Cómo citar
Descargas
Métricas Alternativas
Dimensions
Resumen
Por medio de la teoría de los sistemas dinámicos es posible cuantificar el estado y la evolución de sistemas dinámicos; la dinámica caótica cardiaca ha sido evaluada desde la teoría de sistemas dinámicos y la geometría fractal realizando investigaciones clínicas con infarto agudo de miocardio y, por otro lado, con la ley de la entropía desarrollando un diagnóstico de aplicación clínica.
Se seleccionaron 150 holters, 50 diagnosticados dentro de los límites de normalidad, 50 con infarto agudo de miocardio según diagnóstico clínico convencional y 50 diagnosticados con otras enfermedades. para cada paciente se generó la secuencia de valores de la frecuencia cardiaca, se construyó el atractor y se aplicó la metodología de box-counting para calcular la dimensión fractal, comparando los espacios de ocupación. finalmente se evaluó la sensibilidad, especificidad y el coeficiente kappa de la evaluación físico-matemática para los pacientes con infarto agudo de miocardio y normales frente al gold-standard.
Las dimensiones fractales de los atractores oscilaron entre 1,4232 y 2,0000. el número de espacios ocupados con la primera rejilla (5 lat/min) para los 150 atractores osciló entre 33 y 699; para la segunda rejilla (10 lat/min), entre 9 y 190. todos los pacientes diagnosticados con infarto agudo de miocardio se encontraron fuera de los límites de los valores para los pacientes diagnosticados dentro de los límites de normalidad, los valores de especificidad y sensibilidad fueron de 100%, y el del coeficiente kappa de 1.
Los atractores caóticos cardiacos revelan un orden geométrico que cuantifica la dinámica a través de los espacios de ocupación del fractal, diferenciando pacientes dentro de los límites de normalidad y con enfermedad aguda, con lo que se puede deducir la evolución entre estos dos estados, haciendo útil esta metodología para evaluar clínicamente dicha evolución.
Palabras clave
Citas
Devaney, R. A first course in chaotic dynamical systems theory and experiments. Reading Mass.: Addison-Wesley, New York 1992;1-48.
Goldberger, A.L., Amaral, L., Hausdorff, J.M., Ivanov, P., Peng, Ch, Stanley, H.E. 2002. Fractal dynamics in physiology: alterations with disease and aging. PNAS 99:2466-2472.
Goldberger, A.L., Rigney, D.R.; West, B.J. 1990. Chaos and fractals in human physiology. Sci AM 262:42-49.
Goldberger, A.L. 1996. Nonlinear dynamics for clinicians: Chaos theory, fractals, and complexity at the bedside. Lancet 347:1312-1314.
Huikuri, H.V., Makikallio, T.H., Peng, Ch, Goldberger, A.L., Hintze, U., Moller, M. 2000. Fractal correlation properties of R-R interval dynamics and mortality in patients with depressed left ventricular function after an acute myocardial infarction. Circulation; 101:47-53.
Juha, S. Perkio, Ma Ki, Timo H. Ma Kikallio, Heikki Huikuri. 2005. Fractal and Complexity Measures of Heart Rate Variability. Clinical and Experimental Hypertension, 2 & 3:149-158.
Lefebvre, F., Benali, H. 1995. A fractal approach to the segmentation of microcalcifications in digital mammograms. Med. Phys. 22:381-390.
Peitgen, H. 1992. Length area and dimension. Measuring complexity and scaling properties. En: Chaos and Fractals: New Frontiers of Science. Springer-Verlag. NewYork. p.183-228.
Pineda, M., Matiz, H., Rozo, R. 2002. Enfermedad coronaria. Bogotá: Editorial Kimpres Ltda.
Pohlman, S., Powell, K., Obuchowski, N.A. 1992. Quantitative classification of breast tumors in digitized mammograms. Med. Phys 23:1337-1345.
