研究表明，智能手表通常能非常可靠地检测出心房颤动，但Apple 、Garmin、Fitbit 和三星之间存在差异
目前正在预印本中的一项新的荟萃分析和系统综述显示，不同制造商生产的智能手表总体上可以很好地检测出心房颤动。我们将在后面讨论这类研究的背景和各个技术术语。巴雷拉等人免费提供的荟萃分析报告评估了多项研究。评估了总共 17,349 名参与者的研究。对灵敏度、特异性和曲线下面积（AUC）进行了评估。研究表明，检测心房颤动的能力确实存在差异，但几家制造商的技术总体上是可靠的。在所有测试设备中，灵敏度为 95%，特异性为 97%。
制造商之间的差异
各个制造商之间存在差异。例如，具有相应功能的 Garmin Forerunner 型号的灵敏度和特异度分别为 97% 和 98%，而Apple Watch 的灵敏度和特异度分别为 94% 和 97%。Fitbit 的灵敏度和特异度分别为 66% 和 79%，明显落后于 Garmin Forerunner。从 SROC（Summary Receiver Operating Characteristic）的曲线下面积（AUC）可以最好地判断出能提供最准确诊断的智能手表，其中三星的表现最好。在这一点上，我们不会将这项研究的结果（至少对于灵敏度和特异性均远高于 90% 的设备而言）解释为直接影响消费者购买决策的严格排名。此外，尽管基于 PPG 的系统可以更频繁甚至连续地进行测量，但我们并不一定期望使用心电图仪和光学传感器都能可靠地检测出心房颤动。
成果背景资料
在解释和分类时可能需要一些背景信息，以及对专业术语的解释。在医学诊断方面，灵敏度具体表示检测出多少疾病或 "异常"，而特异性则表示有多少健康人被正确识别为健康人。正如 我们对Apple Watch 的血压功能的分析中所述，这两个值是相关的。诊断程序可以在一定范围内进行优化，以提高灵敏度或特异性，前提是该程序总体上是合适的。在检测心房颤动等筛查程序中，高灵敏度显然应优先于高特异性，至少从患者个人的角度来看是如此。虽然假阳性结果可能会导致浪费在医生办公室的等待时间和进行不必要的心电图检查，但这当然比未检测出心房颤动而增加死亡风险要好得多。
研究背景信息
该研究是一项系统回顾性研究，也就是说，Barrera N 等人自己并没有进行任何测量，而是回顾了现有的研究，并将其纳入评估（或不纳入）。这类研究的优点是累计参与人数非常多，测试的不同品牌/设备数量也更多。在此，我们要明确指出的是，本次评审累计了各个制造商的不同具体型号的变体，在某些情况下，每个具体设备的测试对象数量差别很大。此外，各项研究中使用的测量方法也不尽相同。Barrera N 等人的研究目前仍处于预印本阶段，因此尚未经过同行评审。
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