Evaluación de registros holter durante 19 horas en el contexto de la teoría de la probabilidad
Introducción: Previamente se desarrolló una nueva metodología de ayuda diagnóstica para los registros Holter fundamentada en los sistemas dinámicos y la teoría de probabilidad, a partir de la información registrada en 21 horas. Objetivo: Evaluar la capacidad diagnóstica de esta metodología durante 1...
- Autores:
-
Rodríguez Velásquez, Javier Oswaldo
Prieto Bohórquez, Signed Esperanza
Páez Páez, Jaime Alberto
Correa, Catalina
Montenegro Marín, Carlos Enrique
Cortés Méndez, Jairo Augusto
Castro Fernández, Mario Fernando
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Teoría de la probabilidad
Frecuencia Cardíaca
Grabación Holter
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Holter recording
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Introducción: Previamente se desarrolló una nueva metodología de ayuda diagnóstica para los registros Holter fundamentada en los sistemas dinámicos y la teoría de probabilidad, a partir de la información registrada en 21 horas. Objetivo: Evaluar la capacidad diagnóstica de esta metodología durante 19 horas, comparándola con los resultados convencionales del Holter y con los resultados del método matemático aplicado en 21 horas. Materiales y Métodos: fueron evaluados 80 casos de pacientes mayores a 20 años, 10 con registro Holter normal y 70 diagnosticados de forma convencional con diferentes patologías cardíacas. Se establecieron los rangos para las frecuencias cardíacas y de número de latidos por hora en 21 y 19 horas; luego, se calculó la probabilidad de ocurrencia de estos, lo que permitió diferenciar estados de normalidad y enfermedad aguda a partir de tres parámetros. Se comparó el diagnóstico físico-matemático con el diagnóstico convencional, tomado como Gold Standard. Resultados: De los casos normales, dos presentaron probabilidad menor o igual a 0,217 y ocho probabilidades mayores o igual a 0,304; ningún caso de enfermedad aguda presentó valores con probabilidad menor o igual a 0,217, mientras que todos presentaron valores mayores o iguales a 0,304, tanto para los registros Holter evaluados en 21 como en 19 horas. Conclusiones: Se confirmó la utilidad clínica de la metodología ante una reducción del tiempo de evaluación a 19 horas, obteniendo diagnósticos objetivos con base en la auto-organización matemática del fenómeno. |
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Disponible en Disponible en http://www.who.int/ mediacentre/factsheets/fs317/es/index.html . Acceso: Abril de 2012 PAN AMERICAN HEALTH ORGANIZATION. All rights reserved. Las enfermedades no transmisibles (ENT), nuestro reto. Disponible en: https://www.paho.org/col/index.php?option=com_content&view=article&id=1756:las-enfermedades-no-transmisibles-ent-nuestro-reto&Itemid=487 BARRET PM, KOMATIREDDY R, HAASER S, TOPOL S, SHEARD J, ENCINAS J, et al. Comparison of 24-hour Holter Monitoring with 14-day Novel Adhesive Patch Electrocardiographic Monitoring. Am J Med. 2014:127(1): 10.1016/j.amj-med.2013.10.003 GOLDBERGER AL. Fractal dynamics in physiology: Alterations with disease and angin. PNAS 2002; 99: 2466-2472 HUIKURI H, MÄKIKALLO T, PENG CH, GOLDBERGER A, HINTZE U, MOLLER M. Fractal correlation properties of R-R interval dynamics and mortality in patients with depressed left ventricular function after an acute myocardial infarction. Circulation 2000; 101: 47 RODRÍGUEZ J, PRIETO S, CORREA C, DOMÍNGUEZ D, PARDO JM, MENDOZA F, et al. Clinical application of a cardiac diagnostic method based on dynamic systems theory. Res J Cardiol 2017; 10(Issue 1):1-7. RODRÍGUEZ J, CORREA C, ORTIZ L, PRIETO S, BERNAL P, AYALA J. Evaluación matemática de la dinámica cardiaca con la teoría de la probabilidad. Rev Mex Cardiol. 