) ≤-0.91, -0.91< H2 (orta grup) <0.49, H3 (yüksek grup) ≥0.49. Çalışma tasarımı ve hasta seçim kriterleri Şekil 1'de gösterilmiştir.

2. CCTA sınavı

CCTA incelemeleri, 256 dilimli bilgisayarlı tomografi (BT) tarayıcısı kullanılarak şu protokolle gerçekleştirildi: 160 mm × 0,5 mm dedektör kollimasyonu, 0,28 s/dönüş gantry dönüş hızı, 0,625 mm dilim kalınlığı, 350–635 mAs tüp akım-zaman çarpımı ve 100–120 kVp tüp voltajı. Tüm hastalar retrospektif elektrokardiyogram kapılı teknolojiyle tarandı. Tarama, kalbin diyafram yüzeyine trakeal bifurkasyondan 1 cm aşağıdan yapıldı.

Kontrast artırılmış görüntüleme, brakial vene 5 mL/s akış hızında intravenöz bir iyonik kontrast maddesi verildikten sonra yapıldı ve hemen ardından aynı hızda 20 mL tuzlu bir yıkama yapıldı. Kontrast maddenin dozu vücut ağırlığının kilogramı başına 0,8 mL idi. Gelişmiş taramalar için, aort kökünün BT değerini otomatik olarak tespit eden kontrast ajan takip tetikleme teknolojisi kullanıldı ve tetikleme eşiği 120 Hounsfield birimi (HU) oldu.

3. FAI'nin Analizi

Orijinal CCTA görüntüleri, hastanın klinik ve BT bilgilerine kör olan üç yılı aşkın deneyime sahip bir radyolog tarafından Deepwise Vasküler Analiz Yazılımı'na (DW-CACTAS, Deepwise Corporation, Çin) yüklendi. Yazılım, PCAT'ı LAD ve LCX'in proksimal 40 mm ve RCA'nın 10–50 mm etrafında otomatik olarak ayırır ve koroner arter duvarlarının otomatik tasvirine manuel ayarlamalar sağlar, ardından bu üç koroner arter için FAI hesaplanır. PCAT, koroner damar çapına eşit bir mesafede radyal olarak konumlanmış yağ dokusu olarak tanımlandı ve eşik değeri -190 ile -30 HU14 arasında belirlendi. FAI, PCAT'ın ortalama BT zayıflama değeri olarak tanımlanmıştır (Şekil 2).

4. CCTA plakının nicel analizi

Koroner aterosklerotik plaklar, koroner arter lümeninin içinde veya bitişiğinde var olan, perikardiyal dokudan, epikardiyal yağ dokusundan ve damarlümeninden 15 farklı alana sahip bir doku yapısı türü ifade eder. CCTA görüntüleri, plak nicel analizi için ticari bir çalışma istasyonuna aktarıldı. CCTA görüntülerinde, farklı plak bileşenleri için BT eşik değerleri şöyleydi: lipid bileşen BT değeri -100–30 HU, lifli bileşen BT değeri 31–130 HU ve kalsifiye bileşen BT değeri 131–300 HU16 olarak belirlendi ve her hastalıklı koroner arterin toplam plak hacmi ölçüldü.

Yüksek riskli koroner arter plaklarının dört BT açıklık özelliği pozitif yeniden şekillendirme, düşük zayıflamalı plak, benekli kalsifikasyon ve peçete halkası işaretiydi. Yukarıdaki özelliklerden iki veya daha fazlasını gösteren koroner arter plakları, CT yüksek riskliplaklar olarak tanımlanmıştır 17.

5. İstatistiksel analiz

Kategorik veriler, chi-kare testi kullanılarak analiz edilen sıklık ve yüzde [%] olarak ifade edildi ve gruplar arasında sıra-sütun ki-kare bölünmesi kullanılarak karşılaştırıldı ( düzeltilmiş P = 0.0167). Kolmogorov-Smirnov testi, nicel veri normalliğini incelemek için kullanıldı. Normalde dağılımlı nicel veriler ortalama ± standart sapma (SD) olarak sunuldu ve istatistiksel farklılıklar varyans analizi (ANOVA) kullanılarak değerlendirildi. Normalde dağılım olmayan nicel veriler, medyan ve çeyreklerarası aralık [M (Q1, Q3)] olarak sunulur ve birden fazla grup arasında karşılaştırmalar için Kruskal-Wallis testi uygulanır. BT yüksek riskli plaklarla ilişkili bağımsız risk faktörlerini belirlemek için tek değişkenli ve çok değişkenli ikili lojistik regresyon analizleri yapıldı. İstatistiksel analiz SPSS 26.0 yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. <0,05 P-değeri istatistiksel olarak anlamlı olarak kabul edildi.

6. Perivasküler FAI ile HGI'nin lineer regresyon analizi

HGI (sürekli) ile perivasküler FAI (LAD-FAI ve LCX-FAI) arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için çok değişkenli lineer regresyon yapıldı ve birincil analizdeki aynı kovaryantlar için ayarlandı.

