Clinician Adoption of an Artificial Intelligence Algorithm to Detect Left Ventricular Systolic Dysfunction in Primary Care

Rushlow, D. R.

doi:10.1016/j.mayocp.2022.04.008

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Rushlow (EAGLE adoption)

Clinician Adoption of an Artificial Intelligence Algorithm to Detect Left Ventricular Systolic Dysfunction in Primary Care

Paciente / Población Intervención / Exposición Comparación Desenlace

En 11.573 pacientes cuyos clínicos recibieron la alerta de FE reducida por ECG-IA, una alta adopción de la alerta por los clínicos aumentó el diagnóstico de fracción de eyección reducida entre los pacientes con ECG-IA positivo en comparación con una baja adopción de la alerta.

N

11.573pacientes

Diseño

Análisis secundario del brazo de intervención del RCT por conglomerados EAGLE, EE. UU. (comparación no aleatorizada de grupos de clínicos)

Desenlace

Diagnóstico de FE reducida entre los pacientes con ECG-IA positivo, adoptadores altos vs. bajos

Relevancia

3Complementario — contexto, no conocimiento imprescindible.

ResultadoEntre los pacientes con ECG-IA positivo, diagnóstico de FE reducida 33,9 % con adoptadores altos (n=41) vs. 16,9 % con adoptadores bajos (n=124); OR 1,62, IC del 95 % 1,21–2,17. Los adoptadores altos eran con más frecuencia profesionales de práctica avanzada y médicos de familia, con pacientes menos complejos.

Rushlow DR, et al. Mayo Clin Proc. 2022;97(11):2076-2085. 10.1016/j.mayocp.2022.04.008

Discusión y crítica

La contrapartida de implementación de EAGLE: la herramienta solo encontró FE reducida cuando el clínico solicitó el ecocardiograma que sugería la alerta, y solo 41 de 165 clínicos fueron adoptadores altos. Como comparación de grupos de clínicos dentro de un brazo y no contraste aleatorizado, está confundida por el tipo de clínico y la complejidad de los pacientes, pero es la demostración más clara de que la adopción, y no la exactitud del algoritmo, limitó el efecto del ECG-IA.