Left atrial appendage angiography for stroke risk prediction in patients with atrial fibrillation

医学 心房颤动 内科学 心脏病学 冲程(发动机) 置信区间 射血分数 接收机工作特性 血管造影 闭塞 心力衰竭 机械工程 工程类
作者
Lisheng Jiang,Ziyong Hao,Xiaoyi Xie,Ke Xu,Lan Shen,Xin Pan,Li Wang,Lan Ma,Linghong Shen,Yiting Fan,Ben He
出处
期刊:Eurointervention [European Association of Percutaneous Cardiovascular Interventions]
卷期号:19 (8): 695-702 被引量:2
标识
DOI:10.4244/eij-d-23-00325
摘要

The current risk stratification schemes for stroke in patients with atrial fibrillation (AF) are insufficient for an accurate assessment of stroke risk.This study evaluates the association between the mechanical function of the left atrial appendage (LAA), as assessed by angiography, and the risk of stroke.We conducted a cross-sectional study to assess the mechanical function of the LAA by measuring the left atrial appendage ejection fraction (LAAEF) and grading the contrast retention (CR) using angiography.A total of 746 patients referred for a left atrial appendage occlusion (LAAO) procedure with (n=151; stroke group) or without (n=595; control group) a history of stroke were included in the analysis. LAAEF was significantly lower (14% [9-19] vs 20% [12-33]; p<0.001) and grade 3 CR was more common (66.9% vs 33.9%; p<0.001) in patients with a history of stroke. Multivariable analysis showed that CR was independently associated with stroke in patients with AF (grade 2 vs grade 1=7.29; 95% confidence interval [CI]: 2.84-21.65; p<0.001; grade 3 vs grade 1=16.45; 95% CI: 6.16-51.02; p<0.001). The receiver operating characteristics curve demonstrated that CR identified patients with stroke more accurately than the CHA2D-VASc score (C-statistic 0.712 vs 0.512; p<0.001), and the combination of CR and the CHA2DS2-VASc score provided the best performance (C-statistic 0.871 vs 0.829 [CHA2DS2-VASc score alone]; p=0.048) Conclusions: Impaired mechanical function of the LAA, indicated by a low LAAEF and CR, is associated with a history of stroke in patients with AF. Assessment of CR using LAA angiography helps improve the stratification scheme for stroke risk prediction.
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