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Adedinsewo AI-ECG (peripartum cardiomyopathy)

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

Doente / População Intervenção / Exposição Comparação Desfecho

Em 1.232 mulheres grávidas e no pós-parto na Nigéria, o rastreio guiado por IA com estetoscópio digital e ECG-IA melhorou a identificação de disfunção sistólica do ventrículo esquerdo em comparação com cuidados habituais.

N
1232doentes
Desenho
RCT pragmático aberto, Nigéria (6 hospitais)
Desfecho
Identificação de disfunção sistólica do ventrículo esquerdo durante o período do estudo
Relevância
2Importante — um de vários pilares.
ResultadoEstetoscópio digital com IA: DSVE identificada em 4,1 % (24/587) vs. 2,0 % (12/608) (OR 2,12, IC de 95 % 1,05–4,27; p=0,032); ECG-IA de 12 derivações: 3,4 % (20/587) vs. 2,0 % (OR 1,75, IC de 95 % 0,85–3,62; p=0,125). 1.195 das 1.232 aleatorizadas completaram a visita basal; sem eventos adversos graves.
Adedinsewo DA, et al. Nat Med. 2024;30(10):2897-2906. 10.1038/s41591-024-03243-9
Discussão e crítica

O primeiro ensaio aleatorizado de rastreio por IA na gravidez, realizado no país com a maior incidência reportada de miocardiopatia periparto e um raro ensaio de IA num contexto de baixos recursos. Só o modelo do estetoscópio digital atingiu significância; o ECG-IA de 12 derivações não. O endpoint é a deteção e não o desfecho materno, o ensaio foi aberto e o braço de intervenção teve um ecocardiograma confirmatório basal que o braço de controlo não teve, o que favorece a deteção nesse braço.