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Adedinsewo AI-ECG (peripartum cardiomyopathy)

Artificial Intelligence Guided Screening for Cardiomyopathies in an Obstetric Population: a Pragmatic Randomized Clinical Trial

Patient / Population Intervention / Exposition Vergleich Endpunkt

Bei 1.232 schwangeren und postpartalen Frauen in Nigeria verbesserte ein KI-gesteuertes Screening mit digitalem Stethoskop und KI-EKG die Identifikation einer linksventrikulären systolischen Dysfunktion verglichen mit der üblichen Versorgung.

N
1.232Patienten
Design
Unverblindete pragmatische RCT, Nigeria (6 Krankenhäuser)
Endpunkt
Identifikation einer linksventrikulären systolischen Dysfunktion während des Studienzeitraums
Relevanz
2Wichtig — eine von mehreren Säulen.
ErgebnisDigitales KI-Stethoskop: LVSD identifiziert bei 4,1 % (24/587) vs. 2,0 % (12/608) (OR 2,12; 95 %-KI 1,05–4,27; p=0,032); 12-Kanal-KI-EKG: 3,4 % (20/587) vs. 2,0 % (OR 1,75; 95 %-KI 0,85–3,62; p=0,125). 1.195 von 1.232 Randomisierten absolvierten die Baseline-Visite; keine schwerwiegenden unerwünschten Ereignisse.
Adedinsewo DA, et al. Nat Med. 2024;30(10):2897-2906. 10.1038/s41591-024-03243-9
Diskussion & Kritik

Die erste randomisierte Studie zu KI-Screening in der Schwangerschaft, durchgeführt in dem Land mit der höchsten berichteten Inzidenz der peripartalen Kardiomyopathie, und eine seltene KI-Studie in einem ressourcenarmen Setting. Nur das Modell des digitalen Stethoskops erreichte Signifikanz; das 12-Kanal-KI-EKG nicht. Der Endpunkt ist die Detektion und nicht das mütterliche Outcome, die Studie war unverblindet, und der Interventionsarm erhielt ein bestätigendes Baseline-Echokardiogramm, das der Kontrollarm nicht erhielt, was die Detektion in diesem Arm begünstigt.