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BEAGLE

Artificial Intelligence-Guided Screening for Atrial Fibrillation Using Electrocardiogram During Sinus Rhythm: a Prospective Non-Randomised Interventional Trial

Patient / Population Intervention / Exposition Vergleich Endpunkt

Bei 1.003 Patienten mit Schlaganfall-Risikofaktoren ohne bekanntes Vorhofflimmern erhöhte eine KI-EKG-Risikostratifizierung mit anschließendem ambulantem Rhythmusmonitoring die Detektion von neuem Vorhofflimmern verglichen mit Propensity-gematchter üblicher Versorgung.

N
1.003Patienten
Design
Prospektive, nicht randomisierte Interventionsstudie mit Propensity-gematchten Real-World-Kontrollen, USA
Endpunkt
Neu diagnostiziertes Vorhofflimmern
Relevanz
3Ergänzend — Kontext, kein Muss-Wissen.
ErgebnisVHF detektiert bei 7,6 % (48/633) der KI-Hochrisiko- vs. 1,6 % (6/370) der Niedrigrisiko-Patienten (OR 4,98; 95 %-KI 2,11–11,75; p=0,0002); vs. Propensity-gematchter üblicher Versorgung Detektion 10,6 % vs. 3,6 % in der Hochrisikogruppe (p<0,0001) und 2,4 % vs. 0,9 % in der Niedrigrisikogruppe (p=0,12) über median 9,9 Monate.
Noseworthy PA, et al. Lancet. 2022;400(10359):1206-1212. 10.1016/S0140-6736(22)01637-3
Diskussion & Kritik

Zeigte, dass eine KI-Auswertung eines Sinusrhythmus-EKGs das VHF-Screening auf die Patienten fokussieren kann, bei denen es am wahrscheinlichsten vorliegt — eine Rationale, die später innerhalb von VITAL-AF angewandt wurde. Nicht randomisiert: Der Vergleich mit der üblichen Versorgung wurde per Propensity-Matching aus geeigneten, aber nicht eingeschlossenen Patienten konstruiert, und der Endpunkt ist die VHF-Detektion und nicht die Schlaganfallprävention, sodass ungeprüft bleibt, ob so gefundenes VHF von einer Antikoagulation profitiert.