临床研究

本综述调查了有关 AliveCor 装置作为心房颤动检测工具在临床实践和更广泛研究中的可行性、有效性和实用性的文献。 11 项研究被纳入评估。 在 AF 筛查研究中实施 AliveCor 设备作为心律筛查辅助工具的可行性很高。 纳入研究的 AF 检测灵敏度各不相同，从 54.5% 到 100% 不等。 在审查的分析中，AliveCor 设备被证明具有成本效益。 总体质量报告是中等的，在整个研究中仅提供了有限的伦理细节。 作者得出的结论是，AliveCor 设备为心律筛查提供了一种移动、经过验证和安全的选择，并且对于患者和卫生专业人员在医院和社区中使用都是可行的。
A厅，米切尔ARJ，伍德L，荷兰C。
医学（巴尔的摩）。 2020 年 7 月 24 日；99(30):e21388

初级保健诊所是进行大规模健康检查的理想场所。 五名临床药剂师接受了培训，使用 Kardia 移动设备在 604 名 65 岁以上的人中筛查 AF，他们在疫苗接种季节在英格兰全科医生诊所就诊。 604 份 Kardia 录音中只有 6 份无法解释。 AF 的总患病率为 4.3%。 所有患有 AF 的参与者都有资格进行抗凝治疗。 参与受试者的反馈普遍是积极的。 在马尔可夫模拟模型中，71.8% 的估计值发现 AF 筛查策略具有成本效益。 作者得出的结论是，该研究强调了采用特定用途的现代技术作为 AF 检测的第一线的必要性。
Savickas V, Stewart AJ, Rees-Roberts M, Short V, Bhamra SK, Corlett SA, et al.
公共科学图书馆医学。 2020 年 7 月 17 日；17(7):e1003197。

在本文中，使用安装在公共场所（如超市和药房）的易于使用的“自助健康检查站”，通过数字心电图采集，在社区环境中进行机会性 AF 筛查和检测的潜在好处。
Kamel Boulos MN，海伍德 G.
移动医疗（2020）：1-9。

本研究的目的是评估使用 KardiaMobile (AliveCor, Mountain View, CA) 筛查具有 ≥ 2 个 AF 危险因素且既往无 AF 病史的高危无症状疗养院居民的准确性和实用性。 研究参与者有≥2个危险因素，包括年龄≥75岁、女性、阻塞性睡眠呼吸暂停、外周血管疾病、糖尿病、肥胖、高血压和充血性心力衰竭。 使用 KardiaMobile，在四个不同的场合获得了 30 秒的心律记录。 所有追踪均由心脏病专家审查，如果不确定，则由电生理学家审查。 任何 AF 诊断都通知护理机构，促使主治医师进一步评估。 在接受筛查的 245 名居民中，18 人 (7.4%) 有 AF 诊断追踪，其中 15 人 (83.3%) 在初始筛查时有 AF。 患有和未患有 AF 的居民之间的人口统计或个体风险因素没有显着差异。
Khan HA、Hanna N、Chaskes MJ、Gudleski GD、Karmilowicz P、Curtis AB。
流通 138.Suppl_1 (2018)：A14963-A14963。

本综述概述了当前证据中的差距，并总结了支持和反对筛查的论点。 大型随机对照试验已经开始，以确定使用一系列设备和跨不同人群进行筛查的成本效益和临床益处。 筛查被认为是提高 AF 检出率和通过早期开始抗凝治疗来降低缺血性卒中发生率的一种方法。 然而，国际工作组目前建议不要进行筛查，理由是与常规护理相比，系统筛查计划的成本影响和益处的不确定性。 卫生保健专业人员应该意识到这些新兴数据对诊断途径和治疗的影响。
Jones NR, Taylor CJ, Hobbs FDR, Bowman L, Casadei B.
欧洲心脏杂志 2020；41(10):1075-1085。 doi:10.1093/eurheartj/ehz834。

KardiaMobile 和 WatchBP 在一系列不同的医疗保健和非医疗保健环境中对 AF 风险增加的人群进行机会性测试是可行的，从而使更多的人群能够接受脉搏节律检查以检测可能的 AF，并找到最高的检出率在测试老年人群和现有 CVD 的人群中。
Lang A、Edwards F、Norton D、Semple L、Williams H.
Future Healthcare Journal 7.1 (2020): 86.

