{"id":366547,"date":"2023-11-28T01:01:00","date_gmt":"2023-11-28T00:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/?p=366547"},"modified":"2023-12-01T09:56:12","modified_gmt":"2023-12-01T08:56:12","slug":"comparacion-directa-con-el-patron-oro-en-enfermedades-cardiovasculares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/comparacion-directa-con-el-patron-oro-en-enfermedades-cardiovasculares\/","title":{"rendered":"Comparaci\u00f3n directa con el patr\u00f3n oro en enfermedades cardiovasculares"},"content":{"rendered":"\n

Un estudio reciente investig\u00f3 la concordancia entre la variabilidad de la frecuencia cardiaca derivada de la se\u00f1al fotopletismogr\u00e1fica de un smartwatch comercial y la variabilidad de la frecuencia cardiaca derivada del electrocardiograma de alta resoluci\u00f3n (patr\u00f3n oro) en pacientes con enfermedades cardiovasculares.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC) refleja la variaci\u00f3n de los intervalos entre latidos y es una herramienta no invasiva de probada eficacia para evaluar el estado funcional del sistema nervioso aut\u00f3nomo cardiaco [2]. La disfunci\u00f3n del sistema nervioso aut\u00f3nomo, a menudo caracterizada por la hiperactividad del sistema nervioso simp\u00e1tico y el repliegue vagal, desempe\u00f1a un papel clave en la patog\u00e9nesis de diversas enfermedades cardio y cerebrovasculares y, por tanto, se asocia a un peor pron\u00f3stico [3,4]. En consecuencia, las mediciones de la VFC se han propuesto para la predicci\u00f3n del riesgo en pacientes con enfermedades cardiovasculares, incluidos el infarto de miocardio, la insuficiencia cardiaca cr\u00f3nica, la diabetes mellitus, el ictus isqu\u00e9mico y otras [5\u20138].<\/p>\n\n

Partiendo de las mediciones est\u00e1ndar tradicionales de la VFC en el dominio del tiempo y la frecuencia, se han desarrollado una serie de mediciones no est\u00e1ndar [9] que incluyen, entre otras, marcadores de complejidad de tiempo corto [10], entrop\u00eda [11] as\u00ed como el an\u00e1lisis del diagrama de Poincare [12], capacidad de desaceleraci\u00f3n (CC) [13] y turbulencia de la frecuencia cardiaca [14]. Aunque algunas de estas medidas han mostrado resultados prometedores como predictores de riesgo en grandes ensayos cl\u00ednicos, la VFC apenas se ha utilizado en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica.<\/p>\n\n

Incluso una grabaci\u00f3n de 5 minutos del electrocardiograma (ECG) permite analizar la VFC [2]. Sin embargo, a efectos de predicci\u00f3n del riesgo, el an\u00e1lisis de la VFC suele realizarse con registros de ECG m\u00e1s largos, especialmente cuando se eval\u00faan par\u00e1metros de VFC que captan los componentes de baja frecuencia de la VFC. Esto puede limitar la aplicabilidad de la VFC en la vida diaria, especialmente si la VFC se va a utilizar como herramienta de monitorizaci\u00f3n continua en un entorno ambulatorio. Con ciertas limitaciones, la VFC tambi\u00e9n puede calcularse a partir de registros fotopletismogr\u00e1ficos (PPG) de las ondas de pulso [15]. Por lo tanto, la creciente prevalencia de wearables con sensores de PPG integrados en la poblaci\u00f3n podr\u00eda hacer del an\u00e1lisis de la VFC basado en la PPG con dispositivos inteligentes disponibles en el mercado un enfoque prometedor en el futuro. Dos peque\u00f1os estudios en poblaciones sanas ya han demostrado la viabilidad general de los marcadores de VFC basados en smartwatches [16,17]. Sin embargo, se desconoce la precisi\u00f3n de la VFC basada en PPG derivada de un smartwatch en poblaciones m\u00e1s amplias con enfermedades cardio o cerebrovasculares que podr\u00edan beneficiarse de una monitorizaci\u00f3n continua del riesgo.<\/p>\n\n

