Influential Factors on the Evaluation of Adamkiewicz Artery Using a 320-Detector Row Computed Tomography Device

Amato, Alexandre Campos Moraes; Filho, José Rodrigues; Stolf, Noedir Antônio Groppo

doi:10.1016/j.avsg.2017.02.019

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“…Considering the entire sample, Table 1 lists the variables collected and the preliminary analyses of the database that have been published previously. 3,5 The outcome selected was identification or failure to identify the AKA using the method proposed. The initial explanatory co-variables were chosen on the basis of prior knowledge of the influence of body mass, arterial disease, and atherosclerosis.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…11 The angiotomographic characteristics of the AKA in populations with and without aortic disease have been studied and reported in an earlier publication by the author. 3,5 Improved knowledge of the spinal blood supply should affect and provide a foundation for creation of new strategies for prevention of spinal cord ischemia during aortic surgery and other neurological surgical procedures. Boll et al analyzed 100 examinations of patients with pancreatic cancer and applied a modified version of a graphical algorithm for reconstruction of images of cerebral vessels.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…Influence from atherosclerosis, mural thrombus, dissection, and body mass has been suggested. 3,5 The imaging protocol used was as close as possible to habitual angiotomography protocols, so that it represented the routine examinations conducted at many medical centers. Care was taken to minimize the radiation dose to reduce risks.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…We conducted a cross-sectional observational study of a database and archived images from a prior study 5 of patients with or without aortic disease who had been examined with angiotomography between October 2011 and July 2012.…”

Section: Methods Patientsmentioning

confidence: 99%

“…It has been demonstrated that aortic disease itself can change the appearance of the spinal blood supply. 5 While it is known which factors influence identification of the vessels of the spinal blood supply using angiotomography, their effects in combination are unknown.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Desenvolvimento de modelo clínico para predição da possibilidade de identificação da artéria de Adamkiewicz por angiotomografia

2018

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Resumo Contexto Diferenças morfológicas da artéria de Adamkiewicz (AKA) entre a população portadora e não portadora de doença aórtica têm importância clínica, influenciando as complicações neuroisquêmicas da medula espinhal em procedimentos operatórios. Ainda não é conhecida a correlação entre parâmetros clínicos e a previsibilidade da identificação dessa artéria pela angiotomografia. Objetivo Desenvolver um modelo matemático que, através de parâmetros clínicos correlacionados com aterosclerose, possa prever a probabilidade de identificação da AKA em pacientes submetidos a angiotomografias. Método Estudo observacional transversal utilizando banco de imagens e dados de pacientes. Foi feita análise estatística multivariada e criado modelo matemático logit de predição para identificação da AKA. Variáveis significativas foram utilizadas na montagem da fórmula para cálculo da probabilidade de identificação. O modelo foi calibrado, e a discriminação foi avaliada pela curva receiver operating characteristic (ROC). A seleção das variáveis explanatórias foi guiada pela maior área na curva ROC (p = 0,041) e pela significância combinada das variáveis. Resultados Foram avaliados 110 casos (54,5% do sexo masculino, com idade média de 60,97 anos e etnia com coeficiente B -2,471, M -1,297, N -0,971), com AKA identificada em 60,9%. Índice de massa corporal: 27,06 ± 0,98 (coef. -0,101); fumantes: 55,5% (coef. -1,614/-1,439); diabéticos: 13,6%; hipertensos: 65,5% (coef. -1,469); dislipidêmicos: 58,2%; aneurisma aórtico: 38,2%; dissecção aórtica: 12,7%; e trombo mural: 24,5%. Constante de 6,262. Fórmula para cálculo da probabilidade de detecção: ( e − ( C o e f . E t n i a + ( C o e f . I M C × I M C ) + C o e f . f u m a n t e + C o e f . H A S + C o e f . d i s l i p + C o n s tan t e ) + 1 ) − 1 . O modelo de predição foi criado e disponibilizado no link https://vascular.pro/aka-model . Conclusão Com as covariáveis etnia, índice de massa corporal, tabagismo, hipertensão arterial e dislipidemia, foi possível criar um modelo matemático de predição de identificação da AKA com significância combinada de nove coeficientes (p = 0,042).

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