L'étude Apple Heart

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The Apple Heart Study, récemment publié dans Le New England Journal of Medicine, est peut-être l'une des plus grandes études de l'ère moderne. Il a recruté plus de 400 000 patients pour évaluer l'Apple Watch et la tester dans des paramètres «du monde réel» pour voir si elle était efficace pour diagnostiquer les arythmies. Tout nouveau gadget technologique reçoit invariablement beaucoup de couverture médiatique et la taille et la portée de l'étude Apple Heart sont objectivement impressionnantes, mais les résultats de l'étude sont légèrement plus nuancés que certains titres ne le suggèrent.

Premièrement, comment cela affecte-t-il les essais cliniques?

Alors que les gens utilisent beaucoup trop le terme de «changeur de jeu» dans le journalisme médical, nous devons reconnaître que l'Apple Heart Study était une entreprise massive et utilisait une approche radicalement différente pour étudier le recrutement. Il a recruté plus de 400 000 patients, ce qui est un énorme essai. Bien qu'il ne soit pas le plus grand essai clinique jamais réalisé (la Marche des dix sous a pu lancer une étude sur 1,3 million d'enfants pour tester le vaccin contre la polio de Jonas Salk en 1953), il est toujours impressionnant. L'Apple Heart Study a également recruté des patients «virtuellement» en tirant parti de la puissance d'Internet. Plutôt que de recruter des patients par l'intermédiaire de leurs médecins ou via un centre de test physique, ils les ont recrutés via une application téléchargeable, ce qui signifie que les patients pouvaient s'inscrire à l'étude à domicile, sans réellement visiter un site spécifique. L'inscription de 400 000 patients en 9 mois, comme cette étude l'a fait, n'est pas une mince affaire, et n'aurait pas été facile en utilisant les méthodes de recrutement traditionnelles. Étant donné la difficulté de recruter des patients pour des essais cliniques, ce type de recrutement d'études sur Internet pourrait être quelque chose que nous verrons davantage dans un avenir proche.

Mais l'ampleur de l'étude masque certains inconvénients. Étant donné que les patients devaient déjà avoir leur propre Apple Watch et iPhone, et devaient télécharger l'application pour participer et enregistrer les données, la population de patients s'est tournée vers les jeunes, les riches et les sains. Dans l'étude, plus de la moitié des participants avaient moins de 40 ans et seulement 6% avaient plus de 65 ans. Avec notre population démographique vieillissante, ce n'était pas tout à fait un échantillon représentatif.

En raison du jeune âge des participants, très peu de patients ont eu un rythme cardiaque irrégulier pendant l'essai. Ce n'est pas tout à fait surprenant car les maladies cardiaques deviennent plus courantes avec l'âge (l'âge est sans doute le facteur de risque le plus important pour les maladies cardiaques). En fait, seulement 0,5% des personnes inscrites à l'étude Apple Heart ont fini par recevoir une alerte de leur montre. Malheureusement, la plupart des gens semblent avoir ignoré ces alertes. Le protocole de l'étude obligeait les gens à se procurer un moniteur cardiaque approprié (dans ce cas, un patch ECG qu'ils porteraient pendant 7 jours pour déterminer s'ils avaient réellement une arythmie). Mais seulement environ une personne sur cinq qui a reçu une alerte de son téléphone s'est en fait conformée. En fin de compte, seulement 450 personnes ont soumis leurs patchs ECG pour analyse, ce qui rend l'étude Apple Heart Study assez petite selon la plupart des mesures.

Cette perte de suivi n'est peut-être pas totalement surprenante. Il est facile de télécharger une application sur votre téléphone, mais prendre un rendez-vous chez le médecin est difficile, ou à tout le moins, prend du temps. Un grand nombre de ces jeunes, et sans doute par ailleurs en bonne santé, ont probablement ignoré les alertes de leur Apple Watch ou se sont renseignés auprès de leurs propres médecins sans en informer le personnel de l'étude.

