Arq Bras Cardiol abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC gqKGqxJ4fQH6k8vSfKT6TZh S0066-782X2025000300306 00306 10.36660/abc.20240450 Artigo Original Utilização de Dispositivo Portátil para Rastreio de Fibrilação Atrial Subclínica em Pacientes com Doença Renal Crônica Dialítica 0009-0003-2443-7047 Carvalho Adson Patrik Vieira Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística Redação do manuscrito e Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo 1 0000-0002-3610-6507 Carmo Gabriel Assis Lopes do Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística Redação do manuscrito e Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo 1 Silva Cassia Aparecida Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística Redação do manuscrito e Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo 2 0000-0002-7794-8399 Oliveira Ana Cecília Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística Redação do manuscrito e Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo 1 0000-0001-9595-4058 Perez Lucas Giandoni Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística Redação do manuscrito e Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo 1 0000-0002-6299-3568 Carmo Lilian Pires de Freitas do Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística Redação do manuscrito e Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo 1 0000-0002-2740-0042 Ribeiro Antonio L. Concepção e desenho da pesquisa Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística Redação do manuscrito e Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo 1 Faculdade de Medicina Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte MG Brasil Faculdade de Medicina – Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG – Brasil Departamento de Cardiologia Hospital São Francisco de Assis Belo Horizonte MG Brasil Departamento de Cardiologia – Hospital São Francisco de Assis, Belo Horizonte, MG – Brasil : Adson Patrik Vieira Carvalho • Universidade Federal de Minas Gerais – Medicina Interna – Av. Prof. Alfredo Balena, 190. CEP 31270-901, Belo Horizonte, MG – Brasil E-mail: adsonpatrik@hotmail.com

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Mauricio Scanavacca

 04 04 2025 03 2025 122 3 e20240450 09 07 2024 10 11 2024 15 01 2025 Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da licença de atribuição pelo Creative Commons Resumo Fundamento

Os pacientes em hemodiálise (HD) apresentam altas taxas de morbidade e mortalidade cardiovascular, com maior prevalência de arritmias. A fibrilação atrial (FA) é um fator de risco independente para mortalidade e eventos tromboembólicos em pacientes em diálise. O entendimento e o manejo adequados da FA nesses pacientes dependem do conhecimento de sua prevalência. A utilização de um dispositivo portátil representaria uma abordagem pioneira para esse grupo de pacientes.

 Objetivo

Realizar o rastreio de pacientes em HD em relação à FA utilizando um dispositivo portátil e avaliar sua eficácia diagnóstica.

 Metodologia

Pacientes em HD de um hospital terciário foram submetidos ao rastreio de FA durante sessões de HD utilizando o MyDiagnostick® (da fabricante Applied Biomedical Systems). Foram coletados diversos dados para avaliar as possíveis associações. A significância estatística foi definida como p < 0,05.

 Resultados

Foram avaliados 388 pacientes (40,7% do sexo feminino; idade média de 56,8 anos, DP ± 14,7; tempo de HD de 27 meses, 10-57). O rastreio foi positivo em 16 pacientes (4,1%). A FA foi confirmada por meio de eletrocardiograma em 7 pacientes (1,8%). Pacientes do sexo masculino (p = 0,019), em idade mais avançada (p = 0,007), com alteração no eletrocardiograma basal (p < 0,001), aumento nos níveis de potássio sérico (p = 0,021), redução da pressão arterial sistólica no início da HD (p = 0,007) e angina estável (p = 0,011) foram associados ao rastreio positivo para FA. O dispositivo apresentou uma especificidade de 91,74% (IC de 95%; 86,65% a 96,91%) e sensibilidade de 100% (IC de 95%; 100% a 100%), com um valor preditivo negativo de 100% (IC de 95%; 100% a 100%) para o rastreio da FA.

 Conclusão

O uso desse dispositivo se mostrou prático, com alta sensibilidade e excelente valor preditivo negativo. A FA subclínica apresenta alta prevalência e pode ser subestimada nessa população.

: Utilização de Dispositivo Portátil para Rastreio de Fibrilação Atrial Subclínica em Pacientes com Doença Renal Crônica Dialítica Rastreio de fibrilação atrial subclínica em pacientes com doença renal crônica utilizando dispositivo portátil. FA: fibrilação atrial; Se: sensibilidade; Sp: especificidade; VPN: valor preditivo negativo; VPP: valor preditivo positivo; PAS: pressão arterial sistólica; PAD: pressão arterial diastólica; ECG: eletrocardiograma. Figura desenvolvida pelos autores.

Fibrilação atrial Diálise Equipamentos para Diagnóstico CNPq 310790/2021-2 FAPEMIG RED 00192-23 Fontes de financiamento: Os dispositivos de rastreamento de fibrilação atrial foram adquiridos por meio do Projeto PROVAR, que é financiado pelo Edwards Lifesciences Foundation, USA. Dr. Antonio L. Ribeiro é financiado em parte pelo CNPq (Bolsa de produtividade em pesquisa, 310790/2021-2) e pela FAPEMIG (Programa Redes de Pesquisa, RED 00192-23). Ana Cecília Oliveira é bolsista de Iniciação Científica PROBIC/FAPEMIG. Introdução

A doença renal crônica (DRC) é um problema de saúde pública em todo o mundo, com uma prevalência estimada entre 8 e 16%.1 A morbidade e a mortalidade cardiovasculares estão inversamente relacionadas à taxa de filtração glomerular, com cerca de 50% de todos os óbitos entre pacientes em hemodiálise (HD) sendo atribuídos a causas cardiovasculares.2,3 A terapia de substituição renal (TSR) é o principal tratamento para a doença renal em estágio terminal, com a HD sendo a modalidade mais comum.4 Nesse grupo de pacientes, observa-se um aumento na prevalência de arritmias ventriculares, morte súbita cardíaca e fibrilação atrial (FA).5-8

A FA é a arritmia cardíaca mais comum na prática clínica, podendo contribuir para a redução da capacidade funcional, aumento do risco de fenômenos cardioembólicos, taxas de hospitalização, insuficiência cardíaca e morte. A prevalência global da FA é estimada entre 0,1% e 4%, com taxas crescentes nas últimas décadas.9 Entre os pacientes em diálise, acredita-se que a prevalência varie de 5,6% a 27%.10,11 A alta prevalência é parcialmente justificada pela maior ocorrência de comorbidades e aspectos específicos inerentes à TSR, como inflamação, alterações súbitas no volume sanguíneo, ativação do sistema adrenérgico e alterações nos volumes das câmaras cardíacas.11,12 No entanto, os dados de prevalência apresentam divergências, uma vez que há uma grande variação no desenho dos estudos e no método diagnóstico para a FA.5,10 Por isso, acredita-se que as FAs são subestimadas.5,10

Para compreender e manejar corretamente a FA em pacientes com DRC em tratamento com TSR, é essencial conhecer sua real prevalência, como ponto de partida para futuras pesquisas sobre tratamentos e complicações. O uso de um dispositivo portátil, como o MyDiagnostick® (Applied Biomedical Systems, Maastricht, Países Baixos), seria pioneiro nesse grupo de pacientes e provavelmente mais eficaz do que os métodos tradicionais, já que pode ser utilizado a qualquer momento durante a HD, de modo fácil e rápido, por qualquer profissional capacitado. Portanto, o objetivo do presente estudo é avaliar a prevalência da FA subclínica entre pacientes com DRC em HD utilizando um dispositivo portátil.13,14

 Métodos

Trata-se de um estudo observacional com abordagem transversal que avaliou a prevalência de FA subclínica utilizando um dispositivo portátil (MyDiagnostick®) durante as sessões de HD nos Centros de Nefrologia do Hospital Evangélico de Belo Horizonte, além de sua acurácia diagnóstica. Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética da Associação Evangélica Beneficente de Minas Gerais, de que o Hospital Evangélico faz parte, conforme os registros a seguir: Certificado de Apresentação de Apreciação Ética (CAAE) n.º 05980819.2.0000.8787 e parecer n.º 3.126.173. A avaliação da acurácia diagnóstica do dispositivo foi realizada com base no protocolo STARD (Standards for Reporting Diagnostic Accuracy Studies).15

Pacientes

Os indivíduos foram selecionados nos Centros de Nefrologia do Hospital Evangélico de Belo Horizonte. Os critérios de inclusão foram pacientes com DRC em diálise, maiores de 18 anos, em TSR há mais de 30 dias, que concordaram em participar do estudo de forma voluntária. Foram excluídos do estudo pacientes em HD por motivos agudos e transitórios, aqueles em diálise peritoneal ou que tinham diagnóstico prévio de FA.

 Procedimentos

Os dados clínicos, sociais e epidemiológicos, comorbidades, fatores de risco cardiovascular e medicações utilizadas pelos pacientes foram retirados do prontuário clínico de cada participante. Os resultados laboratoriais referem-se aos exames realizados no mês corrente ou anteriores à coleta dos dados da pesquisa. Os dados antropométricos (peso seco, altura e índice de massa corporal) foram retirados da avaliação nutricional mais recente a que o paciente foi submetido no processo de HD. A FA clínica foi definida como a descrição da arritmia no prontuário de cada paciente, ou autodeclaração, associada à presença de um eletrocardiograma (ECG) de 12 derivações e/ou Holter compatível com o diagnóstico de FA.

