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BEAGLE

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

Paziente / Popolazione Intervento / Esposizione Confronto Esito

In 1.003 pazienti con fattori di rischio per ictus senza fibrillazione atriale nota, la stratificazione del rischio con ECG-IA seguita da monitoraggio ambulatoriale del ritmo ha aumentato il rilevamento di nuova fibrillazione atriale rispetto alle cure abituali appaiate per propensity score.

N
1003pazienti
Disegno
Studio interventistico prospettico non randomizzato con controlli real-world appaiati per propensity score, USA
Esito
Fibrillazione atriale di nuova diagnosi
Rilevanza
3Complementare — contesto, non conoscenza imprescindibile.
RisultatoFA rilevata nel 7,6 % (48/633) dei pazienti ad alto rischio secondo l'AI vs. 1,6 % (6/370) di quelli a basso rischio (OR 4,98, IC al 95 % 2,11–11,75; p=0,0002); rispetto alle cure abituali appaiate per propensity score, rilevamento 10,6 % vs. 3,6 % nel gruppo ad alto rischio (p<0,0001) e 2,4 % vs. 0,9 % nel gruppo a basso rischio (p=0,12) in una mediana di 9,9 mesi.
Noseworthy PA, et al. Lancet. 2022;400(10359):1206-1212. 10.1016/S0140-6736(22)01637-3
Discussione e critica

Ha mostrato che una lettura AI di un ECG in ritmo sinusale può concentrare lo screening della FA sui pazienti con maggiore probabilità di averla, una logica poi applicata all'interno di VITAL-AF. Non randomizzato: il confronto con le cure abituali è stato costruito mediante appaiamento per propensity score a partire da pazienti eleggibili ma non arruolati, e l'endpoint è il rilevamento della FA e non la prevenzione dell'ictus, per cui resta non testato se la FA così individuata tragga beneficio dall'anticoagulazione.