Nei pazienti con scompenso cardiaco le ospedalizzazioni causate da episodi di peggioramento sono molto frequenti e si associano a un maggiore tasso di mortalità e a un elevato consumo di risorse (1). La possibilità di predire il verificarsi di questi episodi permetterebbe quindi di ridurre di molto l’onere associato al trattamento di questa patologia. Va in questa direzione lo sviluppo dell’indice HeartLogic, una funzione diagnostica multisensore disponibile nei dispositivi cardiaci della famiglia di CRT-D e ICD Resonate di Boston Scientific che, grazie all’integrazione di 5 parametri fisiologici in un algoritmo, permette di predire con settimane di anticipo un episodio di peggioramento dello scompenso cardiaco.
Toni cardiaci, impedenza toracica, frequenza respiratoria, frequenza cardiaca notturna e livello di attività – queste le variabili analizzate – risultano infatti alterate nei pazienti con scompenso cardiaco; tuttavia, presa singolarmente nessuna di queste permette di predire in modo affidabile un episodio di peggioramento della patologia. HeartLogic, invece, funziona integrando le informazioni relative a tutti e 5 questi parametri, generando un indice HeartLogic che determina un allarme quando supera un dato valore soglia. Questo allarme viene trasmesso automaticamente al medico di riferimento, che può intervenire tempestivamente – ad esempio, modificando la terapia o convocando il paziente per una visita – e in anticipo rispetto alla manifestazione clinica del peggioramento.
L’algoritmo è stato validato in un trial internazionale, multicentrico non randomizzato – lo studio MultiSENSE – che ha reclutato 974 pazienti provenienti da 81 centri distribuiti tra U.S.A e 17 altri paesi (2). Di questi, 531 hanno preso parte a una prima fase dello studio finalizzata allo sviluppo dell’algoritmo, mentre i restanti 443 sono stati inclusi nella fase di validazione. Gli endpoint primari concordati con l’FDA erano costituiti da una sensibilità superiore al 40% nell’identificazione del peggioramento dello stato di scompenso e da un tasso di allarmi non spiegati inferiore a 2 eventi all’anno per paziente.
I risultati hanno messo in evidenza come l’indice HeartLogic sia stato in grado di predire la maggior parte degli eventi di peggioramento dello scompenso cardiaco, definiti come ospedalizzazioni o visite ambulatoriali con la necessità di trattare sintomi di livello IV o di aumentare la terapia orale. In particolare, l’algoritmo ha permesso di predire correttamente questi episodi con una sensibilità del 70% e un tempo medio di anticipo di 34 giorni rispetto alla manifestazione clinica. Il tasso di allarmi non spiegati all’anno per paziente è invece risultato di 1,47.
Risultati, questi, confermati anche dalle prime esperienze cliniche provenienti dai Centri italiani (3). Presso l’Ospedale G.B Grassi di Ostia, ad esempio, l’indice HeartLogic è stato valutato in riferimento a un campione di 14 soggetti portatori di dispositivo biventricolare, ponendosi sin da subito come strumento utile nella gestione di questi pazienti: “Abbiamo già diversi casi – spiega Luca Santini, cardiologo che opera presso la struttura – in cui abbiamo potuto mettere in atto delle correzioni terapeutiche che ci hanno permesso, probabilmente, di evitare a quel paziente di presentarsi poi in Pronto Soccorso con una condizione clinica peggiore”.
Risultati anche migliori sono emersi invece dall’analisi di un’esperienza clinica relativa a 58 pazienti provenienti da 8 Centri italiani. “I risultati di questa analisi – spiega Antonio D’Onofrio, responsabile dell’UOSD di Elettrofisiologia, Studio e Terapia delle Aritmie dell’Ospedale Monaldi di Napoli, tra gli autori della ricerca – sono stati superiori a quelli dello studio MultiSENSE, perché abbiamo avuto una sensibilità pari quasi al 100% e un valore predittivo positivo del 58%. Quindi è emersa una grande utilità nell’agire nella cosiddetta fase pro-attiva: prima che il paziente vada incontro all’ospedalizzazione”.
La funzione diagnostica HeartLogic si presenta quindi come uno strumento dalle grandi potenzialità nell’ambito della pratica clinica dello scompenso cardiaco. Per maggiori informazioni sulle caratteristiche tecniche dell’algoritmo e per accedere a materiali supplementari, notizie e interviste sulle prime esperienze cliniche si consiglia di visitare la sezione dedicata del sito web dell’Associazione Italiana di Aritmologia (http://aiac.it/heartlogic/), dove è anche possibile proporre – attraverso l’apposito form – dei casi clinici riguardanti l’impiego di questa tecnologia.
Fabio Ambrosino
▼1. Mozaffarian D, Benjamin EJ, Go AS, et al. Heart disease and stroke statistics—2016 update: a report from the American Heart Association. Circulation 2016; 133: e38–360.
2. Boehemer JP, Hariharan R, Devecchi FG, et al. A multisensor algorithm predicts heart failure events in patients with implanted devices. JACC: Heart Failure 2017; 5(3): 216 – 225.
3. Santini et al. Preliminary experience with a novel Multisensor algorithm for heart failure monitoring: The HeartLogic index. Clinical Case Reports 2018; 6:1317 – 1320.
