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DOI: 10.1016/j.recesp.2020.05.006
Disponible online el 11 de Junio de 2020
Estudio RITHMI, capacidad diagnóstica de un monitor de ritmo cardiaco para la detección automática de fibrilación auricular
The RITHMI study: diagnostic ability of a heart rhythm monitor for automatic detection of atrial fibrillation
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Joaquín Osca Asensia,
Autor para correspondencia
joaquinosca@gmail.com

Autor para correspondencia: Botánico Cavanilles 26, puerta 5, 46010 Valencia, España.
, María Teresa Izquierdo de Franciscoa, Óscar Cano Péreza, María José Sancho Tello de Carranzaa, José Alberola Rubiob, Carlos Planells Palopc, José Vicente Lozano Vidald, Luis Martínez Dolze
a Unidad de Arritmias, Servicio de Cardiología, Hospital Universitario y Politécnico La Fe, Valencia, España
b Instituto de Investigación Sanitaria La Fe, Hospital Universitario y Politécnico La Fe, Valencia, España
c Departamento Biomédico, Arrhythmia Algorithm S.L., Castellón, España
d Centro de Atención Primaria Serreria II, Hospital Clínico Universitario, Valencia, España
e Servicio de Cardiología, Hospital Universitario y Politécnico La Fe, Valencia, España
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Recibido 26 enero 2020. Aceptado 06 mayo 2020
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Tabla 1. Características de la población evaluada
Resumen
Introducción y objetivos

La detección precoz de la fibrilación auricular (FA) es prioritaria para reducir su riesgo embólico mediante la instauración del tratamiento anticoagulante. El objetivo de este estudio es evaluar la capacidad diagnóstica de un dispositivo de muñeca diseñado para la monitorización del ritmo cardiaco y la detección automática de la FA.

Métodos

El RITHMI es un estudio prospectivo, comparativo y observacional, realizado en 167 pacientes remitidos a una consulta cardiológica o para cardioversión eléctrica, en el que se comparó la capacidad de detección automática de FA de un monitor de pulsera que emplea la señal de fotopletismografía (PPG) frente a una derivación electrocardiográfica con el diagnóstico realizado por 2 cardiólogos con un ECG de 12 derivaciones.

Resultados

El algoritmo de detección de FA basado en la señal de PPG mostró una sensibilidad del 91% y una especificidad del 96% (exactitud diagnóstica del 93%). El algoritmo automático basado en la señal del ECG mostró una sensibilidad del 94% y una especificidad del 96% (exactitud diagnóstica: 95%). Ambos algoritmos coincidieron en el diagnóstico en el 96% de los casos. El monitor, en general, mostró una sensibilidad y una especificidad del 95% (exactitud diagnóstica del 95% y κ = 0,98).

Conclusiones

El estudio RHITMI mostró que la detección automática de FA mediante un monitor que incorpora detectores y algoritmos que analizan la señal de PPG y la señal electrocardiográfica correspondiente a la derivación I es factible y presenta una gran exactitud diagnóstica.

Palabras clave:
Fibrilación auricular
Monitor de ritmo cardiaco
Fotopletismografía
Electrocardiograma
Detección automática
Abreviaturas:
CVE
ECG
FA
PPG
Abstract
Introduction and objectives

Early detection of atrial fibrillation (AF) is a priority to reduce embolic events by initiating oral anticoagulation therapy. The aim of this study was to evaluate the diagnostic ability of a wrist device designed for automatic AF detection.

Methods

RITHMI is a prospective, comparative, observational study that included 167 patients referred to a cardiology outpatient clinic for a general consultation or for electrical cardioversion. The study evaluated the ability of a wrist monitor that uses a photoplethysmography (PPG) signal and an electrocardiographic lead to automatically detect AF compared with diagnosis established by 2 cardiologists using the 12-lead electrocardiogram.

Results

The AF detection algorithm based on the PPG signal had a sensitivity of 91% and a specificity of 96% (diagnostic accuracy: 93%). The automatic algorithm based on the electrocardiographic signal had a sensitivity of 94% and a specificity of 96% (diagnostic accuracy: 95%). The 2 algorithms concurred in the diagnosis in 96% of the cases. Overall, the monitor had a sensitivity and specificity of 95% (diagnostic accuracy: 95% and Kappa index: 0.98).

Conclusions

This study shows that automatic AF detection through the use of a heart rhythm monitor incorporating sensors and algorithms that analyze the PPG signal and the electrocardiographic signal corresponding to lead I is feasible and has high diagnostic accuracy.

Full English text available from:www.revespcardiol.org/en

Keywords:
Atrial fibrillation
Cardiac rhythm monitor
Photoplethysmography
Electrocardiogram
Automatic detection

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