La capacité d’une Apple Watch à détecter la fibrillation auriculaire (FA) est considérablement affectée par des anomalies ECG sous-jacentes telles qu’un dysfonctionnement du nœud sinusal, un bloc auriculo-ventriculaire (AV) ou un retard de conduction intraventriculaire (IVCD), selon une étude monocentrique.
Dr Marc Strik
“Nous avons été surpris de constater que chez un patient sur cinq, l’ECG de la smartwatch n’a pas réussi à produire un diagnostic automatique”, a déclaré l’auteur de l’étude Marc Strik, MD, PhD, clinicien à l’hôpital universitaire de Bordeaux à Pessac, en France. Actualités médicales Medscape. “Cette [failure] était principalement due à la qualité insuffisante du traçage [60%]mais dans un tiers des cas, [34%]elle était due à une bradycardie, et dans certains cas, à une tachycardie, [6%].
“Nous avons également été surpris de constater que l’existence d’une maladie de la conduction ventriculaire était associée à une probabilité plus élevée de manquer de FA”, a-t-il déclaré.
L’étude a été publiée en ligne le 11 octobre dans le Journal canadien de cardiologie.
Détection des anomalies affectées
Les enquêteurs ont testé la précision de l’Apple Watch (Apple, Cupertino, Californie) dans la détection de la FA chez des patients présentant diverses anomalies de l’ECG. Tous les participants ont subi un ECG à 12 dérivations, suivi d’un tracé ECG de 30 secondes avec une Apple Watch Series 5. L’algorithme de détection AF automatique de la smartwatch a donné un résultat de “aucun signe de FA”, “AF” ou “non vérifié pour AF (non classé).”
Les enregistrements non classifiés résultaient d’une « faible fréquence cardiaque » (inférieure à 50 battements/min), d’une « fréquence cardiaque élevée » (supérieure à 150 battements/min), d’un « mauvais enregistrement » ou d’un « enregistrement non concluant ».
Les enregistrements de la smartwatch ont été examinés par un électrophysiologiste en aveugle qui a interprété chaque tracé et a attribué un diagnostic de « FA », « absence de FA » ou « diagnostic incertain ». Pour évaluer la concordance interobservateur, un deuxième électrophysiologiste en aveugle a interprété 100 tracés sélectionnés au hasard.
Parmi les 734 patients (âge moyen 66 ans ; 58 % d’hommes) inclus, 539 (73 %) étaient en rythme sinusal normal (SR), 154 (21 %) en FA, 33 en flutter auriculaire ou en tachycardie auriculaire, trois en tachycardie ventriculaire , et cinq dans la tachycardie jonctionnelle.
De plus, 65 (8,9 %) avaient un dysfonctionnement du nœud sinusal, 21 (2,9 %) avaient un bloc AV du deuxième ou du troisième degré, 39 (5,3 %) avaient un rythme ventriculaire stimulé, 54 (7,4 %) avaient des contractions ventriculaires prématurées (PVC). , et 132 (18 %) avaient un IVCD (bloc de branche droit ou gauche ou IVCD non spécifique).
Sur les 539 patients en SR normale, 437 enregistrements ont été correctement diagnostiqués par la smartwatch. Sept ont été diagnostiqués à tort comme FA et 95 n’ont pas été classés.
Sur les 187 patients en FA, 129 ont été correctement diagnostiqués, 17 ont été incorrectement diagnostiqués comme SR et 41 n’ont pas été classés.
Lorsque les ECG non classés étaient considérés comme de faux résultats, la smartwatch avait une sensibilité de 69 % et une spécificité de 81 % pour la détection de la FA. Lorsque les ECG non classés ont été exclus de l’analyse, la sensibilité était de 88 % et la spécificité de 98 %.
Comparativement aux patients sans anomalie, le risque relatif d’avoir des tracés faussement positifs était plus élevé chez les patients présentant des contractions auriculaires prématurées (PAC) ou des PVC (risque relatif [RR]2,9), dysfonctionnement du nœud sinusal (RR, 3,71) et bloc AV (RR, 7,8).
