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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 Comparaison Critère de jugement

Chez 1 003 patients avec facteurs de risque d'AVC sans fibrillation atriale connue, une stratification du risque par ECG-IA suivie d'un monitorage ambulatoire du rythme a augmenté la détection d'une fibrillation atriale nouvelle par rapport à une prise en charge habituelle appariée par score de propension.

N
1 003patients
Schéma
Essai interventionnel prospectif non randomisé avec contrôles en vie réelle appariés par score de propension, États-Unis
Critère
Fibrillation atriale nouvellement diagnostiquée
Pertinence
3Complémentaire — du contexte, pas un incontournable.
RésultatFA détectée chez 7,6 % (48/633) des patients à haut risque selon l'IA vs. 1,6 % (6/370) des patients à faible risque (OR 4,98, IC à 95 % 2,11–11,75 ; p=0,0002) ; vs. prise en charge habituelle appariée par score de propension, détection 10,6 % vs. 3,6 % dans le groupe à haut risque (p<0,0001) et 2,4 % vs. 0,9 % dans le groupe à faible risque (p=0,12) sur une médiane de 9,9 mois.
Noseworthy PA, et al. Lancet. 2022;400(10359):1206-1212. 10.1016/S0140-6736(22)01637-3
Discussion et critique

A montré qu'une lecture par IA d'un ECG en rythme sinusal peut concentrer le dépistage de la FA sur les patients les plus susceptibles d'en être atteints, une logique appliquée plus tard dans VITAL-AF. Non randomisé : la comparaison avec la prise en charge habituelle a été construite par appariement sur score de propension à partir de patients éligibles mais non inclus, et le critère est la détection de la FA plutôt que la prévention de l'AVC, de sorte que le bénéfice de l'anticoagulation pour une FA ainsi découverte n'est pas testé.