Heart-rate-based clock alignment in intensive-care ECGs, serial-ECG matching and administrative follow-up in MIMIC-IV

No ambiente de alto risco de uma unidade de terapia intensiva, o tempo é a moeda mais crítica. Os médicos dependem da sequência precisa de eventos para compreender a condição de um paciente: o ritmo cardíaco mudou antes de o medicamento ser administrado? A pressão arterial caiu antes dos resultados laboratoriais chegarem? Para responder a essas perguntas, os hospitais utilizam prontuários eletrônicos que registram com marcação de tempo cada medição, desde uma nota de enfermagem até a leitura de uma máquina. No entanto, esses registros não são um fluxo único e perfeitamente sincronizado. Eles são um mosaico de dados de diferentes dispositivos, diferentes enfermeiros e diferentes sistemas, cada um com seu próprio relógio interno. Se o relógio de um monitor cardíaco estiver minimamente dessincronizado com o relógio principal do hospital, a história que os dados contam poderá estar errada. Isso é especialmente verdadeiro para eletrocardiogramas, ou ECGs, que capturam a atividade elétrica do coração em poucos segundos. Se o tempo no aparelho de ECG não coincidir com o tempo no prontuário onde um enfermeiro anotou a frequência cardíaca do paciente, os pesquisadores não poderão ter certeza se os dois eventos ocorreram simultaneamente ou se um aconteceu muito depois do outro.

Um estudo recente propôs-se a auditar esse tempo de registro em uma das maiores coleções de dados médicos do mundo, conhecida como MIMIC-IV. Os pesquisadores queriam saber se era possível usar a própria frequência cardíaca para corrigir esses erros de relógio. A ideia era simples: se uma máquina registra uma frequência cardíaca de 70 batimentos por minuto e um enfermeiro anotou uma frequência cardíaca de 70 batimentos por minuto no mesmo momento, os relógios devem coincidir. Ao comparar a leitura da máquina com a nota do enfermeiro, os pesquisadores esperavam calcular exatamente quantos minutos o relógio da máquina estava atrasado ou adiantado. Eles testaram esse método em milhares de pacientes na unidade de terapia intensiva para ver se poderiam alinhar os relógios de forma confiável e, mais importante, para entender com que frequência os dados eram desordenados demais para permitir tal correção.

O estudo começou vinculando milhões de registros de ECG aos correspondentes registros de pacientes no banco de dados do hospital. A equipe buscou momentos em que uma máquina havia registrado uma frequência cardíaca e um enfermeiro havia anotado uma frequência cardíaca para o mesmo paciente durante a mesma internação hospitalar. Em seguida, tentaram encontrar a diferença exata de tempo que faria esses dois números coincidirem da melhor forma possível. Se os relógios estivessem perfeitamente alinhados, a melhor correspondência ocorreria com diferença zero. Se a máquina estivesse correndo rápido ou devagar, a melhor correspondência revelaria um deslocamento específico, talvez de trinta minutos ou duas horas. Os pesquisadores estabeleceram regras rigorosas para o que contava como uma correspondência bem-sucedida. Eles exigiram que um paciente tivesse pelo menos três ECGs completos e que as notas de enfermagem cobrissem todo o intervalo de tempo ao redor desses ECGs. Também exigiram que a correspondência fosse clara e estável, não apenas uma coincidência fortuita.

Os resultados revelaram uma realidade dura sobre os dados. De quase 17.000 pacientes na unidade de terapia intensiva que realizaram ECGs, apenas cerca de 2,3% atenderam aos critérios rigorosos para ter seus desvios de relógio identificados. Em um segundo grupo de pacientes usado para verificar o trabalho, o número foi similarmente baixo, de 2,5%. Isso significa que, para mais de 97% dos pacientes, os pesquisadores não puderam determinar se o relógio da máquina estava errado ou por quanto. A principal razão para essa falha não foi que os relógios estavam quebrados, mas sim que os dados estavam ausentes. O estudo descobriu que 91% dos pacientes foram perdidos antes mesmo que o cálculo pudesse começar, porque não possuíam ECGs suficientes ou porque sua estadia hospitalar foi muito curta ou fragmentada. Frequentemente, cada ECG que um paciente recebia ocorria dentro de doze horas do início ou do fim de sua permanência, não deixando espaço no meio do registro para comparar o tempo da máquina com as notas de enfermagem.