这项以社区为基础的 AF 筛查研究发现，AF 的诊断和治疗不足，并建议韩国需要使用移动设备及早发现 AF。 该研究包括两个部分。 初步研究检查了社区痴呆筛查项目的 2,422 名参与者，他们在初步研究中年龄在 60 岁或以上。 扩大的研究包括 9 个老年人福利中心的 5,366 名 60 岁或以上的参与者。 使用自动 SL-ECG（AliveCor 的 KardiaMobile，Mountain View，CA，USA）进行 AF 筛查。 在 SL-ECG 上分类为 AF 的受试者中，通过 12 导联心电图确认 AF。 在初步研究中，2,422 名受试者中，124 名在 SL-ECG 上出现 AF。 [CI]房颤的患病率为 3.0%（95% 置信区间 ：2.4-3.8)。 SL-ECG 的阳性预测值 (PPV) 为 58.9% (95% CI: 50.1-67.1)。 在被诊断患有 AF 的受试者中，65.8% (95% CI: 54.3-75.6) 是新诊断的。 在扩展研究中，5,366 名受试者中，289 名在 SL-ECG 上出现 AF。 SL-ECG 的患病率为 2.6%（95% CI：2.2-3.1），PPV 为 48.8%（95% CI：43.1-54.5）。
Kim NR、Choi CK、Kim HS、Oh SH、Yang JH、Lee KH 等。
全南医学杂志 56.1 (2020): 50-54。

本研究表明，由药剂师推动的学生健康博览会是筛查 AF 的可行模式，并有效地向公众提供 AF 教育。 该研究评估了学生药剂师推动的健康展览会上的 AF 筛查和教育。 AF 筛查由美国药剂师协会学生药剂师学院的学生成员在导师监督下进行。 使用 KardiaMobile 设备（AliveCor，Mountain View，CA）对参与者进行筛选。 使用美国心脏协会 AF 患者信息表提供参与者教育。 学习评估采用三个多项选择题进行评估。 结果：学生在为期六个月的 13 个健康展览会上共筛选了 697 名参与者。 总体而言，71% 的参与者是 56 ± 15 岁的女性（平均值 ± SD）。 接受筛查的 16 名参与者 (2.3%) 收到的结果表明可能存在 AF。 可能有阳性结果的参与者均未出现提示 AF 的症状。 在这 16 名参与者中，11 名 (69%) 的 CHA2DS2-VASc 评分大于或等于 2 (2.7 ± 0.7)。 大多数参与者正确回答了每个学习评估问题。 超过 95% 的参与者认为在健康博览会上筛查 AF 很重要或非常重要。
Anderson JR、Hunter T、Dinallo JM、Glaser D、Roybal LK、Segovia A 等。
美国药剂师协会杂志（2020 年）。

AliveCor 监控与 eHealth 工具相结合可改进临床管理决策以遵守指南。 2016 年 11 月至 2019 年 6 月，在 16 个大都市和农村的全科诊所中进行了房颤筛查、管理和指南推荐的治疗 (AF-SMART) 研究。 这些研究调查了定制设计的电子健康工具，以支持一般实践中 AF 筛查的所有阶段。 全科医生/护士喜欢电子健康工具，尽管技术问题有时会干扰筛查。 时间是筛查全科医生/护士的主要障碍，因此系统需要非常高效。 由高级全科医生“筛查冠军”领导的实践得到了更广泛的认可，特别是来自护理团队。 提供有关筛查数据的定期反馈有利于质量改进和激励。 在分级系统中成功进行护士主导的筛查需要明确的异常结果随访协议。 参与该计划在提高 AF 知识和提高实践中心血管健康的形象方面具有更广泛的好处。 Screening for a shorter, more intense period (e.g., during influenza vaccination) worked well for practices where sufficient staff time was allocated.Orchard J, Li J, Gallagher R, Freedman B, Lowres N, Neubeck L.
BMC family practice 20.1 (2019): 170.

