Predicción de la fibrilación auricular de nueva aparición a nivel del paciente

La fibrilación auricular (FA) es una condición crónica común con un impacto sustancial en los resultados de salud. Muchos casos de FA se detectan demasiado tarde, como manifestación de accidente cerebrovascular, insuficiencia cardíaca u otra complicación. Si bien la detección temprana de FA ofrece el potencial para prevenir enfermedades cardiovasculares prematuras, no se recomienda el cribado poblacional.

La fibrilación auricular (FA) es un importante problema de salud cardiovascular. Es la arritmia cardíaca sostenida más común, que afecta al 1-2% de la población de Europa y EE. UU., con un riesgo de por vida de uno de cada cuatro en la población general. Tiene una prevalencia creciente a medida que la población envejece. En consecuencia, es probable que estas estimaciones aumenten, y actualmente están subestimadas dado que la FA puede permanecer sin diagnosticar durante mucho tiempo. La FA incurre en el 1-3 % del gasto sanitario como consecuencia de un ictus, muerte súbita, insuficiencia cardíaca, hospitalización no planificada y complicaciones asociadas. La epidemia emergente de fibrilación auricular resultante y sus costosas complicaciones asociadas (que incluyen, entre otros, accidente cerebrovascular, depresión, insuficiencia cardíaca, síndrome coronario agudo, deterioro cognitivo y hospitalización no programada) han asegurado que la fibrilación auricular sea ahora una gran amenaza para la longevidad saludable. El diagnóstico precoz de la FA, idealmente antes de la manifestación de la primera complicación, sigue siendo un importante desafío de salud pública. Mientras que para algunos pacientes la fibrilación auricular puede presentarse con palpitaciones sintomáticas, para otros el primer diagnóstico de fibrilación auricular puede ser cuando acuden a los profesionales sanitarios con un accidente cerebrovascular, una descompensación cardíaca aguda o una exacerbación de la comorbilidad, una etapa que es innecesariamente tardía en la trayectoria de la enfermedad. Esto se debe a que muchos pacientes con FA pueden no tener síntomas asociados con la FA. Dado que casi un tercio de los pacientes ingresados ​​en una sala de ictus tienen FA en el momento de su ingreso en el hospital y que los anticoagulantes orales reducen el riesgo de ictus hasta en dos tercios en aquellos con FA que tienen un mayor riesgo de ictus, hay un argumento convincente para la detección más temprana de la FA. Con ese fin, el cribado oportunista de FA (palpación del pulso seguido de ECG en pacientes con pulso irregular) en pacientes de 65 años o más ahora se recomienda en las guías nacionales e internacionales. Las guías internacionales también recomiendan el uso de un ECG de 12 derivaciones y monitores de ritmo ambulatorios (con una duración creciente de acuerdo con el riesgo percibido de fibrilación auricular), escalando a registradores de fibrilación auricular sin cables implantables en pacientes con sospecha de fibrilación auricular pero no diagnosticada, y cada uno con implicaciones para los costos de atención médica y el paciente. satisfacción. Si bien existen resultados prometedores del cribado sistemático de la FA en poblaciones de edad avanzada con dispositivos autooperados, actualmente no existe una recomendación en el Reino Unido (UK) para el cribado sistemático de la FA en toda la población porque aún no está claro si las personas identificadas como el riesgo se beneficiaría de un diagnóstico precoz. De hecho, se necesita investigación para comprender mejor las tasas de detección, la precisión del diagnóstico, los resultados de dichos programas, así como para definir en qué subpoblaciones el cribado de FA ofrecería el mayor valor para el paciente y la salud pública.

La identificación de la FA tiene importantes ramificaciones clínicas y para el paciente. A aquellos pacientes con mayor riesgo de ictus (puntuación CHADSVASC ≥ 2) sin contraindicación se les debe ofrecer profilaxis del ictus con un anticoagulante oral. Además, la mayoría de los pacientes con fibrilación auricular tendrán factores de riesgo de accidente cerebrovascular, lo que los hará elegibles para un anticoagulante oral, y muchos tendrán enfermedades cardiovasculares concomitantes (como hipertensión, enfermedad valvular cardíaca o insuficiencia cardíaca), lo que los hará elegibles para una mayor investigación o tratamiento. Del mismo modo, en aquellos con FA que tienen bajo riesgo de accidente cerebrovascular (y, por lo tanto, no califican para la anticoagulación oral), se recomienda la vigilancia del aumento del riesgo de accidente cerebrovascular. Predecir con precisión si una persona tendrá una fibrilación auricular de nueva aparición y cuándo puede permitir una detección específica del fenotipo y temporal (por lo tanto, más eficaz), así como identificar marcadores de riesgo putativos para la etiología de la fibrilación auricular. Por ejemplo, los pacientes que actualmente están en ritmo sinusal, pero que tienen un mayor riesgo de accidente cerebrovascular y se prevé que desarrollen FA en un momento específico en el futuro pueden beneficiarse de la detección de FA más cerca de la fecha prevista. Del mismo modo, los factores de riesgo modificables para el desarrollo de FA y el riesgo de accidente cerebrovascular pueden abordarse de manera proactiva a la luz del conocimiento del mayor riesgo de aparición de FA y nuevos factores de riesgo estudiados para la causalidad. Otras posibles oportunidades de investigación pueden incluir el estudio de pacientes que no tienen y no se prevé que tengan FA, y la evaluación del estilo de vida, la tecnología del dispositivo y las estrategias farmacoterapéuticas para reducir el riesgo de FA en pacientes con alto riesgo previsto de FA de nueva aparición.