Rodríguez, J., Mariño, M., Avilán, N., Echeverri, D. 2002. Medidas fractales de arterias coronarias en un modelo experimental de reestenosis; Armonía matemática intrínseca de la estructura arterial. Rev Col Cardiol 10:65-72.
Rodríguez, J., Álvarez, L., Mariño, M., Avilán, G., Prieto, S., Casadiego, E., Correa, C., Osorio, E. 2004. Variabilidad de la dimensión fractal del árbol coronario izquierdo en pacientes con enfermedad arterial oclusiva severa. Dinámica fractal de la ramificación coronaria. Rev Col Cardiol; 11(4):185-192.
Rodríguez, J., Lemus, J., Serrano, J., Casariego, E., Correa, C. 2005. Medidas fractales cardiotorácicas en radiografía de tórax. Rev Col Cardiol 12(3): 129–34
Rodríguez, J., Prieto, S., Ortiz, L, Avilán, N., Álvarez, L., Correa, C., Prieto, I. 2006a. Comportamiento fractal del ventrículo izquierdo durante la dinámica cardiaca. Rev Col Cardiol 13(2): 165-170.
Rodríguez, J., Prieto, S., Ortiz, L., Bautista, A., Bernal, P., Avilán, N. 2006b. Diagnóstico Matemático de la monitoria fetal aplicando la ley de Zipf-Mandelbrot. Rev Fac Med Univ Nac Colomb 54(2): 96 -107.
Rodríguez, J. 2006. Dynamical systems theory and ZIPF – Mandelbrot Law applied to the development of a fetal monitoring diagnostic methodology. XVIII FIGO World Congress of Gynecology and Obstetric. Kuala Lumpur, Malaysia.
Rodríguez, J., Prieto, S., Avilán, N., Correa, C, Bernal, P, Ortiz, L, Ayala, J. 2008. Nueva metodología física y matemática de evaluación del Holter. Rev. Colomb. Cardiol 15(2):50-54
Rodríguez, J. 2008. Teoría de unión al HLA clase II teorías de Probabilidad Combinatoria y Entropía aplicadas a secuencias peptídicas. Inmunología 27(4): 151-166.
Rodríguez, J., Bernal, P., Correa, C., Prieto, S., Benítez, L., Vitery, S. et al. 2009a. Predicción de unión de péptidos de MSA-2 y AMA-1 de Plasmodium falciparum al HLA clase II. Inmunología 28(3):115-124.
Rodríguez, J., Correa, C., Prieto, S., Puerta, G., Vitery, S., Bernal, P., Soracipa, Y., Botero, D. 2009b. Aplicación de la probabilidad y la entropía a la proteína EBA-140. Caracterización matemática de péptidos de alta unión. Inmunología 28(2):65-73.
Rodríguez, J., Correa C. 2009c. Predicción Temporal de la Epidemia de Dengue en Colombia: Dinámica Probabilista de la Epidemia. Rev. Salud Pública 11(3):443-453.
Rodríguez, J. 2010a. Entropía Proporcional de los sistemas dinámicos cardiacos: Predicciones físicas y matemáticas de la dinámica cardiaca de aplicación clínica. Rev Colomb Cardiol 17:115-129.
Rodríguez, J. Prieto, S., Bernal, P., Izasa, D., Salazar, G., Correa, C., Soracipa, Y. 2010b. Entropía proporcional aplicada a la evolución de la dinámica cardiaca Predicciones de aplicación clínica. En: La emergencia de los enfoques de la complejidad en América Latina. Compilado por: Comunidad de Pensamiento Complejo (CPC). Argentina. Aprobado para publicación.
Rodríguez, J. 2010c. Método para la predicción de la dinámica temporal de la malaria en los municipios de Colombia. Rev Panam Salud Publica. 27(3):211–8.
West, JW. 1990. Fractal physiology and chaos in medicine. Singapore: world scientific.
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Derechos de autor 2023 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0