{"id":366491,"date":"2023-11-28T01:01:00","date_gmt":"2023-11-28T00:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/?p=366491"},"modified":"2023-12-01T09:56:10","modified_gmt":"2023-12-01T08:56:10","slug":"comparaison-directe-avec-le-gold-standard-pour-les-maladies-cardiovasculaires","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/comparaison-directe-avec-le-gold-standard-pour-les-maladies-cardiovasculaires\/","title":{"rendered":"Comparaison directe avec le gold standard pour les maladies cardiovasculaires"},"content":{"rendered":"\n

Une \u00e9tude r\u00e9cente a examin\u00e9 la concordance entre la variabilit\u00e9 de la fr\u00e9quence cardiaque d\u00e9riv\u00e9e du signal photopl\u00e9thysmographique d’une montre intelligente disponible dans le commerce et la variabilit\u00e9 de la fr\u00e9quence cardiaque d\u00e9riv\u00e9e de l’\u00e9lectrocardiogramme haute r\u00e9solution (gold standard) chez des patients atteints de maladies cardiovasculaires.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La variabilit\u00e9 de la fr\u00e9quence cardiaque (VFC) refl\u00e8te la variation des intervalles de battements cardiaques et constitue un outil non invasif \u00e9prouv\u00e9 pour \u00e9valuer l’\u00e9tat fonctionnel du syst\u00e8me nerveux autonome cardiaque [2]. Un dysfonctionnement du syst\u00e8me nerveux autonome, souvent caract\u00e9ris\u00e9 par une hyperactivit\u00e9 du syst\u00e8me sympathique et un repli vagal, joue un r\u00f4le cl\u00e9 dans la pathogen\u00e8se de plusieurs maladies cardio- et c\u00e9r\u00e9brovasculaires et est donc associ\u00e9 \u00e0 un moins bon pronostic [3,4]. En cons\u00e9quence, les mesures de la VRC ont \u00e9t\u00e9 propos\u00e9es pour pr\u00e9dire le risque chez les patients atteints de maladies cardiovasculaires, y compris l’infarctus du myocarde, l’insuffisance cardiaque chronique, le diab\u00e8te sucr\u00e9, l’accident vasculaire c\u00e9r\u00e9bral isch\u00e9mique et d’autres [5\u20138].<\/p>\n\n

A partir des mesures traditionnelles de VRC standard dans le domaine temporel et fr\u00e9quentiel, un grand nombre de mesures non standard [9] ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9es, notamment des marqueurs de complexit\u00e9 \u00e0 court terme [10], d’entropie [11] ainsi que l’analyse Poincare Plot [12], de capacit\u00e9 de d\u00e9c\u00e9l\u00e9ration (DC) [13] et de turbulence de fr\u00e9quence cardiaque [14]. Bien que certaines de ces mesures aient donn\u00e9 des r\u00e9sultats prometteurs en tant que pr\u00e9dicteurs de risque dans le cadre d’essais cliniques de grande envergure, la VRC a \u00e9t\u00e9 peu utilis\u00e9e en pratique clinique.<\/p>\n\n

M\u00eame un enregistrement de 5 minutes de l’\u00e9lectrocardiogramme (ECG) permet d’analyser le VRC [2]. Cependant, \u00e0 des fins de pr\u00e9diction des risques, l’analyse de la VRC est g\u00e9n\u00e9ralement effectu\u00e9e avec des enregistrements ECG plus longs, en particulier lorsque les param\u00e8tres de la VRC qui capturent les composantes \u00e0 basse fr\u00e9quence de la VRC sont \u00e9valu\u00e9s. Cela peut limiter l’applicabilit\u00e9 de la VRC dans la vie quotidienne, en particulier si la VRC doit \u00eatre utilis\u00e9e comme outil de surveillance continue dans un environnement ambulatoire. Avec certaines restrictions, la VRC peut \u00e9galement \u00eatre calcul\u00e9e \u00e0 partir d’enregistrements d’ondes de pouls par photopl\u00e9thysmographie (PPG) [15]. Par cons\u00e9quent, l’adoption croissante par la population de wearables int\u00e9grant des capteurs PPG pourrait faire de l’analyse VRC bas\u00e9e sur la PPG avec des appareils intelligents disponibles dans le commerce une approche future prometteuse. Deux petites \u00e9tudes dans des groupes de population en bonne sant\u00e9 ont d\u00e9j\u00e0 montr\u00e9 la faisabilit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale des marqueurs VRC bas\u00e9s sur les smartwatches [16,17]. Cependant, la pr\u00e9cision de la VRC bas\u00e9e sur la PPG d\u00e9riv\u00e9e d’une smartwatch dans des populations plus larges souffrant de maladies cardiovasculaires ou c\u00e9r\u00e9brovasculaires et qui pourraient b\u00e9n\u00e9ficier d’une surveillance continue des risques est inconnue.<\/p>\n\n

