Un nuovo modo di guardare dentro il cuore senza chirurgia — La CCTA avanzata può migliorare la previsione del rischio di infarto?

Modelli di rischio tradizionali, Angiografia coronarica mediante TC, e Quantitativa Guidata dall'IA Placca Analisi: Cosa dimostrano e cosa non dimostrano le prove

L'analisi SCAPIS e il passaggio verso la valutazione del rischio basata sulle malattie

L'analisi di Bergström e coll. dello Swedish CArdioPulmonary bioImage Study (SCAPIS), pubblicato online nel Journal of the American Medical Association il 9 novembre 2025 e in stampa come JAMA. 2026;335(3):245–254, è il test su base di popolazione più ampio mai realizzato su una semplice domanda: guardare direttamente il arterie coronarie dirtvi qualcosa che fattori di rischio e un punteggio di calcio non?¹

Lo studio ha seguito 24.791 individui di età compresa tra 50 e 64 anni, reclutati casualmente dalla popolazione generale presso sei ospedali universitari svedesi e senza una diagnosi pregressa di malattia cardiovascolare al valore di riferimento, per una mediana di 7,8 anni.¹ L'esito è stato un primo evento non fatale infarto miocardico o morte da malattia coronarica; si sono verificati 304 eventi di questo tipo. La questione era se l'aggiunta di coronarica tomografia computerizzata risultati dell'angiografia coronarica tomografica computerizzata (CCTA) a un modello contenente la Pooled Cohort Equation (PCE) e il punteggio di calcio delle arterie coronarie (CACS) ha migliorato la previsione.¹

L'entità di aterosclerosi contava più di qualsiasi singolo stenosi. Il Punteggio di Coinvolgimento del Segmento, che conta quanti dei 18 segmenti coronarici contengono placca, ha mostrato una forte correlazione con gli eventi: un SIS da 3 a 4 comportava un hazard ratio HR di 2.71 (95% CI, 1,34–5,44) e un SIS superiore a 4, un HR pari a 5.27 (95% CI, 2,50–11,07), rispetto ai punteggi più bassi. La presenza di aterosclerosi non calcificata era associata a un HR pari a 1.66 (95% CI, 1,23–2,22).¹

Variabile predittiva	Rapporto di rischio	95% CI	Modello
SIS 1–2	1.00	Riferimento	Completely adjusted
SIS 3–4	2.71	1.34–5.44	Completely adjusted
SIS >4	5.27	2.50–11.07	Completely adjusted
Aterosclerosi non calcifica	1.66	1.23–2.22	Completely adjusted
Stenosi ≥50%	1.22	0.89–1.69	Completely adjusted

Tabella 1. Associazione tra i risultati della CCTA e i primi eventi coronarici nello studio SCAPIS.¹ Tutti i valori provengono dal modello completamente aggiustato. Si noti che, una volta considerata l’estensione della placca, la stenosi ostruttiva (≥50%) è non indipendentemente associato ai primi eventi in questa coorte di prevenzione primaria — il intervallo di confidenza attraversa 1.0. I modelli non aggiustati e parzialmente aggiustati forniscono stime di stenosi maggiori e non dovrebbero essere citati come se fossero risultati aggiustati.

L'aggiunta delle variabili CCTA a un modello contenente PCE e CACS ha migliorato modestamente la discriminazione: la statistica C è passata da da 0,764 a 0,779 (P = 0,004).¹ Riclassificazione migliorato anch'esso, con un miglioramento netto della riclassificazione pari a 0.133 (95% CI, 0,031–0,165). Tra i partecipanti che hanno successivamente manifestato un evento, 14.2% sono stati correttamente riclassificati in una categoria a rischio più elevato; tra coloro che non hanno avuto un evento, 1.6% sono state erroneamente riclassificate in una categoria superiore.¹ Poiché il tasso complessivo di eventi era basso, la maggior parte di questa riclassificazione ha riguardato le persone che il PCE aveva classificato come a basso rischio (<5%) — ovvero proprio il gruppo in cui una diagnosi mancata ha le conseguenze più gravi, nonché quello in cui è più difficile giustificare un trattamento non necessario.

