Vorhofflimmern, Systematisches

Vorhofflimmern erkennen: Systematisches Screening erreicht 42% mehr

Veröffentlicht am: 18.09.2026 um 07:53 Uhr | Redaktion boerse-global.de

Studien vergleichen Screening-Strategien für Vorhofflimmern, zeigen Versorgungslücken bei Frauen und prüfen Netzhautanalysen sowie KI als Ergänzung.

Vorhofflimmern erkennen: Screening, Frauenversorgung und KI-Forschung
Ein minimalistisch eingerichteter, heller Untersuchungsraum in einer modernen medizinischen Praxis. Illustration mit AI erstellt.

Medizinische Fachberichte vergleichen Screening-Methoden für Vorhofflimmern und heben hervor, wie entscheidend eine präzise Differenzialdiagnose bei unspezifischen Symptomen wie Herzklopfen ist – insbesondere zur Abgrenzung zwischen Wechseljahresbeschwerden und Bluthochdruck.

Neue wissenschaftliche Erhebungen und technologische Entwicklungen liefern dabei Einblicke in die Effektivität von Vorsorgeprogrammen, geschlechtsspezifische Versorgungslücken sowie innovative diagnostische Ansätze.

Systematisches versus opportunistisches Screening

Im Fokus der Versorgungsforschung steht unter anderem die Frage, mit welchen Methoden Vorhofflimmern in der älteren Bevölkerung am verlässlichsten identifiziert werden kann. Die schwedische Studie STROKESTOP-III, die in der Region Värmland an 16 hausärztlichen Zentren bei Personen im Alter von 75 und 76 Jahren durchgeführt wurde, verglich hierzu ein systematisches mit einem opportunistischen Vorgehen.

Die Ergebnisse zeigen deutliche Unterschiede im Ablauf und in der Reichweite: Im systematischen Studienarm wurden 1312 Personen eingeladen, von denen 607 teilnahmen. Im opportunistischen Arm suchten 1390 Personen die Praxen auf; bei 641 von ihnen blieb die Teilnahmeberechtigung ungeprüft. Von den 609 als berechtigt eingestuften Personen nahmen schließlich 374 teil.

Bei den eingeladenen Teilnahmeberechtigten verzeichnete der opportunistische Ansatz mit 61,4 Prozent eine signifikant höhere Teilnahmerate als der systematische Arm mit 46,3 Prozent (p<0,005).

Betrachtet man jedoch die Reichweite bezogen auf die gesamte Zielpopulation, erzielte das systematische Screening mit 42,2 Prozent einen deutlich größeren Anteil als das opportunistische Vorgehen mit 25,3 Prozent (p<0,005).

Die Ausschlussrate lag bei der opportunistischen Methode bei 18,7 Prozent, verglichen mit 8,7 Prozent im systematischen Ansatz. Im Fachjournal EP Europace wird daher die Kombination beider Ansätze empfohlen, um die Erfassungsquote zu optimieren.

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Diagnostische Lücken und Behandlungsansätze bei Frauen

Neben strukturellen Screening-Programmen gewinnt die gezielte Erkennung von Risikofaktoren an Bedeutung. Unspezifische Beschwerden wie Herzklopfen können leicht fehlinterpretiert werden. Einer Veröffentlichung im European Heart Journal aus dem Jahr 2021 zufolge entwickeln bis zu 50 Prozent der Frauen vor dem 60. Lebensjahr einen Bluthochdruck.

Allerdings wird Bluthochdruck bei Frauen weiterhin schlechter erkannt und seltener adäquat therapiert als bei Männern. Um bestehende Behandlungsdefizite abzubauen und die Therapietreue der Betroffenen nachhaltig zu verbessern, wird der Einsatz von sogenannten Single-Pill-Konzepten diskutiert, bei denen zwei bis drei Wirkstoffe in einer einzigen Tablette kombiniert werden.

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Neue Ansätze durch Netzhautanalysen und Künstliche Intelligenz

Ergänzend zu etablierten kardiovaskulären Untersuchungen erforschen Institute neue diagnostische Indikatoren. In einer Londoner Untersuchung an 90.190 Personen stellten Forschende fest, dass Vorhofflimmern mit einer dünneren Nervenzellschicht der Netzhaut einhergeht.

Dieser Befund konnte in zwei unabhängigen Datensätzen bestätigt werden. In einer Kohorte von 39.013 Personen, die über einen durchschnittlichen Zeitraum von 10,3 Jahren beobachtet wurden, entwickelten 838 Probanden Vorhofflimmern.

Eine dünnere Netzhautschicht war dabei mit einem um 27 Prozent höheren Risiko für eine spätere Diagnose verbunden. Die Forschenden betonen jedoch, dass es sich hierbei lediglich um eine Assoziation und nicht um ein eigenständiges Diagnosewerkzeug handelt; der klinische Nachweis erfordert weiterhin ein EKG.

Parallel dazu treibt das Scripps Research Translational Institute in La Jolla den Einsatz maschinellen Lernens voran. Das dort entwickelte KI-System ECG-CLIP erkennt und prognostiziert kardiovaskuläre Erkrankungen sowie klinische Ereignisse. Laut einer Veröffentlichung in Lancet Digital Health arbeitet das System effektiver als andere KI-Modelle und benötigt für das Training vergleichsweise wenige Beispiele.

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