JACC Heart Fail：基于智能手机的心力衰竭识别技术

研究背景：

心力衰竭（HF）是65岁以上人群中住院的主要原因。识别非侵入性方法来检测心力衰竭可能解决心力衰竭的流行问题。最近，测量传递到胸壁的心脏振动的地心心动描记术已经成为检测心力衰竭的一种有前景的技术。

研究目标：

在这项多中心研究中，作者们探讨了使用商业上可用的智能手机进行地心心动描记术是否能够区分对照组和C期心力衰竭患者。

研究方法：

从芬兰和美国招募了住院和门诊的心力衰竭患者。住院的心力衰竭患者在入院后2天内进行评估，门诊患者在门诊环境下进行评估。在预定好的汇总数据分析中，使用逻辑回归得出算法，然后使用自助聚合方法进行验证。

研究结果：

共招募了217名心力衰竭参与者（174名住院患者和172名门诊患者）和786名心血管诊所的对照组。急性心力衰竭参与者的平均年龄为64 ± 13岁，64.9%为男性，左心室射血分数为39 ± 15%，N末端B型利钠肽中位数为5,778 ng/L（Q1-Q3：1,933-6,703）。大多数（74%）心力衰竭参与者射血分数降低，38%有心房颤动。在两个心力衰竭队列中，检测心力衰竭的算法受试者工作特征曲线下的面积为0.95，敏感性为85%，特异性为90%，准确度为89%，决策阈值为0.5。阳性似然比和阴性似然比分别为8.50和0.17。算法的准确性在基于年龄、性别、体重指数和心房颤动的亚组中没有显著差异。

研究结论：

使用地心心动描记术的智能手机评估心脏功能是可行的，并且能够以高诊断准确度区分心力衰竭患者和对照组。（使用微机电传感器识别心力衰竭FI [NCT04444583]；使用微机电传感器识别心力衰竭 [NCT04378179]；使用微机电传感器检测冠心病[NCT04290091]）。

参考文献：

Haddad F, Saraste A, Santalahti KM, Pänkäälä M, Kaisti M, Kandolin R, Simonen P, Nammas W, Jafarian Dehkordi K, Koivisto T, Knuuti J, Mahaffey KW, Blomster JI. Smartphone-Based Recognition of Heart Failure by Means of Microelectromechanical Sensors. JACC Heart Fail. 2024 Mar 22:S2213-1779(24)00165-3. doi: 10.1016/j.jchf.2024.01.022. Epub ahead of print. PMID: 38573263.