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對智慧手錶的心房顫動識別能力所作的大規模評估

肥胖與吸菸、高血壓和糖尿病一樣,已成為全球主要的健康負擔之一。肥胖可透過生活方式干預,從而改善心血管代謝疾病的風險。在多項早期的研究中發現,低進食頻率與肥胖相關,也就是吃得越少反而越容易發胖。

在三餐與肥胖之間的關係研究中,早餐進食頻率與肥胖的關係相關研究較多,早期研究發現早餐進食頻率與肥胖存在負相關關係,也就是早餐頻率降低或不吃早餐會增加肥胖的風險。然而,很少有研究報道午餐和晚餐頻率對肥胖的臨床影響。

心房顫動是最常見的心律失常,在人群的患病率約為1%~3。2%。文獻資料顯示,房顫增加卒中的發病風險約為5倍,且房顫相關卒中佔所有缺血性卒中的1/3,而早期發現並給予抗凝治療,則可減少約60%的房顫相關卒中風險。但是,1/3以上的房顫患者沒有症狀,往往難以發現。

24小時動態心電圖及單導聯長時程監測技術可增加房顫檢出率,由於受到房顫發生頻率低和穿戴不便捷等因素而難以廣泛推廣。近年來智慧穿戴手錶有可檢測心率的光學感測器,其不規則脈搏通知演算法有可能檢測出心房顫動。為此,美國曾開展一項大規模的觀察性研究,對智慧手錶的心房顫動識別能力進行評估。

該研究是一項前瞻性、單組、開放標籤、不設研究中心的實效性研究,納入419297名年齡≥22歲、無心房顫動病史美國成人。研究這對智慧手錶(不規則脈搏、不規則血流速度圖)別出心房顫動者,進行遠端醫療訪視,並向參與者提供心電圖(ECG)監測貼,評估ECG監測貼顯示心房顫動的比例,以及不規則脈搏間期的陽性預測值。

在這項研究中,2161名參與者(0。52%)收到了不規則脈搏通知。收到不規則脈搏通知的參與者年齡較大,是女性的可能性較低,是白種人的可能性較高,並且CHA2DS2-VASc評分比總體佇列高≥2分的可能性較高。

在收到通知的參與者中,450人(20。8%)寄回了ECG監測貼(參與者佩戴ECG監測貼的平均時長為6。3天)。在寄回ECG監測貼的450名參與者中,153名被檢測出心房顫動,即 ECG監測貼的心房顫動檢出率為34%(97。5%CI: 29%~39%)。在≥65的參與者中,ECG監測貼的心房顫動檢出率為35%(97。5%CI: 27%~43%),在<40歲的參與者中,ECG監測貼的心房顫動檢出率為18%(95%CI: 6%~31%)。

在從收到通知的參與者取樣的2089份不規則血流速度圖中,1489份在ECG監測貼中同時顯示心房顫動,即單一血流速度圖的陽性預測值為0。71(97。5%CI: 0。69~0。74);在≥65歲的參與者亞組中,血流速度圖的陽性預測值為0。60(97。5%CI: 0。56~0。64)。

在佩戴ECG監測貼期間收到不規則脈搏通知的86名參與者中,有72名在ECG監測貼的圖上同時顯示心房顫動證據,即不規則脈搏通知的陽性預測值為0。84(95%CI: 0。76~0。92);在≥65歲的參與者中,不規則脈搏通知的陽性預測值為0。78(95%CI: 0。64~0。92)。

該研究首次評估智慧手錶對房顫識別能力,雖然參與者收到不規則脈搏通知的機率低,但在收到不規則脈搏通知的參與者中,有1/3以上被證實為心房顫動,且陽性通知與心房顫動的一致性為84%。總之,智慧手錶不規則脈搏通知演算法在房顫的識別中有著一定的應用價值,隨著技術的發展與完善,其可作為一種簡易、無創和低成本的無創檢測手段,有助於房顫患者的早期篩查與識別。

對智慧手錶的心房顫動識別能力所作的大規模評估

圖1 不同年齡和性別參與者收到的不規則脈搏通知

對智慧手錶的心房顫動識別能力所作的大規模評估

圖2 ECG監測貼的心房顫動檢出率

專家簡介

黃華廷

,廣西壯族自治區人民醫院心血管內科住院醫師,醫學碩士,畢業於中國醫科大學,畢業後一直從事心血管疾病診療工作,主要研究冠心病介入診療及起搏與電生理方向。

對智慧手錶的心房顫動識別能力所作的大規模評估

吉慶偉

,醫學博士,博士後,主任醫師,暨南大學醫學院博士生導師,廣西壯族自治區人民醫院心內科副主任(主持工作),國家自然科學基金網評專家,中華醫學會心血管病學分會肺血管病學組委員,中國心血管醫師協會轉化醫學專業委員會委員,中國醫藥教育協會醫療器械管理專業委員會委員,中國老年保健醫學研究會高血壓防治分會委員。主要從事冠心病、心力衰竭等心血管疾病的診斷及治療,尤其側重於冠心病的介入診療,在心血管危急重症的處理上具有較豐富經驗。在Cardiovascular Research等國際學術期刊發表第一作者和通訊作者SCI收錄學術論文29篇,總影響因子大於100分,單篇最高9。986,總引用840次,單篇最高引用144次。擔任Atherosclerosis、Immunology等多種國際學術期刊特約審稿專家。主持3項國家自然科學基金和1項中國博士後基金,獲得省部級科技進步獎一等獎一項。

參考文獻

Marco V Perez, Kenneth W Mahaffey, Haley Hedlin, et al。 Large-Scale Assessment of a Smartwatch to Identify Atrial Fibrillation。 N Engl J Med。 2019 Nov 14;381(20):1909-1917。

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