Gli stessi investigatori definiscono il guadagno come modesto.¹ Quella parola merita di essere conservata. SCAPIS dimostra che l'imaging diretto della placca aggiunge informazioni reali e statisticamente robuste oltre ai fattori di rischio e al punteggio del calcio in una popolazione di mezza età in prevenzione primaria. Non dimostra che l'imaging trasformi il singolo previsione del rischio, e non è stato progettato per dimostrare che agire in base all'imaging migliora gli esiti.

Due domande diverse: rilevare la stenosi rispetto a prevedere gli eventi

Gran parte della confusione nella copertura giornalistica della CCTA assistita da intelligenza artificiale deriva dal considerare due metriche di prestazione molto diverse come intercambiabili. Non lo sono, e confonderle gonfia l'apparente capacità della tecnologia.

• Accuratezza diagnostica chiede: quanto il test concorda con uno standard di riferimento — tipicamente invasivo angiografia coronarica quantitativa (QCA) — circa la presenza di una stenosi proprio adesso?
• Discriminazione prognostica chiede: quanto bene il test classifica le persone in base alla loro probabilità di avere un evento cardiovascolare in futuro?

Un'area sotto la curva (AUC) di 0,91 per la prima domanda non è prova di un'AUC di 0,91 per la seconda. Le AUC diagnostiche rispetto a un riferimento anatomico sono sistematicamente superiori alle AUC di previsione degli eventi, poiché gli eventi futuri dipendono dalla biologia della placca, dall'emodinamica, dalla propensione trombotica, dal trattamento e dal caso, e non solo dall'anatomia. Le due tabelle sottostanti sono pertanto presentate separatamente e non devono essere fuse in un'unica classifica.

Accuratezza diagnostica: accordo con l'angiografia invasiva

In un'analisi post hoc del PACIFIC-1 In questa coorte (208 pazienti con dolore toracico stabile di nuova insorgenza, tutti sottoposti sia a CCTA che a QCA invasiva), la TC quantitativa guidata dall’intelligenza artificiale (AI-QCT) è stata confrontata direttamente con lettori umani di diverso livello di esperienza per l’individuazione di stenosi ≥50% su base individuale per ciascun paziente.³

Lettore	AUC (intervallo di confidenza 95% %)	Compito
AI-QCT	0.91 (0.87–0.95)	Stenosi ≥50% rispetto alla QCA
Lettore esperto di livello 3	0.77 (0.70–0.83)	Stenosi ≥50% rispetto alla QCA
Lettore di livello 2 A	0.79	Stenosi ≥50% rispetto alla QCA
Lettore di livello 2 B	0.76	Stenosi ≥50% rispetto alla QCA

Tabella 2. Accuratezza diagnostica per paziente per la stenosi ostruttiva, analisi post-hoc PACIFIC-1, QCA invasiva come standard di riferimento.³ Questi sono diagnostico Gli AUC descrivono la concordanza con l'angiografia invasiva riguardo all'anatomia presente. Non descrivono la previsione dell'infarto miocardico.

La corretta interpretazione di questo risultato è che l'analisi quantitativa automatica concorda con il gold standard invasivo più strettamente rispetto alla valutazione visiva degli esperti, e lo fa in modo riproducibile. Si tratta di un risultato significativo per quanto riguarda la coerenza interpretativa — è noto che la lettura visiva dell'angio-TC coronarica dipenda dall'esperienza e sovrastimi la stenosi —, ma è un'affermazione che riguarda la diagnosi, non la prognosi.

