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Sistemas dinámicos y teoría de la probabilidad aplicados al diagnóstico de la dinámica cardiaca en dieciséis horas

ResumenIntroducciónse han establecido diagnósticos cuantitativos de los sistemas cardiacos, partiendo de teorías como los sistemas dinámicos, la geometría fractal y la teoría de probabilidad.Objetivoevaluar la dinámica cardiaca con base en una metodología fundamentada en la teoría de probabilidad y...

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Published in:Revista colombiana de cardiología (Bogotá, Colombia : 1989) Colombia : 1989), 2020-01, Vol.27 (1), p.29-35
Main Authors: Rodríguez, Javier, Prieto, Signed, Correa, Catalina, Medina, Sandra, Rodríguez, Sefirot, Cardona, Diana Margarita, López, Nathalia, López, Fredy
Format: Article
Language:por ; spa
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Summary:ResumenIntroducciónse han establecido diagnósticos cuantitativos de los sistemas cardiacos, partiendo de teorías como los sistemas dinámicos, la geometría fractal y la teoría de probabilidad.Objetivoevaluar la dinámica cardiaca con base en una metodología fundamentada en la teoría de probabilidad y los sistemas dinámicos, en dieciséis horas.Metodologíaa partir de ochenta registros electrocardiográficos de dinámicas cardiacas, diez normales y setenta con enfermedad, se tomaron los valores máximos y mínimos de la frecuencia cardiaca y el número de latidos/hora durante cada hora, con los cuales se construyó el atractor. Posteriormente, se calculó la dimensión fractal por el método de box counting, los espacios de ocupación y la probabilidad de los espacios de ocupación del atractor. Se determinó el diagnóstico matemático y se hizo una validación estadística respecto al diagnóstico convencional, tomado como estándar de oro. Resultadosse evidenció que la probabilidad de ocupación espacial de los atractores de dinámicas patológicas estuvo entre 0,029 y 0,144 y para dinámicas en estado de normalidad entre 0,164 y 0,329. Se hallaron valores de sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y negativo de 100% y coeficiente kappa de 1. Conclusionesse pudo confirmar la capacidad diagnóstica y predictiva de la metodología para diferenciar estados normales de patológicos a nivel clínico.
ISSN:0120-5633
DOI:10.1016/j.rccar.2019.04.008