Os valores de pressão arterial e ultrafiltração foram coletados no início e ao fim da sessão de HD. Os dados sobre a temperatura e o sódio da solução de diálise foram retirados do registro de HD durante o rastreio.16,17 Foram considerados dentro do espectro de FA subclínica os pacientes sem diagnóstico prévio, com rastreio positivo no dispositivo e com diagnóstico confirmado por ECG de 12 derivações, e que não apresentaram, durante o rastreio, sintomas de palpitações, dor no peito, dispneia, tontura, sintomas neurológicos focais ou outros sintomas frequentemente atribuídos à FA.18

O rastreio foi realizado na primeira sessão da semana, na primeira hora e imediatamente após o término da HD, ou seja, cada participante foi submetido ao procedimento duas vezes. Os participantes foram rastreados somente em uma sessão única. O momento escolhido para o rastreio baseou-se em estudos anteriores que demonstraram um aumento na incidência de arritmias cardíacas neste contexto específico.12,19 A explicação desse achado pode estar na intensidade das alterações nos eletrólitos e no volume sanguíneo que ocorrem na primeira sessão de HD da semana.12,19 Neste estudo, o MyDiagnostick® (Applied Biomedical Systems, Maastricht, Países Baixos) foi utilizado para realizar o rastreio da FA durante as sessões de HD.14 Esse dispositivo conta com alta sensibilidade e especificidade, aliado ao manuseio fácil e prático.13,14 O MyDiagnostick® é um dispositivo em forma de bastão, equipado com eletrodos sensíveis em ambas as extremidades de um cabo metálico. Ele é utilizado para analisar o ritmo cardíaco do paciente, que deve tocar e segurar o dispositivo com ambas as mãos, cada uma em uma extremidade, por um minuto. O método de detecção da FA no MyDiagnostick® baseia-se na medição da irregularidade do intervalo R-R. O traço obtido é pré-processado, as ondas R são detectadas e os intervalos R-R são calculados e utilizados. O algoritmo para diagnosticar a FA leva em consideração o ritmo, a periodicidade e a variabilidade. Quando o registro for compatível com FA, uma luz vermelha se acenderá; caso não seja compatível, a luz será verde. O dispositivo oferece, ainda, uma representação gráfica que poderá ser analisada posteriormente.14

Todos os registros positivos foram analisados posteriormente pelo pesquisador principal. O ECG de 12 derivações foi o método utilizado como padrão-ouro para o diagnóstico da FA. Os pacientes que tiveram rastreio positivo para FA foram submetidos ao ECG de 12 derivações para confirmação de um diagnóstico definitivo. Considerou-se como um falso positivo o participante que teve rastreio positivo para FA enquanto em uso do dispositivo portátil, mas sem confirmação simultânea do diagnóstico pelo ECG de 12 derivações. Para o diagnóstico de FA subclínica (verdadeiro positivo), foram considerados os pacientes com rastreio positivo e confirmação posterior do diagnóstico pelo ECG de 12 derivações. Uma amostra de 100 pacientes com rastreio negativo para FA e sem diagnóstico prévio de arritmia também foi submetida ao ECG de 12 derivações para confirmar a ausência de FA (Figura 1). Os ECGs foram interpretados pelo pesquisador principal.

<italic>–</italic> Seleção de pacientes para rastreio e análise de especificidade. FA: Fibrilação atrial. Figura desenvolvida pelos autores.

Análise estatística

O cálculo amostral foi realizado levando em conta um nível de confiança de 95%, prevalência de 11% da FA nos pacientes em diálise e intervalo de confiança de 8±4. A partir desses dados, estimou-se uma amostra de 235 pacientes.20 Considerando uma sensibilidade de 95%, IC de 10% e relação de indivíduos com rastreios negativo e positivo de 9:1, uma amostra de 100 pacientes foi submetida ao ECG de 12 derivações para realização do cálculo de especificidade.21

As variáveis contínuas foram apresentadas como média ± desvio padrão, quando mostraram distribuição normal, ou como mediana e intervalo interquartil, quando apresentaram distribuição assimétrica. As variáveis categóricas foram apresentadas como frequências e porcentagens. As características qualitativas foram comparadas às variáveis de resposta em tabelas de contingência utilizando o teste qui-quadrado com a correção de Yates para comparar proporções quando havia apenas duas categoriais em cada variável. O teste qui-quadrado de Pearson foi utilizado quando havia mais de duas categorias. O teste exato de Fisher foi utilizado quando pelo menos uma frequência esperada era inferior a cinco. As comparações entre as variáveis de resposta e as características na forma quantitativa foram feitas através do teste t de Student não pareado quando as suposições usuais do modelo (normalidade e homocedasticidade) foram atendidas. Caso contrário, utilizou-se o teste de Mann-Whitney. As suposições do teste t foram verificadas com base no teste de Shapiro-Wilk quanto à normalidade, e no teste de Levene, em relação à homocedasticidade. O nível de significância estatística foi definido como um valor de p < 0,05. A tabela de contingência 2x2 foi utilizada para calcular sensibilidade, especificidade, acurácia, razão de verossimilhança positiva (LR+) e valores preditivos negativo (VPN) e positivo (VPP), respectivamente. Os dados foram armazenados na plataforma REDCap e posteriormente analisados por meio do software Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versão 20 para Windows (SPSS, Chicago, IL, EUA).22

 Resultados

Inicialmente, nosso estudo avaliou 400 pacientes. Nessa análise, 12 indivíduos diagnosticados com FA foram excluídos e 388 foram inscritos no estudo (Figura 1). Do total da amostra, 40,7% eram representados por pacientes do sexo feminino, com idade média de 56,8 anos (± 14,7) e mediana de tempo em HD de 27 (10-57) meses. A nefropatia diabética foi a principal etiologia encontrada, seguida pela nefroangioesclerose hipertensiva. Um histórico de síndrome coronariana aguda foi identificado em 10,6% (41) dos casos e acidente vascular cerebral, em 8,8% (34) (Tabela 1).

– Características demográficas, clínicas, ecocardiográficas, eletrocardiográficas e laboratoriais dos pacientes
Características População geral N = 388 Rastreio (+) N = 16 Rastreio (-) N = 372 Valor de p
Sexo feminino, N (%) 158 (40,7%) 2 (12,5%) 156 (41,9%) 0,019
Sexo masculino, N (%) 230 (59,3%) 14 (87,5%) 216 (58,1%)
Cor, N (%) 0,633
Pardo 323 (83,2%) 12 (75%) 311 (83,8%)
Preto 41 (10,6%) 2 (12,5%) 39 (10,5%)
Branco 13 (3,4%) 1 (6,2%) 12 (3,2%)
Outros 7 (1,8%) 1 (6,2%) 6 (1,6%)
Amarelo 3 (0,8%) 0 (0%) 3 (0,8%)
Idade (média±DP), anos 56,8 ± 14,7 66,6 ± 13 56,4 ± 14,8 0,007
Tempo de hemodiálise (mediana, IIQ), meses 27 (10,57) 36 (19,72) 27 (10,56) 0,711
Etiologia, N (%) 0,189
Nefropatia diabética 106 (27,3%) 6 (37,5%) 100 (26,9%)
Hipertensos 98 (25,3%) 7 (43,8%) 91 (24,5%)
Indeterminado 77 (19,8%) 2 (12,5%) 75 (20,2%)
Outros 90 (23,2%) 1 (6,2%) 89 (23,9%)
Glomerulopatias 17 (19,8%) 0 (0%) 17 (4,6%)
Hipertensão, N (%) 362 (93,3%) 15 (93,8%) 347 (93,3%) 1
Diabetes mellitus NID, N (%) 33 (8,5%) 1 (6,2%) 32 (8,6%) 1
Diabetes mellitus ID, N (%) 143 (36,9%) 8 (50%) 135 (36,3%) 0,296
Dislipidemia, N (%) 49 (12,6%) 3 (18,8%) 46 (12,4%) 0,438
Tabagismo, N (%) 18 (4,6%) 0 (0%) 18 (4,8%) 1
Histórico de síndrome coronária aguda, N (%) 41 (10,6%) 1 (6,2%) 40 (10,8%) 1
Histórico de acidente vascular cerebral, N (%) 34 (8,8%) 1 (6,2%) 33 (8,9%) 1
Doença pulmonar obstrutiva crônica, N (%) 17 (4,4%) 1 (6,2%) 16 (4,3%) 0,519
Doença arterial periférica, N (%) 13 (3,4%) 2 (12,5%) 11 (3%) 0,95
Angina estável, N (%) 17 (4,4%) 1 (6,2%) 16 (4,3%) 0,011*
CCS, Classe I 13 (3,4%) 2 (12,5%) 11 (3%)
CCS, Classe II 4 (1%) 1 (6,2%) 3 (0,8%)
Uso de medicamentos, N (%)
AAS 165 (42,5%) 9 (56,2%) 156 (41,9%) 0,252
Clopidogrel 14 (3,6%) 1 (6,2%) 13 (3,7%) 0,563
Varfarina 7 (1,8%) 0 (0%) 7 (1,9%) 1
Betabloqueador 232 (59,8%) 11 (68,8%) 221 (59,4%) 0,456
Bloqueador de canais de cálcio 228 (58,8%) 6 (37,5%) 222 (59,7%) 0,078
BRA 216 (55,7%) 12 (75%) 204 (54,8%) 0,112
Estatina 198 (51%) 11 (68,8%) 187 (50,3%) 0,148
Fração de ejeção (mediana, IIQ), (%) 64 (59,67) 63,5 (47,66) 64 (59,57) 0,452
Diâmetro do átrio esquerdo (mediana, IIQ), mm 42 (39,45) 45 (42,49) 42 (39,45) 0,169
ECG basal alterado, N (%) 186 (47,9%) 12 (80%) 174 (49,7%) 0,022*
Extrassístole, N (%) 11 (2,8%) 3 (18,75%) 8 (2,15%) 0,000*
Extrassístole ventricular 7 (1,8%) 2 (13,3%) 5 (1,4%)
Extrassístole supraventricular 4 (1%) 1 (6,7%) 3 (0,9%)
Distúrbio de condução intraventricular, N (%) 76 (19,6%) 8 (53,3%) 68 (19,4%) 0,000*
BRD 4 (1%) 0 (0%) 4 (1%)
BRE 8 (2,1%) 1 (6,7%) 7 (2%)
BDAS 50 (12,9%) 3 (20%) 47 (13,4%)
BDPI 1 (0,3%) 0 (0%) 1 (0,3%)
BRD+BDAS 6 (1,5%) 2 (13,3%) 4 (1,1%)
BRD+ BDPI 2 (0,5%) 0 (0%) 2 (0,6%)
Inespecífico 5 (1,3%) 2 (13,3%) 3 (0,9%)
Hemoglobina (média±DP), g/dL 10,5 ± 2 10,5 ± 2 10,7 ± 2,1 0,754
Ureia pré-análise (média±DP), mg/dL 132 ± 43 134 ± 46,7 134 ± 43 0,963
Fósforo (mediana, IIQ), mg/dL 4,8 (3,8; 5,9) 4,5 (3; 5,7) 4,9 (3,8; 5,9) 0,205
Sódio (mediana, IIQ), mEq/L 138 (136,140) 138 (136,141) 138 (136,140) 0,859
Potássio (média±DP), mEq/L 5,5±0,9 5,5±0,9 4,9±0,9 0,021
Cálcio (mediana, IIQ), mg/dL 8,8 (8,3; 9,3) 8,5 (8,3; 9) 8,8 (8,3; 9,4) 0,335
Paratormônio (mediana, IIQ), pg/mL 306,5 (136,513) 213 (88; 349) 316 (136,520) 0,058
Ultrafiltração (mediana, IIQ), L 3 (2,5; 3,8) 2,95 (2,4; 3,5) 3 (2,5; 3,9) 0,318
PASi (mediana, IIQ), mmHg 150 (130,160) 130 (120,150) 150 (130,167) 0,007
PADi (mediana, IIQ), mmHg 80 (70,90) 80 (70,80) 80 (70,80) 0,035
Fonte: Tabela desenvolvida pelos autores. Frequência: %; média±DP: média com desvio padrão; mediana, IIQ: mediana com intervalo interquartil; NID: não dependente de insulina; ID: dependente de insulina; CCS: Sociedade Cardiovascular Canadense; AAS: ácido acetilsalicílico; ECG: eletrocardiograma; BRD: bloqueio de ramo direito; BRE: bloqueio de ramo esquerdo; BDAS: bloqueio divisional anterossuperior esquerdo; BDPI: bloqueio divisional posteroinferior esquerdo; BRA: bloqueador do receptor de angiotensina II; DAP: doença arterial periférica; PADi: pressão arterial diastólica no início da hemodiálise; PASi: pressão arterial sistólica no início da hemodiálise; *significância estatística comparada ao grupo de rastreio negativo.