Por lo tanto, el objetivo de un estudio reciente era determinar la precisi\u00f3n de los marcadores de VFC est\u00e1ndar y no est\u00e1ndar calculados a partir de los registros de PPG de un smartwatch disponible en el mercado en comparaci\u00f3n con las m\u00e9tricas de VFC derivadas del ECG en un n\u00famero relevante de pacientes con enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares [1].<\/p>\n\n

Dise\u00f1o del estudio y participantes<\/h3>\n\n

El estudio incluy\u00f3 tres cohortes diferentes que acudieron a una consulta externa de cardiolog\u00eda entre junio de 2021 y julio de 2022: Pacientes tras un infarto de miocardio con elevaci\u00f3n del segmento ST (cohorte IAMCEST), pacientes tras un ictus isqu\u00e9mico (cohorte IAMCEST) y pacientes sin enfermedad cardiovascular estructural conocida (cohorte CONTROL). <\/p>\n\n

Los criterios de inclusi\u00f3n para la cohorte de IAMCEST fueron pacientes con un primer IAMCEST tratados con una intervenci\u00f3n coronaria percut\u00e1nea primaria en las 24 horas siguientes al inicio de los s\u00edntomas. Los criterios de inclusi\u00f3n para la cohorte STROKE fueron pacientes con ictus isqu\u00e9mico agudo confirmado por tomograf\u00eda computarizada o resonancia magn\u00e9tica con inicio de los s\u00edntomas en los 30 d\u00edas anteriores al ingreso hospitalario. La cohorte CONTROL incluy\u00f3 a pacientes sin antecedentes conocidos de enfermedad cardiovascular estructural manifiesta. Los criterios generales de inclusi\u00f3n inclu\u00edan una edad \u226518 a\u00f1os y la presencia de ritmo sinusal. Se excluy\u00f3 a los pacientes con latidos ventriculares prematuros frecuentes (>10% del total de latidos) o de mala calidad.<\/p>\n\n

Grabaciones y procesamiento de se\u00f1ales<\/h3>\n\n

El ECG y el PPG se registraron simult\u00e1neamente durante 30 minutos en todos los sujetos. Los registros se realizaron en condiciones estandarizadas en posici\u00f3n supina y con respiraci\u00f3n espont\u00e1nea. Los est\u00edmulos externos (ruido, etc.) se redujeron al m\u00ednimo y se instruy\u00f3 a los pacientes para que se relajaran.<\/p>\n\n

De los 282 sujetos que dispon\u00edan de registros simult\u00e1neos de ECG y PPG, 263 cumpl\u00edan los criterios de inclusi\u00f3n y se inscribieron en el estudio. De ellos, 104 sufrieron un IAMCEST, 129 un ictus y 30 pertenec\u00edan a la cohorte CONTROL. La edad media de la cohorte total era de 61 a\u00f1os y 71 (27%) eran mujeres. La mediana del tiempo de grabaci\u00f3n fue de 32,1 minutos. En las cohortes IAMCEST y IAMCEST, los registros se realizaron tres y cinco d\u00edas despu\u00e9s de los acontecimientos \u00edndice, respectivamente. Las medidas de la VFC fueron significativamente inferiores en las cohortes IAMEST y IAMCEST en comparaci\u00f3n con la cohorte CONTROL (p <0,05 para todas excepto DF-\u03b12). <\/p>\n\n

