Hyppää pääsisältöön

Tarkenna hakuasi

EKG-mittaus kaulakoru-EKG:llä.

LL Elmeri Santala, väitös 27.5.2022: Automaattisella rytmihäiriöanalyysillä varustetut kuluttajalaitteet voisivat tehostaa eteisvärinän seulontaa

  • Kuva Lumoava

Kardiologian alaan kuuluva väitöskirja tarkastetaan terveystieteiden tiedekunnassa Kuopion kampuksella. Tilaisuutta voi seurata myös verkossa.

Mikä on väitöstutkimuksesi aihe? Miksi aihepiiriä on tärkeää tutkia?

Tämän väitöskirjan tarkoituksena oli arvioida sekä terveydenhuollon ammattilaisten tekemän diagnoosin että automaattisen rytmihäiriöanalyysin toteutettavuutta, luotettavuutta ja tarkkuutta eteisvärinän tunnistamisessa uusilla mittaustekniikoilla. Eteisvärinä on maailmanlaajuisesti yleisin rytmihäiriö, johon liittyy merkittävää sairastuvuutta ja kuolleisuutta. Se rasittaa merkittävästi potilaita, kansanterveyttä ja terveydenhuollon budjettia. Yksi eteisvärinän vakavimmista komplikaatioista on tromboembolinen aivohalvaus. Eteisvärinän havaitseminen on erittäin tärkeää, jotta voidaan tarvittaessa aloittaa antikoagulaatiohoito tromboembolisten tapahtumien ehkäisemiseksi. Eteisvärinän havaitseminen ja diagnosointi on kuitenkin edelleen suuri haaste potilastyössä sen oireettoman ja kohtauksittaisen luonteen vuoksi. Uudet kuluttajakäyttöiset mittauslaitteet, joiden toiminta perustuu automaattisiin rytmihäiriöiden havaitsemisalgoritmeihin, voisivat tarjota käytännöllisen ja kustannustehokkaan ratkaisun eteisvärinän seulontaan.

Mitkä ovat väitöstutkimuksesi keskeiset tulokset tai havainnot?

Uudet mittaustekniikat, kaulakoru-EKG, mHealth-laastarilaite ja sykevyö tuottivat laadukkaita EKG- ja sykevälivaihtelutallenteita, ja eteisvärinä voitiin niiden avulla tunnistaa korkealla herkkyydellä ja tarkkuudella. Nämä uudet kannettavat mittaustekniikat automaattisella rytmihäiriöanalyysilla voisivat tarjota uusia, lupaavia menetelmiä eteisvärinän seulontaan.

Mitkä ovat väitöstutkimuksesi keskeiset tutkimusmenetelmät ja -aineistot?

Tutkimuspotilaat rekrytoitiin Kuopion yliopistollisen sairaalan päivystysalueelta. Ensimmäisessä osatutkimuksessa rekisteröitiin 30 sekunnin mittainen elektrokardiogrammi (EKG) yksikanavaisella kaulakorukoteloidulla EKG-laitteella. Kaksi kardiologia sekä tekoälyllä varustettu rytmihäiriöidentunnistusalgoritmi analysoivat kaulakoru-EKG-tallenteet 145 potilaalta, joista 66:lla oli eteisvärinä ja 79:llä normaali eli sinusrytmi. Toisessa ja kolmannessa osatutkimuksessa tehtiin 24 tunnin rekisteröinti yksikanavaisella EKG-pohjaista sykevälivaihtelutallennetta (HRV) tuottavalla mHealth-liimalaastarilaitteella ja yksikanavaisella EKG- tallennetta tuottavalla sykevyölaitteella. Rytmihäiriöidentunnistusalgoritmia käytettiin automaattiseen eteisvärinän tunnistamiseen sykevälivaihtelutallenteista 178 potilaalta, joista 79:llä oli eteisvärinä ja 99:llä sinusrytmi, sekä EKG-tallenteista 159 potilaalta, joista 73:lla oli eteisvärinä ja 86:lla sinusrytmi. Lisäksi kolmannessa osatutkimuksessa neljä tutkijaa analysoi visuaalisesti sykevyö-EKG-tallenteet.  Korkean riskin ryhmään kuuluville yli 65-vuotiaille tutkimuspotilaille tehtiin käyttökokemustutkimus, jossa samanaikaisesti käytetty Holter-laite toimi verrokkilaitteena. Kaikissa kolmessa väitöskirjakokonaisuuden tutkimuksessa tutkimusmittausten kanssa samanaikaisesti Holter-laitteella rekisteröity kolmekanavainen EKG toimi lopullisen rytmidiagnostiikan ”kultaisena standardina”, johon muita menetelmiä verrattiin. Väitöskirjassa esitetyt tutkimukset ovat osa laajempaa tutkimuskokonaisuutta, jossa tutkitaan rytmihäiriöiden tunnistamista erilaisilla menetelmillä.

Lääketieteen lisensiaatti Elmeri Santalan väitöskirja Novel ECG-based technologies in the detection of atrial fibrillation (Uudet EKG-pohjaiset menetelmät eteisvärinän tunnistamisessa) tarkastetaan terveystieteiden tiedekunnassa. Vastaväittäjänä toimii dosentti Mika Lehto Helsingin yliopistosta ja kustoksena professori Juha Hartikainen Itä-Suomen yliopistosta.

Väitöstilaisuus verkossa

Väitöskirja verkossa

Väittelijän painolaatuinen kuva

Lisätietoja: LL Onni Elmeri Santala, elmeris (a) uef.fi, p. 0503010879