2017 年 12 月至 2018 年 11 月期间，使用 KardiaMobile 在波兰的 10 家药房对 65 岁及以上患者进行了前瞻性 AF 筛查。 共进行了 525 次心电图检查；参与者的平均年龄为 73.7 岁； 68% 是女性。 心脏病专家认为共有 24 份心电图无法解释（4.9%）。 在 490 个案例中提供了 Kardia 即时分析。 在 17 (3.5%) 记录中是“可能的 AF”，在 23 (4.7%) 心电图“不可读”和 13 (2.7%) “未分类”。 在心脏病专家重新评估后，7 名 (1.33%) 患者发现了新的 AF，4 名患者有先前的诊断。 [CI]Kardia 应用程序检测 AF 的敏感性和特异性为 100%（95% 置信区间 : 71.5 %-100% ) 和 98.7% (95% CI: 97.3 %-99.5% )。 阳性预测值为64.7%（95% CI：38.3 %-85.7% ），阴性预测值为100%（95% CI：99.2 %-100% ）。 CHA2DS2-VASc 评分在新发 AF 组为 2.14+0.69，在非 AF 组为 3.33+1.26。 作者得出结论，Kardia 应用程序能够以高灵敏度和特异性快速筛查和检测 AF。 The possible diagnosis of AF deserves additional cardiological evaluation. 在 CHA2DS2-VASc 评分低和“静默”AF 患者中获得的结果证实了常规 AF 筛查的重要性。 使用移动健康技术进行心血管筛查在药房是可行的。
Zaprutko T、Zaprutko J、Baszko A、Sawicka D、Szalek A、Dymecka M 等。
J Cardiovasc Pharmacol Ther。 2019:1074248419879089.

这项荟萃分析的 19 项研究中有三分之一使用了 AliveCor 设备。 大量筛查患者的可用性使研究人员能够量化 5 岁年龄段 AF 的产量和中风风险。 筛查≥65 岁人群的 AF 检出率为 1.44%。 对于≥65 岁的人群，检测一种可治疗 AF 所需的筛查 (NNS) 人数为 83。 在 60-64 岁的支架中，可治疗 AF 的 NNS 为 926，而在 80-84 岁的支架中为 53。 检出率不受筛选方法、招募设置、国家或筛选年份的影响。 作者得出结论，如果根据当前的国际指南在 65 岁开始筛查，则在一般人群中筛查 AF 可能具有成本效益。
Lowres N、Olivier J、Chao TF、Chen SA、Chen Y、Diederichsen A 等。
公共科学图书馆医学。 2019 年 9 月；16(9):e1002903。

本研究旨在测试包括 AF 机会性筛查在内的意识活动的可行性，并测试 KardiaMobile 的可靠性。 在两周内，在葡萄牙的一家社区药房、一家疗养院和一家心脏病门诊，年龄在 40 岁及以上且没有房颤病史的人参加了由药剂师主导的检测活动。 参与者接受了手动脉搏检查，提供了临床病史，并收到了 KardiaMobile 心电图记录。 心电图突出显示为可能的 AF 由心脏病专家确认，如果 AF 被诊断出来，他们会被转诊给他们的医生。 此次宣传活动涉及223人，其中筛选205人。 平均年龄为 66 岁（SD=15），高血压是最常报道的（n=107；52.2%）。 平均 CHAD2DS2-VASc 评分为 3 (SD=1.8)。 45 人发现心脏异常，其中 14 人被心脏病专家确认为新的 AF 病例（6.8%）；检测率在 1% 到 13% 之间变化，具体取决于设置。 有一条无法读取的痕迹 (0.5%)。 AF算法的敏感性和特异性分别为90.9%和97.4%。 作者得出结论，KardiaMobile 对 AF 的机会性早期检测可能有用，前提是保证跨专业协作，以便及时对可疑病例进行充分管理。
Cunha S、Antunes E、Antonou S、Tiago S、Relvas R、Fernandez-Llimos F 等。
Res Social Adm Pharm。 2019 年 8 月 20 日在线提供。

