Precisión del algoritmo AF - KardiaBand

Algoritmo de detección automática de fibrilación auricular mediante tecnología de reloj inteligente.

Este estudio evaluó la precisión de KardiaBand ECG y el algoritmo automático de AF. Se incluyeron 100 pacientes (edad promedio 68 ± 11 años) con FA que presentaban cardioversión (CV) y recibieron ECG de 12 derivaciones simultáneas y KardiaBand ECG antes del procedimiento; si se realizó el CV, entonces se obtuvo un ECG posterior a 12 derivaciones CV junto con otro KardiaBand ECG. CV fue cancelado en 8 pacientes debido a la presentación en ritmo sinusal. Hubo 169 ECG simultáneos de 12 derivaciones y KardiaBand. En comparación con el ECG de 12 derivaciones, el algoritmo automático detectó FA con un 93% de sensibilidad, un 84% de especificidad y un coeficiente K de 0,77. La interpretación médica de KardiaBand ECG demostró una sensibilidad del 99%, una especificidad del 83% y un coeficiente K de 0,83. El algoritmo automático de FA en KardiaBand, cuando es respaldado por la revisión del médico, puede diferenciar con precisión la FA del ritmo sinusal. Esta tecnología puede ayudar a detectar a los pacientes antes del CV electivo y evitar procedimientos innecesarios.

Bumgarner JM, Lambert CT, Hussein AA, Cantillon DJ, Baranowski B, Wolski K, et al. JACC. March 2018. DOI:10.1016/j.jacc.2018.03.003

Precisión del algoritmo AF - KardiaMobile

Precisión diagnóstica de un algoritmo de detección de fibrilación auricular basado en el teléfono inteligente.

La precisión diagnóstica del algoritmo de KardiaMobile para el diagnóstico de FA se evaluó en 29 pacientes con FA paroxística, durante una mediana de 20 meses. La sensibilidad y la especificidad del algoritmo automatizado para el diagnóstico de FA se compararon con la interpretación del médico. Se registraron un total de 14,998 ECG. La FA se diagnosticó en 715 (5%) ECG, mientras que 1549 (10%) se consideraron indeterminados por el dispositivo. En general, el coeficiente de concordancia kappa fue de 0,89 (intervalos de confianza del 95%: 0,88 a 0,91; p <0,0001), lo que indica una excelente concordancia entre los 2 métodos. El dispositivo tenía una especificidad del 99% y una sensibilidad del 98% para el diagnóstico de FA. Cuando los ECG indeterminados se trataron como posible FA en el análisis, representando el peor de los casos, la especificidad se redujo al 87%, mientras que la sensibilidad se mantuvo en el 99%. El dispositivo KardiaMobile ECG proporciona una excelente precisión diagnóstica en el diagnóstico de la FA, lo que respalda la idea de que dicho dispositivo se puede utilizar para el cribado de AF. La educación del paciente para adquirir señales de alta calidad puede optimizar el rendimiento del dispositivo.

Javed IN, Ahmad N, Albert D, Stavrakis S.

Heart Rhythm Scientific Sessions (2018). Abstract.

Evaluar la precisión de un algoritmo de detección automática de la fibrilación auricular mediante la novedosa tecnología de teléfonos inteligentes.

La precisión del algoritmo KardiaMobile AF se evaluó en 52 pacientes admitidos para el inicio de fármacos antiarrítmicos para la FA. Los pacientes realizaron grabaciones de KardiaMobile inmediatamente después de ECG de 12 derivaciones dos veces al día. Hubo 225 grabaciones emparejadas de KardiaMobile y ECG de 12 derivaciones. La interpretación del algoritmo faltaba o se etiquetaba como no interpretable en 62 (27.5%) de las grabaciones por múltiples razones (grabación truncada, ruido, ritmo cardíaco lento, otras). Cuando el algoritmo no proporcionó un diagnóstico, los electrofisiólogos ciegos pudieron proporcionar la interpretación en el 92% de estas grabaciones. Después de la exclusión de las grabaciones no interpretables, el algoritmo KardiaMobile AF tenía una precisión muy buena, con una sensibilidad del 96,6% y una especificidad del 94% para la detección de FA en comparación con los ECG interpretados por médicos, y un coeficiente κ de 0,89. La mayoría de los pacientes (93.6%) encontraron que KardiaMobile es fácil de usar, y el 59.6% notó que el uso disminuyó la ansiedad relacionada con el diagnóstico de FA. El 63.8% de los encuestados prefirió el uso continuado de KardiaMobile para la detección de FA

.William A, Kanbour M, Callahan T, Bhargava M, Hussein A, Varma N, et al. European Society of Cardiology Congress (2017). Abstract.

 

Viabilidad y costo-efectividad de la prevención de accidentes cerebrovasculares a través de la detección comunitaria de la fibrilación auricular utilizando iPhone ECG en farmacias. El estudio SEARCH-AF.

Mil clientes de farmacia (edad promedio 76 ± 7 años, 44% hombres) fueron evaluados con KardiaMobile. La FA recientemente identificada se encontró en el 1,5% (IC del 95%, 0,8-2,5%) y la prevalencia de FA fue del 6,7%. El algoritmo automatizado mostró 98.5% de sensibilidad y 91.4% de especificidad para detectar FA. Utilizando datos de costos y resultados de un estudio del Reino Unido para el cribado de FA, la relación costo-efectividad incremental de extender el cribado a la comunidad con KardiaMobile, basado en el 55% de cumplimiento con la prescripción de warfarina, sería de USD4.066 por año de vida ajustado por calidad ganado, y $ USD20,695 para prevenir un accidente cerebrovascular. En resumen, la detección de FA con KardiaMobile es factible y rentable.

Lowres N, Neubeck L, Salkeld G, Krass I, McLachlan AJ, Redfern J, et al. Thromb Haemost. 2014;111(6):1167-76.

Aplicación de iPhone ECG para detección en la comunidad para detectar la fibrilación auricular silenciosa: una tecnología novedosa para prevenir el accidente cerebrovascular.

KardiaMobile se utilizó en un examen comunitario de 109 pacientes (70 en ritmo sinusal y 39 en FA) poco después de realizar un ECG de 12 derivaciones. Los ECG fueron interpretados por dos cardiólogos cegados al diagnóstico del ritmo, y se procesaron para proporcionar un diagnóstico automático de ritmo sinusal o FA. Los resultados fueron comparados con el diagnóstico de ECG de 12 derivaciones por un tercer cardiólogo. Un algoritmo optimizado funcionó muy bien en el conjunto de validación con alta sensibilidad, especificidad, precisión general y Kappa (IC del 95%) del 98% (89% -100%), 97% (93% -99%), 97% (94 % -99%) y 0,92 (0,86-0,98) respectivamente. Este estudio concluyó que KardiaMobile se puede utilizar para registrar de manera simple y rápida un ECG de una sola derivación de alta calidad para detectar con precisión la FA, lo que la convierte en una tecnología ideal para que los programas de detección comunitaria detecten la FA silenciosa.

Lau JK, Lowres N, Neubeck L, Brieger DB, Sy RW, Galloway CD, et al. Int J Cardiol. 2013;165(1):193-4.

Validación clínica de aplicaciones de frecuencia cardíaca: estudio de evaluación de métodos mixtos.

Heart rate (HR) detection from a smartphone-based photoplethysmography (PPG) app (FibriCheck) was compared with the KardiaMobile ECG and the Nonin pulse oximeter. The HR (BPM, beats per minute) of 88 random subjects consecutively measured for 10 seconds with the 3 devices showed a moderate-to-strong correlation coefficient of 0.834 between FibriCheck and Nonin, 0.88 between FibriCheck and AliveCor, and 0.897 between Nonin and AliveCor. The mean HR for FibriCheck was 71 BPM, for Nonin 69 BPM, and for AliveCor 69 BPM. A single way analysis of variance showed no significant differences between the HRs as measured by the 3 devices (p=0.61). This study reports the potential utility and limitations in use of the smartphone-based PPG signal for HR detection.

Vandenberk T, Stans J, Van Schelvergem G, Pelckmans C, Smeets CJ, Lanssens D, et al. JMIR Mhealth Uhealth. 2017;5(8):e129.

Evaluación de arritmias

Validación de un grabador de eventos basado en teléfonos inteligentes para la detección de arritmias.

