Prevalence of moderate-severe aortic stenosis in patients with cardiac amyloidosis in a referral center.

BACKGROUND: Aortic stenosis (AS) is currently the most common valvular disease, with an estimated prevalence of over 4% in octogenarians. OBJECTIVE: To describe the prevalence of moderate-severe aortic stenosis (AS) in patients with wild type transthyretin amyloidosis (ATTRwt). Also, describe the clinical features, echocardiographic characteristics and clinical evolution. METHOD: Retrospective cohort of patients with diagnosis of ATTRwt, belonging to Hospital Italiano de Buenos Aires Institutional Amyloidosis Registry, from 30/11/2007 to 31/05/2021. Patients follow up was carried out through the institution clinical history. The prevalence of moderate-severe AE was estimated and presented as a percentage with its 95% confidence interval (95% CI). The characteristics were compared by groups according to whether or not they had moderate-severe AS. RESULTS: 104 patients with ATTRwt were included. Median follow up was 476 days [interquartile range: 192-749]. Moderate-severe AS prevalence at the ATTRwt time of diagnosis was 10.5% (n = 11; 95% CI: 5-18%). The median age of patients with AS moderate-severe at the time of diagnosis of ATTRwt was 86 years [78-91] and the male sex predominated (82%). Most of the patients had a history of heart failure (n = 8) and atrial fibrillation (n = 8) prior to the diagnosis of ATTRwt. Most of the patients were subclassified as low flow low gradient severe AS group (n = 7). Four patients underwent some intervention on the aortic valve. During follow-up, 5 patients (46%) were hospitalized for decompensated heart failure and 4 (36%) died. CONCLUSIONS: In our cohort, the coexistence of both pathologies had a similar prevalence as reported in the international literature. It was an elderly population with a high percentage of atrial fibrillation and history of heart failure. Most of the patients presented with severe AS with low flow low gradient.

ANTECEDENTES: La estenosis aórtica (EA) es actualmente la enfermedad valvular más frecuente, con una prevalencia estimada de más del 4 % en octogenarios. OBJETIVO: Describir la prevalencia de estenosis aórtica (EA) moderada-grave en pacientes con amiloidosis por transtiretina wild type (ATTRwt). Además, describir las características clínicas, ecocardiográficas y la evolución en este grupo de pacientes. MÉTODO: Estudio de cohorte retrospectiva de pacientes con diagnóstico de ATTRwt, pertenecientes al Registro Institucional de Amiloidosis del Hospital Italiano de Buenos Aires, en el periodo del 30/11/2007 al 31/05/2021. El seguimiento de los pacientes se realizó a través de la historia clínica electrónica de la institución. Se estimó la prevalencia de EA moderada-grave, que se presenta como porcentaje con su intervalo de confianza del 95% (IC 95%). Se compararon las características por grupos según tuvieran o no EA moderada-grave. RESULTADOS: Se incluyeron 104 pacientes con diagnóstico de ATTRwt. La mediana de seguimiento fue de 476 días [rango intercuartílico: 192-749]. La prevalencia de EA moderada-grave al momento del diagnóstico de ATTRwt fue del 10.5% (n = 11; IC95%: 5-18%). La mediana de edad de los pacientes con EA fue de 86 años [78-91] y predominó el sexo masculino (81.8%). La mayoría de los pacientes tenían el antecedente de insuficiencia cardiaca (n = 8) y fibrilación auricular (n = 8). Predominaron los pacientes con EA grave de bajo flujo y bajo gradiente (n = 7). Cuatro pacientes fueron sometidos a alguna intervención en la válvula aórtica. Durante el seguimiento, 5 pacientes (46%) tuvieron internaciones por insuficiencia cardiaca descompensada y 4 (36%) fallecieron. CONCLUSIONES: En nuestra cohorte, la coexistencia de ambas patologías tuvo una prevalencia similar a la reportada en la literatura internacional. Se trató de una población añosa con alto porcentaje de fibrilación auricular y antecedente de insuficiencia cardiaca. La mayoría presentaron EA grave de bajo flujo y bajo gradiente.