该项目的目的是描述 KardiaMobile 在大规模、未分化人群中进行 AF 筛查的可行性。 向 184 名加拿大初级保健医生提供了 KardiaMobile 心电图，并要求他们对所有在 ≥ 65 岁的日常实践中看到且先前未诊断为 AF 的患者进行一次 30 秒的心电图记录。 使用基于李克特量表的问卷测量了 KardiaMobile 的医师评估。 133 名医生 (72%) 报告了他们的发现并完成了调查。 在 3 个月内，筛查了 7585 名患者（42% 符合条件的患者）。 在 471 名患者 (6.2%) 中检测到 AF。 270 名患者 (57%) 开始了抗凝治疗。 医生普遍报告了该设备的高感知临床价值 (94%) 和易于集成 (89%)。 总之，以前未确诊的 AF 在初级保健诊所就诊的老年人中很常见。 KardiaMobile 似乎是一种有效的 AF 筛查工具，具有很高的医生可接受性。 有必要对此类新技术的可行性进行更多研究，以供将来考虑整合到基于人群的筛查计划中。
Godin R, Yeung C, Baranchuk A, Guerra P, Healey JS.
Canadian J Cardio. 2019 年 4 月在线发布。

在心律协会 (HRS) 和美国内科医师学会 (ACP) 的支持下，该倡议证明了在内科实践中系统筛查事件的可行性和收益，无论是在识别以前未确诊的 AF 以及对患者和护理人员进行 AF 教育方面使用 KardiaMobile 心电图。 五家内科诊所使用 KardiaMobile 和各种教育材料对 AF 风险较高的患者进行了系统筛查和教育。 >参与者必须至少具有以下房颤危险因素之一：缺血性心脏病、糖尿病、高血压、充血性心力衰竭、慢性阻塞性肺病、肥胖、阻塞性睡眠呼吸暂停、年龄 65岁，有吸烟史、甲状腺疾病或女性。 被筛选为“未分类”或“可能 AF”的患者被转诊进行进一步评估。 共筛查了 772 名患者。 平均年龄为 65.2 + 15.4 岁，28.2% 为 75 岁或以上。 大多数 521 (67.5%) 人是女性，75.7% 的人有 CHA2DS2-VASc 评分 2。> 670 人 (86.8%) 被筛查为“正常”，85 人 (11.0%) 被筛查为“未分类”，17 人 (2.2%) 被筛查为“可能 AF”。 参与者在筛选事件之前表现出对中风和 AF 的严重知识缺乏，并且大多数人认为他们对这些问题的认识由于他们的参与而显着提高。 作者得出结论，使用 KardiaMobile 进行系统筛选是可行的，尽管非正态算法结果的产量相对较低。
Rosenfeld LE、Amin AN、Hsu JC、Oxner A、Hills MT、Frankel DS。
心律。 2019 年 4 月在线发布。

在 AHA/ACC/HRS 指南的重点更新中，在 7.12 AF 和心房扑动的设备检测中，作者引用了 AliveCor 的研究来支持以下声明：“对于远程心电图采集和使用带有远程口译功能的“智能”佩戴或手持 WiFi 设备进行传输。”
一月 CT，Wann LS，Calkins H 等人。
J Am Coll Cardiol。 2019 年 1 月。

