Samenvatting van Webtool om de nauwkeurigheid te verhogen van bestaande hulpmiddelen voor de diagnose hartfalen met behouden ejectie fractie (hartfalen door een stijf hart)

Disclaimer voordat u verdergaat: De inhoud van deze pagina is geschreven om de interpretatie van onderzoek te vergemakkelijken voor personen die geïnteresseerd zijn in de cardiovasculaire gezondheidszorg. De inhoud is niet bedoeld voor persoonlijk medisch advies. Samenvattingen en interpretaties van de auteurs van een studie weerspiegelen niet mijn professionele mening. Onderzoek vergt vaak jaren tot decennia voordat resultaten voldoende ontwikkeld zijn om te implementeren in de klinische gezondheidszorg, omdat nieuwe bevindingen uitgebreid gevalideerd moeten worden voordat we ze veilig genoeg achten voor individuele patiënten. Raadpleeg altijd uw eigen professionele zorgverlener voor medisch advies.

Click here for English summary

Het originele, volledige artikel is in het Engels geschreven en is hier te vinden: https://doi.org/10.1002/EHF2.14525

Achtergrondinformatie

Hartfalen is een hartaandoening die wordt gekenmerkt door het onvermogen van het hart om voldoende zuurstofrijk bloed te leveren aan de organen van het lichaam. Als gevolg hiervan ervaren patiënten met hartfalen symptomen zoals kortademigheid tijdens lichamelijke activiteiten of vermoeidheid. In Nederland zijn ongeveer 240.000 individuen gediagnosticeerd met hartfalen. De helft van deze personen heeft hartfalen met behouden ejectiefractie (HFpEF). Behouden ejectiefractie betekent dat de pompfunctie van de linkerkamer van het hart normaal werkt. Eerder is er sprake van hartfalen door diastolische disfunctie en een verstijfde linkerkamer van het hart, waardoor het niet goed kan vullen. Patiënten met HFpEF hebben vaak ook andere cardiovasculaire ziekten of risicofactoren zoals hoge bloeddruk, diabetes mellitus, atriumfibrilleren of verminderde nierfunctie.

Hoe HFpEF te diagnosticeren?

Het diagnosticeren van HFpEF is uitdagend. Definities van het syndroom zijn in de loop der jaren veranderd. Eenvoudig gezegd, vereist de diagnose tekenen en symptomen van hartfalen, een behouden ejectiefractie, en markers van hartfalen in het bloed of op een echografie van het hart. Er zijn diverse aanbevelingen gedaan door internationale experts om beter te kunnen identificeren welke relevante patiënt- en hartspecifieke markers wijzen op HFpEF. De meest erkende aanbevelingen zijn de HFA-PEFF en H2FPEF algoritmen (hulpmiddelen), die respectievelijk uit Europa en de Verenigde Staten afkomstig zijn. Het volgen van deze algoritmen levert een numerieke score op met een bijbehorende categorie. De categorie geeft de waarschijnlijkheid aan dat een patiënt HFpEF heeft. De eerste categorie is ‘laag’ en suggereert dat HFpEF waarschijnlijk niet de oorzaak is van de symptomen. De tweede categorie is ‘gemiddeld’ en suggereert dat HFpEF mogelijk de oorzaak is van de symptomen, maar vereist aanvullend onderzoek. De derde categorie is ‘hoog’ en suggereert dat HFpEF waarschijnlijk de oorzaak is van de symptomen.

Het toepassen van de HFA-PEFF of H2FPEF algoritmen in de klinische zorg is tijdrovend en kan foutgevoelig zijn. Als gevolg hiervan kunnen diagnostische fouten worden gemaakt. Dit kan bijvoorbeeld leiden tot te veel aanvullende tests voor een patiënt om de juiste diagnose te vinden.

Methoden gebruikt door de onderzoekers

Er is een online platform gecreëerd waar 8 fictieve patiëntencasussen die verdacht werden van het hebben van HFpEF, werden voorgelegd aan deelnemers. De deelnemers waren artsen in opleiding tot cardioloog, cardiologen en cardiologen met expertise in hartfalen. Deelnemers kwamen uit verschillende landen wereldwijd. Hun mening werd gevraagd over elke fictieve patiëntencasus. Ook werd hun gebruik van de HFA-PEFF en H2FPEF algoritmen getest. In de helft van de gevallen werd een webtool aangeboden om de arts-deelnemers te helpen bij het scoren van de algoritmen.

