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Liu AI-ECG (AF & anticoagulation)

Artificial Intelligence-Enabled ECGs for Atrial Fibrillation Identification and Enhanced Oral Anticoagulant Adoption: a Pragmatic Randomized Clinical Trial

Paciente / Población Intervención / Exposición Comparación Desenlace

En 17.817 pacientes de urgencias y hospitalizados tratados por no cardiólogos, una alerta de ECG-IA de fibrilación auricular al médico responsable aumentaron la prescripción de ACOD en los 90 días siguientes al alta en comparación con la atención habitual.

N
17.817pacientes
Diseño
RCT abierto por conglomerados (120 vs. 113 no cardiólogos aleatorizados), dos hospitales, Taiwán
Desenlace
Prescripción de ACOD en los 90 días siguientes al alta (coprimario con nuevo diagnóstico de FA, solicitud de ecocardiograma y visitas al cardiólogo)
Relevancia
3Complementario — contexto, no conocimiento imprescindible.
ResultadoPrescripción de ACOD 23,3 % vs. 12,0 % (HR 1,85, IC del 95 % 1,11–3,07); nuevo diagnóstico de FA HR 1,40 (IC del 95 % 1,03–1,90); sin diferencias significativas en ecocardiogramas, visitas al cardiólogo, ictus isquémico ni muerte cardiovascular o por cualquier causa. 275 vs. 245 pacientes tuvieron FA detectada por la IA.
Liu WT, et al. J Am Heart Assoc. 2025;14(14):e042106. 10.1161/JAHA.125.042106
Discusión y crítica

Apunta a la brecha de tratamiento y no solo a la detección: una alerta de ECG-IA hizo que los no cardiólogos tuvieran casi el doble de probabilidad de iniciar anticoagulación en pacientes con FA y riesgo de ictus. Aleatorizado a nivel de médico y abierto en solo dos hospitales, con cuatro criterios de valoración coprimarios de los que se cumplieron dos; la población de resultado efectiva fue la de 275 vs. 245 pacientes con FA detectada por la IA, y el ictus y la mortalidad no cambiaron.