• No results found

VISUELL OCH SEMIAUTO-MATISK BEDÖMNING AV VÄNSTERKAMMARENS EJEKTIONSFRAKTION VID EKOKARDIOGRAFI

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "VISUELL OCH SEMIAUTO-MATISK BEDÖMNING AV VÄNSTERKAMMARENS EJEKTIONSFRAKTION VID EKOKARDIOGRAFI"

Copied!
17
0
0

Loading.... (view fulltext now)

Full text

(1)

Examensarbete Malmö Universitetet Biomedicinska analytikerprogrammet Hälsa och samhälle

VT-2018 205 06 Malmö

VISUELL OCH SEMIAUTO-

MATISK BEDÖMNING AV

VÄNSTERKAMMARENS

EJEKTIONSFRAKTION VID

EKOKARDIOGRAFI

(2)

VISUELL OCH

SEMIAUTO-MATISK BEDÖMNING AV

VÄNSTERKAMMARENS

EJEKTIONSFRAKTION VID

EKOKARDIOGRAFI

HONEY ALISHAH-ALI

Alishah- Ali, H. Visuell och semiautomatisk bedömning av vänsterkammarens ejektionsfraktion vid ekokardiografi. Examensarbete i biomedicinsk

laboratorievetenskap, 15 högskolepoäng. Malmö universitet: Fakulteten för hälsa

och samhälle, institutionen för Biomedicinsk vetenskap, 2018.

Den vanligaste metoden som används för att undersöka hjärtats morfologi, anatomi samt funktion är tvådimensionell ekokardiografi. Vid bedömning av hjärtats globala systoliska kammarfunktion och väggrörlighet används ”vänster kammares utdrivnings- eller ejektionsfraktion” (VKEF). Vanligtvis görs en visuell bedömning men för att kunna göra en mer korrekt bedömning används ofta

semiautomatiska mätningar och beräkningar som hjälpmedel eftersom det förenklar utlinjering av endokardiet.

Syftet med studien är att jämföra semiautomatisk VKEF-bedömning utförd med automated 2D cardiac quantification (a2DQ) med visuellt skattad VKEF, vid transthorakal ekokardiografi.

Inspelade ultraljudssekvenser från 50 tidigare utförda ultraljudsundersökningar ingick i studien. Patienter med arytmier såsom förmaksflimmer exkluderades. I studien jämfördes en beräknad VKEF erhållet med den semiautomatiska metoden a2DQ mot en visuellt bedömd VKEF utförd av erfarna bedömare. VKEF

jämfördes initialt dels >55% dels <55% för det två metoderna. Dessutom gjordes ytterligare jämförelse enligt följande kriterier >55%, 45-54 %, 30-44 % och <30 %. Kappa-analys relaterat till den initiala bedömningen visade på en måttlig överensstämmelse (k = 0,47). Motsvarande analys gjord på de indelade kriterierna erhölls en kappa koefficient på 0,41. Den visuella bedömningen ger i denna studie högre VKEF.

Studien tyder på att a2DQ är en mindre lämplig metod då den undervärderar VKEF och bör inte rekommenderas som stöd för oerfarna bedömare.

Nyckelord: a2DQ, ejektionsfraktion, ekokardiografi, visuell bedömning,

(3)

VISUAL AND SEMI-AUTOMATIC

ASSESSMENT OF THE LEFT

VENTRICULAR EJECTION

FRACTION USING

ECHOCARDIOGRAPHY

HONEY ALISHAH-ALI

Alishah-Ali, H. Visual and semi-automatic assessment of the left ventricular ejection fraction using echocardiography. Degree project in Biomedical Science

15 Credit Points. Malmö University: Faculty of Health and Society, Department

of Biomedical Science, 2018.

The most commonly used method to examine the heart’s morphology, anatomy and function within clinical context is 2-dimensional echocardiography.

When assessing the heart’s global systolic ventricular function and wall mobility the left ventricular ejection fraction (LVEF) is utilized. To aid with the visual assessment, semi-automatic measurements and calculations are often used. These computerized methods automatically measure the heart volume using the

reference point’s outline at the endocardium. The aim of this study is to compare a semi-automatic LVEF-assessment method, automated 2D cardiac quantification (a2DQ), to visually assessed LVEF using transthoracic echocardiography. Recorded ultrasound sequences from 50 previously performed ultrasound studies were included in the study. Patients with arrhythmias such as atrial fibrillation were excluded. In the study, an estimated LVEF obtained with the semiautomatic method a2DQ was compared to a visually evaluated LVEF performed by

experienced examiner. LVEF was initially compared to> 55% <55% for the two methods. In addition, further comparison was made according to the following criteria> 55%, 45-54%, 30-44% and <30%. Kappa analysis related to the initial assessment showed moderate consistency (k = 0.47). Corresponding analysis made on the categorized criteria obtained a kappa coefficient of 0.41. The visual assessment gives higher LVEF in this study.

The study suggests that a2DQ is a less appropriate method as it underestimates LVEF and should not be recommended as support for inexperienced examiners.

Keywords: a2DQ, echocardiography, left ventricle ejection fraction,

semi-automatic assessment, systolic left ventricle functions, visual estimation.