Este ensayo evaluó el rendimiento diagnóstico de KardiaMobile versus un registrador de ciclo externo (ELR) de 14-30 días. 38 pacientes fueron instruidos para transmitir ECG a través de KardiaMobile y activar el ELR cada vez que tenían síntomas. Más pacientes tuvieron un diagnóstico potencial de sus síntomas (es decir, al menos un registro sintomático durante todo el período de monitoreo) con KardiaMobile que con ELR (KardiaMobile = 34 (89.5%) vs ELR = 26 (68.4%); χ2 = 5.1, p = 0.024). En el análisis por protocolo, los 33 pacientes (100%) tuvieron un diagnóstico potencial con el dispositivo KardiaMobile, que fue significativamente mayor en comparación con 24 pacientes (72,2%) que utilizaron el ELR (χ2 = 10,4, p = 0,001). En resumen, KardiaMobile no es inferior a un ELR para detectar arritmias en el entorno ambulatorio. La facilidad de uso y la portabilidad de este dispositivo lo convierten en una opción atractiva para la detección de arritmias sintomáticas.

  Narasimha D, Hanna N, Beck H, Chaskes M, Glover R, Gatewood R et al. Pacing Clin Electrophysiol. March 2018. doi:10.1111/pace.13317

Utilidad de diagnóstico de ECG de teléfono inteligente en tiempo real en la investigación inicial de palpitaciones.

148 pacientes (edad media 41 años) con palpitaciones intermitentes se les pidió que utilizaran KardiaMobile y registraran un ECG cuando presentaran síntomas. Durante un período mediano de uso de 244 días, 113 pacientes (76.4%) realizaron 516 registros sintomáticos. Una correlación síntoma-ritmo fue posible para todos los pacientes que enviaron grabaciones. Los diagnósticos fueron: ritmo sinusal n = 47 (41.6%), taquicardia sinusal n = 21 (18.6%), ectópicos supraventriculares / ventriculares n = 31 (27.4%), fibrilación auricular n = 8 (7.1%) y taquicardia supraventricular n = 6 (5.3%). La mediana del tiempo hasta el diagnóstico fue de nueve días (rango 1-287 días). En conclusión, KardiaMobile diagnosticó la causa de las palpitaciones intermitentes en la mayoría de los pacientes remitidos para evaluación.

Dimarco AD, Onwordi EN, Murphy CF, Walters EJ, Willis L, Mullan NJ, et al. Brit J Cardio. March 2018. doi:10.5837/bjc.2018.006

Monitorización de pacientes con desfibriladores cardioversores implantables mediante electrocardiograma de teléfono móvil: estudio de caso

Three patients with implantable cardioverter defibrillators (ICD) used KardiaMobile; device usage and satisfaction, patient engagement, quality of life (QoL), and cardiac anxiety were assessed. Each patient used the technology approximately daily or every other day as prescribed. At the 30-day follow-up, participants recorded an average of 32 ECGs per month. At 90-day follow-up, participants recorded an average of 34 ECGs per month. Two of the three participants self-reported a significant improvement in their physical QoL from baseline to completion, while simultaneously self-reporting a significant decrease in their mental QoL. All three participants reported high levels of device acceptance and technology satisfaction.

  Kropp C, Ellis J, Nekkanti B, Sears S. JMIR Cardio 2018;2(1):e5

Declaración de consenso de expertos ISHNE-HRS 2017 sobre ECG ambulatorio y monitorización cardíaca / telemetría externa.

This consensus document by the Heart Rhythm Society describes the evolution and advancement of ambulatory ECG technology and its impact on clinical decision-making and practice. It includes a section devoted to smartphone-based ECG recording systems, highlighting the vast literature on KardiaMobile. The document describes the benefits and challenges of KardiaMobile, blurring the traditional models of prescribed device and physician interpretation, and also definitions of patient versus consumer.

Steinberg JS, Varma N, Cygankiewicz I, Aziz P, Balsam P, Baranchuk A, et al. Heart Rhythm. 2017;14(7):e55-e96.

Uso de tecnología inteligente para mejorar los resultados en pacientes con infarto de miocardio: fundamento y diseño de un protocolo para un ensayo controlado aleatorizado, The Box.

The aim of this randomized controlled trial is to investigate the clinical effectiveness and patient satisfaction of a smart technology intervention in patients admitted with ST elevation myocardial infarction (STEMI) or non-ST acute coronary syndrome (NST-ACS). Patients will be followed up to one year after the index event. The intervention group will take daily measurements with KardiaMobile, as well as a blood pressure monitor, weight scale, and activity tracker. Furthermore, two of four outpatient clinic visits will be replaced by electronic visits (1 and 6 months after index event). The control group will receive regular care, consisting of four outpatient clinic visits (1, 3, 6, and 12 months after index event). All patients will be asked to fill in validated questionnaires about patient satisfaction, quality of life, propensity of medication adherence, and physical activity. The primary outcome of this trial will be percentage of patients with controlled BP. In summary, this trial will investigate whether usage of smart technology can improve clinical- and cost-effectiveness of care.

  Treskes RW, van Winden LA, van Keulen N, Atsma DE, van der Velde ET, van den Akker-van Marle E, et al. JMIR Res Protoc. 2017;6(9):e186

Smartphone ECG ayuda al diagnóstico de palpitaciones en tiempo real en el atleta universitario competitivo.

Seis atletas universitarios se presentaron a sus entrenadores de atletismo quejándose de palpitaciones durante el ejercicio. Se realizó un único ECG con KardiaMobile y se envió de forma inalámbrica al cardiólogo del equipo que confirmó la ausencia de una arritmia peligrosa. KardiaMobile tiene el potencial de mejorar la evaluación de atletas sintomáticos al permitir que los entrenadores y los médicos del equipo realicen diagnósticos en tiempo real y faciliten un retorno más rápido al juego.

Peritz DC, Howard A, Ciocca M, Chung EH.

J Electrocardiol. 2015;48(5):896-9.

Viviendo con el ECG portátil.

Este documento de revisión analiza la evolución del ECG y destaca el aumento de los dispositivos digitales de salud y las tecnologías portátiles. Identifica a KardiaMobile como una herramienta útil para reducir las visitas a la clínica y reducir el costo de la monitorización al tiempo que aumenta la velocidad y precisión de los diagnósticos. La utilidad clínica de KardiaMobile se describe para la taquicardia compleja estrecha en un paciente con palpitaciones, bloqueo cardíaco completo en un paciente con vértigo intermitente, arritmia en un paciente después de la ablación con catéter y FA en un individuo asintomático.

Mitchell AR, Le Page P.

BMJ Innov. 2015;0:1-3.

Diagnóstico del síncope de crowdsourcing: aplicaciones de ECG para teléfonos móviles.

Este informe de caso documenta a un caballero de 76 años con síncope atestiguado. Cuando recuperó la conciencia, un cardiólogo espectador usó KardiaMobile en el paciente, que mostró taquicardia sinusal con bloqueo cardíaco completo y un estrecho y complejo ritmo de escape. El paciente más tarde se sometió a la implantación de marcapasos. Aunque KardiaMobile es activado por el paciente, puede ser utilizado en síncope si es aplicado por transeúntes. Los autores concluyen que existe un potencial para el uso generalizado de KardiaMobile para marcar el comienzo de una nueva era de capacidad de diagnóstico de síncope democratizada y de fuentes múltiples.

Nyotowidjojo I, Erickson RP, Lee KS.

Am J Med. 2016;129(4):e17-8.

Registro ubicuo de ECG inalámbrico: una poderosa herramienta que los médicos deberían adoptar.

Cincuenta y tres asistentes a una conferencia informática (edad promedio de 43 ± 11 años, 77% hombres) transmitieron grabaciones de KardiaMobile semanalmente durante ocho semanas. La interpretación de la transmisión fue el ritmo sinusal normal (68%); bradicardia sinusal o taquicardia (16%); sístole extra auricular o ventricular (2%); Retraso del QRS (1%); y ruido (13%). La taquicardia ventricular sintomática y la depresión asintomática del segmento ST se detectaron en dos participantes, lo que sugiere que la detección temprana de anomalías proporciona una ventana de oportunidad diagnóstica y terapéutica para la intervención para prevenir eventos cardíacos significativos. La mayoría de los participantes (82%) informaron que el dispositivo fue beneficioso, 33% sintieron que estaban más conscientes de la salud después de participar en el estudio, y 88% pensaron que el dispositivo estaba transmitiendo información precisa. El uso del dispositivo causó que el 24% de los sujetos se comuniquen con un médico para una consulta.

