Hyuk-Jae Chang， Iksung Cho， Allison Dunning， Augustin Delago， Benjamin J.W Chow， Daniel Berman， Filippo Cademartiri， Gil Raff， Joerg Hausleiter， Leslee J. Shaw， Martin Hadamitzky， Matthew Budoff， Mouaz Al-Mallah， Philipp Kaufmann， Stephan Achenbach， Todd Villines， Tracy Callister， James K. Min， Severance Cardiovascular Hospital， Yonsei University Health System， Seoul， South Korea， for the CONFIRM investigators
    背景：冠状动脉CT血管成像（cCTA）在无症状患者中的预测价值尚无系统观察。本研究观察了无症状人群中cCTA的预测价值，并将传统危险因素分层分析与冠状动脉钙化积分 （CACS）进行了对比。)。
    方法：本研究以国际多中心cCTA注册(CONFIRM Registry)形式进行，对既往无冠心病病史的无症状研究对象进行分析。对复合终点（全因死亡率和非致死性心肌梗死）进行随访。多变量COX 回归模型分析用于预测多重终点。根据复合终点，利用受试者操作特征曲线（ROC）比较传统危险分层法、CACS和cCTA的不同预测价值。

    结果：12个中心共有27 125例受试者进行了cCTA分析，其中7741名受试者符合入选标准。平均随访26 ± 11个月。复合终点事件发生率2.2%（死亡149例，非致死性心肌梗死27例）。在COX回归分析中，与无冠心病的受试者相比，冠状动脉狭窄<50% （HR 1.67； 95%CI：1.00~2.77， P=0.048）、单支血管病变（HR1.89； 95% CI：1.07~3.33， P=0.029）、2支血管支病变（HR 3.06；95%CI： 1.67~5.61， P<0.0001）和3支或左主干病变(HR 4.10；95%CI 2.19~6.68， P<0.0001)的患者在校正了危险因素后，其终点事件的风险显著增加。在ROC分析中，基于cCTA（包括狭窄≥50%的血管支数，Duke冠心病预测指数，节段性狭窄分数，分段受累分数）和和传统文献因素的危险分层法较单独应用传统危险分层法具有更高的预测价值（P<0.05）。但是，根据对复合终点的分析，与结合了传统危险因素与CACS的危险分层法相比，以上两种分析方法都没有出现更高的预测价值（P>0.05）。

    结论：在无症状人群中，经cCTA证实的冠心病的存在对复合终点具有预测价值，但是，目前基于cCTA的危险因素分层法并不优于结合了传统危险因素与CACS的分层方法。