Rastreio

O rastreio foi positivo para FA em 4,1% (16) dos participantes, sendo 87,5% (14) do sexo masculino, com idade média de 66,6 ± 13 anos e mediana de tempo em HD de 36 meses. Alterações no ECG basal, com exceção da FA, estiveram presentes em 80% (12) dos pacientes.

Os pacientes do sexto masculino, com angina estável, idade avançada, presença de extrassístoles e bloqueio intraventricular no ECG basal, nível elevado de potássio e pressões arteriais sistólica e diastólica mais baixas no início da HD estavam associados ao rastreio positivo (Tabela 1).

 Desempenho do teste diagnóstico

A FA foi confirmada por meio do ECG de 12 derivações em sete pacientes que apresentaram rastreio positivo para FA, resultando em uma prevalência de FA subclínica de 1,8% nessa população. O dispositivo MyDiagnostick® demostrou alta sensibilidade e especificidade, juntamente com um ótimo VPN para detecção de FA subclínica. No entanto, seu VPP foi baixo para o diagnóstico de FA subclínica (Figura Central). O teste também mostrou uma razão de verossimilhança positiva (LR+) favorável e alta acurácia geral (Tabela 2).

– Desempenho de diagnóstico do MyDiagnostick®
ECG Rastreio (+) N = 16 Rastreio (-) N = 100
ECG positivo 7 (43,75%) 0 (0%)
ECG negativo 9 (56,25%) 100 (100%)
Fonte: Tabela desenvolvida pelos autores. Sensibilidade = 100% (IC de 95%, 100% a 100%); especificidade = 91,74% (IC de 95%, 86,65% a 96,91%), acurácia = 92,2%, valor preditivo positivo = 43,75% (IC de 95%, 19,44% a 68%); valor preditivo negativo = 100% (IC de 95%, 100% a 100%); razão de verossimilhança positiva = 12,1 (IC de 95%, 6,5 a 22,6); ECG positivo: Eletrocardiograma de 12 derivações com um diagnóstico de FA; ECG negativo: eletrocardiograma de 12 derivações sem um diagnóstico de FA; Rastreio (+): rastreio positivo para FA utilizando o dispositivo portátil; Rastreio (-): rastreio negativo para FA utilizando o dispositivo portátil.

Os principais achados identificados como falsos positivos incluíram: batimentos ectópicos prematuros (4 casos), bloqueio sinoatrial tipo II (1 caso), ritmo atrial multifocal (1 caso), ritmo sinusal (2 casos) e tremor nas mãos (1 caso).

 Discussão

O presente estudo foi o primeiro a avaliar a prevalência da FA subclínica em uma população dialítica durante uma única sessão de HD utilizando um dispositivo portátil de rastreio. Em uma coorte de 388 pacientes, inicialmente, 4,1% dos indivíduos apresentaram rastreio positivo para FA. A confirmação posterior da FA por meio do ECG de 12 derivações estabeleceu uma prevalência da FA subclínica de 1,8%. O dispositivo MyDiagnostick® demonstrou alta sensibilidade e excelente VPN, mas um VPP limitado para a detecção de FA subclínica.

A prevalência da FA subclínica encontrada em nosso estudo foi quase três vezes maior do que da população geral.23,24 No entanto, esse valor foi bem menor do que o encontrado em um estudo recente realizado por Al Awwa et al., que mostrou uma prevalência de 7,8% na população dialítica. Contudo, as diferenças na metodologia entre os estudos podem justificar essa divergência, como a definição da FA subclínica e o desenho do rastreio. Al Awwa et al. incluíram indivíduos com sintomas de palpitações, dor no peito, dispneia, tontura, sintomas neurológicos focais ou outros sintomas frequentemente atribuídos à FA. O rastreio foi realizado utilizando mais de um método de detecção para cada participante, incluindo o ECG de 12 variações, durante toda a sessão de HD.25

A alta incidência de FA na população em diálise é comumente associada à idade avançada, ao sexo masculino e ao diagnóstico prévio de doença arterial coronariana.25-27 Embora não seja possível estabelecer uma causalidade entre tais fatores e a FA, os participantes com um rastreio positivo para FA eram predominantemente homens, de idade mais avançada e com uma maior prevalência de angina estável.

Os distúrbios de potássio (tanto no soro pré-dialítico quanto na solução de diálise) são promissores na tentativa de compreender os gatilhos da FA.28 Karaboyas et al. sugerem que níveis elevados de potássio pré-diálise (> 6 mEq/L) estão associados a uma maior incidência de arritmias cardíacas.28 Em consonância com esses achados, o presente estudo mostrou que o rastreio positivo para FA ocorreu com maior frequência em pacientes com altos níveis de potássio em comparação com aqueles com rastreio negativo. Entretanto, é possível que o “gradiente de potássio sérico/dialisado” (diferença entre a concentração de potássio no soro e o potássio na solução de diálise) seja o fator mais relevante nesse contexto, já que os gradientes elevados levariam a uma maior variação nos níveis de potássio durante uma sessão de HD, predispondo à ocorrência de FA.

A sensibilidade e o VPN encontrados neste estudo foram semelhantes aos achados de Tieleman et al. ao estudar a população geral.14 Contudo, outros estudos mostraram sensibilidade e especificidade mais baixas.29 Em indivíduos hospitalizados com doenças cardíacas, o MyDiagnostick® demonstrou uma acurácia compatível com aquela observada neste estudo.30 Quando comparado a estudos que utilizaram outros dispositivos com gravação de uma única derivação, observou-se uma sensibilidade semelhante, mas uma especificidade ligeiramente mais baixa (91,7 vs. 96,5%).31 Entretanto, dispositivos como o MyDiagnostick® são mais práticos, já que indicam a presença de rastreio positivo e são mais econômicos.31,32 É importante considerar que esses estudos foram realizados com populações não dialíticas, com prevalência de FA diferente. Dessa forma, a interpretação e a comparação desses achados devem ser feitas com cautela.

Este estudo avaliou uma população de alto risco cardiovascular e uma prevalência estimada de FA. O dispositivo provou ser útil para descartar a possibilidade de FA (alta sensibilidade e VPN) e aumentar a probabilidade pós-teste de apresentar FA (razão de verossimilhança positiva de 12,1). Outro achado importante foi observado entre os falsos positivos, uma vez que houve alterações eletrocardiográficas significativas em 66,6% dos casos. Se considerarmos a probabilidade de rastreio, ao identificar um ECG com alterações relevantes que possam se correlacionar com doenças cardíacas estruturais, encontramos uma especificidade de 97%, um VPP de 81,25% e uma razão de verossimilhança positiva de 34,1. Portanto, esse dispositivo teria o benefício de identificar indivíduos com outras doenças cardíacas além da FA.33

A impraticabilidade, a baixa disponibilidade e o alto custo de outros métodos de rastreio para FA sugerem que o MyDiagnostick® pode ser utilizado de forma segura e com bom desempenho nesse cenário específico.13,14 Além disso, é possível que os dados coletados, junto com sensores externos e técnicas de inteligência artificial, possam contribuir na tomada de decisão tanto por parte dos pacientes quanto dos profissionais da saúde.34,35 Em países como o Brasil, que possuem recursos limitados na área da saúde e dificuldade de acesso a profissionais especializados, essa abordagem parece ser promissora.30

Limitações

O presente estudo apresentou algumas limitações. A natureza observacional do trabalho não permite que se estabeleça uma causalidade entre as associações encontradas. A coleta de dados a partir da análise de prontuários dos pacientes pode conter vieses de registro de informações. Além disso, o rastreio realizado em uma sessão única de HD e em apenas dois momentos pode ter subestimado os resultados de nosso estudo, uma vez que a FA pode se apresentar de forma paroxística. No entanto, os rastreios com Holter de 24 horas ou dispositivos de longo prazo seriam pouco práticos e de alto custo, tornando-se inviáveis economicamente no contexto de saúde pública.