这项电子健康实施研究旨在评估使用电子筛查提示促进机会性 AF 筛查和使用电子决策支持 (EDS) 软件改善治疗的策略。 每当在参与的全科诊所中打开符合条件的患者（年龄≥65 岁，无 AF 诊断）的医疗记录时，就会出现电子筛查提示。 全科医生和执业护士使用 KardiaMobile ECG 进行筛查。 提供基于指南的 EDS 以协助治疗决策。 使用数据提取工具从实践中收集去识别的数据。 澳大利亚悉尼的一般做法 (n=8)，筛选的中位数为 6 个月。 在 11,476 名 (16%) 符合条件的患者中，共有 1805 名接受了筛查（44% 为男性，平均年龄 75.7 岁）。 筛查发现 19 例 (1.1%) 新发 AF 病例（平均年龄 79 岁；平均 CHA2DS2-VASc，3.7；53% 男性）。 全科医生 (n=30) 完成了所有筛查的 70%（每位全科医生 1-448 名患者）。 <在研究期间诊断出患有 AF 处方口服抗凝剂的患者比例更高：18 名患者中有 15 名（83%）筛查发现，46 名患者中有 39 名（85%）临床发现，而 1306 名患者中有 933 名（71%）研究前确诊的患者（P 0.001)。 对 AF 患者和 19 名筛查检测患者中的 4 名，EDS 被访问了 111 次。
果园 J、纽贝克 L、弗里德曼 B、李 J、韦伯斯特 R、Zwar N 等。
J Am 心脏协会。 2019;8(1):e010959.

这项在印度进行的基于人群的研究使用 KardiaMobile 通过对 50 岁以下的 6 个年龄和性别阶层（年龄 40-55、56-65、65 岁和男性和女性）各 7 名参与者进行筛查，得出年龄和性别分层的 AF 患病率。村（2100 名参与者）。 来自每个村庄的卫生工作者使用 KardiaMobile 连续 3 天筛查 AF，并进行问卷调查。 印度心脏病专家审查了所有异常（AF 或未分类）心电图，并由美国心脏电生理学家确认了 AF 确定。 在 2074 名参与者中，33 名参与者 (1.6%) 发现 AF，三分之二在第一次心电图上发现。 <男性（2.3% 对 1.0%，p = 0.03）和老年人（0.6%、0.9%、2.1%、5.6%；p ）的 AF 患病率较高 0.01)。 作者得出结论，观察到的 AF 患病率与北美和西欧研究中发现的患病率相当，并且随着年龄的增长类似地增加。 使用印度农村的乡村卫生工作者使用 KardiaMobile 进行 AF 筛查是可行的，并且为通过初级预防解决印度中风流行的战略提供了机会。
Soni A、Karna S、Fahey N、Sanghai S、Patel H、Raithatha S 等。
Int J Cardiol. 2018 年 12 月在线。

在 2015 年 11 月至 2016 年 9 月期间，11,574 名香港公民自愿参加了 AFinder 计划，这是一个由非政府组织 (NGO) 领导的使用 KardiaMobile 以社区为基础的 AF 筛查计划。 84 名 50 岁以上受过训练的外行志愿者在 108 个社区中心进行了 118 次筛查。 通过电话联系患有 AF 的公民以完成基线和 9 个月的随访问卷。 心电图报告已邮寄给那些患有 AF 的参与者，并建议他们就医。 建议有无法解释的心电图的参与者就医并接受常规心电图测试。 [79 .8%]在所有参与者中（9236名女性公民 ;平均年龄 78.6 岁），KardiaMobile 心电图可用于 10,735 名公民（92.8%）。 244 (2.3%) 人患有房颤；在 74 名参与者 (0.69%) 中发现了新的 AF 诊断，平均 CHA2DS2-VASc 评分为 3.9 +/- 1.5。 74 人中有 36 人无症状。 在 72 名新诊断为 AF 并需要口服抗凝剂的参与者中，47 人就医，17 人（23.6%；95% CI 13.8-33.4%）接受口服抗凝剂治疗。 这项由非政府组织领导的以社区为基础的 AF 筛查计划有效地识别出患有新诊断 AF 的公民。 然而，由于缺乏更有条理的下游管理途径，该计划在随后引导他们接受适当的口服抗凝治疗方面的有效性被削弱了。
Chan NY、Choy CC、Chan CK、Siu CW。
心律。 2018;15(9):1306-11。

