O importante uso das linhas de condutância cardíaca
Deixe um recado
As doenças cardiovasculares são a causa número um de morte na China, com mais de 544,000 casos de morte súbita de origem central todos os anos, e a sua incidência está a aumentar com a mudança de estilo de vida e o envelhecimento da população .
A morte súbita cardíaca (MSC) é uma morte inesperada por causas cardíacas, geralmente ocorrendo dentro de uma hora após o início dos sintomas de doença cardíaca, caracterizada por perda súbita de consciência, cessação súbita da atividade cardíaca e insuficiência hemodinâmica, geralmente devido a taquicardia ventricular persistente. ou fibrilação ventricular.
Portanto, identificar pessoas com alto risco de doença falciforme pode ajudar muito na prevenção da doença.
Um eletrocardiograma (ECG) é um método amplamente utilizado para detectar a atividade elétrica do coração, e o padrão clínico usual usa um 12-ECG de derivação para avaliar a saúde cardíaca de um paciente. Como um componente chave que conecta o corpo do paciente com o instrumento de eletrocardiograma, o fio de condutância cardíaca desempenha um papel vital na qualidade do sinal do eletrocardiograma.
De acordo com um novo estudo publicado na Communications Medicine, uma das principais revistas científicas do mundo, o modelo de aprendizagem profunda baseado em ECG para avaliação do risco de MSC pode distinguir com mais precisão os casos de MSC dos grupos de controle do que o modelo tradicional de risco de ECG. rastrear e identificar pessoas com maior risco de MSC, para que possam ser testadas regularmente para prevenir a ocorrência de MSC.
A equipe utilizou dados de dois estudos de DF extra-hospitalares em andamento, geograficamente independentes, prospectivos e baseados na comunidade, com uma amostra total de 2.510 casos de DF. Os modelos de aprendizagem profunda (DL) foram treinados, validados e testados em dados do Estudo de Morte Súbita Acidental 1796 SCD de Oregon, EUA (Oregon SUDS), e validados externamente em dados do Estudo de Previsão de Morte Súbita 714 de comunidades multiétnicas no condado de Ventura, Califórnia (Ventura PRESTO). Todos os casos de eletrocardiogramas de derivação em repouso disponíveis para análise, registrados antes da MSC e não associados a eventos de MSC, foram incluídos no estudo, excluindo ECG com ritmo de estimulação, fibrilação atrial ou flutter atrial a priori para criar um modelo DL que possa ser aplicado a eletrocardiogramas de ritmo sinusal.
A equipe desenvolveu um modelo de rede neural convolucional capaz de identificar casos de doença falciforme usando 12-formas de onda de ECG de derivação. Os pesquisadores obtiveram duas amostras de controle independentes de 1.342 eletrocardiogramas de 1.325 indivíduos que apresentavam pelo menos 50% de doença arterial coronariana. Eles treinaram o modelo usando 1.076 casos de DF do Oregon SUDS e 1,{8}}ECG de derivação antes da parada cardíaca, 597 casos de DF do grupo de controle e 613 12-ECG de derivação. Uma coorte de validação separada, composta por 366 ECGs pré-parada cardíaca e 200 ECGs de controle, foi usada para determinar quando interromper o treinamento do modelo. As amostras do estudo foram divididas por nível de paciente para que múltiplos eletrocardiogramas do mesmo paciente pudessem ser incluídos na mesma coorte.
Em comparação com os modelos de ECG tradicionais, o modelo DL baseado na forma de onda de ECG de {{0}}eletrodos foi mais preciso na identificação de casos de MSC, com uma coorte interna AUROC (uma medida de avaliação de rede neural) de 0. 889 e um AUROC validado externamente de 0,820, e foi melhor que a pontuação de risco de ECG tradicional. Este é o primeiro relatório de que um modelo de DL baseado em ECG supera os modelos tradicionais de risco de ECG na previsão de MSC extra-hospitalar em nível comunitário.