Por questões de logística, não avaliamos a reprodutibilidade teste-reteste. Da mesma forma, não foi realizada uma análise multivariada devido ao pequeno número de pacientes com FA subclínica. A confirmação do rastreio positivo ocorreu apenas com o sinal luminoso do dispositivo, sem a inspeção do registro eletrocardiográfico simultâneo, o que poderia contribuir para uma falsa redução na especificidade e no VPP. Entretanto, a inspeção manual do gráfico gerado pelo dispositivo, embora aumentasse a acurácia, tornaria inviável o rastreio no ponto de atendimento. Os nossos dados refletem uma população específica e não podem ser generalizados para outros contextos.

 Conclusões

A prevalência da FA subclínica entre pacientes com DRC em TSR durante uma única sessão de HD foi de 1,8%. O rastreio positivo para FA esteve associado a fatores como sexo masculino, idade mais avançada, angina estável, presença de extrassístoles e bloqueio intraventricular no ECG basal, níveis elevados de potássio e pressão arterial mais baixa no início da HD. O dispositivo MyDiagnostick® demonstrou sensibilidade de 100%, especificidade de 91,74%, VPN de 100% e VPP de 43,75% para detecção da FA subclínica.

 Referências 1. Jha V, Garcia-Garcia G, Iseki K, Li Z, Naicker S, Plattner B, et al. Chronic Kidney Disease: Global Dimension and Perspectives. Lancet. 2013;382(9888):260-72. doi: 10.1016/S0140-6736(13)60687-X. Jha V Garcia-Garcia G Iseki K Li Z Naicker S Plattner B et al Chronic Kidney Disease: Global Dimension and Perspectives Lancet 2013 382 9888 260 272 10.1016/S0140-6736(13)60687-X 2. Go AS, Chertow GM, Fan D, McCulloch CE, Hsu CY. Chronic Kidney Disease and the Risks of Death, Cardiovascular Events, and Hospitalization. N Engl J Med. 2004;351(13):1296-305. doi: 10.1056/NEJMoa041031. Go AS Chertow GM Fan D McCulloch CE Hsu CY Chronic Kidney Disease and the Risks of Death, Cardiovascular Events, and Hospitalization N Engl J Med 2004 351 13 1296 1305 10.1056/NEJMoa041031 3. McCullough PA, Li S, Jurkovitz CT, Stevens L, Collins AJ, Chen SC, et al. Chronic Kidney Disease, Prevalence of Premature Cardiovascular Disease, and Relationship to Short-Term Mortality. Am Heart J. 2008;156(2):277-83. doi: 10.1016/j.ahj.2008.02.024. McCullough PA Li S Jurkovitz CT Stevens L Collins AJ Chen SC et al Chronic Kidney Disease, Prevalence of Premature Cardiovascular Disease, and Relationship to Short-Term Mortality Am Heart J 2008 156 2 277 283 10.1016/j.ahj.2008.02.024 4. Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) CKD Work Group. KDIGO 2012 Clinical Practice Guideline for the Evaluation and Management of Chronic Kidney Disease. Kidney Inter Suppl. 2013;3(1):1-150. Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) CKD Work Group KDIGO 2012 Clinical Practice Guideline for the Evaluation and Management of Chronic Kidney Disease Kidney Inter Suppl 2013 3 1 1 150 5. Goldstein BA, Arce CM, Hlatky MA, Turakhia M, Setoguchi S, Winkelmayer WC. Trends in the Incidence of Atrial Fibrillation in Older Patients Initiating Dialysis in the United States. Circulation. 2012;126(19):2293-301. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.112.099606. Goldstein BA Arce CM Hlatky MA Turakhia M Setoguchi S Winkelmayer WC Trends in the Incidence of Atrial Fibrillation in Older Patients Initiating Dialysis in the United States Circulation 2012 126 19 2293 2301 10.1161/CIRCULATIONAHA.112.099606 6. Whitman IR, Feldman HI, Deo R. CKD and Sudden Cardiac Death: Epidemiology, Mechanisms, and Therapeutic Approaches. J Am Soc Nephrol. 2012;23(12):1929-39. doi: 10.1681/ASN.2012010037. Whitman IR Feldman HI Deo R CKD and Sudden Cardiac Death: Epidemiology, Mechanisms, and Therapeutic Approaches J Am Soc Nephrol 2012 23 12 1929 1939 10.1681/ASN.2012010037 7. Weiner DE, Tighiouart H, Amin MG, Stark PC, MacLeod B, Griffith JL, et al. Chronic Kidney Disease as a Risk Factor for Cardiovascular Disease and All-Cause Mortality: A Pooled Analysis of Community-Based Studies. J Am Soc Nephrol. 2004;15(5):1307-15. doi: 10.1097/01.asn.0000123691.46138.e2. Weiner DE Tighiouart H Amin MG Stark PC MacLeod B Griffith JL et al Chronic Kidney Disease as a Risk Factor for Cardiovascular Disease and All-Cause Mortality: A Pooled Analysis of Community-Based Studies J Am Soc Nephrol 2004 15 5 1307 1315 10.1097/01.asn.0000123691.46138.e2 8. Tonelli M, Wiebe N, Culleton B, House A, Rabbat C, Fok M, et al. Chronic Kidney Disease and Mortality Risk: A Systematic Review. J Am Soc Nephrol. 2006;17(7):2034-47. doi: 10.1681/ASN.2005101085. Tonelli M Wiebe N Culleton B House A Rabbat C Fok M et al Chronic Kidney Disease and Mortality Risk: A Systematic Review J Am Soc Nephrol 2006 17 7 2034 2047 10.1681/ASN.2005101085 9. Benjamin EJ, Muntner P, Alonso A, Bittencourt MS, Callaway CW, Carson AP, et al. Heart Disease and Stroke Statistics-2019 Update: A Report from the American Heart Association. Circulation. 2019;139(10):e56-e528. doi: 10.1161/CIR.0000000000000659. Benjamin EJ Muntner P Alonso A Bittencourt MS Callaway CW Carson AP et al Heart Disease and Stroke Statistics-2019 Update: A Report from the American Heart Association Circulation 2019 139 10 e56 e528 10.1161/CIR.0000000000000659 10. Zimmerman D, Sood MM, Rigatto C, Holden RM, Hiremath S, Clase CM. Systematic Review and Meta-Analysis of Incidence, Prevalence and Outcomes of Atrial Fibrillation in Patients on Dialysis. Nephrol Dial Transplant. 2012;27(10):3816-22. doi: 10.1093/ndt/gfs416. Zimmerman D Sood MM Rigatto C Holden RM Hiremath S Clase CM Systematic Review and Meta-Analysis of Incidence, Prevalence and Outcomes of Atrial Fibrillation in Patients on Dialysis Nephrol Dial Transplant 2012 27 10 3816 3822 10.1093/ndt/gfs416 11. Wizemann V, Tong L, Satayathum S, Disney A, Akiba T, Fissell RB, et al. Atrial Fibrillation in Hemodialysis Patients: Clinical Features and Associations with Anticoagulant Therapy. Kidney Int. 2010;77(12):1098-106. doi: 10.1038/ki.2009.477. Wizemann V Tong L Satayathum S Disney A Akiba T Fissell RB et al Atrial Fibrillation in Hemodialysis Patients: Clinical Features and Associations with Anticoagulant Therapy Kidney Int 2010 77 12 1098 1106 10.1038/ki.2009.477 12. Buiten MS, Bie MK, Rotmans JI, Gabreëls BA, van Dorp W, Wolterbeek R, et al. The Dialysis Procedure as a Trigger for Atrial Fibrillation: New Insights in the Development of Atrial Fibrillation in Dialysis Patients. Heart. 2014;100(9):685-90. doi: 10.1136/heartjnl-2013-305417. Buiten MS Bie MK Rotmans JI Gabreëls BA van Dorp W Wolterbeek R et al The Dialysis Procedure as a Trigger for Atrial Fibrillation: New Insights in the Development of Atrial Fibrillation in Dialysis Patients Heart 2014 100 9 685 690 10.1136/heartjnl-2013-305417 13. Vaes B, Stalpaert S, Tavernier K, Thaels B, Lapeire D, Mullens W, et al. The Diagnostic Accuracy of the MyDiagnostick to Detect Atrial Fibrillation in Primary Care. BMC Fam Pract. 2014;15:113. doi: 10.1186/1471-2296-15-113. Vaes B Stalpaert S Tavernier K Thaels B Lapeire D Mullens W et al The Diagnostic Accuracy of the MyDiagnostick to Detect Atrial Fibrillation in Primary Care BMC Fam Pract 2014 15 113 10.1186/1471-2296-15-113 14. Tieleman RG, Plantinga Y, Rinkes D, Bartels GL, Posma JL, Cator R, et al. Validation and Clinical Use of a Novel Diagnostic Device for Screening of Atrial Fibrillation. Europace. 2014;16(9):1291-5. doi: 10.1093/europace/euu057. Tieleman RG Plantinga Y Rinkes D Bartels GL Posma JL Cator R et al Validation and Clinical Use of a Novel Diagnostic Device for Screening of Atrial Fibrillation Europace 2014 16 9 1291 1295 10.1093/europace/euu057 15. Bossuyt PM, Reitsma JB, Bruns DE, Gatsonis CA, Glasziou PP, Irwig L, et al. STARD 2015: An Updated List of Essential Items for Reporting Diagnostic Accuracy Studies. BMJ. 2015;351:h5527. doi: 10.1136/bmj.h5527. Bossuyt PM Reitsma JB Bruns DE Gatsonis CA Glasziou PP Irwig L et al STARD 2015: An Updated List of Essential Items for Reporting Diagnostic Accuracy Studies BMJ 2015 351 h5527 10.1136/bmj.h5527 16. Roy-Chaudhury P, Tumlin JA, Koplan BA, Costea AI, Kher V, Williamson D, et al. Primary Outcomes of the Monitoring in Dialysis Study Indicate that Clinically Significant Arrhythmias are Common in Hemodialysis Patients and Related to Dialytic Cycle. Kidney Int. 2018;93(4):941-51. doi: 10.1016/j.kint.2017.11.019. Roy-Chaudhury P Tumlin JA Koplan BA Costea AI Kher V Williamson D et al Primary Outcomes of the Monitoring in Dialysis Study Indicate that Clinically Significant Arrhythmias are Common in Hemodialysis Patients and Related to Dialytic Cycle Kidney Int 2018 93 4 941 951 10.1016/j.kint.2017.11.019 17. Niu J, Shah MK, Perez JJ, Airy M, Navaneethan SD, Turakhia MP, et al. Dialysis Modality and Incident Atrial Fibrillation in Older Patients with ESRD. Am J Kidney Dis. 2019;73(3):324-31. doi: 10.1053/j.ajkd.2018.09.011. Niu J Shah MK Perez JJ Airy M Navaneethan SD Turakhia MP et al Dialysis Modality and Incident Atrial Fibrillation in Older Patients with ESRD Am J Kidney Dis 2019 73 3 324 331 10.1053/j.ajkd.2018.09.011 18. Noseworthy PA, Kaufman ES, Chen LY, Chung MK, Elkind MSV, Joglar JA, et al. Subclinical and Device-Detected Atrial Fibrillation: Pondering the Knowledge Gap: A Scientific Statement from the American Heart Association. Circulation. 