L’objectif d’une \u00e9tude r\u00e9cente \u00e9tait donc de d\u00e9terminer la pr\u00e9cision des marqueurs VRC standard et non standard calcul\u00e9s \u00e0 partir des enregistrements PPG d’une montre intelligente disponible dans le commerce, par rapport aux mesures VRC d\u00e9riv\u00e9es de l’ECG, chez un nombre pertinent de patients atteints de maladies cardio- et c\u00e9r\u00e9brovasculaires [1].<\/p>\n\n

Conception de l’\u00e9tude et participants<\/h3>\n\n

L’\u00e9tude a port\u00e9 sur trois cohortes diff\u00e9rentes qui se sont pr\u00e9sent\u00e9es dans un service ambulatoire de cardiologie entre juin 2021 et juillet 2022 : Patients apr\u00e8s un infarctus du myocarde avec sus-d\u00e9calage du segment ST (cohorte STEMI), patients apr\u00e8s un accident vasculaire c\u00e9r\u00e9bral isch\u00e9mique (cohorte STROKE) et patients sans maladie cardiovasculaire structurelle connue (cohorte CONTROL). <\/p>\n\n

Les crit\u00e8res d’inclusion de la cohorte STEMI \u00e9taient les patients pr\u00e9sentant un premier STEMI et trait\u00e9s par une intervention coronarienne percutan\u00e9e primaire dans les 24 heures suivant l’apparition des sympt\u00f4mes. Les crit\u00e8res d’inclusion de la cohorte STROKE \u00e9taient les patients ayant subi un AVC isch\u00e9mique aigu confirm\u00e9 par scanner ou IRM et dont les sympt\u00f4mes avaient d\u00e9but\u00e9 dans les 30 jours pr\u00e9c\u00e9dant l’hospitalisation. La cohorte CONTROL comprenait des patients sans ant\u00e9c\u00e9dents connus de maladies cardiovasculaires structurelles manifestes. Les crit\u00e8res d’inclusion g\u00e9n\u00e9raux comprenaient un \u00e2ge \u226518 ans et la pr\u00e9sence d’un rythme sinusal. Les patients pr\u00e9sentant des battements ventriculaires pr\u00e9matur\u00e9s fr\u00e9quents (>10% du nombre total de battements) ou de mauvaise qualit\u00e9 ont \u00e9t\u00e9 exclus.<\/p>\n\n

Enregistrements et traitement du signal<\/h3>\n\n

L’ECG et le PPG de tous les sujets ont \u00e9t\u00e9 enregistr\u00e9s simultan\u00e9ment pendant 30 minutes. Les enregistrements ont \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9s dans des conditions standardis\u00e9es, en position couch\u00e9e sur le dos et en respiration spontan\u00e9e. Les stimuli externes (bruit, etc.) ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9duits au minimum et les patients ont re\u00e7u l’instruction de se d\u00e9tendre.<\/p>\n\n

Sur les 282 sujets pour lesquels des enregistrements ECG et PPG simultan\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s, 263 r\u00e9pondaient aux crit\u00e8res d’inclusion et ont \u00e9t\u00e9 inclus dans l’\u00e9tude. Parmi eux, 104 ont eu un STEMI, 129 un AVC et 30 faisaient partie de la cohorte CONTROL. L’\u00e2ge moyen de la cohorte totale \u00e9tait de 61 ans et 71 (27%) \u00e9taient des femmes. La dur\u00e9e m\u00e9diane d’enregistrement \u00e9tait de 32,1 minutes. Dans les cohortes STEMI et STROKE, les enregistrements ont \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9s respectivement trois jours et cinq jours apr\u00e8s les \u00e9v\u00e9nements de l’indice. Les mesures VRC \u00e9taient significativement plus faibles dans les cohortes STEMI et STROKE par rapport \u00e0 la cohorte CONTROL (P <0,05 pour toutes, sauf pour DF-\u03b12). <\/p>\n\n

