Software for adult cardiac dynamic through dynamic systems

A través de la teoría de la probabilidad y de los sistemas dinámicos se ha construido una metodología para evaluar la dinámica cardíaca –recientemente automatizada– mediante un software que puede ser acoplado a cualquier sistema operativo para PC. El software permite mediante una interfaz consultar...

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Autores:
Rodríguez Velásquez, Javier Oswaldo
Páez Páez, Jaime Alberto
Correa Herrera, Sandra Catalina
Prieto Bohórquez, Signed Esperanza
Castro Fernández, Mario Fernando
Montenegro Marín, Carlos Enrique
Cortés Méndez, Jairo Augusto
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Cooperativa de Colombia
Repositorio:
Repositorio UCC
Idioma:
OAI Identifier:
oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/32731
Acceso en línea:
https://doi.org/10.14483/22484728.14440
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Palabra clave:
Sistemas dinamicos
Fractales
Probabilidad
Dynamic systems
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Atribución – No comercial
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description A través de la teoría de la probabilidad y de los sistemas dinámicos se ha construido una metodología para evaluar la dinámica cardíaca –recientemente automatizada– mediante un software que puede ser acoplado a cualquier sistema operativo para PC. El software permite mediante una interfaz consultar la dinámica cardíaca por un especialista del área clínica y así evaluar qué tan alejada se encuentra una dinámica cardiaca de la normalidad. En este estudio se hizo uso de dicho software para desarrollar un estudio de concordancia diagnóstica para confirmar su capacidad como herramienta de evaluación a nivel clínico. Para ello se parte de la medición de: 120 registros Holter, 100 patológicos y 20 normales, durante 21 horas; con los cuales se toman los valores de la frecuencia cardíaca y numero de latidos; en base a esta información el software elabora secuencias pareadas y construye atractores con los cuales cuantifica la dimensión fractal, los espacios de ocupación en el espacio fractal de Box Counting, y los valores de la probabilidad de los espacios ocupados por el atractor. De lo anterior se encontró que este proceso permite diferenciar la normalidad de la patología aguda y su evolución, obteniendo valores de sensibilidad y especificidad del 100%. Dado este contexto, es de destacar que el proceso permite analizar de una manera objetiva y reproducible la efectividad de los tratamientos médicos.
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El software permite mediante una interfaz consultar la dinámica cardíaca por un especialista del área clínica y así evaluar qué tan alejada se encuentra una dinámica cardiaca de la normalidad. En este estudio se hizo uso de dicho software para desarrollar un estudio de concordancia diagnóstica para confirmar su capacidad como herramienta de evaluación a nivel clínico. Para ello se parte de la medición de: 120 registros Holter, 100 patológicos y 20 normales, durante 21 horas; con los cuales se toman los valores de la frecuencia cardíaca y numero de latidos; en base a esta información el software elabora secuencias pareadas y construye atractores con los cuales cuantifica la dimensión fractal, los espacios de ocupación en el espacio fractal de Box Counting, y los valores de la probabilidad de los espacios ocupados por el atractor. De lo anterior se encontró que este proceso permite diferenciar la normalidad de la patología aguda y su evolución, obteniendo valores de sensibilidad y especificidad del 100%. Dado este contexto, es de destacar que el proceso permite analizar de una manera objetiva y reproducible la efectividad de los tratamientos médicos.The normal and abnormal behavior of an adult heart dynamics and its state of evolution towards one of these two states has been characterized successfully in the context of the theory of dynamic systems and probability. The diagnostic methodology of clinical application designed under these two theories has managed to evaluate in an objective and reproducible way the cardiac dynamics from the values of the frequency of the Holter registers. The automation of this methodology through the design of a software that can be docked in any operating system for PC, and contributes as a diagnostic aid tool to generate more timely responses to the patient’s clinical condition. Additionally, the values of the probability of these spaces occupied by the attractor, calculated by the Software, allow using an interface that can be consulted by the specialist to evaluate how far a cardiac dynamic is from normality, analyzing in this way the effectiveness of the treatment.Introducción. -- Metodología. -- Resultados. -- Discusión. -- Conclusiones. -- Agradecimientos. -- Referencias.https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000343870https://orcid.org/0000-0001-7239-0763mario.castrof@campusucc.edu.co50 - 56 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, BogotáIngeniería de SistemasBogotáhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/14440Visión electrónicaD. Núñez, “Poincaré, la mecánica clásica y el teorema de la recurrencia”, Rev. Mex. Fis. E, vol. 59, no 2, 2013, pp. 91–100.R. Devaney, “A first course in chaotic dynamical systems: theory and experiments”, New York: Addison- Wesley, 1992.H. Peitgen, H. Jurgens and D. Saupe, “Strange attractors, the locus of chaos”, Chaos and Fractals, New York: Springer-Verlag, 1992, https://doi.org/10.1007/978-1-4757-4740-9_13A. Goldberger, L. A. Amaral, J. M. Hausdorff, P. Ivanov, C. K. Peng and H. E. Stanlev, “Fractal dynamics in physiology: alterations with disease and aging”, PNAS, vol. 99, no. 1, 2002, pp. 2466 – 2472. https://doi.org/10.1073/pnas.012579499H. V. Huikuri, T. Makikallio, C. K. Peng, A. Goldberger, U. Hintze and M. Moller, “Fractal correlation properties of R-R interval dynamics and mortality in patients with depressed left ventricular function after an acute myocardial infarction”, Circulation, vol. 101, no. 1, 2000, pp. 47-53, https://doi.org/10.1161/01.CIR.101.1.47J. Rodríguez, et al., “Clinical application of a cardiac diagnostic method based on dynamic systems theory”, Research Journal of Cardiology, vol. 10, no. 1, 2017, pp. 1-7. https:// doi.org/10.3923/rjc.2017.1.7J. Rodríguez, et al., “Diagnóstico de la dinámica cardiaca durante 16 horas desde los sistemas dinámicos aplicable en UCI”, Rev. Univ. Ind. Santander Salud, vol. 49, no. 1, 2017, pp. 75-84. https://doi.org/10.18273/revsal.v49n1-2017007J. Rodríguez, C. Correa and L. Ramirez, “Heart dynamics diagnosis based on entropy proportions: Application to 550 dynamics”, Rev. Mex. Cardiol., vol. 28, no 1, 2017, pp. 10-20.J. Rodríguez, et al., “Evaluación de arritmias con base en el método de ayuda diagnóstica de la dinámica cardiaca basado en la teoría de la probabilidad”, Archivos de Medicina, vol. 15, no. 1, 2015, pp. 33-45.J. Rodríguez, et al., “Physical-mathematical diagnosis of cardiac dynamic on neonatal sepsis: predictions of clinical application”, J. Med. Med. 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