Wolff Parkinson White Sendromu’nda aksesuvar yolun lokalizasyonunun tespit edilmesinde elektrokardiyografik algoritmaların tanısal özelliklerinin karşılaştırılması

Abstract

Amaç: Wolff Parkinson White Sendromu’nda aksesuvar yol lokalizasyonunu tespit etmek için kullanılan bazı elektrokardiyografik algo‐ ritmaların (Arruda, Boersma, Fitzpatrick ve Chiang) tanısal özelliklerinin birbirleri ile karşılaştırılması. Gereç ve Yöntem: Çalışmamıza 01.10.2013‐15.10.2017 tarihleri arasında Wolff Parkinson White Sendromu sebebi ile kliniğimize baş‐ vuran ve takibinde elektrofizyolojik çalışma yapılan 50 hasta (yaş ortalaması 34,8 ±14,3 yıl, %52’si erkek) dahil edildi. Tüm hastaların elektrokardiyogramlarında işlem öncesi preeksitasyon paterni mevcuttu. Hastaların elektrofizyolojik çalışma öncesi elektrokardiyogra‐ fileri incelendi ve herbirinde Arruda, Boersma, Fitzpatrick ve Chiang algoritmaları kullanılarak aksesuvar yol lokalizasyonu tahminleri ya‐ pıldı. Daha sonrasında elde edilen veriler ile elektrofizyolojik çalışma sonrasında tespit edilen gerçek aksesuvar yol lokalizasyonları ara‐ sındaki uyum değerlendirildi. İşlem öncesi elektrokardiyografilerine ulaşılamayan hastalar çalışma dışı bırakıldı. Dört algoritma ile elek‐ t ro fizyolojik çalışma arasındaki aksesuvar yol tahminindeki uyum fleiss kappa test istatistiği ile hesaplandı. Bulgular: Elektrofizyolojik çalışma ile doğrulanan aksesuvar yol tahmin etme gücü Arruda algoritması ile %58, Chiang algoritması ile %52, Boersma algoritması ile %48 ve Fitzpatrick algoritması ile %38 olarak tespit edildi. Algoritmaların elektrofizyolojik çalışma ile olan uyumları incelendiğinde Arruda algoritması orta derecede uyum göstermekte idi (Kappa: 0,48, p <0,001). Diğer 3 algoritma ise zayıf de‐ recede uyum göstermekte idi. Sonuç: Aksesuar yol lokalizasyonunu belirlemede elektrofizyolojik çalışma altın standart yöntem olarak bilinmektedir. Söz konusu elek‐ trokardiyografi algoritmalarının aksesuvar yol lokalizasyonunu tahmin etme gücü beklenenden düşük olmasına rağmen bu algoritma‐ ların elektrofizyolojik çalışma öncesi kullanımının işlemin başarı şansını artırabileceğini düşünmekteyiz. Bu çalışmada kullanılan algorit‐ malar arasında en yüksek tahmin gücü Arruda algoritmasında saptandı (%58).

Objective: To compare the diagnostic characteristics of some electrocardiographic algorithms (Arruda, Boersma, Fitzpatrick, and Chiang) used to detect accessory pathway localization in Wolff Parkinson White Syndrome. Material and Method: Our study included fifty patients (mean age 34.8±14.3 years, 52% male) who applied to our clinic from 01.10.2013 to 15.10.2017 due to Wolff Parkinson White Syndrome and underwent electrophysiological study. There was a pre‐excita‐ tion pattern in the electrocardiograms of all patients before the procedure. The electrocardiograms of the patients were examined be‐ fore the electrophysiological study, and accessory pathway localization estimations were made using the Arruda, Boersma, Fitzpatrick, and Chiang algorithms for each. The compatibility between the data obtained afterwards and the actual accessory pathway localiza‐ tions detected after electrophysiological study was evaluated. Patients whose electrocardiograms could not be accessed before the pro‐ cedure were excluded from the study. The agreement between the four algorithms and the electrophysiological study in the prediction of the accessory pathway was calculated using the Fleiss’ kappa test statistics. Results: Accessory pathway prediction power verified by electrophysiological study was determined as 58% by Arruda’s algorithm, 52% by Chiang’s algorithm, 48% by Boersma’s algorithm and 38% by Fitzpatrick’s algorithm. Upon review of the agreement of the algorithms with the electrophysiological study, the Arruda’s algorithm showed moderate agreement (Kappa: 0.48, p<0.001). The other 3 algorithms showed weak level of agreement. Conclusion: Electrophysiological study is known as the gold standard method for detecting accessory pathway localization. Although the power of these electrocardiogram algorithms to predict accessory pathway localization is lower than expected, we believe that the use of these algorithms before electrophysiological study may increase the chance of success of the procedure. Among the algorithms used in this study, the highest predictive power was found in the Arruda algorithm (58%).