Figura 2: “Report” de eventos automáticamente diagnosticados por el desfibrilador. Nótese ausencia de episodios de detección de arritmias ventriculares.

Caso clínico: Diagnóstico precoz de taquicardia ventricular por fallo en los algoritmos de identificación de eventos en un paciente con DAI y con sistema de monitorización remota

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Por Rafael Romero Garrido, Luis Álvarez Acosta y Julio Hernández Afonso.
Unidad de Arritmias y Electrofisiología.
Hospital Universitario Nuestra Señora de Candelaria.
Carretera del Rosario nº 145
Santa Cruz de Tenerife 38010

Presentamos el caso de un varón de 62 con una miocardiopatía dilatada no isquémica con implante de DAI en prevención secundaria por taquicardia ventricular (TV) sincopal a 220 lpm y disfunción de VI moderada desde el año 2012 y con sistema de monitorización remota.

Figura 1: Programación básica del dispositivo. Nótese la frecuencia de detección de TV1

Figura 1: Programación básica del dispositivo. Nótese la frecuencia de detección de TV1

El paciente es seguido en nuestra consulta con seguimiento remoto cada 6 meses y presencial de manera anual con las siguientes zonas de detección de arritmias ventriculares (figura 1): TV1 a partir de 171 lpm. TV2 a partir de 203 lpm y FV a partir de 240 lpm. Tras una buena evolución clínica bajo tratamiento con amiodarona y sin detectarse eventos arrítmicos en los 10 primeros meses de seguimiento, el sistema automático de alarmas nos envía una alerta no programada del tipo “Episodios detectados de ST tipo II”.

 

Figura 2: “Report” de eventos automáticamente diagnosticados por el desfibrilador. Nótese ausencia de episodios de detección de arritmias ventriculares.

Figura 2: “Report” de eventos automáticamente diagnosticados por el desfibrilador. Nótese ausencia de episodios de detección de arritmias ventriculares.

Al realizar el seguimiento observamos que además ha presentado en los últimos dos meses múltiples episodios de cambio automático de modo (CAM). Al revisar dichos eventos se observó que los episodios de CAM se trataban en realidad de episodios de TV a 135 lpm (CL 445 ms) que no era diagnosticada como tal por no entrar dentro de las zonas de detección (Figura 2).

Figura 3: Episodio de detección de alteración del segmento ST. Nótese ausencia de alteraciones del segmento ST en ECG previo al evento arrítmico.

Figura 3: Episodio de detección de alteración del segmento ST. Nótese ausencia de alteraciones del segmento ST en ECG previo al evento arrítmico.

De la misma forma se pudo observar que los episodios de ST detectados se debían a un cambio en la repolarización ventricular provocado por dicha taquicardia ventricular (Figura 3).

Figura 4: ECG de superficie de 12 derivaciones del episodio de taquicardia ventricular.

Figura 4: ECG de superficie de 12 derivaciones del episodio de taquicardia ventricular.

Este episodio fue enviado como alarma y revisado el mismo día de la taquicardia y al ponernos en contacto con el paciente, este había ido esa misma mañana a urgencias de su centro de salud por palpitaciones. Allí se realizó un ECG de 12 derivaciones (Figura 4) que mostraba taquicardia de QRS ancho a 135 lpm con morfología de BRD y eje inferior, que no había sido reportada como tal por el sistema de monitorización remota.

El algoritmo de detección de cambios del ST fue diseñado para valorar cambios (elevación o descenso) del segmento ST usando ECG de superficie continuo y simulado que son capaces de analizar algunos de sus modelos. El objetivo del mismo es descartar eventos isquémicos, especialmente aquellos que sean capaces de desencadenar TV/FV y actuar por lo tanto en consecuencia. No obstante este algoritmo no se encuentra validado ni aprobado por la FDA y la misma casa comercial recomienda su uso con cautela. En este caso y dados los cambios inherentes a las alteraciones de la repolarización ventricular durante la taquicardia, nos permitió realizar un diagnóstico temprano de una arritmia ventricular, no desencadenada por isquemia, pero que de otra manera podría haber pasado por alto ya que las zonas de detección ventricular no se encontraban programadas para realizar dicho diagnóstico.

Este ejemplo pone de manifiesto algunas de las virtudes e inconvenientes que tienen los sistemas de monitorización remota. Destaca la rapidez con la que pudimos diagnosticar el episodio e intentar ponernos en contacto con el paciente. Sin embargo es necesario contar con personal entrenado para realizar dicha valoración ya que los sistemas no son perfectos y cometen errores diagnósticos. Es importante por tanto, revisar cada uno de los eventos que diagnostica el dispositivo y no dar por válido el diagnóstico automático.
Gracias a los sistemas de monitorización remota es posible realizar un seguimiento mejor, más exhaustivo e incluso más barato de nuestros pacientes (1,2,3,4,5). Diferentes estudios han intentado evaluar su potencial para incluso llegar a conseguir una reducción de la mortalidad en diferentes contextos clínicos, especialmente en la insuficiencia cardiaca (5,6,7). Estos dispositivos son capaces de darnos una información abrumadora sobre su funcionamiento y sobre los eventos cardiacos que son capaces de monitorizar (arritmias auriculares, arritmias ventriculares, parámetros fisiológicos, datos de acumulación de líquidos, etc). Esto implica utilizar una cantidad considerable de recursos y debe ser interpretado por personal cualificado.

