NEW CONCEPTS REGARDING THE PATHOPHYSIOLOGY, SEVERITY ASSESSMENT AND PROGNOSTIC STRATIFICATION OF SECONDARY TRICUSPID REGURGITATION USING ADVANCED ECHOCARDIOGRAPHY TECHNIQUES

Tricuspid regurgitation (TR) is a complex valvular disease characterized by distinctive anatomical and hemodynamic features. Recent evidence links severe TR with a poor prognosis, highlighting the need for timely and accurate assessment. The rising interest in TR, driven by advances in transcatheter tricuspid valve interventions, underscores the importance of evaluating the disease’s impact on right heart structure and function. While echocardiography remains the primary diagnostic tool for TR, it has several limitations that may lead to underestimation of TR severity and its hemodynamic consequences. Advanced echocardiographic techniques, such as three-dimensional echocardiography and speckle-tracking echocardiography, have shown promise in overcoming these limitations but remain underutilized due to a lack of expertise. Additionally, no single echocardiographic parameter has proven sufficient for accurate risk stratification in patients with TR. Combining clinical data with advanced echocardiographic metrics through scoring models offers improved risk stratification compared to traditional methods. Looking to the future, artificial intelligence holds the potential to provide a comprehensive, unbiased assessment of clinical and imaging data, enabling the identification of distinct patient phenotypes and facilitating personalized management of STR. This thesis explores the role of advanced echocardiographic techniques in enhancing the understanding of TR pathophysiology, severity assessment, and patient outcomes, with the goal of improving timing for surgical intervention and ultimately advancing patient care.

L’insufficienza tricuspidale (IT) è una malattia valvolare complessa, caratterizzata da caratteristiche anatomiche ed emodinamiche distintive. Le evidenze recenti collegano la IT severa a una prognosi sfavorevole, sottolineando la necessità di una valutazione tempestiva e accurata. Il crescente interesse per la IT, alimentato dai progressi nelle procedure transcatetere per la valvola tricuspide, evidenzia l'importanza di valutare l'impatto della malattia sulla struttura e funzione del cuore destro. Sebbene l'ecocardiografia rimanga lo strumento diagnostico principale per la TR, presenta diverse limitazioni che possono portare a una sottostima della gravità della TR e delle sue conseguenze emodinamiche. Le tecniche ecocardiografiche avanzate, come l'ecocardiografia tridimensionale e l'ecocardiografia con speckle-tracking, hanno dimostrato risultati promettenti nel superare tali limitazioni, ma il loro utilizzo è ancora limitato dalla mancanza di competenze. Inoltre, nessun singolo parametro ecocardiografico si è dimostrato sufficiente per una stratificazione accurata del rischio nei pazienti con TR. L'integrazione dei dati clinici con metriche ecocardiografiche avanzate attraverso modelli di scoring offre una stratificazione del rischio migliorata rispetto ai metodi tradizionali. Guardando al futuro, l'intelligenza artificiale potrebbe fornire una valutazione completa e imparziale dei dati clinici e di imaging, permettendo l'identificazione di fenotipi distinti di pazienti e facilitando una gestione personalizzata della IT. Questa tesi esplora il ruolo delle tecniche ecocardiografiche avanzate nel migliorare la comprensione della fisiopatologia della IT, la valutazione della gravità e gli esiti clinici dei pazienti, con l'obiettivo di ottimizzare i tempi per l'intervento chirurgico e, in ultima analisi, migliorare l'assistenza ai pazienti.