  Saxon LA.

J Cardiovasc Electrophysiol. 2013;24(4):480-3.

Un ensayo aleatorizado de ecocardiografía de bolsillo integró evaluaciones de dispositivos de salud móviles en clínicas modernas de enfermedades cardíacas estructurales.

Mobile health (mHealth) devices were used as clinical decision support tools in resource-limited areas to investigate the impact on long-term outcomes among patients with rheumatic and structural heart diseases. Patients randomized to the mHealth clinics (n=139) received, among other mHealth devices, point-of-care ECG using KardiaMobile. An initial mHealth assessment was associated with a shorter time to referral for valvuloplasty and/or valve replacement and was associated with an increased probability for valvuloplasty/valve replacement compared to standard care. Patients randomized to mHealth were associated with a lower risk of a hospitalization and/or death on follow-up (15% vs. 28%, adjusted hazard ratio: 0.41; 95% CI: 0.21 to 0.83; p = 0.013).

Bhavnani SP, Sola S, Adams D, Venkateshvaran A, Dash PK, Sengupta PP, et al. JACC Cardiovasc Imaging. Available online September 2017.

Diagnóstico de arritmias sintomáticas a través del teléfono móvil.

This is a case study of a 22-year old admitted to the hospital for an episode of tachycardia at a rate of 150 BPM. Upon discharge from the hospital, the patient had an exercise ECG test in attempt to provoke the arrhythmia, then wore a 24-hour ambulatory ECG, and finally was issued a patient-activated event recorder for two weeks. None of these methods captured abnormalities despite symptoms recurring approximately every three months. The patient then purchased KardiaMobile and used this device to record when symptomatic. A consultant cardiologist reviewed recordings to diagnose probable atrioventricular nodal re-entrant tachycardia. Treatment reviewed.

Richley D, Graham A.

Br J Cardiac Nurs. 2015;10(3):130.

Taquicardia supraventricular diagnosticada con un ECG de teléfono inteligente.

Este es un informe de caso de taquicardia supraventricular paroxística, que no se puede diagnosticar a través de una evaluación típica con un monitor de eventos a pesar de varios años de síntomas. Aquí, el paciente se diagnosticó a sí mismo mediante la compra de KardiaMobile, capturando una taquicardia reentrante atrioventricular atípica (AVNRT). Envió por correo electrónico a su cardiólogo el rastreo, que finalmente dio lugar a un estudio de electrofisiología y un procedimiento de ablación exitoso.

Tabing A, Harrell TE, Romero S, Francisco G.

BMJ Case Rep.; published online 11 September 2017.

 

Taquicardia compleja amplia registrada con un monitor de ritmo cardiaco de teléfono inteligente.

Este informe de caso analiza el uso de KardiaMobile para diagnosticar la taquicardia ventricular con TSVD en el diagnóstico de un hombre de 62 años que experimentaba episodios frecuentes y repentinos de síncope de esfuerzo y síncope con TSV monomórfico de TSVD. KardiaMobile puede mejorar el rendimiento diagnóstico en pacientes con síntomas de palpitaciones, aturdimiento o casi síncope. Sin embargo, la falta de electrodos adhesivos y el contacto variable entre el paciente y el dispositivo pueden conducir a un ruido y artefactos superpuestos que, en algunos casos, pueden oscurecer el diagnóstico electrocardiográfico correcto. Además, el dispositivo registra los ritmos cardíacos solo con la activación adecuada.

Waks JW, Fein AS, Das S.

JAMA Intern Med. 2015;175(3):437-9.

Manejo de pacientes con FA: post-ablación

Declaración de consenso experta HRS / EHRA / ECAS / APHRS / SOLAECE 2017 sobre el catéter y la ablación quirúrgica de la fibrilación auricular.

Este documento, escrito por un equipo internacional de electrofisiólogos, proporciona definiciones actualizadas, mecanismos y fundamentos para la ablación de FA y recomendaciones de consenso sobre indicaciones, estrategias, técnicas y puntos finales, tecnología y herramientas, y consideraciones de seguimiento para la ablación de FA. Específicamente, hace referencia al estudio iTransmit con KardiaMobile como ejemplo del uso de monitores de ECG basados en teléfonos inteligentes que pueden ser útiles para la vigilancia intermitente a largo plazo después de la ablación de la FA.

Calkins H, Hindricks G, Cappato R, Kim YH, Saad EB, Aguinaga L, et al.

Heart Rhythm. 2017;14(10):e275-e444.

 

Usando un nuevo sistema inalámbrico para monitorear pacientes después del procedimiento de ablación de fibrilación auricular: el estudio iTransmit.

Cincuenta y cinco pacientes (edad media 60 ± 12 años) con FA sometidos a ablación registraron su ritmo con KardiaMobile y un monitor transtelefónico tradicional (TTM) cuando tenían síntomas, o al menos una vez a la semana, durante 3-4 meses después de la ablación. Todos fueron interpretados por electrofisiólogos. Hubo 831 grabaciones de KardiaMobile, y 7 no fueron interpretables. De las 389 grabaciones simultáneas con KardiaMobile y TTM, hubo un acuerdo excelente (estadística K 0.82). KardiaMobile detectó el ritmo sinusal el 97% del tiempo y detectó correctamente la FA y el aleteo auricular el 100% del tiempo, con un 3% de resultados falsos positivos. Para la revisión manual de KardiaMobile versus TTM para la detección de AF, KardiaMobile tenía una especificidad del 97% y una sensibilidad del 100%. Las ondas P pueden ser difíciles de discernir, y ocasionalmente esto produjo un mal etiquetado del ritmo sinusal con ectopia auricular como FA. KardiaMobile es un método alternativo para controlar a los pacientes después de la ablación de la FA, y los pacientes acuerdan la facilidad de uso.

Tarakji KG, Wazni OM, Callahan T, Kanj M, Hakim AH, Wolski K, et al.

Heart Rhythm. 2015; 12(3):554-9.

 

 

Manejo de pacientes con FA: post-cardioversión

Detección de fibrilación auricular recurrente utilizando tecnología novedosa.

Este es un estudio de caso de un paciente de 58 años con fibrilación auricular con múltiples factores de riesgo cardíaco que no lograron mantener el ritmo sinusal normal después de dos ablaciones y una cardioversión. Después de una segunda cardioversión, al paciente se le administró KardiaMobile para el monitoreo móvil de cualquier evento sintomático. En cuestión de días, el paciente comenzó a sentirse sintomático nuevamente y utilizó su dispositivo para transmitir un ECG a su proveedor de atención médica. La novedosa tecnología condujo a una detección más oportuna de FA recurrente. Dado que aproximadamente un tercio de los pacientes con fibrilación auricular son asintomáticos, una transmisión de ECG diaria en aquellos que se han sometido a una cardioversión previa o ablación de la FA puede ser útil para detectar la FA silenciosa.

Hickey KT, Dizon J, Frulla A.

JAFIB. 2013; 6(4):50-1.

 

 

Manejo de pacientes con fibrilación auricular: controlar los síntomas y el ritmo

Justificación y diseño del ensayo de tecnología de la información sobre alfabetización de salud de fibrilación auricular: (AF-LITT).

Este ensayo clínico aleatorizado implementará una novedosa intervención basada en teléfonos inteligentes para abordar la experiencia del paciente con FA. Ciento ochenta pacientes con fibrilación auricular que están recibiendo anticoagulación para la prevención del accidente cerebrovascular serán aleatorizados a 30 días de un agente conversacional incorporado y KardiaMobile, o a la atención habitual, que incluye un diario de síntomas y cumplimiento. Los puntos finales primarios son la mejora en la calidad de vida relacionada con la salud y la adherencia autoinformada a la anticoagulación.

Guhl EN, Schlusser CL, Henault LE, Bickmore TW, Kimani E, Paasche-Orlow MK, et al.

Contemp Clin Trials. 2017;62:153-8.

Un ensayo controlado aleatorio de un solo centro que investiga la eficacia de una intervención de tecnología mHealth ECG para mejorar la detección de la fibrilación auricular: el protocolo de estudio iHEART.

