Arq Bras CardiolabcArquivos Brasileiros de CardiologiaArq. Bras. Cardiol.0066-782X1678-4170Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBCPKqxkzSJkGL7xNp3sZHgKGQ00454S0066-782X2021000400454S0066-782X2021005003201abc.2019050110.36660/abc.20190501Artigo OriginalValidação de um Algoritmo Simples para Detecção de Taquicardia Ventricular no EletrocardiogramaSantosFranciscoNeto1PisaniCristiano F.2DarrieuxFrancisco Carlos da Costa2CirinoCelia M. F.1HachulDenise Tessariol2SantosAstrid M.10000-0003-4948-538XPérez-RieraAndrés Ricardo3Barbosa-BarrosRaimundo10000-0001-7327-2275ScanavaccaMauricio1Messejana - Dr. Carlos Alberto Studart Gomes (HM) HospitalFortalezaCEBrasil Messejana - Dr. Carlos Alberto Studart Gomes (HM) Hospital , Fortaleza , CE - Brasil Universidade de São PauloFaculdade de MedicinaHospital das ClínicasSão PauloSPBrasil Universidade de São Paulo Faculdade de Medicina Hospital das Clínicas Instituto do Coração, São Paulo , SP - Brasil Faculdade de Medicina do ABCSão PauloSPBrasil Faculdade de Medicina do ABC , São Paulo , SP – Brasil Correspondência: Mauricio Scanavacca • Universidade de São Paulo Faculdade de Medicina Hospital das Clinicas Instituto do Coração – Cardiologia - Av. Dr. Eneas de Carvalho Aguiar, 44. CEP 05403-000, São Paulo, SP – Brasil E-mail: mauricio.scanavacca@gmail.com
Contribuição dos autores
Concepção e desenho da pesquisa: Santos Neto F, Pisani CF, Darrieux FCC, Cirino CMF, Pérez-Riera AR, Barbosa-Barros R, Scanavacca M; Obtenção de dados e Redação do manuscrito: Santos Neto F; Análise e interpretação dos dados: Santos Neto F, Cirino CMF, Santos AM, Scanavacca M; Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante: Santos Neto F, Darrieux FCC, Hachul DT, Scanavacca M.
Potencial conflito de interesses
Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.
080220210320211163454463260720191902202004092020This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.ResumoFundamento
O diagnóstico diferencial de taquicardia de QRS largo, entre taquicardia ventricular (TV) ou taquicardia supraventricular com condução aberrante (TSV-A) é algumas vezes difícil de ser feito na sala de emergência.
Objetivo
Avaliar a acurácia de um algoritmo novo e simples para a detecção de TV no eletrocardiograma (ECG) em pacientes com taquicardia de QRS largo.
Métodos
ECGs de 12 derivações para detecção de taquicardia de QRS largo foram obtidos prospectivamente de 120 pacientes durante estudo eletrofisiológico. Seis médicos com diferentes experiências analisaram os ECGs, e fizeram o diagnóstico com base no algoritmo D12V16, que envolve a análise da polaridade predominante do complexo QRS nas derivações I, II, V1 e V6. O diagnóstico foi comparado com os obtidos pelo algoritmo tradicional de Brugada e pelo estudo eletrofisiológico, o qual é considerado padrão ouro. Adotou-se um nível de significância de 5% (p<0,05) nas análises estatísticas.
Resultados
De acordo com o estudo eletrofisiológico, 82 ECGs eram de TV e 38 de TSV-A. Doenças cardíacas estruturais estavam presentes em 71 (86,6%) dos pacientes com TV e em oito (21,1%) com TSV-A. O algoritmo de Brugada teve uma maior sensibilidade global (87,2%), enquanto o algoritmo D12V16 apresentou maior especificidade global (85,1%) para TV. Tanto o algoritmo D12V16 como o de Brugada apresentou um alto valor preditivo positivo (90,9% vs. 85,8%, respectivamente) e acurácia similar (73,8% vs. 81,4%, respectivamente) para o diagnóstico de TV. Nos avaliadores experientes, a acurácia foi maior utilizando o algoritmo de Brugada que o algoritmo D12V16, mas a acurácia dos dois algoritmos foi similar segundo os avaliadores menos experientes.
Conclusão
O algoritmo simplificado pode ser um método útil para reconhecer TV no ECG, principalmente para médicos menos experientes. (Arq Bras Cardiol. 2021; [online].ahead print, PP.0-0)
O reconhecimento da taquicardia ventricular (TV) como mecanismo de taquicardia de QRS largo é uma importante questão, uma vez que uma análise incorreta do eletrocardiograma (ECG) pode levar à terapia inadequada. O diagnóstico de TV também permite o manejo agudo e de longo prazo mais apropriado do paciente e previne internações hospitalares e exames desnecessários. 1 , 2
Desde os anos 60, muitos critérios eletrocardiográficos foram propostos na tentativa de se diferenciar TV de taquicardia supraventricular com condução aberrante (TSV-A). 3 - 10 Muitos deles consideram que medidas específicas em milissegundos resultam em dificuldade de memorização, baixa reprodutibilidade da acurácia, e baixa aplicabilidade clínica. Ainda, na medicina de emergência, há uma alta taxa de discordância entre observadores, com uma baixa acurácia diagnóstica, 11 - 13 que poderia levar à uma terapia prejudicial. 14
Assim, o desenvolvimento de um método simples, preferivelmente visual e de fácil memorização por médicos residentes do departamento de emergência, independentemente de experiência em arritmia, poderia melhorar as decisões clínicas.
O poder discriminatório das derivações I, II, V1 e V6 para identificar os mecanismos da taquicardia de QRS largo foi inicialmente proposto por Nagi et al., 15 mas não foi validado prospectivamente. O objetivo deste estudo foi avaliar a acurácia diagnóstica de um método simples, de fácil memorização, para o diagnóstico diferencial da taquicardia de QRS largo.
Métodos
O protocolo de pesquisa foi aprovado pelo Comitê Científico do do Instituto do Coração (InCor) do HC-FMUSP, e pelo comitê de ética em pesquisa do Messejana - Dr. Carlos Alberto Studart Gomes (HM) - Hospital sob o protocolo número 336.107.
Pacientes e ECGs
Nós selecionamos eletrocardiogramas de 120 pacientes consecutivos (um de cada paciente) que apresentaram taquicardia de QRS largo no estudo eletrofisiológico (EEF) realizado em nosso centro entre janeiro de 2007 e dezembro de 2013. O padrão ouro para definir o mecanismo da taquicardia foi o estudo eletrofisiológico (EEF).
Após receberem informações sobre o estudo, os pacientes que aceitaram a participar do estudo assinaram um termo de consentimento. O estudo foi conduzido de acordo com os princípios éticos em pesquisa envolvendo humanos.
A taquicardia de QRS largo foi definida por EEF, como uma frequência cardíaca ≥ 100 bpm, na ausência de onda P sinusal conduzida visível e duração do complexo QRS ≥ 120ms. Esses traçados foram registrados no EEF e obtidos de maneira prospectiva e consecutiva. Pacientes com taquicardia de QRS largo em uso de medicamentos antiarrítmicos, pacientes com taquicardia pré-excitada, e pacientes com marca-passos artificiais foram excluídos. Após seleção dos ECGs de 12 derivações, nós coletamos as seguintes variáveis clínicas de cada paciente: idade, sexo, e presença ou ausência de doença cardíaca estrutural.