本研究的目的是评估在就诊期间使用 KardiaMobile 进行常规护理的 Kaiser Permanente 门诊患者筛查 AF 的效用。 共筛查了 2286 名 65 岁及以上的患者；患者的平均年龄为 80 ± 11 岁（范围 65-96），60% 为男性，40% 为女性。 在 117 名 (5.1%) 患者中检测到 AF，其中 81 名有 AF 病史（占筛查总数的 3.5%）。 有 36 名 (1.6%) 患者未确诊 AF，只有 2/36 (6%) 接受抗凝治疗。 总之，在门诊就诊的 65 岁及以上患者中，高达 1.6% 的患者可能有未确诊的 AF，其中大多数人具有显着的卒中风险（CHADsVASc 评分≥2），并且将受益于 AF 的筛查和治疗预防中风。
Keen W、Martin J、Lopez C、Pena-Ruiz M、Antons K、Longson S 等。
美国心脏协会的科学会议（2017 年）。 抽象的。

使用 KardiaMobile 在香港 9 家初级保健诊所对 1041 名 65 岁或以上的患者进行了筛查。 所有心电图都被心脏病专家过度阅读。 总体 AF 患病率为 2.6%，新发现的 AF 为 1.5%。 新诊断的 AF 患者的平均年龄为 77 岁，平均 CHA2DS2-VASc 评分为 3.9。 患者对 AF 的认识较低，36.4% 的患者不熟悉 AF，63.6% 的患者不知道 AF 相关卒中的风险。 所有患者都同意 KardiaMobile 易于操作，并愿意在未来的初级保健就诊中进行反复筛查。 86% 的初级保健医生认为 KardiaMobile 对 AF 筛查有用，并将在日常实践中使用它。 在基线时，47% 的初级保健医生使用 CHA2D2-VASc 评分来评估 AF 相关的卒中风险，在研究结束时这一比例增加到 71%。
陈 LL，陈 SC，严 BP。
重视健康。 2017;20(9):A599。

这是第一个在较长时间（1 年）内使用远程手持 ECG 设备进行 AF 筛查的前瞻性随机试验。 1001 名 ≥ 65 岁且 CHADS-VASc 评分≥2（平均评分 3.0）的成年人被随机分配到使用 KardiaMobile 或常规护理进行 AF 筛查。 随机分配到 KardiaMobile 的患者在 12 个月内每周两次获得心电图（如果有症状，还需要额外的心电图）。 KardiaMobile 组 19/500 (3.8%) 名患者被诊断为 AF，而常规护理组为 5/501 (1.0%)（风险比，3.9；95% 置信区间=1.4-10.4；P=0.007）每次 AF 诊断的费用为 10,780 美元（8255 英镑）。 中风/短暂性脑缺血发作/全身性栓塞事件的数量在统计学上相似。 大多数 KardiaMobile 患者对该设备感到满意，发现它易于使用，不会限制活动或引起焦虑。 该试验发现，与常规护理相比，使用 KardiaMobile 进行扩展的 AF 筛查更容易识别事件性 AF。
Halcox JPJ、Wareham K、Cardew A、Gilmore M、Barry JP、Phillips C 等。
循环。 2017;136(19):1784-94。

本研究使用 KardiaMobile 对肯尼亚 50 名就诊于 Kijabe 医院内科门诊或糖尿病诊所的成年人（平均年龄 54 岁，66% 为女性）进行筛查； 44% 患有高血压，32% 患有糖尿病，4% 患有中风。 50 名患者中有 4 名 (8%) 的心电图显示房颤，之前没有人被诊断为房颤。 作者得出结论，KardiaMobile 可用于在资源匮乏的环境中筛查 AF。
Evans GF、Shirk A、Muturi P、Soliman EZ。
全球心脏。 首次在线发布：2017 年 3 月 13 日。 doi:10.1016/j.gheart.2016.12.003.

