Índice derivado de la angiografía frente a reserva fraccional de flujo en lesiones coronarias intermedias. Revisión de metanálisis

INTRODUCCIÓN

La evaluación y tratamiento de lesiones coronarias intermedias (aquellas en las que el porcentaje de estenosis por diámetro representa el 30-90% de la luz del vaso) sigue siendo todo un desafío a nivel clínico1. Durante los últimos 10 años, este campo ha experimentado cambios notables, principalmente gracias a los avances teóricos y tecnológicos en técnicas de evaluación fisiológica2,3.

Antes de la existencia de estas técnicas, la evaluación de las lesiones intermedias se basaba en el grado de estrechamiento relativo de la luz del vaso respecto a los segmentos sanos y era el operador quien, sin tener ningún conocimiento sobre su repercusión fisiológica, determinaba dicha reducción subjetivamente2. El desarrollo de los métodos de guía de presión, sumado a su validación y probada significación pronóstica (sobre todo en el contexto del síndrome coronario crónico) desde finales de 1990 hasta principios de la década de 20004, ha provocado un avance sustancial en materia de evaluación de lesiones intermedias, lo cual, a su vez, ha posibilitado una clasificación más precisa en base a su relevancia clínica5.

El método inicial desarrollado, y que todavía se considera el patrón de oro, es la reserva fraccional de flujo (RFF)5. Se trata de una técnica que calcula el flujo sanguíneo de una lesión coronaria midiendo las diferencias de presión6. Para realizar esta estimación entre presión y flujo, es necesario que el vaso coronario se encuentre en un estado de hiperemia máxima, lo cual se logra, principalmente, mediante la infusión de adenosina6. La RFF se define como significativa cuando la diferencia de flujo en la lesión es > 20% (RFF ≤ 0,80)6. Más allá de identificar, solo, aquellas lesiones que se benefician de la revascularización, la RFF ha demostrado una mejor supervivencia frente a la revascularización basada en la evaluación del estrechamiento relativo. Por si esto fuera poco, ha posibilitado la exclusión de lesiones donde la revascularización se considera innecesaria, reduciendo así las tasas de implante de stent, así como cualquier posible complicación asociada a esta intervención y al tratamiento antiagregante plaquetario7.

A pesar de los claros beneficios derivados del uso de la fisiología intracoronaria, el hecho de tener que contar con guías de presión invasivas, adenosina intravenosa (y sus posibles complicaciones correspondientes), el tiempo que acarrea la intervención y el rechazo inicial de los cardiólogos intervencionistas, puede haber lastrado la adopción de esta técnica de forma más generalizada8. Estas limitaciones desencadenaron la aparición de métodos no basados en la adenosina tales como el cociente instantáneo libre de ondas (IFR) o el cociente de reposo de ciclo completo (RFR)9,10. Estos métodos utilizan un momento determinado del ciclo cardiaco (el iFR emplea, por ejemplo, el pe- riodo sin ondas diastólicas) en el que las resistencias microvasculares son mínimas, permitiendo una correlación entre presiones y flujo sin necesidad de usar adenosina11,12. No obstante, a pesar de eliminar esta limitación, el uso de guías de presión sigue siendo un obstáculo8.

Paralelamente el desarrollo de estas técnicas sin adenosina, han ido apareciendo técnicas de evaluación fisiológica derivadas de la angiografía (ADPAT) para la evaluación fisiológica de lesiones coronarias sin necesidad de guía ni adenosina. Estas técnicas, derivadas inicialmente de las empleadas en la evaluación de lesiones coronarias mediante tomografía computarizada13, se basan en la evaluación computacional de lesiones empleando la dinámica de fluidos en la coronariografía. Desde entonces, han ido surgiendo muchas otras opciones como el QFR, el cociente de flujos basado en la ley de Murray (uFR), la reserva fraccional de flujo del vaso (RFFv), la reserva fraccional de flujo calculada por angiografía (angio-RFF) y la reserva fraccional de flujo calculada por coronariografía (caRFF). Todas ellas han sido validadas y comparadas con el patrón oro de la RFF en estudios prospectivos comparativos directos de precisión diagnóstica14-20.

