Algoritmo de Fitbit detecta con éxito fibrilación auricular

Conflictos de interés

23 de noviembre de 2021

Un nuevo algoritmo de software compatible con una amplia variedad de relojes inteligentes y rastreadores de fitness portátiles detectó con éxito fibrilación auricular en usuarios de dichos dispositivos con un valor predictivo positivo de 98% en el Fitbit Heart Study.[1]

"Este es un valor predictivo positivo más alto que el observado en estudios anteriores de otros algoritmos utilizados de forma similar y parece indicar que este enfoque se podría utilizar para identificar a gran escala la fibrilación auricular no diagnosticada", comentó el autor del estudio, Dr. Steven Lubitz, maestro en salud pública, profesor titular de medicina en el Massachusetts General Hospital, en Boston, Estados Unidos.

"Descubrimos que los individuos con un ritmo cardiaco irregular detectado mediante este algoritmo tienden a tener un riesgo elevado de padecer fibrilación auricular en la monitorización subsiguiente con parche de electrocardiograma y tienen una carga de fibrilación auricular considerable que justifica la evaluación clínica", comentó el Dr. Lubitz a Medscape.

"Diría que nuestros resultados muestran que si alguien que usa uno de estos dispositivos tiene una notificación de un ritmo cardiaco irregular, entonces tendrá una alta posibilidad de presentar fibrilación auricular. Si ocurre esto debe ponerse en contacto con su médico y solicitar un estudio de electrocardiograma", dijo el Dr. Lubitz.

"A nivel de la población, estos algoritmos nos ofrecen ahora la oportunidad de detectar la fibrilación auricular no diagnosticada en un gran número de personas que utilizan estos dispositivos, quienes podrán luego buscar atención médica para reducir la morbilidad consecutiva a las arritmias", añadió.

Los resultados del Fitbit Heart Study fueron presentados el 14 de noviembre en el Congreso de la American Heart Association (AHA) 2021.

El estudio es parecido al Apple Heart Study, que se publicó en 2019 y demostró resultados similares.

El Dr. Lubitz explicó que la fibrilación auricular no diagnosticada puede causar una morbilidad que podría evitarse con una detección temprana. Los relojes inteligentes y los rastreadores de fitness son comunes y muchos están provistos de sensores ópticos para medir la frecuencia cardiaca. Los algoritmos de software que analizan pasivamente los datos del pulso pueden inferir la presentación de fibrilación auricular, pero la clasificación correcta es fundamental para minimizar las notificaciones positivas falsas y los eventos adversos subsiguientes, destacó.

El Dr. Lubitz y sus colaboradores han desarrollado un novedoso algoritmo de software con un muestreo frecuente de taquigramas de pulso superpuestos. El algoritmo es propiedad de Fitbit y la empresa está buscando la aprobación de la Food and Drug Administration (FDA) de Estados Unidos para su uso. Ya existen otros algoritmos similares, como el utilizado en el Apple Heart Study, que se está utilizando de forma generalizada.

En el presente estudio se evaluó el valor predictivo positivo del algoritmo de Fitbit con una serie de dispositivos portátiles para detectar fibrilación auricular no diagnosticada.

Los participantes en el estudio fueron reclutados e inscritos electrónicamente y a distancia a través de notificaciones en la aplicación y por internet.

A los participantes que se les detectaba un ritmo cardiaco irregular se les notificaba mediante una notificación en la aplicación y un mensaje de correo electrónico y se les invitaba a programar una consulta con un proveedor de telesalud a través de su aplicación Fitbit en sus teléfonos inteligentes. Se les enviaba un monitor de parche de electrocardiograma, que ellos mismos se aplicaban y portaban durante una semana y luego lo devolvían por correo. A continuación se les invitaba a programar una segunda consulta de telesalud para analizar el resultado del monitor de parche.

Todos los participantes a los que se les detectaba un ritmo cardiaco irregular eran invitados a contestar una encuesta a los 90 días después de la notificación. Y a todos los participantes en el estudio se les invitaba a responder a una encuesta al final del estudio.

Se incluyó a los pacientes que tenían 22 o más años de edad, que eran residentes en Estados Unidos, que tenían un dispositivo Fitbit compatible (rastreador de fitness o reloj inteligente) y un teléfono inteligente con una aplicación de Fitbit instalada. Los pacientes excluidos tenían fibrilación auricular o aleteo auricular autonotificados con anterioridad, estaban recibiendo tratamiento con anticoagulantes orales o tenían un marcapasos o desfibrilador.

El Dr. Lubitz informó que el algoritmo muestrea continuamente los datos del pulso en bloques de 5 minutos que se superponen entre sí en 50%. "Si 11 de 11 bloques consecutivos de 5 minutos son irregulares, eso indica una detección de un ritmo cardiaco irregular. Por su diseño, eso significa que como mínimo el algoritmo necesita al menos 30 minutos de ritmo irregular para detectar la fibrilación auricular", señaló.

