Aplicación de una metodología diagnóstica de los sistemas cardiacos en pacientes hipertensos fundamentada en las proporciones de la entropía

Introducción: La teoría de los sistemas dinámicos, la probabilidad y la entropía fueron el sustrato para el desarrollo de una metodología diagnóstica y predictiva de la dinámica cardiaca del adulto. Objetivo: aplicar la metodología previamente desarrollada con base en los sistemas dinámicos, la prob...

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Autores:
Rodriguez Velasquez, Javier Oswaldo
Villamizar Osorio, Magda Liliana Villamizar Osorio
correa Herrera, Sandra Catalina
Laguado Jaimes, Elveny
Prieto Bohorquez, Sigmed Esperanza
Pernett Alvarado, Frank
De la cruz Nocera, Giovanni
Morales pertuz, Carlos Alberto
Olivella Gonzales, Edinson Omar
Angarita Reina, Fredy
Tipo de recurso:
Article of investigation
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Cooperativa de Colombia
Repositorio:
Repositorio UCC
Idioma:
OAI Identifier:
oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/33774
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12494/33774
Palabra clave:
Holte
Dinámicas no lineales
Frecuencia cardiaca
Entropía
Dinámica cardiaca
Holter
Nonlinear dynamics
Heart rate
Entropy
Cardiac dynamics
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openAccess
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Atribución
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description Introducción: La teoría de los sistemas dinámicos, la probabilidad y la entropía fueron el sustrato para el desarrollo de una metodología diagnóstica y predictiva de la dinámica cardiaca del adulto. Objetivo: aplicar la metodología previamente desarrollada con base en los sistemas dinámicos, la probabilidad y la entropía en estudios Holter de pacientes hipertensos. Materiales y métodos: Fueron seleccionados 50 registros electrocardiográficos de pacientes con hipertensión arterial con y sin patologías cardiacas concomitantes 10 sin disfunción cardiaca conocida. Fueron generados atractores numéricos de las dinámicas cardiacas, y se determinó la probabilidad de aparición de parejas ordenadas de frecuencias cardiacas consecutivas. Se efectuó el cálculo de la entropía y sus proporciones, y finalmente se llevó a cabo el análisis estadístico. Resultados: Fue evaluada la dinámica cardiaca de los pacientes hipertensos con base en la metodología fundamentada en las proporciones de la entropía, evidenciando distincio nes entre los pacientes hipertensos sin patologías cardiacas concomitantes y aquellos que cursaban con algún tipo de patología. Se evidenciaron los máximos niveles de sensibilidad, especificidad y concordancia diagnóstica. Conclusión: La entropía proporcional se constituye como un método diagnóstico y predictivo de los sistemas cardiacos, que podría ser útil como herramienta para diagnosticar objetivamente y realizar el seguimiento de pacientes hipertensos
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Objetivo: aplicar la metodología previamente desarrollada con base en los sistemas dinámicos, la probabilidad y la entropía en estudios Holter de pacientes hipertensos. Materiales y métodos: Fueron seleccionados 50 registros electrocardiográficos de pacientes con hipertensión arterial con y sin patologías cardiacas concomitantes 10 sin disfunción cardiaca conocida. Fueron generados atractores numéricos de las dinámicas cardiacas, y se determinó la probabilidad de aparición de parejas ordenadas de frecuencias cardiacas consecutivas. Se efectuó el cálculo de la entropía y sus proporciones, y finalmente se llevó a cabo el análisis estadístico. Resultados: Fue evaluada la dinámica cardiaca de los pacientes hipertensos con base en la metodología fundamentada en las proporciones de la entropía, evidenciando distincio nes entre los pacientes hipertensos sin patologías cardiacas concomitantes y aquellos que cursaban con algún tipo de patología. Se evidenciaron los máximos niveles de sensibilidad, especificidad y concordancia diagnóstica. Conclusión: La entropía proporcional se constituye como un método diagnóstico y predictivo de los sistemas cardiacos, que podría ser útil como herramienta para diagnosticar objetivamente y realizar el seguimiento de pacientes hipertensosIntroduction: Dynamical systems theory, probability and entropy were the substrate for the development of a diagnostic and predictive methodology of adult cardiac dynamics. Objective: to apply the previously developed methodology based on dynamic systems, probability and entropy in hypertensive patients. Materials and Methods: There were selected 50 electrocardiographic records of patients with arterial hypertension with and without cardiac pathologies, 10 without known cardiac dysfunction. Numerical attractors of the cardiac dynamics were generated, and the probability of occurrence of ordered pairs of consecutive heart rates was determined. The calculation of the entropy and its proportions was carried out, and finally the statistical analysis was performed. Results: The cardiac dynamics of hypertensive patients were evaluated with the methodology based on the proportions of entropy, evidencing distinctions between hypertensive patients without concomitant cardiac pathologies and those with some type of pathology. Maximum levels of sensitivity, specificity and diagnostic concordance were evidenced. Conclusion: Proportional entropy is a diagnostic and predictive method of cardiac systems, which could be useful as a tool for objectively diagnosing and monitoring hypertensive patienthttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001506984https://orcid.org/0000-0003-4774-8545magda.villamizar@campusucc.edu.co6Revista Latinoamericana de Hipertensión.