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背景：臨床医の場合、心房細動（AF）の自信は、挿入可能な心臓モニター（ICM）を使用することを選択する際に重要な考慮事項です。 目的：この研究の目的は、LINQ ICMの改善されたAF検出アルゴリズムを報告することでした。 方法：LINQ Usability Studyは、非ランダム化、前向き、多施設試験です。ICMは小型化されており、リモート患者の監視にワイヤレステレメトリを使用しており、そのAFアルゴリズムには新しいP波フィルターが含まれています。デバイス挿入後1か月で、ホルターモニターデータを収集し、2分以上の真のAFエピソードで注釈を付け、ホルターアノテーションをICM検出と比較することにより、パフォーマンスメトリックを評価しました。 結果：研究には151人の患者が登録されました（56.6±12.1歳、男性67％）。監視の理由には、81.5％（n = 123）のAFアブレーションまたはAF管理、12.6％の失神（n = 19）、および患者の5.9％（n = 9）のその他の適応症が含まれます。分析可能なホルター記録を持つ138人の患者のうち、38人の患者（27.5％）で合計112の真のAFエピソードが特定されました。AFまたは非AFエピソードの持続時間を検出するためのICMの全体的な精度は99.4％であり、ICMによって測定されたAFの負担はHolterと高度に相関していました（Pearson係数0.995）。 結論：LINEQ ICMの新しいAF検出アルゴリズムは、AFの有無を正確に検出します。さらに、断続的および症候性AFの病歴を持つ患者のAF持続時間を検出する際に高い感度を示しました。
背景：臨床医の場合、心房細動（AF）の自信は、挿入可能な心臓モニター（ICM）を使用することを選択する際に重要な考慮事項です。 目的：この研究の目的は、LINQ ICMの改善されたAF検出アルゴリズムを報告することでした。 方法：LINQ Usability Studyは、非ランダム化、前向き、多施設試験です。ICMは小型化されており、リモート患者の監視にワイヤレステレメトリを使用しており、そのAFアルゴリズムには新しいP波フィルターが含まれています。デバイス挿入後1か月で、ホルターモニターデータを収集し、2分以上の真のAFエピソードで注釈を付け、ホルターアノテーションをICM検出と比較することにより、パフォーマンスメトリックを評価しました。 結果：研究には151人の患者が登録されました（56.6±12.1歳、男性67％）。監視の理由には、81.5％（n = 123）のAFアブレーションまたはAF管理、12.6％の失神（n = 19）、および患者の5.9％（n = 9）のその他の適応症が含まれます。分析可能なホルター記録を持つ138人の患者のうち、38人の患者（27.5％）で合計112の真のAFエピソードが特定されました。AFまたは非AFエピソードの持続時間を検出するためのICMの全体的な精度は99.4％であり、ICMによって測定されたAFの負担はHolterと高度に相関していました（Pearson係数0.995）。 結論：LINEQ ICMの新しいAF検出アルゴリズムは、AFの有無を正確に検出します。さらに、断続的および症候性AFの病歴を持つ患者のAF持続時間を検出する際に高い感度を示しました。
BACKGROUND: For clinicians, confidence in atrial fibrillation (AF) episode classification is an important consideration when electing to use insertable cardiac monitors (ICMs). OBJECTIVE: The purpose of this study was to report on the improved AF detection algorithm in the Reveal LINQ ICM. METHODS: The Reveal LINQ Usability Study is a nonrandomized, prospective, multicenter trial. The ICM has been miniaturized, uses wireless telemetry for remote patient monitoring, and its AF algorithm includes a new p-wave filter. At 1 month post-device insertion, Holter monitor data were collected and annotated for true AF episodes ≥2 minutes, and performance metrics were evaluated by comparing Holter annotations with ICM detections. RESULTS: The study enrolled 151 patients (age 56.6 ± 12.1, male 67%). Reasons for monitoring included AF ablation or AF management in 81.5% (n = 123), syncope in 12.6% (n = 19), and other indications in 5.9% (n = 9) of patients. Of the 138 patients with an analyzable Holter recording, a total of 112 true AF episodes were identified in 38 patients (27.5%). The overall accuracy of the ICM to detect durations of AF or non-AF episodes was 99.4%, and the AF burden measured by the ICM was highly correlated with the Holter (Pearson coefficient 0.995). CONCLUSION: The new AF detection algorithm in the Reveal LINQ ICM accurately detects the presence or absence of AF. Additionally, it showed high sensitivity in detecting AF duration in patients with a history of intermittent and symptomatic AF.
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