La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardiaca mayormente reportada, con una elevada carga de comorbilidad concomitante de no ser diagnosticada tempranamente. Realizar un diagnóstico temprano de FA puede conllevar el inicio de un tratamiento médico dirigido, disminuyendo eventos clínicos adversos en el seguimiento.
En las últimas décadas se ha observado un advenimiento de nuevas tecnologías en medicina, que permiten realizar el diagnóstico y seguimiento de enfermedades a nivel poblacional y de forma remota. Así, los relojes inteligentes (smartwatches) presentan la ventaja de realizar el análisis del ritmo cardíaco de forma continua y remota mediante la utilización del principio de fotopletismografía (PPG). De esta forma, los smartwatches presentan softwares con algoritmos vinculados a PPG pudiendo realizar análisis de forma pasiva, lo cual brinda valiosa información remota al equipo médico tratante. El principal problema de estos métodos diagnósticos son el elevado número de falsos positivos, por lo que es de vital importancia el desarrollo de métodos más precisos.
Durante las sesiones del segundo día del Congreso AHA 2021, el Dr. Steven Lubitz presentó los resultados del estudio Fitbit, cuyo principal objetivo fue determinar la eficacia de un nuevo algoritmo aplicado a smartwatches para realizar el diagnóstico de la FA no diagnosticada de forma remota.
Se realizó el seguimiento de pacientes mediante la aplicación Fitbit (basada en un principio combinado de PPG con un tacógrafo), y un parche de electrocardiografía (ECG) el cual fue implantado al paciente durante un periodo de sólo una semana. Se realizó una encuesta a todos los pacientes incluidos luego de un periodo de 90 días desde su inclusión al estudio. Se incluyeron pacientes mayores de 22 años portadores de dispositivos digitales compatibles con la aplicación Fitbit. Se excluyeron aquellos pacientes con antecedentes conocidos de FA o aleteo auricular, portadores de un marcapasos o cardiodesfibrilador y aquellos en tratamiento con anticoagulantes orales.
La aplicación digital Fitbit presenta un elevado valor predictivo positivo para diagnosticar episodios de fibrilación auricular en individuos sin antecedentes arrítmicos previos.
El algoritmo incluido en la aplicación Fitbit realiza un solapamiento de PPG y del tacógrafo en un 50%, realizando ciclos de tacógrafo de 5 minutos de duración. Se documentaron alarmas de detección de FA frente a la identificación de un ritmo irregular por un periodo mayor o igual a 30 minutos. Se analizó como objetivo primario el valor predictivo positivo para la detección de un ritmo cardiaco irregular (IHRD) compatible con FA durante el monitoreo por ECG.
Se incluyeron un total de 455669 individuos, dentro de los cuales en solo 1057 se obtuvo el monitoreo ECG completo para el análisis, y de este subgrupo 340 presentaron un ritmo de FA. Del total de pacienets incluidos, el 13% eran mayores de 65 años, con un predominio de sexo femenino (71%) y una alevada carga de comorbilidades concomitantes, con antecedenets familoiares de FA en el 11% y un score CHA2DS2VASc ≥2 (hombres) y ≥3 mujeres del 12%.
La mediana de tiempo de portabilidad del dispositivo con la aplicación Fitbit fue de 23 horas, con una mediana de tiempo desde la notificación del IHRD hasta el implante de parches de ECG de 19 días. En términos del objetivo primario, el 98% de los pulsos tacógrafos individuales durante un IHRD corresponden a episodios de FA. La mediana de carga de FA observada fue del 7%, con una duración promedio de cada episodio de 6-24 horas. A su vez, la mediana de tiempo del registro analizable diario fue de 8 horas, siendo que el 76% de los IRHD identificados se dieron durante el sueño.
Vale remarcar que, dentro de las limitaciones presentes en este estudio, solo fueron detectados episodios de FA de al menos 30 minutos de duración, y que muchos casos de FA paroxística fueron sub diagnosticados. A su vez, la aplicación Fitbit solo presenta compatibilidad con ciertos dispositivos digitales presentes en el mercado.
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