Il Quantitative Flow Ratio (QFR) è una metodica di analisi computazionale che consente di stimare in modo accurato la rilevanza funzionale delle stenosi delle arterie coronarie, combinando l’Angiografia Coronarica Quantitativa (QCA) con i principi della fluidodinamica, senza necessità di guide pressorie, materiali aggiuntivi o somministrazione di farmaci vasodilatatori. Questo approccio rappresenta un surrogato non invasivo della Fractional Flow Reserve (FFR), con il vantaggio di ridurre tempi procedurali, costi e rischi per il paziente. Nel CathLab dell’ospedale di Rovigo, l’analisi tramite software QFR viene eseguita sia dai Cardiologi Interventisti che dai Tecnici Sanitari di Radiologia Medica (TSRM), entrambi opportunamente formati e certificati. Lo scopo del presente lavoro è stato quello di valutare la riproducibilità inter-operatore dei risultati ottenuti con il software QFR, confrontando le analisi eseguite da un Medico Specialista e da un TSRM certificato. Lo studio ha coinvolto 50 pazienti sottoposti a coronarografia, selezionando come vaso target l’arteria interventricolare anteriore (IVA), scelta per la solidità delle evidenze disponibili in letteratura e per ridurre i potenziali fattori confondenti. I dati, raccolti in cieco su database separati, sono stati successivamente analizzati e confrontati mediante software di analisi statistica. I risultati hanno evidenziato un’elevata concordanza tra le valutazioni effettuate dal Cardiologo Interventista e dal TSRM, senza differenze statisticamente significative nei valori di QFR ottenuti. Questi dati supportano l’ipotesi che la figura del TSRM, adeguatamente formata e certificata, possa integrarsi efficacemente nel workflow di analisi funzionale coronarica tramite software QFR, favorendo la continuità tra acquisizione angiografica e valutazione funzionale, sia in ambito intra- che post-procedurale.

Integrazione del TSRM nel workflow per il calcolo del Quantitative Flow Ratio: studio di riproducibilità con confronto inter-operatore

SORANZO, GIULIA
2024/2025

Abstract

Il Quantitative Flow Ratio (QFR) è una metodica di analisi computazionale che consente di stimare in modo accurato la rilevanza funzionale delle stenosi delle arterie coronarie, combinando l’Angiografia Coronarica Quantitativa (QCA) con i principi della fluidodinamica, senza necessità di guide pressorie, materiali aggiuntivi o somministrazione di farmaci vasodilatatori. Questo approccio rappresenta un surrogato non invasivo della Fractional Flow Reserve (FFR), con il vantaggio di ridurre tempi procedurali, costi e rischi per il paziente. Nel CathLab dell’ospedale di Rovigo, l’analisi tramite software QFR viene eseguita sia dai Cardiologi Interventisti che dai Tecnici Sanitari di Radiologia Medica (TSRM), entrambi opportunamente formati e certificati. Lo scopo del presente lavoro è stato quello di valutare la riproducibilità inter-operatore dei risultati ottenuti con il software QFR, confrontando le analisi eseguite da un Medico Specialista e da un TSRM certificato. Lo studio ha coinvolto 50 pazienti sottoposti a coronarografia, selezionando come vaso target l’arteria interventricolare anteriore (IVA), scelta per la solidità delle evidenze disponibili in letteratura e per ridurre i potenziali fattori confondenti. I dati, raccolti in cieco su database separati, sono stati successivamente analizzati e confrontati mediante software di analisi statistica. I risultati hanno evidenziato un’elevata concordanza tra le valutazioni effettuate dal Cardiologo Interventista e dal TSRM, senza differenze statisticamente significative nei valori di QFR ottenuti. Questi dati supportano l’ipotesi che la figura del TSRM, adeguatamente formata e certificata, possa integrarsi efficacemente nel workflow di analisi funzionale coronarica tramite software QFR, favorendo la continuità tra acquisizione angiografica e valutazione funzionale, sia in ambito intra- che post-procedurale.
2024
Radiologic Technologist Integration in the Quantitative Flow Ratio Calculation Workflow: Inter-Operator Reproducibility Study
QFR
TSRM
CathLab
AI
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