\u00c9valuation de la variabilit\u00e9 de la fr\u00e9quence cardiaque<\/h3>\n\n

La concordance entre les mesures PPG et ECG a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9e \u00e0 l’aide du coefficient de corr\u00e9lation de concordance de Lin (\u03c1c), du coefficient de corr\u00e9lation intraclasse (ICC ; mod\u00e8le \u00e0 effets mixtes bidirectionnels), de l’erreur moyenne absolue (MAE), de l’erreur moyenne absolue en pourcentage (MAPE) et des diagrammes de Bland-Altman avec les distorsions calcul\u00e9es et les limites de concordance (LoA). Les concordances entre les m\u00e9triques VRC d\u00e9riv\u00e9es de l’ECG et celles d\u00e9riv\u00e9es de la PPG sont pr\u00e9sent\u00e9es dans la figure 1<\/strong> [1]. Les concordances les plus \u00e9lev\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 observ\u00e9es pour la fr\u00e9quence cardiaque moyenne (\u03c1c=0,9998), le SDANN (\u03c1c=0,9617), la puissance VLF (\u03c1c = 0,9613) et le SD2 (\u03c1c=0,9523). A l’inverse, SD1 (\u03c1c=0,6617), rMSSD (\u03c1c=0,6617) et DF-\u03b11 (\u03c1c=0,5919) ont pr\u00e9sent\u00e9 les concordances les plus faibles. En ce qui concerne la puissance RF, les concordances SD1, rMSSD et DF-\u03b11 \u00e9taient plus faibles dans les cohortes STEMI et STROKE par rapport aux t\u00e9moins. Pour tous les autres marqueurs, les concordances \u00e9taient similaires dans les trois cohortes. Les coefficients de corr\u00e9lation intra-classe allaient de 0,6318 pour le DF-\u03b11 \u00e0 0,9998 pour la fr\u00e9quence cardiaque moyenne. La concordance a \u00e9t\u00e9 jug\u00e9e excellente pour sept (50%), bonne pour trois (21%), moyenne pour quatre (29%) et mauvaise pour aucun des marqueurs. Aucun \u00e9cart syst\u00e9matique n’a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9, les \u00e9carts \u00e9tant proches de z\u00e9ro pour toutes les analyses. Une correspondance presque parfaite a \u00e9t\u00e9 trouv\u00e9e pour VLF et SD2, tandis que DCt4, SDNN, SDANN, HRVi et DF-\u03b12 ont montr\u00e9 une correspondance importante. En revanche, une faible concordance a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9e pour rMSSD et SD1.<\/p>\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n

De plus, la concordance entre le contenu de puissance d\u00e9riv\u00e9 de l’ECG et celui d\u00e9riv\u00e9 de la PPG a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9e dans des bandes de fr\u00e9quence se chevauchant arbitrairement afin d’\u00e9valuer une \u00e9ventuelle relation entre la fr\u00e9quence spectrale VRC et la concordance respective. Comme le montre la figure 2<\/strong> [1], une relation inverse a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9e entre la fr\u00e9quence spectrale VRC et la concordance entre les m\u00e9triques VRC d\u00e9riv\u00e9es de l’ECG et celles d\u00e9riv\u00e9es de la PPG (r=-0,94, p<0,0001). Cette tendance a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9e dans les trois cohortes.<\/p>\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n

Les param\u00e8tres RH d\u00e9riv\u00e9s de la smartwatch offrent une alternative pratique<\/h3>\n\n

En r\u00e9sum\u00e9, l’\u00e9tude fournit des preuves suffisantes que le calcul des marqueurs VRC \u00e0 partir du signal PPG d’une smartwatch est possible dans des conditions de repos. La concordance entre la VRC d\u00e9riv\u00e9e de la montre intelligente et la VRC d\u00e9riv\u00e9e de l’ECG haute r\u00e9solution est excellente pour les param\u00e8tres \u00e0 basse fr\u00e9quence, mais mod\u00e9r\u00e9e pour les m\u00e9triques \u00e0 haute fr\u00e9quence, en particulier chez les patients souffrant de maladies cardio- ou c\u00e9r\u00e9brovasculaires connues. Des \u00e9tudes futures sont n\u00e9cessaires pour valider ces r\u00e9sultats dans des situations r\u00e9elles. <\/p>\n\n

