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27. MÄRZ bis 26. JUNI 2022 | Digital
25.-27. MAI 2022 | RheinMain CongressCenter | Wiesbaden
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VIELFALT LEBEN - ZUKUNFT GESTALTEN
WISS 301
Thoraxradiologie VII - Aktuelles aus der Forschung zu COVID-19
27
MaiVeranstaltungsdetails
- Veranstalter
- Deutsche Röntgengesellschaft e.V
- Art
- Wissenschaftliche Sitzung
- Thema
- Thoraxradiologie
Zertifizierungen
Informationen
- Moderation
- Sebastian Ley (München)
Sabine Dettmer (Hannover)
Ablauf
09:45 - 09:50
Vortrag (Wissenschaft)
Calcification of the thoracic aorta on low-dose chest CT predicts severe COVID-19
Philipp Fervers (Köln)
Zielsetzung
Cardiovascular comorbidity anticipates poor prognosis of SARS-CoV-2 disease (COVID-19) and correlates with the systemic atherosclerotic transformation of the arterial vessels. The amount of aortic wall calcification (AWC) can be estimated on low-dose chest CT. We suggest quantification of AWC on the low-dose chest CT, which is initially performed for the diagnosis of COVID-19, to screen for patients at risk of severe COVID-19.
Material und Methoden
Seventy consecutive patients (46 in center 1, 24 in center 2) with parallel low-dose chest CT and positive RT-PCR for SARS-CoV-2 were included in our multi-center, multi-vendor study. The outcome was rated moderate (no hospitalization, hospitalization) and severe (ICU, tracheal intubation, death), the latter implying a requirement for intensive care treatment. The amount of AWC was quantified with the CT vendor's software.
Ergebnisse
Of 70 included patients, 38 developed a moderate, and 32 a severe COVID-19. The average volume of AWC was significantly higher throughout the subgroup with severe COVID-19, when compared to moderate cases (771.7 mm3 (Q1 = 49.8 mm3, Q3 = 3065.5 mm3) vs. 0 mm3 (Q1 = 0 mm3, Q3 = 57.3 mm3)). Within multivariate regression analysis, including AWC, patient age and sex, as well as a cardiovascular comorbidity score, the volume of AWC was the only significant regressor for severe COVID-19 (p = 0.004). For AWC > 3000 mm3, the logistic regression predicts risk for a severe progression of 0.78. If there are no visually detectable AWC risk for severe progression is 0.13, only.
Schlußfolgerungen
AWC seems to be an independent biomarker for the prediction of severe progression and intensive care treatment of COVID-19 already at the time of patient admission to the hospital; verification in a larger multi-center, multi-vendor study is desired.
Publication: Fervers P, Kottlors J, Hokamp NG, Bremm J, Maintz D, Tritt S, et al. Coronary artery calcification on low-dose chest CT is an early predictor of severe progression of COVID-19—A multi-center, multi-vendor study. PLoS One [Internet]. 2021 Jul 1 [cited 2021 Sep 25];16(7):e0255045. Available from: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0255045
Publication: Fervers P, Kottlors J, Hokamp NG, Bremm J, Maintz D, Tritt S, et al. Coronary artery calcification on low-dose chest CT is an early predictor of severe progression of COVID-19—A multi-center, multi-vendor study. PLoS One [Internet]. 2021 Jul 1 [cited 2021 Sep 25];16(7):e0255045. Available from: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0255045
09:55 - 10:00
Vortrag (Wissenschaft)
CT-definierte Body Composition als prognostische Marker für Mortalität in COVID-19. Ein systematisches Review und Meta-Analyse.
Hans-Jonas Meyer (Leipzig)
Zielsetzung
Skelettmuskel- und Fettflächen sind etablierte prognostische Biomarker basierend auf CT-Bildern für verschiedene Krankheitsbilder.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es diese Parameter auf den Effekt der Mortalität in COVID-19 Patienten zu untersuchen.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es diese Parameter auf den Effekt der Mortalität in COVID-19 Patienten zu untersuchen.
Material und Methoden
Die MEDLINE, Cochrane and SCOPUS Datenbanken wurden nach Studien durchsucht, die die Assoziationen zwischen den CT-basierten Parametern und der Mortalität in COVID-19 Patienten untersucht hatten. Eingeschlossen wurden Studien, die bis Mai 2021 veröffentlich worden sind. Insgesamt konnten 6 Studien für die vorliegende Analyse verwandt werden.
Ergebnisse
Die eingeschlossenen Studien untersuchten insgesamt 1059 Patienten. Die gepoolte Prävalenz der Sarkopenie war 33,6%. Das gepoolte Odds Ratio für den Effekt der Sarkopenie auf die Mortalität war 5,84 [95% CI 1,07-31,83] in der univariaten Analyse und 2,73 [95% CI 0,54-13,70] in der multivariaten Analyse. Das gepoolte Odds Ratio der viszeralen Fettflächen für das schlechte Outcome war 2,65 [95% CI 0 1,57-4,47].