El algoritmo solo funciona si el participante está inactivo, y esto lo determinan los acelerómetros del dispositivo. El algoritmo se reinicia con un taquigrama normal de 5 minutos.

En el estudio se inscribieron 455.669 participantes. De ellos, 4.728 recibieron una notificación de detección de ritmo cardiaco irregular y 1.671 realizaron la primera consulta de telesalud, con 1.409 parches de electrocardiograma enviados. De ellos, 1.162 fueron devueltos y 1.057 se incluyeron en el análisis del monitor de electrocardiograma, que mostró fibrilación auricular en 340 individuos.

La encuesta al final del estudio fue contestada por 24.532 participantes; 1.504 contestaron la encuesta a los 90 días después de que se les detectara un ritmo irregular, incluidos 225 con ritmo irregular detectado durante el análisis del electrocardiograma final.

Ritmo irregular detectado en 1%

Los resultados mostraron que alrededor de 1% de los participantes en general tenía una detección de pulso irregular. Esta fracción era mayor en los hombres (2,1%) que en las mujeres (0,6%) y en los mayores de 65 años (3,6%), en comparación con los menores de 65 años (0,7%).

De las personas a las que se les detectó un latido irregular y que posteriormente utilizaron un monitor de parche de electrocardiograma, en 32% se confirmó la presentación de fibrilación auricular en el monitor.

"Esto representa un enriquecimiento marcado, en comparación con otros ensayos de detección de fibrilación auricular, en que se utilizan monitores de parche de electrocardiograma sin ningún tipo de detección previa de irregularidades del pulso. Los estudios anteriores sin detección previa han mostrado tasas inferiores a 15%", declaró el Dr. Lubitz.

El criterio principal de valoración fue el valor predictivo positivo del algoritmo de detección del ritmo cardiaco irregular para la fibrilación auricular concomitante en el monitor de parche de electrocardiograma. El valor predictivo positivo fue de 98% y se mantuvo estable en función del sexo y la edad.

"Esto significa que cuando el algoritmo se disparó mientras un individuo utilizaba un parche de electrocardiograma al mismo tiempo, detectó correctamente la fibrilación auricular 98% de las veces. Se trata del valor predictivo más alto que se haya comunicado hasta la fecha en estudios con un diseño similar", añadió el Dr. Lubitz.

"La cifra de 32% deriva del porcentaje de personas a las que se les detectó un ritmo irregular en el dispositivo y la fibrilación auricular se detectó posteriormente en un parche de electrocardiograma. El ritmo irregular podría haberse producido varios días antes de portar el parche. Esta cifra más baja no es sorprendente, ya que la fibrilación auricular puede no estar siempre presente. Es posible que aparezca y desaparezca y este tipo de fibrilación auricular es más difícil de detectar", señaló el Dr. Lubitz.

Los pacientes que presentaban fibrilación auricular en el monitor del parche también tenían una carga relativamente alta de fibrilación auricular (7%), informó el Dr. Lubitz. "Eso significa que el paciente está en fibrilación auricular 7% del tiempo". En cambio, en estudios anteriores en que se han utilizado monitores de parche de electrocardiograma sin este tipo de detección previa, la carga suele ser de alrededor de 1% o menos, "por lo que definitivamente estamos captando una población de alto riesgo".

"La mediana de duración del episodio más largo durante la monitorización con parches de electrocardiograma fue de 7 horas, lo que muestra una carga sustancial de fibrilación auricular", comentó.

El Dr. Lubitz explicó que si se confirma la fibrilación auricular, el paciente se someterá a una evaluación estándar de su riesgo de ictus, lo que llevará a determinar si se le prescribirá un anticoagulante.

"Sabemos que existe una relación entre el tiempo en que un paciente está en fibrilación auricular y el riesgo de ictus, pero lo que no se entiende bien es dónde está el umbral. Pero lo que podemos decir de este estudio es que los episodios de fibrilación auricular que se detectaron no son insignificantes", afirmó.

A la pregunta sobre si la tecnología es aplicable a grupos con más riesgo de padecer fibrilación auricular (ya que este tipo de dispositivos portátiles es utilizado principalmente por los jóvenes), el Dr. Lubitz respondió que muchas personas mayores también utilizan estos dispositivos: 13% de los participantes en el estudio actual era mayor de 65 años.

Comparación con el estudio de Apple

El Dr. Mintu Turakhia, director del Stanford Center for Digital Health, en California, Estados Unidos, fue el comentarista designado para la sesión científica de última hora y señaló que el Fitbit Heart Study era muy similar al Apple Heart Study realizado con anterioridad, pero que la aplicación/algoritmo de Fitbit puede utilizarse con dispositivos Apple lo mismo que Android.

Señaló que los dos estudios contaban con un número similar de participantes, pero el estudio de Fitbit incluía más mujeres (71%) que el de Apple (42%).

