Tragbare Fernüberwachung von Herzfrequenz und Atemfrequenz bei Herzinsuffizienz

Herzinsuffizienz (HF) ist eine schwierig zu handhabende Erkrankung, da die Wiederaufnahme ins Krankenhaus wegen einer HI-Exazerbation negative Auswirkungen auf die Behandlungsergebnisse und die finanzielle Belastung sowohl für den Patienten als auch für das Gesundheitssystem hat [Lloyd-Jones, 2010; Yancy, 2017; Ross, 2009; Chaudhry, 2007]. Ein intuitiver Bedarf an empfindlicheren Prädiktoren für Herzinsuffizienz-Exazerbationen hat Forscher veranlasst, die Fernüberwachung als mögliche Antwort zu untersuchen. Verbrauchereigene Sensoren sind bei der Aufzeichnung von Vitalfunktionen genauer geworden und könnten daher Potenzial für eine Fernüberwachung bergen [Dickinson, 2018]. Es wurde gezeigt, dass die kombinierte Messung von Herzfrequenz (HR) und Atemfrequenz (RR) die HF-Klasse der New York Heart Association (NYHA), ein Indikator für die Schwere einer Herzerkrankung, in implantierbaren Herzgeräten mit Multisensor-Überwachungsfunktionen vorhersagt [Auricchio , 2014; Prasun, 2019; Böhmer, 2015; Böhmer, 2017]. Die Herzratenvariabilität (HRV), ein Maß für die sympathische autonome Funktion, hat ebenfalls Potenzial für die Vorhersage unerwünschter kardialer Ereignisse gezeigt [Al-Zaiti, 2019; Schaffer, 2017; Bullinga, 2005; Tsuji, 1996].

Das WHOOP-Gerät, ein tragbares Armband ähnlich einem Fitbit, ermöglicht eine Echtzeit-HR-Überwachung und kann die RR anhand von respiratorischer Sinusarrhythmie bestimmen [www.whoop.com/experience; Beerhill, 2020]. Es ist eines der wenigen Geräte auf dem Markt, das sowohl die Herzfrequenz als auch die Atemfrequenz in Echtzeit (während der Aktivität) genau verfolgen kann und mit einem multidirektionalen Beschleunigungsmesser zur Aktivitätsverfolgung ausgestattet ist. Das WHOOP-Gerät wurde kürzlich extern anhand von Polysomnographie und kontinuierlichem Elektroenzephalogramm (EEG) für die Schlafverfolgung und kontinuierlichem Elektrokardiogramm (EKG) für HR und HRV (mit weniger als 5 % Fehler) validiert [Berryhill, 2020]. Die HRV, die das Gleichgewicht des sympathischen und parasympathischen Nervensystems darstellt, ist ein bekannter Prädiktor für kardiale Ereignisse. Es ist besonders nützlich bei Herzinsuffizienz, einem chronisch erhöhten Katecholaminstatus, der zu einer depressiven HRV führt und an die NYHA-HF-Klasse gebunden ist, ein Indikator für die Schwere der Erkrankung [Bullinga, 2005; Tsuji, 1996].

Die bisherigen Daten zur Wirksamkeit der physiologischen Fernüberwachung mit implantierbaren elektronischen Herzgeräten (CIEDs) haben sich, obwohl sie theoretisch vielversprechend sind, noch nicht als sensitiv für die Erkennung einer HF-Exazerbation erwiesen. Das Ziel der CLEPSYDRA-Studie war die Verwendung von Daten, die aus der implantierten kardialen Resynchronisationstherapie mit Defibrillationsgeräten (CRT-D) bei Herzinsuffizienz-Patienten extrahiert wurden, um Herzinsuffizienzereignisse vorherzusagen; Obwohl die im neuartigen Algorithmus verwendeten Hauptvariablen, Atemminutenvolumen und Patientenaktivität, intuitiv Prädiktoren für ein schlechtes Outcome/eine Herzinsuffizienz-Exazerbation zu sein scheinen, betrug die Sensitivität des Algorithmus zur Vorhersage eines Ereignisses nur 34 % [6]. Es scheint, dass diese Kombination von Variablen nicht ausreicht, um unerwünschte HF-Ereignisse vorherzusagen. Die HOME-CARE-Studie (HOME Monitoring in CARdiac REsynchronization Therapy) zeigte jedoch vielversprechendere Ergebnisse, da ihr verbesserter Prädiktor unter Verwendung von sieben diagnostischen Variablen von implantierten CRT-Ds eine Sensitivität von 65,4 % aufwies [Sack, 2011]. Obwohl die Daten aus diesen Studien hilfreich sind, war keine Studie in der Lage, genaue Prädiktoren der Herzinsuffizienzklasse angemessen zu identifizieren und zu bewerten.

Gegenwärtig wirksame Behandlungsstrategien sind auf hämodynamische oder Multisensor-Überwachungssysteme beschränkt. Diese sind jedoch nur in implantierten Kardioverter-Defibrillatoren (ICD) oder kardialen Resynchronisationstherapie-Defibrillatoren (CRT-D) verfügbar. Diese werden nicht bei jedem Herzinsuffizienzpatienten implantiert [Al-Zaiti, 2019]. Eine nicht-invasive Überwachung, die ähnliche Daten liefert, wie z. B. die Überwachung mit tragbaren Geräten, würde die Kohorte von Patienten erweitern, die von einer Fernüberwachung profitieren würden, und würde die Risiken einer implantierten Hardware vermeiden. Darüber hinaus könnte eine bessere Vorhersage des Schweregrads der Herzinsuffizienz dazu beitragen, die Nachsorge zu steuern und Herzinsuffizienzereignisse vorherzusagen [Boehmer, 2015; Böhmer 2017]. Dies würde zu einem effizienteren Management, weniger Wiedereinweisungen ins Krankenhaus und insgesamt zu besseren Ergebnissen für Herzinsuffizienzpatienten führen [Dickinson, 2018].

Die Forscher schlagen eine Machbarkeitsstudie bei Herzinsuffizienzpatienten vor, um den Zustand der Herzinsuffizienz besser zu beurteilen, was das Management unterstützen und die Ergebnisse verbessern kann. Die Probanden tragen 90 Tage lang das WHOOP-Gerät, das sowohl Aktivitäts- als auch HR-Parameter misst und RR anhand von respiratorischer Sinusarrhythmie ableiten kann. Während dieser Zeit werden ihre HR und RR in Ruhe, während der Aktivität und Erholungsphasen nach der Aktivität aufgezeichnet. Es hat sich gezeigt, dass diese kombinierte Messung von HR/RR die NYHA-HF-Klasse, ein Indikator für die Schwere der Erkrankung, in implantierbaren Geräten mit Multisensor-Überwachungsfunktionen vorhersagt; daher stellt es eine nützliche Behandlungsstrategie bei Herzinsuffizienzpatienten dar [Bullinga, 2005; Tsuji, 1996]. Ein am Handgelenk getragenes kontinuierliches externes Überwachungsgerät wie das WHOOP-Gerät würde wertvolle physiologische Daten für eine Kohorte von Herzinsuffizienzpatienten liefern, die zuvor nicht auf diese Weise überwacht werden konnten. Die Sekundäranalyse dieser Studie wird die Verwendung von HR und RR während und nach der Aktivität als Prädiktoren für Krankenhausaufenthaltsraten untersuchen, ein häufiges Problem bei Herzinsuffizienzpatienten, das mit schlechteren Mortalitätsergebnissen korreliert.