COMUNICACIÓN POSTER
AUTORES
Montero Grande, Carmen; de Lera Alfonso, Mercedes Carlota ; Jiménez Caballero, Patricia; Varas Martín, Elena ; Freire Lázaro, Maria; Ros González, Maria Isabel; Palomino Cardozo, Natalia Carolina; Cortijo García, Elisa; Calleja Sanz, Ana Isabel; Sierra Gómez, Alicia; Valle Peñacoba, Gonzalo; Arenillas Lara, Juan Francisco
CENTROS
Servicio de Neurología. Hospital Clínico Universitario de Valladolid
OBJETIVOS
Evaluar la frecuencia de FA oculta detectada mediante un dispositivo externo con IA durante los 7 días siguientes a una monitorización inicial de 24 horas e identificar variables predictoras de mayor riesgo de FA a corto plazo, estudiando el valor predictivo del algoritmo de IA.
MATERIAL Y MÉTODOS
Estudio observacional retrospectivo de pacientes con diagnóstico de ESUS tras estudio etiológico convencional, que incluyó monitorización durante 24 horas con un Holter externo. Tras este periodo, se obtuvo la estimación de riesgo de FA oculta según el algoritmo de IA, tras lo cual los pacientes fueron monitorizados 7 días. Los episodios de FA fueron confirmados por un cardiólogo en un laboratorio central remoto. Se analizó la capacidad predictiva de variables basales clínicas, radiológicas y cardiológicas.
RESULTADOS
85 pacientes fueron incluidos (edad media 74, 42% mujeres). Se detectó FA durante la primera semana en 11 (13%). De las variables basales, únicamente un CHADSVASC > 4 se asoció a mayor riesgo de FA (p = 0,04). Todos los pacientes con FA tuvieron un CHADSVASC > 4 y solamente 6 (55%) mostraban riesgo alto en Holter.
CONCLUSIONES
Rentabilidad considerable de la estrategia de wearable de 7 días tras Holter de 24 horas en ESUS. La puntuación CHADSVASC, no así el riesgo estimado por IA, permite seleccionar a los pacientes con mayor riesgo de detección de FA durante la primera semana tras el ictus.
