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BEAGLE

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

Doente / População Intervenção / Exposição Comparação Desfecho

Em 1.003 doentes com fatores de risco de AVC sem fibrilhação auricular conhecida, a estratificação de risco por ECG-IA seguida de monitorização ambulatória do ritmo aumentou a deteção de fibrilhação auricular nova em comparação com cuidados habituais emparelhados por propensão.

N
1003doentes
Desenho
Ensaio de intervenção prospetivo, não aleatorizado, com controlos de contexto real emparelhados por propensão, EUA
Desfecho
Fibrilhação auricular recém-diagnosticada
Relevância
3Complementar — contexto, não conhecimento obrigatório.
ResultadoFA detetada em 7,6 % (48/633) dos doentes de alto risco segundo a IA vs. 1,6 % (6/370) dos de baixo risco (OR 4,98, IC de 95 % 2,11–11,75; p=0,0002); vs. cuidados habituais emparelhados por propensão, deteção 10,6 % vs. 3,6 % no grupo de alto risco (p<0,0001) e 2,4 % vs. 0,9 % no grupo de baixo risco (p=0,12) ao longo de uma mediana de 9,9 meses.
Noseworthy PA, et al. Lancet. 2022;400(10359):1206-1212. 10.1016/S0140-6736(22)01637-3
Discussão e crítica

Mostrou que uma leitura por IA de um ECG em ritmo sinusal pode concentrar o rastreio de FA nos doentes com maior probabilidade de a ter, um fundamento aplicado mais tarde no VITAL-AF. Não aleatorizado: a comparação com os cuidados habituais foi construída por emparelhamento por propensão a partir de doentes elegíveis mas não incluídos, e o endpoint é a deteção de FA e não a prevenção do AVC, pelo que não foi testado se a FA assim encontrada beneficia da anticoagulação.