Algoritmo D12V16 baseado na análise das derivações I, II, V1 e V6
Todos os ECGs foram analisados de acordo com o algoritmo simplificado, em três etapas ( Figura 1 ): (1) na primeira etapa, TV foi considerada se as quatro derivações (I, II, V1 e V6) apresentassem uma polaridade predominantemente negativa (razão R/S <1). Na ausência desses achados, nós prosseguimos para a etapa seguinte. (2) Na segunda etapa, a TV foi diagnosticada se pelo menos três das quatro derivações apresentassem polaridade predominantemente negativa. Se essa etapa não fosse completada, nós prosseguimos para a etapa seguinte. (3) Na terceira etapa, o diagnóstico de TV foi definido se pelo menos duas das quatro derivações apresentassem polaridade predominantemente negativa (I ou V6 necessariamente incluídas). Se essas etapas não fossem totalmente completadas, assumia-se o diagnóstico de TSV-A. As Figuras 2 , 3 e 4 apresentam todas as etapas do algoritmo.
– Algoritmo simplificado das derivações I, II, V1 e V6. Análise de 120 eletrocardiograma para taquicardia com QRS largo realizada pelos seis avaliadores (total de 720 análises). Cada avaliador analisou 82 taquicardias ventriculares e 38 taquicardias ventriculares com condução aberrante. Para cada etapa, são apresentados sensibilidade, especificidade e número de eletrocardiogramas que preencheram o diagnóstico; TV: taquicardia ventricular; TSV-A: taquicardia supraventricular de condução aberrante.
– Exemplos das quatro derivações com polaridade predominantemente negativa (Etapa 1). Esses achados têm 100% de especificidade para o diagnóstico de taquicardia ventricular.
– Taquicardia de QRS largo, usando o algoritmo simplificado; observa-se polaridade predominantemente negativa de três das quatro derivações, sugerindo taquicardia ventricular.
– Exemplo de duas polaridades predominantemente negativas (etapa 3) em quatro derivações (DI, DII, V1 e V6), com inclusão de DI e/ou V6 (neste caso, ambas negativas).
Avaliadores e análise dos ECGs
Os ECGs foram analisados por três pares de investigadores: (1) dois cardiologistas com expertise em arritmia clínica; (2) dois cardiologistas clínicos; e (3) dois médicos residentes do departamento de emergência. O uso de lente de aumento foi permitido se necessário.
Os ECGs foram analisados pelos seis examinadores em quatro estágios diferentes: (A) usando o algoritmo de Brugada; 6 (B) usando o algoritmo D12V16; (C) repetindo-se a análise usando o algoritmo de Brugada com informação clínica; e (D) repetindo-se a análise usando o algoritmo D12V16 com informação clínica.
Todos os ECGs foram distribuídos aleatoriamente, e todos os examinadores eram cegos quanto ao diagnóstico feito pelo EEF. Informações clínicas de cada ECG foram reveladas aos examinadores após completarem os estágios A e B.
Análise estatística
As características dos pacientes estão descritas de acordo com o diagnóstico por EEF usando frequências absolutas e relativas. A associação entre cada característica e o diagnóstico foi confirmada pelo teste do qui-quadrado. A idade do paciente foi descrita por média e desvio padrão e comparada segundo o diagnóstico pelo teste t não pareado de Student.
Os diagnósticos foram descritos de acordo com as quatro etapas de análise do ECG, e os resultados obtidos foram comparados com o EEF. Os seguintes parâmetros diagnósticos foram calculados – sensibilidade (S), especificidade (Es), valor preditivo positivo (VPP), valor preditivo negativo (VPN) e acurácia. A concordância de cada etapa com o EEF foi avaliada pelo coeficiente kappa. Calculamos, ainda, o intervalo de confiança de 95% (IC95%) para todas as medidas estimadas.
As análises foram repetidas somente para os diagnósticos finais, e os grupos separados de acordo com a experiência do examinador. Para análise estatística de S e Es, usamos o total de ECGs (n=120) interpretados pelos seis examinadores. Concordância e discordância com o EEF, considerado o método padrão-ouro, foram estabelecidas para cada procedimento, enquanto a associação marginal entre os métodos foi avaliada pelo teste de McNemar. Concordância e discordância entre avaliadores foram determinadas em ambos os métodos e esses procedimentos comparados pelo teste de McNemar Comparamos ambos os métodos entre os grupos de avaliadores (variabilidade do método tradicional entre diferentes avaliadores). O teste Kolmogorov-Smirnov confirmou a normalidade da distribuição da idade. O nível de significância foi estabelecido em 5% (p<0,05). As análises foram realizadas usando o programa IBM-SPSS para Windows, versão 20.0.
ResultadosCaracterísticas dos pacientes
As características dos pacientes estão apresentadas na Tabela 1 . Segundo o EEF, 82 pacientes apresentaram TV (68%), e 38 apresentaram TSV-A; 81 pacientes eram do sexo masculino, e 69,5% desses apresentaram TV e 63,2% TSV-A. A idade média dos pacientes foi 49,1 ± 17,5 anos. Os pacientes com TV eram mais velhos que os pacientes com TSV-A (52,7±16,3 vs. 41,4±17,8 anos; p= 0,001). Doença cardíaca estrutural foi detectada em 79 (65,8%) dos 120 pacientes, em 71(86,6%) dos 82 pacientes com TV, e oito (21,1%) dos 38 pacientes com TSV-A. As características dos pacientes estão apresentadas na Tabela 1 .
Características clínicas dos pacientes diagnosticados com taquicardia supraventricular com aberrância de condução (TSV-A) e taquicardia ventricular (TV) de acordo com estudo eletrofisiológico
Variável
TSV-A (n=38)
TV (n=82)
Total (n=120)
P
Sexo masculino, n (%)
24 (63,2)
57 (69,5)
81 (67,5)
0,489
Doença cardíaca, n (%)
8 (21,1)
71 (86,6)
79 (65,8)
<0,001
Idade, anos
41,4±17,8
52,7±16,3
49,1±17,5
0,001*
Teste do qui-quadrado; *teste t de Student.
Análise global dos algoritmos
Valores de S, Es, VPP, VPN e de acurácia, de acordo com cada etapa do algoritmo, são apresentados na Tabela 2 . Os seis examinadores realizaram um total de 2880 análises (720 usando o algoritmo simplificado e o algoritmo de Brugada, independentemente das informações clínicas). A S do algoritmo de Brugada foi maior que a do algoritmo simplificado (87,2% vs. 68,7%), ao passo que a Es do algoritmo D12V16 foi maior que a do algoritmo de Brugada (85,1% vs. 68,9%). O VPP para TV foi alto para ambos os métodos (90,9% no algoritmo D12V16 e 85,8% no algoritmo de Brugada). A acurácia diagnóstica foi de 73,8% usando o algoritmo D12V16 (k = 0,471; IC 95% 0,41–0,53), e de 81,4% usando o algoritmo de Brugada (k = 0,566; IC95%, 0,5–0,63). Apesar de não significativo, observou-se um aumento na Es na presença de informação clínica (90,8% para o algoritmo simplificado, 73,7% para o algoritmo de Brugada). Houve um pequeno aumento na acurácia quando o algoritmo de Brugada foi aplicado na presença de informação clínica (k = 0,607; IC 95%, 0,54–0,67). Não se observou aumento na acurácia do algoritmo D12V16 na presença ou ausência de informação clínica (k = 0,471; IC95%, 0,41–0,53; e k = 0,474; IC95%, 0,42–0,53, respectivamente).
– Sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP), valor preditivo negativo (VPN), e acurácia de cada etapa do algoritmo de Brugada e do algoritmo D12V16, com e sem características clínicas
Critério
Etapa
Sensibilidade para diagnóstico de TV, % (IC95%)
Especificidade para diagnóstico de TV, % (IC95%)
VPP para diagnóstico de TV, % (IC95%)
VNP para diagnóstico de TV, % (IC95%)
Acurácia, % (IC95%)
Algoritmo de Brugada
Etapa 1
19,7 (16,3-23,5)
91,7 (87,3-94,9)
83,6 (75,6-89,8)
34,6 (30,8-38,5)
42,5 (38,9-46,1)
Etapa 2
48,0 (43,5-52,5)
86,8 (81,8-90,9)
88,7 (84,3-92,3)
43,6 (39,0-48,3)
60,3 (56,7-63,9)
Etapa 3
61,8 (57,3-66,1)
83,8 (78,3-88,3)
89,1 (85,4-92,2)
50,4 (45,2-55,5)
68,7 (65,3-72,1)
Etapa 4
87,2 (83,9-90,0)
68,9 (62,4-74,8)
85,8 (82,4-88,7)
71,4 (64,9-77,2)
81,4 (78,6-84,2)
Algoritmo D12V16
Etapa 1
1,0 (0,3-2,4)
100 (98,4-99,0)
100 (47,8-100,0)
31,9 (28,5-42,7)
32,4 (29,0-35,8)
Etapa 2
28,0 (24,1-32,2)
97,4 (94,4-99,0)
95,8 (91,2-98,5)
38,5 (34,5-42,7)
50,0 (46,3-53,7)
Etapa 3
68,7 (64,4-72,8)
85,1 (79,8-89,4)
90,9 (87,5-93,6)
55,7 (50,4-61,0)
73,8 (70,6-77,0)
Brugada com informações clínicas
Etapa 1
28,0 (24,1-32,2)
89 (84,2-92,8)
84,7 (78,2-89,8)
36,4 (32,4-40,6)
47,4 (43,8-51,0)
Etapa 2
49,4 (44,9-53,9)
87,3 (82,2-91,3)
89,3 (85,0-92,7)
44,4 (39,8-49,2)
61,4 (57,8-65,0)
Etapa 3
62,0 (57,5-66,3)
83,8 (78,3-88,3)
89,2 (85,4-92,3)
50,5 (45,4-55,7)
68,9 (65,5-72,3)
Etapa 4
87,2 (83,9-90,0)
73,7 (67,5-79,3)
87,7 (84,5-90,5)
72,7 (66,5-78,4)
82,9 (80,1-85,7)
D12V16 com informações clínicas
Etapa 1
1,4 (0,6-2,9)
100 (98,4-100,0)
100 (59,0-100,0)
32,0 (28,6-35,5)
32,7 (29,3-36,1)
Etapa 2
27,4 (23,5-31,6)
98,7 (96,2-99,7)
97,8 (93,8-99,5)
38,7 (34,7-42,8)
50,0 (46,3-53,7)
Etapa 3
65,0 (60,6-69,3)
90,8 (86,3-94,2)
93,8 (90,7-96,1)
54,6 (49,5-59,7)
73,1 (69,9-76,3)
Valores expressos em % (intervalo de confiança de 95%), TV: taquicardia ventricular.
Resultados das análises por grupos de examinadores
Valores de S, Es, VPP, VPN e de acurácia, de acordo com cada grupo de avaliadores estão apresentados na Tabela 3 . Em todos os três grupos, observou-se uma maior S para o algoritmo de Brugada em comparação ao algoritmo D12V16, sem diferença entre os grupos. No entanto, a Es foi bem mais evidente no grupo de médicos residentes do departamento de emergência (grupo 3) em comparação aos outros grupos. Uma maior acurácia diagnóstica foi obtida quando avaliadores especialistas em cardiologia (grupos 1 e 2) usaram o algoritmo de Brugada comparativamente ao algoritmo D12V16 (84,6% e 85.8% vs. 74,2% e 74,6%, respectivamente). Para o grupo 3, a acurácia diagnóstica dos dois métodos foi similar (73,7% usando o algoritmo de Brugada, 72,9% usando o algoritmo simplificado). Para esses avaliadores, o algoritmo D12V16 mostrou maior Es que o algoritmo de Brugada (85,5% e 65,8%, respectivamente). Esses valores não foram significativamente diferentes na presença de informação clínica ( Tabela 4 ).
– Sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP), valor preditivo negativo (VPN), e acurácia de cada grupo de avaliadores
Critério
Grupo
Sensibilidade para diagnóstico de TV, % (IC95%)
Especificidade para diagnóstico de TV, % (IC95%)
VPP para diagnóstico de TV, % (IC95%)
VNP para diagnóstico de TV, % (IC95%)
Accuracy, % (95% CI)
Brugada
I – Expertise em arritmias
88,4 (82,5-92,9)
76,3 (65,2-85,3)
89,0 (83,1-93,3)
75,3 (64,2-84,4)
84,6 (82,0-87,2)
II – Cardiologistas clínicos
95,7 (91,4-98,3)
64,5 (52,7-75,1)
85,3 (79,4-90,1)
87,5 (75,9-94,8)
85,8 (83,3-88,3)
III- Médicos residentes de Emergência
77,4(70,3-83,6)
65,8 (54,0-76,3)
83,0 (76,1-88,6)
57,5 (46,4-68,0)
73,7 (70,5-76,9)
D12V16 Algorithm
I – Expertise em arritmias
68,9 (61,2-75,9)
85,5 (75,6-92,5)
91,1 (84,7-95,5)
56,0 (46,5-65,2)
74,2 (71,0-77,4)
II – Cardiologistas clínicos
70,1 (62,5-77,0)
84,2 (74,0-91,6)
90,6 (84,1-95,0)
56,6 (47,0-65,9)
74,6 (71,4-77,8)
III- Médicos residentes de Emergência
67,1 (59,3-74,2)
85,5 (75,6-92,5)
90,9 (84,3-95,4)
54,6 (45,2-63,8)
72,9 (69,7-76,1)
Brugada com informação clínica
I – Expertise em arritmias
86 (79,7-90,9)
81,6 (71,0-89,5)
91,0 (85,3-95,0)
72,9 (62,2-82,0)
84,6 (82,0-87,2)
II – Cardiologistas clínicos
98,2 (94,7-99,6)
72,4 (60,9-82,0)
88,5 (82,9-92,7)
94,8 (85,6-98,9)
90,0 (87,8-92,2)
III- Médicos residentes de Emergência
77,4 (70,3-83,6)
67,1 (55,4-77,5)
83,6 (76,7-89,1)
58,0 (47,0-68,4)
74,1 (70,9-77,3)
D12V16 com Informação clínica
I – Expertise em arritmias
65,2 (57,4-72,5)
94,7 (87,1-98,5)
96,4 (91,0-99,0)
55,8 (46,8-64,5)
74,6 (71,4-77,8)
II – Cardiologistas clínicos
70,1 (62,5-77,0)
88,2 (78,7-94,4)
92,7 (86,7-96,6)
57,8 (48,2-66,9)
75,8 (72,7-78,9)
III- Médicos residentes de Emergência
59,8 (51,8-67,3)
89,5 (80,3-95,3)
92,5 (85,7-96,7)
50,7 (42,0-59,5)
69,1 (65,7-72,5)
Valores expressos em % (intervalo de confiança de 95%).
– Concordância e discordância entre os diagnósticos feitos com o algoritmo de Brugada e o algoritmo D12V16
Avaliação
Brugada
D12V16
p
Sem informação clínica
<0,001
Concordância para TSV-A, n (%)
157 (21,8)
194 (26,9)
Concordância para TV, n (%)
429 (59,6)
338 (46,9)
Discordância, n (%)
134 (18,6)
188 (26,2)
Com informação clínica
<0,001
Concordância para TSV-A, n (%)
168 (23,3)
207 (28,7)
Concordância para TV, n (%)
429 (59,6)
320 (44,4)
Discordância, n (%)
123 (17,1)
193 (26,9)
Resultados obtidos pelo teste de McNemar; TV: taquicardia ventricular; TSV-A: taquicardia supraventricular com condução aberrante.