该协议用于一项混合方法研究，该研究将招募和培训土著卫生工作者使用 KardiaMobile 连续筛查 1500 名 45 岁及以上的土著人。 该研究将量化非正常筛查后接受后续评估和/或治疗的人的比例，然后估计澳大利亚原住民人口房颤的患病率和年龄分布。
Gwynne K、Flaskas Y、O’Brien C、Jeffries TL、McCowen D、Finlayson H 等。
英国医学杂志公开赛。 2016;6(11):e013576。

KardiaMobile 用于在澳大利亚悉尼的 5 次实践中识别流感疫苗接种时的无症状 AF。 护士使用自动算法在 2015 年 4 月至 6 月期间筛查了 973 名年龄 ≥ 65 岁的患者。 筛查平均耗时 5 分钟（范围 1.5 -10 分钟）；异常记录需要额外的时间。 在 0.8% (8) 的患者中发现了新发现的 AF，AF 的总体患病率为 3.8% (37)。 检测 AF 的自动算法的灵敏度和特异性分别为 95% 和 99%。 由执业护士进行的筛查得到了执业人员的广泛认可。 关键促成因素是护士的信心和能力，以及在实践中领导筛查的“指定冠军”。 障碍是特定于实践的，主要与员工时间和资金有关。
Orchard J、Lowres N、Freedman SB、Ladak L、Lee W、Zwar N 等人。
Eur J Prev Cardiol。 2016; 23（2S）：13-20。

使用 KardiaMobile 对来自印度古吉拉特邦 6 个村庄的居民进行 AF 筛查。 共有 235 名 50 岁及以上的参与者（半数女性）连续 5 天使用 KardiaMobile 2 分钟。 社区卫生工作者帮助筛选参与者。 AF 的患病率随着筛查次数的增加而增加，从 1 次筛查的 3.0% 增加到 5 次筛查的 5.1%。
Soni A、Earon A、Handorf A、Fahey N、Talati K、Bostrom J 等。
JMIR 公共卫生监测。 2016;2(2):e159.

从 2014 年 5 月 1 日至 2015 年 4 月 30 日，18 岁及以上的成年人通过媒体宣传获悉在香港开展的全社区房颤筛查计划。 一组非医疗志愿者使用 KardiaMobile 筛查了 13,122 名香港公民（平均年龄 65.5 ± 13.3 岁）。 在记录后的 1 个月内，心脏病专家对所有记录进行了重读，所有检测到 AF 的参与者都被转诊进行医疗咨询。 在 13,122 个 KardiaMobile 录音中，有 56 个 (0.4%) 无法解释。 在 101 名 (0.8%) 参与者中发现了新诊断的 AF。 AF 的总体患病率为 1.8% (239/13,122, 95% CI 1.6-2%)。 使用 KardiaMobile 以人群为基础的心电图系统筛查房颤是可行的，并确定了与当代美国和欧洲人群相当的房颤香港公民比例。
陈纽约，蔡CC。
心。 2017;103(1):24-31。

本研究评估了 AliveCor 和 MyDiagnostick 手持式心电图监护仪（2015 年）在 445 名有房颤 (AF) 风险的住院患者中的使用情况。 在这种情况下，这两种设备都可以用于筛选策略，从成本效益的角度来看是合理的。 然而，作者欢迎未来对这两种设备的敏感性和特异性的改进。 手动查看读数提高了两个系统的性能；尤其是使用 AliveCor 设备时，无需额外的标准 ECG 即可通过人工审查排除误报。
Desteghe L, Raymaekers Z, Lutin M, Vijgen J, Dilling-Boer D, Koopman P, et al.
欧洲航空公司。 2016 Feb 17;

95 名患者（其中 29 名 AF 和 66 名窦性心律）由两名临床医生使用 KardiaMobile 和标准 12 导联心电图进行了评估。 对于一位从业者的审查，KardiaMobile 的敏感性为 90%，特异性为 86%；对于另一位从业者，敏感性为 93%，特异性为 76%。 KardiaMobile 的高灵敏度表明该测试是 AF 的一个很好的“排除”。 阳性测试应与 12 导联心电图相结合，以确认 AF 的诊断。
威廉姆斯，J，皮尔斯 K，贝内特 I。
Br J Cardiol. 2015; 22:70-2.

