論文No2043
Lung CT Densitometry in Idiopathic Pulmonary Fibrosis for the Prediction of Natural Course, Severity, and Mortality
Benjamin Loeh, Lukas T. Brylski, Daniel von der Beck, Werner Seeger, Ekaterina Krauss, Philippe Bonniaud, Bruno Crestani, Carlo Vancheri, Athol U. Wells, Philipp Markart, Andreas Breithecker, Andreas Guenther
CHEST,Volume 155, Issue 5, p972–981, 2019.
＜背景＞
この研究で、我々は特発性肺線維症(IPF)患者において身体計測、生存、高解像度CT（HRCT）の定量スキャンの関連を検討した。
＜方法＞
70名のIPF患者(48名が男性；平均年齢[SD], 66.4[9.0]歳）が登録された。
最大吸気時の仰臥位で肺の薄切CTスキャンを行った後、次のパラメータ：
平均肺低吸収域(MLA)、歪度、尖度、最大減衰、全肺面積、スロープの変曲点、変曲点より右の面積(AROIP)を評価した。
さらに、FVC, FEV1, 全肺気量、拡散能(Dlco)、６分間歩行距離を解析した。
単変量、多変量解析を行い、HRCTの変数による身体的アウトカムの予測を評価し、比例ハザードモデルで生存との相関を検討した。
＜結果＞
最も強い相関はMLAとFEV1に見られ、r=-0.63であった。
MLA, 勾配、最大減衰、AROIPはすべての身体計測と負の相関を示した。
AROIPはDlcoの最良の予測因子であった。
死亡予測解析では、AROIP、尖度、FVCは有意に生存と関連していた。
多変量解析ではAROIPのみが生存と有意に関連していた。
＜感想＞
IPFにおいてHRCTスキャンの指数は身体計測と有意に関連していたようです。
特に変曲点より右の面積(AROIP)は生存予測に有用だったようです。
Background
In this study, we retrospectively assessed the relationships among physiologic measurements, survival, and quantitative high-resolution CT (HRCT) scanning indexes in patients with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF).
Methods
Seventy patients (48 male; mean [SD] age, 66.4 [9.0] years) with IPF were enrolled in the study. After segmentation of the lungs in thin-section CT scanning with the patient in the supine position at full inspiration, we assessed following parameters: mean lung attenuation (MLA), skewness, kurtosis, peak attenuation, total lung area, inflexion point with slope, and area right of the inflexion point (AROIP). Additionally, FVC, FEV1, total lung capacity, diffusing capacity or transfer factor of the lung for carbon monoxide (Dlco), and 6-min walk distance were analyzed. Univariate and multivariate analysis were used for the prediction of physiologic outcomes by HRCT scanning indexes and then were correlated to survival in a proportional hazards analysis.
Results
The strongest correlation was observed between MLA and FEV1, with an r of −0.63. MLA, peak attenuation, slope, attenuation, and AROIP correlated negatively with all physiologic measurements. AROIP was the best predictor of Dlco. Analysis for prediction of mortality showed that AROIP, kurtosis, and FVC were related significantly to survival. Multivariate regression revealed a significant impact of only AROIP (among age, sex, MLA, skewness, kurtosis, FVC, and Dlco) on survival.
Conclusions
These data indicate that HRCT scanning indexes are correlated to physiologic measurements. The newly defined parameter, AROIP, is of additive value for prediction of outcome.