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ABC
Editorial

Métodos de Inteligência Artificial para Detecção de Fibrilação Atrial Assintomática. Uma Oportunidade para Novas Abordagens de Prevenção e o Papel do Olho do Médico

Francisco Darrieux et al. Tan Chen Wu

A fibrilação atrial (FA) continua sendo a arritmia cardíaca mais comum, associada a um risco cinco vezes maior de acidente vascular cerebral, bem como a um risco maior de insuficiência cardíaca. O tratamento da FA abrange triagem e diagnóstico, melhora da qualidade de vida por meio do controle da frequência ou ritmo, redução da morbidade e mortalidade por meio da prevenção de acidente vascular cerebral e tromboembolismo sistêmico, bem como tratamento de condições associadas. A detecção precoce pode mitigar complicações por meio de intervenção imediata. Infelizmente, a FA geralmente não é reconhecida e tratada porque é frequentemente assintomática ou minimamente sintomática e frequentemente paroxística.

As diretrizes do CCS/CHRS e da ESC recomendam o rastreamento oportunista para FA em pessoas com idade ≥ 65 anos no momento de um encontro médico não relacionado. A justificativa para essas recomendações é baseada em uma combinação de eficácia (a taxa de detecção de FA para pessoas ≥ 65 anos foi relatada como 1,44% (intervalo de confiança [IC] de 95%, 1,13%-1,82%] vs. 0,41% [IC de 95%, 0,31%-0,53%] em pessoas < 65 anos de idade) e os resultados acionáveis (ou seja, pacientes ≥ 65 anos de idade com FA têm indicação de terapia de anticoagulação oral [ACO] para prevenção de AVC). Além disso, as diretrizes da ESC recomendam triagem sistemática para pacientes com maior risco de AVC (escores CHA2DS2-VA ≥ 2), amplamente baseadas no aumento de 4 vezes na detecção de FA no estudo Systematic ECG Screening for Atrial Fibrillation Among 75- Year-Old Subjects in the Region of Stockholm and Halland, Suécia (STROKESTOP), no qual nova FA foi detectada em 3,0% (IC de 95%, 2,7%-3,5%) dos pacientes que participaram de um programa de triagem de 2 semanas em comparação com um eletrocardiograma (ECG) de índice sozinho.

[…]

  • Análise de Risco de Acidente Vascular Cerebral
  • Fibrilação Atrial
  • Inteligência Artificial
  • Programa de Triagem
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Creative Commons Attribution (CC BY) Creative Commons license
02/12/2024 DOI: 10.36660/abc.20240662 Visualizações 1

Como citar este artigo

EndNote RIS

Formato de Documento Eletrônico (Vancouver)

Darrieux F, Wu TC. Métodos de Inteligência Artificial para Detecção de Fibrilação Atrial Assintomática. Uma Oportunidade para Novas Abordagens de Prevenção e o Papel do Olho do Médico. Arquivos Brasileiros de Cardiologia 2024;121(9):e20240662.

Formato de Documento Eletrônico (ABNT)

Darrieux, Francisco; Wu, Tan Chen. Métodos de Inteligência Artificial para Detecção de Fibrilação Atrial Assintomática. Uma Oportunidade para Novas Abordagens de Prevenção e o Papel do Olho do Médico. Arquivos Brasileiros de Cardiologia, v. 121, n. 9, e20240662, dez. 2024.

Formato de Documento Eletrônico (APA)

Darrieux, F., & Wu, T. C. (2024). Métodos de Inteligência Artificial para Detecção de Fibrilação Atrial Assintomática. Uma Oportunidade para Novas Abordagens de Prevenção e o Papel do Olho do Médico. Arquivos Brasileiros de Cardiologia, 121(9), e20240662.

Formato de Documento Eletrônico (ISO)

Darrieux, Francisco and Wu, Tan Chen. Métodos de Inteligência Artificial para Detecção de Fibrilação Atrial Assintomática. Uma Oportunidade para Novas Abordagens de Prevenção e o Papel do Olho do Médico. Arquivos Brasileiros de Cardiologia [online]. 2024, vol. 121, n. 9, [citado 2026-10-14], e20240662. Disponível em: <https://journals.cardiol.br/article/metodos-de-inteligencia-artificial-para-deteccao-de-fibrilacao-atrial-assintomatica-uma-oportunidade-para-novas-abordagens-de-prevencao-e-o-papel-do-olho-do-medico/>. ISSN 0066-782X

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