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Enregistrement W3032777011 · doi:10.1161/circulationaha.120.048253

Validating QT-Interval Measurement Using the Apple Watch ECG to Enable Remote Monitoring During the COVID-19 Pandemic

2020· letter· en· W3032777011 sur OpenAlexfundno aff
Marc Strik, Théo Caillol, F. Daniel Ramirez, Saer Abu-Alrub, Hugo Marchand, Nicolas Welté, Philippe Ritter, Michel Haı̈ssaguerre, Sylvain Ploux, Pierre Bordachar

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAgence Nationale de la RechercheRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineUniversity hospitalCartographyMedical emergencyInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

◼ electrocardiography ◼ long QT syndrome ◼ remote consultation ◼ telemedicine S creening and monitoring for QT prolongation when certain medications are initiated are routinely performed to avoid arrhythmic complications.However, the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and its proposed treatments-including hydroxychloroquine and azithromycin, which are known to prolong the QT interval 1 -raise logistical and safety concerns with established QT monitoring strategies.Recently, the American College of Cardiology made recommendations for QT monitoring in outpatients with COVID-19 on hydroxychloroquine/azithromycin, suggesting that the use of direct-to-consumer mobile devices such as the Apple Watch 1-lead ECG could be considered in cases of resource constraints or quarantines. 2The Apple Watch ECG is cleared by the US Food and Drug Administration for detecting atrial fibrillation but has not been studied for QT monitoring.Lead I (the lead recorded by the Apple Watch) may be suboptimal for measuring this interval; however, other leads can be reproduced by placing the smartwatch on the left ankle or chest. 3We therefore sought to validate the use of the Apple Watch for QT measurement, including using nonstandard smartwatch positions, in an unselected outpatient population.Between December 2019 and January 2020, 100 consecutive patients in sinus rhythm were enrolled from outpatient or emergency departments.The study was approved by our institutional review committee, and the subjects gave informed consent.Standard 12-lead ECGs were performed, followed by smartwatch electrocardiographic recordings using the Apple Watch Series 4 (Apple Inc, Cupertino, CA).After a brief demonstration, patients recorded 30-second Apple Watch electrocardiographic equivalents of lead I (AW-I; watch on left wrist), lead II (AW-II; watch on left ankle), and a simulated lead V 6 (AW-LAT; watch on left lateral chest; Figure [A]).Using commercially available software (EP Calipers, EP studios Inc, Louisville, KY), a cardiologist measured 3 RR and QT intervals to calculate the corrected QT interval (QTc) using the Bazett formula (Figure [B]).A QTc >480 milliseconds was considered high risk.Agreement between the 12-lead and Apple Watch QTc measurements was calculated with the use of the median absolute error and Bland-Altman analyses.To measure interobserver variability, all AW-I QTc measurements were repeated by a second blinded cardiologist, and the intraclass correlation coefficient was calculated on the basis of a 2-way random absolute agreement model with single measurements.Agreement on whether a tracing was interpretable was assessed with the Cohen κ statistic.T-wave amplitude was measured to evaluate its association with QTc measurement accuracy.The mean age was 67±7 years; 59% were male; and 35% had diagnosed cardiac disease.Heart rates were similar on 12-lead and Apple Watch recordings (69±11 bpm versus 70±13 bpm, respectively; P=0.2, paired Student t test).QTc intervals ranged from 336 to 530 milliseconds on 12-lead ECGs.Eight patients were identified as high risk, all of whom were similarly identified by the smartwatch.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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