.
O monitoramento cardíaco prolongado em pacientes e o uso de dispositivos eletrônicos cardiovasculares implantáveis podem aumentar a detecção de fibrilação atrial (FA), mas os dispositivos têm limitações, incluindo bateria de curta duração e falta de feedback imediato. As novas ferramentas de smartphone que podem gravar uma tira de eletrocardiograma (ECG) e fazer um diagnóstico automatizado podem superar essas limitações e facilitar o diagnóstico oportuno? O maior estudo até o momento, no Revista Canadense de Cardiologia, publicado pela Elsevier, constata que o uso desses dispositivos é desafiador em pacientes com ECGs anormais. Melhores algoritmos e aprendizado de máquina podem ajudar essas ferramentas a fornecer diagnósticos mais precisos, dizem os pesquisadores.
“Estudos anteriores validaram a precisão do Apple Watch para o diagnóstico de FA em um número limitado de pacientes com perfis clínicos semelhantes”, explicou o investigador principal Marc Strik, MD, PhD, Instituto LIRYC, Hospital Universitário de Bordeaux, Bordeaux, França. “Testamos a precisão do aplicativo Apple Watch ECG para detectar FA em pacientes com uma variedade de anormalidades de ECG coexistentes.”
O estudo incluiu 734 pacientes hospitalizados consecutivos. Cada paciente foi submetido a um ECG de 12 derivações, imediatamente seguido por uma gravação do Apple Watch de 30 segundos. As detecções automatizadas de ECG AF de uma única derivação do smartwatch foram classificadas como “sem sinais de fibrilação atrial”, “fibrilação atrial” ou “leitura inconclusiva”. As gravações do smartwatch foram entregues a um eletrofisiologista que conduziu uma interpretação cega, atribuindo a cada rastreamento um diagnóstico de “FA”, “ausência de FA” ou “diagnóstico incerto”. Um segundo eletrofisiologista cego interpretou 100 traços selecionados aleatoriamente para determinar até que ponto os observadores concordaram.
Em aproximadamente um em cada cinco pacientes, o ECG do smartwatch falhou em produzir um diagnóstico automático. O risco de ter uma detecção automática de FA falso positivo foi maior para pacientes com contrações atriais e ventriculares prematuras (CAPs/CVPs), disfunção do nó sinusal e bloqueio atrioventricular de segundo ou terceiro grau. Para pacientes em FA, o risco de ter um traçado falso negativo (FA perdida) foi maior para pacientes com anormalidades de condução ventricular (atraso de condução interventricular) ou ritmos controlados por marcapasso implantado.
Os eletrofisiologistas cardíacos tiveram um alto nível de concordância para diferenciação entre FA e não FA. O aplicativo para smartphone identificou corretamente 78% dos pacientes que estavam em FA e 81% que não estavam em FA. Os eletrofisiologistas identificaram 97% dos pacientes que estavam em FA e 89% que não estavam.
Pacientes com CVP tiveram três vezes mais chances de ter diagnósticos falso-positivos de FA pelo ECG do smartwatch, e a identificação de pacientes com taquicardia atrial (TA) e flutter atrial (FLA) foi muito ruim.
“Essas observações não são surpreendentes, pois os algoritmos de detecção automatizada de smartwatch são baseados apenas na variabilidade do ciclo”, observou Dr. Strik, explicando que os PVCs causam ciclos curtos e longos, o que aumenta a variabilidade do ciclo. “Idealmente, um algoritmo discriminaria melhor entre PVCs e AF. Qualquer algoritmo limitado à análise da variabilidade do ciclo terá baixa precisão na detecção de AT/AFL. As abordagens de aprendizado de máquina podem aumentar a precisão da detecção de AF de smartwatch nesses pacientes.”
Em um editorial de acompanhamento, Andrés F. Miranda-Arboleda, MD, e Adrian Baranchuk, MD, Division of Cardiology, Kingston Health Science Center, Kingston, ON, Canadá, observaram que este é o primeiro estudo do “mundo real” com foco na uso do Apple Watch como ferramenta de diagnóstico para AF.
“É de notável importância porque nos permitiu aprender que o desempenho do Apple Watch no diagnóstico de FA é significativamente afetado pela presença de anormalidades de ECG subjacentes. De certa forma, os algoritmos do smartwatch para a detecção de FA em pacientes com as condições cardiovasculares ainda não são inteligentes o suficiente. Mas podem ser em breve”, disseram Dr. Miranda-Arboleda e Dr. Baranchuk.
“Com o crescente uso de smartwatches na medicina, é importante saber quais condições médicas e anormalidades de ECG podem afetar e alterar a detecção de FA pelo smartwatch para otimizar o atendimento de nossos pacientes”, disse Strik. “A detecção de FA por smartwatch tem grande potencial, mas é mais desafiadora em pacientes com doença cardíaca pré-existente”.
Fonte da história:
Materiais fornecidos por Elsevier. Nota: O conteúdo pode ser editado para estilo e duração.
.