Schlußfolgerungen
CT-definierte Body Composition Parameter haben einen relevanten Einschluss auf das Überleben von COVID-19 Patienten und sollten deswegen als prognostische Biomarker in die klinische Routine übernommen werden.
Teilnahme Young Investigator Award
10:05 - 10:10
Vortrag (Wissenschaft)
Evaluation der Dunkelfeld-Radiographie des Thorax für die Detektion einer COVID-19-Pneumonie/ Dark-field Chest X-ray Imaging for the Assessment of COVID-19-Pneumonia
Florian Tilman Gassert (München)
Zielsetzung
Die Röntgendunkelfeldbildgebung ist ein neuartiges Verfahren, das die Visualisierung der Alveolarstruktur ermöglicht. In dieser Studie soll das Potenzial der Technik für die Detektion von COVID-19-assoziierten Veränderungen der Lunge evaluiert werden.
Material und Methoden
Eingeschlossen wurden Patienten mit COVID-19-assoziierten Lungenveränderungen im klinisch indizierten CT-Thorax (CO-RADS >3) sowie eine Kontrollgruppe von Patienten ohne sichtbare pathologische Lungenveränderungen. Alle eingeschlossenen Patienten wurden an einem Dunkelfeld-Prototyp-Scanner untersucht. Dabei wurde sowohl ein neuartiges Dunkelfeld- als auch ein konventionelles Abschwächungsbild des Thorax angefertigt. Abschwächungsbilder allein, Dunkelfeldbilder allein und beide Modalitäten zusammen wurden von vier Radiologen auf einer Skala von 1 bis 6 (1 = sicher nicht, 6 = sicher) auf das Vorhandensein von COVID-19-assoziierten Lungenveränderungen hin bewertet. Die statistische Analyse wurde mit einem einseitigen Mann-Whitney-U-Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 durchgeführt. Die Effektstärken wurden als Fläche unter der Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) ermittelt.
Ergebnisse
Insgesamt wurden 100 Patienten (57±15 Jahre, 56 Männer) eingeschlossen, von denen 40 gesunde Kontrollen waren. Im Vergleich zu den Dunkelfeldbildern gesunder Probanden zeigten die Bilder von Patienten mit typischen COVID-19-assoziierten Lungenveränderungen im CT-Scan insgesamt eine Reduktion des Dunkelfeldsignals. Während die Ratings für COVID-19-Patienten bei der Kombination beider Modalitäten am höchsten waren (p<0,05), waren die Ratings bei der Dunkelfeld-Bildgebung im Vergleich zur abschwächungsbasierten Bildgebung ebenfalls deutlich höher (p<0,001). Die AUC-Werte lagen bei 0,78 (Abschwächung), 0,91 (Dunkelfeld) beziehungsweise 0,93 (Dunkelfeld und Abschwächung).
Schlußfolgerungen
Die Dunkelfeld-Bildgebung des Thorax ergänzt und verbessert die konventionelle Radiographie bei der Detektion von COVID-19-assoziierten Lungenveränderungen.
Teilnahme Young Investigator Award
10:15 - 10:20
Vortrag (Wissenschaft)
Notfalltriage von Patienten mit Verdacht auf SARS-CoV-2-Infektion mittels eines hybriden Ansatzes aus Niedrigdosis-Computertomographie und Antigentest
Sam Mogadas (Lübeck)
Zielsetzung
Obwohl die Niedrigdosis-Computertomographie (LDCT) als vielversprechend für die schnelle Diagnose von SARS-CoV2-Infektionen in Notaufnahmen diskutiert wird, sind Sensitivität und CT Kapazität im klinischen Umfeld begrenzt. Abhilfe kann potenziell eine Präselektion durch einfache, breit verfügbare Tests schaffen.
Ziel dieser Studie ist die Evaluation einer Kombination von LDCT und Point-of-Care-Antigen (Ag)-Tests zur Erstdiagnose von SARS-CoV2 in der Notaufnahme mit Fokus auf Schnelligkeit und Diagnosesicherheit.
Ziel dieser Studie ist die Evaluation einer Kombination von LDCT und Point-of-Care-Antigen (Ag)-Tests zur Erstdiagnose von SARS-CoV2 in der Notaufnahme mit Fokus auf Schnelligkeit und Diagnosesicherheit.
Material und Methoden
In einem 30-tägigen Zeitraum wurden 490 in die Notaufnahme eingewiesene Patienten mittels eines Ag-Tests untersucht. Bei negativem Ag-Test aber typischen Symptomen für eine SARS-CoV2-Infektion wurde ein LDCT durchgeführt (n=180). Gemäß den DRG-Kriterien erfolgte die Beurteilung als typisch (Cov19typ), indifferent (Cov19ind), atypisch (Cov19aty) oder negativ (Cov19neg).
Sensitivität/Spezifität für den Ausschluss (Cov19aty+Cov19neg) und die Bestätigung (Cov19typ) einer SARS-CoV2-Infektion wurden berechnet. Die Reverse Transkriptase-Polymerase-Kettenreaktion (RT-PCR) diente als Referenzstandard. Das Zeitintervall (Median [25 %; 75 % Quartil]) bis zur Verfügbarkeit der Ergebnisse von LDCT+Ag-Test und RT-PCR wurde verglichen.