Malheureusement, la perte de suivi est un problème majeur dans les essais cliniques. Habituellement, le personnel des essais cliniques consacre beaucoup de temps et d'efforts à suivre les patients et à s'assurer qu'ils respectent le protocole de recherche. Cependant, avec ce type de «recrutement virtuel», cela n’était tout simplement pas possible. Il est difficile de dire dans quelle mesure cette perte de suivi a affecté les résultats de l'étude Apple Heart. Peut-être que l'étude Apple Watch aurait mieux fait avec plus de points de données à analyser par les chercheurs, ou peut-être aurait fait pire si plus de personnes en bonne santé sans autres problèmes avaient été jetées dans le mélange. L'aspect le plus intéressant, cependant, est que si le «recrutement virtuel» est l'avenir des essais cliniques, nous devons déterminer comment nous allons traiter le problème des personnes qui décident d'abandonner.

Passons maintenant à l'étude elle-même.

Que testaient-ils réellement?

À la base, l'Apple Heart Study essayait de faire quelque chose de très difficile. Il essayait de prouver que le dépistage de la fibrillation auriculaire dans la population est une bonne idée.

La fibrillation auriculaire est une arythmie très courante qui affecte 2,7 millions d'Américains et augmente le risque d'AVC. Pour éviter cette complication plutôt grave, de nombreux patients atteints de fibrillation auriculaire (ou a. Fib pour faire court) reçoivent des anticoagulants. Au fil des ans, de nombreuses recherches ont cherché à savoir qui devrait obtenir des anticoagulants. En bref, toute personne présentant des facteurs de risque d'accident vasculaire cérébral (âge avancé, souffrant de diabète, d'hypertension artérielle, d'insuffisance cardiaque ou d'un accident vasculaire cérébral antérieur) se voit généralement prescrire ces médicaments.

Mais le dépistage de la fibrillation auriculaire n'est pas aussi simple qu'il y paraît. Le dépistage implique de tester un grand nombre d'individus sans symptômes pour détecter une maladie non diagnostiquée auparavant. Et le criblage est une activité à faible rendement qui peut générer de nombreux faux positifs. Pour comprendre pourquoi, considérez le scénario théorique suivant. Imaginez une population de 1 million d'habitants où environ mille personnes ont une fibre.

Avoir une fibre Ne pas avoir de fibre Total
Total 1 000 999 000 1 000 000

Imaginez maintenant que nous donnions à toutes ces personnes une Apple Watch pour essayer de détecter a.fib. Supposons pour la simplicité que l'Apple Watch est précise à 99% dans son analyse. Cela signifie que pour les 1000 personnes qui ont une fibre, nous en identifierons correctement 990 et en manquerons 10.

Avoir une fibre Ne pas avoir de fibre Total
Apple Watch détecte a.fib 990
Apple Watch ne détecte pas a.fib dix
Total 1 000 999 000 1 000 000

Maintenant, pour les 999 000 personnes qui n'avaient pas de fibre, nous identifierons correctement les rythmes cardiaques comme normaux pour 99% d'entre eux, soit 989 010 personnes. Il fera également une erreur avec 1% d'entre eux et pensera que 9 990 ont une arythmie alors qu'ils ne le sont pas.

Avoir une fibre Ne pas avoir de fibre Total
Apple Watch détecte a.fib 990 9 990
Apple Watch ne détecte pas a.fib dix 989,010
Total 1 000 999 000 1 000 000

L'Apple Watch enregistrera donc la fibrillation auriculaire chez 990 + 9 990 = 10 980 patients et appellera 989 020 patients comme d'habitude.

Avoir une fibre Ne pas avoir de fibre Total
Apple Watch détecte a.fib 990 9 990 10 980
Apple Watch ne détecte pas a.fib dix 989,010 989,020
Total 1 000 999 000 1 000 000

Dans cette population de patients fictifs, vous pouvez être certain que si votre Apple Watch appelle votre rythme cardiaque normal, il est probablement normal. Seulement 10 des 989 020 personnes enregistrées comme ayant un rythme cardiaque normal ont été mal diagnostiquées. En d'autres termes, il y a peu de faux négatifs.

Avoir une fibre Ne pas avoir de fibre Total
Apple Watch détecte a.fib 990

(vrais positifs)

9 990

(faux positifs)

10 980
Apple Watch ne détecte pas a.fib dix

(faux négatifs)

989,010

(vrais négatifs)

989,020
Total 1 000 999 000 1 000 000

Mais sa valeur prédictive positive (PPV) est quelque peu faible. Sur les 10 980 patients où l'Apple Watch a alerté ses utilisateurs sur un rythme anormal, seulement 990 avaient une fibre dans notre exemple et les autres étaient de faux positifs. Son PPV est en fait de 990 ÷ 10,980 = 9,01%. En d'autres termes, lorsque détecté a.fib, nous n'avions raison que 9% du temps.