2009; 20 (4):183-9 RODRÍGUEZ J, CORREA C, PRIETO S, BERNAL P, FORERO G, SALAZAR G, et al. Confirmación del método de ayuda diagnóstica de la dinámica cardiaca de aplicación clínica desarrollado con base en la teoría de la probabilidad. Rev MED 2011; 19 (2): 167-178 RODRÍGUEZ J, PRIETO P, MENDOZA F, PINILLA L, CORREA C, SORACIPA Y, et al. Evaluación probabilista de la dinámica cardiaca arrítmica con y sin metoprolol. CES Med 2017; 31(2):144-154 BODAPATI RK, KIZER JR, KOP WJ, KAMEL H, STEIN PK. Addition of 24-Hour Heart Rate Variability Parameters to the Cardiovascular Health Study Stroke Risk Score and Prediction of Incident Stroke: The Cardiovascular Health Study. JACC Heart failure. 2017;5(6):423-431. doi:10.1016/j. jchf.2016.12.015. ERNST G. Hidden Signals-The History and Methods of Heart Rate Variability. Frontiers in Public Health. 2017;5:265. doi:10.3389/fpubh.2017.00265 WALLÉN MB, HASSON D, THEORELL T, CANLON B, OSIKA W. Possibilities and limitations of the Polar RS800 in measuring heart rate variability at rest. Eur J Appl Physiol. 2012;112(3):1153-65. doi: 10.1007/s00421-011-2079-9 De CASTILLHO FM, RIBEIRO ALP, NOBRE V, BARROS G, De SOUSA MR. Heart rate variability as predictor of mortality in sepsis: A systematic review. PLoS ONE. 2018;13(9): e0203487. DOI: 10.1371/journal.pone.0203487 MORIDANI MK, SETAREHDAN SK, NASRABADI AM, HAJINASROLLAH E. Analysis of heart rate variability as a predictor of mortality in cardiovascular patients of intensive care unit. Biocybernetics and Biomedical Engineering. 2015;35(4):217-226. DOI: 10.1016/j.bbe.2015.05.004 SHAFFER F, GINSBERG JP. An Overview of Heart Rate Variability Metrics and Norms. Fron Public Health. 2017;5:258. DOI: 10.3389/fpubh.2017.00258 WU L, JIANG Z, LI C, SHU M. Prediction of heart rate variability on cardiac sudden death in heart failure patients: A systematic review. Int J Cardiol. 2015;174(3):857-860. DOI: 10.1016/j.ijcard.2014.04.176 RODRÍGUEZ J. Entropía proporcional de los sistemas dinámicos cardiacos: Predicciones físicas y matemáticas de la dinámica cardiaca de aplicación clínica. Rev Colomb Cardiol. 2010; 17:115-129 RODRÍGUEZ J, PRIETO S, BERNAL P, IZASA D, SALAZAR G, CORREA C, et al. Entropía proporcional aplicada a la evolución de la dinámica cardiaca. Predicciones de aplicación clínica. En: Rodríguez LG, Coordinador. La emergencia de los enfoques de la complejidad en América Latina: desafíos, contribuciones y compromisos para abordar los problemas complejos del siglo XXI. Tomo 1,1a ed. Buenos Aires: Comunidad Editora Latinoamericana; 2015. p. 315-44 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, CORREA C, DOMINGUEZ D, CARDONA DM, MELO M. Geometrical nuclear diagnosis and total paths of cervix cell evolution from normality to cancer. J Can Res Ther 2015; 11(1): 98-104 CORREA C, RODRÍGUEZ J, PRIETO S, ÁLVAREZ L, OSPINO B, MUNÉVAR A, et al. Geometric diagnosis of erythrocyte morphophysiology: Geometric diagnosis of erythrocyte. J. Med. Med. Sci. 2012; 3(11): 715-720. RODRÍGUEZ J, PRIETO S, CORREA C, PÉREZ C, MORA J, BRAVO J, et al. Predictions of CD4 lymphocytes’ count in HIV patients from complete blood count. BMC Medical Physics. 2013;13:3. RODRÍGUEZ 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): 102-108 |
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Objetivo: Evaluar la capacidad diagnóstica de esta metodología durante 19 horas, comparándola con los resultados convencionales del Holter y con los resultados del método matemático aplicado en 21 horas. Materiales y Métodos: fueron evaluados 80 casos de pacientes mayores a 20 años, 10 con registro Holter normal y 70 diagnosticados de forma convencional con diferentes patologías cardíacas. Se establecieron los rangos para las frecuencias cardíacas y de número de latidos por hora en 21 y 19 horas; luego, se calculó la probabilidad de ocurrencia de estos, lo que permitió diferenciar estados de normalidad y enfermedad aguda a partir de tres parámetros. Se comparó el diagnóstico físico-matemático con el diagnóstico convencional, tomado como Gold Standard. Resultados: De los casos normales, dos presentaron probabilidad menor o igual a 0,217 y ocho probabilidades mayores o igual a 0,304; ningún caso de enfermedad aguda presentó valores con probabilidad menor o igual a 0,217, mientras que todos presentaron valores mayores o iguales a 0,304, tanto para los registros Holter evaluados en 21 como en 19 horas. Conclusiones: Se confirmó