発作性心房細動の早期発見のためのスマートウォッチの使用：検証研究

背景：フォトプレチスモグラフィー（PPG）テクノロジーを備えたウェアラブルデバイスは、脳卒中の主要な原因であるにもかかわらず、しばしば非難されない発作性心房細動（AF）を検出するのに役立ちます。 目的：この研究は、PPG統合ウェアラブルデバイスを使用して発作性AFを即座に検出する方法を開発することを目的とした2相研究の最初の部分です。この研究では、2つの主要なスマートウォッチ、Apple Watch Series 3およびFitbit（FBT）充電HRワイヤレスアクティビティリストバンドの診断パフォーマンスをそれぞれPPGセンサーを装備し、それらのデバイスから出力したパルスレートデータを分析しました。AF中の心電図（ECG）からの心拍数データに関する精度と精度。 方法：2017年9月から2018年3月の間に単一のセンターで心臓手術を受けた患者から合計40人の被験者が、遠隔測定ECGおよびPPGデバイスを使用して術後AFについて監視されました。AFは、資格のある医師によって12リードECGを使用して診断されました。各被験者には、同時パルス速度の監視のために、Apple WatchとFBTのペアが与えられました。すべての被験者の心拍数もテレメトリーシステムに記録されました。時系列の脈拍数の傾向と心拍数の傾向が作成され、トレンドパターンの類似性について分析されました。次に、これらの傾向データを使用して、AF中のECGベースの心拍数測定を参照して、PPGベースのパルス速度測定の精度を決定しました。 結果：グループFBTの20のAFイベントのうち、6（30％）は、パルス速度の傾向パターンと心拍数トレンドパターンの間に中程度またはより高い相関（相互相関関数> 0.40）を示しました。Group Apple Watch（ワークアウト[W]モード）の16のAFイベントのうち、12（75％）が2つのトレンドパターンの間に中程度またはより高い相関を示しました。線形回帰分析は、Apple Watchを使用した被験者のAF中のパルス速度と心拍数との間に有意な相関を示しました。この相関はFBTでは観察されませんでした。Apple Watch WモードとFBTの回帰式は、それぞれx = 14.203 + 0.841yとx = 58.225 + 0.228yでした（xは、AFおよびYのすべての平均パルス速度の平均を示します。AF）、および測定係数（R2）はそれぞれ0.685と0.057でした（それぞれp <.001および.29）。 結論：この検証研究では、AFの検出精度とAF中の測定精度はどちらもFBTよりもApple Watch Wモードの方が優れていました。

BACKGROUND: Wearable devices with photoplethysmography (PPG) technology can be useful for detecting paroxysmal atrial fibrillation (AF), which often goes uncaptured despite being a leading cause of stroke. OBJECTIVE: This study is the first part of a 2-phase study that aimed at developing a method for immediate detection of paroxysmal AF using PPG-integrated wearable devices. In this study, the diagnostic performance of 2 major smart watches, Apple Watch Series 3 and Fitbit (FBT) Charge HR Wireless Activity Wristband, each equipped with a PPG sensor, was compared, and the pulse rate data outputted from those devices were analyzed for precision and accuracy in reference to the heart rate data from electrocardiography (ECG) during AF. METHODS: A total of 40 subjects from patients who underwent cardiac surgery at a single center between September 2017 and March 2018 were monitored for postoperative AF using telemetric ECG and PPG devices. AF was diagnosed using a 12-lead ECG by qualified physicians. Each subject was given a pair of smart watches, Apple Watch and FBT, for simultaneous pulse rate monitoring. The heart rate of all subjects was also recorded on the telemetry system. Time series pulse rate trends and heart rate trends were created and analyzed for trend pattern similarities. Those trend data were then used to determine the accuracy of PPG-based pulse rate measurements in reference to ECG-based heart rate measurements during AF. RESULTS: Of the 20 AF events in group FBT, 6 (30%) showed a moderate or higher correlation (cross-correlation function>0.40) between pulse rate trend patterns and heart rate trend patterns. Of the 16 AF events in group Apple Watch (workout [W] mode), 12 (75%) showed a moderate or higher correlation between the 2 trend patterns. Linear regression analyses also showed a significant correlation between the pulse rates and the heart rates during AF in the subjects with Apple Watch. This correlation was not observed with FBT. The regression formula for Apple Watch W mode and FBT was X=14.203 + 0.841Y and X=58.225 + 0.228Y, respectively (where X denotes the mean of all average pulse rates during AF and Y denotes the mean of all corresponding average heart rates during AF), and the coefficient of determination (R2) was 0.685 and 0.057, respectively (P<.001 and .29, respectively). CONCLUSIONS: In this validation study, the detection precision of AF and measurement accuracy during AF were both better with Apple Watch W mode than with FBT.