地域検診に使えるEHRベースのAF予測モデルは未だ存在しない

Prediction of incident atrial fibrillation in community-based electronic health records: a systematic review with meta-analysis

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背景

電子カルテ（EHR）データから心房細動（AF）リスクを予測する機械学習利用を含むモデルが多数開発されている。
英国University of LeedsのNadarajahらは、8EHRデータベース9コホートに関して行われた11研究（n=9,289,959）の系統レビュー・メタ解析を行った。

結論

外部検証を行った9モデルが同定され、最終的には4モデルだけがメタ解析された。モデルに使用されたデータは、慢性心不全の有無等、概ね単純なものであり、BMI変化等経時変数を持ったモデルは一種だけであった。モデルの全体的パフォーマンスは中等度であり、96%は高バイアスとみなされた。公開モデルのほとんどにキャリブレーションに関する情報がなかった。

評価

2020のメタアナリシスはCHARGE-AFを最良としたが（https://academic.oup.com/europace/article/22/5/684/5721485）、このレビューは遥かに辛い評価を下した。集団検診への実装に耐えるものは未だない、という結論である。