Epsilon Archive for Student Projects

Abstract

Förmaksflimmer är en relativt vanlig prestationsnedsättande arytmi hos hästar. Arytmin kan antingen förekomma ensamt, så kallat ”lone atrial fibrillation” eller i samband med annan hjärtsjukdom. Förmaksflimmer kan vara svårdiagnosticerat om hästen är drabbad av ”lone atrial fibrillation” och arbetar inom sitt hjärtas reservkapacitet. Hos dessa individer behöver nämligen inte symtom på motionsintolerans ses och deras vilopuls behöver heller inte påverkas nämnvärt, vilket leder till att en ojämn rytm vid vila felaktigt kan avfärdas som ett andra gradens AV-block om man inte auskulterar noggrant eller tar EKG. Detta skulle i sin tur kunna betyda att ett stort mörkertal av hästar med förmaksflimmer förekommer. Standard EKG bedöms vara ”golden standard” gällande diagnosticering av förmaksflimmer, men detta är det få praktiker i fält som har direkt tillgång till och användningen av standard EKG kan även uppfattas som besvärlig. Detta då elektroderna behöver kopplas på ett särskilt sätt till hästen samt att apparatens användarinterface inte är självförklarande utan ofta kräver att man behöver använda en manual. Eftersom behandlingen av förmaksflimmer har en betydligt bättre prognos om den utförs i tidigt skede (< 4 månader efter uppkomst) så länge ingen underliggande hjärtsjukdom föreligger, så finns behov av en enkel och lättillgänglig screening-metod av hästar med misstänkta arytmier i fält. På så vis kan hästar med förmaksflimmer snabbare identifieras och omgående remitteras till djursjukhus för vidare diagnostik och behandling.
Syftet med denna pilotstudie var att se om ett iPhone EKG skulle kunna identifiera hästar med förmaksflimmer lika väl som ett standard EKG. Enheten består av ett skal i plast med två metallelektroder vilken enkelt klickas på baksidan av en iPhone (4/4S eller 5/5S) och genom nedladdning av applikationen ”The Veterinary Alive ECG” ifrån Apple App Store fungerar telefonen sedan som en EKG-apparat med en avledning då skalet och applikationen i telefonen kommunicerar via blåtandsteknik. Skalet och applikationen är enligt företaget AliveCor Vet tänkt att användas för kontroll av hjärtfrekvens och rytm hos hund, katt och häst.
Totalt undersöktes 27 stycken hästar i denna studie med både iPhone EKG och standard EKG. Alla EKG avlästes blindat utav examensarbetande student och handledare några veckor senare och respektive resultat jämfördes sinsemellan. 24 stycken hästar diagnosticerades som friska avseende sin hjärtrytm vid bedömning av standard EKG och samma resultat uppvisades vid bedömning av iPhone EKG (specificitet = 100 %, κ = 1,0). Tre stycken hästar diagnosticerades som sjuka då förmaksflimmer förelåg vid bedömning av standard EKG och även här uppvisades samma resultat vid bedömning av iPhone EKG (sensitivitet = 100 %, κ = 1,0). VVTI (Vasovagal tonus index) med formeln VVTI = ln(SDRR2) beräknades för alla iPhone EKG respektive standard EKG för att se om det fanns en signifikant skillnad i R-R intervall mellan friska hästar och hästar med förmaksflimmer. Alla VVTI-värden för iPhone EKG respektive standard EKG analyserades i var sitt ”Two sample t-test” och statistisk signifikans uppvisades för båda metoderna (p < 0,05).
Resultaten i denna pilotstudie tyder på att iPhone EKG fungerar utmärkt som screening-metod för att identifiera hästar med förmaksflimmer. För att styrka detta resultat är det önskvärt med ytterligare studier där fler sjuka hästar deltar.

Atrial fibrillation is a relatively common arrhythmia affecting performance in horses. It can either be presented as “lone atrial fibrillation” with no other signs of cardiac disease, or it can be found concurrently with an underlying cardiac disease. If horses suffering from “lone atrial fibrillation” are working within their reserve capacity the arrhythmia can be difficult to diagnose; considering that these horses may not show signs of exercise intolerance and often demonstrate normal resting heart rate. An irregular heart rate at rest can therefore by mistake be interpreted as a second-degree atrioventricular block if the practitioner does not listen carefully or use an ECG. This in turn could mean that there are a large number of undetected cases of horses with atrial fibrillation. Standard ECG is considered “golden standard” in terms of diagnosing this arrhythmia, but there are few veterinarians in the field who have direct access to ECG machines and the usage can sometimes be perceived as difficult; in part because the electrodes have to be positioned in a certain way and that the user interface of the ECG machine itself is not very self-explanatory and often requires the support of a manual. If treatment of the arrhythmia is initiated within four months of onset the prognosis for conversion is considered good as far as no underlying cardiac disease is present. Therefore, there is a need of an easy and usable screening method to identify horses with atrial fibrillation in field practice. These horses can then be transferred immediately to a horse clinic for further diagnostics and therapy.
The aim of this pilot study was to assess if an iPhone ECG could identify horses with atrial fibrillation as accurate as a standard ECG. The devise consists of a plastic case with two metal electrodes that easily slides onto the back of an iPhone (4/4S or 5/5S). After downloading the application “The Veterinary Alive ECG” from Apple App Store the phone works as a one lead ECG machine because the case and application communicates through Bluetooth. According to the company AliveCor Vet this device is developed for assessment of heart rate and rhythm in dogs, cats and horses.
27 horses were included in this study and they were all examined with both iPhone ECG and standard ECG. A few weeks later the graduate working student and the supervisor read all ECGs blindly and the results were then compared between the two. After assessment of the standard ECGs, 24 horses were diagnosed as healthy in terms of their heart rhythm and the same result were seen with the iPhone ECG (specificity = 100 %, κ = 1,0). Three horses were diagnosed with atrial fibrillation both by standard ECG and iPhone ECG (sensitivity = 100 %, κ = 1,0). VVTI (Vasovagal tonus index) was measured for all standard and iPhone ECGs respectively, using the formula VVTI = ln(SDRR2), to see if each method could demonstrate statistical significant difference in R-R intervals between healthy horses and horses with atrial fibrillation. VVTI-values from both methods were analyzed in a “Two sample t-test” respectively, and the result revealed statistical significance (p < 0,05) regarding both methods.
The results in this pilot study strongly suggest that iPhone ECG is an excellent screening method for identifying horses with atrial fibrillation. Further studies with an expanded number of cases are warranted to confirm this result.