En nuestro hospital contamos con un protocolo de seguimiento basado en las recomendaciones existentes en las últimas y únicas guías de consenso sobre la monitorización domiciliaria (8). Actualmente contamos con 150 pacientes portadores de DAI/DAI-TRC o MCP-TRC y 321 con marcapasos mono o bicamerales repartidos entre las diferentes casas comerciales. Dado que cada casa cuenta con su sistema propio de seguimiento, esto implica una enorme cantidad de trabajo, haciendo necesario conocer las peculiaridades, limitaciones y ventajas de cada sistema. No obstante y sin entrar a valorar análisis coste-beneficio que ya han sido ampliamente demostrados (5), creemos que nuestros pacientes se encuentran mejor controlados y su grado de satisfacción es mayor que cuando simplemente realizábamos el seguimiento de manera presencial.

Este caso refleja la opinión personal del individuo que lo ha realizado. Los casos clínicos no son necesariamente una predicción o representativos de las expectativas clínicas o de los resultados. El resultado real puede diferir en cada caso.

El contenido de este artículo es responsabilidad únicamente del autor y no representa la opinión de Boston Scientific.

Rafael Romero Garrido
Cardiólogo. Coordinador Unidad de Arritmias y Electrofisiología.
Hospital Universitario Nuestra Señora de Candelaria.
Carretera del Rosario nº 145
Santa Cruz de Tenerife 38010
rafa.romero@telefonica.net

Bibliografía
1. Burri H, Senouf D. Remote monitoring and follow-up of pacemakers and implantable cardioverter defibrillators. Europace. 2009 Jun;11(6):701–9.
2. Heidbüchel H, Lioen P, Foulon S, Huybrechts W, Ector J, Willems R, et al. Potential role of remote monitoring for scheduled and unscheduled evaluations of patients with an implantable defibrillator†. Europace. 2008 Mar 1;10(3):351–7.
3. Nielsen JC, Kottkamp H, Zabel M, Aliot E, Kreutzer U, Bauer A, et al. Automatic home monitoring of implantable cardioverter defibrillators. Europace. 2008 Jun 1;10(6):729–35.
4. Heidbuchel H, Hindricks G, Broadhurst P, Van Erven L, Fernandez-Lozano I, Rivero-Ayerza M, et al. EuroEco (European Health Economic Trial on Home Monitoring in ICD Patients): a provider perspective in five European countries on costs and net financial impact of follow-up with or without remote monitoring. Eur Heart J. 2014 Sep 1;
5. Landolina M, Perego GB, Lunati M, Curnis A, Guenzati G, Vicentini A, et al. Remote Monitoring Reduces Healthcare Use and Improves Quality of Care in Heart Failure Patients With Implantable Defibrillators The Evolution of Management Strategies of Heart Failure Patients With Implantable Defibrillators (EVOLVO) Study. Circulation. 2012 Jun 19;125(24):2985–92.
6. Whellan DJ, Ousdigian KT, Al-Khatib SM, Pu W, Sarkar S, Porter CB, et al. Combined heart failure device diagnostics identify patients at higher risk of subsequent heart failure hospitalizations: results from PARTNERS HF (Program to Access and Review Trending Information and Evaluate Correlation to Symptoms in Patients With Heart Failure) study. J Am Coll Cardiol. 2010 Apr 27;55(17):1803–10.
7. Hindricks G, Taborsky M, Glikson M, Heinrich U, Schumacher B, Katz A, et al. Implant-based multiparameter telemonitoring of patients with heart failure (IN-TIME): a randomised controlled trial. The Lancet. 384(9943):583–90.

8. Wilkoff BL, Auricchio A, Brugada J, Cowie M, Ellenbogen KA, Gillis AM, et al. HRS/EHRA Expert Consensus on the Monitoring of Cardiovascular Implantable Electronic Devices (CIEDs): Description of Techniques, Indications, Personnel, Frequency and Ethical Considerations Developed in partnership with the Heart Rhythm Society (HRS) and the European Heart Rhythm Association (EHRA); and in collaboration with the American College of Cardiology (ACC), the American Heart Association (AHA), the European Society of Cardiology (ESC), the Heart Failure Association of ESC (HFA), and the Heart Failure Society of America (HFSA). Endorsed by the Heart Rhythm Society, the European Heart Rhythm Association (a registered branch of the ESC), the American College of Cardiology, the American Heart Association. Europace. 2008 Jun 1;10(6):707–25.

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