Resultaten van het onderzoek

Vijfenvijftig arts-deelnemers hebben het onderzoek voltooid. Ze waren voornamelijk gevestigd in Europa. Deelnemers hadden een correct resultaat (score) van de HFA-PEFF en H2FPEF algoritmen in slechts 50% van de gevallen wanneer er geen webtool werd aangeboden. Dit resulteerde in correcte diagnosewaarschijnlijkheden (categorie) in 75%. Het aanbieden van een webtool voor de HFA-PEFF en H2FPEF algoritmen verbeterde de correcte scores naar 100%.

Het gebruik van de HFA-PEFF en H2FPEF algoritmen leidde tot meer overeenstemming in de diagnostiek tussen artsen. Wanneer correcte scores werden verstrekt aan arts-deelnemers, werd de diagnostische beslissing in tot wel 2/3 van de gevallen gewijzigd.

Discussie door onderzoekers van de studie

De onderzoekers concludeerden dat de huidige HFA-PEFF en H2FPEF algoritmen foutgevoelig zijn. Het aanbieden van hulpmiddelen om deze algoritmen te gebruiken verbetert de fouten aanzienlijk en kan leiden tot verschillende diagnostische beslissingen door artsen. Omdat het gebruik van een webtool nog steeds tijd kost, zijn hulpmiddelen die beter integreren met een ziekenhuissysteem en die niet te veel handmatige invoer vereisen, te prefereren voor klinisch gebruik.

Reflectie en open vragen

Mijn persoonlijke gedachten over deze studie zijn gekleurd, omdat ik de studie zelf heb ontworpen en uitgevoerd. Toch denk ik dat nieuwe ideeën die niks kosten, tijd besparen en de juistheid van medische beslissingen verbeteren, de moeite waard zijn om na te streven. De webtool die ik heb gemaakt, en die u ook op mijn website kunt vinden (https://jerremyweerts.nl/tools/hfpef-calculator/), vraagt nog steeds veel handmatig werk van artsen. Daar zou een efficiënter ontwerp voor moeten komen. Daar zijn we mee bezig.

Hoewel deze webtool nauwkeuriger resultaten geeft, is het niet duidelijk hoeveel extra onderzoeken hiermee voorkomen kunnen worden. Er zijn twee belangrijke redenen voor. De eerste is dat deze studie niet heeft bewezen dat artsen minder vaak een ‘gemiddelde’ kans op HFpEF vaststellen, wat extra onderzoek zou uitlokken. De tweede reden is dat er vaak extra tests nodig zijn, niet alleen voor de diagnose van HFpEF. HFpEF kan namelijk door verschillende oorzaken komen die elk hun eigen behandeling nodig hebben.

Naarmate we meer te weten komen over HFpEF, komen er waarschijnlijk ook nieuwe manieren om de aandoening te diagnosticeren. Hoe ingewikkeld deze nieuwe manieren zijn, zal bepalen of digitale hulpmiddelen zoals webtools handig zijn of niet.

Summary on Webtool to Enhance the Accuracy of Diagnostic Algorithms for heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF)

Disclaimer before you continue: The content of this page is generated to facilitate the interpretation of research to individuals interested in cardiovascular healthcare. The content is not intended for personal medical advice. Summaries and interpretations of the authors of a study do not reflect my professional opinion. Research often takes years to decades before results are developed enough to implement in clinical healthcare because new findings need to be extensively validated before we consider them safe enough for individual patients. Always consult your own professional healthcare provider for medical advice.

