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

dc.creator Rodríguez V., Javier O.
dc.creator Prieto B., Signed E.
dc.creator Correa H., Sandra C.
dc.creator Soracipa M., María Y.
dc.creator Méndez P., Laura R.
dc.creator Bernal C., Hebert J.
dc.creator Hoyos O., Natalia C.
dc.creator Valero, Laura P.
dc.creator Velasco R., Alejandro
dc.creator Bermudez, Eduardo
dc.date 2016-02-11
dc.date.accessioned 2022-03-14T20:31:41Z
dc.date.available 2022-03-14T20:31:41Z
dc.description 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.   es-ES
dc.description 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. en-US
dc.format application/pdf
dc.format text/html
dc.identifier https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistasaluduis/article/view/5399
dc.identifier 10.18273/revsal.v48n1-2016003
dc.identifier.uri https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/8837
dc.language spa
dc.publisher Universidad Industrial de Santander es-ES
dc.relation https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistasaluduis/article/view/5399/5648
dc.relation https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistasaluduis/article/view/5399/5960
dc.source Salud UIS; Vol. 48 Núm. 1 (2016): Revista Salud UIS es-ES
dc.source Salud UIS; Vol. 48 No. 1 (2016): Revista Salud UIS en-US
dc.source Salud UIS; v. 48 n. 1 (2016): Revista Salud UIS pt-BR
dc.source 2145-8464
dc.source 0121-0807
dc.subject Heart rate en-US
dc.subject diagnosis en-US
dc.subject nonlinear dynamics en-US
dc.subject fractals en-US
dc.subject Frecuencia cardiaca es-ES
dc.subject diagnóstico es-ES
dc.subject dinámicas no lineales es-ES
dc.subject fractales es-ES
dc.title New methodology in Holter evaluation based on dynamics systems and fractal geometry: confirmation of its applicability at clinical level en-US
dc.title Nueva metodología de evaluación del Holter basada en los sistemas dinámicos y la geometría fractal: confirmación de su aplicabilidad a nivel clínico es-ES
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type
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