Dépistage de la pathologie cardiaque et associée à l'aide d'un électrocardiogramme à un canal

Objectif de l'étude : créer, évaluer l'efficacité diagnostique et appliquer à titre pilote une méthode de dépistage des pathologies cardiaques et associées au cœur basée sur l'analyse d'un électrocardiogramme monocanal utilisant des éléments d'intelligence artificielle. Il s'agit d'une étude prospective, contrôlée, monocentrique, observationnelle, non randomisée. L'étude prévoit d'inclure au moins 4000 patients de plus de 18 ans dans l'échantillon d'apprentissage et 1000 patients de 18 ans et plus dans l'échantillon de test (le nombre total de patients est d'au moins 5000 personnes). Les patients seront inclus dans l'étude s'ils ont subi un examen complet (analyses de laboratoire, cliniques et instrumentales), permettant de vérifier ou d'exclure une pathologie cardiaque et associée au cœur conformément aux recommandations en vigueur. Pour détecter les malformations cardiaques et l'insuffisance cardiaque : un protocole d'échocardiographie expert, des analyses sanguines pour les marqueurs cardiaques spécifiques, et des tests d'effort si indiqué. Pour détecter la maladie coronarienne : détection d'une sténose coronarienne significative lors de l'imagerie des artères coronaires : perfusion myocardique ou détermination de la réserve de flux coronaire fractionnaire, ou échocardiographie de stress. Pour l'hypertension : mesures répétées de la pression artérielle au cabinet, surveillance ambulatoire de la pression artérielle sur 24 heures. Pour la maladie coronarienne : ECG au repos et surveillance Holter à long terme. Pour les pathologies associées au cœur : analyses sanguines : taux d'hémoglobine et de globules rouges, glucose, hémoglobine glyquée, test de tolérance au glucose par voie orale, créatinine, taux d'acide urique, cholestérol total, lipoprotéines de basse et haute densité, et triglycérides. Les données d'examen supplémentaires seront prises en compte si elles sont réalisées en dehors du protocole de cette étude. Au cours de l'étude, les auteurs du travail n'interfèrent pas avec la portée susmentionnée de l'examen, qui est réalisé sur les patients conformément aux recommandations cliniques. Tous les patients inclus dans l'étude subiront un enregistrement ECG en dérivation standard I pendant 1 minute deux fois, suivi d'une analyse spectrale des données obtenues, qui seront stockées au centre de surveillance à distance de l'université Sechenov sans être liées aux données personnelles des patients. L'ECG monocanal sera enregistré à l'aide du moniteur ECG monocanal portable CardioQvark. Il est conçu comme une coque pour iPhone. Il est enregistré auprès du Service fédéral de surveillance de la santé le 15 février 2019. RZN n° 2019/8124. Les données personnelles du patient (nom, prénom, patronyme, date de naissance, coordonnées) ne seront pas transférées ni prises en compte. Chaque patient se voit attribuer un numéro individuel qui n'est pas associé à ses données personnelles. Ensuite, une analyse spectrale de l'électrocardiogramme sera réalisée à l'aide d'une transformée en ondelettes continue, dont les principes sont basés sur la transformée de Fourier. L'analyse implique l'évaluation des paramètres suivants (les paramètres listés ci-dessous seront calculés comme la médiane du cycle de tact) : • TpTe - temps du pic à la fin de l'onde T • VAT - temps du début du QRS au pic R • QTc - intervalle QT corrigé. • QT / TQ - rapport de la longueur QT à la longueur TQ (de la fin de T au début du QRS du complexe suivant). • QRS_E - énergie totale de l'onde QRS basée sur la transformée en ondelettes • T_E - énergie totale de l'onde T basée sur la transformée en ondelettes • TP_E - énergie de l'onde principale de l'onde T basée sur la transformée en ondelettes • BETA, BETA_S - coefficients d'asymétrie de l'onde T (versions simple et lissée) • BAD_T - indicateur de qualité de l'onde T (s'il est exprimé dans la dérivation actuelle) • QRS_D1_ons - énergie du front montant de l'onde R (basée sur la transformée en ondelettes de la « première dérivée ») • QRS_D1_offs - énergie du front descendant de l'onde R (basée sur la transformée en ondelettes de la « première dérivée ») • QRS_D2 - énergie de pic de l'onde R (basée sur la transformée en ondelettes de la « deuxième dérivée ») • QRS_Ei (i = 1,2,3,4) - énergie de l'onde QRS dans 4 plages de fréquences (2-4-8-16-32 Hz) basée sur la transformée en ondelettes • T_Ei (i = 1,2,3,4) - énergie de l'onde T dans 4 plages de fréquences (2-4-6-8-10 Hz) basée sur la transformée en ondelettes • HFQRS - amplitude des composantes RF de l'onde QRS. Paramètres supplémentaires utilisés : • TpTe, VAT, QTc - sont dupliqués pour contrôler la correction du traitement de l'enregistrement (la valeur de l'UCC doit être approximativement égale à la médiane tact par tact). • QRSw - largeur du QRS. • RA, SA, TA - les amplitudes des ondes R, S, T respectivement, sont utilisées pour normaliser les paramètres listés ci-dessus. L'analyse statistique et la modélisation seront réalisées à l'aide de Python V3.8.8 et R V.4.0, ainsi que de SPSS v.17. La corrélation entre diverses combinaisons de paramètres temporels, d'amplitude et de fréquence de l'ECG et la présence de pathologies cardiaques et associées au cœur sera analysée. Certains paramètres seront inclus dans divers modèles d'analyse multivariée : régression Lasso, forêt aléatoire, perceptron multicouche, machine à vecteurs de support et arbre de décision. Le modèle ayant la plus haute précision diagnostique sera sélectionné, sur lequel l'algorithme sera testé. Le résultat de cette étude sera le développement et la validation d'un algorithme d'identification de diverses pathologies cardiaques et associées au cœur basé sur l'analyse des paramètres de l'ECG monocanal. Le développement d'un programme à usage médical sera également entrepris. Critères d'évaluation de l'étude : • Paramètres de l'ECG monocanal qui corrèlent significativement avec la présence de diverses pathologies cardiaques et liées au cœur ; • Sensibilité, spécificité et précision diagnostique des modèles multivariés pour l'analyse des données de l'ECG monocanal ; • Précision diagnostique de l'algorithme lors des tests sur un échantillon de test de patients.