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Detección de la fibrilación auricular en una gran población utilizando dispositivos portátiles: el estudio Fitbit Heart

  • 0Cardiac Arrhythmia Service and Cardiovascular Research Center (S.A.L.), Massachusetts General Hospital, Boston, MA.
Circulation +

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23 de septiembre de 2022

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23 de septiembre de 2022

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Resumen

Este resumen es generado por máquina.

Los dispositivos portátiles con sensores PPG pueden detectar ritmos cardíacos irregulares, lo que podría identificar la fibrilación auricular no diagnosticada (FA). Un nuevo algoritmo mostró una alta precisión en un gran ensayo clínico, lo que sugiere que los wearables pueden ayudar a la detección temprana de AF.

Área De La Ciencia

  • Cardiología
  • Ingeniería biomédica
  • Salud digital

Sus Antecedentes

  • La fibrilación auricular no diagnosticada conduce a una morbilidad prevenible.
  • Los dispositivos de consumo con sensores de fotopletismografía (PPG) ofrecen un potencial para el monitoreo generalizado de la frecuencia del pulso.
  • Los algoritmos basados en PPG para la detección del ritmo cardíaco irregular podrían identificar la FA no diagnosticada, pero minimizar los falsos positivos es crucial.

Objetivo Del Estudio

  • Evaluar un nuevo algoritmo basado en PPG para la detección de AF no diagnosticada mediante dispositivos usados en la muñeca.
  • Evaluar el valor predictivo positivo de la detección del ritmo cardíaco irregular (IHRD) del algoritmo para la FA concurrente.

Principales Métodos

  • Estudio clínico remoto prospectivo en el que participaron adultos (≥22 años) en los Estados Unidos sin FA, utilizando dispositivos y teléfonos inteligentes compatibles con Fitbit.
  • Análisis de los datos del PPG mediante un nuevo algoritmo que examina las ventanas de pulso superpuestas de 5 minutos (taconogramas).
  • Los participantes con IHRD (11 tacógrafos irregulares consecutivos) se sometieron a visitas de telesalud y monitoreo ambulatorio del parche ECG durante una semana.

Principales Resultados

  • Más de 455.000 participantes se inscribieron; el 1% experimentó IHRD.
  • Entre 1057 participantes con monitores de parche de ECG analizables después de la notificación de IHRD, el 32,2% tenía FA.
  • El valor predictivo positivo de IHRD para la FA concurrente fue del 98,2% (95% IC, 95,5% -99,5%) y del 97,0% para las personas ≥65 años.

Conclusiones

  • Un nuevo algoritmo de software PPG para dispositivos Fitbit demostró un alto valor predictivo positivo para la detección de AF.
  • El algoritmo identificó con éxito a los participantes con probabilidad de tener FA, confirmado por el seguimiento posterior del ECG.
  • Los dispositivos portátiles son prometedores para facilitar la identificación de personas con FA no diagnosticada.

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