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Rev. cuba. invest. bioméd ; 40(3)sept. 2021. ilus, tab
Artigo em Espanhol | LILACS, CUMED | ID: biblio-1408566

RESUMO

Introducción: La mitad de las muertes cardiovasculares son debidas a una de las manifestaciones de mayor impacto y significación dentro de la enfermedad isquémica del corazón: la muerte súbita cardiovascular. Objetivo: Describir el Algoritmo Diagnóstico y el Modelo de Recolección del Dato Primario utilizados como instrumentos para la investigación de la muerte súbita cardiovascular en Cuba. Métodos: Se presenta un Algoritmo Diagnóstico con la metodología para el estudio de los casos de muerte súbita cardiovascular y un Modelo de Recolección del Dato Primario con las principales variables sociodemográficas, clínicas y anatomo-patológicas. Resultados: El Grupo de Investigación en Muerte Súbita ha desarrollado, en un periodo de 25 años (1995-2020), investigaciones científicas con la aplicación del Algoritmo Diagnóstico y el empleo del Modelo de Recolección del Dato Primario. De las 33 718 muertes naturales estudiadas mediante estos instrumentos, se han documentado 2252 decesos súbitos, lo que representa el 6,6 por ciento de la mortalidad global registrada. Conclusiones: Se hace necesario por los colectivos de investigación disponer de instrumentos que permitan ejecutar estudios poblacionales sobre la muerte súbita cardiovascular, considerando que el 90 por ciento de los eventos anualmente sobreviene en este grupo(AU)


Introduction: Half of all cardiovascular deaths are due to sudden cardiovascular death, one of the manifestations with the greatest impact and significance in the realm of ischemic heart disease. Objective: Describe the Diagnostic Algorithm and the Primary Data Collection Model used as tools to study sudden cardiovascular death in Cuba. Methods: A presentation is made of a Diagnostic Algorithm for the study of sudden cardiovascular death cases accompanied by the corresponding methodology, and a Primary Data Collection Model with the main sociodemographic, clinical and anatomopathological variables. Results: The Sudden Death Research Team has used the Diagnostic Algorithm and Primary Data Collection Model herein presented as a scientific research tool for a period of 25 years (1995-2020). Of the 33 718 deaths by natural causes studied with these tools, 2 252 have been sudden, representing 6.6 percent of the overall mortality recorded. Conclusions: Research teams should have access to tools for the conduct of population studies about sudden cardiovascular death, considering that 90 percent of the events recorded annually occur in this risk group(AU)


Assuntos
Humanos , Pesquisa/instrumentação , Algoritmos , Morte Súbita Cardíaca , Diagnóstico , Coração , Coleta de Dados , Isquemia Miocárdica/etiologia
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