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A detecção precoce de fibrilação ou flutter atrial (FA) pode permitir intervenções para prevenir a morbidade (downstream). A inteligência artificial (IA) e o machine learning usam algoritmos de softwares que detectam passivamente ritmos cardíacos irregulares usando a tecnologia de fotopletismografia de pulso (PPG) em rastreadores de condicionamento físico e smartwatches baseados no consumidor, os dados colhidos por esses dispositivos podem identificar indivíduos com FA não diagnosticada.

pessoa com fitbit para medir fibrilação atrial

Fitbit e fibrilação atrial

O método utilizado no estudo foi de conduzir um ensaio clínico prospectivo remoto de braço único entre adultos norte-americanos com 22 anos ou mais por meio de rastreadores fitness Fitbit ou smartwatches compatíveis, e indivíduos sem diagnóstico prévio de FA.

Os participantes foram recrutados por e-mail, notificações de aplicativos Fitbit, mídia social, outros canais de marketing, e consentidos por meio de aplicativos móveis ou baseados na web. Os dados PPG foram analisados ​​centralmente usando um novo algoritmo de software que examina taquogramas de pulso de 5 minutos sobrepostos durante a inatividade e dispara uma detecção quando 11 tacogramas consecutivos são irregulares.

Os participantes com detecção de ritmo cardíaco irregular foram notificados e convidados a agendar uma visita com um provedor de telessaúde. Os indivíduos elegíveis receberam um monitor de patch de ECG (eletrocardiograma) durante 1 semana e foram convidados a agendar consulta para acompanhamento.

O desfecho primário foi o valor preditivo positivo (VPP) do primeiro ritmo cardíaco irregular durante o monitoramento de ECG, definido como a fração de indivíduos com ritmo cardíaco irregular com ≥ 30 segundos de Fibrilação atrial concomitante confirmada no Eletrocardiograma. O desfecho secundário foi a proporção de taquogramas de pulso de 5 minutos dentro do primeiro ritmo cardíaco irregular durante o ECG que correspondeu a ≥ 30 segundos de FA confirmada no ECG.

Resultados

Dispositivos vestíveis (que são relógios ou pulseiras que incluem funções como monitoramento cardíaco e resultado de desempenho físico) com um novo algoritmo de software Fitbit exibiram alto valor preditivo para a detecção de fibrilação atrial em um grande estudo populacional de quase meio milhão de usuários de dispositivos vestíveis. O recurso pode facilitar a identificação de indivíduos com FA não diagnosticada.

Os dispositivos provaram que podem ajudar na detecção de indivíduos com fibrilação atrial não diagnosticada.

Detalhamento de resultados:

Entre 6 de maio e 1º de outubro de 2020, 455.699 indivíduos inscritos (idade mediana, [25º, 75º percentil]: 47 [35, 58] anos, 12% com idade ≥ 65 anos, 71% mulheres, 23% não brancos). IHRDs ocorreram em 4.728 (1%) indivíduos em geral e 2.070 (4%) daqueles com ≥ 65 anos. Havia 1.057 indivíduos com uma notificação IHRD e subsequentes dados do monitor de patch de ECG analisáveis.

Entre eles, a FA estava presente no monitor de patch de ECG em 340 (32,2%). Um IHRD ocorreu durante o monitoramento de ECG em 225 indivíduos, dos quais 221 tinham FA concomitante no ECG, resultando em um IHRD PPV de 98,2% (intervalo de confiança de 95% [IC] 95,5% -99,5%). Para indivíduos com idade ≥ 65 anos, o VPP do IHRD foi de 97,0% (IC 95% 91,4% -99,4%).

Durante o primeiro IHRD durante o monitoramento de ECG, 98,1% (IC 95% 96,4% -99,9%) dos taquigramas de pulso de 5 minutos corresponderam a FA no ECG.

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