Concordância diagnóstica entre avaliadores e métodos
Dados sobre concordância diagnóstica entre os seis avaliadores, baseada na análise dos 120 ECGs são apresentados na Tabela 5 . A porcentagem de discordância usando o algoritmo de Brugada e o algoritmo D12V16 foi de 60,8% e 30%, respectivamente. Na presença de informação clínica, esses valores foram 51,7% e 30,8%, respectivamente. Essa diferença foi estatisticamente significativa (p<0,001), com ou sem informação clínica. A Figura 5 mostra a discordância entre os algoritmos.
– Concordância e discordância nos diagnósticos realizados por seis avaliadores que analisaram 120 eletrocardiogramas usando o algoritmo de Brugada e o algoritmo D12V16
Avaliação
Brugada
D12V16
p
Sem informação clínica
<0,001
Concordância para TSV-A, n (%)
8 (6,7)
40 (33,3)
Concordância para TV, n (%)
39 (32,5)
44 (36,7)
Discordância, n (%)
73 (60,8)
36 (30,0)
Com informação clínica
<0,001
Concordância para TSV-A, n (%)
18 (15,0)
43 (35,8)
Concordância para TV, n (%)
40 (33,3)
40 (33,4)
Discordância, n (%)
62 (51,7)
37 (30,8)
Resultados obtidos pelo teste de McNemar; TV: taquicardia ventricular; TSV-A: taquicardia supraventricular com condução aberrante.
– Exemplo de taquicardia de QRS largo com discordância quanto ao diagnóstico – enquanto o algoritmo simplificado sugere taquicardia supraventricular com aberração de condução (TSV-A) (etapa 3), o algoritmo de Brugada sugere taquicardia ventricular (etapa 4).
Discussão
Muitos dos critérios usados para o diagnóstico diferencial de taquicardia de QRS largo são baseados em aspectos peculiares do ECG, os quais são de difícil memorização, comprometendo a aplicabilidade clínica e consequentemente levando a uma falta de reprodutibilidade. 7 , 11 Sempre que possível, recomenda-se a consulta a especialistas para reduzir erros diagnósticos e consequências adversas. 2 Contudo, não se pode contar com a presença de especialistas em todos os departamentos de emergência.
Em 1999, Nagi et al., 15 propuseram valores de derivações bipolares (I-II) e de derivações precordiais (V1-V6) para o diagnóstico diferencial de taquicardia de QRS largo, guiado por um software, para análise do ECG. A predominância de polaridade negativa de pelo menos duas das quatro derivações, com inclusão da derivação I ou V6, fez o diagnóstico de VT em 89,2% dos casos. Apesar de ser uma técnica facilmente aplicada por não especialistas, o método não foi avaliado sistematicamente. Em nosso estudo, comparamos o diagnóstico obtido por análise da polaridade das derivações DI, DII, V1 e V6 (algoritmo D12V16) com o algoritmo mais usado para o diagnóstico de taquicardia de QRS (algoritmo de Brugada), em um número significativo de pacientes. Também avaliamos o papel da informação clínica para melhorar a taxa de diagnóstico correto, aplicado pelos médicos, independentemente de sua expertise em arritmia. A Es do método D12V16 foi maior para o diagnóstico de TV e houve coeficientes de discordância menores (maior reprodutibilidade) entre observadores, com acurácia similar à do algoritmo de Brugada. Deve-se enfatizar que a inclusão das etapas 1 e 2, diferentemente do estudo original de Nagi et al., 15 aumentou a Es do algoritmo simplificado (100% e 97%, respectivamente), fornecendo, assim, resultados comparáveis com a presença de dissociação atrioventricular, 16 , 17 e com as etapas 1 e 2 do algoritmo de Brugada, como relatado no trabalho original. 6
Não é de se surpreender que não foi possível reproduzir a elevada acurácia, S, e Es descrita por Brugada et al., 6 como previamente relatado por outros autores. 4 , 7 , 11 , 18 Uma das razões pode ser o fato de que os avaliadores que desenvolveram o algoritmo de Brugada eram bem mais experientes que os de outros estudos. Esses achados foram confirmados em nosso estudo, em que a acurácia diagnóstica obtida por cardiologistas usando o algoritmo de Brugada foi maior que aquela obtida por médicos menos experientes em arritmia ou cardiologia (84,6%; 85,8% e 73,7% para os grupos I, II, e III, respectivamente). No grupo III, os dois critérios apesentaram resultados similares em termos de acurácia diagnóstica (73,7% usando o algoritmo de Brugada e 72,9% usando o algoritmo simplificado). Além disso, os ECGs também em nosso estudo podem também ser diferentes daqueles apresentados no estudo de Brugada et al., 6 em que não foram obtidas informações sobre pacientes apresentado bloqueio de ramo prévio, TV idiopática, TSV pré-excitada, ou TSV-A, situações que não foram investigadas neste estudo. 19 , 20
Apesar de uma história de doença cardíaca estrutural (infarto do miocárdio, angina pectoris, insuficiência cardíaca congestiva) ter resultado em um alto VPP para TV, 21 não houve aumento significativo na acurácia quando presença de informação clínica foi adicionada à análise usando ambos os métodos eletrocardiográficos. Ao se comparar com o algoritmo de Brugada segundo presença ou ausência de informação clínica (k = 0,566; IC95%, 0,5–0,63 e k = 0,607, IC95%, 0,54–0,67, respectivamente), nós observamos um pequeno aumento no diagnóstico. Uma possível explicação é o fato de que, quando a informação clínica foi adicionada aos ECGs considerados “limítrofes” (“ borderline ”) pela análise de Brugada, os avaliadores tiveram um reforço para o diagnóstico final. Esse fato não foi observado para o algoritmo simplificado, possivelmente porque a análise da interpretação proposta dos parâmetros eletrocardiográficos teve um apelo visual, que não demandou uma análise extensa.
A TV é predominante em pacientes com taquicardia de QRS largo. 8 , 22 Em nosso estudo, a prevalência de TV foi de 68%, enquanto doença cardíaca estrutural foi detectada em 87% dos pacientes, confirmando os resultados de outros estudos. 5 , 21 , 23 Apesar de o algoritmo D12V16 e o algoritmo de Brugada terem apresentado acurácia similar para o diagnóstico de TV (taxas de 73,8% e 81,4% respectivamente), eles divergiram em termos de S e Es. Assim, diferentes critérios diagnósticos para TV ou TSV-A têm diferentes valores diagnósticos. Por exemplo, um avaliador provavelmente não errará no diagnóstico de TV usando o algoritmo de Brugada, dada a sua alta S (87,2%). Por outro lado, é improvável que a TV seria diagnosticada erroneamente usando o algoritmo D12V16 dada sua alta Es (85,1%).
A maior discrepância esteve relacionada com a Es do método de Brugada (68,9% em nosso estudo vs. 96,5% no estudo original publicado pelos autores). 6 Lau et al., 22 Vereckei et al., 8 e Griffith et al., 4 também apresentaram menores valores de Es usando o algoritmo de Brugada (44%, 73.3%, e 67%, respectivamente) em comparação ao estudo de Brugada et al. 6
A maior S do algoritmo de Brugada tem implicações clínicas importantes no manejo agudo, uma vez que diminui a possibilidade de que pacientes com TV sejam tratados como TSV-A, o que levaria a consequências deletérias. 2 Por outro lado, o maior VPP (95,8%) da segunda etapa do algoritmo D12V16 poderia ter implicações futuras na tomada de decisões na prática clínica e no desenvolvimento de outros algoritmos discriminatórios para melhorar o desempenho diagnóstico. No entanto, deve-se enfatizar que, quando os critérios do algoritmo D12V16 não são preenchidos para TV, não se pode concluir que a TSV-A seja o diagnóstico final, dada a relativa baixa S (68,7%) desse novo algoritmo.
