Jak v populaci identifikovat pacienty s fibrilací síní

Fibrilace síní představuje nejčastější arytmii, navíc její prevalence stále roste. Nemocné ohrožuje především tím, že výrazně zvyšuje riziko CMP. Pokud k iktu dojde v důsledku kardioembolie, bývá jeho dopad na prognózu nemocných závažnější než při jiné etiologii. Identifikovat v reálné klinické praxi takto ohrožené pacienty je však obtížné. Na potenciál i limity screeningu fibrilace síní se zaměřilo sympozium podpořené společností Pfizer, které bylo součástí letošního výročního kongresu Evropské kardiologické společnosti.

Úvodní prezentace se ujal Alexander Thomas Cohen (King's College, Londýn, Velká Británie). Ten se zaměřil na některá úskalí diagnostiky fibrilace síní. Ta je ztížena již tím, že tato arytmie má často zcela asymptomatický průběh, a pacient tak nemá důvod vyhledat lékaře. Reálně také hrozí, že se běžné vyšetřovací metody „minou“ s právě probíhající epizodou – vyšetření je pak falešně negativní. Podle evropských guidelines je v současné době doporučeno příležitostně vyšetřovat osoby ve věku nad 65 let pomocí měření pulsu nebo jednosvodového EKG a systematicky vyšetřovat pouze osoby nad 75 let nebo se zvýšeným rizikem fibrilace síní. Pro vyhodnocení rizika fibrilace síní existují různá schémata, nicméně většinou jsou pro rutinní využití jen omezeně použitelná pro svou složitost. V důsledku toho je mnoho pacientů neodhaleno a neléčeno, přičemž mají až pětkrát vyšší riziko CMP.

V této souvislosti dr. Cohen zmínil možnosti, které přináší umělá inteligence a s ní spojené nové metody, díky nimž je možné přesněji vytipovat v populaci osoby vhodné k cílenému vyšetření.

Tým doktora Cohena za použití technik strojového učení vyvinul algoritmus k výpočtu rizika rozvoje fibrilace síní, který prokázal 75% senzitivitu a specificitu 99,1 procenta. Oproti standardním výpočtům rizika dokáže tento algoritmus zohlednit proměnné v čase, což je přínosné vzhledem ke komplexnosti vývoje fibrilace síní. Ke zhotovení algoritmu byla využita kombinace dvou modelů lišící se časem sběru dat ve vztahu k diagnóze. První, základní model byl postaven na získání dat od souboru pacientů v určitém čase a následně sledování rozvoje fibrilace síní. Druhý model získával data retrospektivně od data diagnózy. Sloučením modelů tak tým doktora Cohena získal dvojitou neuronovou síť využívající základní data k predikci rizika fibrilace síní a časově proměnné faktory vedoucí k diagnóze fibrilace síní.

Number needed to screen (počet nutných vyšetření k odhalení fibrilace síní) je u tohoto algoritmu 9 oproti číslu 13 u skórovacího modelu CHARGE‑AF. Doktor Cohen dále ve své přednášce představil probíhající studii PULsE‑AI (Prediction of Undiagnosed atriaL fibrillation using a machinE learning AlgorIthm), která si dala za cíl vyhodnotit účinnost a ekonomický dopad takového postupu při zařazení do běžné praxe. Studie se účastní 24 054 osob a u všech byla provedena predikce pomocí zmíněného algoritmu. Takto bylo vytipováno 955 osob s vyšším rizikem fibrilace síní. Tito pacienti budou pozváni k vyšetření, při potvrzení diagnózy fibrilace síní jim bude poskytnuta standardní kardiologická péče včetně antikoagulační terapie. Po dokončení studie je v plánu tento algoritmus postupně zařadit do systému zdravotní péče ve Velké Británii.

Jiný přistup k efektivnímu záchytu fibrilace síní v běžném životě u velké skupiny lidí nastínil doktor Steven Lubitz (Massachusetts General Hospital, Boston, USA). Mimo jiné seznámil posluchače s designem probíhající Fitbit Heart Study. Tato studie je zaměřena na účinnost záchytu síňové fibrilace pomocí algoritmu využívajícího pulsovou fotopletysmografii (PPG). Tuto technologii využívá většina chytrých hodinek a fitness náramků a je možné z ní odvozovat některé parametry určující stav kardiovaskulárního systému včetně APG křivky.

