Un nuevo algoritmo es capaz de identificar a los pacientes con ictus que tienen más probabilidades de experimentar fibrilación auricular (FA) y, por lo tanto, están en mayor riesgo de un segundo accidente cerebrovascular.

Mientras que se recomienda que los pacientes se someten a 30 días de seguimiento del ritmo cardíaco para detectar la FA dentro de los seis meses de un accidente cerebrovascular inicial, la realidad es que muchos pacientes no son monitorizados una vez que son dados de alta del hospital.

Para tratar de abordar esto, los autores de un nuevo estudio se propusieron identificar a los pacientes que eran más propensos a desarrollar FA, mediante el examen de datos de casi 10.000 pacientes con accidente cerebrovascular (ACV) o ataque isquémico transitorio  (TIA)

La edad (≥ 75 años), la obesidad, la insuficiencia cardiaca congestiva, la hipertensión, la enfermedad arterial coronaria, la enfermedad vascular periférica y la enfermedad valvular fueron factores de riesgo significativos para el desarrollo de la FA. Los autores combinaron estas variables para desarrollar la puntuación HAVOC, que demostró un área bajo la curva de 0,77 para predecir la FA.