Herbert et al., 11 investigaram a variabilidade entre observadores para diferenciar TV de TSV-A usando o algoritmo de Brugada na medicina de emergência. Uma discrepância de 22% foi observada na prevalência diagnóstica. Em nosso estudo, entre os seis avaliadores, detectou-se uma maior porcentagem de discordância com o uso do algoritmo de Brugada em comparação ao algoritmo D12V16 (60,8% e 30%, respectivamente). Essa diferença foi estatisticamente significativa (p<0,001), e não houve redução na presença de informação clínica (51,7%, e 30,8% respectivamente; p < 0,001). Esses resultados poderiam ser explicados pelo fato de o algoritmo D12V16 ser uma metodologia mais simples, de três etapas.
Em resumo, este estudo avaliou um algoritmo simples para o diagnóstico de taquicardia de QRS largo e o comparou com o tradicional algoritmo de Brugada. 6 Avaliadores com experiências distintas realizaram a análise com ou sem informação clínica. Tanto o algoritmo D12V16 como o algoritmo de Brugada apresentaram acurácia similar para o diagnóstico diferencial de taquicardia de QRS largo. O algoritmo de Brugada mostrou-se mais eficiente quando aplicado por cardiologistas (grupos I e II) em comparação ao algoritmo D12V16, diferença que não foi observada na análise dos médicos residentes da emergência (grupo III). As etapas 1 e 2 do algoritmo simplificado tiveram um alto VPP para diagnóstico de TV. A Es e a concordância entre examinadores foram maiores ao usar o algoritmo D12V16. Ainda, a acurácia diagnóstica dos dois métodos não aumentou significativamente com a disponibilidade da informação clínica (presença ou ausência de doença cardíaca).
Limitações
Uma das principais limitações do estudo foi o fato de ter sido conduzido em um ambiente fora do contexto de emergência, e os avaliadores não tiveram restrição de tempo para fazer o diagnóstico, eliminando, assim, fatores como estresse e decisões rápidas, situações comuns na sala de emergência. Os avaliadores também analisaram todas as derivações dos ECGs e não somente derivações específicas, como as derivações bipolares I-II e precordiais V1-V6, quando usaram o algoritmo simplificado, ou as derivações V1-V6 quando usaram o algoritmo de Brugada. Apesar de esse ser o método usado no “mundo real”, essa visão global do ECG poderia influenciar o diagnóstico diferencial. Como a S final do algoritmo foi 68,7% para TV quando todos os três critérios para TV foram negativos, o erro no diagnóstico de TV como TSV-A poderia levar a um tratamento deletério no contexto de emergência se somente esse algoritmo fosse utilizado.
O número de avaliadores em cada grupo foi pequeno e cada um analisou cada ECG mais de uma vez. Nós não analisamos a variabilidade diagnóstica entre os observadores dos mesmos grupos e entre os diferentes momentos da análise do ECG. Tal fato poderia limitar a interpretação dos resultados.
Ainda, outras possíveis causas de taquicardia de complexo QRS largo foram excluídas, tais como a TSV antidrômica, TV mediada por marca-passo, hipercalemia ou outros distúrbios eletrolíticos, toxicidade a antiarrítmicos das classes IA e IC, e uso/abuso de antidepressivos tricíclicos. Também excluímos pacientes pediátricos com taquicardia de complexo QRS largo da análise. Não comparamos o algoritmo D12V16 com outros algoritmos, tais como o critério de Pava, 24 os dois algoritmos de Vereckei, 8 , 9 a abordagem Bayesiana, 25 e o mais recente escore de TV. 10 A validação externa desse algoritmo simplificado poderia trazer informação adicional sobre a consistência desse algoritmo.
Conclusões
O algoritmo D12V16 é um algoritmo simples, de três etapas, que demonstrou alta Es e elevado VPP para o diagnóstico de TV e pode representar um instrumento simples e útil no reconhecimento de TV em pacientes com taquicardia de complexo QRS largo. Quando analisado por avaliadores menos experientes, o algoritmo mostrou acurácia similar em comparação ao algoritmo de Brugada. No entanto, deve-se enfatizar que, quando as etapas do algoritmo D12V16 não são preenchidas para TV, não se pode concluir que a TSV-A seja o diagnóstico final, dada sua baixa S (68,7%) e portanto, o risco de se “perder” alguns diagnósticos de TV. Outros estudos devem ser conduzidos para validar os resultados.
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Vinculação acadêmica
Este artigo é parte de dissertação de Mestrado de José Henrique Cunha Figueiredo pela Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Fontes de financiamento .O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.
Original ArticleValidation of a Simple Electrocardiographic Algorithm for Detection of Ventricular TachycardiaSantosFranciscoNeto1PisaniCristiano F.2DarrieuxFrancisco Carlos da Costa2CirinoCelia M. F.1HachulDenise Tessariol2SantosAstrid M.10000-0003-4948-538XPérez-RieraAndrés Ricardo3Barbosa-BarrosRaimundo10000-0001-7327-2275ScanavaccaMauricio1BrazilMessejana - Dr. Carlos Alberto Studart Gomes (HM) Hospital, Fortaleza, CE - BrazilBrazilUniversidade de São Paulo Faculdade de Medicina Hospital das Clínicas Instituto do Coração, São Paulo, SP - BrazilBrazilFaculdade de Medicina do ABC, São Paulo, SP – BrazilMailing Address: Mauricio Scanavacca • Universidade de São Paulo Faculdade de Medicina Hospital das Clinicas Instituto do Coração – Cardiologia - Av. Dr. Eneas de Carvalho Aguiar, 44. Postal Code 05403-000, São Paulo, SP – Brazil E-mail: mauricio.scanavacca@gmail.com
Author contributions
Conception and design of the research: Santos Neto F, Pisani CF, Darrieux FCC, Cirino CMF, Pérez-Riera AR, Barbosa-Barros R, Scanavacca M; Acquisition of data and Writing of the manuscript: Santos Neto F; Analysis and interpretation of the data: Santos Neto F, Cirino CMF, Santos AM, Scanavacca M; Critical revision of the manuscript for intellectual content: Santos Neto F, Darrieux FCC, Hachul DT, Scanavacca M.
Potential Conflict of Interest
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
AbstractBackground
The differential diagnosis of wide QRS complex tachycardia (WCT) between ventricular tachycardia (VT) or supraventricular tachycardia with aberrant conduction (SVT-A) is sometimes difficult in the emergency room.
Objective
The aim of this study was to evaluate the accuracy of a new simple electrocardiographic algorithm to recognize VT in patients with wide complex tachycardia.
Methods
The 12-lead electrocardiograms (ECG) for WCT were prospectively obtained from 120 patients during electrophysiological study. Six physicians with different expertise analyzed the electrocardiographic recordings, and made the diagnosis based on the D12V16 algorithm, that involves the analysis of the predominant polarity of QRS in leads I, II, V1 and V6. The diagnosis was compared with that made using the traditional Brugada algorithm and the “gold-standard” electrophysiological study. Statistical analyses were performed with a significance level of 5% (p<0.05).
Results
According to the EPS study, 82 ECG recordings were VT and 38 SVT-A. Structural heart diseases were present in 71 (86.6%) patients with VT and in 8 (21.1%) with SVT-A. The Brugada algorithm had higher global sensitivity (87.2%), and the D12V16 algorithm had higher global specificity (85.1%) for VT. Both D12V16 and Brugada’s algorithms presented a high positive predictive value (90.9% vs 85.8%, respectively) and similar accuracy (73.8% vs 81.4%, respectively) for the diagnosis of VT. Experienced evaluators were more accurate using Brugada algorithm than the D12V16 algorithm, but the accuracy of both algorithms was similar according to less experienced examiners.
