Introducción
Dr. José María de la Torre Hernández
Presidente del Comité Científico del Congreso. Vicepresidente de la SEC
Comités ejecutivo, organizador y científico
Comité de evaluadores
Listado completo de comunicaciones
Índice de autores
Introducción y objetivos: La monitorización remota (MR) de dispositivos cardiacos implantables (DCI) es un estándar de cuidado. Un seguimiento de MR con intervalos programados es el modelo más utilizado, sin embargo, el número de transmisiones recibidas genera una alta carga de trabajo y su valor clínico es tema de debate. Un modelo de MR alternativo basado exclusivamente en alertas es una opción nueva; no obstante, la evidencia para este enfoque es limitada. Nuestro objetivo fue analizar los hallazgos de las transmisiones programadas en pacientes con un desfibrilador automático implantable (DAI), y su implicación clínica, para entender si es posible implementar una MR exclusiva por alertas.
Métodos: Estudio retrospectivo, unicéntrico. Se incluyeron todos los pacientes con DAI en MR desde marzo 2022-septiembre 2023. Se recibió una transmisión programada cada 6 meses. Todas las transmisiones fueron evaluadas y clasificadas mediante un protocolo local basado en colores (rojo, amarillo y verde) según relevancia clínica.
Resultados: Se incluyeron 680 pacientes, que generaron 1.704 transmisiones programadas. La clasificación de las transmisiones fue 1.579 (93,0%) verdes, 117 (6,5%) amarillas y 8 (0,5%) rojas. Un análisis detallado de eventos críticos mostró que 7 de 8 transmisiones rojas pertenecían a dispositivos antiguos sin capacidad de transmisión de alerta remota configurada para esta causa (1 detección de TV sin terapia, 5 TV con terapia ATP y 1 intervalos VV cortos). La transmisión roja restante se produjo en un paciente que provocó contacto hospitalario inmediato después de la terapia de TV. Entre las transmisiones remotas clasificadas en amarillo, se observó que problemas técnicos menores del cable fueron los más prevalentes (26,50%), seguidos de episodios de TV no sostenida (22,22%), episodios de TSV (17,09%), terapia de TV ya conocida (6,84%), ruido externo (5,98%) y comportamiento inadecuado de la batería (2,56%).
Conclusiones: Un modelo de MR con transmisiones programadas genera una alta carga de trabajo con significativa cantidad de eventos de baja relevancia clínica. Sin embargo, este modelo permite detectar eventos ventriculares que ocurren en dispositivos sin capacidad de transmitir alertas relacionadas con episodios de TV sin terapia de choque. Para implementar un modelo de MR basado en alertas debemos considerar el tipo y fabricante del dispositivo, y basarnos en un protocolo clínico local.