Wearable Smartwatches for Atrial Fibrillation Detection and Burden Estimation After Ablation: Comparison With Continuous Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Wearable ECG-enabled smartwatches have been validated for atrial fibrillation (AF) screening, but their accuracy for monitoring AF recurrence and quantifying AF burden after catheter ablation is uncertain. To evaluate the simulated performance of three commercial smartwatch algorithms for AF recurrence detection and AF burden estimation compared with implantable cardiac monitors (ICMs). METHODS AND RESULTS: Using continuous ICM data from 346 patients in the CIRCA-DOSE trial, we simulated three smartwatch algorithms, assuming daytime wear (8:00 AM-10:00 p.m.). We also simulated commonly-used non-invasive intermittent rhythm monitoring strategies. Primary endpoints were sensitivity for arrhythmia recurrence and correlation with ICM-derived AF burden. Analyses were stratified by daily wear time and patient activity. AF recurrence occurred in 47.1% of patients. Simulated detection sensitivities were 82.2% (Apple Watch AF Burden), 70.6% (Apple Watch IRN), and 64.4% (Fitbit IHRD), compared with 15.8-64.6% for simulated intermittent AECG monitors. Wearables outperformed commonly-used Holter/patch monitoring strategies. AF burden correlation with ICM exceeded r = 0.97 for all algorithms. Among missed recurrences, median AF burden was <0.02%. Longer daily wear improved sensitivity (>90% with 24-hour use), whereas patient activity modestly reduced detection. CONCLUSION: Smartwatch-based AF detection algorithms demonstrate strong correlation with ICM-derived AF burden and clinically good sensitivity for recurrence detection, outperforming conventional non-invasive strategies. These findings support the integration of wearables as a scalable alternative for post-ablation rhythm monitoring.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».