Discriminazione prognostica: predire eventi futuri

Nel registro CONFIRM2, AI-QCT è stato testato per il valore prognostico incrementale rispetto alle misure qualitative e semiquantitative attualmente raccomandate nella pratica. L'aggiunta di AI-QCT ha migliorato la discriminazione per eventi avversi cardiovascolari maggiori sopra CAD-RADS 2.0, CACS e il modified Duke Index.⁴

Comparatore (da solo)	SOLO AUC	AUC + AI-QCT
CAD-RADS 2.0	0.79	0.81
Coronarica arteria punteggio di calcio	0.70	0.79
Indice di Duke modificato	0.76	0.81
PCE + CACS (SCAPIS, + CCTA)¹	0.764	0.779

Tabella 3. Discriminazione prognostica per eventi futuri.¹˒⁴ Le righe CONFIRM2 descrivono modelli specifici all'interno di un registro di pazienti sintomatici indirizzati a CCTA; la riga SCAPIS descrive una coorte di popolazione generale asintomatica e variabili CCTA non basate sull'IA. Queste sono non intercambiabili, e nessuna di esse è una caratteristica di prestazione universale dell'AI-QCT.

Nel complesso, il riassunto onesto è questo: le misurazioni dell'angio-TC coronarica (CCTA) quantitative e assistite dall'intelligenza artificiale possono fornire informazioni prognostiche incrementali rispetto alla tradizionale valutazione del rischio clinico, all'Agatston score e alle letture qualitative della CCTA, ma l'entità di tale miglioramento varia notevolmente in base alla popolazione studiata, all'endpoint scelto e alla specificazione del modello. Negli studi prognostici contemporanei qui discusso, le AUC riportate per la previsione degli eventi per l'IA-QCT sono approssimativamente da 0,75 a 0,81 anziché 0,90.¹˒⁴

Cosa misura l'analisi quantitativa della placca e perché è importante

Le equazioni di rischio tradizionali come la Punteggio di rischio di Framingham e il Equazioni di coorte raggruppate inferire il rischio vascolare da variabili surrogate — età, sesso, pressione sanguigna, lipidi, fumo, diabete — anziché dall'arteria stessa.⁹˒¹⁰ Funzionano discretamente a livello di popolazione e in modo imperfetto a livello individuale, poiché la relazione tra i fattori di rischio e lo sviluppo della placca è eterogenea. Due persone con profili di fattori di rischio identici possono avere arterie coronarie molto diverse.

La CCTA quantitativa misura direttamente la malattia. Anziché riportare solo il restringimento più severo, caratterizza la placca in tutto l'albero coronarico in base al volume, alla composizione e al rimodellamento vascolare. Diverse di queste caratteristiche forniscono informazioni prognostiche:

• Volume totale della placca. Un maggiore carico aterosclerotico totale è associato indipendentemente a eventi futuri in coorti multiple. Le dimensioni dell'effetto sono specifiche dello studio e dipendono dalla popolazione, dalle unità in cui il volume è espresso e dalle covariate per cui è stato effettuato l'aggiustamento; una stima del rischio proveniente da una coorte non dovrebbe essere citata come proprietà generale di volume della placca.⁴˒⁵
• Placca non calcifica Volume NCP. In CONFIRM2, ogni aumento di 50 mm³ di placca non calcificata è stato associato a un 1% aumento relativo del rischio di MACE nelle donne e 11.6% negli uomini.⁵
• Placca a bassa attenuazione (≤30 HU). Un marcatore TC associato alle caratteristiche di placca con nucleo necrotico e ricco di lipidi — un correlato di imaging piuttosto che una misurazione diretta di centro necrotico. In SCOT-HEART, a bassa attenuazione carico di placca è stato il più forte predittore di infarto miocardico fatale o non fatale (HR aggiustato 60 per raddoppio; 95% CI, 1,10–2,34), mentre un carico superiore a 4% era associato a un HR pari a 4.65 (95% CI, 2,06–10,5).²
• Rimodellamento positivo (verso l'esterno). L'espansione verso l'esterno della parete del vaso può consentire l'accumulo di una placca considerevole prima che diventi evidente un marcato restringimento luminale, il che è uno motivo per cui la valutazione incentrata sul lume può sottostimare il carico della malattia.