El objetivo de este artículo fue proporcionar una revisión de los diferentes estudios de validación de ADPAT frente a RFF y ofrecer un metanálisis sobre la precisión de cada opción, tanto colectiva como individualmente.

MÉTODOS

Estrategia de búsqueda bibliográfica

Se realizó una revisión sistemática de investigación comparada entre RFF y ADPAT entre los meses de enero y febrero de 2024. Para ello, se empleó la base de datos PubMed y se llevó a cabo una búsqueda de artículos sobre concordancia, acuerdo y precisión diagnóstica. Se llevaron a cabo multitud de búsquedas empleando el siguiente algoritmo: RFF/RFF permutada con cada herramienta comercializada (QFR, uFR, RFFv, angio-RFF y CaRFF) intentando evitar, en la medida de lo posible, la TC y artículos que versaran sobre el síndrome coronario agudo empleando los comandos “NO (TC) NO («síndrome coronario agudo») entre enero de 2012 y diciembre de 2023. Se siguieron las directrices de la declaración PRISMA y la revisión quedó registrada prospectivamente en el PROSPERO (Registro prospectivo internacional de revisiones sistemáticas) con Nº de registro CRD420251042828.

Criterios de elegibilidad

Se identificaron un total de 4.580 términos a lo largo de todo el proceso de búsqueda. Tanto los términos como sus combinaciones fueron seleccionados cuidadosamente por 2 operadores distintos para refinar la búsqueda de artículos comparadores de las principales ADPAT comerciales con la RFF. Los operadores también excluyeron cualquier artículo sobre angiotomografías computarizadas y aquellos en los que las comparativas se llevaron a cabo, principalmente, en el contexto del síndrome coronario agudo. Con estos criterios, se estableció un grupo inicial de estudios.

Posteriormente, se excluyeron 15 estudios en base a los criterios preespecificados, incluidos aquellos que especificaban la presencia de pacientes con estenosis aórtica concurrente o tratada, tenían > 25% de pacientes diagnosticados de fibrilación auricular o implicaban evaluaciones fisiológicas derivadas de angiografía para lesiones coronarias realizadas durante los primeros 29 días posteriores al infarto agudo de miocardio (en la lesión culpable o en lesiones no culpables).

En aquellos casos en los que el tiempo trascurrido desde el infarto de miocardio hasta la evaluación angiográfica era inespecífico, también se excluyeron artículos cuando > 30% de los pacientes habían recibido una coronariografía debido a un infarto agudo de miocardio.

También se excluyeron estudios con ≥ 10% de pacientes con revascularización quirúrgica previa y aquellos en los que la comparativa entre los métodos de evaluación fisiológica angiográfica y la RFF se realizó en injertos de arteria mamaria, arteria radial o vena safena.

Tras aplicar los criterios de selección, se eligieron inicialmente 29 artículos para el análisis. No obstante, 2 artículos (FAST [RFF virtual])21 y el de Ai et al.22 terminaron por ser excluidos porque no daban ni calculaban ningún dato de sensibilidad ni especificidad en sus respectivos análisis. Finalmente, el análisis incluyó un total de 27 artículos.

Dos artículos fueron divididos e incluidos como ítems distintos en el análisis ya que mostraron 2 cohortes analizadas distintas en sus estudios: el artículo de Smit et al.23 que comparó el QFR con la RFF en 2 cohortes: una con y la otra sin diabetes mellitus y el de Zuo et al.24, que dividió a los pacientes en 2 cohortes en función de si el vaso estaba, o no, muy calcificado. La uFR se comparó con la RFF en cada grupo. Cada cohorte fue incluida en nuestro análisis. Por último, el estudio de Emori et al.25 “Diagnostic accuracy of quantitative flow ratio for assessing myocardial ischemia in prior myocardial infarction”, presentaba 2 cohortes distintas basadas en la presencia de infarto de miocardio previo (≥ 30 días desde la coronariografía). Aunque una cohorte describía el contexto de un síndrome coronario agudo, esta sí cumplía con nuestros criterios de inclusión, lo cual nos llevó, finalmente, a incluir ambas cohortes en el análisis final.