El estudio iHEART es un ensayo controlado aleatorio, prospectivo y de un solo centro. Se inscribirá a un total de 300 participantes con antecedentes recientes de fibrilación auricular. Los participantes serán aleatorizados 1: 1 para recibir la intervención iHEART, recibir un iPhone® equipado con KardiaMobile y mensajes de texto motivacionales que alteran el comportamiento o atención cardíaca habitual durante 6 meses. Este será el primer estudio que investigue la utilidad de una intervención de salud móvil en un entorno «real». Este estudio evaluará el impacto de KardiaMobile en los resultados clínicos, la calidad de vida, los años de vida ajustados por calidad y el conocimiento específico de la enfermedad.

Hickey KT, Hauser NR, Valente LE, Riga TC, Frulla AP, Masterson Creber R, et al.

BMC Cardiovasc Disord. 2016;16:152.

Evaluar la utilidad de mHealth ECG monitoreo del corazón para la detección y el manejo de la fibrilación auricular y el aleteo en la práctica clínica.

Se evaluó una cohorte piloto dentro del ensayo aleatorizado NIH más grande en curso, iPhone Helping Evaluar el ritmo de fibrilación auricular a través de la tecnología (iHEART) para determinar las diferencias en las tasas de recurrencia AF / AFL (después de someterse a tratamiento para restaurar el ritmo normal) y la calidad de vida durante un período de seguimiento de 6 meses entre 23 pacientes que utilizan KardiaMobile sobre una base diaria, y 23 pacientes de control. En el grupo de KardiaMobile, el 61% tenía AF / AFL recurrente frente al 30% de los controles (cociente de riesgo 2.55, IC 95% 1.06-6.11, p = 0.04). Entre los 13 pacientes con evaluaciones iniciales y de 6 meses de CdV, se observaron mejoras significativas en el funcionamiento físico (p = 0,009), papel físico (p = 0,007), vitalidad (p = 0,03) y dominios de salud mental (p = 0,02) . En resumen, la automonitorización de la FA es factible utilizando KardiaMobile y mejora la calidad de vida autoinformada.

Hickey K, Biviano AB, Garan H, Sciacca RR, Riga T, Warren K, et al.

J Atr Fibrillation. 2017;9(5):1546.

Diagnóstico de FA temprano en pacientes de alto riesgo: cirugía poscardíaca

Autocontrol para la recurrencia de fibrilación auricular en el período de descarga después de la cirugía cardíaca mediante un electrocardiograma de iPhone.

Este estudio tuvo como objetivo determinar la viabilidad del autocontrol de los pacientes con KardiaMobile para identificar la recurrencia de la FA postoperatoria (POAF) en el período posterior al alta después de la cirugía cardíaca. Cuarenta y dos participantes sin historia previa de fibrilación auricular, y dados de alta a domicilio en ritmo sinusal estable, utilizaron KardiaMobile 4 veces por día durante 4 semanas después del alta. El autocontrol para la recurrencia de POAF usando KardiaMobile fue factible y aceptable, y los participantes se sintieron empoderados. La automonitorización identificó el 24% (IC del 95%: 12-39%) con recurrencia de la FA dentro de los 17 días posteriores al alta hospitalaria. El 80% de los pacientes con recurrencia tenían un riesgo de accidente cerebrovascular suficientemente alto como para justificar la consideración de la anticoagulación. El estudio concluyó que KardiaMobile es una forma no invasiva, económica, conveniente y factible de controlar la recurrencia de FA en pacientes con cirugía cardíaca. También proporciona un mecanismo para proporcionar conocimiento sobre la condición y también potencialmente reduce la ansiedad.

Lowres N, Mulcahy G, Gallagher R, Freedman B, Marshman D, Kirkness A, et al.

Eur J Cardiothorac Surg. 2016;50(1):44-51.

Diagnóstico de FA temprano en pacientes de alto riesgo: accidente cerebrovascular criptogénico / AIT

Teléfonos móviles en pacientes criptogénicos con strOke que presentan ECG de plomo para detección de fibrilación auricular (MOBILE-AF): protocolo de estudio para un ensayo controlado aleatorizado.

Este ensayo clínico aleatorizado multicéntrico investigará la efectividad de la monitorización prolongada del ECG con KardiaMobile para la detección de FA en pacientes con accidente cerebrovascular criptogénico o ataque isquémico transitorio (AIT). Cien pacientes en el grupo de intervención usarán KardiaMobile para registrar su ECG dos veces al día; 100 pacientes en el grupo control completarán un monitor Holter de 7 días. El resultado primario de este estudio es el porcentaje de pacientes en los que se detecta FA en el primer año posterior al ictus isquémico o AIT. Los resultados secundarios incluyen marcadores para la predicción de FA, cambios en la terapia de anticoagulación administrados por vía oral, así como la incidencia de accidente cerebrovascular recurrente y hemorragias graves.

Treskes RW, Gielen W, Wermer MJ, Grauss RW, van Alem AP, Dehnavi RA, et al.

Trials. 2017;18(1):402.

Monitorización electrocardiográfica de smartphones para fibrilación auricular en accidente cerebrovascular isquémico agudo y ataque isquémico transitorio.

El objetivo de este estudio es utilizar KardiaMobile para identificar FA en pacientes ingresados en el hospital con accidente cerebrovascular / ataque isquémico transitorio, en comparación con ECG de 12 derivaciones, monitoreo Holter de 24 horas y telemetría cardíaca. Los ECG de KardiaMobile serán administrados por el personal de enfermería con la misma frecuencia que las observaciones vitales del pulso y la presión arterial hasta la descarga, además del paradigma de prueba estándar de cada unidad de accidente cerebrovascular participante para detectar la FA paroxística.

Tu HT, Chen Z, Swift C, Churilov L, Guo R, Liu X, et al.

Int J Stroke. 2017;12(7):786-9.

Diagnóstico de FA temprano en pacientes de alto riesgo: cribado

Encuentre una prueba rápida con gripe: la enfermera realiza una prueba de AFIB durante la vacunación contra la influenza.

Para este programa de detección de AF de la Heart Rhythm Society, las enfermeras utilizaron KardiaMobile en las salas de vida de personas mayores durante su vacuna anual contra la influenza. Se examinaron 199 sujetos en cuatro instalaciones. La muestra final fue de 191 sujetos: 84% mujeres, 85% edad> 75 y 63% con hipertensión. Se encontró la interpretación de KardiaMobile de «no clasificado» o «posible AFib» en 33 casos (17%). Después de la revisión de la enfermera, el 99% fueron sinusales. Un sujeto con una lectura «no clasificada» permaneció indeterminado después de la revisión, y un ECG de 12 derivaciones confirmó el ritmo sinusal con latidos ectópicos. Se encontró que un sujeto tenía FA no diagnosticada, que se confirmó en la evaluación de seguimiento y comenzó la anticoagulación. En resumen, una enfermera que ejecuta programas de detección de FA en instalaciones de la tercera edad el día de la vacunación contra la influenza utilizando KardiaMobile fue factible y efectiva.

Thomas CW, Gifford J, Rienstra L.

Heart Rhythm Scientific Sessions (2018). Abstract.

Monitorización de teléfonos inteligentes para la fibrilación auricular en tiempo real en la India (Smart-India): edad y sexo prevalencia estratificada de la fibrilación auricular en la zona rural de la India occidental.

Para este programa de detección de AF de la Heart Rhythm Society, las enfermeras utilizaron KardiaMobile en las salas de vida de personas mayores durante su vacuna anual contra la influenza. Se examinaron 199 sujetos en cuatro instalaciones. La muestra final fue de 191 sujetos: 84% mujeres, 85% edad> 75 y 63% con hipertensión. Se encontró la interpretación de KardiaMobile de «no clasificado» o «posible AFib» en 33 casos (17%). Después de la revisión de la enfermera, el 99% fueron sinusales. Un sujeto con una lectura «no clasificada» permaneció indeterminado después de la revisión, y un ECG de 12 derivaciones confirmó el ritmo sinusal con latidos ectópicos. Se encontró que un sujeto tenía FA no diagnosticada, que se confirmó en la evaluación de seguimiento y comenzó la anticoagulación. En resumen, una enfermera que ejecuta programas de detección de FA en instalaciones de la tercera edad el día de la vacunación contra la influenza utilizando KardiaMobile fue factible y efectiva.

Sardana M, Soni A, Fahey N, Karna S, Raithatha S, Parmar V et al.

Heart Rhythm Scientific Sessions (2018). Abstract.

