Diagnóstico de la dinámica cardiaca durante 16 horas desde los sistemas dinámicos aplicable en UCI / Diagnosis of cardiac dynamics for 17 hours from dynamical systems applicable to ICU

RESUMEN Introducción: El comportamiento caótico de la dinámica cardiaca normal y aguda ha sido caracterizado en el contexto de la teoría de los sistemas dinámicos y la geometría fractal. Objetivo: Desarrollar una nueva metodología diagnóstica para la evaluación de la dinámica cardiaca en pacientes de UCI, durante 16 horas. Metodología: Este es un estudio en pacientes ingresados a Cuidados Intensivos posquirúrgicos (UCI) y sujetos sanos, tomando un total de 47 registros electrocardiográficos continuos y/o Holter, normales y con patología aguda, evaluados en 16 horas. Se desarrolló una inducción con dos dinámicas normales y tres de UCI; a partir de los valores máximos y mínimos de la frecuencia cardiaca/hora y total de latidos/hora, registrados durante 16 horas se construyeron atractores para evaluar sus espacios de ocupación y dimensión fractal, con el fin de establecer diferencias e igualdades respecto a estados normales y patológicos. Se realizaron medidas de sensibilidad y especificidad con las dinámicas restantes para comparar el diagnostico matemático con el diagnóstico clínico. Resultados: Los espacios de ocupación de los atractores cardiacos diferencian dinámicas cardiacas normales de dinámicas con enfermedad crónica y aguda, detectando además dinámicas patológicas con valores superiores a los límites de normalidad, logrando valores de sensibilidad de 0,937 y especificidad del 1. Conclusión: se estableció una nueva metodología de evaluación de la dinámica cardiaca de utilidad para el seguimiento clínico en pacientes de UCI.

ABSTRACT Introduction: The chaotic behavior of normal and acute cardiac dynamics has been characterized in the context of theory of dynamical systems and fractal geometry. Objective: to establish a new diagnostic method for assessing cardiac dynamics in ICU patients, for 16 hours. Methodology: This is a study in post-surgical patients admitted to intensive care (ICU) and in healthy subjects, taking a total of 47 continuous electrocardiographic recordings and/ or Holter, normal and acute pathology, evaluated in 16 hours. Induction with two normal and three UCI dynamics was developed; from the maximum and minimum values of the heart/time and total frequency of beats/minute for 16 hours recorded attractors they were constructed to assess their areas of occupation and fractal dimension, in order to establish differences and equalities regarding normal states and pathological. Sensitivity and specificity measurements were performed with the remaining dynamic to compare mathematical diagnosis with clinical diagnosis. Results: Space occupancy heart attractors differ dynamic normal cardiac dynamics with chronic and acute illness, in addition detecting dynamic pathological with above normal limits values, achieving sensitivity values of 0.937 and specificity of 1. Conclusion: a new methodology for evaluating cardiac dynamics useful for clinical monitoring in ICU patients was established.

Nueva metodología de evaluación del Holter basada en los sistemas dinámicos y la geometría fractal: confirmación de su aplicabilidad a nivel clínico / New methodology in Holter evaluation based on dynamics systems and fractal geometry: confirmation of its applicability at clinical level

Introducción: La teoría de sistemas dinámicos establece medidas cuantitativas de evolución de los sistemas mediante la construcción de atractores. Medidas de ocupación espacial de atractores cardiacos en el espacio fractal de Box Counting diferenciaron normalidad y enfermedad crónica de enfermedad aguda. Objetivo: Aplicar la metodología desarrollada para evaluar matemáticamente el estado cardiaco de Holter con diferentes patologías, confirmando la aplicabilidad de esta metodología para la detección de dinámicas agudas mediante medidas de concordancia estadística respecto al Gold Standard. Metodología: Se analizaron 170 Holter, incluyendo normales, crónicos y en estado agudo. Se construyeron simulaciones de la totalidad de la dinámica basada en número de latidos y frecuencia mínima y máxima cada hora durante 21 horas, para construir atractores en el espacio de fases. Se calculó la dimensión fractal de los atractores evaluando su ocupación espacial en el espacio de Box Counting, estableciendo cuáles corresponden a normalidad y enfermedad aguda de acuerdo con resultados matemáticos previos. Se comparó el diagnóstico matemático con el diagnóstico convencional del Holter, tomado como Gold Standard, estableciendo valores de sensibilidad, especificidad y coeficiente Kappa. Resultados: La dimensión fractal no logró evidenciar diferencias cuantitativas mientras que la metodología detectó en todos los casos dinámicas normales y en estado agudo independientemente de la patología, logrando valores de sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y negativo de 100%, y coeficiente Kappa de 1. Conclusiones: Se confirmó la capacidad de la metodología físico-matemática para detectar dinámicas agudas independientemente de la patología asociada, confirmando una auto-organización acausal de la dinámica del sistema cuya evaluación permite establecer medidas de aplicabilidad clínica.

Introduction: Dynamic systems theory provides quantitative measures of evolution of systems by building attractors. Spatial occupation measures of cardiac attractors in fractal Box Counting space differentiated normality and chronic disease from acute illness. Objective: To apply the developed methodology to evaluate mathematically the cardiac status of Holter with different pathologies, confirming the applicability of this methodology for the detection of acute dynamic by statistical measures of agreement regarding the Gold Standard. Methodology: 170 Holter, including normal, chronic and in acute states were evaluated. Simulations were constructed the entire dynamic based on the number of beats and the minimum and maximum frequencies every hour for 21 hours, to build attractors in the phase space. The fractal dimension of attractors is calculated, evaluating the spatial occupation in the Box Counting space, establishing which corresponds to normal setting and acute disease in accordance with previous mathematical results. Mathematical diagnosis was compared with conventional diagnostic Holter, taken as the Gold Standard, setting sensitivity, specificity, positive and negative predictive value and Kappa coefficient. Results: The fractal dimension failed to show quantitative differences while the methodology detected in all cases normal dynamics and acute state independently of the disease, achieving sensitivity, specificity, positive and negative predictive value of 100% and a Kappa 1. Conclusions: the ability of the physical-mathematical methodology to detect acute dynamic regardless of the associated pathology was confirmed, as well as an acausal self-organization of the system dynamics, which allows for assessment of clinical applicability measures.