Análisis estadístico y metodológico

La homogeneidad entre los estudios se comprobó utilizando el estadístico QH. Teniendo en cuenta la baja sensibilidad de esta prueba, valores p < 0,10 se consideraron significativos a nivel estadístico. Para superar esta limitación, también se calculó el estadístico I2, que mide la proporción de la variación total de los estudios explicada por la heterogeneidad y su intervalo de confianza del 95% (IC95%). Se empleó un modelo de efectos aleatorios para todos los casos utilizando el método combinado de DerSimonian Laird. En presencia de heterogeneidad, se realizaron análisis de metarregresión para explorar las fuentes de heterogeneidad (figura 1 del material adicional). La presencia de sesgo de publicación se evaluó empleando el gráfico en embudo de Deek (figura 2 del material adicional).

A partir de los valores descritos de sensibilidad, especificidad, valor predictivo negativo, valor predictivo positivo, precisión y número de vasos evaluados, se construyeron todas las tablas de 2 × 2 para el punto de corte de 0,8 de las pruebas. Luego, se emplearon estos datos para extraer estimaciones conjuntas de la sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo, valor predictivo negativo, función de verosimilitud positiva y función de verosimilitud negativa26.

Los intervalos de confianza de la sensibilidad y especificidad se calcularon empleando el método de distribución F para calcular los límites de confianza exactos para la proporción binomial (x/n). También se calculó la curva ROC resumida (SROC) a partir de la cual se obtuvieron todos los puntos de sensibilidad y 1-especificidad y se ajustó la curva de regresión ponderada utilizando el Modelo de Moses. Se empleó el coeficiente de correlación de Spearman entre sensibilidad y especificidad para evaluar la odds ratio diagnóstica constante (función de verosimilitud positiva y función de verosimilitud negativa) empleando una SROC simétrica27. El área bajo la curva (AUC) se calculó mediante la integración numérica de la ecuación de la curva utilizando el método del trapecio. También se aplicaron técnicas de remuestreo (bootstrap) para el AUC calculada a partir de múltiples SROC. Se proporcionaron tanto los valores p de Bootstrap resultantes como los IC95% del AUC para realizar las comparativas de muestras relacionadas de los diferentes métodos (tabla 1 del material adicional). También se proporcionó un método diagnóstico de influencia basado en el AUC mediante la realización de análisis de sensibilidad de validación cruzada dejando uno fuera (tabla 2 del material adicional). Los coeficientes de correlación de Pearson se transformaron en valores z de Fisher para calcular la varianza. Asimismo, se realizó un metanálisis y se calculó el IC95% (figura 3 del material adicional). Se empleó el Nomograma de Fagan (figura 4 del material adicional) para calcular gráficamente cómo el resultado de una prueba diagnóstica alteraba la probabilidad de que un paciente tuviera, o no, una enfermedad. Se evaluó la aplicabilidad y el riesgo de sesgo con la versión modificada de la herramienta QUADAS-228 (figura 5A-B del material adicional). Todos los análisis se realizaron utilizando los paquetes de software estadístico R (v4.2.0; R Core Team 2022) R dmetatools (1.1.1; Noma H 2023), R mada (0.5.11; Sousa-Pinto 2022) y R TeachingDemos (2.13; Greg Snow 2024).

RESULTADOS

Por último, se consideraron válidos para su inclusión un total de 27 artículos, tal y como muestra la figura 1. De todos estos, se incorporaron al análisis un total de 4.818 pacientes y 5.440 vasos. Tanto las características de la población como los factores de riesgo cardiovascular promedio se muestran en la tabla 1, destacando la existencia de 3.189 (66,18%) pacientes con hipertensión, 2.438 (50,6%) con dislipemia y 1.263 (26,2%) con diabetes. Se debe mencionar que la mayoría de los pacientes incluidos en el estudio eran varones (un 68,86% de la muestra).