(4)

FÖRORD

Ett stort tack till min handledare Andreas Malmgren och Petri Gudmundsson för vägledning och stöd. Ytterligare tack till personal på avdelningen klinisk fysiologi på Skånes Universitetssjukhus i Malmö.

(5)

Innehållsförteckning

Bakgrund ... 1

Syfte ... 3

Material och metod ... 3

Patientpopulation ... 3 Metod ... 3 Statistisk bearbetning ... 4 Etisk bedömning ... 4 Resultat ... 5 Diskussion ... 6 Urvalsdiskussion ... 6 Metoddiskussion ... 7 Resultatdiskussion ... 8 Konklussion ... 8 Referenser ... …9

(6)

1

BAKGRUND

Hjärtat är ett centralt organ som har förmågan att försörja kroppens vävnader med syrerikt blod som pumpas ut från vänsterkammare i stora kretsloppet via aortan. Hjärtats prestationsförmåga definieras till stor del av systoliska vänsterkammar-funktionen. Faktorer som fastställer vänsterkammarens systoliska funktion, är hjärtats kontraktilitet, afterload, preload och hjärtfrekvensen. Det finns

bakomliggande sjukdomar såsom kardiomyopatier, klaffsjukdomar, högt

blodtryck, hjärtinfarkt och diabetes som kan orsaka kroniskt hjärtsvikt som i sin tur leder till kammardysfunktion [1-3]. Detta kan i sin tur utvecklas till systolisk dysfunktion, vilket är nedsatt tömningskapacitet hos vänsterkammare. Det kan även leda till diastolisk dysfunktion som innebär avvikelse i kamrarnas

fyllningsfas på grund av högt motstånd inne i kamrarna. Dock definieras hjärtsvikt inte som en hjärtsjukdom utan mer som ett symptom orsakad av ovan nämnda bakomliggande sjukdomar [1-3]. Därför är det viktigt vid kliniska sammanhang att med hjälp av ekokardiografiska metoder kontrollera systoliska vänsterkammar-funktionen, så kallad ejektionsfraktion (VKEF) som är en vanlig förekommande metod vid bedömning av hjärtats kontraktionskraft.

Den vanligaste metoden som används för att undersöka hjärtats morfologi, anatomi samt funktion är tvådimensionell ekokardiografi (2DE), vilket är en ultraljudsbaserad undersökning. Hjärtat har en komplex konstruktion av

myokardfibrer som dels har en longitudinell struktur som sträcker sig från apex till hjärtbasen, vilket bidrar till kontraktion dels bidrar det till relaxation av muskelfibrer när hjärtat pumpar [4-9]. Vid bedömning av hjärtats globala systoliska kammarfunktion och väggrörlighet, vilket definieras som hjärtats pumpförmåga där blodet pumpas efter kroppens metabola behov VKEF). VKEF motsvarar ett mått på hur stor andel av hjärtats slutdiastoliska kammarvolym som töms i systole, angivet i procent enligt formeln nedan. VKEF är en viktig

parameter vid bedömning av flera patologiska tillstånd och ett värde på ≥ 55 % anses normalt [1-4].

𝐸𝐹 𝑖 %(VKEF) = 𝑆𝑙𝑢𝑡𝑑𝑖𝑎𝑠𝑡𝑜𝑙𝑖𝑠𝑘 𝑣𝑜𝑙𝑦𝑚 − 𝑆𝑙𝑢𝑡𝑠𝑦𝑠𝑡𝑜𝑙𝑖𝑠𝑘 𝑣𝑜𝑙𝑦𝑚

𝑆𝑙𝑢𝑡𝑑𝑖𝑎𝑠𝑡𝑜𝑙𝑖𝑠𝑘 𝑣𝑜𝑙𝑦𝑚 ∗ 100

Bedömning av VKEF inom ekokardiografi (EKO) görs vanligtvis visuellt, även kallat eye-balling, vilket kräver stor erfarenhet hos undersökaren [5]. En

granskning av rörligheten i vänsterkammarväggarna görs genom att gradera samtliga snitt enligt American Heart Associations (AHA) utifrån en 17 segments modell. Enligt riktlinjer bedöms ett värde av EF >55% normalt, 45-54 % lätt sänkt, 30-44% måttligt sänkt, <30 % uttalad sänkt [1].

I kliniska sammanhang kombineras eye-balling även med Simpsons biplansmetod för vidare kvantitativ bedömning av VKEF, vilket då beräknas med hjälp av mjukvaruprogram, exempelvis Xcelera [5-7]. Med hjälp av mjukvaruprogrammet markeras en linje med flertalet punkter runt endokardiet i vänsterkammare där volymen mäts som störst i slutdiastole och i slutsystole när den är som minst [5-7]. Därefter delas kammarvolymen in i ett antal segment (skivor) från

(7)

2

hjälp av mjukvaran beräknas VKEF utifrån den sammanlagda volymen som erhållits från de olika segmenten [5-7].

Det finns ytterligare metoder för bedömning av systoliska kammarfunktionen, vilket erhålls med hjälp av 2DE och M-mode (motion mode). Med dessa metoder kan den systoliska funktionen mätas, så kallad mitral annular plane systolic excursion (MAPSE) [15-17]. M-mode är en endimensionell registrering som är användbar för ovana användare. Metoden går ut på att studera vänster kammares longitudinella funktion i syfte att se om det föreligger regionalt nedsatt rörlighet [7-9].

