Angiografia de radionuclídeos: fiabilidade e reprodutibilidade do cálculo da feve utilizando diferentes software

Abstract

Resumo Introdução: A evolução das terapêuticas oncológicas nas últimas décadas tem sido significativa; contudo, determinados fármacos — especialmente antraciclinas e anticorpos monoclonais — continuam associados a efeitos adversos sobre a função cardíaca. Neste contexto, a monitorização da FEVE é fundamental na prática da oncologia. Entre os métodos de imagem disponíveis, a ARN destaca-se pela elevada fiabilidade e precisão na avaliação da FEVE. Objetivo: Este artigo tem como objetivo principal avaliar a fiabilidade e reprodutibilidade da FEVE obtida pela ARN, com base na comparação entre diferentes software, métodos de processamento e operadores. Foram definidos como objetivos específicos: identificar e selecionar estudos sobre a avaliação da FEVE por ARN com diferentes software e métodos; descrever as metodologias utilizadas; analisar a fiabilidade, reprodutibilidade e variabilidade reportadas; avaliar a variabilidade inter e intraoperador; e comparar qualitativamente o desempenho dos diferentes software e métodos de processamento. Metodologia: Este artigo consiste numa revisão sistemática da literatura, do tipo descritivo correlacional. Para a elaboração deste projeto de investigação foi realizada uma pesquisa através de artigos publicados em bases de dados, tais como, PubMed, Scopus e motor de busca Google Scholar, nos quais foram utilizados os operadores booleanos AND e OR, agrupando as palavras-chave radionuclide angiography, MUGA, left ventricular ejection fraction, reliability, reproducibility, e software. Após a aplicação de critérios de inclusão e exclusão foram selecionados 23 artigos. Resultados: Os estudos analisados demonstraram que a FEVE obtida pela ARN é menos precisa quando comparada com RMC. Entre os software avaliados, observou-se forte correlação entre valores, mas discrepâncias médias até 7%, indicando que os resultados não são diretamente comparáveis. Quanto aos métodos de processamento, o modo automático revelou maior fiabilidade e reprodutibilidade, seguido do semiautomático, enquanto o manual apresentou menor consistência e maior dependência do operador. A fiabilidade intraoperador foi elevada, com variações médias inferiores a 2% nos métodos automáticos, enquanto a variabilidade interoperador foi mais acentuada nos métodos manuais. Conclusão: A FEVE obtida pela ARN é influenciada pelo software, o método aplicado e o nível de experiência do operador. As principais limitações deste estudo incluem o uso de diferentes software e métodos de processamento entre estudos, o que dificulta comparações diretas, além de conclusões divergentes entre autores e escassez de literatura recente. Futuros estudos devem comparar resultados entre diferentes centros e software, a fim de identificar as tendências atuais. A integração da Inteligência Artificial poderá melhorar a precisão, reduzir a variabilidade e aumentar a fiabilidade da avaliação da FEVE. Abstract: Introduction: The evolution of oncological therapies over the past decades has been significant; however, certain drugs — especially anthracyclines and monoclonal antibodies — remain associated with adverse effects on cardiac function. In this context, monitoring the LVEF is essential in oncology practice. Among the available imaging methods, RNA stands out for its high reliability and accuracy in assessing LVEF. Objective: The main objective of this article is to evaluate the reliability and reproducibility of LVEF obtained through RNA, based on comparisons between different software, processing methods, and operators. The specific objectives were to: identify and select studies assessing LVEF by RNA using different software and methods; describe the methodologies used; analyze the reported reliability, reproducibility, and variability; assess inter- and intraoperator variability; and qualitatively compare the performance of the different software and processing methods. Methodology: This article consists of a systematic literature review of a descriptive-correlational nature. For the development of this research project, a search was conducted using articles published in databases such as PubMed, Scopus, and search engine Google Scholar, employing the Boolean operators AND and OR to combine the keywords radionuclide angiography, MUGA, left ventricular ejection fraction, reliability, reproducibility, and software. After applying inclusion and exclusion criteria, 23 articles were selected. Results: The studies analyzed demonstrated that LVEF obtained by RNA is less accurate when compared with CMR. Among the evaluated software, a strong correlation between values was observed, but with mean discrepancies of up to 7%, indicating that the results are not directly comparable. Regarding processing methods, the automatic mode showed higher reliability and reproducibility, followed by the semi-automatic mode, while the manual method exhibited lower consistency and greater operator dependence. Intraoperator reliability was high, with mean variations below 2% in automatic methods, whereas interoperator variability was more pronounced in manual methods. Conclusion: LVEF obtained by RNA is influenced by the software used, the applied method, and the operator’s level of experience. The main limitations of this study include the use of different software and processing methods across studies, which hinders direct comparisons, as well as divergent conclusions among authors and a lack of recent literature. Future studies should compare results across different centers and software to identify current trends. The integration of Artificial Intelligence may improve accuracy, reduce variability, and enhance the reliability of LVEF assessment.