Figura 1. Diagrama de flujo de los artículos seleccionados y criterios de exclusión. ADPAT: técnicas de evaluación fisiológica derivadas de la angiografía; IAM: infarto agudo de miocardio.

Tabla 1. Características basales de los pacientes

Trece de los artículos seleccionados tenían un diseño prospectivo. El vaso más estudiado fue la descendente anterior (2.921; 53,69%), seguida de la coronaria derecha (1.075; 19,61%) y la circunfleja izquierda (772; 14,2%). También se analizaron 89 troncos comunes izquierdos (el 1,6% de todos los vasos estudiados). La angiografía se realizó principalmente por angina estable (2.483; 51,53%). Se debe mencionar que, aunque 1.475 (30,61%) angiografías estuvieron motivadas por el síndrome coronario agudo, solo 333 (6,9% del total) se realizaron en un contexto del infarto agudo de miocardio con o sin elevación del segmento ST, las 1.142 restantes se realizaron en un contexto de angina inestable. Las indicaciones para el cateterismo cardiaco se muestran en la tabla 2. La descendente anterior fue el vaso más estudiado en un total de 2.921 pacientes (el 53,7% de todos los estudios). Las proporciones para otros vasos están disponibles en la tabla 3.

Tabla 2. Indicaciones para el cateterismo cardiaco

Tabla 3. Número de estudios por vaso realizados en los diferentes estudios

El QFR15-17,23,25,29-34 (QAngio XA 3D QFR, Medis Medical Imaging System; Países Bajos) fue el software más utilizado con un total de 13 cohortes de pacientes de 11 artículos para un total de 1.987 pacientes y 2.315 vasos, lo que supone un 41,2 y 42,6% del total, respectivamente. La correlación entre el QFR y la RFF fue excelente con un r = 0,82 (IC95%, 0,77-0,877). La tasa de sensibilidad global del QFR fue del 84% (IC95%, 80-88) y la tasa de especificidad del 90% (IC95%, 87-93). El valor predictivo positivo fue del 81% (IC95%, 77-84) y el valor predictivo negativo total del 92% (IC95%, 90-94). El AUC de esta técnica fue de 0,937.

La segunda técnica más estudiada, con un total de 5 artículos, fue la angio-RFF14,35-38 (Cathworks FFRangio, Israel), donde esta tecnología se empleó en 696 pacientes y 841 vasos (14,4 y 15,45% del total, respectivamente). La tasa de sensibilidad global de angio-RFF fue del 90% (IC95%, 83-94) y la tasa de especificidad del 95% (IC95%, 91-97). El valor predictivo positivo fue del 90% (IC95%, 85-93) y el valor predictivo negativo total del 94% (IC95%, 91-96).

Por otro lado, la RFFv (Pie Medical Imaging, Países Bajos) mostró una excelente correlación con la RFF en los 3 estudios incluidos20,39,40, aportando 647 pacientes y 663 vasos al análisis (el 13,42% de los pacientes y el 11,96% de los vasos). Las tasas medias de sensibilidad y especificidad fueron del 82 (IC95%, 72-89) y 0,94% (IC95%, 89-97), respectivamente. El valor predictivo positivo resumido fue del 89% (IC95%, 82-93) y el valor predictivo negativo resumido del 91% (IC95%, 86-94).

Tras su reciente validación en 2022, la uFR (AngioPlus, Pulse Medical Imaging Technology, China) solo está avalada por 2 artículos19,24, uno de los cuales incluye 2 cohortes basadas en calcificación de vasos. La uFR tuvo tasas de sensibilidad del 80 (IC95%, 69-87) y especificidad de 0,94% (IC95%, 89-97), respectivamente. El valor predictivo positivo resumido fue del 85% (IC95%, 79-90) y el valor predictivo negativo resumido del 91% (IC95%, 87-94).

Solo se incluyó 1 artículo de CaRFF (Flashangio, Rainmed Ltd., China)18.

El análisis incluyó 2 herramientas no comercializadas, VFAI41 y AngioRFF42, que no se estudiaron por separado. Ambas se compararon con la RFF una única vez.