Hasta la fecha, se han desarrollado varias herramientas de predicción del riesgo de FA, incluidas las del consorcio CHARGE-AF, Framingham Heart Study, la puntuación CHADS, la puntuación CHADSVASC y la puntuación CHEST, entre otras. La puntuación CHEST (enfermedad cardíaca estructural, insuficiencia cardíaca, edad ≥ 75 años, enfermedad de las arterias coronarias, hipertiroidismo, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) e hipertensión) se obtuvo de 471 446 sujetos de la base de datos de seguros de Yunnan en China y se validó en 451 199 sujetos de la Se encontró que el Servicio Nacional de Seguro de Salud de Corea predice futuros incidentes de FA. De los 4764 participantes en el Framingham Heart Study, la edad, el sexo, el índice de masa corporal, la presión arterial sistólica, el tratamiento para la hipertensión, el tiempo desde el inicio de la onda P hasta el inicio del complejo de despolarización ventricular (QRS) (intervalo PR ), el soplo cardíaco clínicamente significativo y la insuficiencia cardíaca se encontraron utilizando modelos de supervivencia como componentes de una puntuación que predice la FA incidente a los 10 años. Sin embargo, cada uno de los estudios hasta la fecha está limitado por uno o más de su uso de datos geográficamente remotos, datos históricos, conjuntos de datos pequeños, falta de información temporal, modelado de riesgo crudo con el consiguiente rendimiento subóptimo del modelo y/o variables predictoras que no están fácilmente disponibles. al Médico General. Comprensiblemente, ninguno ha llegado a la práctica clínica generalizada. La inteligencia artificial facilita el uso de grandes cantidades de datos de eventos y la información temporal asociada (como la de los conjuntos de datos de atención primaria), maneja una gran cantidad de predictores con técnicas automáticas de selección de variables, acomoda las no linealidades y las interacciones entre variables, permite un enfoque de aprendizaje en vivo ( mediante el cual el modelo de predicción se actualiza automáticamente), y puede usar datos de toda la población para predecir si habrá un nuevo inicio de FA para un individuo y cuándo. Se ha aplicado una variedad de técnicas de inteligencia artificial (IA) a los datos de EHR y han demostrado un mejor poder de diagnóstico y predicción sobre los enfoques estadísticos tradicionales en datos de EHR a gran escala. Sin embargo, como se destacó recientemente, es importante identificar modelos que sean clínicamente útiles. Por ejemplo, un estudio que desarrolló un algoritmo de ECG habilitado por IA que predijo la fibrilación auricular a partir de ECG con ritmo sinusal normal, si bien es un importante paso adelante, puede no ser aplicable en el entorno comunitario donde los ECG de rutina no siempre están disponibles. Por lo tanto, el desarrollo de un algoritmo predictivo para la fibrilación auricular de nueva aparición a partir de datos de registros de salud electrónicos de atención primaria de rutina utilizando técnicas de inteligencia artificial podría ofrecer la oportunidad de una traducción temprana a la práctica clínica. Los investigadores desarrollarán y validarán un modelo de aprendizaje de redes neuronales profundas, utilizando registros de salud electrónicos (EHR) vinculados a gran escala de la atención primaria, para predecir el riesgo de una nueva FA. El algoritmo de predicción se entrenará y probará para determinar su precisión y solidez en la predicción de futuros eventos de FA utilizando Clinical Practice Research Datalink (CPRD)-Iniciativa global para la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (GOLD), y se validará externamente utilizando bases de datos similares CPRD-AURUM pero en diferentes lugares geográficos. El nuevo algoritmo predictivo se comparará con una gama de técnicas clásicas de aprendizaje automático, así como con métodos tradicionales de modelado predictivo estadístico. A la espera de un modelo exitoso de mejora de la precisión de predicción de al menos un 5% en comparación con los modelos existentes, el algoritmo podría estar fácilmente disponible a través de un software de uso gratuito.