2019;140(25):e944-e963. doi: 10.1161/CIR.0000000000000740. Noseworthy PA Kaufman ES Chen LY Chung MK Elkind MSV Joglar JA et al Subclinical and Device-Detected Atrial Fibrillation: Pondering the Knowledge Gap: A Scientific Statement from the American Heart Association Circulation 2019 140 25 e944 e963 10.1161/CIR.0000000000000740 19. Genovesi S, Vincenti A, Severi S. Insights into Intradialytic Atrial Fibrillation Onset Mechanisms. Heart. 2014;100(16):1302. doi: 10.1136/heartjnl-2014-306212. Genovesi S Vincenti A Severi S Insights into Intradialytic Atrial Fibrillation Onset Mechanisms Heart 2014 100 16 1302 10.1136/heartjnl-2014-306212 20. Hulley SB, Cummings SR, Browner WS, Grady DG, Newman TB. Designing Clinical Research. 3rd ed. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins; 2006. Hulley SB Cummings SR Browner WS Grady DG Newman TB Designing Clinical Research 3rd Philadelphia Lippincott Williams & Wilkins 2006 21. Zhou X-H, Obuchowki NA, McKlish DK. Statistical Methods in Diagnostic Medicine. New York: Wiley; 2002. Zhou X-H Obuchowki NA McKlish DK Statistical Methods in Diagnostic Medicine New York Wiley 2002 22. Harris PA, Taylor R, Minor BL, Elliott V, Fernandez M, O'Neal L, et al. The REDCap Consortium: Building an International Community of Software Platform Partners. J Biomed Inform. 2019;95:103208. doi: 10.1016/j.jbi.2019.103208. Harris PA Taylor R Minor BL Elliott V Fernandez M O'Neal L et al The REDCap Consortium: Building an International Community of Software Platform Partners J Biomed Inform 2019 95 103208 10.1016/j.jbi.2019.103208 23. Battipaglia I, Gilbert K, Hogarth AJ, Tayebjee MH. Screening for Atrial Fibrillation in the Community Using A Novel ECG Recorder. J Atr Fibrillation. 2016;9(2):1433. doi: 10.4022/jafib.1433. Battipaglia I Gilbert K Hogarth AJ Tayebjee MH Screening for Atrial Fibrillation in the Community Using A Novel ECG Recorder J Atr Fibrillation 2016 9 2 1433 10.4022/jafib.1433 24. Savickas V, Stewart AJ, Rees-Roberts M, Short V, Bhamra SK, Corlett SA, et al. Opportunistic Screening for Atrial Fibrillation by Clinical Pharmacists in UK General Practice during the Influenza Vaccination Season: A Cross-Sectional Feasibility Study. PLoS Med. 2020;17(7):e1003197. doi: 10.1371/journal.pmed.1003197. Savickas V Stewart AJ Rees-Roberts M Short V Bhamra SK Corlett SA et al Opportunistic Screening for Atrial Fibrillation by Clinical Pharmacists in UK General Practice during the Influenza Vaccination Season: A Cross-Sectional Feasibility Study PLoS Med 2020 17 7 e1003197 10.1371/journal.pmed.1003197 25. AlAwwa I, Al-Hindi R, Alfraihat N, Obeid A, Ibrahim S, Jallad S, et al. Prevalence and Associated Factors of Undiagnosed Atrial Fibrillation among End-Stage Renal Disease Patients on Maintenance Haemodialysis: A Cross-Sectional Study. BMC Cardiovasc Disord. 2020;20(1):186. doi: 10.1186/s12872-020-01473-6. AlAwwa I Al-Hindi R Alfraihat N Obeid A Ibrahim S Jallad S et al Prevalence and Associated Factors of Undiagnosed Atrial Fibrillation among End-Stage Renal Disease Patients on Maintenance Haemodialysis: A Cross-Sectional Study BMC Cardiovasc Disord 2020 20 1 186 10.1186/s12872-020-01473-6 26. Airy M, Chang TI, Ding VY, Goldstein BA, Bansal N, Niu J, et al. Risk Profiles for Acute Health Events after Incident Atrial Fibrillation in Patients with End-Stage Renal Disease on Hemodialysis. Nephrol Dial Transplant. 2018;33(9):1590-97. doi: 10.1093/ndt/gfx301. Airy M Chang TI Ding VY Goldstein BA Bansal N Niu J et al Risk Profiles for Acute Health Events after Incident Atrial Fibrillation in Patients with End-Stage Renal Disease on Hemodialysis Nephrol Dial Transplant 2018 33 9 1590 1597 10.1093/ndt/gfx301 27. Königsbrügge O, Posch F, Antlanger M, Kovarik J, Klauser-Braun R, Kletzmayr J, et al. Prevalence of Atrial Fibrillation and Antithrombotic Therapy in Hemodialysis Patients: Cross-Sectional Results of the Vienna Investigation of Atrial Fibrillation and Thromboembolism in Patients on Hemodialysis (VIVALDI). PLoS One. 2017;12(1):e0169400. doi: 10.1371/journal.pone.0169400. Königsbrügge O Posch F Antlanger M Kovarik J Klauser-Braun R Kletzmayr J et al Prevalence of Atrial Fibrillation and Antithrombotic Therapy in Hemodialysis Patients: Cross-Sectional Results of the Vienna Investigation of Atrial Fibrillation and Thromboembolism in Patients on Hemodialysis (VIVALDI) PLoS One 2017 12 1 e0169400 10.1371/journal.pone.0169400 28. Karaboyas A, Zee J, Brunelli SM, Usvyat LA, Weiner DE, Maddux FW, et al. Dialysate Potassium, Serum Potassium, Mortality, and Arrhythmia Events in Hemodialysis: Results from the Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS). Am J Kidney Dis. 2017;69(2):266-77. doi: 10.1053/j.ajkd.2016.09.015. Karaboyas A Zee J Brunelli SM Usvyat LA Weiner DE Maddux FW et al Dialysate Potassium, Serum Potassium, Mortality, and Arrhythmia Events in Hemodialysis: Results from the Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS) Am J Kidney Dis 2017 69 2 266 277 10.1053/j.ajkd.2016.09.015 29. Diamantino AC, Nascimento BR, Beaton AZ, Nunes MCP, Oliveira KKB, Rabelo LC, et al. Atrial Fibrillation Detection with a Portable Device during Cardiovascular Screening in Primary Care. Heart. 2020;106(16):1261-6. doi: 10.1136/heartjnl-2019-316277. Diamantino AC Nascimento BR Beaton AZ Nunes MCP Oliveira KKB Rabelo LC et al Atrial Fibrillation Detection with a Portable Device during Cardiovascular Screening in Primary Care Heart 2020 106 16 1261 1266 10.1136/heartjnl-2019-316277 30. Desteghe L, Raymaekers Z, Lutin M, Vijgen J, Dilling-Boer D, Koopman P, et al. Performance of Handheld Electrocardiogram Devices to Detect Atrial Fibrillation in a Cardiology and Geriatric Ward Setting. Europace. 2017;19(1):29-39. doi: 10.1093/europace/euw025. Desteghe L Raymaekers Z Lutin M Vijgen J Dilling-Boer D Koopman P et al Performance of Handheld Electrocardiogram Devices to Detect Atrial Fibrillation in a Cardiology and Geriatric Ward Setting Europace 2017 19 1 29 39 10.1093/europace/euw025 31. Duarte R, Stainthorpe A, Mahon J, Greenhalgh J, Richardson M, Nevitt S, et al. Lead-I ECG for Detecting Atrial Fibrillation in Patients Attending Primary Care with an Irregular Pulse Using Single-Time Point Testing: A Systematic Review and Economic Evaluation. PLoS One. 2019;14(12):e0226671. doi: 10.1371/journal.pone.0226671. Duarte R Stainthorpe A Mahon J Greenhalgh J Richardson M Nevitt S et al Lead-I ECG for Detecting Atrial Fibrillation in Patients Attending Primary Care with an Irregular Pulse Using Single-Time Point Testing: A Systematic Review and Economic Evaluation PLoS One 2019 14 12 e0226671 10.1371/journal.pone.0226671 32. Welton NJ, McAleenan A, Thom HH, Davies P, Hollingworth W, Higgins JP, et al. Screening Strategies for Atrial Fibrillation: A Systematic Review and Cost-Effectiveness Analysis. Health Technol Assess. 2017;21(29):1-236. doi: 10.3310/hta21290. Welton NJ McAleenan A Thom HH Davies P Hollingworth W Higgins JP et al Screening Strategies for Atrial Fibrillation: A Systematic Review and Cost-Effectiveness Analysis Health Technol Assess 2017 21 29 1 236 10.3310/hta21290 33. Lowres N, Olivier J, Chao TF, Chen SA, Chen Y, Diederichsen A, et al. Estimated Stroke Risk, Yield, and Number Needed to Screen for Atrial Fibrillation Detected Through Single Time Screening: A Multicountry Patient-Level Meta-Analysis of 141,220 Screened Individuals. PLoS Med. 2019;16(9):e1002903. doi: 10.1371/journal.pmed.1002903. Lowres N Olivier J Chao TF Chen SA Chen Y Diederichsen A et al Estimated Stroke Risk, Yield, and Number Needed to Screen for Atrial Fibrillation Detected Through Single Time Screening: A Multicountry Patient-Level Meta-Analysis of 141,220 Screened Individuals PLoS Med 2019 16 9 e1002903 10.1371/journal.pmed.1002903 34. Perez MV, Mahaffey KW, Hedlin H, Rumsfeld JS, Garcia A, Ferris T, et al. Large-Scale Assessment of a Smartwatch to Identify Atrial Fibrillation. N Engl J Med. 2019;381(20):1909-17. doi: 10.1056/NEJMoa1901183. Perez MV Mahaffey KW Hedlin H Rumsfeld JS Garcia A Ferris T et al Large-Scale Assessment of a Smartwatch to Identify Atrial Fibrillation N Engl J Med 2019 381 20 1909 1917 10.1056/NEJMoa1901183 35. Sim I. Mobile Devices and Health. N Engl J Med. 2019;381(10):956-68. doi: 10.1056/NEJMra1806949. Sim I Mobile Devices and Health N Engl J Med 2019 381 10 956 968 10.1056/NEJMra1806949

