ウェアラブル デバイス を 用い て 大勢 の 人 の 中 で 動脈動 を 検出 する:Fitbit 心臓 研究

科学分野:

• 心臓病科
• 生物医学工学
• デジタル・ヘルス

背景:

• 診断されていない心房細動 (AF) は,予防可能な罹患率につながります.
• フォトプレチスモグラフィー (PPG) センサーを搭載したウェアラブルは,広範囲にパルスレートモニタリングの可能性を秘めています.
• 不規則な心拍の検出のための PPGベースのアルゴリズムは 未診断のAFを特定できますが,誤った陽性を最小限に抑えることが重要です.

研究 の 目的:

• 手首用デバイスを使って未診断のAFを検出するための新しいPPGベースのアルゴリズムを評価する.
• 同時のAFに対するアルゴリズムの不規則な心拍数検出 (IHRD) のポジティブな予測値を評価する.

主な方法:

• フィットビット対応のデバイスとスマートフォンを用いて,米国でAFのない成人 (≥22歳) を対象とした遠隔臨床試験.
• 5分間のパルスウィンドウ (タコグラム) の重複を調べる新しいアルゴリズムを使用してPPGデータを分析する.
• IHRD (11回の連続した不規則なタコグラム) の被験者は,テレヘルス診察と1週間の外来心電図パッチモニタリングを受けた.

主要な成果:

• 45万5千人を超える参加者が登録され,1%がIHRDを経験した.
• IHRDの通知後,分析可能なECGパッチモニターを持つ1057人の参加者のうち32. 2%がAFを持っていた.
• IHRDの同時AFの陽性予測値は98. 2% (95%CI, 95. 5%~99. 5%) であり,65歳以上の患者では97. 0%でした.

結論:

• Fitbitデバイスのための新しいPPGソフトウェアアルゴリズムは,AFの検出に高いポジティブな予測値を示しました.
• アルゴリズムはAFを患う可能性のある参加者を成功裏に特定し,その後のECGモニタリングで確認しました.
• ウェアラブルデバイスは 診断されていないAFの 特定を容易にするという 期待を示しています