Wearable Health Technology for the Diagnosis and Management of Atrial Fibrillation: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Atrial Fibrillation (AF), the most commonly sustained arrhythmia, affects approximately 200,000 Canadians and costs an annual $815 million to the Ontario provincial healthcare system. The current model for chronic AF management (favouring infrequent hospital visits) in combination with the challenge of detecting cardiac arrythmias provides opportunity for wearable devices to improve quality of care. Physicians must be aware of available wearable devices, their accuracy, validity, and potential to improve patient care. Methods: PubMed and Google Scholar databases were searched for primary studies involving AF and wearable devices published from database inception to 2020. Due to the heterogeneity of the findings, quantitative synthesis of the information could not be conducted. A narrative synthesis was performed for the obtained results, including a discussion of apparent trends and common study outcome measures: sensitivity, specificity, positive-, and negative-predictive-values. The narrative included comparisons to similar reviews and a discussion on both the current and future research directions. Results: The systematic search produced 214 studies, of which, 7 met the pre-determined eligibility criteria. The studies were published between 2018-2020 in 5 countries. Each eligible study was described and summarized; devices investigated include the Apple Watch with Kardia Band (Atrial fibrillation-sensing watch; AFSW), Huawei wearable devices (Honor 4 wristband, Honor Watch or Watch GT), CardioTracker (CART) + a pulse oximeter, and the RITMA system. Discussion: This systematic review comprehensively examined wearable devices used to deliver care for patients with AF. It was found that currently available wearable technologies for AF detection and management varied greatly in their accuracy, application settings, and accessibility. With technological advancements and further exploration into AF devices’ usability, widespread implementation of wearable technology in AF care is plausible. Successful application of these technologies can improve AF care and contribute to a significant reduction in AF-related healthcare costs. Conclusion: There are many devices available for AF care that show promise for certain applications. Additionally, there remains a demand for large-scale, high-quality research in this field to investigate the advantages and shortcomings of various devices that have shown promise in preliminary research. Future research should focus on randomized controlled trials to generate conclusive findings for wearable technologies in AF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».