M-modebaserade metoden, MAPSE, anses fortfarande vara en bra metod och används för bedömning av systoliska kammarfunktionen. MAPSE ger en primär, karakteristisk och representativ översikt över myokardiets longitudinella och subendokardiella orienterade myokardfiber. Den är dessutom känd för att påvisa närvaro av små avvikelser i vänsterkammarfunktionen [8-10].

Fractional shortening (FS) är en annan användbar M-modebaserad metod som används för att granska vänster kammares radiella rörlighet vilket innebär att kammarens dimension i slutdiastole och slutsystole mäts enligt formeln nedan. FS i % = (EDD-ESD)/EDD * 100

Dessa ekokardiografiska metoder kan ha flera svagheter då algoritmerna generellt är baserade på normal anatomi och en regelbunden hjärtfrekvens. Bakomliggande faktorer till nedsatt VKEF, exempelvis metabola krav på myokardiet, preload och afterload samt närvaro av regionalt nedsatt rörlighet i muskelcellerna vilket kan uppstå efter en hjärtinfarkt, tas inte i beaktning vid användandet av dessa metoder. Visuellt skattade VKEF bedömda av en erfaren undersökare inom ekokardiografi har visat ekvivalent resultat vid jämförelse med andra M-modebaserade metoder. Bedömning av den systoliska kammarfunktionen är en integrerad del av

hjärtdiagnos och en viktig parameter vid bedömning av många hjärtsjukdomar. Mätningar av VKEF är av stor betydelse vid fastställande av behandlingsalternativ såsom läkemedelsbehandling, ventrikelkirurgi, kirurgi för hjärtsvikt, beslut av implantering av hjärtdefibrillator (ICD) [11]. Därför strävas det kontinuerligt efter en ökad pålitlighet och säkerhet i de metoder och parametrar som används vid bedömning av VKEF. Idag används, förutom visuell bedömning, oftast hjälp av semiautomatiska mätningar, vilket kan underlätta en korrekt bedömning.

Semiautomatiska metoder kan bland annat underlätta för undersökaren genom att den automatiskt placerar ut referenspunkterna som används vid mätning av VKEF. Detta är ett bra hjälpmedel för en oerfaren biomedicinsk analytiker vid visuell skattning av EF och de kan även korta ner tiden för analysprocessen avsevärt [11].

Semiautomatiska metoder är datoriserade tillvägagångssätt som automatiserar mätningen av hjärtvolymer med hjälp av referenspunkter som utlinjeras runt endokardiet. För att programvaran på bästa möjliga sätt ska placera punkterna automatisk och rätt runt endokardiet krävs det bra bildkvalité [11]. Problem med den automatiserade metoden beror oftast på dålig bildkvalité eller ovanlig anatomi vilket försvårar för programvaran att automatiskt lokalisera och markera

(8)

3

genom att länka samman referenspunkterna, om referenspunkterna skulle missa endokardiet av någon anledning så kan undersökaren med hjälp av

referenspunkterna redigera kantlinjen i bildrutan [11].

Figur 1. Exempel på mätning och ekokardiografisk beräkning av ejektionsfraktion (EF) med dem semiautomatiska metoden a2DQ (automated 2D cardiac quantification), där endokardiet har utlinjerats i apikal tvåkammarvy respektive apikal fyrkammarvy. (Bilden är tagen och publicerad med tillstånd av Andreas Malmgren, Klinisk fysiologi, SUS Malmö.)

Syfte

Syftet med studien är att jämföra semiautomatisk VKEF-bedömning med visuellt skattad VKEF, vid transthorakal ekokardiografi hos patienter remitterade till avdelningen för klinisk fysiologisk och nuklearmedicin.

MATERIAL OCH METOD

Studien genomfördes på avdelningen för klinisk fysiologi och nuklearmedicin vid Skånes universitetssjukhus i Malmö. I denna studie ska en jämförelse mellan visuell VKEF bedömning och semi-automatisk bedömning av EF utföras. Patientpopulation

I studien inkluderades inspelade ultraljudssekvenser från 50 tidigare utförda ultraljudsundersökningar av patienter remitterade till avdelningen klinisk fysiologi och nuklearmedicin vid Skånes universitetssjukhus i Malmö. Patienterna

remitterades med olika frågeställningar inför ultraljudsundersökning av hjärtat. Patienter med arytmier såsom förmaksflimmer uteslöts.

Metod

Patientlista med bildinsamling från sedan tidigare utförda undersökningar som utförts av erfaren legitimerad biomedicinsk analytiker, användes som underlag för studien. 2DE 4-kammar-vy respektive 2-kammarvy studerades med hjälp av mjukvaruprogrammet automated 2D cardiac quantification (a2DQ) av biomedicinsk analytikerstudent utan tidigare erfarenhet inom programvaran Intellispace Cardiovascular version 2.3, (Philips, Koninklijke, Haarlem, Nederländerna). Med hjälp av a2DQ utlinjerades endokardiet genom att

(9)

4

som sedan länkades ihop. I apikala 4-kammar-vyn utlinjerades punkterna septalt, lateralt, vid annulus mitralis och vid apex, punkterna inferiort, anterieort annulus mitralis och vid apex utlinjerades i apikala 2-kammarvy. Därefter beräknades och presenterades ett värde på VKEF automatiskt i programmet. I vissa projektioner krävdes viss manuell finjustering av referenspunkterna [11-12].

