Performance of a Mobile Single-Lead Electrocardiogram Technology for Atrial Fibrillation Screening in a Semirural African Population: Insights From “The Heart of Ethiopia: Focus on Atrial Fibrillation” (TEFF-AF) Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) screening using mobile single-lead electrocardiogram (ECG) devices has demonstrated variable sensitivity and specificity. However, limited data exists on the use of such devices in low-resource countries. OBJECTIVE: The goal of the research was to evaluate the utility of the KardiaMobile device's (AliveCor Inc) automated algorithm for AF screening in a semirural Ethiopian population. METHODS: Analysis was performed on 30-second single-lead ECG tracings obtained using the KardiaMobile device from 1500 TEFF-AF (The Heart of Ethiopia: Focus on Atrial Fibrillation) study participants. We evaluated the performance of the KardiaMobile automated algorithm against cardiologists' interpretations of 30-second single-lead ECG for AF screening. RESULTS: A total of 1709 single-lead ECG tracings (including repeat tracing on 209 occasions) were analyzed from 1500 Ethiopians (63.53% [953/1500] male, mean age 35 [SD 13] years) who presented for AF screening. Initial successful rhythm decision (normal or possible AF) with one single-lead ECG tracing was lower with the KardiaMobile automated algorithm versus manual verification by cardiologists (1176/1500, 78.40%, vs 1455/1500, 97.00%; P<.001). Repeat single-lead ECG tracings in 209 individuals improved overall rhythm decision, but the KardiaMobile automated algorithm remained inferior (1301/1500, 86.73%, vs 1479/1500, 98.60%; P<.001). The key reasons underlying unsuccessful KardiaMobile automated rhythm determination include poor quality/noisy tracings (214/408, 52.45%), frequent ectopy (22/408, 5.39%), and tachycardia (>100 bpm; 167/408, 40.93%). The sensitivity and specificity of rhythm decision using KardiaMobile automated algorithm were 80.27% (1168/1455) and 82.22% (37/45), respectively. CONCLUSIONS: The performance of the KardiaMobile automated algorithm was suboptimal when used for AF screening. However, the KardiaMobile single-lead ECG device remains an excellent AF screening tool with appropriate clinician input and repeat tracing. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12619001107112; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=378057&isReview=true.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».