La biologia alla base di queste misurazioni è più sfumata di un semplice “il calcio è sicuro, placca molle è pericoloso” dicotomia. Denso calcificazione è generalmente associato a una maggiore stabilità lesione il comportamento e la calcificazione seguono spesso un danno infiammatorio come parte di una risposta di guarigione, ma placca calcifica non è inerente, e il carico di calcio rimane un forte indicatore della malattia aterosclerotica complessiva. Al contrario, la placca non calcificata non è sinonimo di placca vulnerabile; è una categoria eterogenea, di cui solo una parte presenta il fenotipo ricco di lipidi e a cappuccio sottile associato alla rottura. L'affermazione utile è più ristretta e meglio supportata: la composizione della placca aggiunge informazioni prognostiche che il solo punteggio di calcio non coglie.

Un punto correlato viene spesso enfatizzato eccessivamente nei servizi per i consumatori. È ampiamente documentato che molti eventi coronarici acuti derivano da lesioni che non erano gravemente ostruttive nelle immagini precedenti, il che è un motivo centrale per cui il carico e la composizione della placca possono veicolare informazioni che vanno oltre la gravità della stenosi. Non ne consegue che “la maggior parte" infarti sono causate da una placca molle non ostruttiva”, formulazione che condensa diversi problemi distinti (gravità della stenosi pre-evento, fenotipo della placca, rottura rispetto a erosione e i limiti del confronto angiografico retrospettivo) in un'unica affermazione che le prove non supportano chiaramente.

Tecnologia degli scanner: ciò che la TC a largo raggio offre realmente

I moderni sistemi TC a rivelatore ampio possono acquisire l'intero cuore in un unico ciclo cardiaco in pazienti opportunamente selezionati. Ciò riduce gli artefatti da disallineamento (“stitching”) che si verificano quando un volume viene assemblato da più battiti cardiaci e consente un'elevata qualità imaging coronarico a dosi di radiazioni relativamente basse quando i protocolli sono ottimizzati.

Diverse avvertenze accompagnano tale affermazione, poiché vengono regolarmente omesse:

• I termini di marketing come “640 slice” descrivono una caratteristica di ricostruzione di un sistema a rivelatore di ampia area piuttosto che una misura indipendente della qualità dell'immagine, e non stabiliscono di per sé una previsione superiore degli esiti. La copertura del rivelatore (ad esempio, 16 cm) e l'architettura di acquisizione sono i descrittori più significativi.
• La dose di radiazione non può essere espressa con un unico numero. Varia a seconda della generazione dello scanner, del gating prospettico o retrospettivo, della tensione e della corrente del tubo, frequenza cardiaca nonché il ritmo cardiaco, la costituzione fisica, la lunghezza della scansione e l’algoritmo di ricostruzione.¹¹ Una CTA coronarica con dose inferiore a un millisievert è realizzabile in pazienti idonei con protocolli ottimizzati; non si tratta tuttavia di un risultato prevedibile in tutti i casi.
• Risoluzione spaziale I dati riportati dipendono dallo scanner e dal protocollo utilizzati e, prima di essere citati, devono essere verificati alla luce delle specifiche tecniche fornite dal produttore relative al sistema e alla modalità di acquisizione in questione.
• L'acquisizione a battito singolo riduce — ma non elimina — la necessità di controllare la frequenza cardiaca e non elimina gli artefatti da movimento.

Il significato pratico dei sistemi a detettori di ampia superficie, nell’ambito di questa discussione, risiede nel fatto che l’acquisizione riproducibile a dosi più basse rende più fattibile l’imaging seriale, il che a sua volta rende il monitoraggio longitudinale della placca una proposta clinico-ricercativa tecnicamente fattibile. La CCTA seriale di routine, eseguita specificatamente per monitorare la placca, rimane una strategia in evoluzione piuttosto che una cura standard consolidata per la maggior parte dei pazienti.

