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Salud UNINORTE ; 30(3): 361-370, sep.-dic. 2014. ilus, tab
Article in Spanish | LILACS-Express | LILACS | ID: lil-747693

ABSTRACT

Objetivo: Caracterizar matemáticamente la dinámica cardiaca neonatal normal en cuatro estados: Dormido quieto, Dormido activo, Despierto quieto y Despierto activo, para desarrollar una generalización determinando todos los posibles atractores normales. Materiales y métodos: Con base en la teoría de los sistemas dinámicos se tomaron los intervalos RR mínimos y máximos de un neonato en cuatro estados comportamentales. Se realizó una simulación de la frecuencia de la dinámica cardiaca para cada estado construyendo atractores caóticos. Posteriormente se cuantificaron los espacios de ocupación y las dimensiones fractales de los atractores en el espacio generalizado de Box Counting, buscando igualdades y diferencias entre estos estados dinámicos. Finalmente se calcularon todos los posibles atractores normales, con base en una ley exponencial desarrollada previamente para la dinámica cardiaca de adultos. Resultados: Se encontraron diferencias entre los cuatro estados comportamentales al comparar medidas de ocupación espacial, las cuales presentaron valores de 199 para S1, 131 para S2, 61 para S3 y 175 para S4 en la rejilla Kp. Asimismo, se encontraron valores de dimensión fractal diferenciadores para cada uno de los estados. El número de atractores normales totales fue de 4602. Conclusión: Se desarrolló una nueva metodología fisicomatemática causal de la dinámica cardiaca neonatal que permite la diferenciación de diferentes estados comportamentales y el establecimiento de la totalidad de dinámicas normales.


Objective: To characterize mathematically normal cardiac dynamic on neonate in four states: Quiet asleep, Active asleep, Quiet awake, and Active awake, to develop a generalization determining all possible normal attractors. Materials and methods: Based on dynamic system theory, there were taken minimal and maximal RR intervals on a neonate in four behavioral states. Were made a simulation of cardiac dynamic frequency for each state building chaotic attractors. Later were quantified occupation spaces and fractal dimensions of the attractors on Box Counting general space, searching similarities and differences between these dynamic states. Finally there were calculated all possible normal attractors, based on an exponential law previously developed for adults cardiac dynamic. Results: There were found differences in every four behavioral states, comparing space occupation measures, which had values of 199 for S1, 131 for S2, 61 for S3 and 175 for S4 on Kp grille. Also there were found fractal dimension values distinguished for every state. Normal attractor's total number was 4602. Conclusion: There were developed a new a causal physical-mathematical methodology of neonate cardiac dynamic, which allow distinguish different behavioral states and establishment of all normal dynamics.

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