Evaluación del muestreo de ritmo cardíaco remoto usando el monitor cardíaco AliveCor para detectar fibrilación auricular: el estudio REHEARSE-AF.

Este es el primer ensayo prospectivo aleatorizado de detección de FA utilizando un dispositivo de ECG remoto de mano durante un período prolongado (1 año). 1001 adultos ≥ 65 años de edad con una puntuación CHADS-VASc ≥2 (puntuación media 3,0) se asignaron al azar a la detección de FA con KardiaMobile o la atención habitual. Los pacientes aleatorizados a KardiaMobile adquirieron ECG dos veces por semana durante 12 meses (más ECG adicionales si son sintomáticos). 19/500 (3,8%) pacientes en el grupo KardiaMobile fueron diagnosticados con FA, frente a 5/501 (1,0%) en el grupo de atención habitual (hazard ratio, 3,9; intervalo de confianza del 95% = 1,4-10,4; P = 0,007) en un costo por diagnóstico de AF de $ 10,780 (£ 8255). Hubo un número estadísticamente similar de ataques isquémicos de accidente cerebrovascular / transitorio / eventos embólicos sistémicos. La mayoría de los pacientes de KardiaMobile estaban satisfechos con el dispositivo, por lo que es fácil de usar sin restringir las actividades o causar ansiedad. Este ensayo encontró que la detección prolongada de FA con KardiaMobile tiene una probabilidad significativamente mayor de identificar la FA incidente que la atención habitual.

Halcox JPJ, Wareham K, Cardew A, Gilmore M, Barry JP, Phillips C, et al.

Circulation. 2017;136(19):1784-94.

La detección de la fibrilación auricular es factible en las instalaciones ambulatorias de atención administrada de los EE. UU.

El objetivo de este estudio fue evaluar la utilidad de la detección de FA en pacientes que acuden a las clínicas ambulatorias de Kaiser Permanente para recibir atención de rutina con KardiaMobile durante el ingreso. Un total de 2.286 pacientes de 65 años o más fueron evaluados; la edad media de los pacientes fue de 80 ± 11 años (rango 65-96), el 60% eran hombres y el 40% mujeres. Se detectó FA en 117 (5,1%) pacientes, 81 de los cuales tenían antecedentes de FA (3,5% del total del cribaje). Hubo 36 (1,6%) pacientes que tenían FA no diagnosticada, y solo 2/36 (6%) recibían tratamiento anticoagulante. En resumen, hasta 1,6% de los pacientes mayores de 65 años que se presentan en una clínica ambulatoria pueden tener FA no diagnosticada, la mayoría de los cuales tienen un riesgo significativo de accidente cerebrovascular (CHADsVASc score ≥2), y se beneficiarían de la detección y el tratamiento de la FA a prevenir el accidente cerebrovascular.

Keen W, Martin J, Lopez C, Pena-Ruiz M, Antons K, Longson S, et al.

American Heart Association’s Scientific Sessions (2017). Abstract.

Detección de fibrilación auricular mediante tecnología económica y precisa (SEGURIDAD), un estudio piloto.

Este es un protocolo para un estudio multicéntrico de casos y controles que compara cuatro dispositivos vestibles diferentes, incluido KardiaMobile, para la detección de FA con un estándar de referencia que consiste en un ECG de 12 derivaciones. El estudio tiene como objetivo reclutar a 92 participantes de la clínica con FA y 329 sin FA a partir de los 65 años. Se recopilarán datos cualitativos de los participantes que capturen su experiencia en el uso de dispositivos portátiles para evaluar la aceptabilidad.

Lown M, Yue A, Lewith G, Little P, Moore M.

BMJ Open. 2017;7(1):e013535.

Examen oportunista para detectar la fibrilación auricular en adultos aborígenes en Australia.

This protocol is for a mixed methods study that will recruit and train Aboriginal health workers to use KardiaMobile to consecutively screen 1500 Aboriginal people aged 45 years and older. The study will quantify the proportion of people who presented for follow-up assessment and/or treatment following a non-normal screening and then estimate the prevalence and age distribution of AF of the Australian Aboriginal population.

Gwynne K, Flaskas Y, O’Brien C, Jeffries TL, McCowen D, Finlayson H, et al.

BMJ Open. 2016;6(11):e013576.

Detección de fibrilación auricular en 13.122 ciudadanos de Hong Kong con electrocardiograma de teléfono inteligente.

Desde el 1 de mayo de 2014 hasta el 30 de abril de 2015, se informó a los adultos mayores de 18 años sobre la promoción de medios para un programa de detección de FA en toda la comunidad en Hong Kong. Un grupo de voluntarios no médicos usó KardiaMobile para examinar a 13.122 ciudadanos de Hong Kong (edad promedio 65.5 ± 13.3 años). Un cardiólogo sobreestimó todas las grabaciones en el plazo de 1 mes desde la grabación, y todos los participantes con FA detectados fueron remitidos a consulta médica. Cincuenta y seis (0.4%) de 13,122 grabaciones de KardiaMobile no fueron interpretables. La FA recientemente diagnosticada se descubrió en 101 (0,8%) participantes. La prevalencia general de FA fue del 1.8% (239/13,122, IC 95% 1.6-2%). El cribado sistemático ECG basado en la población para la FA con KardiaMobile fue factible e identificó una proporción de ciudadanos de Hong Kong con FA que era comparable con la de las poblaciones estadounidenses y europeas contemporáneas.

Chan NY, Choy CC.

Heart. 2017;103(1):24-31.

Viabilidad y costo-efectividad de la prevención de accidentes cerebrovasculares a través de la detección comunitaria de la fibrilación auricular utilizando iPhone ECG en farmacias. El estudio SEARCH-AF.

Mil clientes de farmacia (edad promedio 76 ± 7 años, 44% hombres) fueron evaluados con KardiaMobile. La FA recientemente identificada se encontró en el 1,5% (IC del 95%, 0,8-2,5%) y la prevalencia de FA fue del 6,7%. El algoritmo automatizado mostró 98.5% de sensibilidad y 91.4% de especificidad para detectar FA. Utilizando datos de costos y resultados de un estudio del Reino Unido para el cribado de FA, la relación costo-efectividad incremental de extender el cribado a la comunidad con KardiaMobile, basado en el 55% de cumplimiento con la prescripción de warfarina, sería de USD4.066 por año de vida ajustado por calidad ganado, y $ USD20,695 para prevenir un accidente cerebrovascular. En resumen, la detección de FA con KardiaMobile es factible y rentable.

Lowres N, Neubeck L, Salkeld G, Krass I, McLachlan AJ, Redfern J, et al.

Thromb Haemost. 2014;111(6):1167-76.

Aplicación de iPhone ECG para detección en la comunidad para detectar la fibrilación auricular silenciosa: una tecnología novedosa para prevenir el accidente cerebrovascular.

KardiaMobile was used in a community screening of 109 patients (70 in sinus rhythm and 39 in AF) soon after a 12-lead ECG had been performed. The ECGs were interpreted by two cardiologists blinded to the rhythm diagnosis, and were processed to provide an automated diagnosis of sinus rhythm or AF. Results were compared with the 12-lead ECG diagnosis by a third cardiologist. An optimized algorithm performed extremely well in the validation set with high sensitivity, specificity, overall accuracy and Kappa (95% CI) of 98% (89%–100%), 97% (93%–99%), 97% (94%–99%) and 0.92 (0.86– 0.98) respectively. This study concluded that KardiaMobile can be used to simply and rapidly record a high quality single-lead ECG to accurately detect AF, making it an ideal technology for community screening programs to detect silent AF.

Lau JK, Lowres N, Neubeck L, Brieger DB, Sy RW, Galloway CD, et al.

Int J Cardiol. 2013;165(1):193-4.

Viabilidad de utilizar la tecnología de grabación de ECG móvil para detectar la fibrilación auricular en entornos de bajos recursos.

Este estudio usó KardiaMobile para examinar a 50 adultos en Kenia (edad media 54 años, 66% mujeres) que asistían a la clínica interna de pacientes ambulatorios de Kijabe o clínicas de diabetes; El 44% tenía hipertensión, el 32% tenía diabetes y el 4% tenía derrame cerebral. Los trazados ECG en 4 de los 50 pacientes (8%) mostraron fibrilación auricular, y ninguno había sido previamente diagnosticado con FA. Los autores concluyeron que KardiaMobile puede usarse para detectar AF en entornos de bajos recursos.