Encore une fois, c'était un exemple théorique pour illustrer un point. Mais il est utile de voir ce qui se passerait si nous prenions notre même scénario mais le testions dans une autre population d'un million de personnes où la fibrillation auriculaire était plus courante. Dans cette population, où 10 000 personnes (soit 1% de la population) ont une fibrillation auriculaire, nous pouvons reconstruire le même tableau que nous avons fait ci-dessus.

Avoir une fibre Ne pas avoir de fibre Total
Apple Watch détecte a.fib 9 900 9 900 19 800
Apple Watch ne détecte pas a.fib 100 980,100 980 200
Total 10 000 990 000 1 000 000

Dans ce cas, la valeur prédictive négative est encore assez élevée. Si l'Apple Watch ne détecte pas a. fib alors le patient ne l'a probablement pas. Seulement 100 des 980 200 personnes avec des enregistrements normaux ont été mal diagnostiquées. La valeur prédictive négative est toujours supérieure à 99%.

Mais le PPV s'est amélioré. Sur les 19 800 personnes chez qui une fibre a été détectée, 9 900 en avaient effectivement. mensonge. Cela signifie qu'une lecture positive de la montre est correcte 50% du temps.

Ce que nous pouvons voir à partir de ces deux exemples hypothétiques, c'est que l'utilité du test s'améliore lorsque vous le testez dans une population où plus de personnes ont la maladie. Nous ne pouvons malheureusement pas reconstruire un tableau comme celui-ci pour l'étude Apple Heart, car seules les personnes ayant des notifications anormales ont continué à subir des tests supplémentaires pour confirmer les arythmies. Mais ce que nous savons du principal résultat du document, c'est que parmi les personnes qui ont reçu une alerte anormale de leur Apple Watch (et qui ont suivi le protocole pour obtenir une surveillance cardiaque supplémentaire), seulement 34% avaient une fibrillation auriculaire confirmée lors de la surveillance ultérieure. En d'autres termes, la valeur prédictive positive était de 34%. Ce qui est intéressant, c'est que pour les personnes de moins de 40 ans, qui constituaient la majeure partie de la population, la valeur prédictive positive n'était que de 18%.

Il n'est pas difficile de comprendre pourquoi l'Apple Watch a si mal fonctionné. La fibrillation auriculaire est une arythmie très courante, mais il est très inhabituel de la contracter à un jeune âge. Environ 9% des personnes de plus de 65 ans ont une fibre, alors que seulement 2% des personnes de moins de 65% en ont. Pour les personnes de moins de 40 ans, qui représentaient la moitié de la population étudiée, l'a.fib est assez rare.

Alors, que signifie l'étude Apple Watch?

L'Apple Watch fonctionne clairement et est évidemment une amélioration par rapport à l'appareil de génération précédente où la valeur prédictive positive n'était que de 8% dans l'une de leurs cohortes d'étude. Cela signifie qu'il générait des faux positifs dans 92% des cas. Le problème avec l'Apple Watch et le dépistage de a.fib est que l'Apple Watch est invariablement achetée et utilisée par de jeunes individus autrement en bonne santé chez qui a.fib est rare et chez qui l'Apple Watch générera de nombreux faux positifs. L'autre problème est que l'on ne sait pas quoi faire avec de courts épisodes de fibrillation auriculaire chez les jeunes. Même si vous faites un diagnostic de fibrillation auriculaire, vous ne donneriez pas nécessairement à quelqu'un des anticoagulants s'il était jeune et n'avait aucun autre facteur de risque. De plus, la plupart des gens ne donneraient à quelqu'un un diagnostic de fibrillation auriculaire que si l'arythmie durait plus de 30 secondes, ce qui est la définition utilisée dans cette étude. Ce qu'il faut faire avec les personnes qui ont de courts épisodes qui ne durent que quelques secondes est moins clair.

Le problème avec l'Apple Watch n'est pas sa technologie, c'est la façon dont nous l'utilisons. Parce que même de bons tests et une bonne technologie échouent si vous l'utilisez sur le mauvais groupe de personnes.