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Adedinsewo AI-ECG (peripartum cardiomyopathy)

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

Paciente / Población Intervención / Exposición Comparación Desenlace

En 1.232 mujeres embarazadas y puérperas de Nigeria, el cribado guiado por IA con estetoscopio digital y ECG-IA mejoró la identificación de disfunción sistólica del ventrículo izquierdo en comparación con la atención habitual.

N
1232pacientes
Diseño
RCT pragmático abierto, Nigeria (6 hospitales)
Desenlace
Identificación de disfunción sistólica del ventrículo izquierdo durante el periodo del estudio
Relevancia
2Importante — uno de varios pilares.
ResultadoEstetoscopio digital con IA: DSVI identificada en el 4,1 % (24/587) vs. el 2,0 % (12/608) (OR 2,12, IC del 95 % 1,05–4,27; p=0,032); ECG-IA de 12 derivaciones: 3,4 % (20/587) vs. 2,0 % (OR 1,75, IC del 95 % 0,85–3,62; p=0,125). 1.195 de las 1.232 aleatorizadas completaron la visita basal; sin eventos adversos graves.
Adedinsewo DA, et al. Nat Med. 2024;30(10):2897-2906. 10.1038/s41591-024-03243-9
Discusión y crítica

El primer ensayo aleatorizado de cribado con IA en el embarazo, realizado en el país con la mayor incidencia comunicada de miocardiopatía periparto, y un raro ensayo de IA en un entorno de recursos limitados. Solo el modelo del estetoscopio digital alcanzó la significación; el ECG-IA de 12 derivaciones no lo hizo. El criterio de valoración es la detección y no el resultado materno, el ensayo fue abierto y el brazo de intervención tuvo un ecocardiograma confirmatorio basal del que careció el brazo control, lo que favorece la detección en ese brazo.