Ci sono misure antropometriche alla base del modello predittivo multivariabile elaborato da un team di ricerca tedesco per definire le soglie paziente-specifico del diametro e della lunghezza dell’arco aortico per prevedere un evento di dissezione dell’aorta di tipo A (Tobias Krüger, Rodrigo Sandoval Boburg, Hasan Hamdoun, Alexandre Oikonomou, Malte N Bongers, Christian Schlensak, Development of a multivariable prediction model for patient-adjusted aortic risk morphology, European Journal of Cardio-Thoracic Surgery. ezaa131).

Il modello è stato anche validato e presentato in un articolo recentemente pubblicato dallo European Journal of Cardio-Thoracic Surgery.
I ricercatori hanno quindi analizzato le angiografie ottenute con tomografia e i dati clinici di 510 pazienti presi a gruppo di controllo, di 143 soggetti per validare il modello, 125 persone con ectasia aortica ascendente (45-54 mm), 58 pazienti con aneurisma (≥55 mm), 206 pazienti con una dissezione aortica di tipo A e 19 pazienti sottoposti all’esame tomografico almeno due anni prima di soffrire per dissezione aortica di tipo A.

Le immagini da angio-tomografia sono state analizzate con la tecnica della riformattazione delle curve planari.
I risultati ottenuti hanno confermato l’utilità del modello predittivo, consentendo di identificare meglio le aorte a rischio di dissezione rispetto al più comune dato del diametro di 55 mm comunemente utilizzato.

Il modello presenta comunque delle limitazioni: anzitutto è stato costruito e validato su pazienti di un unico centro cardiologico, a Tübingen, in Germania… inoltre tutti i partecipanti allo studio erano caucasici o comunque provenienti dall’Europa centrale.
Dal momento che il modello si basa su parametri antropometrici dei soggetti, la sua costruzione su una unica etnia potrebbe risultare limitante.

D’altra parte, questo modello è stato costruito all’interno di un più ampio disegno di ricerca e quindi deve essere considerato come tale.
Resta comunque un esempio di come le nuove tecnologie possano aiutare a stratificare meglio la popolazione di pazienti con patologia simile.

Stefania Somarè

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