TEMA 4-2015: REHABILITACIÓN CARDÍACA PARA EL MÉDICO GENERAL

La rehabilitación cardiaca se ha convertido en una herramienta terapéutica en la cardiología moderna y aunque fue introducida tan temprano y con tanta evidencia, no ha sido ampliamente utilizada por la comunidad médica. El primer objetivo de la rehabilitación cardiaca fue ayudar a los pacientes a readquirir autonomía y a mejorar la actividad física regular, pero hoy en día los programas constan de más componentes y hay estudios clínicos que muestran su impacto positivo en la mortalidad. Actualmente, los programas de rehabilitación cardiaca son multidisciplinarios y se componen de tres fases las cuales incluyen la movilización temprana del paciente posterior a un evento cardiovascular, el cuidado postoperatorio, la optimización del tratamiento médico, la elaboración de un programa de actividad física, consejería de estilos de vida saludables y manejo de las comorbilidades, entre otras. El médico general, al igual que el médico de atención primaria debe implementar estas medidas de prevención secundaria en su consulta ya que la evidencia de los beneficios que se obtienen en cada una de estas fases es clar

TEMA 2-2015: CORAZÓN DE ATLETA

El sistema cardiovascular se adapta al ejercicio con cambios estructurales y funcionales. Estos hallazgos deben conocerse para diferenciarlos de posible patología subyacente. Las dimensiones cardiacas suelen ser normales indexadas al área de superficie corporal, por lo que pacientes con valores en la zona gris deben estudiarse. Una de las características propias del corazón de atleta es la regresión de los cambios asociada con el des acondicionamiento y la inactividad física. Ante el aumento en la incidencia y la prevalencia de la muerte súbita en atletas, se ha elaborado recomendaciones para tamizar atletas élite. Éstas comprenden la adquisición de ananmesis completa y examen físico como tamizaje, ya que son costo-efectivas y sensibles

A novel machine learning-derived radiotranscriptomic signature of perivascular fat improves cardiac risk prediction using coronary CT angiography

Background: Coronary inflammation induces dynamic changes in the balance between water and lipid content in perivascular adipose tissue (PVAT), as captured by perivascular Fat Attenuation Index (FAI) in standard coronary CT angiography (CCTA). However, inflammation is not the only process involved in atherogenesis and we hypothesized that additional radiomic signatures of adverse fibrotic and microvascular PVAT remodelling, may further improve cardiac risk prediction. Methods and results: We present a new artificial intelligence-powered method to predict cardiac risk by analysing the radiomic profile of coronary PVAT, developed and validated in patient cohorts acquired in three different studies. In Study 1, adipose tissue biopsies were obtained from 167 patients undergoing cardiac surgery, and the expression of genes representing inflammation, fibrosis and vascularity was linked with the radiomic features extracted from tissue CT images. Adipose tissue wavelet-transformed mean attenuation (captured by FAI) was the most sensitive radiomic feature in describing tissue inflammation (TNFA expression), while features of radiomic texture were related to adipose tissue fibrosis (COL1A1 expression) and vascularity (CD31 expression). In Study 2, we analysed 1391 coronary PVAT radiomic features in 101 patients who experienced major adverse cardiac events (MACE) within 5 years of having a CCTA and 101 matched controls, training and validating a machine learning (random forest) algorithm (fat radiomic profile, FRP) to discriminate cases from controls (C-statistic 0.77 [95%CI: 0.62–0.93] in the external validation set). The coronary FRP signature was then tested in 1575 consecutive eligible participants in the SCOT-HEART trial, where it significantly improved MACE prediction beyond traditional risk stratification that included risk factors, coronary calcium score, coronary stenosis, and high-risk plaque features on CCTA (Δ[C-statistic] = 0.126, P  Conclusion: The CCTA-based radiomic profiling of coronary artery PVAT detects perivascular structural remodelling associated with coronary artery disease, beyond inflammation. A new artificial intelligence (AI)-powered imaging biomarker (FRP) leads to a striking improvement of cardiac risk prediction over and above the current state-of-the-art. </p