Resumen de Tratamiento a distancia de la insuficiencia cardiaca mediante el algoritmo HeartLogic. Registro RE-HEART

Javier de Juan Bagudá, Juan José Gavira Gómez, Marta Pachón Iglesias, Rocio Cózar-León, Vanessa Escolar Pérez, Oscar Gonzalez Fernandez, Nuria Rivas Gándara, Josebe Goirigolzarri Artaza, Beatriz Díaz Molina, Alfonso Macías, Virgilio Martínez Mateo, Juan Gabriel Martínez, Natalia Marrero Negrín, Gonzalo Luis Alonso Salinas, Luis González Torres, Juan Delgado Jiménez, Paula Sánchez Aguilera, Ernesto Díaz Infante, María Fe Arcocha Torres, Laura Peña Conde, Ana Méndez, Nicasio Pérez-Castellano, J. Rubín López, Inés Madrazo, Manuel Fernández Anguita, Pablo Ramos Ruiz, Olga Medina Moreno, David Cordero Pereda, Carlos de Diego Rus, Fernando Arribas, Ignacio García Bolao, Rafael Salguero Bodes

• español

  Introducción y objetivos HeartLogic es un algoritmo multiparamétrico incorporado a desfibriladores automáticos implantables (DAI). La alerta asociada predice descompensaciones de insuficiencia cardiaca (IC). Nuestro objetivo es analizar la asociación entre alertas y eventos clínicos bajo un protocolo de seguimiento común en un registro multicéntrico.

  Métodos Se evaluaron la fase 1 (investigadores ciegos al estado de la alerta) y las fases 2 y 3 (tras la activación de HeartLogic, según práctica local y un protocolo común respectivamente).

  Resultados Se incluyó a 288 pacientes en 15 centros. En fase 1, tras una media de observación de 10 meses, hubo 73 alertas (0,72 alertas/paciente-año), con 8 hospitalizaciones y 2 visitas a urgencias por IC (0,10 eventos/año-paciente). No hubo hospitalizaciones fuera del periodo de alerta. Las fases activas tuvieron una media de seguimiento de 16 (IC95%, 15-22) meses, con 277 alertas (0,89 alertas/año-paciente); 33 se asociaron con hospitalizaciones o muerte por IC, 46 con descompensaciones menores y 78 con otros eventos. La tasa de alertas inexplicables fue 0,39/año-paciente. Fuera del estado de alerta solo hubo una hospitalización y una descompensación menor. La mayoría de las alertas (el 82% en fase 2 y el 81% en fase 3; p=0,861) se gestionaron a distancia. La mediana de NT-proBNP fue superior en estado de alerta que fuera de él (7.378 frente a 1.210 pg/ml; p <0,001).

  Conclusiones El índice HeartLogic se asoció con descompensaciones de IC y otros eventos relevantes, con baja tasa de alertas inexplicables. Un protocolo estandarizado permitió detectar y actuar a distancia con seguridad sobre las alertas.

• English

  Introduction and objectives HeartLogic is a multiparametric algorithm incorporated into implantable cardioverter-defibrillators (ICD). The associated alerts predict impending heart failure (HF) decompensations. Our objective was to analyze the association between alerts and clinical events and to describe the implementation of a protocol for remote management in a multicenter registry.

  Methods We evaluated study phase 1 (the investigators were blinded to the alert state) and phases 2 and 3 (after HeartLogic activation, managed as per local practice and with a standardized protocol, respectively).

  Results We included 288 patients from 15 centers. In phase 1, the median observation period was 10 months and there were 73 alerts (0.72 alerts/patient-y), with 8 hospitalizations and 2 emergency room admissions for HF (0.10 events/patient-y). There were no HF hospitalizations outside the alert period. In the active phases, the median follow-up was 16 (95%CI, 15-22) months and there were 277 alerts (0.89 alerts/patient-y); 33 were associated with HF hospitalizations or HF death (n=6), 46 with minor decompensations, and 78 with other events. The unexplained alert rate was 0.39 alerts/patient-y. Outside the alert state, there was only 1 HF hospitalization and 1 minor HF decompensation. Most alerts (82% in phase 2 and 81% in phase 3; P=.861) were remotely managed. The median NT-proBNP value was higher within than outside the alert state (7378 vs 1210 pg/mL; P <.001).

  Conclusions The HeartLogic index was frequently associated with HF-related events and other clinically relevant situations, with a low rate of unexplained events. A standardized protocol allowed alerts to be safely and remotely detected and appropriate action to be taken on them.