未确诊房颤的发病率可以通过早期发现和识别加以预防。许多可穿戴设备可通过光体积描记术(PPG)传感器来测量脉搏率。基于PPG的软件算法可以通过可穿戴设备在大量人群中识别未诊断的房颤，但将假阳性检测降至最低至关重要。

近日，心血管领域权威杂志Circulation上发表了一篇研究文章，研究人员进行了一项前瞻性远程临床试验，以评估一种基于PPG的新型算法，用于从一系列手腕佩戴设备中检测未诊断的房颤。

研究对象纳入了美国22岁以上无房颤、使用兼容可穿戴Fitbit设备和Android或iOS智能手机的成年人。PPG数据使用一种新的算法进行分析，该算法评估了重叠的5分钟脉冲窗口(测速图)。有不规则心率检测(IHRD)的合格参与者，定义为连续11次不规则心率描记图，并被邀请接受远程健康访问，并邮寄1周的动态心电图贴片监测器。该研究的主要结局为心电贴片监测房颤时第一次IHRD的阳性预测值。

在2020年5月6日至10月1日期间，共有455699名参与者完成注册(中位年龄为47岁，71%为女性，73%为白人)。4728名(1%)参与者发生IHRD，2070名(4%)年龄≥65岁的参与者在中位数122天(四分位范围为110-134天)有IHRD的风险。在1057名有IHRD通知和随后可分析心电图贴片监护的参与者中，有340人(32.2%)检测出房颤。225名在心电图贴片监护期间出现另一个IHRD的参与者中，221人在心电图上发生了房颤，4人则没有，IHRD的阳性预测值为98.2%(95%CI为95.5%-99.5%)。年龄≥65岁的参与者，IHRD阳性预测值为97.0%(95%CI为91.4%-99.4%)。

由此可见，这种新的用于可穿戴Fitbit设备的PPG软件算法对并发房颤具有较高的阳性预测值，并在随后的心电图贴片监测中可识别出可能患有房颤的参与者。穿戴设备可能有助于识别未诊断的房颤患者。

原始出处：

Steven A. Lubitz,et al.Detection of Atrial Fibrillation in a Large Population Using Wearable Devices: The Fitbit Heart Study.Circulation.2022.https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/CIRCULATIONAHA.122.060291