En líneas generales, se observó una fuerte correlación entre las diferentes ADPAT y RFF (r = 0,83, IC95%, 0,80-0,85), con un valor medio de ADPAT de 0,82 (IC95%, 0,81-0,83) (todas las ADPAT establecieron un valor ≤ 0,80 para la significación de la lesión) y valores medios de la RFF de 0,83 (IC95%, 0,82-0,85).

El AUC resumido para predecir una RFF significativa (≤ 0,80) fue excelente, con un valor de 0,947. La SROC para las distintas ADPAT se muestra en la figura 2.

Figura 2. Curvas ROC resumidas (SROC) e índice Q* para los análisis de subgrupo de la reserva fraccional de flujo calculada por coronariografía (caRFF) mediante software; IAFV: índice de anatomía fraccional del vaso; QFR: cociente de flujo cuantitativo; RFF: reserva fraccional de flujo; RFFv: reserva fraccional de flujo del vaso; uFR: cociente de flujos basado en la ley de Murray.

Las tasas globales de sensibilidad y especificidad fueron del 85 (IC95%, 81-87) y 93% (IC95%, 91-94), respectivamente. El valor predictivo positivo fue del 86% (IC95%, 83-88) y el valor predictivo negativo total del 92% (IC95%, 91-94). Los principales valores de sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo de las ADPAT comercialmente disponibles se muestran en la figura 3 y figura 4.

Figura 3. Diagramas de bosque y estadísticas resumidas para las estimaciones de sensibilidad y especificidad de un metanálisis de la RFF a través de diferentes índices, utilizando un modelo de efectos aleatorios. caRFF: reserva fraccional de flujo calculada por coronariografía; IAFV: índice de anatomía fraccional del vaso; IC95%: intervalo de confianza del 95%; QFR: cociente de flujo cuantitativo; RFF: reserva fraccional de flujo; RFFv: reserva fraccional de flujo del vaso; uFR: cociente de flujos basado en la ley de Murray. Las referencias bibliográficas mencionadas en esta figura corresponden a: Xu et al.16, 2017; Fearon et al.36, 2019; Yuasa et al.33, 2023; Morris et al.39, 2013; Westra et al.29, 2018; Echavarría-Pinto et al.31, 2022; Stähli et al.34, 2019; Omori et al.35, 2019; Westra et al.17, 2018; Li et al.18, 2020; Pellicano et al.14, 2017; Emori et al.25, 2018; Tu et al.15, 2014; Zuo et al.24, 2024; Tu et al.19, 2021; Omori et al.42, 2023; Hrakesh et al.32, 2020; Kornowski et al.37, 2016; Masdjedi et al.20, 2022; Tröbs et al.38, 2016; Yazaki et al.30, 2017; Smit et al.23, 2019; Daemen et al.43, 2022 y Papafaklis et al.41 2014.

Figura 4. Diagramas de bosque y estadísticas resumidas para calcular el valor predictivo positivo (VPP) y el valor predictivo negativo (VPN) de un metanálisis de la RFF a través de diferentes índices, utilizando un modelo de efectos aleatorios. Las referencias bibliográficas mencionadas en esta figura corresponden a: caRFF: reserva fraccional de flujo derivada de angiografía coronaria; IAFV: índice de anatomía fraccional del vaso; IC95%: intervalo de confianza del 95%; QFR: cociente de flujo cuantitativa; RFF: reserva fraccional de flujo; uFR, cociente de flujos basado en la ley de Murray; vRFF: reserva fraccional de flujo del vaso. Xu et al.16, 2017; Fearon et al.36, 2019; Yuasa et al.33, 2023; Morris et al.39, 2013; Westra et al.29, 2018; Echavarría-Pinto et al.31, 2022; Stähli et al.34, 2019; Omori et al.35, 2019; Westra et al.17, 2018; Li et al.18, 2020; Pellicano et al.14, 2017; Emori et al.25, 2018; Tu et al.15, 2014; Zuo et al.24, 2024; Tu et al.19, 2021; Omori et al.42, 2023; Hrakesh et al.32, 2020; Kornowski et al.37, 2016; Masdjedi et al.20, 2022; Tröbs et al.38, 2016; Yazaki et al.30, 2017; Smit et al.23, 2019; Daemen et al.43, 2022 y Papafaklis et al.41, 2014.

