Los fenómenos agudos relacionados con la patología cardiovascular (CV) a menudo se manifiestan como una consecuencia del inadecuado control de los factores de riesgo a lo largo del tiempo. La detección temprana de estos pacientes, especialmente aquellos con un alto riesgo, ha contribuido significativamente a la reducción de su morbimortalidad con el tiempo.
La calcificación de las arterias coronarias (CAC) se considera una medida de la carga de ateroesclerosis en un paciente y puede estar presente en individuos asintomáticos. La cuantificación de la CAC mediante el cálculo del puntaje de calcio se suele realizar de forma selectiva para mejorar la visualización coronaria. En la mayoría de los centros, este análisis no se realiza de manera rutinaria, a menos que se solicite específicamente. Sin embargo, la realización de tomografías (TC) no programadas por razones distintas al diagnóstico cardiovascular puede revelar la presencia de calcificaciones, incluso si no es su objetivo principal.
La inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta valiosa en el análisis de imágenes médicas, desempeñando un papel importante en el cribado. El grupo de investigadores de Stanford desarrolló un algoritmo de deep learning (DL) que utiliza IA para cuantificar la CAC incidental en TC de tórax no programadas.
El propósito de este estudio es evaluar si la presencia de CAC en una población previamente sin diagnóstico de enfermedad cardiovascular (excluyendo a pacientes con angioplastias, cirugía de bypass o enfermedad cerebrovascular) se relaciona con la predicción de eventos como la mortalidad o eventos cardiovasculares mayores (MACE).
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Se analizaron imágenes del Stanford Health Care System tomadas entre 2014 y 2019, donde la indicación principal de la TC fue la detección de anormalidades en otros estudios pulmonares en el 85% de los casos. El algoritmo DL fue validado externamente en seis centros y demostró un valor predictivo positivo del 93.5% y una sensibilidad del 95%. Los resultados evaluados incluyeron la mortalidad como punto final primario y una combinación de muerte, infarto no fatal, accidente cerebrovascular no fatal y revascularización coronaria o periférica como punto final secundario. El Score de DL-CAC clasificó a los pacientes en tres grupos: DL-CAC=0, 1-99 y ≥100.
La población analizada constó de 5678 pacientes, de los cuales el 50.7% eran mujeres, el 18% asiáticos y el 13% hispanos/latinos, con una edad promedio de 60.5±16.2 años. El 52% tenía un DL-CAC >0, y el 33.4% presentaba un DL-CAC ≥100. Aquellos con un puntaje más alto eran de mayor edad, en su mayoría hombres, y presentaban un mayor riesgo cardiovascular y un mayor uso de medicamentos. Durante un seguimiento promedio de 4.8±2.7 años, la tasa de mortalidad fue de 3.87 por cada 100 personas por año en la población general y de 6.06 por cada 100 personas por año en aquellos con DL-CAC ≥100.
Comparado con los pacientes con DL-CAC=0, el grupo con un puntaje de 1-99 tenía un 33% más de eventos de muerte, infarto de miocardio y accidente cerebrovascular, con un riesgo relativo (HR) de 1.33 (95% IC: 1.12-1.57). En el grupo con DL-CAC ≥100, el impacto fue aún mayor, con un HR de 2.22 (95% IC: 1.95-2.53). Al ajustar el modelo para la mortalidad, se observó que el grupo con DL-CAC ≥100 tenía más del 50% de riesgo adicional de mortalidad, con un HR de 1.51 (IC 95% 1.28-1.79).
Conclusiones
En conclusión, la presencia de CAC incidental, cuantificada como ≥100 mediante un algoritmo de deep learning con inteligencia artificial, se relacionó con un mayor número de eventos cardiovasculares y de mortalidad. Por lo tanto, considerar estos hallazgos de manera sistemática y protocolizada podría contribuir a una detección temprana de pacientes asintomáticos con el objetivo de reducir la morbimortalidad cardiovascular.
Dr. Omar Tupayachi.
Miembro del Consejo Editorial de SOLACI.org.
Título Original: Association of Coronary Artery Calcium Detected by Routine Ungated CT Imaging With Cardiovascular Outcomes.
Referencia: Peng A, Dudum R, Jain S, et al. Association of Coronary Artery Calcium Detected by Routine Ungated CT Imaging With Cardiovascular Outcomes. J Am Coll Cardiol. 2023 Sep, 82 (12) 1192–1202.https://doi.org/10.1016/j.jacc.2023.06.040.
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