Cinquante-huit patients atteints de FA ont été classés comme SR ou non concluants par la smartwatch. Parmi eux, 21 (36 %) avaient un IVCD, 7 (12 %) avaient un rythme stimulé ventriculaire et 5 (9 %) avaient des PAC ou des PVC.
Le risque d’avoir des tracés faux négatifs (FA manquée) était plus élevé pour les patients avec IVCD (RR, 2,6) et stimulation (RR, 2,47), par rapport à ceux sans anomalie.
“Un outil puissant”
Dans l’ensemble, les électrophysiologistes cardiaques ont montré un accord élevé pour différencier entre FA et non FA, avec une reproductibilité interobservateur élevée. Un diagnostic manuel n’a pas été possible pour 10 % des tracés en raison d’une mauvaise qualité de l’ECG (3 %) ou d’ondes P peu claires (7 %).
Cinquante-neuf des 580 patients en SR ont été mal classés comme FA par les experts, et cinq des 154 patients en FA ont été mal classés comme SR.
“Nos résultats montrent que la présence d’un dysfonctionnement du nœud sinusal, d’un bloc AV du deuxième ou du troisième degré, d’un rythme stimulé ventriculaire, de PVC et d’IVCD était plus fréquemment représentée dans les diagnostics erronés de smartwatch”, ont écrit les auteurs. “Les patients atteints de PVC étaient trois fois plus susceptibles d’avoir des diagnostics de FA faussement positifs.”
Les limites de l’étude comprenaient la nature monocentrique de l’étude et le fait que les patients ont été recrutés dans un cabinet de cardiologie. Ce dernier facteur peut avoir influencé l’incidence des anomalies de l’ECG, qui était beaucoup plus élevée que pour l’utilisateur moyen de smartwatch.
“Même avec ses limites, la smartwatch reste un outil puissant capable de détecter la FA et de multiples autres anomalies”, a déclaré Strik. “Le diagnostic manqué de FA peut être moins important dans la vie réelle en raison de mesures répétées, et les algorithmes continueront à s’améliorer.”
Amélioration de la technologie
Commentant l’étude de MedscapeRichard C. Becker, MD, directeur et médecin en chef de l’Institut cardiaque, pulmonaire et vasculaire de l’Université de Cincinnati, Cincinnati, Ohio, a déclaré : “C’est exactement le type d’enquête nécessaire pour améliorer les algorithmes de détection existants qui permettront un jour faciliter l’utilisation de routine dans les soins aux patients. La capacité à détecter la FA chez une grande partie des personnes présentant une anomalie du rythme cardiaque est encourageante. »
Docteur Richard Becker
Les résultats ne doivent pas nuire à des études bien menées chez des individus par ailleurs en bonne santé d’âge varié chez lesquels la FA a été détectée avec précision, a-t-il ajouté. “De même, un algorithme de diagnostic automatique de la FA, en attente d’optimisation et de validation dans une cohorte vaste et diversifiée, devrait être considéré comme un outil de communication entre les patients et les prestataires de soins de santé.”
Les patients à risque de développer une FA pourraient bénéficier d’une surveillance continue à l’aide d’une montre intelligente, a déclaré Becker. “Les anomalies préexistantes du rythme cardiaque doivent être prises en considération. L’utilisation optimale de la technologie émergente pour inclure les appareils portables nécessite une compréhension des performances et des limites. Il est préférable de l’entreprendre en coordination avec un fournisseur de soins de santé.”
Andrés F. Miranda-Arboleda, MD, et Adrian Baranchuk, MD, du Centre des sciences de la santé de Kingston en Ontario, au Canada, concluent dans un éditorial d’accompagnement : “D’une certaine manière, les algorithmes de la montre intelligente pour la détection de la FA chez les patients atteints de maladies cardiovasculaires ne sont pas encore assez intelligents… mais ils le seront peut-être bientôt.”
L’étude a été soutenue par le gouvernement français. Strik, Miranda-Arboleda, Baranchuk et Becker n’ont signalé aucun conflit d’intérêts.
Can J Cardiol. Publié en ligne le 11 octobre 2022. Texte intégral.
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