DISCUSIÓN

Principales hallazgos

Nuestros hallazgos más importantes fueron: a) Las ADPAT son un método fiable y práctico para evaluar la significación fisiológica de lesiones coronarias intermedias, lo cual coincide con lo descrito en la literatura44-46. Las ADPAT concuerdan, de manera consistente, con el actual patrón de oro (RFF) en lo referente a los valores medios y clasificación de las lesiones, sin necesidad de fármacos vasodilatadores ni guías de presión; b) Al resumir las capacidades diagnósticas de cada ADPAT a partir de los estudios incluidos, se pudo realizar la primera comparativa directa de varios métodos angiográficos de evaluación de lesiones coronarias. Se presentaron las principales opciones comercialmente disponibles y sus respectivas precisiones diagnósticas en relación con la RFF. También, se proporcionó una visión general de estas técnicas; c) También se incluyeron métodos innovadores, como la uFR, basada en la Ley de Murray y se ofreció un abordaje único al emplear una única proyección para calcular la significación de la lesión, superando, así, una importante limitación de las técnicas actuales que suelen requerir proyecciones específicas y una cierta calidad de imagen.

Los resultados generales confirmaron que las diferentes ADPAT son un método apropiado para la valoración de lesiones coronarias intermedias al confirmarse la estrecha relación que existe con la RFF. Correlación que se hizo extensiva a la sensibilidad, especificidad y valores predictivos, tal y como se muestra en la figura 4. Se debe mencionar que los estudios mostraron homogeneidad sin discrepancias significativas en su ponderación dentro del análisis, tal y como se pudo observar con las técnicas de remuestreo empleadas.

Según el análisis comparativo, aunque las ADPAT muestran una sensibilidad y valores predictivos positivos adecuados con respecto a la significación de la lesión, su especificidad y valor predictivo negativo superan el 90%. Esta alta especificidad permite a las ADPAT identificar con mayor precisión las lesiones fisiológicamente no significativas, evitando así revascularizaciones innecesarias.

Desde un punto de vista técnico, llamo la atención que los resultados se obtuvieran principalmente de estudios de la descendente anterior (53,6%), con un único estudio dedicado al tronco común izquierdo. A pesar de esto, los troncos comunes izquierdos contribuyeron, en un número importante (1,66%), al análisis general, mostrando una eficiente clasificación de las lesiones significativas (AUC = 0.82) e indicando la viabilidad de aplicar herramientas en este contexto.

El QFR fue la herramienta más incluida en el análisis en 13 de 27 cohortes. A pesar de múltiples validaciones frente a la RFF en diversos contextos, la mayoría de los estudios coinciden entre sí, lo cual confirma la correlación existente entre el QFR y la RFF.

Al comparar los resultados obtenidos entre las diferentes herramientas, se observaron diferencias mínimas; por su parte, tanto la angio-RFF como la CaRFF arrojaron resultados algo superiores a los de otros métodos. No obstante, se debe mencionar que los resultados de la CaRFF se basan, solo, en artículos de validación y, al tener en cuenta solo estudios de validación, los resultados entre las distintas herramientas son muy similares.

Aunque se suele estudiar el QFR, sus resultados podrían precisar una validación más sólida al ser pocos los artículos publicados sobre angio-RFF, sobre todo, en el contexto del síndrome coronario crónico en grupos de pacientes como aquellos con enfermedad del tronco común izquierdo o diabetes.

Aunque las ADPAT se han validado frente a la RFF en diferentes escenarios clínicos tales como la estenosis aórtica grave, la fibrilación auricular o las lesiones coronarias no culpables en el contexto del síndrome coronario agudo, la inclusión de estos escenarios en nuestro análisis podría sesgar los resultados por las variaciones descritas en las características del estudio y las singulares características de cada enfermedad que influyen en la evaluación de la lesión.