Vid visuellbedömning studerade en erfaren biomedicinsk analytiker och medicinskt ansvarig läkare för undersökningen, vänster kammares globala och regionala funktion samt använde ett schematiskt diagram, så kallad bullseye-presentation som delar in kammaren i 17 segment. Standard projektioner som användes vid visuell bedömning är baserad på apikal 4-kammar-bild, apikal 2-kammar-bild och apikal 3-2-kammar-bild, där septala delen av kammaren delas i tre delar vid apikal 4-kammar-vy, vilket benämns basalt, midventrikulär och apikal del. På samma sätt bedömdes den laterala delen av vänsterkammare. Bedömning gjordes på samma sätt i apikal 2-kammar-vy där den inferiora samt anteriora väggen av vänsterkammare bedömdes på samma sätt. I apikal 3 kammar-vy bedömdes den inferolaterala väggen samt anteroseptala väggen på samma sätt. Med hjälp av det schematiska diagrammet kan områden med grad av

rörelsenedsättning lokaliseras samt ge en fingervisning i vilken region i kammaren som har sänkt eller förändrad väggrörlighet [1].

Statistisk bearbetning

De uppmätta värdena sammanställdes i datorprogrammet Statistical Package for the Social Sciences (SPSS 24 for Windows, IBM, Chicago, IL,USA). En

jämförelse mellan mätvärden med a2DQ och de visuellt skattade värdena utfördes, resultatet togs fram med hjälp av korstabeller och kappavärde. Ett kappavärde beräknades för att se hur överstämmelsen såg ut mellan visuell och semi-automatisk metod, dels för både bedömning och gradering av VKEF samt bedömning av VKEF där det endast tog i beaktning om VKEF är normal (>55%) eller sänkt (<55%). Vid beräkning av kappavärdet erhölls en kvot mellan 0 och 1, se tabell 1 för referensvärden till granskning med kappavärden. Ett värde närmare 1 ger en bättre överensstämmelse än ett värde närmare noll. Resultaten

presenterades även i form av tabell.

Tabell 1. Referensintervall för granskning av kappakoefficienten [21].

Värden enligt kappakoefficient Grad av överensstämmelse mellan metoder

≤ 0,20 Dålig 0,21- 0,40 Svag 0,41- 0,60 Måttlig 0,61 -0,80 Bra 0,81- 1,00 Mycket bra Etisk bedömning

Urvalet till denna studie var inspelade ultraljudssekvenser från tidigare utförda undersökningar på 50 patienter remitterade för olika patologiska kardiologiska tillstånd. Studien omfattade endast material från tidigare undersökningar och kommer därmed inte påverka de deltagande patienterna. Då syftet med studien är kvalitetsarbete och metodförbättring behövdes därför ingen etisk prövning. Inga personliga uppgifter, så som namn eller personnummer, var kopplade till erhållna värden. Urvalet var inte baserat på sexuell läggning, etnicitet eller religion och materialet kommer hanterades endast av behöriga och förblev

(10)

5

konfidentiellt. Resultatet av studien presenterades i form av examensarbete på Malmö universitet.

RESULTAT

Erhållna VKEF bedömningar med visuell metod samt semiautomatisk metod sammanställdes i statistikprogrammet SPSS. Resultaten jämfördes med varandra i en korstabell där VKEF-resultaten grupperats enligt bedömningskriterierna (>55%, 45-54%, 30-44% samt <30%), se tabell 2.

Tabell 2. Klassificeringar och jämförelse av VKEF bedömningarna för de 50 patenerna. Den överensstämmande diagonalen är markerad i blått, resultat där den beräknade VKEF med a2DQ genererade ett lägre värde än det visuellt skattade VKEF är markerad i rött och resultatet där den beräknade VKEF med a2DQ genererade ett högre värde än det visuellt skattade VKEF är markerat med grönt. Visuell EF% Total Semi-auto EF% >55% 45-54% 30-44% <30% >55% 25 1 0 0 26 45-54% 8 0 1 1 10 30-44% 2 0 5 0 7 <30% 2 0 2 3 7 Total 37 1 8 4 50

Av de 37 patienter som hade normal VKEF (>55%) med visuell metod hade 8 patienter lätt sänkt VKEF (45-54% ), 2 patienter måttligt sänkt VKEF (30-44%) och 2 patienter uttalat sänkt VKEF (<30%) med semiautomatisk metod. En patient hade lätt sänkt VKEF med visuell metod men normal VKEF vid bedömning med semiautomatisk metod. Av de 8 patienter som hade måttligt sänkt VKEF med visuell metod hade 1 patient lätt sänkt VKEF, 5 patienter måttligt sänkt VKEF och 2 patienter uttalat sänkt VKEF vid analys med semiautomatisk metod. Av de 4 patienter som bedömts ha uttalad sänkt VKEF med visuell metod hade 1 patient lätt sänkt VKEF och övriga 3 patienter uttalad sänkt VKEF med semiautomatisk metod.