Klik hier voor Nederlandse samenvatting

The original article that is summarized on this page can be found here: https://doi.org/10.1002/EHF2.14525

Background information

Heart failure is a heart condition characterized by the inability of the heart to supply enough oxygen rich blood to body organs. Consequently, patients with heart failure experience symptoms such as shortness of breath during physical activities or fatigue. In the Netherlands roughly 240.000 individuals are diagnosed with heart failure. Half of these individuals have heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). Preserved ejection fraction means that the pump function of the left chamber of the heart is working normally. Rather, heart failure is present due to diastolic dysfunction and a stiffened left chamber of the heart, causing an inability to fill appropriately. Patients with HFpEF often have other cardiovascular diseases or risk factors such as hypertension, diabetes mellitus, atrial fibrillation, or impaired kidney function.

 

How to diagnose HFpEF?

Diagnosing HFpEF is challenging. Definitions of the syndrome have changed over the past years. Simply put, diagnosis requires signs and symptoms of heart failure, a preserved ejection fraction, and markers of heart failure in the blood or on ultrasound of the heart. Several recommendations have been given by international experts to better identify which relevant patient and heart-specific markers indicate HFpEF. The most recognized recommendations are the HFA-PEFF and H2FPEF algorithms, originating respectively from Europe and the United States. The results of following these algorithms provide a numerical score with a corresponding category. The category indicates the likelihood of a patient having HFpEF. The first category is ‘low’ and suggests HFpEF is unlikely the cause of symptoms. The second category is ‘intermediate’ and suggests HFpEF is possibly the cause of symptoms, but requires additional testing. The third category is ‘high’ and suggests HFpEF is probably the cause of symptoms.

Applying the HFA-PEFF or H2FPEF algorithm in clinical care is time-consuming and may be prone to errors. As a consequence, diagnostic errors may be made. This can result, for example, in too many additional tests for a patient to find out the correct diagnosis.

 

Methods used by the researchers

An online platform was created where 8 fictional patient cases suspected of having HFpEF were provided to participants. Participants were cardiology residents (in training to become a cardiologist), cardiologists, and cardiologists with heart failure expertise. Participants came from different countries worldwide. Their opinion was asked on every fictional patient case. Also, their use of the HFA-PEFF and H2FPEF algorithms was tested. In half of the cases, a webtool was provided to help the physician participants with scoring the algorithms.

Results of the study

Fifty-five physician participants completed the study. They were mostly based in Europe. Participants had a correct result (score) of the HFA-PEFF and H2FPEF algorithms in only 50% of cases when no webtool was provided. This resulted in correct diagnosis likelihoods in 75%. Providing a webtool for the HFA-PEFF and H2FPEF algorithms improved the correct scores to 100%.

Using the HFA-PEFF and H2FPEF algorithms led to more agreement diagnostics between physicians. When correct scores were provided to participants, the diagnostic decision was changed in up to 2/3 of cases.

Discussion by researchers of the study

The researchers concluded that the current HFA-PEFF and H2FPEF algorithms are prone to errors. Providing tools to use these algorithms greatly improves the errors and can result in different diagnostic decisions by physicians. Because using a webtool still costs time, tools that better integrate with a hospital system and that do not require too much manual input are preferred for clinical use.

Reflection and open questions

My personal reflection on this study is biased because I have designed and conducted the study. Still, I think innovations that do not cost anything, can save time, and enhance the accuracy of clinical decisions are worth pursuing. The provided webtool, which is also available on my website (https://jerremyweerts.nl/tools/hfpef-calculator/) still demands a lot of manual input from physicians and would benefit from a more time-efficient design. We are working on that.

Even though this webtool provides more accurate algorithm results, it is unclear how much additional testing can be saved. Two important reasons. The first is that this study did not prove that physicians less often score an ‘intermediate’ likelihood for HFpEF, which prompts additional testing. The second is that additional testing is not only performed for HFpEF diagnosis. HFpEF is a syndrome that can have a variety of causing factors that require specific treatments, and additional testing is often needed to identify these factors.

The evolving insights into the HFpEF syndrome will likely prompt new diagnostic algorithms. The complexity of such algorithms will determine if webtools or digital tools will be useful.

Graphical summary of article: Association of left ventricular strain–volume loop characteristics with adverse events in patients with heart failure with preserved ejection fraction

Summary on the association of left ventricular strain–volume loop characteristics in heart failure with preserved ejection fraction and clinical outcome