La limitación de este estudio es haber incluido a un gran número de importantes estudios para cada herramienta analizada que no se realizaron bajo condiciones clínicas del mundo real. En consecuencia, la aplicabilidad de sus resultados podría ser limitada, tal y como demostró un reciente estudio de salas de hemodinámica independientes que comparó los 5 principales índices no hiperémicos con la RFF en condiciones del mundo real47.

Aunque el estudio demostró la buena correlación que existe entre los índices y la RFF, no se lograron los niveles de precisión diagnóstica descritos en los principales estudios.

En este sentido, el QFR se ha estudiado, recientemente, frente a la RFF en el estudio FAVOR III Europe1 que incluyó a un total de 2.000 pacientes aleatorizados (1:1) a recibir tratamiento de lesiones intermedias guiado por QFR o RFF. Los resultados revelaron que el grupo guiado por QFR tuvo tasas más altas de mortalidad, infarto de miocardio y revascularización no programada a los 12 meses.

Aunque estos hallazgos podrían parecer desalentadores, no contradicen los resultados de nuestro estudio, en el que los índices no hiperémicos demostraron un rendimiento superior a la angiografía convencional en la clasificación funcional de las lesiones. En este sentido, su uso sigue siendo valioso en escenarios clínicos en los que la evaluación invasiva con una guía de presión o el uso de adenosina no es viable ni está contraindicada.

Se debe mencionar que, aunque en la actualidad el QFR es el índice no hiperémico más utilizado, es el único estudiado en ensayos clínicos con resultados clínicos más importantes frente a la RFF. Todavía falta por investigar otras herramientas con resultados prometedores en este contexto.

CONCLUSIONES

Se han confirmado notables correlaciones y concordancias entre las ADPAT y la RFF. Estas técnicas también han demostrado ser capaces de clasificar de forma precisa lesiones consideradas significativas por el patrón de oro (la RFF) empleado en la actualidad. No obstante, los resultados del estudio FAVOR III Europe1 confirman que la revascularización guiada por QFR frente a RFF se asocia a tasas más altas de mortalidad, infarto de miocardio y revascularización no programada. En este sentido, se debe volver a analizar el papel que tienen, en la actualidad, las ADPAT.

En este contexto, el uso del QFR podría ser más apropiado cuando la evaluación invasiva con una guía de presión no resulta viable o la adenosina está contraindicada. Además, debido a las singulares características de otros escenarios clínicos, futuras revisiones para evaluar la precisión diagnóstica de este índice están más que justificadas.

FINANCIACIÓN

C. Cortés-Villar es beneficiario de una beca Contrato Río Hortega concedida por el Instituto de Salud Carlos III con código CM22/00168.

CONSIDERACIONES ÉTICAS

El presente estudio se realizó de conformidad con las directrices de práctica clínica establecidas en la Declaración de Helsinki en materia de investigación clínica. Asimismo, ha sido aprobado por los comités de ética del hospital de referencia (Hospital Clínico Universitario de Valladolid) y otros centros participantes. También se tuvieron en cuenta los posibles sesgos relacionados con el sexo y el género de acuerdo con las recomendaciones hechas por las guías SAGER.

DECLARACIÓN SOBRE EL USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

No se utilizó inteligencia artificial en la redacción de este texto.

CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES

J. Ruiz-Ruiz y C. Cortés-Villar participaron en el diseño del estudio, análisis de datos, redacción del manuscrito y revisión crítica. C. Fernández-Cordón y M. García-Gómez contribuyeron, también, a la recogida de datos y análisis de los resultados. A. Lozano-Ibáñez y D. Carnicero-Martínez contribuyeron a la recogida de datos. S. Blasco-Turrión y M. Carrasco-Moraleja contribuyeron al análisis estadístico. J.A. San Román-Calvar e I.J. Amat-Santos realizaron la revisión final cuya versión definitiva aprobaron a efectos de publicación.

CONFLICTO DE INTERESES

Ninguno.

MATERIAL ADICIONAL

REFERENCES