Conclusion
The simplified algorithm may be a useful method to recognize VT in the ECG, especially for less experienced doctors. (Arq Bras Cardiol. 2021; [online].ahead print, PP.0-0)
The recognition of ventricular tachycardia (VT) as the mechanism of wide complex tachycardia (WCT) is an important issue, since an incorrect electrocardiographic (ECG) analysis may lead to inappropriate therapy. In addition, the VT diagnosis also allows more appropriate acute and long-term management of the patient and prevents hospitalizations and unnecessary exams.1 , 2
Since the 1960s, many ECG criteria have been proposed in an attempt to differentiate VT from supraventricular tachycardia with aberrant conduction (SVT-A).3 - 10 Many of them consider that specific measurements in milliseconds result in difficult memorization, low reproducibility of accuracy, and poor clinical applicability. Additionally, in emergency medicine, there is a high rate of discordance between observers, with a low diagnostic accuracy,11 - 13 that could lead to a harmful treatment.14
Therefore, the development of a simple method, preferably visual and easily memorized by resident physicians in the emergency department, regardless of expertise in arrhythmia, could improve clinical decisions.
The discriminative power of ECG leads I, II, V1 and V6 to identify the mechanisms of WCT was initially proposed by Nagi et al.,15 but it has not been prospectively validated. The aim of this study was to evaluate the diagnostic accuracy of a simplified, easily memorized method for the differential diagnosis of WCT.
Material and Methods
The research protocol was approved by the Scientific Committee of the Heart Institute, Instituto do Coração - HC-FMUSP, as well as by the Research Ethics Committee of the Messejana - Dr. Carlos Alberto Studart Gomes (HM) – Hospital, under protocol number 336.107.
<italic>Patients and Electrocardiogram</italic>
We selected ECG recordings from 120 consecutive patients (one per patient) presented with WCT in the electrophysiological study (EPS) performed in our center between January 2007 and December 2013.
After receiving information about the study, patients willing to participate signed an informed consent form. The study was conducted according to the ethical principles in research involving humans.
WCT was defined by EPS, as a heart rate ≥ 100 bpm in the absence of visible conducted sinus P wave and a QRS duration ≥ 120ms. These ECG tracings were recorded in the EPS and obtained prospectively and consecutively. Patients with WCTs who were taking antiarrhythmic medications, patients with pre-excited tachycardia, and those patients with artificial cardiac pacemakers were excluded. After selecting the 12-lead ECG, we collected the following clinical variables from each patient: age, gender, and presence or absence of structural heart disease.
<italic>The D12V16 algorithm based on the analysis of leads I, II, V1 and V6</italic>
All ECG recordings were analyzed according to the simplified algorithm using three steps ( Figure 1 ): (1) In the first step, VT was considered if the four leads (I, II, V1, and V6) had a predominantly negative polarity (R/S ratio < 1). In the absence of these findings, we proceeded to the next step. (2) In the second step, VT was diagnosed if at least three of the four leads displayed a predominantly negative polarity. If this step was not fully completed, we proceeded to the next step. (3) In the third step, VT was diagnosed if at least two of the four leads displayed a predominantly negative polarity (I or V6 necessarily included). If all these steps were not fully completed, the diagnosis assumed was SVT-A. Figures 2 , 3 and 4 present all the steps of the algorithm.
– The simplified I, II, V1 and V6 algorithm. Analysis of 120 electrocardiograms for wide QRS tachycardia performed by six observers (total of 720 analyses); each observer analyzed 82 ventricular tachycardia (VT) and 38 supraventricular tachycardia with aberrant conduction (SVT-A); sensitivity, specificity and the number of ECGs that fulfilled the diagnosis are described in the figure.
– Example of all four leads with predominantly negative polarity (step 1); these findings have 100% specificity for diagnosis of ventricular tachycardia.
– Wide complex tachycardia, using the simplified algorithm; the predominantly negative polarity of three of the four leads suggests ventricular tachycardia.
– Example of two predominantly negative polarities (step 3) in four leads (DI, DII, V1 and V6), with inclusion of DI and/or V6 (in this case, both negative).
ECG Examiners and ECG Analysis
The ECGs were analyzed by three pairs of examiners: (1) two cardiologists with expertise in clinical arrhythmia; (2) two general cardiologists; and (3) two resident physicians of the emergency department. The use of magnifying glasses was allowed if necessary.
The electrocardiograms were analyzed by the six examiners in four different moments: (A) using the Brugada algorithm;6 (B) using the D12V16 algorithm; (C) repeating the analysis using the Brugada algorithm with clinical information; and (D) repeating the analysis using the D12V16 algorithm with clinical information.
All ECGs recordings were scrambled, and all examiners were blinded to the EPS diagnosis. Clinical information of each electrocardiogram was revealed for the examiners after completing moments A and B.
Statistical Analysis
The patients’ characteristics are described according to the EPS diagnosis using absolute and relative frequencies. The association between each characteristic and diagnosis was confirmed using chi-square tests. Age of patients was described by mean values and standard deviation and compared according to the diagnosis using unpaired Student’s t-test.
The diagnoses were described according to the four steps of ECG analysis, and the results obtained were compared with the EPS. We calculated diagnostic parameters, e.g. sensitivity (Sn), specificity (Sp), positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV) and accuracy. The agreement of each step/method with the EPS was evaluated by the kappa coefficient. We calculated the corresponding 95% confidence intervals for all of the estimated measures.
The analyses were repeated only for the final diagnoses and the groups were separated according to the examiner’s experience. For statistical analysis of Sn and Sp we used the total amount (n=120) of electrocardiograms interpreted by all the six examiners. Agreements and disagreements with the EPS, considered the gold standard method, were established for each procedure, while the marginal association between the methods was assessed using McNemar’s test. Agreements and disagreements between evaluators were also determined in both methods and these procedures were compared using McNemar’s test. We compared both methods between the groups of evaluators (variability of the traditional method between different evaluators). The Kolmogorov-Smirnov test confirmed the normality of age distribution. The significance level was established at 5% (p<0.05). The software employed in the statistical analysis was the IBM-SPSS for Windows version 20.0.
ResultsPatient characteristics
Patient characteristics are presented in Table 1 . According to the EPS, 82 patients presented with VT (68%) and 38 had SVT-A; 81 were men, 69.5% of them had VT and 63.2% had SVT-A. Mean age of the patients was 49.1±17.5 years old. Patients with VT were older than SVT-A patients (52.7±16.3 vs. 41.4±17.8 years old; p = 0.001). Structural heart disease was detected in 79/120 (65.8%) patients; 71/82 (86.6%) patients with VT, and in 8/38 (21.1%) patients with SVT-A. Patient characteristics are presented in Table 1 .