KardiaMobile 用于筛选 954 名 12-99 岁的参与者。 有 54 人 (5.6%) 人注意到有潜在异常（传导缺陷、电压升高、节律异常）；这 23 例（43%）异常，其中 2 例证实为 AF，2 例显示心房完全性。 检测到的其他异常包括心房和心室异位、束支传导阻滞和左心室肥厚。 一名电压升高的患者后来被诊断出患有肥厚型心肌病。 总之，KardiaMobile 使用快速且易于使用，并为心律失常、束支传导阻滞、左心室肥大和心肌病带来了新的诊断。
Le Page P, McLachlan H, Anderson L, Penn L, Moss A, Mitchell A.
Br J Cardiol。 2015； 22:31-3。

在新西兰社区药房使用 KardiaMobile 对 121 名 55 岁以上的毛利人和太平洋人进行了房颤筛查；如果自动算法是肯定的，参与者被转介到初级保健中心进行确认性 12 导联心电图。 筛选的 121 名参与者中有 2 人新诊断为 AF（1.7%），2 名已知的 AF 病例似乎没有接受华法林，总共有 4 人（3%）可以从开始抗凝治疗中受益。 有 2 次误报，被认为是由于对设备的错误处理而发生的，通过对药剂师的进一步培训进行了纠正。 该研究确定，在这种环境下，患者群体和卫生专业人员都可以高度接受 KardiaMobile。
Walker N, Doughty R, Parag V, Harrison J, Bennett M, Freedman B.
N Z Med J. 2014;127(1398):128-31.

接待员和执业护士使用 KardiaMobile 对 65 岁以上的患者进行筛查。 然后在患者咨询期间提供全科医生 (GP) 审查。 筛选了 88 名患者（51% 男性；平均年龄 74.8 ± 8.8 岁）：17 名患者 (19%) 患有 AF（均已被诊断）。 KardiaMobile 深受全科医生、护士和患者的欢迎。 接待员不情愿，而护士则有信心使用该设备来解释和提供筛查。
Orchard J、Freedman SB、Lowres N、Peiris D、Neubeck L.
Aust Fam 医生。 2014;43(5):315-9.

使用 KardiaMobile 筛选了 1000 名药房客户（平均年龄 76 ± 7 岁，44% 为男性）。 新发现的房颤发生率为 1.5%（95% CI，0.8-2.5%），房颤患病率为 6.7%。 自动算法显示 98.5% 的敏感性和 91.4% 的特异性检测 AF。 使用来自英国一项 AF 筛查研究的成本和结果数据，基于 55% 的华法林处方依从性，通过 KardiaMobile 将筛查扩展到社区的增量成本效益比将为每个质量调整生命年 4,066 美元获得，以及 20,695 美元用于预防中风。 总之，使用 KardiaMobile 筛查 AF 是可行且具有成本效益的。
Lowres N、Neubeck L、Salkeld G、Krass I、McLachlan AJ、Redfern J 等。
血栓 Haemost。 2014;111(6):1167-76。

在进行 12 导联心电图后不久，KardiaMobile 被用于对 109 名患者（70 名窦性心律和 39 名 AF）进行社区筛查。 心电图由两名对节律诊断不知情的心脏病专家进行解读，并进行处理以提供窦性心律或 AF 的自动诊断。 结果与第三位心脏病专家的 12 导联心电图诊断进行了比较。 优化算法在验证集中表现出色，灵敏度、特异性、整体准确度和 Kappa (95% CI) 分别为 98% (89 %–100% )、97% (93 %–99% )、97% (94 %–99% ) 和 0.92 (0.86– 0.98) 分别。 该研究得出结论，KardiaMobile 可用于简单快速地记录高质量的单导联心电图以准确检测 AF，使其成为社区筛查项目检测无声 AF 的理想技术。
Lau JK、Lowres N、Neubeck L、Brieger DB、Sy RW、Galloway CD 等。
诠释 J Cardiol。 2013；165(1):193-4。