Novo algoritmo pode prever e ajudar a prevenir a morte cardíaca súbita
Todos os anos milhões de pessoas falecem por causa da morte cardíaca súbita. A verdade é que os sinais de um coração problemático podem ser notoriamente difíceis de detetar.
Um novo método para identificar ritmos cardíacos associados à insuficiência cardíaca iminente pode um dia ganhar um tempo precioso para aqueles em risco.
Criado por investigadores da Universidade de Tampere, na Finlândia, o novo algoritmo utiliza uma métrica específica chamada análise de flutuação sem tendência (DFA2 a1), que pode detetar alterações na variabilidade da frequência cardíaca ao longo do tempo.
Onde os ataques cardíacos ocorrem quando o fluxo sanguíneo para o coração é restrito, a SCD envolve o coração sendo sobrecarregado por impulsos elétricos curtos. Embora ocorra principalmente em indivíduos mais velhos, os ritmos interrompidos frequentemente aparecem sem quaisquer sintomas anteriores.
“A descoberta mais interessante do estudo é a identificação de diferenças especificamente durante medições em repouso”, diz o físico Teemu Pukkila da Universidade de Tampere.
“As características dos intervalos de frequência cardíaca de doentes de alto risco em repouso assemelham-se às de um coração saudável durante esforço físico.”
A equipa usou métodos de análise estatística para conectar padrões DFA a1 a incidentes de SCD. A abordagem incluiu analisar o impacto de outras variáveis importantes, incluindo idade e condições de saúde cardíaca existentes .
A leitura da métrica leva apenas um minuto e pode ser feita através de sensores simples o suficiente para caber num smartwatch. Não haveria necessidade de idas a uma clínica ou exames complicados para avaliar o risco de SCD de alguém.
O novo algoritmo é significativamente mais preciso do que os métodos atuais, que normalmente envolvem a medição da aptidão cardiorrespiratória: isso significa a capacidade de alguém de enviar oxigénio para os músculos e até que ponto esses músculos podem usar o oxigénio durante o exercício físico.
A pesquisa foi publicada no JACC: Clinical Electrophysiology .