Evans GF, Shirk A, Muturi P, Soliman EZ.

Glob Heart. Published online rst: 13 Mar 2017. doi:10.1016/j.gheart.2016.12.003.

Gran carga de fibrilación auricular no reconocida en la India rural: un innovador programa de cribado de corte transversal basado en la comunidad.

Los residentes de 6 aldeas en Gujarat, India, fueron evaluados para AF utilizando KardiaMobile. Un total de 235 participantes de 50 años o más (la mitad mujeres) usaron KardiaMobile durante 2 minutos en 5 días consecutivos. Los trabajadores de salud de la comunidad ayudaron a seleccionar a los participantes. La prevalencia de FA aumentó por el número de pruebas, desde el 3,0% con 1 detección hasta el 5,1% con 5 evaluaciones.

Soni A, Earon A, Handorf A, Fahey N, Talati K, Bostrom J, et al.

JMIR Public Health Surveill. 2016;2(2):e159.

Detección basada en la farmacología para la fibrilación auricular en poblaciones maoríes y del Pacífico de alto riesgo

Ciento veintiún personas maoríes y del Pacífico de ≥ 55 años de edad se sometieron a un cribado de FA con KardiaMobile en farmacias comunitarias de Nueva Zelanda; si el algoritmo automático fue positivo, los participantes fueron remitidos a atención primaria para un ECG confirmatorio de 12 derivaciones. Dos de los 121 participantes examinados tenían un nuevo diagnóstico de FA (1,7%) y dos casos conocidos de FA parecían no estar recibiendo warfarina, lo que da un total de cuatro personas (3%) que podrían beneficiarse del inicio de la anticoagulación. Hubo 2 falsos positivos, que se pensó que ocurrían debido a un manejo incorrecto del dispositivo, que se corrigió a través de un entrenamiento adicional de los farmacéuticos. El estudio determinó que KardiaMobile es altamente aceptable para las poblaciones de pacientes y profesionales de la salud en este entorno.

Walker N, Doughty R, Parag V, Harrison J, Bennett M, Freedman B. N Z Med J. 2014;127(1398):128-31.

La detección de la fibrilación auricular durante las vacunaciones de la gripe por enfermeras de atención primaria con un electrocardiógrafo inteligente (iECG): un estudio de viabilidad.

KardiaMobile se usó para identificar la FA asintomática en el momento de la vacunación contra la influenza en 5 clínicas en Sydney, Australia. Las enfermeras utilizaron el algoritmo automatizado para examinar a 973 pacientes con edades ≥ 65 años entre abril y junio de 2015. La exploración tomó un promedio de 5 minutos (rango de 1,5 a 10 minutos); las grabaciones anormales requieren tiempo adicional. La FA recientemente identificada se encontró en el 0.8% (8) de los pacientes, y la prevalencia general de FA fue del 3.8% (37). La sensibilidad y especificidad del algoritmo automatizado para detectar FA fue del 95% y 99%, respectivamente. La evaluación por enfermeras de práctica fue bien aceptada por el personal de práctica. Los habilitadores clave fueron la confianza y la competencia de las enfermeras y un «campeón designado» para dirigir el cribado en la práctica. Las barreras fueron prácticas específicas, y se relacionaron principalmente con el tiempo y la financiación del personal.

Orchard J, Lowres N, Freedman SB, Ladak L, Lee W, Zwar N et al.

Eur J Prev Cardiol. 2016; 23(2S): 13-20.

Las clínicas ambulatorias médicas son un entorno ideal para el cribado de la fibrilación auricular mediante un ECG portátil de un solo cable con diagnóstico automático.

This study evaluated the feasibility of KardiaMobile to screen for undiagnosed AF in 9,046 consecutive patients ≥ 65 years attending medical clinics between Dec 2014 to Jan 2016. All ECGs were over-read by a cardiologist. Approximately 10% of patients underwent repeated screening. Newly identified AF was found in 1.5% on a single screen, and an additional 1.2% was detected in those screened on multiple occasions. About 21% of newly diagnosed patients had a history of stroke, and 10% were taking oral anticoagulation for reasons other than AF. Overall AF prevalence was 9.4% (8509,046). Single-time point screening with KardiaMobile is feasible and identified a significant number of patients at high risk of stroke. Repeated screening increased diagnostic yield.

Yan BP, Chan LL, Lee VW, Freedman B.

European Society of Cardiology 2016 Congress. Abstract.

La eficacia de una aplicación de ECG de un teléfono inteligente para detección cardíaca en una población insular no seleccionada

KardiaMobile was used to screen 954 participants aged 12-99. There were 54 (5.6%) people noted to have a potential abnormality (conduction defect, increased voltage, rhythm abnormality); of these 23 (43%) were abnormal with two confirming AF and 2 showing atrial utter. Other abnormalities detected included atrial and ventricular ectopy, bundle branch block, and left ventricular hypertrophy. One patient with increased voltages was later diagnosed with hypertrophic cardiomyopathy. In conclusion, KardiaMobile was quick and easy to use and led to new diagnoses of arrhythmia, bundle branch block, left ventricular hypertrophy and cardiomyopathy.

Le Page P, McLachlan H, Anderson L, Penn L, Moss A, Mitchell A.

Br J Cardiol. 2015; 22:31-3.

La eficacia de una aplicación de ECG de un teléfono inteligente para detección cardíaca en una población insular no seleccionada

Noventa y cinco pacientes, 29 con FA y 66 en ritmo sinusal, fueron evaluados con KardiaMobile y un electrocardiograma estándar de 12 derivaciones por dos médicos en la clínica. Para una revisión de un profesional, la sensibilidad de KardiaMobile fue del 90% y la especificidad fue del 86%; para el otro profesional, la sensibilidad fue del 93% y la especificidad fue del 76%. La alta sensibilidad de KardiaMobile sugiere que esta prueba es una buena ‘descarte’ para la FA. Una prueba positiva se debe combinar con un ECG de 12 derivaciones para confirmar el diagnóstico de FA.

Le Page P, McLachlan H, Anderson L, Penn L, Moss A, Mitchell A.

Br J Cardiol. 2015; 22:31-3.

Examen de iPhone ECG por parte de enfermeras y recepcionistas para la fibrilación auricular en la práctica general: el estudio piloto cualitativo GP-SEARCH

Los recepcionistas y enfermeras de práctica evaluaron a pacientes de ≥65 años con KardiaMobile. Luego se proporcionó una revisión del médico general (GP) durante la consulta del paciente. Se sometieron a cribado ochenta y ocho pacientes (51% varones, edad media de 74,8 ± 8,8 años): 17 pacientes (19%) se encontraban en FA (todos previamente diagnosticados). KardiaMobile fue bien aceptado por médicos de cabecera, enfermeras y pacientes. Los recepcionistas eran reacios, mientras que las enfermeras confiaban en usar el dispositivo para explicar y proporcionar exámenes de detección.

Orchard J, Freedman SB, Lowres N, Peiris D, Neubeck L.

Aust Fam Physician. 2014;43(5):315-9.

Uso de investigación: según sea necesario, anticoagulación para FA *

Terapia de anticoagulación intermitente versus continua en pacientes con fibrilación auricular (ICARE-AF), un estudio piloto.

Cincuenta y ocho pacientes con FA paroxística y CHADS2 <3 fueron asignados al azar a la anticoagulación intermitente basada en la monitorización diaria de KardiaMobile (n = 29), o la anticoagulación continua con una nueva medicación anticoagulante oral (n = 29). Durante una mediana de 20 meses, 20 pacientes en el brazo intermitente no presentaron un ECG diario al menos una vez (mediana 3 presentaciones fallidas). 10 pacientes (35%) cruzaron a anticoagulación continua, ya sea por no presentar un ECG durante 3 días o por progresión a FA persistente. Las tasas de muerte o accidente cerebrovascular no fueron diferentes entre los grupos (3 frente a 1, p = 0,65). La hemorragia mayor no fue diferente. El sangrado gastrointestinal fue más frecuente en el grupo continuo.

Stavrakis S, Stoner JA, Kardokus J, Garabelli PJ, Po SS, Lazzara R.

J Interv Card Electrophysiol. 2017;48(1):51-60.

Uso de investigación: HRV *

Variabilidad de la frecuencia cardíaca en atletas con conmoción cerebral: informe de un caso utilizando el electrocardiograma de un teléfono inteligente.

