Monitoreo remoto portátil de frecuencia cardíaca y frecuencia respiratoria para insuficiencia cardíaca

La insuficiencia cardíaca (IC) es una afección difícil de manejar, ya que el reingreso hospitalario por exacerbación de la IC tiene un impacto negativo en los resultados del paciente y una carga financiera tanto para el paciente como para el sistema de salud [Lloyd-Jones, 2010; Yancy, 2017; Ross, 2009; Chaudhry, 2007]. Una necesidad intuitiva de predictores más sensibles de las exacerbaciones de la IC ha llevado a los investigadores a explorar la monitorización remota como una posible respuesta. Los sensores propiedad del consumidor se han vuelto más precisos en el registro de signos vitales y, por lo tanto, podrían tener potencial para el monitoreo remoto [Dickinson, 2018]. Se ha demostrado que la medida combinada de la frecuencia cardíaca (FC) y la frecuencia respiratoria (RR) predice la clase de IC de la New York Heart Association (NYHA), un indicador de la gravedad de la enfermedad cardíaca, en dispositivos cardíacos implantables con capacidades de monitoreo multisensor [Auricchio , 2014; Prasún, 2019; Boehmer, 2015; Boehmer, 2017]. La variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV), una medida de la función autonómica simpática, también ha mostrado potencial en la predicción de eventos cardíacos adversos [Al-Zaiti, 2019; Shafer, 2017; Bullinga, 2005; Tsuji, 1996].

El dispositivo WHOOP, una correa portátil similar a un Fitbit, permite el monitoreo de la frecuencia cardíaca en tiempo real y puede determinar la frecuencia cardíaca mediante la arritmia sinusal respiratoria [www.whoop.com/experience; BerryHill, 2020]. Es uno de los pocos dispositivos en el mercado que puede rastrear con precisión la frecuencia cardíaca y la frecuencia respiratoria en tiempo real (durante la actividad) y está equipado con un acelerómetro multidireccional para el seguimiento de la actividad. El dispositivo WHOOP fue recientemente validado externamente contra polisomnografía y electroencefalograma (EEG) continuo para el seguimiento del sueño, y electrocardiograma (ECG) continuo para HR y HRV (con menos del 5% de error) [Berryhill, 2020]. HRV, que representa el equilibrio de los sistemas nerviosos simpático y parasimpático, es un predictor conocido de eventos cardíacos. Es especialmente útil en la insuficiencia cardíaca, que es un estado de catecolaminas elevado de forma crónica que conduce a una VFC deprimida y está relacionado con la clase de insuficiencia cardíaca de la NYHA, un indicador de la gravedad de la enfermedad [Bullinga, 2005; Tsuji, 1996].

Los datos hasta ahora sobre la eficacia de la monitorización fisiológica remota utilizando dispositivos electrónicos implantables cardíacos (CIED), aunque prometedores en teoría, aún no han demostrado ser sensibles en la detección de la exacerbación de la IC. El objetivo del estudio CLEPSYDRA fue utilizar datos extraídos de dispositivos implantados de terapia de resincronización cardíaca con desfibrilación (TRC-D) en pacientes con insuficiencia cardíaca para predecir eventos de insuficiencia cardíaca; aunque las principales variables utilizadas en el nuevo algoritmo, la ventilación por minuto y la actividad del paciente, parecerían intuitivamente predictores de mal resultado/exacerbación de la IC, la sensibilidad del algoritmo para predecir un evento fue solo del 34 % [6]. Parecería que esta combinación de variables no es suficiente para predecir eventos adversos de IC. Sin embargo, el estudio HOME-CARE (HOME Monitoring in CArdiac REsynchronization Therapy) mostró resultados más prometedores, ya que su predictor mejorado, utilizando siete variables de diagnóstico de TRC-D implantadas, mostró una sensibilidad del 65,4 % [Sack, 2011]. Si bien los datos de estos estudios son útiles, ningún estudio ha podido identificar y evaluar adecuadamente los predictores precisos de la clase de IC.

Las estrategias de manejo eficaces actuales se limitan a los sistemas de monitoreo hemodinámico o multisensor. Sin embargo, estos solo están disponibles en dispositivos de desfibrilador cardioversor implantado (ICD) o de desfibrilador de terapia de resincronización cardíaca (CRT-D). Estos no se implantan en todos los pacientes con IC [Al-Zaiti, 2019]. La monitorización no invasiva que proporciona datos similares, como la monitorización de dispositivos portátiles, ampliaría la cohorte de pacientes que se beneficiarían de la monitorización remota y evitaría los riesgos de tener hardware implantado. Además, una mejor predicción de la gravedad de la IC podría ayudar a guiar la atención de seguimiento y predecir eventos de IC [Boehmer, 2015; Boehmer 2017]. Esto conduciría a una gestión más eficiente, menos readmisiones hospitalarias y mejores resultados para los pacientes con IC en general [Dickinson, 2018].

Los investigadores proponen un estudio de viabilidad en pacientes con IC para evaluar mejor el estado de la enfermedad de la IC, lo que puede ayudar en el tratamiento y mejorar los resultados. Los sujetos usarán el dispositivo WHOOP, que mide tanto la actividad como los parámetros de HR y puede derivar RR usando arritmia sinusal respiratoria, durante 90 días. Durante este periodo se registrará su FC y FR en reposo, durante las fases de recuperación de la actividad y post-actividad. Se ha demostrado que esta medida combinada de HR/RR predice la clase NYHA HF, un indicador de la gravedad de la enfermedad, en dispositivos implantables con capacidades de monitoreo de múltiples sensores; por lo tanto, representa una estrategia de manejo útil en pacientes con IC [Bullinga, 2005; Tsuji, 1996]. Un dispositivo de monitorización externo continuo que se lleva en la muñeca, como el dispositivo WHOOP, proporcionaría datos fisiológicos valiosos para una cohorte de pacientes con IC que antes no podían ser monitorizados de esta manera. El análisis secundario de este estudio investigará el uso de HR y RR intra y post-actividad como predictores de las tasas de hospitalización, un problema común en pacientes con IC que se correlaciona con peores resultados de mortalidad.