– Clinical characteristics of patients diagnosed with supraventricular tachycardia with aberrant (SVT-A) conduction and ventricular tachycardia (VT) according to the electrophysiological study
Variable
SVT-A (n=38)
VT (n=82)
Total (n=120)
p
Male, n (%)
24 (63.2)
57 (69.5)
81 (67.5)
0.489
Heart disease, n (%)
8 (21.1)
71 (86.6)
79 (65.8)
<0.001
Age, years
41.4±17.8
52.7±16.3
49.1±17.5
0.001*
Chi-square test; *Student’s t-test
Global analysis of the algorithms
Values of Sn, Sp, PPV, NPV and accuracy, according to each algorithm step, are presented in Table 2 . Six examiners performed a total of 2,880 analyses (720 using the simplified algorithm and the Brugada algorithm, regardless of clinical information). The Sn of the Brugada algorithm was higher than that of the simplified algorithm (87.2% and 68.7%, respectively), while the Sp of the D12V16 algorithm was higher than the Brugada algorithm (85.1% and 68.9%, respectively). The PPV for VT was high for both methods (90.9% in the D12V16 algorithm, and 85.8% in the Brugada algorithm). The diagnostic accuracy was 73.8% using the D12V16 algorithm (k = 0.471; 95% confidence interval [CI], 0.41–0.53), and 81.4% using the Brugada algorithm (k = 0.566; 95% CI, 0.5–0.63). Although not significant, an increase in Sp was observed in the presence of clinical information (90.8% for the simplified algorithm, 73.7% for the Brugada algorithm). A slight increase in accuracy was detected when the Brugada algorithm was applied in the presence of clinical information (k = 0.607; 95%CI, 0.54–0.67). No increase in accuracy was observed using the D12V16 algorithm in the presence or absence of clinical information (k = 0.471; 95% CI, 0.41–0.53; and k = 0.474; 95% CI, 0.42–0.53, respectively).
– Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV) and accuracy of each step of the Brugada algorithm and the D12V16 algorithm with and without clinical characteristics
Values of Sn, Sp, PPV, NPV and accuracy by each group of observers are presented in Table 3 . In all three groups, a higher Sn was observed with the Brugada algorithm compared with the D12V16 algorithm, with no difference between the groups. However, Sp was far more evident in the emergency resident physicians (group III) than in the other groups. Higher diagnostic accuracy was observed when cardiology specialized evaluators (groups I and II) used the Brugada algorithm compared to the simplified D12V16 algorithm (84.6% and 85.8% vs. 74.2% and 74.6%, respectively). For emergency medicine resident physicians (group III), the diagnostic accuracy of the two methods was similar (73.7% using the Brugada algorithm, 72.9% using the simplified algorithm). For these evaluators, the D12V16 algorithm showed a higher Sp than the Brugada algorithm (85.5% and 65.8%, respectively). These values were not significantly different in the presence of clinical information ( Table 4 ).
– Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and accuracy of each group of observers
Criterion
Group
Sensitivity for VT Diagnosis, % (95% CI)
Specificity for VT Diagnosis, % (95% CI)
PPV for VT Diagnosis, % (95% CI)
NPV for VT Diagnosis, % (95% CI)
Accuracy, % (95% CI)
Brugada
I – Expertise in Arrhythmias
88.4 (82.5-92.9)
76.3 (65.2-85.3)
89.0 (83.1-93.3)
75.3 (64.2-84.4)
84.6 (82.0-87.2)
II – General Cardiologists
95.7 (91.4-98.3)
64.5 (52.7-75.1)
85.3 (79.4-90.1)
87.5 (75.9-94.8)
85.8 (83.3-88.3)
III- Emergency Resident Physicians
77.4(70.3-83.6)
65.8 (54.0-76.3)
83.0 (76.1-88.6)
57.5 (46.4-68.0)
73.7 (70.5-76.9)
D12V16 Algorithm
I – Expertise in Arrhythmias
68.9 (61.2-75.9)
85.5 (75.6-92.5)
91.1 (84.7-95.5)
56.0 (46.5-65.2)
74.2 (71.0-77.4)
II – General Cardiologists
70.1 (62.5-77.0)
84.2 (74.0-91.6)
90.6 (84.1-95.0)
56.6 (47.0-65.9)
74.6 (71.4-77.8)
III – Emergency Resident Physicians
67.1 (59.3-74.2)
85.5 (75.6-92.5)
90.9 (84.3-95.4)
54.6 (45.2-63.8)
72.9 (69.7-76.1)
Brugada with Clinical Data
I – Expertise in Arrhythmias
86 (79.7-90.9)
81.6 (71,0-89.5)
91.0 (85.3-95.0)
72.9 (62.2-82.0)
84.6 (82.0-87.2)
II – General Cardiologists
98.2 (94.7-99.6)
72.4 (60.9-82.0)
88.5 (82.9-92.7)
94.8 (85.6-98.9)
90.0 (87.8-92.2)
III – Emergency Resident Physicians
77.4 (70.3-83.6)
67.1 (55.4-77.5)
83.6 (76.7-89.1)
58.0 (47.0-68.4)
74.1 (70.9-77.3)
D12V16 Algorithm with Clinical Data
I – Expertise in Arrhythmias
65.2 (57.4-72.5)
94.7 (87.1-98.5)
96.4 (91.0-99.0)
55.8 (46.8-64.5)
74.6 (71.4-77.8)
II – General Cardiologists
70.1 (62.5-77.0)
88.2 (78.7-94.4)
92.7 (86.7-96.6)
57.8 (48.2-66.9)
75.8 (72.7-78.9)
III – Emergency Resident Physicians
59.8 (51.8-67.3)
89.5 (80.3-95.3)
92.5 (85.7-96.7)
50.7 (42.0-59.5)
69.1 (65.7-72.5)
Values expressed in % (95% confidence interval, 95%CI).
– Agreement and disagreement between the diagnoses made by the Brugada algorithm and the D12V16 algorithm
Evaluation
Brugada
D12V16 Algorithm
p
Without clinical information
<0.001
SVT-A agreement, n (%)
157 (21.8)
194 (26.9)
VT agreement, n (%)
429 (59.6)
338 (46.9)
Disagreement, n (%)
134 (18.6)
188 (26.2)
With clinical information
<0.001
SVT-A agreement, n (%)
168 (23.3)
207 (28.7)
VT agreement, n (%)
429 (59.6)
320 (44.4)
Disagreement, n (%)
123 (17.1)
193 (26.9)
Results obtained using McNemar’s test; SVT-A supraventricular tachycardia with aberrant conduction; VT: ventricular tachycardia.
Diagnosis agreement between evaluators and methods
Data on diagnostic agreement between the six observers based on the analysis of 120 ECGs are presented in Table 5 . The percentage of disagreement using the Brugada algorithm and the D12V16 algorithm was 60.8% and 30%, respectively. In the presence of clinical information, these values were 51.7% and 30.8%, respectively. This difference was statistically significant (p < 0.001), both with and without clinical information. Figure 5 shows disagreement between algorithms.
– Agreement and disagreement in the diagnoses made by six evaluators who analyzed 120 electrocardiograms using the Brugada algorithm and the D12V16 algorithm
Evaluation
Brugada
D12V16 Algorithm
p
Without clinical information
<0.001
SVT-A agreement, n (%)
8 (6.7)
40 (33.3)
VT agreement, n (%)
39 (32.5)
44 (36.7)
Disagreement, n (%)
73 (60.8)
36 (30.0)
With clinical information
<0.001
SVT-A agreement, n (%)
18 (15.0)
43 (35.8)
VT agreement, n (%)
40 (33.3)
40 (33.4)
Disagreement, n (%)
62 (51.7)
37 (30.8)
Results obtained using McNemar’s test; SVT-A supraventricular tachycardia with aberrant conduction; VT: ventricular tachycardia.
– Example of wide complex tachycardia with diagnostic disagreement – while the simplified algorithm suggests supraventricular tachycardia with aberrant conduction (SVT-A) (step 3), the Brugada algorithm suggests ventricular tachycardia (step 4).
Discussion
Many of the criteria used for the differential diagnosis of a wide QRS tachycardia are based on peculiar aspects of the electrocardiogram, which are quite difficult to memorize, compromising the clinical applicability and consequently leading to a lack of reproducibility.7 , 11 When available, consulting with experts is recommended to reduce diagnostic errors and adverse consequences.2 However, one cannot rely on the presence of “experts” in all emergency department facilities.