Este informe de caso describe la evaluación de la variabilidad de la frecuencia cardíaca en un jugador de fútbol colegial masculino con concusión de 18 años de edad, utilizando KardiaMobile. Cinco días después de su conmoción cerebral, y aún sintomático, se obtuvo un ECG de 5 minutos usando KardiaMobile, en reposo y después del ejercicio en una bicicleta estacionaria. La evaluación se repitió 2 semanas después de la lesión cuando estaba libre de síntomas. El análisis de HRV se realizó con Kubios HRV versión 2.2 (Biosignal Analytics y Medical Imaging Group, Kuopio, Finlandia). El ejercicio induce una disminución general de la VFC debido a un aumento de la actividad simpática y una disminución de la actividad parasimpática. Se esperaban disminuciones post-ejercicio en la VFC 2 semanas después de la lesión, y alguna desviación del patrón esperado cuando el atleta estaba sintomático 5 días después de la lesión, lo que sugiere alguna disfunción en la regulación cardiovascular autonómica cuando el atleta sufrió una conmoción cerebral. La VFC puede ser una herramienta prometedora, especialmente a través de tecnologías portátiles, para la evaluación lateral de la conmoción cerebral.

Lai E, Boyd K, Albert D, Ciocca M, Chung EH.

HeartRhythm Case Rep. 2017;3(11):523-6.

Impacto de la variabilidad de la frecuencia cardíaca, un marcador de la salud cardíaca, en la actividad de la enfermedad lúpica.

La disminución de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) se asocia con resultados adversos en enfermedades cardiovasculares y se ha observado en pacientes con lupus eritematoso sistémico (LES). Este estudio evaluó la VFC en 53 pacientes con LES con KardiaMobile ECG de 5 minutos. La HRV basal (RMSSD, pNN50, potencia HF, relación LF / HF) estaba inversamente relacionada con la actividad de la enfermedad, medida por la evaluación clínica y los niveles de citocinas en plasma. Los cambios en RMSSD entre las visitas se relacionaron inversamente con los cambios en el índice de actividad de la enfermedad del lupus eritematoso sistémico (p = 0,007). Los cambios en la relación LF / HF entre las visitas también se asociaron con cambios en las citocinas plasmáticas. La alteración de la VFC, particularmente la relación LF / HF, está asociada con la actividad de la enfermedad lúpica y varias citocinas relacionadas con las vías de IFN tipo II y TNF.

Thanou A, Stavrakis S, Dyer JW, Munroe ME, James JA, Merrill JT.

Arthritis Res Ther. 2016;18:197.

Uso de investigación: Pediatría *

Comparación de un sistema de registro de ECG basado en un teléfono inteligente con un monitor de eventos cardíacos estándar en la investigación de palpitaciones en niños.

The use of KardiaMobile in 80 children with palpitations was compared to a pediatric practice’s most recent 100 conventional patient-activated event monitors. Median patient age was 11 years in KardiaMobile group, compared with 10 years in the conventional group. Seventy-nine of 80 (98%) patients with a smartphone monitor sent an ECG recorded during symptoms, compared with 62100 (62%) from the conventional group. A total of 836 ECG recordings were sent from the smartphone monitors compared with 752 from the conventional group. Eight per cent of ECG recordings in each group were of inadequate quality for analysis. Twenty of 80 (25%) patients with a smartphone monitor had documented tachyarrhythmia compared with 6100 (6%) patients with the conventional monitor (p<0.001). On comparison with the conventional approach, the smartphone monitor outperformed with respect to diagnostic yield and patient satisfaction. The authors conclude that KardiaMobile allows simple, effective, long-term ECG event monitoring in children that is highly acceptable to the patient and parent.

Macinnes M, Martin N, Fulton H, McLeod KA.

Arch Dis Child. Published Online First: 02 June 2018. doi:10.1136/archdischild-2018-314901

Una aplicación de teléfono inteligente para diagnosticar el mecanismo de la taquicardia supraventricular pediátrica.

Se determinó la utilidad de KardiaMobile para registrar la taquicardia supraventricular (TSV) y para distinguir la taquicardia de reentrada atrioventricular (AVRT) de la taquicardia por reentrada nodal auriculoventricular (AVNRT) en pacientes pediátricos. Los trazados se obtuvieron colocando el teléfono inteligente en tres posiciones diferentes en el cofre. Dos electrofisiólogos pediátricos ciegos analizaron conjuntamente un par de trazas sinusales y taquicardia en cada posición. 37 pacientes (edad media 13,7 años) se inscribieron. Se obtuvieron 128 pares de trazados y se realizó el diagnóstico correcto en 59-73% con las posiciones de tres derivaciones. KardiaMobile puede registrar con éxito la SVT en pacientes pediátricos y puede predecir el mecanismo SVT al menos tan bien como los informes publicados previamente de monitores Holter.

Ferdman DJ, Liberman L, Silver, ES.

Pediatr Cardiol. 2015;36(7):1452-7.

Prueba SPEAR: Electrocardiograma Electrocardiograma Pediátrico Trial.

Este estudio tuvo como objetivo evaluar la utilidad de los trazados de ECG pediátricos generados por KardiaMobile. Durante un año, 20 pacientes con arritmia paroxística documentada utilizaron KardiaMobile, generando un total de 238 trazados. El 96% de los trazados fueron de calidad diagnóstica para el ritmo sinusal, la taquicardia sinusal, la taquicardia supraventricular y la FA. Se completaron 126 encuestas de satisfacción del paciente (64% de los padres). El 98% de las respuestas de la encuesta indicó que era fácil obtener los trazados, el 93% encontró que era fácil transmitir los trazados, el 98% mostró mayor comodidad en el manejo de la arritmia al tener el dispositivo y el 93% mostró interés en el uso continuado del dispositivo después el período de estudio terminó. En resumen, KardiaMobile genera trazados de calidad de diagnóstico en niños. La satisfacción del usuario fue extremadamente positiva.

Nguyen HH, Van Hare GF, Rudokas M, Bowman T, Silva JN.

PLoS ONE 10(8):e0136256. Available online 2015 August.

Uso de investigación: potasio *

Medición no invasiva de potasio en sangre usando un ECG de derivación única procesado por señal adquirido de un teléfono inteligente de mano.

El ECG de derivación único de KardiaMobile se utilizó para estimar los niveles de potasio en sangre en 21 pacientes durante las sesiones de hemodiálisis. Se generaron modelos de estimación de potasio individualizados para cada paciente. Los valores de potasio calculados con ECG se compararon con los resultados de potasio en sangre en visitas posteriores para evaluar la precisión de los modelos de estimación de potasio. El error absoluto medio entre el potasio estimado y el potasio sanguíneo fue de 0.38 ± 0.32 mEq / L (9% del nivel promedio de potasio) disminuyendo a 0.6 mEq / L usando predictores de señal deficiente.

Yasin OZ, Attia Z, Dillon JJ, DeSimone CV, Sapir Y, Dugan J, et al.

J Electrocardiol. 2017;50(5):620-5.

Uso de investigación: Intervalo QT *

Los intervalos QTc se pueden evaluar con el monitor cardíaco AliveCor en pacientes que toman dofetilida para la fibrilación auricular.

Se evaluó la viabilidad de los trazados de KardiaMobile para la evaluación de QTc en 5 pacientes que recibieron dofetilida. No hubo diferencias significativas entre KardiaMobile QTc y ECG-QTc estándar (todos ± 20 msec). Ninguno de los pacientes requirió un ajuste de la dosis debido a la prolongación del intervalo QT durante su estancia. KardiaMobile se puede utilizar para controlar el QTc en pacientes que reciben dofetilida para AF.

Chung EH, Guise KD.

J Electrocardiol. 2015;48(1):8-9.

La inteligencia artificial y las redes neuronales profundas pueden identificar a los pacientes con síndrome de QT prolongado electrocardiográficamente oculto del electrocardiograma de 12 derivaciones de superficie.

