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Vol. 1. Núm. 4.
Páginas 84-92 (noviembre 2018)
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Algoritmo de un reloj inteligente ( smartwatch) para la detección automática de la fibrilación auricular
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Joseph M. Bumgarnera, Cameron T. Lamberta, Ayman A. Husseina, Daniel J. Cantillona, Bryan Baranowskia, Kathy Wolskib, Bruce D. Lindsaya, Oussama M. Waznia, Khaldoun G. Tarakjia
a Department of Cardiovascular Medicine, Cleveland Clinic, Cleveland, Ohio;
b Cleveland Clinic Coordinating Center for Clinical Research (C5Research), Cleveland Clinic, Cleveland, Ohio.
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ANTECEDENTES La pulsera Kardia Band (KB) es una nueva tecnología que permite a los pacientes registrar una tira de ritmo con el empleo de un reloj inteligente Apple Watch (Apple, Cupertino, California, Estados Unidos). La pulsera se conecta con una aplicación que proporciona una detección automática de la fibrilación auricular (FA).

OBJETIVOS La finalidad de este estudio fue examinar si la KB podía diferenciar con precisión el ritmo sinusal (RS) de la FA, en comparación con los electrocardiogramas (ECG) de 12 derivaciones interpretados por un médico y los registros de KB.

MÉTODOS Se incluyeron en el estudio pacientes con FA consecutivos que acudieron para una cardioversión (CV). Se realizó un ECG previo a la CV, junto con un registro de KB. Si se realizaba una CV, se obtenía un ECG pos-CV junto con un registro de KB. Se compararon las interpretaciones de la KB con los ECG examinados por un médico. Los registros de KB fueron examinados por electrofisiólogos con un enmascaramiento y se compararon con las interpretaciones del ECG. Se determinó la sensibilidad, la especificidad y el coeficiente κ.

RESULTADOS Se incluyó en el estudio a un total de 100 pacientes (edad, 68 ± 11 años). En ocho pacientes no se realizó la CV al comprobarse que estaban ya en RS. Se dispuso de 169 registros simultáneos de ECG y de KB. Cincuenta y siete no fueron interpretables por la KB. En comparación con el ECG, la KB interpretó la FA con una sensibilidad del 93%, una especificidad del 84% y un coeficiente κ de 0,77. La interpretación de los registros de la KB por parte del médico mostró una sensibilidad del 99%, una especificidad del 83% y un coeficiente κ de 0,83. En los 57 registros de KB no interpretables, los electrofisiólogos que realizaron la interpretación diagnosticaron la FA con una sensibilidad del 100%, una especificidad del 80% y un coeficiente κ de 0,74. En los 113 casos en los que la lectura de la KB y la del médico fueron interpretables, la coincidencia fue excelente (coeficiente κ=0,88).

CONCLUSIONES El algoritmo de la KB para la detección de la FA, respaldado por el examen del médico, permite diferenciarla con precisión del RS. Esta tecnología puede ser útil para facilitar la selección de los pacientes antes de una CV electiva y evitar intervenciones innecesarias. (J Am Coll Cardiol 2018;71:2381–8) © 2018 by the American College of Cardiology Foundation. Publicado por Elsevier.

Palabras clave:
fibrilación auricular, cardioversión, salud digital, ECG monitorización, reloj inteligente (smartwatch)
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