Expertos piden más investigación para mejorar la predicción de accidente cerebrovascular en pacientes con fibrilación auricular

En el marco del Congreso de la Asociación Europea del Ritmo Cardíaco (EHRA, por sus siglas en inglés), celebrado estos días en Berlín, fue presentado un documento de posicionamiento para mejorar el abordaje de la fibrilación auricular, la arritmia más común y un problema de salud creciente en una sociedad que envejece. Afecta a varios millones de personas en Europa y en todo el mundo.

El contenido de dicho documento fusiona los debates y análisis que se realizaron durante la novena conferencia de consenso EHRA/AFNET (Red Alemana de Fibrilación Auricular), que tuvo lugar el pasado mes de septiembre y que reunió a expertos procedentes de Europa, EE.UU., Canadá y Australia. En él se recogen cinco puntos clave que fueron expuestos por el Prof. Dominik Linz, primer autor de dicho documento recopilatorio.

En primer lugar,  se considera que el manejo activo del ritmo cardíaco debe ser tratado como un aspecto fundamental del plan de tratamiento inicial para los pacientes con FA. Este enfoque tiene como objetivo optimizar el control de la arritmia y reducir las complicaciones asociadas desde el principio del seguimiento.

Los pacientes identificados con FA a través del monitoreo con dispositivos suelen presentar una carga baja de arritmia y un riesgo correspondientemente bajo de accidente cerebrovascular. Aunque la terapia anticoagulante reduce efectivamente la incidencia de accidentes cerebrovasculares, también aumenta la probabilidad de hemorragias que son significativas clínicamente aunque no letales.

Por otra parte, se considera imprescindible realizar más investigaciones para mejorar la precisión en la predicción del riesgo de accidente cerebrovascular en pacientes con FA, especialmente entre aquellos con una carga baja de FA. Modalidades avanzadas como los marcadores biomoleculares, el perfil genético y las técnicas de imagen muestran promesas para mejorar los protocolos de evaluación de riesgos existentes.

Asimismo, la detección de FA debe derivar en una evaluación diagnóstica sistemática y un enfoque integral de manejo dirigido a las comorbilidades cardiovasculares que pueda presentar el paciente. Esta estrategia integrada garantiza una evaluación exhaustiva del estado de salud cardiovascular del paciente y facilita intervenciones personalizadas para abordar necesidades individualizadas.

Finalmente, los algoritmos de aprendizaje automático han surgido como herramientas valiosas para mejorar la detección y la prognosticación de la FA, ofreciendo posibles vías para intervenciones preventivas destinadas a evitar el inicio de la FA. La colaboración entre los profesionales clínicos y los científicos de datos se considera esencial para aprovechar plenamente las capacidades de las aplicaciones de ciencia de datos en la optimización de los trayectos de atención para individuos con FA.

Los autores de estas recomendaciones esperan que sean atendidas y como tal incorporadas a las próximas directrices sobre FA con el fin de que se produzca una evolución en la práctica clínica con respecto a esta patología.