Aunque el estudio de Apple mostró un porcentaje menor de participaciones (0,5% del total de la población inscrita frente a 1% en el estudio de Fitbit), los porcentajes de mayores de 65 años en los que se detectó un latido irregular fueron similares en ambos estudios (alrededor de 3%).

El valor predictivo positivo para la fibrilación auricular simultánea fue mayor en el estudio de Fitbit que en el de Apple (98% frente a 84%), pero el rendimiento de la fibrilación auricular en la prueba de parche de electrocardiograma posterior fue similar en los dos estudios.

"Así pues, los dos algoritmos identifican a los individuos con fibrilación auricular en una fase temprana del curso de la enfermedad", destacó el Dr. Turakhia.

Pero advirtió que había un problema de compromiso, ya que solo entre 35% y 44% de los que recibieron una notificación de ritmo cardiaco irregular acudieron a solicitar un parche de electrocardiograma en los estudios. También señaló que el estudio de Apple no condujo a un aumento en las consultas externas por fibrilación auricular. "Esto nos indica que es necesario seguir trabajando en ese sentido", concluyó el Dr. Turakhia.

¿Cambiará los resultados?

Al hablar del estudio en una sesión informativa de la American Heart Association, la Dra. Sana M. Al-Khatib, profesora de medicina del University Medical Center, en Durham, Estados Unidos, afirmó: "Sabemos que si examinamos a los pacientes detectaremos la fibrilación auricular. También sabemos que los pacientes con fibrilación auricular tienen peores resultados. Pero lo que no sabemos es si el tratamiento de esos pacientes modificará esos resultados. Este estudio no nos dice si la detección de la fibrilación auricular de este modo conlleva algún cambio en el tratamiento de estos pacientes o mejoras en los resultados".

Y añadió: "En este estudio realmente se perdió el seguimiento de muchos participantes. Aunque a muchas personas se les detectó un latido irregular, muchas acabaron con un electrocardiograma analizable en la monitorización del parche, por lo que es importante tenerlo en cuenta a la hora de interpretar los resultados".

La Dra. Al-Khatib añadió: "Sin embargo, creo que este estudio demuestra que algún dispositivo de tipo Fitbit puede utilizarse para buscar latidos irregulares".

Observando que el algoritmo solo puede utilizarse cuando las personas están inactivas, se preguntó si detectaría la fibrilación auricular de origen simpático, que se desencadena sobre todo con la actividad.

El Dr. Lubitz respondió que la mayoría de los algoritmos disponibles requiere que los participantes estén inactivos en el momento en el que se les toma el pulso. "Esto no es exclusivo de este algoritmo en particular. Es más bien una limitación de la tecnología actual. Pero se podrían imaginar escenarios o algoritmos en el futuro que puedan interpretar los datos durante periodos de actividad".

La moderadora de la sesión informativa, Dra. Elaine Hylek, profesora de medicina de la Boston University School of Medicine, en Massachusetts, Estados Unidos, dijo que los médicos estaban tratando de averiguar cómo utilizar la información de estos estudios.

"¿A qué población deberíamos ofrecer este tipo de cribado? ¿Es el paciente de edad avanzada con diabetes, insuficiencia cardiaca e hipertensión, el grupo en mayor riesgo?", preguntó.

También señaló que no sabía con certeza lo que significaba un periodo corto de fibrilación auricular en lo que respecta a la relevancia clínica. "Diría que la fibrilación auricular paroxística todavía es un área no estudiada. No podemos extrapolar necesariamente eso al grupo de fibrilación auricular persistente y permanente, que es la población que en gran parte ha dado lugar a nuestros modelos de riesgo de ictus".

La Dra. Hylek añadió: "Como usuaria, pensaría que si veo alguna fibrilación auricular en un dispositivo portátil me voy a preguntar si debería hacer más ejercicio y bajar de peso o reducir la sal, ya que la presión arterial es un factor desencadenante de la fibrilación auricular. Así que creo que es muy emocionante".

El Dr. Lubitz explicó que el estudio pretendía demostrar si el algoritmo sería capaz de detectar con precisión la fibrilación auricular entre los actuales usuarios de dispositivos portables. "Y creemos que el resultado del mismo es positivo".

Sin embargo, añadió que también podría imaginar un escenario en el que los médicos prescriben tecnología portátil o los pagadores apoyan el reembolso de la tecnología portátil para detectar la fibrilación auricular. "Pero esas preguntas aún no tienen respuesta", concluyó.

El Fitbit Heart Study fue financiado por Fitbit. El Dr. Lubitz refiere honorarios de parte de Bristol-Myers Squibb/Pfizer y Blackstone Life Sciences y becas para investigación de parte de Bristol-Myers Squibb/Pfizer, Bayer AG, Boehringer Ingelheim, IBM y Fitbit.

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