Prof. F. Ammira, PRESIDIO OSPEDALIERO GB. GRASSI, Roma a nome del gruppo di lavoro «HeartLogic Pilot»

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1 Prof. F. Ammira, PRESIDIO OSPEDALIERO GB. GRASSI, Roma a nome del gruppo di lavoro «HeartLogic Pilot» Adozione di un innova,vo algoritmo mul,sensore per il monitoraggio dello scompenso cardiaco nei portatori di defibrillatore impiantabile: una valutazione pilota

2 Il gruppo di lavoro Centri partecipan, S. Ma&eo, Pavia Dr. R. Rordorf Ospedale Poliambulanza, Brescia Dr. D. Pecora S.Cuore, Negrar (VR) Dr. G. Molon Ospedali RiuniD, Ancona Prof. A. Capucci Ospedali RiuniD, Trieste Prof. G. Sinagra Ospedale GB. Grassi, Roma Prof. F. AmmiraD, Dr. L. SanDni Ospedale Monaldi, Napoli Dr. A. D Onofrio Università di Bari, Bari Prof. S. Favale Policlinico Casilino, Roma Dr. L. Calò Con la collaborazione tecnica di: Boston ScienDfic Italia.

3 Descrizione Background: Recentemente, tramite lo studio MulDSENSE è stato sviluppato e validato un nuovo algoritmo per il monitoraggio dello scompenso cardiaco. L indice HeartLogic (Boston ScienDfic), che combina i dad proveniend da diversi sensori integrad all interno di defibrillatori impiantabili (ICD), ha dimostrato di predire in modo sensibile e con un consistente andcipo l insorgenza di peggioramento dello stato di compenso. Esperienze di implementazione in pradca clinica del monitoraggio tramite HeartLogic non sono state ad oggi descri&e. Metodi: Da dicembre 2017 l algoritmo HeratLogic è stato ayvato in paziend portatori di ICD e ICD per resincronizzazione cardiaca (CRT-D) presso i centri del gruppo di lavoro. I paziend sono monitorad a distanza tramite la pia&aforma LATITUDE Network (Boston ScienDfic). Il sistema misura automadcamente le seguend variabili quoddiane: frequenza cardiaca, ampiezza dei toni cardiaci, impedenza toracica, parametri respiratori, ayvità del paziente. Le variabili sono combinate nell indice HeartLogic che genera un allarme in presenza di instabilizzazioni. I centri partecipand hanno concordato un protocollo di telenursing per la gesdone dei paziend: visite remote (revisioni periodiche e in caso di allarme dei dad trasmessi tramite pia&aforma web, contay telefonici), visite in-office (per approfondimend diagnosdci e per modifiche della terapia).

4 ObieIvi e des,natari del lavoro ObieIvi: Fase 1 Descrivere i dad raccold dai sensori, l indice combinato e la loro associazione con gli evend clinici occorsi nel periodo di follow-up successivo all impianto dell ICD e precedente all ayvazione degli allarmi (fase blinded della valutazione). Fase 2 Testare il protocollo condiviso al fine di oymizzare la flow-chart operadva per massimizzare i possibili benefici della gesdone remota dello scompenso tramite HeartLogic. Definire un piano di intervento oymo per la gesdone remota delle instabilizzazioni, per la riduzione degli accessi ospedalieri e del carico di lavoro dell ambulatorio device/scompenso cardiaco. Des,natari del lavoro: Il proge&o è indirizzato al team dell ambulatorio device/scompenso cardiaco, perché l introduzione della nuova tecnologia possa avvenire nel modo più efficiente, minimizzando le risorse impiegate. I paziend partecipand potranno beneficiare della nuova tecnologia per un approccio proayvo nella cura dello scompenso cardiaco.

5 Risulta, Ad oggi l algoritmo HeartLogic è stato ayvato in 56 disposidvi presso i centri partecipand (unici in Europa). L analisi ad interim di fase 1 è stata condo&a in 31 paziend con un periodo di osservazione di 6±3 mesi (fase blinded: dall impianto all ayvazione degli allarmi). L indice HeartLogic ha segnalato 17 evend di allarme nel periodo in analisi in 12 paziend (rate: 1.18 allarmi/ anno). In pardcolare, l allarme ha preceduto 4 ospedalizzazioni per scompenso, 5 evend di segni e sintomi di peggioramento di scompenso, 3 casi di terapia interro&a o rido&a. In tuy quesd casi l indice si è normalizzato dopo appropriato tra&amento o reintroduzione della terapia. Due allarmi non erano associad ad evend di scompenso ma a cambiamend di comportamend del paziente. Per i rimanend 3 evend non sono state reperite informazioni per l analisi. Tra i sensori componend l indice HeartLogic, i toni cardiaci (incremento del terzo tono e riduzione del primo tono) sono apparsi i più sensibili nell idendficazione degli evend clinici. Conclusioni: L'analisi preliminare sembra confermare la capacità dell'algoritmo HeartLogic di rilevare un graduale peggioramento dello scompenso. I toni cardiaci basad sull'accelerometro dell ICD sembrano essere correlad bene con lo stato di scompenso, mentre gli altri sensori sembravano meno sensibili quando considerad da soli. Ciò evidenzia l'importanza dell'analisi simultanea di più dad.

6 Autore principale Prof. Fabrizio Ammira. Dire&ore Unità OperaDva Complessa di Cardiologia Ospedale G.B. Grassi ASL ROMA 3