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Adedinsewo AI-ECG (peripartum cardiomyopathy)

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

Paziente / Popolazione Intervento / Esposizione Confronto Esito

In 1.232 donne in gravidanza e nel post-partum in Nigeria, lo screening guidato da IA con stetoscopio digitale ed ECG-IA ha migliorato l'identificazione della disfunzione sistolica ventricolare sinistra rispetto alle cure abituali.

N
1232pazienti
Disegno
RCT pragmatico in aperto, Nigeria (6 ospedali)
Esito
Identificazione della disfunzione sistolica ventricolare sinistra durante il periodo di studio
Rilevanza
2Importante — uno dei diversi pilastri.
RisultatoStetoscopio digitale AI: LVSD identificata nel 4,1 % (24/587) vs. 2,0 % (12/608) (OR 2,12, IC al 95 % 1,05–4,27; p=0,032); AI-ECG a 12 derivazioni: 3,4 % (20/587) vs. 2,0 % (OR 1,75, IC al 95 % 0,85–3,62; p=0,125). 1.195 dei 1.232 randomizzati hanno completato la visita basale; nessun evento avverso grave.
Adedinsewo DA, et al. Nat Med. 2024;30(10):2897-2906. 10.1038/s41591-024-03243-9
Discussione e critica

Il primo studio randomizzato sullo screening con AI in gravidanza, condotto nel paese con la più alta incidenza riportata di cardiomiopatia peripartum, e un raro studio sull'AI in un contesto a basse risorse. Solo il modello con stetoscopio digitale ha raggiunto la significatività; l'AI-ECG a 12 derivazioni no. L'endpoint è il rilevamento e non l'esito materno, lo studio era in aperto e il braccio di intervento aveva un ecocardiogramma di conferma basale che il braccio di controllo non aveva, il che favorisce il rilevamento in quel braccio.