In 1999, Nagi et al.15 proposed values of bipolar (I-II) and precordial (V1-V6) leads for the differential diagnosis of WCT, guided by computer software for ECG analysis. The predominance of negative polarity of at least two of the four leads, with lead I or V6 included, made the diagnosis of TV in 89.2% of cases. Although this is an easily applied technique by non-specialists, it has not been evaluated systematically. In our study, we compared the diagnosis obtained by a DI, DII, V1 and V6 polarity analysis (D12V16 algorithm) with the most frequently used algorithm for WCT diagnosis (Brugada Algorithm), in a significant number of patients. We also evaluated the role of clinical information to improve the correct diagnosis rate, which was applied by the physicians, regardless of their arrhythmia expertise. The Sp of the D12V16 method was higher for VT diagnosis and there were lower disagreement coefficients (greater reproducibility) among observers, with similar accuracy compared to the Brugada algorithm. It is of note that the inclusion of steps 1 and 2, differently from the study by Nagi et al.,15 increased the Sp of the simplified algorithm (100% and 97%, respectively), thus providing results that are comparable to the presence of atrioventricular dissociation16 , 17 and steps 1 and 2 of the Brugada algorithm as reported in the original work.6
Not surprisingly, it was not possible to reproduce the high accuracy, Sn, and Sp described by Brugada et al.6 as previously reported by other authors.4 , 7 , 11 , 18 One reason may rely on the fact that the evaluators who developed the Brugada algorithm were far more experienced than those in other studies. These findings were confirmed by our study, in which the diagnostic accuracy obtained by cardiologists using the Brugada algorithm was higher than that obtained by physicians who were less experienced in arrythmia or cardiology (84.6%, 85.8% and 73.7% by groups I, II, and III, respectively). In group III, the two criteria presented similar results in terms of diagnostic accuracy (73.7% using the Brugada algorithm and 72.9% using the simplified algorithm). In addition, the ECG recordings in our study may also differ from those presented in the paper by Brugada et al.,6 where no information was obtained about patients showing pre-existing bundle branch block, idiopathic VT, pre-excited SVT, or SVT-A, situations that were not investigated in the present study.19 , 20
Although a history of structural heart disease (prior myocardial infarction, angina pectoris, or congestive heart failure) has given a high PPV for VT,21 no significant increase in accuracy was obtained when the presence of clinical information was added to the analysis using both ECG methods. When comparing the Brugada algorithm according to the presence or absence of clinical information data (k = 0.566; 95% CI, 0.5–0.63 and k = 0.607, 95% CI, 0.54–0.67, respectively), we observed a slight increase in the diagnosis. One possible explanation is that when clinical information was added to “borderline” ECG recordings by the Brugada analysis, the examiners had a reinforcement for the final diagnosis. This fact was not observed for the simplified algorithm, possibly because the analysis of the proposed interpretation of ECG parameters had a “visual” appeal, not demanding extensive analysis.
Ventricular tachycardia is predominant among patients with WCT.8 , 22 In our study, the prevalence of VT was 68%, while structural heart disease was detected in 87% of patients, confirming the findings in other studies.5 , 21 , 23 Although the D12V16 and the Brugada algorithms presented similar accuracy for VT diagnosis (rates of 73.8% and 81.4%, respectively), they diverged in terms of Sn and Sp. Therefore, different diagnostic criteria for VT or SVT-A have different diagnostic values. For instance, an evaluator is unlikely to misdiagnose VT using the Brugada algorithm due to its high Sn (87.2%). On the other hand, it is unlikely that VT would be misdiagnosed using the D12V16 algorithm due to its high Sp (85.1%).
The greatest discrepancy was related to Sp of the Brugada method (68.9% in our study vs. 96.5% in the original work published by the authors).6 Lau et al.,22 Vereckei et al.,8 and Griffith et al.4 also showed lower Sp values using the Brugada algorithm (44%, 73.3%, and 67%, respectively) than the values originally reported.
The greater Sn of the Brugada algorithm has important clinical implications in acute management, since it decreases the possibility that patients with VT are treated as having SVT-A, which would lead to deleterious consequences.2 On the other hand, the higher PPV (95.8%) of the second step of the D12V16 algorithm could have future implications for clinical practice decision-making and for the development of other discriminatory algorithms to improve diagnostic performance. However, it should be emphasized that when the D12V16 algorithm criteria are not met for VT, it is not possible to conclude that SVT-A is the final diagnosis, due to the relatively low Sn (68.7%) of this new algorithm.
Herbert et al.11 investigated the variability between observers to differentiate VT from SVT-A using the Brugada algorithm in the emergency medicine scenario. A discrepancy of 22% was observed in the diagnostic prevalence. In our study, among the six evaluators, a higher percentage of disagreement was detected with the use of the Brugada algorithm compared with the D12V16 algorithm (60.8% and 30%, respectively). This difference was statistically significant (p < 0.001) and no reduction was observed in the presence of clinical information (51.7%, and 30.8% respectively; p < 0.001). These results could be explained because D12V16 algorithm has probably a simpler, three-step methodology.
In summary, this study assessed a simple algorithm for the diagnosis of WCT and compared it with the traditional Brugada algorithm.6 Evaluators with distinct experiences performed the analysis with or without clinical information. Both D12V16 and Brugada algorithms had similar accuracy for the differential diagnosis of wide QRS tachycardia. The Brugada algorithm proved more efficient when applied by cardiologists (groups I and II) as compared with the D12V16 algorithm, a difference that was not observed when it was used by emergency medicine resident physicians (group III). Steps 1 and 2 of the simplified algorithm had a high PPV for VT diagnosis. The Sp and agreement between examiners were higher using the D12V16 algorithm. Additionally, the diagnostic accuracy of the two methods did not increase significantly with the availability of clinical information (presence or absence of heart disease).
Limitations
One of the main limitations of the study is that it had conducted in a non-emergency environment and the evaluators had no time restrictions for performing the diagnosis, thus eliminating factors such as stress and quick decisions, which are common situations in the emergency room. The observers had all the leads of the ECGs recordings available and not only the specific ones, e.g. bipolar I-II and precordial V1-V6 leads, when using the simplified algorithm or V1–V6 when using the Brugada algorithm. Although this is the method used in the “real world,” this global vision of the electrocardiogram could influence the differential diagnosis. As the final Sn of the algorithm was 68.7% for VT if all three criteria were negative for VT, the misdiagnosis of VT as SVT-A could lead to a deleterious treatment in the emergency setting if only this algorithm is employed.
The number of examiners in each group was small and each one analyzed each electrocardiogram more than one time. We did not analyze the diagnostic variability between observers of the same groups and between different moments of ECG analysis. This could limit the interpretation of the results.
Additionally, other possible causes of WTC were excluded, such as antidromic pre-excited SVT, ventricular paced rhythm, hyperkalemia or other electrolytic disturbances, toxicity for IA and IC antiarrhythmic drugs, and use/abuse of tricyclic antidepressant medications. We also excluded pediatric WCT patients from the analysis. We did not compare the D12V16 algorithm with other algorithms, such as the Pava criterion24 , both Vereckei algorithms,8 , 9 the Bayesian approach,25 and the most recent VT score.10 External validation of this modified algorithm could bring additional information about the consistence of this algorithm.
Conclusions
This simple three-step D12V16 algorithm demonstrated high Sp and PPV for VT diagnosis and may represent a simple and useful tool to recognize VT in patients with WCT. The algorithm showed similar accuracy compared with the Brugada algorithm when analyzed by less experienced observers. However, it should be emphasized that when the steps of the D12V16 algorithm are not fulfilled for VT, it is not possible to conclude that SVT-A is the final diagnosis due to the relatively low Sn (68.7%), and thus the risk of “missing” some VT diagnoses. Further studies should be conducted to validate our results.
Study Association
This study is not associated with any thesis or dissertation work.
Sources of Funding .There were no external funding sources for this study.