Mesmo entre o pequeno grupo de pacientes que possuía dados suficientes, os resultados não foram tão claros quanto o esperado. Os pesquisadores descobriram que, para os pacientes que puderam ser analisados, as diferenças de tempo estimadas eram frequentemente muito pequenas, concentrando-se próximo de zero. No entanto, também descobriram que seu método não era muito bom em distinguir um erro real de relógio de um ruído aleatório. Quando testaram seu método em dados falsos onde se sabia que os relógios estavam perfeitamente alinhados, o método ainda assim alegou encontrar diferenças de tempo em cerca de um em cada cinco casos. Isso sugeriu que os critérios que utilizaram eram muito frouxos para serem confiáveis por conta própria. Somente quando adicionaram camadas extras de verificação, como checar se o resultado se mantinha ao remover um ECG de cada vez, o número de correspondências confiáveis caiu para uma fração minúscula: apenas 0,5% dos pacientes. Isso significa que, para a vasta maioria dos pacientes, o estudo não pôde confirmar se o relógio da máquina estava preciso ou não.

O estudo também observou como esses problemas de tempo afetavam outros tipos de pesquisa médica, como a comparação de mudanças nos níveis de potássio no sangue entre diferentes pacientes. Descobriram que o número de pacientes que podiam ser comparados dependia inteiramente de quão amplo o intervalo de tempo que os pesquisadores estavam dispostos a aceitar. Se permitissem uma diferença de seis horas entre o exame de sangue e o ECG, poderiam encontrar centenas de pares correspondentes. Mas se estreitassem essa janela para apenas duas horas, o número de pares utilizáveis caía drasticamente. Isso destacou que a viabilidade de muitos estudos médicos não trata apenas da qualidade dos dados, mas das escolhas arbitrárias que os pesquisadores fazem sobre quanto tempo é considerado "próximo o suficiente".

Além disso, os pesquisadores examinaram quanto tempo os pacientes foram acompanhados após deixarem o hospital. Eles queriam ver se os registros mostravam se os pacientes desenvolveram um problema de ritmo cardíaco específico chamado fibrilação atrial dentro de um ano. Descobriram que, para cerca de um terço dos pacientes, o registro terminava no momento da alta hospitalar, sem que outros ECGs ou visitas hospitalares fossem registrados. Para outro quarto dos pacientes, o período de acompanhamento parava antes de completar o ano, embora eles ainda estivessem vivos. Isso não significava necessariamente que os pacientes estivessem saudáveis; significava apenas que o sistema hospitalar não tinha registro deles. O estudo enfatizou que a falta de contato registrado não é o mesmo que a ausência de eventos. Se um paciente vai para um hospital diferente ou uma clínica particular, o registro original mostrará uma lacuna, o que pode levar pesquisadores a assumir incorretamente que o paciente nunca teve um problema cardíaco.

Os pesquisadores também tentaram testar seu método em um conjunto de dados diferente de um departamento de emergência para ver se os resultados se sustentariam em outro lugar. Esse teste não confirmou nem refutou os achados da unidade de terapia intensiva. O método identificou diferenças de tempo em apenas 28,3% das visitas elegíveis ao departamento de emergência, ficando abaixo do limite pré-especificado, e os padrões não corresponderam ao que esperavam. Essa falta de confirmação em um segundo conjunto de dados reforçou a conclusão de que o método é frágil e altamente dependente das condições específicas dos dados, como a frequência com que os enfermeiros anotam as frequências cardíacas e o tempo que os pacientes permanecem na unidade.

Em última análise, este estudo serve como um aviso para qualquer pessoa que utilize grandes bancos de dados médicos para estudar ritmos cardíacos ao longo do tempo. Ele mostra que, embora os dados sejam vastos e valiosos, eles são frequentemente muito fragmentados para suportar correções precisas baseadas no tempo. Os relógios das máquinas podem estar funcionando bem, mas as lacunas nos registros tornam impossível dizer. Os pesquisadores concluíram que, antes de cientistas tentarem usar esses registros para estudar como as condições cardíacas mudam ou como os tratamentos funcionam, eles devem primeiro contar quantos pacientes realmente possuem dados contínuos suficientes para fazer uma comparação justa. Eles também ressaltaram que um paciente não ter acompanhamento registrado não significa que ele esteja livre de doenças; significa apenas que a história está incompleta. O estudo não encontrou uma maneira de consertar os relógios, mas forneceu um mapa claro de onde os dados falham, garantindo que futuros pesquisadores não confundam um registro ausente com uma verdade médica.