Evaluaci\u00f3n de la variabilidad de la frecuencia cardiaca<\/h3>\n\n

La concordancia entre las mediciones de PPG y ECG se evalu\u00f3 mediante el coeficiente de correlaci\u00f3n de concordancia de Lin (\u03c1c), el coeficiente de correlaci\u00f3n intraclase (ICC; modelo de efectos mixtos de dos v\u00edas), el error medio absoluto (MAE), el error medio porcentual absoluto (MAPE) y los gr\u00e1ficos de Bland-Altman con los sesgos calculados y los l\u00edmites de concordancia (LoA). Las concordancias entre las m\u00e9tricas de VFC derivadas del ECG y del PPG se muestran en la figura 1<\/strong> [1]. Las mayores concordancias se observaron en la frecuencia cardiaca media (\u03c1c=0,9998), la SDANN (\u03c1c=0,9617), la potencia VLF (\u03c1c = 0,9613) y la SD2 (\u03c1c=0,9523). Por el contrario, SD1 (\u03c1c=0,6617), rMSSD (\u03c1c=0,6617) y DF-\u03b11 (\u03c1c=0,5919) mostraron la menor concordancia. Para la potencia de RF, las concordancias SD1, rMSSD y DF-\u03b11 fueron inferiores en las cohortes de IAMCEST y IAMCEST en comparaci\u00f3n con los controles. Para el resto de marcadores, las concordancias fueron similares en las tres cohortes. Los coeficientes de correlaci\u00f3n intraclase oscilaron entre 0,6318 para el DF-\u03b11 y 0,9998 para la frecuencia cardiaca media. El acuerdo se calific\u00f3 de excelente para siete (50%), bueno para tres (21%), moderado para cuatro (29%) y deficiente para ninguno de los marcadores. No pudo observarse ninguna desviaci\u00f3n sistem\u00e1tica, con desviaciones cercanas a cero en todos los an\u00e1lisis. Se encontr\u00f3 una concordancia casi perfecta para VLF y SD2, mientras que DCt4, SDNN, SDANN, HRVi y DF-\u03b12 mostraron una concordancia considerable. Por el contrario, s\u00f3lo se encontr\u00f3 un bajo nivel de concordancia para el rMSSD y el SD1.<\/p>\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n

Adem\u00e1s, se calcul\u00f3 la concordancia entre el contenido de potencia derivado del ECG y del PPG en bandas de frecuencia superpuestas arbitrariamente para evaluar una posible relaci\u00f3n entre la frecuencia espectral de la VFC y la concordancia respectiva. Como se muestra en la figura 2<\/strong> [1], se observ\u00f3 una relaci\u00f3n inversa entre la frecuencia espectral de la VFC y la concordancia entre las m\u00e9tricas de VFC derivadas del ECG y del PPG (r=-0,94, p<0,0001). Esta tendencia se observ\u00f3 en las tres cohortes.<\/p>\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>\n

Los par\u00e1metros de FC derivados del smartwatch ofrecen una alternativa pr\u00e1ctica<\/h3>\n\n

En resumen, el estudio aporta pruebas suficientes de que el c\u00e1lculo de marcadores de VFC a partir de la se\u00f1al de PPG de un smartwatch es posible en condiciones de reposo. La concordancia entre la VFC derivada del smartwatch y la VFC derivada del ECG de alta resoluci\u00f3n es excelente para los par\u00e1metros de baja frecuencia, pero s\u00f3lo moderada para las m\u00e9tricas de alta frecuencia, especialmente en pacientes con enfermedad cardiovascular o cerebrovascular conocida. Se necesitan estudios futuros para validar estos resultados en situaciones reales. <\/p>\n\n