Resultaten presenterades även i en utvärderingstabell där patienterna delades in i normal VKEF (>55%) och onormal VKEF (<55%). Patienter (25st) uppvisade en normal VKEF (>55%) med båda bedömningsmetoderna, 12 patienter ansågs ha en normal VKEF med visuell bedömning men sänkt VKEF (<55%) med den

semiautomatiska metoden och en patient bedömdes ha normal VKEF med semiautomatisk metod men sänkt VKEF med visuell bedömning. 12 patienter uppvisade sänkt VKEF med båda bedömningsmetoderna.

Tabell 2. Fördelning av patienter med avseende på om deras VKEF är normal (>55%) eller sänkt (<55%).

Visuell >55 % Visuell <55 %

Semi >55% 25 1

Semi <55% 12 12

Utifrån resultaten presenterade i tabell 2 och 3 utfördes kappaanalyser där två kappakoefficienter beräknades (k1 och k2), där k1=0.41 motsvarar kappavärdet vid jämförelse av bedömning och gradering av VKEF med visuell och

(11)

6

semiautomatisk bedömning med a2DQ. K2=0.47 motsvarade kappakoeffivicenten vid jämförelse av VKEF huruvida VKEFanses normalt eller sänkt med visuell och semiautomatisk bedömningsmetod.

DISKUSSION

Vid ekokardiografiska undersökningar är VKEF den vanligaste och mest förekommande frågeställningen samt den viktigaste parametern för att bedöma hjärtfunktionen. Idag finns det variationer av 2DE metoder som belyser olika parametrar för vänsterkammarens systoliska funktion vilka kräver god erfarenhet vid både mätning och bildinsamling för att generera ett tillförlitligt resultat [1, 13]. Det antyds att EKO utförd av en erfaren undersökare har många fördelar jämfört med exempelvis magnetisk resonans tomografi (MRT) som är den så kallade gold standard vid dessa frågeställningar [1]. MRT har högre kostnader jämfört med EKO-undersökningar och MRT är dessutom inte applicerbar vid undersökningar av patienter med pacemaker eller andra patienter som har metallimplantat. Än idag är 2DE med visuell bedömning den mest användbara metoden för utvärdering av VKEF samt för mätning av vänsterkammarvolymer. Visuell bedömning av VKEF kräver dock lång erfarenhet hos den biomedicinska analytikern för att kunna generera ett tillförlitligt svar genom att direkt granska VKEF [14]. Det är därför av intresse att finna metoder som kan användas för att bedöma VKEF för oerfarna bedömare.

I denna studie undersöktes hur väl en beräknad VKEF erhållet med den

semiautomatiska metoden a2DQ stämmer överens med en visuellt bedömd VKEF utförd av en erfaren biomedicinskanalytiker och läkare. Vid jämförelse mellan a2DQs förmåga att bedöma om VKEF är normal eller sänkt samt gradera sänkningen och den bedömning som utförts visuellt av en erfaren biomedicinsk analytiker beräknades ett kappakoefficient på 0.41 vilket motsvarar en måttlig överensstämmelse enligt tabell 1. Då beräknade kappakoefficienten inte motsvarar en bra eller utmärkt överensstämmelse beräknades ytterligare en kappakoefficient baserat på om a2DQs resultat kunde användas som en snabb bedömning eller screeningtest av VKEF då en användare med lite erfarenhet ska avgöra om VKEF är normalt eller sänkt, det vill säga; inte gradera den eventuella sänkningen. Vid jämförelse mellan de olika metoderna med avseende på detta erhölls en

kappakoefficient på 0.47 vilket anses motsvara en måttlig överensstämmelse trots ett något högre värde. Detta motsäger tidigare studier som visat att det inte förekommer något signifikant skillnad mellan manuella (Simpsons biplansmetod)

och automatiserade metoder för mätning av VKEF [11].

De erhållna värdena på VKEF vid semi-automatiska metoden är beror på utlinjeringen av endokardiet och är därmed beroende av kvaliteten på

ultraljudsbilderna. Ibland är svårt att erhålla ultraljudsbilder av hög kvalitet och då kan mjukvaruprogrammet som används i den semiautomatiska metoden a2DQ har svårt att visualisera endokardiet korrekt.

Urvalsdiskussion

Urvalet till denna studie gjordes bland tidigare undersökningar som deltagarna var remitterade till. Undersökningar av patienter med arytmi samt med dålig

(12)

7

bildkvalité exkluderades från studien. Patienter med takykardi och

förmaksflimmer uteslöts ur studien då detta kan orsaka svårigheter i bedömningen och därmed kan orsaka felaktiga mått på VKEF. Eftersom vid takykardi optimeras inte hjärtats återfyllning, vilket kan resultera i underskattade vänsterkammar-volymer samt missvisande VKEF. Det finns många andra orsaker till dålig bildkvalité, exempelvis patienter med vissa lungsjukdomar som KOL eller emfysem. Dessa patienter kan ha svårt att genomgå ekokardiograftiska

undersökningar då det kan förekomma tillfällen där undersökningen kräver att lungorna töms helt på luft eftersom ultraljudsvågor inte kan röra sig genom luft.