Litt\u00e9rature :<\/p>\n\n

    \n
  1. Theurl F, et al : Smartwatch-derived heart rate variability : a head-to-head comparison with the gold standard in cardiovascular disease. European Heart Journal 2023 ; doi : https:\/\/doi.org\/10.1093\/ehjdh\/ztad022<\/a>. <\/li>\n\n\n\n
  2. Task Force of the ESC : Heart rate variability standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Circulation 1996 ; 93:1043-1065.<\/li>\n\n\n\n
  3. Corr P, et al. : Mechanisms Controlling Cardiac Autonomic Function and Their Relation to Arrhythmogenesis. New York : Raven Press ; 1986.<\/li>\n\n\n\n
  4. Lown B, Verrier RL : Activit\u00e9 neuronale et fibrillation ventriculaire. N Engl J Med 1976 ; 294 : 1165-1170.<\/li>\n\n\n\n
  5. Kleiger RE, et al : Decreased heart rate variability and its association with increased mortality after acute myocardial infarction. Am J Cardiol 1987 ; 59 : 256-262.<\/li>\n\n\n\n
  6. Adamson PB, et al : \u00c9valuation continue de l’autonomie chez les patients souffrant d’insuffisance cardiaque symptomatique : valeur pronostique de la variabilit\u00e9 de la fr\u00e9quence cardiaque mesur\u00e9e par un dispositif de resynchronisation cardiaque implant\u00e9. Circulation 2004 ; 110 : 2389-2394.<\/li>\n\n\n\n
  7. Gerritsen J, et al : Une fonction autonome d\u00e9ficiente est associ\u00e9e \u00e0 une augmentation de la mortalit\u00e9, en particulier chez les sujets diab\u00e9tiques, hypertendus ou ayant des ant\u00e9c\u00e9dents de maladie cardiovasculaire : l’\u00e9tude Hoorn. Diabetes Care 2001 ; 24 : 1793-1798.<\/li>\n\n\n\n
  8. Yperzeele L, et al : Heart rate variability and baroreceptor sensitivity in acute stroke : a systematic review. Int J Stroke 2015 ; 10 : 796-800.<\/li>\n\n\n\n
  9. Sassi R, et al : Advances in heart rate variability signal analysis : joint position statement by the e-Cardiology ESC Working Group and the European Heart Rhythm Association co-endorsed by the Asia Pacific Heart Rhythm Society. Europace 2015 ; 17 : 1341-1353.<\/li>\n\n\n\n
  10. Peng CK, et al : Quantification of scaling exponentials and crossover phenomena in non-stationary heartbeat time series. Chaos 1995 ; 5 : 82-87.<\/li>\n\n\n\n
  11. Richman JS, Moorman JR : Analyse physiologique des s\u00e9ries temporelles en utilisant l’entropie approximative et l’entropie d’\u00e9chantillon. Am J Physiol Heart Circ Physiol 2000 ; 278 : H2039-H2049.<\/li>\n\n\n\n
  12. Huikuri HV, et al : Abnormalities in beat-to-beat dynamics of heart rate before the spontaneous onset of life-threatening ventricular tachyarrhythmias in patients with prior myocardial infarction. Circulation 1996 ; 93 : 1836-1844.<\/li>\n\n\n\n
  13. Bauer A, et al : Capacit\u00e9 de d\u00e9c\u00e9l\u00e9ration du rythme cardiaque en tant que pr\u00e9dicteur de mortalit\u00e9 apr\u00e8s infarctus du myocarde : \u00e9tude de cohorte. Lancet 2006 ; 367 : 1674-1681.<\/li>\n\n\n\n
  14. Schmidt G, et al : La turbulence du rythme cardiaque apr\u00e8s des battements ventriculaires pr\u00e9matur\u00e9s comme pr\u00e9dicteur de mortalit\u00e9 apr\u00e8s une infarctus du myocarde. Lancet 1999 ; 353 : 1390-1396.<\/li>\n\n\n\n
  15. Vescio B, et al : Comparaison entre la d\u00e9tection \u00e9lectrocardiographique et la d\u00e9tection photopl\u00e9thysmographique des pulsations auriculaires pour l’\u00e9valuation de la variabilit\u00e9 de la fr\u00e9quence cardiaque chez des sujets sains dans des enregistrements \u00e0 court et \u00e0 long terme. Sensors (B\u00e2le) 2018 ; 18 : 844.<\/li>\n\n\n\n
  16. Hernando D, et al. : Validation de la montre Apple pour la mesure de la variabilit\u00e9 du rythme cardiaque pendant la relaxation et le stress mental chez des sujets en bonne sant\u00e9. Sensors (B\u00e2le) 2018 ; 18:2619.<\/li>\n\n\n\n
  17. Miller DJ, Sargent C, Roach GD : A validation of six wearable devices for estimating sleep, heart rate and heart rate variability in healthy adults. Sensors (B\u00e2le) 2022 ; 22 : 6317.<\/li>\n<\/ol>\n\n

    <\/p>\n\n

    CARDIOVASC 2023 ; 22(3) : 46-48<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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