Literatura:<\/p>\n\n

    \n
  1. Theurl F, et al.: Variabilidad de la frecuencia cardiaca derivada de los smartwatches: una comparaci\u00f3n directa con el patr\u00f3n oro en enfermedades cardiovasculares. European Heart Journal 2023; doi: https:\/\/doi.org\/10.1093\/ehjdh\/ztad022<\/a>. <\/li>\n\n\n\n
  2. Grupo de trabajo de la ESC: Est\u00e1ndares de medici\u00f3n, interpretaci\u00f3n fisiol\u00f3gica y uso cl\u00ednico de la variabilidad de la frecuencia cardiaca. Circulation 1996; 93:1043-1065.<\/li>\n\n\n\n
  3. Corr P, et al: Mecanismos que controlan la funci\u00f3n auton\u00f3mica cardiaca y su relaci\u00f3n con la arritmog\u00e9nesis. Nueva York: Raven Press; 1986.<\/li>\n\n\n\n
  4. Lown B, Verrier RL: Actividad neuronal y fibrilaci\u00f3n ventricular. N Engl J Med 1976; 294: 1165-1170.<\/li>\n\n\n\n
  5. Kleiger RE, et al: Disminuci\u00f3n de la variabilidad de la frecuencia cardiaca y su asociaci\u00f3n con una mayor mortalidad tras un infarto agudo de miocardio. Am J Cardiol 1987; 59: 256-262.<\/li>\n\n\n\n
  6. Adamson PB, et al: Evaluaci\u00f3n auton\u00f3mica continua en pacientes con insuficiencia cardiaca sintom\u00e1tica: valor pron\u00f3stico de la variabilidad de la frecuencia cardiaca medida mediante un dispositivo de resincronizaci\u00f3n cardiaca implantado. Circulation 2004; 110: 2389-2394.<\/li>\n\n\n\n
  7. Gerritsen J, et al: El deterioro de la funci\u00f3n auton\u00f3mica se asocia a un aumento de la mortalidad, especialmente en sujetos con diabetes, hipertensi\u00f3n o antecedentes de enfermedad cardiovascular: el estudio Hoorn. Diabetes Care 2001; 24: 1793-1798.<\/li>\n\n\n\n
  8. Yperzeele L, et al: Variabilidad de la frecuencia cardiaca y sensibilidad barorreceptora en el ictus agudo: una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica. Int J Stroke 2015; 10: 796-800.<\/li>\n\n\n\n
  9. Sassi R, et al: Avances en el an\u00e1lisis de se\u00f1ales de variabilidad de la frecuencia card\u00edaca: declaraci\u00f3n de posici\u00f3n conjunta del Grupo de Trabajo de e-Cardiolog\u00eda de la ESC y la Asociaci\u00f3n Europea de Ritmo Card\u00edaco coaprobada por la Sociedad de Ritmo Card\u00edaco de Asia-Pac\u00edfico. Europace 2015; 17: 1341-1353.<\/li>\n\n\n\n
  10. Peng CK, et al.: Cuantificaci\u00f3n de exponentes de escala y fen\u00f3menos de cruce en series temporales no estacionarias de latidos card\u00edacos. Chaos 1995; 5: 82-87.<\/li>\n\n\n\n
  11. Richman JS, Moorman JR: An\u00e1lisis fisiol\u00f3gico de series temporales utilizando la entrop\u00eda aproximada y la entrop\u00eda muestral. Am J Physiol Heart Circ Physiol 2000; 278: H2039-H2049.<\/li>\n\n\n\n
  12. Huikuri HV, et al: Anomal\u00edas en la din\u00e1mica latido a latido de la frecuencia cardiaca antes de la aparici\u00f3n espont\u00e1nea de taquiarritmias ventriculares potencialmente mortales en pacientes con infarto de miocardio previo. Circulation 1996; 93: 1836-1844.<\/li>\n\n\n\n
  13. Bauer A, et al: Capacidad de desaceleraci\u00f3n de la frecuencia cardiaca como factor predictivo de la mortalidad tras un infarto de miocardio: estudio de cohortes. Lancet 2006; 367: 1674-1681.<\/li>\n\n\n\n
  14. Schmidt G, et al: La turbulencia de la frecuencia cardiaca tras los latidos ventriculares prematuros como factor predictivo de la mortalidad tras un infarto agudo de miocardio. Lancet 1999; 353: 1390-1396.<\/li>\n\n\n\n
  15. Vescio B, et al.: Comparaci\u00f3n entre la detecci\u00f3n electrocardiogr\u00e1fica y la fotopletismograf\u00eda del pulso del l\u00f3bulo de la oreja para evaluar la variabilidad de la frecuencia cardiaca en sujetos sanos en registros a corto y largo plazo. Sensors (Basilea) 2018; 18: 844.<\/li>\n\n\n\n
  16. Hernando D, et al.: Validaci\u00f3n del apple watch para mediciones de la variabilidad de la frecuencia cardiaca durante la relajaci\u00f3n y el estr\u00e9s mental en sujetos sanos. Sensores (Basilea) 2018; 18:2619.<\/li>\n\n\n\n
  17. Miller DJ, Sargent C, Roach GD: Una validaci\u00f3n de seis dispositivos port\u00e1tiles para estimar el sue\u00f1o, la frecuencia cardiaca y la variabilidad de la frecuencia cardiaca en adultos sanos. Sensores (Basilea) 2022; 22: 6317.<\/li>\n<\/ol>\n\n

    <\/p>\n\n

    CARDIOVASC 2023; 22(3): 46-48<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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