Biegowelove.pl

informacje o Polsce. Wybierz tematy, o których chcesz dowiedzieć się więcej

Nowy algorytm dla urządzeń do noszenia może identyfikować niezdiagnozowane AF

14 listopada 2021

3 minuty na przeczytanie

Źródło:

Lubitz SA i in. LBS.04.00 lbs Przeciążenie informacji? Dążenie do poprawy świadczenia opieki dzięki cyfrowemu zdrowiu i zautomatyzowanym danym. Prezentowany w: Sesjach naukowych American Heart Association. 13-15 listopada 2021 (wirtualne spotkanie).

Ujawnienia:
Badanie zostało sfinansowane przez Fitbit. Lubitz donosił o konsultacjach dla Bayer, Blackstone Life Sciences, Bristol Myers Squibb/Pfizer i otrzymaniu grantów od AHA, Bayer, Boehringer Ingelheim, Bristol Myers Squibb/Pfizer, Fitbit, IBM i NIH.

Nie mogliśmy przetworzyć Twojej prośby. Spróbuj ponownie później. Jeśli problem będzie się powtarzał, skontaktuj się z obsługą [email protected]

Algorytm stosowany w urządzeniach do noszenia Fitbit wykazał zdolność do identyfikacji bezobjawowego migotania przedsionków, zgodnie z wynikami badania Fitbit Heart przedstawionego na sesjach naukowych American Heart Association.

Stephen Lubitz

Około jedna trzecia uczestników, u których urządzenie Fitbit wykryło arytmię, a następnie nosiła plaster EKG potwierdzony migotaniem przedsionków za pomocą plastra EKG, dr med. Stephen Lubitz, MPH, Asystent profesora medycyny w Harvard Medical School i elektrofizjolog serca w Massachusetts General Hospital, powiedział podczas konferencji prasowej.

Obraz dla FitBit
Źródło: Adobe Stock

„Nowy algorytm oprogramowania do fotolitografii dla urządzeń do noszenia Fitbit umożliwił szeroką identyfikację niezdiagnozowanego migotania przedsionków” – powiedział Lubitz. „Algorytm działa w tle podczas braku aktywności i nie wymaga od użytkownika zachęcania ich do rozpoczęcia pobierania próbek. Osoby z arytmiami częściej rozwijały migotanie przedsionków podczas późniejszego monitorowania EKG i były bardziej obciążone migotaniem przedsionków.”

READ  Naukowcy twierdzą, że posiadanie zbyt dużej ilości dobrego domu jest złe dla kojarzenia pand

Nowy algorytm oprogramowania

Naukowcy opracowali algorytm, próbując PPG i przetestowali jego pozytywną wartość predykcyjną dla nierozpoznanego migotania przedsionków w zdalnym badaniu klinicznym na dużą skalę.

Grupa obejmowała 455 669 uczestników w wieku co najmniej 22 lat, posiadających kompatybilne urządzenie Fitbit (trasery Ionic, Charge 3, Charge 4, Inspire HR, Inspire 2, Versa, Versa Lite, Versa 2, Versa 3 lub smartwatch Sense), Smartfon z systemem Android lub iOS z aplikacją Fitbit bez wcześniejszej diagnozy migotania lub trzepotania przedsionków, stosowania doustnych antykoagulantów, implantów rozrusznika serca lub defibrylatorów. Nagranie miało miejsce przez okres 5 miesięcy podczas pandemii COVID-19.

„Algorytm stale testuje dane impulsowe w 5-minutowych blokach, które z założenia pokrywają się o 50%” – powiedział Lubitz. „Jeśli 11 z 11 kolejnych bloków lub tachometrów jest nieregularnych, to Wykrywanie arytmii Zdarzają się lub występują. Z założenia oznacza to, że algorytm wymaga co najmniej 30 minut nieregularnego rytmu do wykrycia migotania przedsionków. Algorytm działa tylko wtedy, gdy uczestnik jest nieaktywny, co oceniają akcelerometry na urządzeniu. Algorytm jest resetowany z normalnym interwałem tachogramu wynoszącym 5 minut. Okresy, których nie można przeanalizować, prawdopodobnie z powodu aktywności, są pomijane przez algorytm”.

Wysoka dodatnia wartość predykcyjna

W grupie 4728 uczestników miało wykrycie arytmii. Uczestnicy ci zostali poproszeni o przeprowadzenie wizyty telezdrowia, a ci, którzy ukończyli wizytę, otrzymali monitor plastra EKG (ePatch i BioTel) do noszenia przez tydzień. Lubitz powiedział, że zwrócono 1162 łatek EKG, z których 1057 zawierało dane, które można uwzględnić w analizie.

W całej grupie u 1% uczestników wykryto nieregularny rytm serca, częściej u mężczyzn niż u kobiet (2,1% vs 0,6%) oraz u osób w wieku 65 lat i starszych niż u młodszych (3,6%). vs 0,7%), powiedział Lubitz.

Wśród osób z odczytami EKG potwierdzono 32,2% migotania przedsionków (mężczyźni 36,3%; kobiety 27,8%; osoby w wieku 65 lat i starsze 33,4%; osoby poniżej 65 lat 31,3%). To wyższy wskaźnik niż to, co zaobserwowano we wcześniejszych badaniach nad migotaniem przedsionków, powiedział Lubitz.

READ  Przekazy mieszane: Czy badanie embrionów ludzkich małp jest etyczne? | Komórki macierzyste

Pierwszorzędowy punkt końcowy dodatniej wartości predykcyjnej algorytmu dla jednoczesnego migotania przedsionków na ekranie plastra EKG wyniósł 98,2% w całej grupie, 98,4% u mężczyzn, 98% u kobiet, 97% u uczestników w wieku 65 lat lub starszych i 99,2% u te. Osoby poniżej 65 roku życia, powiedział Lubitz.

Osoby z potwierdzonym AF na ekranie korekcyjnym miały średnie obciążenie AF wynoszące 7%, w przeciwieństwie do około 1% obserwowanych w poprzednich badaniach wykrywania AF z urządzeniami do noszenia. Powiedział, że przeciętnie najdłuższy epizod AF trwał 7 godzin.

Lubitz powiedział, że wymagania dotyczące pobierania próbek w okresach braku aktywności są podobne do tych w innych badaniach i „są mniej lub bardziej restrykcyjne w stosunku do obecnej technologii”.

„Można sobie wyobrazić algorytmy w przyszłości, w których można by interpretować dane w okresach aktywności, aby próbkować w dłuższym okresie” – powiedział.

Jednak Lubitz powiedział: „The [positive predictive] Wartości, które zaobserwowaliśmy w naszym badaniu są wyższe niż wcześniej raportowane przez inne algorytmy oprogramowania, w tym: jabłko serce badaniei były stabilne w starszej kohorcie, która stanowi ważną podgrupę osób, ponieważ jeśli mają migotanie przedsionków, są bardziej narażeni na udar niedokrwienny. Byliśmy bardzo zadowoleni z wysokiej wartości predykcyjnej algorytmu w tym konkretnym podzbiorze”.

Algorytm jest obecnie sprawdzany przez amerykańską Agencję ds. Żywności i Leków (FDA) pod kątem usunięcia i powszechnego stosowania, zgodnie z komunikatem prasowym American Heart Association.