@phdthesis{Nohturfft2020,
  author    = {Vivien Nohturfft},
  title     = {Die WATCH-AF-Studie Smartwatch-basierte Detektion von Vorhofflimmern},
  journal    = {The WATCH-AF-Study Smartwatch based detection of atrial fibrillation},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:9-opus-37654},
  pages     = {172},
  year      = {2020},
  abstract  = {Die Detektion von Vorhofflimmern, zum Beispiel mittels Screening, ist wichtig, da eine fr{\"u}hzeitige Diagnosestellung und konsekutive Therapie Schlaganf{\"a}lle effektiv vermeidet und die Prognose verbessert. Die Vielzahl der durch Vorhof-flimmern bedingten Hospitalisierungen stellt bei steigender Pr{\"a}valenz eine zunehmend gro{\"s}e (finanzielle) Herausforderung f{\"u}r das Gesundheitssystem dar. Bisherige Detektionsmethoden sind teilweise limitiert durch fehlenden Komfort, niedrige Patientencompliance, hohe Kosten oder Invasivit{\"a}t und nicht bei jedem Menschen anwendbar.¬¬ Das Ziel der WATCH-AF-Studie war, eine in Bezug auf diese Nachteile interessante Alternative zu finden. Daf{\"u}r wurde der neu entwickelte Nightwatch-Algorithmus auf seine Genauigkeit getestet, mittels photoplethysmographisch aufgezeichneten Pulskurven via Smartwatch zwi¬schen Sinusrhythmus und Vorhofflimmern zu unterscheiden. Im Rahmen der prospektiven, doppelt-verblindeten Fall-Kontroll-Studie wurden an zwei Studienzentren 650 Probanden eingeschlossen und eine Pulskurvenmessung mittels einer kommerziell erh{\"a}ltlichen Smartwatch durchgef{\"u}hrt und mit dem Goldstandard, der Diagnose eines Kardiologen basierend auf einem Einkanal-Elektrokardiogramm, verglichen. F{\"u}r die Hauptanalysen wurden die Daten von 508 Probanden ausgewertet (Durchschnittsalter 76,4 Jahre, 225 Frauen, 237 mit Vorhofflimmern). Es ergaben sich eine Sensitivit{\"a}t von 93,7\% (95\%-CI 89,8-96,4) und eine Spezifit{\"a}t von 98,3\% (95\%-CI 95,8-99,4). Die Daten von 142 Patienten konnten bei schlechter Signalqualit{\"a}t nicht aus-gewertet werden. Die Hauptanalysen beruhten auf der Auswertung der Pulskurven {\"u}ber den Zeitraum von einer Minute. Eine Verl{\"a}ngerung der Analysezeit auf drei bzw. f{\"u}nf Minuten f{\"u}hrte zu keiner signifikanten Verbesserung der Ergebnisse, erh{\"o}hte jedoch die Anzahl nicht auswertbarer Messungen. Eine weitere Steigerung der Ergebniszuverl{\"a}ssigkeit k{\"o}nnte in der Zukunft durch die Implementierung von Qualit{\"a}tsfiltern und Bewegungssensoren erreicht werden. Die photoplethysmographische Aufzeichnung und Analyse von Pulskurven mittels einer kommerziell erh{\"a}ltlichen Smartwatch differenziert bei guter Signalqualit{\"a}t zuverl{\"a}ssig zwischen Sinusrhythmus und Vorhofflimmern. Sie bietet die M{\"o}glichkeit eines Langzeitherzrhythmusmonitorings f{\"u}r ein weitr{\"a}umiges, komfortables, nicht invasives und kosteneffektives Screening auf Vorhofflimmern.  },
  language  = {de}
}