Inteligencia artificial. Aplicación en las imágenes cardiovasculares y la prevención cardiovascular / Artificial Intelligence in Cardiovascular Imaging and Cardiovascular Prevention

RESUMEN La inteligencia artificial (IA) está basada en programas computacionales que pueden imitar el pensamiento humano y automatizar algunos procesos. En el ámbito médico se está estudiando hace más de 50 años, pero en los últimos años el crecimiento ha sido exponencial. El campo de las imágenes cardiovasculares es particularmente atractivo para aplicarla, dado que, guiadas por IA, personas no expertas pueden adquirir imágenes completas, automatizar procesos y mediciones, orientar diagnósticos, detectar hallazgos no visibles al ojo humano, realizar diagnósticos oportunistas de afecciones no buscadas en el estudio índice pero evaluables a través de las imágenes disponibles, o identificar patrones de asociación dentro de una gran cantidad de datos como fuente de generación de hipótesis. En el campo de la prevención cardiovascular, la IA se ha aplicado en diferentes escenarios con fines diagnósticos, pronósticos y terapéuticos en el manejo de algunos factores de riesgo cardiovascular, como las dislipidemias o la hipertensión arterial. Si bien existen limitaciones con el uso de la IA tales como el costo, la accesibilidad y la compatibilidad de los programas, la validez externa de los resultados en determinadas poblaciones, o algunos aspectos éticos-legales (privacidad de los datos), esta tecnología está en crecimiento vertiginoso y posiblemente revolucione la práctica médica actual.

ABSTRACT Artificial intelligence (AI) is based on computer programs that imitate human thinking and automate certain processes. Artificial intelligence has been studied in the medical field for over 50 years, but in recent years, its growth has been exponential. The field of cardiovascular imaging is particularly attractive since AI can guide non-experts in image acquisition, automate processes and measurements, guide diagnoses, detect findings not visible to the human eye, make opportunistic diagnoses of unexpected conditions in the index test, or identify patterns of association within a large amount of data as a source of hypothesis generation. In the field of cardiovascular prevention, AI has been used for diagnostic, prognostic, and therapeutic purposes in managing cardiovascular risk factors such as dyslipidemia and hypertension. While there are limitations to the use of AI, such as cost, accessibility, compatibility of programs, external validity of results in certain populations, and ethical-legal aspects such as data privacy, this technology is rapidly growing and is likely to revolutionize current medical practice.

Utilidad de la tomografía computarizada multicorte para la estimación de la composición del derrame pericárdico / Usefulness of computed tomography densities to estimate the composition of pericardial effusion

Resumen El derrame pericárdico (DP) es una entidad frecuente en la práctica diaria, que puede ocurrir por un amplio rango de patologías. Los métodos por imágenes constituyen una herramienta diagnóstica clave en la evaluación del pericardio. El ecocardiograma transtorácico (ETT) se considera de primera línea por su costo-efectividad. La tomografía computarizada multicorte (TCMC), por su parte, representa un valioso complemento ante limitaciones del ETT y en la evaluación de urgencia del paciente con sospecha de DP. El objetivo del trabajo es mostrar la utilidad y rol de la TCMC, mediante la medición de densidades, para estimar la etiología del DP, ilustrado con casos de nuestra institución.

Abstract Pericardial effusion (PE) is a common entity in daily practice, which can occur due to a wide range of conditions. Imaging methods are a key diagnostic tool in the evaluation of the pericardium. Transthoracic echocardiogram (TTE) is the first line imaging method because of its cost-effectiveness. Multi-slice Computed Tomography (MSCT), on the other hand, represents a valuable complement to the limitations of TTE and in emergency evaluation of the patient with suspected PE. The objective of this review is to show the usefulness and role of the MSCT —through the measurement of densities— to estimate the etiology of PE, illustrated with cases of our Institution.