7. HGI dörtlükleri kullanarak duyarlılık analizi

Bulguların sağlamlığını değerlendirmek için HGI dörtlülere ayrıldı ve BT yüksek riskli plaklarla ilişkisi, birincil analizdeki aynı kovaryantlar için ayarlanarak çok değişkenli lojistik regresyon kullanılarak yeniden değerlendirildi.

8. Alt grup ve etkileşim analizleri

Alt grup analizleri, yaş, cinsiyet ve glisemik kontrol seviyesine göre çok değişkenli lojistik regresyon kullanılarak yapıldı; birincil analizdeki aynı kovaryatlar için ayarlandı, ancak stratifikasyon değişkeni kendisi hariç. HGI ile her stratifikasyon değişkeni arasındaki etkileşim terimleri, etki değişikliğini değerlendirmek için test edildi.

9. Kısıtlı kübik spline analizi

HGI ile sonuçlar arasındaki potansiyel doz-yanıt ve doğrusal olmayan ilişkileri araştırmak için, HGI sürekli değişken olarak modellenerek kısıtlı kübik spline (RCS) analizleri yapıldı. BT yüksek riskli plak için RCS lojistik regresyon modelleri takılırken, LAD-FAI için RCS doğrusal regresyon modelleri kullanıldı. Tüm modeller, birincil analizdeki aynı kovaryantlar için ayarlandı. Genel ilişki ve doğrusal olmayan bileşen Wald testi kullanılarak değerlendirildi.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

HbA1c ile FPG arasındaki ilişki

Hastaların HbA1c ve FPG ölçümleri arasında doğrusal bir ilişki kuruldu ve regresyon denklemi türetildi: tahmin edilen HbA1c = 0.28 × FPG + 5.75, r = 0.508 ve P < 0.001 (Şekil 3).

Farklı gruplar arasında klinik başlangıç verileri ile FAI'nin karşılaştırılması

H1, H2 ve H3 gruplarının HGI değerl...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Mevcut çalışma, kireçlenmiş ve kalsifiye olmayan plakların hacminin ve oranının, HGI seviyelerinin artmasıyla arttığını bulmuştur. Aynı zamanda, koroner arter aterosklerotik plaklarda BT yüksek riskli özelliklerin (düşük zayıflamalı plaklar) oluşumu ve oranı da HGI seviyelerindeki artışla birlikte arttı. Üç ana koroner arterdeki FAI değerleri ölçümleri, HGI seviyelerindeki artışla birlikte LAD-FAI ve LCX-FAI değerlerinin de arttığını gösterdi. Diğer kovaryatlar için ayarlama yapıldıktan ...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Tüm yazarlar, bu çalışmayla ilgili çıkar çatışmaları olmadığını belirtmektedir.

Teşekkürler

Yazarlar, araştırma boyunca değerli rehberliği, yapıcı önerileri ve sürekli desteği için Profesör Xianhua Wu'ya içten teşekkürlerini sunmak isterler. Ayrıca, veri toplama ve vaka incelemesindeki yardımları için Nantong Üniversitesi Bağlı Hastanesi personeline teşekkür ederiz.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Ticari İş IstasyonuShukun TeknolojisiKoroner BT görüntüleme için yapay zeka destekli tanı sistemiKoroner aterosklerotik plakların nicel analizi için kullanılır.
Bilgisayarlı Tomografi SistemiGE HealthcareRevolution CT (256 dilim)Koroner bilgisayarlı tomografi anjiyografi (CCTA) muayenelerinde kullanılır. Tarama parametreleri: 160 x 0,5 mm dedektör kollimasyonu, 0,28 saniye/dönme hızı, dilim kalınlığı 0,625 mm.
İyonik Olmayan Kontrast MaddesiBayer Sağlık HizmetleriUltravist 370Damar içi kontrast maddesi. Dozaj, vücut ağırlığının kilogramı başına 0,8 mL, enjeksiyon oranı saniyede 5 mL, ardından aynı oranda 20 mL tuzlu su yıkama yapıldı.
İstatistiksel YazılımIBMSPSS 26.0ANOVA, ki-kare testleri ve lojistik regresyon analizi dahil tüm istatistiksel analizler için kullanılır.
Damar Analiz YazılımıDeepwise ŞirketiDW-CACTASPerikoroner yağ dokusunu otomatik olarak belirlemek ve yağ zayıflatma indeksini (FAI) hesaplamak için kullanılır. Hasta bilgilerini görmeden bir radyolog tarafından çalıştırıldı.

Kaynaklar

  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).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

Koroner BT AnjiyografiY ksek Riskli PlakPerivask ler Ya AtenuasyonuPlak VulnerabilitesiLojistik RegresyonPlak KantifikasyonuBiyobelirte Diyabet
Bize ulaşın
Kütüphaneye tavsiye et

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Telif hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.