La placca è modificabile? EVAPORATE e i limiti dei suoi risultati

EVAPORATE, uno studio randomizzato, in doppio cieco, controllato con placebo, condotto su 80 pazienti con livelli elevati di trigliceridi su statina Nella terapia, è stata utilizzata la CCTA seriale per valutare l'effetto di icosapent etile sulla progressione della placca nell'arco di 18 mesi. Lo studio ha rilevato una riduzione del volume della placca a bassa attenuazione nel braccio di trattamento, parallelamente alla progressione della placebo braccio.⁷

EVAPORATE è uno studio di imaging meccanicistico. Non si trattava di uno studio AI-QCT e non era stato progettato per valutare eventi clinici. Lo studio avvalora l’ipotesi secondo cui la composizione della placca sia modificabile e misurabile nel tempo; tuttavia, non convalida le prestazioni prognostiche di alcuna piattaforma di analisi AI in particolare e non dovrebbe essere citato come se lo facesse.

TRANSFORM: uno studio clinico progettato per valutare l’esito di interesse

TRANSFORM (NCT06112418) è uno studio prospettico, randomizzato, in aperto, con endpoint in cieco, che arruola pazienti a elevato rischio cardiovascolare senza malattia sintomatica nota. I partecipanti vengono randomizzati a un percorso terapeutico basato sui fattori di rischio e conforme alle linee guida oppure a una strategia terapeutica guidata da un sistema di stadiazione della placca coronarica basato sull’intelligenza artificiale, con ripetizione dell’esame di imaging a 24 mesi nel braccio sottoposto a imaging.⁸

TRANSFORM è in corso. I suoi risultati non sono ancora disponibili e, pertanto, non può essere citato come prova a sostegno di alcuna conclusione sull’efficacia di una strategia di prevenzione guidata dall’imaging. La sua importanza risiede in ciò che è stato concepito per stabilire: se l’identificazione e la stadiazione precoce della placca, seguite da un trattamento adeguato, riducano effettivamente gli eventi cardiovascolari rispetto alla pratica attuale. Questa è la domanda a cui la letteratura osservazionale e diagnostica esistente non è in grado di rispondere.

Impatto sul processo decisionale clinico

Esistono prove ragionevoli del fatto che l’analisi quantitativa della placca modifichi il modo di agire dei medici. Nel Studio CERTAIN, in uno studio multicentrico crossover condotto su 750 pazienti consecutivi inviati a sottoporsi a CCTA presso cinque centri specializzati, i medici hanno registrato la diagnosi e il piano terapeutico sulla base dell’interpretazione convenzionale delle immagini, per poi ripetere la valutazione dopo l’analisi AI-QCT.⁶

• La diagnosi o la gestione sono cambiate in 1% di pazienti (P < 0,001).⁶
• L’avvio o l’intensificazione della terapia con statine è aumentata di un ulteriore 1% di pazienti, e aspirina iniziazione in un altro 23.0% (P < 0,001 in entrambi i casi).⁶
• La previsione relativa alla necessità di test a valle, sia non invasivi che invasivi, è diminuita di 1% (P < 0,001).⁶

Si tratta di variazioni nell’intenzione dei medici misurate nell’ambito di uno studio in cui gli stessi medici hanno valutato gli stessi pazienti due volte, in un ordine prestabilito, presso centri specializzati con un elevato volume di pazienti. Tale disegno di studio non può escludere gli effetti legati alla sequenza delle prescrizioni, e l’intenzione di prescrivere non equivale a un miglioramento degli esiti. Il risultato è davvero incoraggiante in termini di utilità clinica, ma decisamente insufficiente come prova di beneficio clinico.

Dal 2024 la copertura per l’analisi delle placche coronariche basata sull’intelligenza artificiale si è ampliata tra gli enti assicurativi statunitensi, ma le politiche rimangono specifiche per ciascun piano assicurativo, indicazione e regione. I pazienti e i medici dovrebbero verificare la copertura direttamente con l’ente assicurativo, anziché fare affidamento su dichiarazioni generali relative alla disponibilità del servizio.

