Kontinuierliches Monitoring von Vitalzeichen mit einem mobilen Gerät bei Patienten mit hohem Risiko für Vorhofflimmern, um Algorithmen zu identifizieren, die A-Fib-Episoden erkennen

Nicht-invasives drahtloses kontinuierliches Monitoring von Vitalparametern (CVSM) ist eine Technologie, die seit kurzem verfügbar ist und ein zuverlässiges Sammeln von klinisch relevanten Vitalparametern ermöglicht. Dieser Ansatz bietet das Potenzial für Telemonitoring solcher Daten. Als Basistechnologien werden Photoplethysmographie, Akzelerometrie und Temperatursensoren eingesetzt. Die Herausforderung in der Analyse der großen Menge an Daten besteht darin, klinisch relevante Signale zu identifizieren und Aussagen zu dem klinischen Zustand des Untersuchten zu treffen. Daraus ergibt sich ein Bedarf an neuen Algorithmen, die helfen sollen, kritische klinische Zustände mit hoher Sensitivität und Spezifität automatisch zu erkennen. Vorausgegangene Studien mit CVSM bestätigten, dass beispielsweise Vorhofflimmern (A-fib) automatisch erkannt wird; Sensitivität und Spezifität waren dabei jedoch noch nicht ausreichend. Das Gerät, das in der CoMMoD-A-Fib-Studie verwendet werden soll, erlaubt eine kontinuierliche Überwachung einer Vielzahl von Parametern und verspricht eine geringe Interferenzrate, die potenziell zu einer guten Sensitivität und Spezifität beim Erkennen von klinischen Zuständen führen können. Derzeit stellt das EKG den Goldstandard für die Diagnose von A-fib in der Klinik dar; jedoch aufgrund des unregelmäßigen Auftretens von A-Fib (d. h. intermittierendes Auftreten), muss eine EKG-Überwachung für 24 h oder mehr durchgeführt werden um Episoden zu erkennen. In einer beträchtlichen Anzahl von Fällen werden keine Episoden erkannt, die nachfolgendend das Risiko für die Entwicklung von Schlaganfällen erhöhen. Außerdem sind solche Überwachungstechniken zur Detektion von A-Fib teuer und umständlich. Das in dieser Studie verwendete Gerät (Everion) ermöglicht eine nicht-invasive kontinuierliche Überwachung von Vitalparametern und hat ein gültiges CE-Zeichen. Wenn die Algorithmus-basierte Analyse von CVSM ausreichend sensitiv und spezifisch ist bei der Erkennung von beispielsweise A-Fib könnten Daten von z.B. Fitness Trackern (mit den gleichen Messparametern) automatisch auf Wahrscheinlichkeit von Arrhythmien analysiert werden.