Este artigo é parte de dissertação de mestrado de Adson Patrik Vieira Carvalho pela Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais.

Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética da Associação Evangélica Beneficente de Minas Gerais sob o número de protocolo CAAE 05980819.2.0000.8787, nº do parecer 3.126.173. Todos os procedimentos envolvidos nesse estudo estão de acordo com a Declaração de Helsinki de 1975, atualizada em 2013. O consentimento informado foi obtido de todos os participantes incluídos no estudo.

Os dispositivos de rastreamento de fibrilação atrial foram adquiridos por meio do Projeto PROVAR, que é financiado pelo Edwards Lifesciences Foundation, USA. Dr. Antonio L. Ribeiro é financiado em parte pelo CNPq (Bolsa de produtividade em pesquisa, 310790/2021-2) e pela FAPEMIG (Programa Redes de Pesquisa, RED 00192-23). Ana Cecília Oliveira é bolsista de Iniciação Científica PROBIC/FAPEMIG.

 10.36660/abc.20240450i Original Article Subclinical Atrial Fibrillation Screening in Dialytic Chronic Kidney Disease Patients Using Portable Device 0009-0003-2443-7047 Carvalho Adson Patrik Vieira Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis Writing of the manuscript and Critical revision of the manuscript for content 1 0000-0002-3610-6507 Carmo Gabriel Assis Lopes do Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis Writing of the manuscript and Critical revision of the manuscript for content 1 Silva Cassia Aparecida Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis Writing of the manuscript and Critical revision of the manuscript for content 2 0000-0002-7794-8399 Oliveira Ana Cecília Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis Writing of the manuscript and Critical revision of the manuscript for content 1 0000-0001-9595-4058 Perez Lucas Giandoni Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis Writing of the manuscript and Critical revision of the manuscript for content 1 0000-0002-6299-3568 Carmo Lilian Pires de Freitas do Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis Writing of the manuscript and Critical revision of the manuscript for content 1 0000-0002-2740-0042 Ribeiro Antonio L. Conception and design of the research Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis Writing of the manuscript and Critical revision of the manuscript for content 1 Brazil Faculdade de Medicina – Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG – Brazil Brazil Departamento de Cardiologia – Hospital São Francisco de Assis, Belo Horizonte, MG – Brazil Adson Patrik Vieira Carvalho • Universidade Federal de Minas Gerais – Medicina Interna – Av. Prof. Alfredo Balena, 190. Postal Code 31270-901, Belo Horizonte, MG – Brazil E-mail: adsonpatrik@hotmail.com

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Mauricio Scanavacca

 Abstract Background

Cardiovascular morbidity and mortality rates are higher in hemodialysis (HD) patients, with an increased prevalence of arrhythmias. Atrial fibrillation (AF) is an independent risk factor for mortality and thromboembolic events in dialysis patients. For a better understanding and management of AF in these patients, it is important to know its prevalence. The use of a portable device would be pioneering for this group of patients.

 Objective

To screen HD patients for AF using a portable gadget and evaluate the device’s diagnostic performance.

 Methods

HD patients at a tertiary hospital underwent AF screening during HD sessions using MyDiagnostick® (Applied Biomedical Systems). Multiple data were collected to evaluate potential associations. Statistical significance was defined as p < 0.05.

 Results

388 patients were evaluated (female, 40.7%; mean age of 56.8 years old, SD ± 14.7; and HD time of 27 months, 10-57). Screening was positive in 16 (4.1%) patients. AF was confirmed by electrocardiogram in 7 (1.8%) patients. Male sex (p = 0.019), older age (p = 0.007), altered baseline electrocardiogram (p < 0.001), increased serum potassium (p = 0.021), reduced systolic blood pressure at the beginning of dialysis (p = 0.007), and stable angina (0.011) were associated with positive screening for AF. The device presented a 91.74% specificity (95% CI, 86.65% to 96.91%) and 100% sensitivity (95% CI, 100% to 100%), with a negative predictive value of 100% (95% CI, 100% to 100%) for AF screening.

 Conclusion

The use of this device proved to be practical, with high sensitivity and excellent negative predictive value. Subclinical AF has a high prevalence and may be underestimated in this population.

Subclinical Atrial Fibrillation Screening in Dialytic Chronic Kidney Disease Patients Using Portable Device Subclinical atrial fibrillation screening in dialytic chronic kidney disease patients using a portable device. AF: atrial fibrillation; Se: sensitivity; Sp: specificity; NPV: negative predictive value; PPV: positive predictive value; SBP: systolic blood pressure; DBP: diastolic blood pressure; ECG: electrocardiogram. Figure prepared by the authors.

Atrial Fibrillation Dialysis Diagnostic Equipment Introduction

Chronic kidney disease (CKD) is a public health issue worldwide, with an estimated prevalence of between 8 and 16%.1 Cardiovascular morbidity and mortality have an inverse relationship with the glomerular filtration rate, and approximately 50% of all deaths among hemodialysis (HD) patients can be attributed to cardiovascular causes.2,3 Renal replacement therapy (RRT) is the main treatment for end-stage kidney disease, with HD being the most common modality.4 A higher prevalence of ventricular arrhythmias, sudden cardiac death, and atrial fibrillation (AF) can be observed in this group of patients.5-8

AF is the most common cardiac arrhythmia in clinical practice and may contribute to reduced functional capacity, increased risk of cardioembolic phenomena and hospitalization rates, heart failure, and death. The global prevalence of AF is estimated to be 0.1% to 4%, with a constant growth in recent decades.9 In the dialysis population, the prevalence is believed to be 5.6% to 27%.10,11 The greater occurrence of comorbidities and specific aspects inherent to RRT, such as inflammation, sudden changes in blood volume, activation of the adrenergic system, and changes in the volumes of the cardiac chambers11,12 partly justifies this high prevalence. Prevalence data, however, are conflicting since there is a great diversity in the design of studies and the diagnostic method for AF.5,10 Therefore, it is believed that AF is underestimated.5,10

For a better understanding and management of AF in patients with CKD undergoing RRT, it is extremely important to know its real prevalence as a starting point for future research on treatment and complications. The use of a portable device, such as MyDiagnostick® (Applied Biomedical Systems, Maastricht, Netherlands), would be pioneering in this group of patients and likely more effective than traditional methods, as it can be used at any time during HD, in an easy and agile manner by any trained professional. Therefore, this study aims to evaluate the prevalence of subclinical AF among patients with CKD undergoing HD using a portable device.13,14

 Methods

This is a cross-sectional observational study that evaluated the prevalence of subclinical AF using a portable device (MyDiagnostick®) during HD sessions at the Nephrology Centers of Hospital Evangélico de Belo Horizonte and analyzed the diagnostic accuracy of that device. This study was approved by the Ethics Committee of Associação Evangélica Beneficente de Minas Gerais, of which the Evangelical Hospital is a part, logged under the following registrations: Certificate of Presentation of Ethical Review (CAAE) # 05980819.2.0000.8787 and opinion number 3.126.173. The assessment of the diagnostic accuracy of the device was conducted based on the STARD (“Standards for Reporting Diagnostic Accuracy Studies”) protocol.15

Patients

The individuals were selected at the Nephrology Centers of Hospital Evangélico de Belo Horizonte. The inclusion criteria were patients with CKD undergoing dialysis, over 18 years of age, on RRT for over 30 days, who agreed to participate in the study voluntarily. Patients on HD for acute and transient reasons, who were on peritoneal dialysis, or who had a previous diagnosis of AF were excluded from the study.