Metoddiskussion

Syftet med arbetet var att se hur väl VKEF-bedömning stämmer överens mellan de båda metoderna. Detta utfördes genom att undersökaren använde det insamlade materialet och den semiautomatiska metoden a2DQ för att beräkna VKEF och därefter jämföra det med de skattade VKEF värdena erhållna av handledaren. Undersökaren som utförde de semi-automatiska mätningarna på de

ekokardiografiska bilderna var oerfaren och har aldrig använt a2DQ som metod tidigare. Många gånger krävdes manuell korrigering av utlinjeringen i

bildsekvenserna. Vanligtvis var anledningen till korrigeringen justering av konturerna runt endokardiet på grund av kammarens apikala områden, som ofta var för otydliga för mjukvaruprogrammet att märka ut korrekt, vilket medförde felberäknad VKEF.

Orsaken till detta kan vara den apikala vridningen samt apex bågformighet som båda kan ha en inverkan på ultraljudvågornas reflektion tillbaka till sändaren, vilket blir svårt att visualisera. Ett annat fenomen som kan uppstå är

foreshortening, där myokardiet förkortas i ultraljudsbild på grund av felplacering

av givaren, där givaren placeras ett interkostalrum för högt, vilket leder till att det sanna apex inte visualiseras i bilden [1,4,12, 16-19]. Detta leder till en felkälla och därmed inkorrekt VKEF. Generellt kan det vara svårt att lyckas få fram tydliga och bra apikala bilder just eftersom apex är ofta svår att kunna avbilda i

bildsekvenserna [4,15].

Vid analys av hur väl de olika metodernas resultat stämmer överens användes kappa-analys, en statistisk metod som undersöker hur väl resultaten stämmer överens jämfört med om det bara slumpat sig att de stämmer överens.

I studien deltog 50 patienter. Detta begränsar användning av statistiska metoder för att kunna utföra metodjämförelser. Chitvåtest uteslöts därför som statistisk analys. Initialt var syftet att använda t-test och Bland-Altmananalys som statistiska analyser, dock insågs det att dessa metoder inte var applicerbara för denna studie då de erhållna mätdata klassificerats i fyra bedömningsgrader, vilket t-test inte kan hantera då denna metod är baserad på dikotoma variabler. Kappa-analysen ansågs därför vara mest lämplig för statistisk analys av den här typen av polytoma variabler som gradering.

Inklusionskriterierna avseende bildkvalité valdes för att begränsa felkällor i studien, vilket kan ha påverkat resultatet eftersom ett för snävt patient urval.

(13)

8 Resultatdiskussion

I många tidigare studier har det påpekats att bakomliggande hjärt-kärlsjukdomar är anledningen till att pumpfunktionen hos hjärtat blir försämrad, vilket innefattar ischemiska hjärtsjukdomar, hypertoni, diabetes, virusinfektion som har drabbats myokardiet samt missbruk av droger som kan resulterar i hjärtsvikt [20]. Därför är VKEF en viktig parameter vid bedömning av systoliska vänsterkammar-funktionen samt en viktig del i klinisk diagnostik.

Resultaten av kappa-analyserna för denna studie visade på en måttlig

överensstämmelse mellan semiautomatisk metod med a2DQ och visuell skattning av VKEF oavsett om sänkningen graderades eller inte.

Idag tillämpas visuellbedömning vid skattning av VKEF då en kvantitativ bedömning inte kan genomföras pålitligt eller i många fall då en kvantitativ bedömning är möjlig så görs det ändå en visuell helhetsbedömning av

hjärtfunktionen [20-22]. Visuell bedömning av VKEF anses tidsparande, dock har det visats att metoden ofta leder till underskattning av VKEF jämfört med

kvantitativa metoder [23,25].

Vid granskning av korsdiagrammet i tabell 2 kan det dock observeras ett motsatt resultat. Tabell 2 visar på att den semiautomatiska metoden a2DQ tenderar att underskatta VKEF vid jämförelse med visuell skattning, vilket kan ses genom att jämföra mängden av patienter som ligger under den överensstämmande

diagonalen i korsdiagrammet (14) med antalet patienter som ligger över diagonalen (3), se tabell 2.

En teori kan vara att detta beror på att a2DQ underskattar VKEF och därmed genererar ett generellt lägre VKEF än det faktiska värdet. En annan teori är att det skattade VKEF-resultatet har överskattats vid visuell bedömning. Undersökaren begränsade erfarenhet och skicklighet att detektera endokardiet konturer rätt är också avgörande för ett tillförlitligt resultat av studien. På så sätt kan felkällor förekomma ifall manuella korrigeringar inte genomförs korrekt vid missbedömda semi-automatiska VKEF beräkningar eller att de manuella korrigeringarna resulterar i missbedömd VKEF [25].

KONKLUSSION

Det ligger en uppenbar osäkerhet i de beräknade värdenas trovärdighet då studien har visat på en måttlig överensstämmelse mellan metoderna. Det kan dock inte dras någon slutsats i om osäkerheten beror på avsaknad av erfarenhet hos

användaren av a2DQ eller om osäkerheten ligger i den faktiska metoden. Baserat på resultaten från denna studie är a2DQ inte en lämplig metod att använda som stöd för den oerfarna bedömaren. Studien är även begränsad eftersom det förlitar sig på en persons visuella bedömningar. Framtida mål är att finna mer lämpliga och universella metoder som kan generera exakta värde på VKEF där

(14)

9

REFERENSER

1. Lang RM, Bierig M, Devereux RB, Flachkampf FA, Foster E, Pellikka PA, Picard MH, Roman MJ, Seward J, Shanewise JS, Solomon SD, Spencer KT, Sutton MS, Steward WJ, (2005). Recommendations for Chamber Quantification: A Report from the American Society of Echocardiography’s Guidelines and Standards Committee and the Chamber Quantification Writing Group, Developed in Conjunction with the European Association of Echocardiography, a Branch of the European Society of Cardiology. Journal of the American Society of

Echocardiography, 18(12), 1440-63.