Sensitivität/Spezifität für den Ausschluss (Cov19aty+Cov19neg) und die Bestätigung (Cov19typ) einer SARS-CoV2-Infektion wurden berechnet. Die Reverse Transkriptase-Polymerase-Kettenreaktion (RT-PCR) diente als Referenzstandard. Das Zeitintervall (Median [25 %; 75 % Quartil]) bis zur Verfügbarkeit der Ergebnisse von LDCT+Ag-Test und RT-PCR wurde verglichen.
Ergebnisse
Insgesamt wurden neun LDCT-Befunde als Cov19typ, 25 als Cov19ind, 65 als Cov19aty und 81 als Cov19neg beschrieben. Bei 9/180 Patienten wurde die Diagnose SARS-CoV2 bestätigt. Von diesen wurden sieben Patienten als Cov19typ und zwei als Cov19ind befundet.
Der Ausschluss einer SARS-CoV2-Infektion mit LDCT+Ag-Test gelang mit einer Sensitivität/Spezifität von 100%/86,4%, die Bestätigung mit 77,8%/89,9%.
Mit LDCT+Ag-Test lagen die Ergebnisse deutlich schneller vor als mit der RT-PCR (Zeitgewinn: 16,2 [10,6-21,2h]; P<0,001).
Der Ausschluss einer SARS-CoV2-Infektion mit LDCT+Ag-Test gelang mit einer Sensitivität/Spezifität von 100%/86,4%, die Bestätigung mit 77,8%/89,9%.
Mit LDCT+Ag-Test lagen die Ergebnisse deutlich schneller vor als mit der RT-PCR (Zeitgewinn: 16,2 [10,6-21,2h]; P<0,001).
Schlußfolgerungen
Die Studie demonstriert eine überzeugende Hybridmethode um bei Patienten mit typischen Symptomen in der Notaufnahme gezielt mittels LDCT eine SARS-CoV2-Infektion auszuschließen – und mit Einschränkungen zu bestätigen.
10:25 - 10:30
Vortrag (Wissenschaft)
Quantitative Erfassung und Differenzierung unterschiedlicher Pneumonien inklusive COVID-19 mittels eines KI-basierten Prototypen – Genauigkeit, Schweregradeinschätzung und Korrelation zur Klinik.
Una Ebong (Ulm)
Zielsetzung
Die Differenzierung unterschiedlicher Ätiologien von Pneumonien in der CT ist grundlegend für die Therapieentscheidung. Ein für die Detektion von COVID-19 Pneumonien optimierter KI-basierter Software-Prototyp wurde hinsichtlich Genauigkeit und Differenzierungspotential für unterschiedliche Pneumonie-Ätiologien (bakteriell, fungal und viral) evaluiert.
Material und Methoden
CT-Thorax-Untersuchungen von 143 PatientInnen (Alter 18-95 Jahre, Median 59 Jahre, davon 57 Frauen) mit gesicherter (PCR/AK-Nachweis/BAL/Kultur) bakterieller (24), viraler (52), oder fungaler (24) Pneumonie sowie (43) ohne nachgewiesene Pneumonien (Vergleichsgruppe) wurden mittels des KI-basierten Pneumonia Analysis Prototype (Siemens Healthineers, Germany) ausgewertet. Das Scoring (Ausmaß, Ätiologie) wurde mit der Einschätzung eines erfahrenen Readers verglichen. Eine Korrelation der Infektionsausprägung im CT mit klinischen Parametern erfolgt derzeit.
Ergebnisse
Die Bildqualität der CT-Untersuchungen war gut bis sehr gut (nach PGMI Klassifikation, davon 89% PGMI = 1 oder 2). Die mittlere Bearbeitungsdauer betrug 3 Minuten und 22 Sekunden. Manuelle Korrekturen der Pneumoniegrenzen waren bei 64 Datensätzen (45%) in größerem Ausmaß notwendig. Eine Kontrastmittelgabe hatte keinen Einfluss auf das Korrekturausmaß (major Korrektur bei 51% mit, 42% ohne KM). Die KI-basierte COVID-19 probability erkannte 38/52 (73%) SARS-CoV-2 PatientInnen, der radiologische Reader erkannte 42/52 (81%). In der Vergleichsgruppe wurden 25/43 (58%) als erkrankt eingestuft.
Schlußfolgerungen
Die Detektion und Quantifizierung von Pneumonien unterschiedlicher Ätiologien jenseits der primär trainierten COVID-19 Datensätze mittels des „Pneumonia Analysis prototype “ ist möglich und zeigt für COVID-19 Pneumonien vergleichbare Ergebnisse mit einem erfahrenen Reader. Vorteile sind die schnelle automatisierte Segmentierung und Quantifizierung der Pneumonieherde, wie eine relativ gute Übertragbarkeit auf Pneumonien anderer Ätiologien.
10:30 - 10:45
Diskussion
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