 Procedures

Clinical, social, and epidemiological data, as well as comorbidities, cardiovascular risk factors, and medications used by the patients were extracted from each participant’s clinical record. The laboratory results refer to tests carried out in the current month or prior to the collection of research data. Anthropometric data (dry weight, height, and body mass index) were obtained from the most current nutritional assessment that the patient had undergone in the HD service. Clinical AF was defined as the description of the arrhythmia in each patient’s medical record or self-report, associated with the presence of a 12-lead electrocardiogram (ECG) and/or Holter monitoring compatible with an AF diagnosis.

Blood pressure and ultrafiltration values were collected at the beginning and end of the HD session. Data on dialysate temperature and sodium were obtained from the HD record at the time of screening.16,17 Patients with no prior diagnosis and with positive screening on the device, whose diagnosis was confirmed by a 12-lead ECG, and who did not present, at the time of screening, symptoms of palpitations, chest pain, dyspnea, dizziness, focal neurological symptoms, or other symptoms commonly attributed to AF were defined as having subclinical AF.18

The screening took place in the first session of the week, in the first hour, and immediately after the end of HD, i.e. each participant underwent screening twice. Each participant was only tracked in a single session. The moment chosen for screening was based on previous studies that demonstrated increased incidence of cardiac arrhythmias in this specific context.12,19 The reason for this finding may be the intensity of changes in electrolytes and blood volume that occur in the first HD session of the week.12,19 In this study, MyDiagnostick® (Applied Biomedical Systems, Maastricht, Netherlands) was used to screen for AF during HD sessions.14 This device has a high sensitivity and specificity, associated with easy and practical handling.13,14 MyDiagnostick® is a rod-shaped wand that has sensitive electrodes on both ends of a metal handle. It serves to analyze the patient’s heart rhythm by touching and holding both extremities of the device for 1 minute. The AF detection method of MyDiagnostick® is based on measuring R-R interval irregularity. The trace obtained is then preprocessed, R waves are detected, and R-R intervals are calculated and used. The algorithm for diagnosing AF takes into account rhythm, periodicity, and variability. If the registration is compatible with AF, a red light appears, and if it is not compatible, a green light appears. The device also provides a graph representation that can be analyzed at a later moment.14

All positive records were later analyzed by the main researcher. The 12-lead ECG was the gold standard method used for diagnosing AF. Patients who screened positive for AF underwent a 12-lead ECG for definitive diagnosis. Participants who screened positive for AF using the portable device but whose diagnosis was not simultaneously confirmed by the 12-lead ECG were considered a false positive. For the diagnosis of subclinical AF (true positive), patients who screened positive for AF and whose diagnosis was subsequently confirmed by a 12-lead ECG were considered. A sample of 100 patients who screened negative for AF and with no previous diagnosis of arrhythmia also underwent a 12-lead ECG to confirm the absence of AF (Figure 1). ECGs were interpreted by the main researcher.

– Patient selection for screening and specificity analysis. AF: Atrial fibrillation. Figure prepared by the authors.

Statistical analysis

The sample size was calculated taking into account a 95% confidence level, 11% prevalence of AF in the dialysis population, and a confidence interval of 8±4. With these data, a sample of 235 patients was estimated.20 Taking into account a 95% sensitivity, a 10% CI, and a 9:1 ratio of individuals who screened negative and positive, a sample of 100 individuals underwent a 12-lead ECG to calculate specificity.21

Continuous variables were presented as mean ± standard deviation when they showed a normal distribution, or median and interquartile range when they presented an asymmetrical distribution. Categorical variables were presented as frequency and percentage. The qualitative characteristics were compared to the response variables in contingency tables using the chi-square test with Yates correction to compare proportions when there were only two categories in each variable. If there were more than two categories, Pearson’s chi-square test was used. Fisher’s exact test was used when at least one expected frequency was less than five. Comparisons between response variables and characteristics in quantitative form were made using the Unpaired Student’s t-test when the model’s usual assumptions (normality and homoscedasticity) were met. Otherwise, the Mann-Whitney test was used. The assumptions of the t-test were verified based on the Shapiro-Wilk test for normality and the Levene test for homoscedasticity. Statistical level of significance was defined as a p-value < 0.05. To calculate sensitivity (Se), specificity (Sp), accuracy, positive likelihood ratio (LR+), and the negative and positive predictive value (NPV and PPV), the 2x2 contingency table was used. The data were stored on the REDCap platform and later analyzed using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) software, version 20 for Windows (SPSS, Chicago, IL, USA).22

 Results

Our study first evaluated 400 patients. In this analysis, 12 individuals diagnosed with AF were excluded and 388 were included in the study (Figure 1). Female individuals accounted for 40.7% of the sample, with a mean age of 56.8 years (± 14.7) and a median duration of HD of 27 (10-57) months. Diabetic nephropathy was the main etiology found, followed by hypertensive nephroangiosclerosis. A history of acute coronary syndrome was identified in 10.6% (41) of the cases, and stroke in 8.8% (34) (Table 1).

– Demographic, clinical, echocardiographic, electrocardiographic, and laboratory characteristics of the patients
Characteristics General Population N = 388 Screening (+) N = 16 Screening (-) N = 372 p-value
Female, N (%) 158 (40.7%) 2 (12.5%) 156 (41.9%) 0.019
Male, N (%) 230 (59.3%) 14 (87.5%) 216 (58.1%)
Color, N (%) 0.633
Brown 323 (83.2%) 12 (75%) 311 (83.8%)
Black 41 (10.6%) 2 (12.5%) 39 (10.5%)
White 13 (3.4%) 1 (6.2%) 12 (3.2%)
Other 7 (1.8%) 1 (6.2%) 6 (1.6%)
Yellow 3 (0.8%) 0 (0%) 3 (0.8%)
Age (mean ±SD), years 56.8 ± 14.7 66.6 ± 13 56.4 ± 14.8 0.007
Time of hemodialysis (median, Q1-Q3), months 27 (10.57) 36 (19.72) 27 (10.56) 0.711
Etiology, N (%) 0.189
Diabetic nephropathy 106 (27.3%) 6 (37.5%) 100 (26.9%)
Hypertensive 98 (25.3%) 7 (43.8%) 91 (24.5%)
Undetermined 77 (19.8%) 2 (12.5%) 75 (20.2%)
Other 90 (23.2%) 1 (6.2%) 89 (23.9%)
Glomerulopathies 17 (19.8%) 0 (0%) 17 (4.6%)
Hypertension, N (%) 362 (93.3%) 15 (93.8%) 347 (93.3%) 1
Diabetes mellitus NID, N (%) 33 (8.5%) 1 (6.2%) 32 (8.6%) 1
Diabetes mellitus ID, N (%) 143 (36.9%) 8 (50%) 135 (36.3%) 0.296
Dyslipidemia, N (%) 49 (12.6%) 3 (18.8%) 46 (12.4%) 0.438
Smoking, N (%) 18 (4.6%) 0 (0%) 18 (4.8%) 1
History of Acute Coronary Syndrome, N (%) 41 (10.6%) 1 (6.2%) 40 (10.8%) 1
History of Stroke, N (%) 34 (8.8%) 1 (6.2%) 33 (8.9%) 1
Chronic Obstructive Pulmonary Disease, N (%) 17 (4.4%) 1 (6.2%) 16 (4.3%) 0.519
Peripheral Artery Disease, N (%) 13 (3.4%) 2 (12.5%) 11 (3%) 0.95
Stable angina, N (%) 17 (4.4%) 1 (6.2%) 16 (4.3%) 0.011*
CCS, Class I 13 (3.4%) 2 (12.5%) 11 (3%)
CCS, Class II 4 (1%) 1 (6.2%) 3 (0.8%)
Use of medication, N (%)
AAS 165 (42.5%) 9 (56.2%) 156 (41.9%) 0.252
Clopidogrel 14 (3.6%) 1 (6.2%) 13 (3.7%) 0.563
Warfarin 7 (1.8%) 0 (0%) 7 (1.9%) 1
Betablocker 232 (59.8%) 11 (68.8%) 221 (59.4%) 0.456
Calcium channel blocker 228 (58.8%) 6 (37.5%) 222 (59.7%) 0.078
ARB 216 (55.7%) 12 (75%) 204 (54.8%) 0.112
Statin 198 (51%) 11 (68.8%) 187 (50.3%) 0.148
Ejection fraction (median, Q1-Q3), (%) 64 (59.67) 63.5 (47.66) 64 (59.57) 0.452
Diameter of the left atrium (median, Q1-Q3), mm 42 (39.45) 45 (42.49) 42 (39.45) 0.169
Altered basal ECG, N (%) 186 (47.9%) 12 (80%) 174 (49.7%) 0.022*
Extrasystole, N (%) 11 (2.8%) 3 (18.75%) 8 (2.15%) 0.000*
Ventricular Extrasystole 7 (1.8%) 2 (13.3%) 5 (1.4%)
Supraventricular extrasystole 4 (1%) 1 (6.7%) 3 (0.9%)
DIntraventricular flow disorder, N (%) 76 (19.6%) 8 (53.3%) 68 (19.4%) 0.000*
RBBB 4 (1%) 0 (0%) 4 (1%)
LBBB 8 (2.1%) 1 (6.7%) 7 (2%)
LAFB 50 (12.9%) 3 (20%) 47 (13.4%)
LPFB 1 (0.3%) 0 (0%) 1 (0.3%)
RBBB+LAFB 6 (1.5%) 2 (13.3%) 4 (1.1%)
RBBB+LPFB 2 (0.5%) 0 (0%) 2 (0.6%)
Unspecific 5 (1.3%) 2 (13.3%) 3 (0.9%)
Hemoglobin (mean ±SD), g/dL 10.5 ± 2 10.5 ± 2 10.7 ± 2.1 0.754
Pre-analysis urea (mean ±SD), mg/dL 132 ± 43 134 ± 46.7 134 ± 43 0.963
Phosphorus (median, Q1-Q3), mg/dL 4.8 (3.8; 5.9) 4.5 (3; 5.7) 4.9 (3.8; 5.9) 0.205
Sodium (median, Q1-Q3), mEq/L 138 (136.140) 138 (136.141) 138 (136.140) 0.859
Potassium (mean ±SD), mEq/L 5.5±0.9 5.5±0.9 4.9±0.9 0.021
Calcium (median, Q1-Q3), mg/dL 8.8 (8.3; 9.3) 8.5 (8.3; 9) 8.8 (8.3; 9.4) 0.335
Parathormone (median, Q1-Q3), pg/mL 306.5 (136.513) 213 (88; 349) 316 (136.520) 0.058
Ultrafiltration (median, Q1-Q3), L 3 (2.5; 3.8) 2.95 (2.4; 3.5) 3 (2.5; 3.9) 0.318
SBPi (median, Q1-Q3), mmHg 150 (130.160) 130 (120.150) 150 (130.167) 0.007
DBPi (median, Q1-Q3), mmHg 80 (70.90) 80 (70.80) 80 (70.80) 0.035
Source: table prepared by the authors. Frequency: %; mean ± SD: mean with standard deviation; median, Q1-Q3: median with interquartile range; NID: non-insulin-dependent; ID: insulin-dependent; CCS: Canadian Cardiovascular Society; AAS: acetylsalicylic acid; ECG: electrocardiogram; RBBB: right bundle branch block; LBBB: left bundle branch block; LAFB: left anterior fascicular block; LPFB: left posterior fascicular block; ARB: angiotensin II receptor blocker; PAD: peripheral arterial disease; DBPi: diastolic blood pressure at the beginning of hemodialysis; SBPi: systolic blood pressure at the beginning of hemodialysis; *statistical significance compared to the negative screening group.

