Software verbessert Befundung koronarer CT-Angiographien

Software verbessert Befundung koronarer CT-Angiographien

Die semi-automatische und strukturierte Befundung von Koronar-CT-Angiographien ist der herkömmlichen Befundung überlegen.

  • Datum:
    28.03.2018
  • Journal:
    J Cardiovasc Comput Tomogr. 2017;11(6):449-454.
  • Titel:
    Structured reporting platform improves CAD-RADS assessment.
  • Autor:
    Szilveszter B et al.
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Das Dokumentationssystem CAD-RADS (Coronary Artery Disease – Reporting and Data System) soll die Dokumentation koronarer CT-Angiographie-Ergebnisse vereinheitlichen und standardisierte Entscheidungen ermöglichen. Die Klassifikation erfolgt jedoch manuell und ist daher potentiell fehleranfällig. 

Bálint Szilveszter, Semmelweis Universität Budapest, und KollegInnen untersuchten in einer prospektiven Studie, ob eine semi-automatische strukturierte CAD-RADS Klassifikation der manuellen CAD-RADS-Klassifikation überlegen ist.

Methode

Fünf BefunderInnen werteten 500 Koronar-CTA-Untersuchungen aus: sie bestimmten Lokalisation, Typ und Schweregrad der Koronarstenosen. Die Plaques wurden zudem auf risikoreiche Eigenschaften, wie niedrige Schwächungswerte, punktuelle Kalziumablagerungen und das Auftreten eines Napkin-Ring-Zeichens untersucht. 

Die BefunderInnen übertrugen die Daten manuell in eine semi-automatische Software für strukturiertes Befunden (Structured Online Reporting Tool – iSORT, Bioscreen Ltd). Der CAD-RADS-Faktor wurde

  • manuell bestimmt und
  • durch iSORT automatisch berechnet.

Szilveszter et al. untersuchten außerdem, welchen Einfluss die Erfahrenheit der befundenden Personen auf die Güte der Klassifikation hatte. Zudem erhielten die BefunderInnen nach 50 ausgewerteten CTA ein individuelles CAD-RADS-Training mit Schwerpunkt auf geläufigen Interpretationsfehlern.

Ergebnisse

Die automatisch errechneten CAD-RADS-Scores stimmten in gut 80% der Fälle mit den manuell bestimmten Scores überein. Bei manueller Bestimmung der CAD-RADS-Scores wurden in knapp 5% der Fälle CAD-RADS-Kategorien genannt, die gar nicht existieren. 

Erfahrenere BefunderInnen wiesen eine niedrigere Übereinstimmung mit den automatisch generierten CAD-RADS-Scores auf als weniger erfahrene BefunderInnen (78,0% vs. 87,0%; p=0,011). 

Das CAD-RADS-Training verbesserte die Übereinstimmung beim Bewerten risikoreicher Plaque-Eigenschaften, hatte aber keinen Einfluss auf die Befundung anderer Kriterien.

Fazit

Eine automatische CAD-RADS-Berechnung vermeidet die fehlerhafte Kategorien-Zuordnung. Zusätzliches Training in der richtigen Anwendung der CAD-RADS Richtlinien steigert die Güte der manuellen Befundung.

anho/ktg
28.03.2018