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Prueba no invasiva permite detección simple y de bajo costo para evaluar riesgo de accidente cerebrovascular

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 16 Mar 2023

La aterosclerosis carotídea da lugar a diversas condiciones patológicas tales como accidente cerebrovascular. Una parte integral del manejo de la estenosis carotídea significativa (ECS) es su detección e intervención tempranas. Ahora, una herramienta de detección junto a la cama que combina un estetoscopio carotídeo en investigación diseñado a medida y una aplicación para teléfonos inteligentes, ha demostrado que ofrece una detección precisa de la estenosis carotídea.

En un estudio innovador realizado por Bongiovi Medical & Health Technologies (BMHT, Port St. Lucie, FL, EUA), los investigadores combinaron el estetoscopio carotídeo Aria y la aplicación para teléfonos inteligentes desarrollada por Bongiovi Acoustic Labs para realizar grabaciones de los lados derecho e izquierdo de los pacientes en un lapso de unos pocos minutos. Usando el software MDPS certificado por la FDA de Bongiovi, las grabaciones se procesaron digitalmente y se analizaron espectrográficamente para obtener dos parámetros novedosos: el porcentaje de tiempo de aparición del soplo y la forma espectrográfica del soplo.

El estudio arrojó resultados impresionantes, con un valor predictivo negativo del 99 % para detectar estenosis carotídea significativa, lo que significa que tiene una precisión del 99 % para descartar la presencia de ECS. Además, para los pacientes con un soplo presente, la combinación de las dos métricas acústicas únicas alcanzó una especificidad del 100 % y una sensibilidad del 90 % para identificar la presencia de ECS.

"Esta herramienta de detección al lado de la cama proporciona un componente esencial de cualquier sistema integral de gestión del riesgo de accidente cerebrovascular", dijo el Dr. Thomas Haffey, investigador principal. "Como un diseño de estetoscopio electrónico de bajo costo, esta tecnología es muy adecuada para aplicaciones de telemedicina y datos demográficos de pacientes desatendidos y tiene un potencial de integración obvio con los métodos de IA".

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