Screening

The screening was positive for AF in 4.1% (16) of the participants; 87.5% (14) were male, mean age of 66.6 ± 13 years and a median HD time of 36 months. Changes in the baseline ECG, with the exception of AF, were present in 80% (12) of the patients.

Male sex, stable angina, high age, presence of extrasystoles and intraventricular block on the baseline ECG, high potassium level, and lower systolic and diastolic blood pressure at the beginning of HD were associated with positive screening (Table 1).

 Diagnostic test performance

AF was confirmed via a 12-lead ECG in seven patients who screened positive for AF, resulting in a 1.8% prevalence of subclinical AF in this population. MyDiagnostick® demonstrated high sensitivity and specificity, along with an excellent negative predictive value (NPV) for subclinical AF detection. However, its positive predictive value (PPV) was low for the diagnosis of subclinical AF (Central Illustration). The test also exhibited a favorable positive likelihood ratio (LR+) and overall accuracy (Table 2).

– Diagnostic performance of MyDiagnostick®
ECG Screening (+) N = 16 Screening (-) N = 100
ECG positive 7 (43.75%) 0 (0%)
ECG negative 9 (56.25%) 100 (100%)
Source: table prepared by the authors. Sensitivity = 100% (95% CI, 100% to 100%), specificity = 91.74% (95% CI, 86.65% to 96.91%), accuracy = 92.2%, positive predictive value = 43.75% (95% CI, 19.44% to 68%); negative predictive value = 100% (95% CI, 100% to 100%); positive likelihood ratio = 12.1 (95% CI, 6.5 to 22.6); positive ECG: 12-lead electrocardiogram with a diagnosis of AF; negative ECG: 12-lead electrocardiogram without a diagnosis of AF; screening (+): positive screening for AF with the aid of the portable device; screening (-): negative screening for AF with the aid of the portable device.

The primary findings identified as false positives included: premature ectopic beats (4 cases), type II sinoatrial block (1 case), multifocal atrial rhythm (1 case), sinus rhythm (2 cases), and hand tremor (1 case).

 Discussion

This study is the first to assess the prevalence of subclinical AF in a dialysis population during a single HD session using a portable screening device. In a cohort of 388 patients, 4.1% initially screened positive for AF. Subsequent confirmation of AF with a 12-lead ECG established a subclinical AF prevalence of 1.8%. MyDiagnostick® demonstrated high sensitivity and an excellent NPV but a limited PPV for the detection of subclinical AF.

The prevalence of subclinical AF found in our study was almost 3-fold higher than that of the general population.23,24 However, this value was much lower than that found in a recent study by Al Awwa et al., which showed a 7.8% prevalence in the dialysis population. However, differences in methodology between studies may justify this discrepancy, such as the definition of subclinical AF and screening design. Al Awwa et al. included individuals with symptoms of palpitations, chest pain, dyspnea, dizziness, focal neurological symptoms, or other symptoms commonly attributed to AF. Screening was carried out using more than one detection method for each participant, including a 12-lead ECG, throughout the HD session.25

Advanced age, male sex, and previous diagnosis of coronary artery disease are commonly correlated with a higher incidence of AF in the dialysis population.25-27 Although there is no causality between such factors and AF, participants who screened positive for AF were more commonly male and older and had a higher prevalence of stable angina.

Potassium disorders (both pre-dialysis serum and dialysate) can be promising when it comes to understanding the AF triggers.28 Karaboyas et al. suggest that high pre-dialysis potassium levels (> 6 mEq/L) are associated with a higher incidence of cardiac arrhythmias.28 In line with these findings, this study showed that positive screening for AF occurred more frequently in patients with high potassium levels when compared to patients who screened negative for AF. However, the “serum/dialysate potassium gradient” (difference between the concentration of serum potassium and potassium in the dialysate) may be the most relevant factor in this context since high gradients would lead to a greater variation in potassium levels during a HD session, causing a predisposition to the occurrence of AF.

The sensitivity and NPV found in this study were similar to the findings of Tieleman et al. when studying the general population.14 Yet, other studies showed lower sensitivity and specificity.29 In hospitalized individuals with heart disease, MyDiagnostick® showed an accuracy compatible with that found in this study.30 When compared to studies that used other devices with a single-lead recording, we observed a similar sensitivity but a slightly lower specificity (91.7 vs 96.5%).31 However, devices like MyDiagnostick® are more practical, as it signals the presence of positive screening and is a more cost-effective option.31,32 It should be taken into account that these studies were conducted with non-dialysis populations and a different prevalence of AF. Therefore, the interpretation and comparison of these findings must be made with caution.

This study evaluated a population at a high cardiovascular risk and an estimated prevalence of AF. The device proved to be useful in ruling out the possibility of AF (high sensitivity and NPV) and increasing the post-test probability of having AF (positive likelihood ratio of 12.1). Another important finding was observed among false-positives, since there were significant electrocardiographic changes in 66.6% of the cases. If we consider the probability of the screening, when identifying an ECG with relevant changes which may correlate with structural heart disease, we will find a 97% specificity, an 81.25% PPV, and a 34.1 positive likelihood ratio. Therefore, this device would potentially detect individuals with heart disease in addition to AF.33

The impracticality, the reduced availability, and the high cost of other AF screening methods suggest that MyDiagnostick® can be used in this specific scenario safely and with good performance.13,14 Furthermore, it is possible that the data captured, associated with external sensors and artificial intelligence techniques, may play a role in decision-making by both patients and the healthcare professionals.34,35 In countries like Brazil, which have limited health resources and difficulty accessing specialized medical staff, this approach appears to be promising.30

Limitations

This work had some limitations. The observational nature of the study does not allow one to attribute causality between the associations found. Data collection from the analysis of medical records may contain information recording biases. Furthermore, screening during a single HD session in just two moments may have underestimated the results found in our study since AF can be paroxysmal. However, 24-hour Holter screenings or long-term devices would be of little practicality and high cost and would not be economically viable in the public health scenario.

For logistic reasons, we did not evaluate test-retest reproducibility. Likewise, multivariate analysis was not performed due to the small number of patients with subclinical AF. Confirmation of the positive screening occurred only with the device’s light signal, without inspection of the simultaneous electrocardiographic recording, which could contribute to a false reduction in specificity and PPV. However, manual inspection of the graph record acquired by the device, despite increasing accuracy, would make point-of-care screening impractical. Our data reflects a specific population and cannot be generalized to other settings.

 Conclusions

The prevalence of subclinical AF among patients with CKD undergoing RRT during a single HD session was 1.8%. Positive screening for AF was associated with male sex, older age, stable angina, the presence of extrasystoles and intraventricular block on baseline ECG, elevated potassium levels, and lower blood pressure at the beginning of HD. MyDiagnostick® demonstrated a 100% sensitivity, a 91.74% specificity, a 100% NPV, as well as a 43.75% PPV for the detection of subclinical AF.

This article is part of the master’s thesis submitted by Adson Patrik Vieira Carvalho, from Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais.

This study was approved by the Ethics Committee of the Associação Evangélica Beneficente de Minas Gerais under the protocol number CAAE 05980819.2.0000.8787, nº do parecer 3.126.173. All the procedures in this study were in accordance with the 1975 Helsinki Declaration, updated in 2013. Informed consent was obtained from all participants included in the study.

The PROVAR project, funded by the Edwards Lifesciences Foundation, USA, purchased the AF screening devices. Dr. Ribeiro was supported in part by CNPq (Bolsa de produtividade em pesquisa, 310790/2021-2) and by FAPEMIG (Programa Redes de Pesquisa, RED 00192-23). Ms Oliveira received a scholarship from the PROBIC/FAPEMIG program.