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ciencias de la Salud, Enfermería, BucaramangaEnfermeríaBucaramangahttp://www.revhipertension.com/rlh_5_2020/7_aplicacion_metodologia_diagnostica.pdfRevista Latinoamericana de Hipertensión.Devaney R. A first course in chaotic dynamical systems theory and ex-periments. Reading Mass: Addison Wesley; 1992. p. 1-48Peitgen H, Jurgens H, Saupe D. Chaos and Fractals: New Frontiers of Science. New York: Springer-Verlag; 1992; p. 67-76.Mandelbrot B. The fractal geometry of nature. Freeman. Barcelona: Tusquets Eds S.A; 2000Mandelbrot B. ¿Cuánto mide la costa de Gran Bretaña? En: Los Obje-tos Fractales. Barcelona: Tusquets Eds. S.A.; 2000. p.27- 50.Peitgen H, Jurgens H, Saupe D. Limits and self-similarity. En: Chaos and Fractals: New Frontiers of Science. New York: Springer-Verlag; 1992. p. 135-82.Blanco L. Probabilidad. Bogotá: Universidad Nacional de Colombia-Unilibros. 2004Feynman RP, Leighton RB, Sands M. Leyes de la Termodinámica. En: Física. Feynman RP, Leighton RB, Sands M. Vol. 1. Primera edición Wilmington: Addison-Wesley Iberoamericana, S. A. México 1998. p. 44-1, 44-19.Frodden E, Royo J. Entropía e información, Seminario Final del curso de Termodinámica, Depto. de Física, Facultad de Ciencias, Universidad de Chile.” 2004.Shore J. Relative Entropy, Probabilistic Inference and AI. 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PNAS 2002; 99: 2466 -72Huikuri HV, Mäkikallio T, Peng CK, Goldberger AL, Hintze U, Møller M, et al. Fractal correlation properties of R – R interval dynamics and mortality in patients with depressed left ventricular function after and acute myocardial infarction. Circulation 2000; 101: 47 – 53Voss A, Schulz S, Schroeder R, Baumert M, Caminal P. Methods derived from nonlinear dynamics for analysing heart rate variability. Philosophi-cal Transactions of Royal Society A. 2009; 367(1887): 277-96.Rodríguez J. Mathematical law of chaotic cardiac dynamics: Predic-tions for clinical application. J.Med.Med.Sci. 2011; 2(8): 1050-59Rodríguez J. Dynamical systems applied to dynamic variables of patients from the Intensive Care Unit (ICU). Physical and mathematical Mortality predictions on ICU.J.Med.Med. Sci. 2015; 6(8): 102-8.Rodríguez J. Entropía Proporcional de los sistemas dinámicos cardia-cos: Predicciones físicas y matemáticas de la dinámica cardiaca de apli-cación clínica. Rev Colomb Cardiol. 2010; 17:115-29Rodríguez J, Prieto S, Ramírez L. A novel heart rate atractor for the prediction of cardiovascular disease. Informatics in medicine. 2019; 15(100174):1-9.Guías colombianas de electrofisiología no invasiva. Revista colombiana de Cardiología. 2014;21(1):1-118Garfinkel A. A mathematics for physiology. Am. J. Physiol. 1983;245:R455–R466.Schumacher A. Linear and nonlinear approaches to the analysis of R–R interval variability. Biol. Res. Nurs. 2004;5:211–21.Mäkikallio T. Analysis of heart rate dynamics by methods derived from nonlinear mathematics—clinical applicability and prognostic signifi-cance, ch. 2. PhD thesis. Oulu: University Library. 1998.Einstein A. Principios de física teórica. En: Einstein A. Sobre la teoría de la relatividad y otras aportaciones científicas. Madrid: Sarpe; 1983. p. 29-32.Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Bernal P, Puerta G, Vitery S, et al. Theoretical generalization of normal and sick coronary arteries with fractal dimensions and the arterial intrinsic mathematical harmony. BMC Medical Physics. 2010;10:1-6.Rodríguez J, Prieto S, Flórez M, Alarcón C, López R, Aguirre G, et al. Physical-mathematical diagnosis of cardiac dynamic on neonatal sep-sis: predictions of clinical application. J Med Med Sci. 2014;5(5):102-8.HolteDinámicas no linealesFrecuencia cardiacaEntropíaDinámica cardiacaHolterNonlinear dynamicsHeart rateEntropyCardiac dynamicsAplicación de una metodología diagnóstica de los sistemas cardiacos en pacientes hipertensos fundamentada en las proporciones de la entropíaArtículos Científicoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAtribucióninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2PublicationORIGINAL7_aplicacion_metodologia_diagnostica.pdf7_aplicacion_metodologia_diagnostica.pdfapplication/pdf717834https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/78b166c5-6aa5-4815-82d4-3e4175b7952e/downloadcb18375cc195cab0a666aec61cffba4fMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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