Implicazioni specifiche per sesso

Uno dei risultati clinicamente più rilevanti emersi dalla letteratura riguarda le differenze di genere nel modo in cui il carico di placca si traduce in rischio. Nel registro CONFIRM2 (3.551 pazienti sintomatici, 49,5% donne, follow-up medio 4,8 ± 2,2 anni), le donne presentavano un carico di placca pari a circa la metà di quello degli uomini e un tasso di MACE pari a circa la metà (3,2% contro 6,1%). Tuttavia, il rischio relativo l’aumento conferito da ciascun incremento di placca era sistematicamente più elevato nelle donne.⁵

Misura della placca (per ogni aumento di 50 mm³)	Aumento del rischio di MACE nelle donne	Aumento del rischio di MACE, uomini
Volume totale della placca	+17.7%	+5.3%
Placca non calcifica	+27.1%	+11.6%
Placca calcifica	+22.9%	+5.4%

Tabella 4. Rischio relativo specifico per sesso per ogni incremento di 50 mm³, registro CONFIRM2 (P per l'interazione < 0,001).⁵ Si noti che il volume totale della placca, la placca non calcificata e la placca calcificata presentano valori distinti e non devono essere citati in modo intercambiabile.

L'implicazione clinica è che un volume di placca che appare rassicurante perché “basso” secondo standard assoluti derivati in gran parte dagli uomini può avere un peso prognostico significativo in una donna. La misurazione quantitativa, che riporta i volumi effettivi anziché un'impressione qualitativa, è particolarmente adatta a rilevare proprio questo andamento — a condizione che l'interpretazione tenga conto delle differenze di genere.

Sintesi e conclusioni

L’argomentazione principale è valida. L’angiografia coronarica TC identifica la malattia aterosclerotica che le equazioni dei fattori di rischio e il calcium scoring non caratterizzano appieno, e l’analisi quantitativa di tali immagini, assistita dall’intelligenza artificiale, garantisce una maggiore riproducibilità diagnostica e fornisce ulteriori informazioni prognostiche. Lo studio SCAPIS fornisce solide prove attuali del fatto che la CCTA migliora la previsione dei primi eventi coronarici rispetto al PCE e al CACS in una popolazione generale di mezza età, in particolare tra le persone che tali strumenti classificano come a basso rischio.¹ Lo studio CONFIRM2 dimostra che la misurazione quantitativa della placca migliora la capacità discriminatoria rispetto alle misure qualitative e semiquantitative attualmente utilizzate nella pratica clinica e che il carico di placca comporta un rischio relativo maggiore nelle donne.⁴˒⁵ Lo studio CERTAIN dimostra che i medici modificano la loro strategia terapeutica quando ricevono queste informazioni.⁶

Altrettanto importante è ciò che le prove non dimostrano ancora:

• Non dimostra che la CCTA assistita dall'intelligenza artificiale sia in grado di prevedere eventi cardiovascolari con un AUC vicino a 0,90. Tale valore deriva dall'accuratezza diagnostica rispetto all'angiografia invasiva, non dalla previsione degli eventi.³˒⁴
• Non è stato dimostrato che la prevenzione guidata da tecniche di imaging migliori gli esiti clinici. Nessuno studio randomizzato portato a termine ha dimostrato tale ipotesi. Lo studio TRANSFORM è stato progettato per verificarla, ma non ha ancora pubblicato i risultati.⁸
• Ciò non dimostra che una determinata configurazione dello scanner o piattaforma di analisi sia superiore in termini di risultati.