Fitbit Heart Study se zúčastnilo téměř půl milionu osob s relativně vysokým podílem uživatelů starších 65 let (12,1 %), nicméně studie se mohl zúčastnit jakýkoli uživatel náramku nebo hodinek Fitbit nad 22 let ve Spojených státech bez zjištěné fibrilace síní, antikoagulační léčby nebo implantovaného kardiostimulátoru nebo kardioverteru‑defibrilátoru. Data z hodinek byla zasílána pravidelně na server a vyhodnocována v pětiminutových oknech, která se překrývala. Pokud systém zachytil nepravidelný rytmus v 11 po sobě jdoucích hodnotitelných oknech, byl záznam vyhodnocen jako nepravidelná srdeční akce – IHRD (irregular heart rate detection). Následně byl uživatel požádán o online konzultaci s lékařem a byla mu zaslána náplast s EKG svody, kterou nosil po dobu jednoho týdne spolu s náramkem. Druhá online konzultace s lékařem byla již s výsledky EKG a pacientovi byl doporučen další postup. Primárním cílem studie je určit, jak často první IHRD odpovídá opravdové fibrilaci síní, dalším cílem je, jak moc IHRD odpovídá fibrilaci síní. Tato slibná studie ukáže, zda je možné široce využít technologii PPG k diagnostice arytmií, konkrétně fibrilace síní.

Sympozium zakončila dr. Emma Svennbergová (Karolinska Institutet, Stockholm, Švédsko) s představením výsledků studie STROKESTOP. Připomněla, že rizika spojená s fibrilací síní jsou významně snížena, pokud je nemocný léčen perorálními antikoagulancii. Riziko CMP se snižuje o 64 procent a riziko úmrtí je nižší o 26 procent oproti neléčeným pacientům. V populaci je nicméně značná část pacientů neodhalena, jelikož až 10 procent případů CMP vzniká u osob s nezjištěnou fibrilací síní. CMP je ve 25 procentech prvním projevem fibrilace síní, přičemž 33 procent CMP se rozvine u pacientů s fibrilací síní. Tato fakta poukazují na potřebu aktivního vyhledávání potenciálních pacientů s fibrilací síní. Předpokládá se tedy přínos screeningu v prevenci CMP a s tím vzniklých komplikací (hospitalizace, úmrtí), nicméně vyšetření s sebou nese i zátěž falešně pozitivních výsledků a s tím i vyšší počet možných invazivních vyšetření, která s sebou nesou určitá rizika (angiografie/revaskularizace s rizikem krvácení, nefropatie navozená kontrastní látkou nebo alergie na kontrastní látku).

Studie STROKESTOP si dala za cíl zjistit přínos screeningu ve snížení CMP, systémové embolizace a celkového snížení mortality bez zvýšení závažných krvácivých příhod v pokusné skupině ve srovnání s kontrolní skupinou. Do studie byly zařazeny všechny osoby ve věku 75–76 let z určitých oblastí Švédska, studie neměla žádná vylučovací kritéria. Celkem bylo do vyšetřované skupiny pozváno 13 979 osob, přibližně polovina se po písemné žádosti rozhodla zúčastnit screeningu (51,3 %). Kontrolní skupina čítala 13 996 obyvatel. Vyšetřovaní z pokusné skupiny bez anamnézy fibrilace síní byli požádáni o domácí monitoraci EKG dvakrát denně po dobu dvou týdnů. Pokud se v pokusné skupině vyšetřovaných nacházel pacient s fibrilací síní bez antikoagulační léčby, bylo mu navrhnuto vyšetření kardiologem ke zvážení nasazení antikoagulancií.

Všichni účastníci z pokusné i kontrolní skupiny byli systematicky sledováni po dobu minimálně pěti let. Zajímavé je, že pacienti v pokusné skupině, kteří se rozhodli vyšetření a EKG monitoringu zúčastnit, byli signifikantně zdravější (měli méně komorbidit). Nicméně výsledky studie prokázaly významně vyšší počet nově odhalených nemocných s fibrilací síní v pokusné skupině. Primárním cílem studie bylo zjistit celkový počet případů ischemické CMP, systémové embolizace, úmrtí z jakékoli příčiny, hemoragické CMP a hospitalizace kvůli krvácení. U pokusné skupiny byl počet těchto příhod nižší (ač relativně statisticky nízký význam) a samotné riziko ischemické CMP bylo u screenované skupiny významně nižší.

Podle dr. Svennbergové výsledky studie ukazují, že plošný screening fibrilace síní u starší populace má své opodstatnění. Otázkou však je, jak moc u švédské studie sehrála roli lepší zdravotní kondice vyšetřované skupiny. Zdá se, že lidé, kteří o své zdraví zajímají, mají méně komorbidit a jsou ochotni podstoupit screening, naopak populace bez péče o svou kondici nemá zájem o vyšetření a zároveň mají větší riziko kardiovaskulárního onemocnění.

Zdroj: MT