la utilidad clínica de la metodología ante una reducción del tiempo de evaluación a 19 horas, obteniendo diagnósticos objetivos con base en la auto-organización matemática del fenómeno.Background: a new method to help evaluate 21 hour holter recordings based on dynamic systems and the theory of probability was previously developed Aim: to evaluate the diagnostic value of this methodology in the analysis of 19 hr compared to conventional holter analysis over a 21-hr recording. Methods: the holter recordings of 80 subjects aged over 20 years old were analyzed. Ten subjects had a normal holter and 70 conventionally diagnosed as abnormal. Ranges for heart rate and number of beats in 21 or 19 hours were determined. The probability of their occurrence was calculated using 3 parameters. The mathematically derived diagnosis was compared to the clinical diagnosis, considered a gold standard. Results: Among normal cases the calculated probability was ≤ 0.217 in 2 cases and ≥0.304 in 8. No case with acute disease presented probability values ≤0.217; all had probability values ≥0.304, both in 21 and 19 hour recordings. Conclusion: the mathematical methodology described was clinically useful allowing a reduction in recording time from 21 to 19 hr. Clinical diagnosis may be inferred from the mathematical organization of a holter recording. Keywords: holter recording, heart rate, probability theory.Introducción. -- Materiales y Metodos. -- Resultados. -- Agradecimientos.https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000343870https://orcid.org/0000-0001-7239-0763https://scienti.minciencias.gov.co/gruplac/jsp/visualiza/visualizagr.jsp?nro=00000000000599mario.castrof@campusucc.edu.co9 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, BogotáIngeniería de SistemasBogotáhttp://sochicar.cl/index.php?option=com_content&view=article&layout=edit&id=3905http://sochicar.cl/pdfs/revista2019/RODRIGUEZ.pdfRevista chilena de cardiologíaPEITGEN H, JURGENS H, SAUPE D. Chaos and fractals; new frontiers of science. New York: Springer; 1992.PEITGEN H, JURGENS H, SAUPE D. Strange attractors, the locus of chaos. En: Chaos and Fractals: New Frontiers of Science. Springer-Verlag. New York; 1992. pp. 655-768DEVANEY R. A first course in chaotic dynamical systems theory and experiments. Reading Mass.: Addison-Wesley 1992DENTON T, DIAMOND G, HELFANT R, KHAN S, KARA-GUEUZIAN H. Fascinating rhythm: A primer on chaos theory and its application to cardiology. Am Heart J 1990; 6(1): 1419-1440.WEST BJ. Fractal physiology and chaos medicine. London. World Scientific Publishing Co. 1990GOLDBERGER A. Non-linear dynamics for clinicians: chaos theory, fractals, and complexity at the bedside. Lancet 1996; 347: 1312-1314GOLDBERGER AL, RIGNEY DR, WEST BJ. Chaos and fractals in human physiology. Sci Am 1990; 262: 42-49.OMS-Centro de prensa. Enfermedades Cardiovasculares. Nota informativa Enero de 2011. Disponible en Disponible en http://www.who.int/ mediacentre/factsheets/fs317/es/index.html . Acceso: Abril de 2012PAN AMERICAN HEALTH ORGANIZATION. All rights reserved. Las enfermedades no transmisibles (ENT), nuestro reto. Disponible en: https://www.paho.org/col/index.php?option=com_content&view=article&id=1756:las-enfermedades-no-transmisibles-ent-nuestro-reto&Itemid=487BARRET PM, KOMATIREDDY R, HAASER S, TOPOL S, SHEARD J, ENCINAS J, et al. Comparison of 24-hour Holter Monitoring with 14-day Novel Adhesive Patch Electrocardiographic Monitoring. Am J Med. 2014:127(1): 10.1016/j.amj-med.2013.10.003GOLDBERGER AL. Fractal dynamics in physiology: Alterations with disease and angin. PNAS 2002; 99: 2466-2472HUIKURI H, MÄKIKALLO T, PENG CH, GOLDBERGER A, HINTZE U, MOLLER M. Fractal correlation properties of R-R interval dynamics and mortality in patients with depressed left ventricular function after an acute myocardial infarction. Circulation 2000; 101: 47RODRÍGUEZ J, PRIETO S, CORREA C, DOMÍNGUEZ D, PARDO JM, MENDOZA F, et al. Clinical application of a cardiac diagnostic method based on dynamic systems theory. Res J Cardiol 2017; 10(Issue 1):1-7.RODRÍGUEZ J, CORREA C, ORTIZ L, PRIETO S, BERNAL P, AYALA J. Evaluación matemática de la dinámica cardiaca con la teoría de la probabilidad. Rev Mex Cardiol. 