2. Cameli M, Mondillo S, Solari, M, Righini FM, Andrei V, Contaldi C, De Marco E, Di Mauro M, Esposito R, Gallina S, Montisci R, Rossi A, Galderisi M, Nistri S, Agricola E, Mele, D, (2015). Echocardiographyc assessment of left ventricular systolic function: from ejection fraction to torsion. Heart Failure Reviews 21(1), 77-94.

3. Wood PW, Choy JB, Nanda NC, Becher H, (2014). Left ventricular ejection fraction and volumes: it depends on the imaging method.

Echocardiography, 31(1), 87-100.

4. Lang RM, Badano LP, Mor-Avi V, Afilalo J, Armstrong A, Emande L, Flachskampf FA, Foster E, Goldstein SA, Kuznetsova T, Lancellotti P, Muraru D, Picard MH, Rietzschel ER, Rudski L, Spencer KT, Tsang W, Voigt JU, (2015). Recommendations for cardiac chamber quantification by echocardiography in adults: an update from the American society of echocardiography and the European association of cardiovascular imaging. Journal of the American Society of

Echocardiography, 28(1), 1-39.

5. Cerqueira MD, Weissman NJ, Dilsizian V, Jacobs AK, Kaul S, Laskey WK, (2002). Standardized myocardial segmentation and nomenclature for tomographic imaging of the heart: a statement for healthcare

professionals from the Cardiac Imaging Committee of the Council on Clinical Cardiology of the American Heart Association. Circulation. 105, 539–42.

6. Lang RM, Bierig M, Deveraux RB, Flachskampf FA, Foster E, Pelikka PA, Picard MH, Roman MJ, Seward J, Shanewise J, Solomon S, Spencer K T, St. John Sutton M, Stewart W, (2006).

Recommendations for chamber quantifications. European Journal of

Echocardiography, 7(2), 79-108.

7. Sahn DJ, DeMaria A, Kisslo J, Wetman A, (1978). Recommendations regarding quantitation in M-mode echocardiography: results of a survey of echocardiograpic measurments. American Heart Association, 58(1), 1072-83.

8. Bergenzaun L, Öhlin H, Gudmundsson P, Willenheimer R, Chew MS, (2013). Mitral annular plan systolic excursion (MAPSE) in shock: a

(15)

10

valuable echocardiographic parameter in intensive care patients.

Cardiovascular Ultrasound, 11(16).

9. Feigenbaum H, (2010). Role of M-mode Technique in Today’s Echocardiography. Journal of the American Society of

Echocardiography, 22(3), 240-57.

10. Jensen MT, Sogaard P, Andersen HU, Bech J, Hansen TF, Sørensen T B, Jørgensen PG, Galatius S, Madsen J K, Rossing P, Jensen JS (2015), 21 Global Longitudinal Strain Is Not Impaired in Type 1 Diabetes Patients Withoout Albuminuria: The Thousand & 1 Study.

JACC: Cardiovascular Imaging, 8(4), 400-1.

11. Hovnanians N, Win T, Makkiya M, Zheng Q, Taub C, (2017). Validity of automated measurement of left ventricular ejection fraction and volume using the Philips EPIQ system. Echocardiography,

34(11):1575-83.

12. Mor-Avi V, Jenkins C, Kühl HP, Nesser HJ, Marwick T, Franke A, Ebner C, Freed BH, Steringer-Mascherbauer R, Pollard H, Weinert L, Niel J, Sugeng L, Lang RM, (2008). Real-time 3-dimensional

echocardiographic quantification of left ventricular volumes:

multicenter study for validation with magnetic resonance imaging and investigation of sources of error. JACC: Cardiovascular imaging, 1(4), 413-23.

13. Dorosz JL, Lezotte DC, Weitzenkamp DA, Allen LA, Salcedo EE, (2012). Performace of 3-Dimensional Echocardiography in Measuring Left Ventricular Volumes and Ejection Fraction: A systematic Review and Meta-Analysis. Journal of the American College of Cardiology, 59(20), 1799-808.

14. Bergenzaun L, Gudmundsson P, Öhlin H, Düring J, Ersson A, Ihrman L, Willenheimer R, Chew MS. (2011) Assessing left ventricular systolic function in shock: evaluation of echocardiographic parameters in intensive care. Critical Care, 15(4), R200.

15. Evangelista A, Flachskampf FA, Lancellotti P, Badano L, Aguilar R, Monaghan M, Zamorano J, Nihoyannopoulos P, (2008). European Association of Echocardiography recommendations for standardization of performance, digital storage and reporting of echocardiographic studies. European Journal of Echocardiography, 9(4), 438-48. 16. Silva CD, Pedro F, Deister L, Sahlén A, Manouras A, Shahgaldi K,

(2012). Two-dimensional color Doppler echocardiography for left ventricular stroke volume assessment: a comparison study with three-dimensional echocardiography. Echocardiography, 29(7), 766-72. 17. Schiller NB, Shah PM, Crawford M, DeMaria A, Devereux R,

Feigenbaum H, Gutgesell H, Reichek N, Sahn D, Schnittger I,

(16)

11

left ventricle by two-dimensional echocardiography. American Society of Echocardiography Committee on Standards, Subcommittee on Quantitation of Two-Dimensional Echocardiograms. Journal of the

American Society of Echocardiography, 2(5), 358-67.

