Introdução: A fibrilação atrial (FA) é comum em pacientes com apneia obstrutiva do sono (AOS). No entanto, pacientes submetidos a exames diagnósticos de AOS não são sistematicamente avaliados para a possibilidade de FA. O objetivo do presente estudo foi desenvolver um algoritmo para diagnóstico de FA em pacientes com suspeita de AOS submetidos a poligrafia do sono Biologix.
Métodos: O estudo foi desenvolvido em duas etapas. Na primeira etapa, foi elaborado um algoritmo para detectar FA a partir de intervalos entre batimentos RR do eletrocardiograma (ECG). Um modelo de rede neural foi treinado com intervalos RR e anotações manuais do banco de dados Icentia 11k. Sua performance foi avaliada neste e em outros quatro bancos de dados. Após a segmentação dos exames de ECG em intervalos RR de 30 batimentos, um modelo de rede neural foi utilizado para prever o ritmo cardíaco. Na segunda etapa, o algoritmo foi validado utilizando-se o intervalo PP a partir do sinal de fotoplestismografia (PPG) da oximetria do sistema Biologix. Foram utilizados dados de 188 pacientes com suspeita de AOS que realizaram simultaneamente a polissonografia do tipo 1 (com ECG) e a poligrafia do sono Biologix.
Resultados: Na primeira etapa, o modelo foi treinado em 200M de intervalos RR, com 50% positivos para FA. No teste, analisou-se 1270 pacientes e 150M de amostras de intervalos RR dos bancos de dados. Destes, 276 pacientes (22%) e 17M de amostras (11%) apresentaram FA. A tabela abaixo mostra a performance do modelo testado nos diferentes bancos de dados.
|
Banco de Dados |
Área sob a Curva (AUC) |
Sensibilidade (%) |
Especificidade (%) |
|
Icentia 11k |
0,993 |
97 |
98 |
|
MIT-BIH AF |
0,992 |
100 |
- |
|
IRIDIA |
0,990 |
94 |
- |
|
NSR-RRi |
- |
- |
100 |
|
MIT-BIH NSR |
- |
- |
100 |
|
Média geral |
0,994 (95% CI: 0,993-0,995) |
95 (95% CI: 92-97) |
98 (95% CI: 97-99) |
Na segunda etapa, 9 pacientes (5%) apresentaram FA confirmada no ECG. O F1-score médio para a qualidade de detecção de picos R no PPG foi de 0,95 [95% CI: 0,85-1]. A sensibilidade foi de 100% [95% CI: 63-100%], a especificidade foi de 100% [95% CI: 97-100%] e o teste de McNemar resultou em p>0,99.
Conclusões: O algoritmo desenvolvido demonstrou eficácia na detecção de FA utilizando tanto os intervalos entre batimentos do ECG quanto o PPG da oximetria do sistema Biologix. O novo algoritmo, portanto, apresenta potencial para detecção de FA em pacientes com suspeita de AOS submetidos a poligrafia do sono Biologix.