El síndrome de QT largo (SQTL) se caracteriza por la prolongación del intervalo QT y se asocia con un mayor riesgo de muerte súbita cardíaca, especialmente si el QTc excede los 500 ms. Sin embargo, aproximadamente el 25% de los pacientes con SQTL confirmado genéticamente tienen un QTc normal en reposo. Distinguir los pacientes con SQTL de lo normal es de suma importancia para diagnosticar correctamente la enfermedad, implementar medidas preventivas simples e iniciar la terapia profiláctica si es necesario. Todos los ECG de pacientes atendidos en la Clínica del Ritmo Cardíaco Genético de Mayo Clinic se analizaron retrospectivamente. Los pacientes se incluyeron si a) tenían un diagnóstico definitivo de SQTL (n = 1048) ob) se observaron debido a una sospecha inicial de SQTL, pero se descartaron como normales (n = 1010). Se utilizó una red neuronal recidivante convolucional (CRNN) multicapa para clasificar a los pacientes según un ECG de 10 segundos utilizando solo el Plomo I. El CRNN se entrenó con el 72% de los pacientes y se validó en el 28% restante. Al observar solo a los pacientes con SQTL con un valor de QTc en reposo normal (QTc <450 ms), el QTc solo distinguió al SQTL de lo normal con un AUC de 0,67. Aquí, el CRNN aumentó esta discriminación a un AUC de 0,83. Las redes neuronales profundas pudieron distinguir con éxito a los pacientes con SQTL oculto electrocardiográficamente de los que se descartaron como normales. A medida que estas herramientas se desarrollan aún más, las redes neuronales profundas y la inteligencia artificial podrían ayudar en la detección temprana y el diagnóstico de pacientes con SQTL.

Bos JM, Attia ZI, Thome T, Albert D, Friedman PA, Ackerman MJ.

Heart Rhythm Scientific Sessions (2018). Abstract.

Comparación de las lecturas del intervalo QT en el ritmo sinusal normal entre un monitor cardíaco de un teléfono inteligente y un ECG de 12 derivaciones para voluntarios sanos y pacientes hospitalizados que reciben sotalol o dofetilida.

Este estudio buscó evaluar la precisión de KardiaMobile para evaluar el QTc. A través de 99 voluntarios sanos y 25 pacientes hospitalizados en ritmo sinusal cargados con dofetilida o sotalol, KardiaMobile QTc tuvo un buen acuerdo con el QTc ECG de 12 derivaciones. Para los pacientes que reciben antiarrítmicos que prolongan QT, KardiaMobile es capaz de detectar la prolongación de QTc, y el I de plomo es más preciso para medir el QTc si <500 milisegundos.

Garabelli P, Stavrakis S, Albert M, Koomson E, Parwani P, Chohan J, et al.

J Cardiovasc Electrophysiol. 2016;27(7): 827-32.

Uso de investigación: Elevación ST *

ECG de teléfono inteligente para la evaluación del infarto de miocardio con elevación del segmento ST (STEMI): diseño del estudio internacional ST LEUIS multicéntrico.

Este estudio prospectivo internacional multicéntrico pretende validar una inserción KardiaMobile en investigación que proporciona las 12 derivaciones de un sistema de ECG estándar y su capacidad para evaluar con precisión la presencia o ausencia de infarto de miocardio con elevación del segmento ST (STEMI) en pacientes que presentan dolor torácico. El objetivo es apoyar la utilidad de diagnóstico de la tecnología de teléfonos inteligentes que puede mejorar la disponibilidad de un ECG de 12 derivaciones en el diagnóstico de STEMI. El estudio tendrá lugar durante 12 meses en cinco instituciones. Aproximadamente 60 pacientes serán inscritos por institución, para un reclutamiento total de 300 pacientes.

Barbagelata A, Bethea CF, Severance HW, Mentz RJ, Albert D, Barsness GW, et al.

J Electrocardiol. Available online 19 October 2017.

Dispositivos de salud digitales móviles y el diagnóstico en tiempo real de isquemia de miocardio.

Este informe de caso describe el uso de KardiaMobile durante episodios de dolor en el pecho en reposo en un hombre de 61 años. El ECG de derivación única demostró la elevación del segmento ST con ectopia intermitente, que se resolvió después de la administración de nitroglicerina sublingual. Se sometió a una angiografía coronaria que no mostró una enfermedad obstructiva coronaria significativa, por lo que se le diagnosticó un espasmo de la arteria coronaria y se trató con vasodilatadores. Este caso proporciona una demostración de cómo los dispositivos móviles de salud pueden proporcionar nuevos conocimientos sobre diagnósticos previamente difíciles de establecer.

Joseph JP, Redwood SR.

QJM. 2017;110(5):309-10.

ECG de teléfono inteligente para la evaluación de STEMI: resultados del estudio piloto ST LEUIS.

En este estudio piloto, se comparó un ECG de 12 derivaciones generado a partir de electrodos conectados a KardiaMobile con el ECG de 12 derivaciones en la evaluación de la isquemia cardíaca intrahospitalaria. Se evaluaron seis pacientes para quienes se activó el infarto de miocardio con elevación del ST hospitalaria (STEMI). Todos los trazados se tomaron antes del cateterismo o inmediatamente después de la revascularización mientras todavía estaban en el laboratorio de cateterismo. El ECG de 12 derivaciones generado por KardiaMobile tuvo una excelente correlación con el ECG de 12 derivaciones estándar de oro en todos los pacientes. Se consideró que cuatro de seis trazados cumplían con los criterios STEMI en ambas modalidades según lo determinaron tres cardiólogos experimentados, y en los dos restantes, el consenso indicó un diagnóstico de ECG no STEMI. Este estudio confirmó el potencial de KardiaMobile para la evaluación de la isquemia aguda.

Muhlestein JB, Le V, Albert D, Moreno FL, Anderson JL, Yanowitz F, et al.

J Electrocardiol. 2015;48(2):249-59.

Manejo de pacientes de factores de riesgo cardíaco (literatura de apoyo)

Efecto de la reducción de peso y del manejo de los factores de riesgo cardiometabólico sobre la carga y la gravedad de los síntomas en pacientes con fibrilación auricular: un ensayo clínico aleatorizado.

En este estudio parcialmente ciego, 150 pacientes con fibrilación auricular sintomática fueron asignados al azar al control de peso o al asesoramiento general de estilo de vida para determinar el efecto de la reducción de peso en la carga de FA. Para la intervención, a los participantes se les prescribieron reemplazos de comidas para 2 de sus comidas diarias, un programa de ejercicios y visitas a la clínica cara a cara cada 3 meses. Los participantes debían mantener una dieta, actividad y un diario de presión arterial. Durante 15 meses, el grupo de intervención mostró una reducción significativamente mayor de peso (14,3 y 3,6 kg, respectivamente, p <0,001), presión arterial (3 mmHg y 1 mmHg, p <0,001), carga de síntomas de FA y puntuaciones de gravedad, y en duración acumulada medida por grabaciones Holter de 7 días. Estos hallazgos apoyan la terapia dirigida a factores de peso y riesgo en el manejo de la FA.

Abed HS, Wi ert GA, Leong DP, Shirazi MG, Bahrami B, Middeldorp ME, et al.

JAMA. 2013;310(19):2050-60

Otra literatura de apoyo

Definir un mapa de salud móvil para la salud y la enfermedad cardiovascular.

Esta revisión describe las oportunidades específicas para la salud móvil, los posibles desafíos para el desarrollo y la adopción de soluciones, y un marco para desarrollar soluciones de salud móviles seguras, efectivas y basadas en la evidencia para la enfermedad cardiovascular.

Eapen ZJ, Turakhia MP, McConnell MV, Graham G, Dunn P, Tiner C, et al.

J Am Heart Assoc. 2016;5(7).

Tecnología móvil y la digitalización de la asistencia sanitaria.

Esta revisión evalúa la literatura actual de salud móvil y proporciona un marco para los avances en salud móvil al comprender los distintos factores clínicos, del paciente y del dispositivo relacionados con la salud digital, desde el diseño del dispositivo y la participación del paciente hasta el flujo de trabajo clínico y la regulación del dispositivo.

Bhavnani SP, Narula J, Sengupta PP.

Eur Heart J. 2016;37(18):1428-38.

* La investigación etiquetada como «Uso de investigación» se realizó utilizando dispositivos AliveCor de manera experimental y explora dispositivos y configuraciones futuros potenciales. Los dispositivos y configuraciones utilizados en esta investigación no están comercialmente disponibles hoy en día. AliveCor puede hacer que estén disponibles en el futuro después de seguir el proceso reglamentario adecuado. PRECAUCIÓN: los dispositivos utilizados en la investigación denominada «Uso de investigación» son para uso de investigación. Restringido por la ley federal (EE. UU.) Solo para fines de investigación.