18. Gottdiener JS, Bednarz J, Devereux R, Gardin J, Klein A, Manning W J, Morehead A, Kitzman D, Oh J, Quinones M, Schiller NB, Stein JH, Weissman NJ, (2004). American Society of Echocardiography

recommendations for use of echocardiography in clinical trials.

Journal of the American Society of Echocardiography, 17(10),

1086-119.

19. McMurray JVJ, Adamopoulos, Anker SD, Auricchio A, Böhm M, Dickstein K, Falk V, Filippatos G, Fonseca C, Gomez-Sanchez MA, Jaarsma T, Køber L, Lip GY, Maggioni AP, Parkhomenko A, Pieske B M, Popescu BA, Rønnevik PK, Rutten FH, Schwitter J, Seferovic P, Stepinska J, Trindade PT, Voors AA, Zannad F, Zeiher A, (2012). ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure 2012. The task force for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure 2012 of the European society of cardiology. Developed in collaboration with the heart failure

association (HFA) of the ESC. European Heart Journal, 33(14), 1787-847.

20. Nanayakkara S, Kaye DM, (2015). Management of heart failure with preserved ejection fraction: a review. Clinical Therapeutics, 37(10), 2186-98.

21. Owan TE, Hodge DO, Herges RM, Jacobsen SJ, Roger L, Redfield M M. (2006). Trends in prevalence and outcome of heart failure with preserved ejection fraction. The New England Journal of Medicine. 355(3), 251-9.

22. Paulus WJ, Tschöpe C, Sanderson JE, Rusconi C, Flachskampf FA, Rademakers FE, Marino P, Smiseth OA, De Kaulenaer G, Leite-Moreira AF, Borbély A, Edes I, Handoko ML, Heymans S, Pezzali N, Pieske B, Dickstein K, Fraser AG, Brutsaert DL,(2017). How to diagnose diastolic heart failure: a consensus statement on the diagnosis of heart failure with normal left ventricular ejection fraction by the Heart Failure and Echocardiography Associations of the European Society of Cardiology. European Heart Journal, 28(20), 2539-2550. 23. Sievers B, Kirchberg S, Franken U, Puthenveettil B-J, Bakan A,

Trappe H-J. (2005) Visual estimation versus quantitative assessment of left ventricular ejection fraction: A comparison by cardiovascular magnetic resonance imaging. American Heart Journal. 150(4), 737-42. 24. Maret E, Brudin L, Lindstrom L, Nylander E, Ohlsson JL, Engvall JE.

(2008). Computerassisted determination of left ventricular endocardial borders reduces variability in the echocardiographic assessment of ejection fraction. Cardiovascular Ultrasound, 6:55.

(17)

12

25. Bening C, Weiler H, Vahl CF. (2013) Effects of gender, ejection fraction and weight on cardiac force development in patients

undergoing cardiac surgery - an experimental examination. Journal of

Figure

Figur 1.  Exempel på mätning och ekokardiografisk beräkning av ejektionsfraktion (EF) med dem  semiautomatiska metoden a2DQ  (automated 2D cardiac quantification ) , där endokardiet har utlinjerats  i apikal tvåkammarvy respektive apikal fyrkammarvy
Tabell 1. Referensintervall för granskning av kappakoefficienten [21].
Tabell 2.  Klassificeringar och jämförelse av VKEF bedömningarna för de 50 patenerna. Den  överensstämmande diagonalen är markerad i blått, resultat där den beräknade VKEF med a2DQ  genererade ett lägre värde än det visuellt skattade VKEF är markerad i röt

References

Related documents

Resultaten av studierna i avhandlingen tyder på att metoden AWP är tillförlitlig och användbar för bedömning av personers arbetsförmåga inom arbetslivsinriktad

Wo:ricai tor the United States Department of Agricul tt.u:-e in a tield directly connected with farming from time ot graduation to acce p ting sa.. Ori g inally

Finns inte transparensen i redovisningen har heller inte intressenterna någon nytta av de rapporter som företagen måste redovisa till de olika

Purpose: The purpose of this thesis is to examine how LiU can make use of the network approach in the process of internationalisation, in order to cope with the changes that the

Hon tycker inte att man kan undvika att bedöma det enskilda barnet då, exempelvis barnets föräldrar inte bara vill veta hur deras barn fungerar i grupp utan

Pernilla, Balderskolan: ”/…/ det är ju så klart att man får ju se många andra sidor hos barnen som inte kommer fram i det här traditionella, så det är ju väldigt positivt,

Hur en elev med fysiska funktionsnedsättningar som möjligtvis inte klarar av alla dessa moment ska gå tillväga för att bli bedömd och få ett betyg, är något som varje skola

lärande blir och gör i ämnet idrott och hälsa undersöks vilka didaktiska rela-.. tioner mellan lärare, elever och ämnesinnehåll som etableras under olika