Rastreio de Patologia Cardíaca e Associada ao Coração Utilizando Eletrocardiograma de Canal Único

Objetivo do estudo: criar, avaliar a eficiência diagnóstica e aplicar de forma piloto um método de rastreio de patologia cardíaca e associada ao coração, com base na análise de um eletrocardiograma de canal único, utilizando elementos de inteligência artificial. Trata-se de um estudo prospetivo, controlado, unicêntrico, observacional e não randomizado. Está planeado incluir no estudo pelo menos 4000 pacientes com mais de 18 anos na amostra de treino e 1000 pacientes com 18 anos ou mais na amostra de teste (o número total de pacientes é de pelo menos 5000 pessoas). Os pacientes serão incluídos no estudo se tiverem realizado um exame completo (laboratorial, clínico e instrumental), permitindo a verificação ou exclusão de patologia cardíaca e associada ao coração, de acordo com as recomendações atuais. Para detetar defeitos cardíacos e insuficiência cardíaca: protocolo de ecocardiografia por perito, análises ao sangue para marcadores cardíacos específicos e testes de esforço, se indicado. Para detetar doença arterial coronária: deteção de estenose coronária significativa durante a imagem das artérias coronárias: perfusão miocárdica ou determinação da reserva de fluxo coronário fraccional, ou ecocardiografia de esforço. Para hipertensão: medições repetidas da pressão arterial no consultório, monitorização da pressão arterial de 24 horas. Para doença cardíaca coronária: ECG em repouso e monitorização Holter de longa duração. Para patologia associada ao coração: análises ao sangue: níveis de hemoglobina e glóbulos vermelhos, glicose, hemoglobina glicada, teste de tolerância à glicose oral, creatinina, níveis de ácido úrico, colesterol total, lipoproteínas de baixa e alta densidade e triglicerídeos. Dados de exames adicionais serão considerados se realizados fora do protocolo deste estudo. Durante o decorrer do estudo, os autores do trabalho não interferem no âmbito do exame acima mencionado, que é realizado nos pacientes de acordo com as diretrizes clínicas. Todos os pacientes incluídos no estudo realizarão a gravação de ECG na derivação padrão I durante 1 minuto, duas vezes, seguida de análise espectral dos dados obtidos, que serão armazenados no centro de monitorização remota da Universidade Sechenov sem estarem associados aos dados pessoais dos pacientes. O ECG de canal único será registado utilizando o monitor de ECG de derivação única portátil CardioQvark. Está concebido como uma capa para iPhone. Está registado no Serviço Federal de Supervisão da Saúde a 15 de fevereiro de 2019. RZN N.º 2019/8124. Os dados pessoais do paciente (apelido, nome, patronímico, data de nascimento, informações de contacto) não serão transferidos ou considerados. A cada paciente é atribuído um número individual que não está associado aos seus dados pessoais. De seguida, será realizada uma análise espectral do eletrocardiograma utilizando uma transformada wavelet contínua, cujos princípios se baseiam na transformada de Fourier. A análise envolve a avaliação dos seguintes parâmetros (os parâmetros listados abaixo serão calculados como a mediana do ciclo de tato):• TpTe - tempo do pico ao fim da onda T • VAT - tempo do início do QRS ao pico R • QTc - intervalo QT corrigido. • QT / TQ - a relação entre o comprimento do QT e o comprimento do TQ (do fim do T ao início do QRS do próximo complexo). • QRS_E - energia total da onda QRS com base na transformada wavelet • T_E - energia total da onda T com base na transformada wavelet • TP_E - energia do dente principal da onda T com base na transformada wavelet • BETA, BETA_S - coeficientes de assimetria da onda T (versões simples e suaves) • BAD_T - indicador da qualidade da onda T (se expressa na derivação atual) • QRS_D1_ons - energia da borda frontal da onda R (com base na transformada wavelet da "primeira derivada") • QRS_D1_offs - energia da borda traseira da onda R (com base na transformada wavelet da "primeira derivada") • QRS_D2 - energia de pico da onda R (com base na transformada wavelet da "segunda derivada") • QRS_Ei (i = 1,2,3,4) - energia da onda QRS em 4 faixas de frequência (2-4-8-16-32 Hz) com base na transformada wavelet • T_Ei (i = 1,2,3,4) - energia da onda T em 4 faixas de frequência (2-4-6-8-10 Hz) com base na transformada wavelet • HFQRS - a amplitude dos componentes RF da onda QRS. Parâmetros adicionalmente utilizados: • TpTe, VAT, QTc - são duplicados para controlar a correção do processamento do registo (o valor do UCC deve ser aproximadamente igual à mediana do tique-taque). • QRSw - largura do QRS. • RA, SA, TA - as amplitudes das ondas R, S, T, respetivamente, são utilizadas para normalizar os parâmetros listados acima. A análise estatística e a modelação serão realizadas utilizando Python V3.8.8 e R V.4.0, bem como SPSS v.17. A correlação entre várias combinações de parâmetros de tempo, amplitude e frequência do ECG e a presença de patologia cardíaca e associada ao coração será analisada. Certos parâmetros serão incluídos em vários modelos de análise multivariada: regressão Lasso, Random Forest, Perceptron Multicamadas, Máquina de Vetores de Suporte e Árvore de Decisão. O modelo com a maior precisão diagnóstica será selecionado, sobre o qual o algoritmo será testado. O resultado deste estudo será o desenvolvimento e validação de um algoritmo para identificar várias patologias cardíacas e associadas ao coração, com base na análise de parâmetros de ECG de canal único. Também será realizada o desenvolvimento de um programa para uso médico. Pontos finais do estudo: • Parâmetros de ECG de canal único que correlacionam significativamente com a presença de várias patologias cardíacas e relacionadas com o coração; • Sensibilidade, especificidade e precisão diagnóstica dos modelos multivariados para análise de dados de ECG de canal único; • Precisão diagnóstica do algoritmo quando testado numa amostra de teste de pacientes.