HAVOCスコアを使用して、心房細動を発症するリスクが最も高い患者を特定する

背景：挿入可能な心臓モニター（ICMS）を使用した最近の研究では、心房細動（AF）の高い発生率が示されています。ICMSから最も利益を得ることができる患者のサブセットをさらに特定することが望ましい。暗号化脳卒中患者のAFを予測するHAVOCリスクスコアが、最近の脳卒中のない患者のICMによるAF検出も予測するかどうかを評価しました。 方法：参加者は、ICMデータを持っていて抗アリズム薬を投与されていない1つ以上の追加のAF危険因子を持つCHADS2スコア≥3または= 2の患者のAF発生率を評価する将来の業界が後援するAF研究から含まれていました。登録の1年未満または文書化されたAFが除外基準である虚血性脳卒中が除外基準でした。AFは、期間が6分以上≥6分であると判断されたICM検出エピソードとして定義されました。HAVOCスコアは、うっ血性心不全に4ポイント、高血圧のそれぞれに2ポイント、75歳以上、弁疾患、冠動脈疾患、および末梢血管疾患と肥満のそれぞれに1ポイントを割り当てることによって計算されました（ボディマス指数> 30> 30）。スコアは、低（0-4）、中間（5-9）、または高（10-14）に分類されたリスクを分類しました。対応するAF検出率は、ログランクテストを使用して比較されました。ベースラインでのリモート脳卒中の既往歴のある患者の有無にかかわらず、AF発生率も比較されました。 結果：391人の参加者のうち、平均年齢は71.5±9.8歳で、186人（47.6％）が女性でした。合計で、130人（33.2％）が18か月にわたってAFを発症しました。Havocリスクスコアによる層別化は、95（24％）Low、241（62％）中間、55（14％）高でした。18か月で、HAVOCスコアが低い患者（19.5％）の患者のAF発生率は、中間（32.1％）または高い（34.2％）スコアの患者よりも低かった。AF発生率は、（n = 78）と（n = 313）リモートストローク（27.3％対29.8％、脳卒中からICM挿入までの時間の中央値が4.2 [2.2-8.2]年）を持つ（n = 313）（n = 313）の患者の間で類似していました。 結論：HAVOCリスクスコアは、AFを発症するリスクが最も高い個人のサブセットを特定しましたが、AF発生率はリモート脳卒中の有無にかかわらず類似していました。大混乱スコアの使用は、長期モニタリング中にAFを顕在化する可能性が最も高い人々を特定するのに役立ちます。

BACKGROUND: Recent studies using insertable cardiac monitors (ICMs) show a high incidence of atrial fibrillation (AF). Further identifying subsets of patients who could benefit most from ICMs is desirable. We evaluated whether the HAVOC risk score which predicts AF in patients with cryptogenic stroke also predicts AF detection by ICMs in those without recent stroke. METHODS: Participants were included from the prospective, industry-sponsored REVEAL AF study assessing AF incidence in patients with CHADS2 scores ≥3 or =2 with 1 or more additional AF risk factors, who had ICM data and were not receiving anti-arrhythmic drugs. Ischemic stroke occurring less than 1 year prior to enrollment or documented AF were exclusion criteria. AF was defined as an adjudicated ICM-detected episode ≥6 min in duration. HAVOC scores were calculated by assigning 4 points for congestive heart failure, 2 points for each of hypertension, age ≥75 years, valvular disease, and coronary artery disease, and 1 point for each of peripheral vascular disease and obesity (body mass index >30). Scores classified risk as low (0-4), intermediate (5-9), or high (10-14); corresponding AF detection rates were compared using the log-rank test. AF incidence rates in patients with and without a history of remote stroke at baseline were also compared. RESULTS: Among 391 participants, the mean age was 71.5 ± 9.8 years and 186 (47.6%) were women. In total, 130 (33.2%) developed AF over 18 months. Stratification by HAVOC risk score was: 95 (24%) low, 241 (62%) intermediate, and 55 (14%) high. At 18 months, AF incidence in patients with low HAVOC scores (19.5%) was lower than in those with intermediate (32.1%) or high (34.2%) scores. AF incidence was similar among those with (n = 78) versus without (n = 313) remote stroke (27.3% vs. 29.8%; median time from stroke to ICM insertion was 4.2 [2.2-8.2] years). CONCLUSIONS: The HAVOC risk score identified a subset of individuals at greatest risk of developing AF, while AF incidence rates were similar among those with and without remote stroke. The use of the HAVOC score could help identify those at greatest likelihood of manifesting AF during long-term monitoring.