2009; 20 (4):183-9RODRÍGUEZ J, CORREA C, PRIETO S, BERNAL P, FORERO G, SALAZAR G, et al. Confirmación del método de ayuda diagnóstica de la dinámica cardiaca de aplicación clínica desarrollado con base en la teoría de la probabilidad. Rev MED 2011; 19 (2): 167-178RODRÍGUEZ J, PRIETO P, MENDOZA F, PINILLA L, CORREA C, SORACIPA Y, et al. Evaluación probabilista de la dinámica cardiaca arrítmica con y sin metoprolol. CES Med 2017; 31(2):144-154BODAPATI RK, KIZER JR, KOP WJ, KAMEL H, STEIN PK. Addition of 24-Hour Heart Rate Variability Parameters to the Cardiovascular Health Study Stroke Risk Score and Prediction of Incident Stroke: The Cardiovascular Health Study. JACC Heart failure. 2017;5(6):423-431. doi:10.1016/j. jchf.2016.12.015.ERNST G. Hidden Signals-The History and Methods of Heart Rate Variability. Frontiers in Public Health. 2017;5:265. doi:10.3389/fpubh.2017.00265WALLÉN MB, HASSON D, THEORELL T, CANLON B, OSIKA W. Possibilities and limitations of the Polar RS800 in measuring heart rate variability at rest. Eur J Appl Physiol. 2012;112(3):1153-65. doi: 10.1007/s00421-011-2079-9De CASTILLHO FM, RIBEIRO ALP, NOBRE V, BARROS G, De SOUSA MR. Heart rate variability as predictor of mortality in sepsis: A systematic review. PLoS ONE. 2018;13(9): e0203487. DOI: 10.1371/journal.pone.0203487MORIDANI MK, SETAREHDAN SK, NASRABADI AM, HAJINASROLLAH E. Analysis of heart rate variability as a predictor of mortality in cardiovascular patients of intensive care unit. Biocybernetics and Biomedical Engineering. 2015;35(4):217-226. DOI: 10.1016/j.bbe.2015.05.004SHAFFER F, GINSBERG JP. An Overview of Heart Rate Variability Metrics and Norms. Fron Public Health. 2017;5:258. DOI: 10.3389/fpubh.2017.00258WU L, JIANG Z, LI C, SHU M. Prediction of heart rate variability on cardiac sudden death in heart failure patients: A systematic review. Int J Cardiol. 2015;174(3):857-860. DOI: 10.1016/j.ijcard.2014.04.176RODRÍGUEZ J. Entropía proporcional de los sistemas dinámicos cardiacos: Predicciones físicas y matemáticas de la dinámica cardiaca de aplicación clínica. Rev Colomb Cardiol. 2010; 17:115-129RODRÍGUEZ J, PRIETO S, BERNAL P, IZASA D, SALAZAR G, CORREA C, et al. Entropía proporcional aplicada a la evolución de la dinámica cardiaca. Predicciones de aplicación clínica. En: Rodríguez LG, Coordinador. La emergencia de los enfoques de la complejidad en América Latina: desafíos, contribuciones y compromisos para abordar los problemas complejos del siglo XXI. Tomo 1,1a ed. Buenos Aires: Comunidad Editora Latinoamericana; 2015. p. 315-44RODRÍGUEZ 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, CORREA C, DOMINGUEZ D, CARDONA DM, MELO M. Geometrical nuclear diagnosis and total paths of cervix cell evolution from normality to cancer. J Can Res Ther 2015; 11(1): 98-104CORREA C, RODRÍGUEZ J, PRIETO S, ÁLVAREZ L, OSPINO B, MUNÉVAR A, et al. Geometric diagnosis of erythrocyte morphophysiology: Geometric diagnosis of erythrocyte. J. Med. Med. Sci. 2012; 3(11): 715-720.RODRÍGUEZ J, PRIETO S, CORREA C, PÉREZ C, MORA J, BRAVO J, et al. Predictions of CD4 lymphocytes’ count in HIV patients from complete blood count. BMC Medical Physics. 2013;13:3.RODRÍGUEZ 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): 102-108Teoría de la probabilidadFrecuencia CardíacaGrabación HolterProbability theoryHolter recordingHeart rateEvaluación de registros holter durante 19 horas en el contexto de la teoría de la probabilidadArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://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_abf2PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84334https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/0eb2fa75-f663-4871-9dea-1a8f3dce82cc/download3bce4f7ab09dfc588f126e1e36e98a45MD5220.500.12494/32647oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/326472024-08-10 21:01:01.361metadata.onlyhttps://repository.ucc.edu.coRepositorio Institucional Universidad Cooperativa de 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