La conclusione ragionevole è forte senza per questo essere esagerata: la visualizzazione diretta e la quantificazione della placca coronarica rappresentano un progresso sostanziale rispetto alla semplice inferenza basata sui soli fattori di rischio e consentono di individuare la malattia in soggetti che gli strumenti convenzionali considerano sani. Se agire sulla base di tali informazioni riduca il numero di infarti è una questione attualmente oggetto di studi randomizzati, e la risposta verrà fornita da TRANSFORM e da studi clinici simili, piuttosto che da registri, studi sull’accuratezza diagnostica o estrapolazioni.

Per il singolo paziente, il messaggio pratico rimane immutato nonostante tutte queste avvertenze: l’individuazione di una placca può rappresentare un’opportunità per intensificare il trattamento preventivo basato sull’evidenza, e studi seriali di CCTA dimostrano che le caratteristiche della placca sono modificabili in modo misurabile.⁷ L’approccio appropriato nei confronti di questa tecnologia consiste in un coinvolgimento consapevole, unito ad aspettative realistiche su ciò che l’evidenza scientifica attualmente sostiene.

Riferimenti

1. Bergström G, Engström G, Björnson E, et al. Coronary computed tomography angiography in prediction of first coronary events. JAMA. 2026;335(3):245-254. doi:10.1001/jama.2025.21077. (Published online November 9, 2025.)
2. Williams MC, Kwiecinski J, Doris M, et al. Low-attenuation noncalcified plaque on coronary computed tomography angiography predicts myocardial infarction: results from the multicenter SCOT-HEART trial (Scottish Computed Tomography of the HEART). Circulation. 2020;141(18):1452-1462. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.119.044720
3. Bernardo R, Nurmohamed NS, Bom MJ, et al. Diagnostic accuracy in coronary CT angiography analysis: artificial intelligence versus human assessment. Open Heart. 2025;12(1):e003115. doi:10.1136/openhrt-2024-003115
4. van Rosendael A, Nakanishi R, Bax JJ, et al. Prognostic value of AI-based quantitative coronary CTA vs human reader-based visual assessment: results from the CONFIRM2 registry. JACC Cardiovasc Imaging. 2026;19(3):345-359. doi:10.1016/j.jcmg.2025.09.021
5. Feuchtner GM, Lacaita PG, Bax JJ, et al. AI-quantitative CT coronary plaque features associate with a higher relative risk in women: CONFIRM2 registry. Circ Cardiovasc Imaging. 2025;18(6):e018235. doi:10.1161/CIRCIMAGING.125.018235
6. Nurmohamed NS, Cole JH, Budoff MJ, et al. Impact of atherosclerosis imaging-quantitative computed tomography on diagnostic certainty, downstream testing, coronary revascularization, and medical therapy: the CERTAIN study. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2024;25(6):857-866. doi:10.1093/ehjci/jeae029
7. Budoff MJ, Bhatt DL, Kinninger A, et al. Effect of icosapent ethyl on progression of coronary atherosclerosis in patients with elevated triglycerides on statin therapy: final results of the EVAPORATE trial. Eur Heart J. 2020;41(40):3925-3932. doi:10.1093/eurheartj/ehaa652
8. [Trial registry record] TRANSFORM — A randomized comparison of Cleerly coronary artery disease stage-based care versus risk factor-based care for primary prevention of cardiovascular events. ClinicalTrials.gov identifier NCT06112418. US National Library of Medicine. Accessed August 2026. Cited for trial design and status only; no results have been reported.
9. Goff DC Jr, Lloyd-Jones DM, Bennett G, et al. 2013 ACC/AHA guideline on the assessment of cardiovascular risk: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines. Circulation. 2014;129(25 suppl 2):S49-S73. doi:10.1161/01.cir.0000437741.48606.98
10. D’Agostino RB Sr, Vasan RS, Pencina MJ, et al. General cardiovascular risk profile for use in primary care: the Framingham Heart Study. Circulation. 2008;117(6):743-753. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.107.699579
11. Hausleiter J, Meyer T, Hermann F, et al. Estimated radiation dose associated with cardiac CT angiography. JAMA. 2009;301(5):500-507. doi:10.1001/jama.2009.54