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

Doente / População Intervenção / Exposição Comparação Desfecho

Em 11.573 doentes cujos clínicos receberam o alerta de FE reduzida por ECG-IA, uma elevada adoção do alerta pelos clínicos aumentou o diagnóstico de fração de ejeção reduzida entre os doentes com ECG-IA positivo em comparação com adoção baixa do alerta.

N

11 573doentes

Desenho

Análise secundária do braço de intervenção do RCT por conglomerados EAGLE, EUA (comparação não aleatorizada de grupos de clínicos)

Desfecho

Diagnóstico de FE reduzida entre os doentes com ECG-IA positivo, adotantes elevados vs. baixos

Relevância

3Complementar — contexto, não conhecimento obrigatório.

ResultadoEntre os doentes com ECG-IA positivo, diagnóstico de FE reduzida 33,9 % com adotantes elevados (n=41) vs. 16,9 % com adotantes baixos (n=124); OR 1,62, IC de 95 % 1,21–2,17. Os adotantes elevados eram mais frequentemente profissionais de prática avançada e clínicos de Medicina Familiar, com doentes menos complexos.

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

Discussão e crítica

A contrapartida de implementação do EAGLE: a ferramenta só encontrou FE reduzida quando o clínico pediu o ecocardiograma que o alerta sugeria, e apenas 41 dos 165 clínicos foram adotantes elevados. Como comparação intrabraço de grupos de clínicos e não contraste aleatorizado, está confundida pelo tipo de clínico e pela complexidade dos doentes, mas é a demonstração mais clara de que foi a adoção, e não a exatidão do algoritmo, que limitou o efeito do ECG-IA.