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dc.contributor.authorRodriguez Velásquez - Grupo GITI, Javier Oswaldo-
dc.coverage.temporal15/5es
dc.creatorRodríguez Velásquez, Javier Oswaldo-
dc.creatorVillamizar Osorio, Magda Liliana-
dc.creatorCorrea Herrera, Sandra Catalina-
dc.creatorLaguado Jaimes, Elveny-
dc.creatorPrieto Bohorquez, Signed Esperanza-
dc.creatorPernett Alvarado, Frank Boris-
dc.creatorDe la Cruz Nocera, Giovanni-
dc.creatorMorales Pertuz, Carlos Alberto-
dc.creatorOlivella Gonzáles9, Edinson Omar-
dc.creatorAngarita Reina, Freddy-
dc.date.accessioned2021-04-07T23:57:49Z-
dc.date.available2021-04-07T23:57:49Z-
dc.date.issued2020-11-11-
dc.identifier.issn2610-7996es
dc.identifier.urihttp://doi.org/10.5281/zenodo.4485034es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12494/33771-
dc.descriptionIntroducción: La teoría de los sistemas dinámicos, la probabilidad y la entropía fueron el sustrato para el desarrollo de una metodología diagnóstica y predictiva de la dinámica cardiaca del adulto. Objetivo: aplicar la metodología previamente desarrollada con base en los sistemas dinámicos, la probabilidad y la entropía en estudios Holter de pacientes hipertensos. Materiales y métodos: Fueron seleccionados 50 registros electrocardiográficos de pacientes con hipertensión arterial con y sin patologías cardiacas concomitantes 10 sin disfunción cardiaca conocida. Fueron generados atractores numéricos de las dinámicas cardiacas, y se determinó la probabilidad de aparición de parejas ordenadas de frecuencias cardiacas consecutivas. Se efectuó el cálculo de la entropía y sus proporciones, y finalmente se llevó a cabo el análisis estadístico. Resultados: Fue evaluada la dinámica cardiaca de los pacientes hipertensos con base en la metodología fundamentada en las proporciones de la entropía, evidenciando distinciones entre los pacientes hipertensos sin patologías cardiacas concomitantes y aquellos que cursaban con algún tipo de patología. Se evidenciaron los máximos niveles de sensibilidad, especificidad y concordancia diagnóstica. Conclusión: La entropía proporcional se constituye como un método diagnóstico y predictivo de los sistemas cardiacos, que podría ser útil como herramienta para diagnosticar objetivamente y realizar el seguimiento de pacientes hipertensos.es
dc.description.abstractIntroduction: Dynamical systems theory, probability and entropy were the substrate for the development of a diagnostic and predictive methodology of adult cardiac dynamics. Objective: to apply the previously developed methodology based on dynamic systems, probability and entropy in hypertensive patients. Materials and Methods: There were selected 50 electrocardiographic records of patients with arterial hypertension with and without cardiac pathologies, 10 without known cardiac dysfunction. Numerical attractors of the cardiac dynamics were generated, and the probability of occurrence of ordered pairs of consecutive heart rates was determined. The calculation of the entropy and its proportions was carried out, and finally the statistical analysis was performed. Results: The cardiac dynamics of hypertensive patients were evaluated with the methodology based on the proportions of entropy, evidencing distinctions between hypertensive patients without concomitant cardiac pathologies and those with some type of pathology. Maximum levels of sensitivity, specificity and diagnostic concordance were evidenced. Conclusion: Proportional entropy is a diagnostic and predictive method of cardiac systems, which could be useful as a tool for objectively diagnosing and monitoring hypertensive patientses
dc.format.extent339-344es
dc.publisherUniversidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ciencias de la Salud, Enfermería, Bucaramangaes
dc.relation.ispartofRevista Latinoamericana de Hipertensión.es
dc.relation.isversionofhttp://www.revhipertension.com/index_sumario_5_2020.htmles
dc.subjectHolteres
dc.subjectDinámicas no linealeses
dc.subjectFrecuencia cardiacaes
dc.subjectEntropíaes
dc.subjectDinámica cardiacaes
dc.subject.otherHolteres
dc.subject.otherNonlinear dynamicses
dc.subject.otherHeart ratees
dc.subject.otherEntropy,es
dc.subject.otherCardiac dynamicses
dc.titleAplicación de una metodología diagnóstica de los sistemas cardiacos en pacientes hipertensos fundamentada en las proporciones de la entropíaes
dc.typeArtículos Científicoses
dc.rights.licenseAtribuciónes
dc.publisher.departmentBucaramangaes
dc.publisher.programEnfermeríaes
dc.creator.mailelveny.laguado@campusucc.edu.coes
dc.identifier.bibliographicCitationRodriguez Velasquez, J., Villamizar Osorio, M. L., Correa Herrera, S. C., Laguado Jaimes., Prieto Bohórquez, S. E., Pernett Alvarado, F. B., ... & Angarita Reina, F. (2020). Aplicación de una metodología diagnóstica de los sistemas cardiacos en pacientes hipertensos fundamentada en las proporciones de la entropía. Revista Latinoamericana de Hipertension, 15(5), 339-344.es
dc.rights.accessRightsrestrictedAccesses
dc.source.bibliographicCitationDevaney R. A first course in chaotic dynamical systems theory and experiments. Reading Mass: Addison Wesley; 1992. p. 1-48. 2. Peitgen H, Jurgens H, Saupe D. Chaos and Fractals: New Frontiers of Science. New York: Springer-Verlag; 1992; p. 67-76. 3. Mandelbrot B. The fractal geometry of nature. Freeman. Barcelona: Tusquets Eds S.A; 2000. 4. Mandelbrot B. ¿Cuánto mide la costa de Gran Bretaña? En: Los Objetos Fractales. Barcelona: Tusquets Eds. S.A.; 2000. p.27- 50. 5. Peitgen H, Jurgens H, Saupe D. Limits and self-similarity. En: Chaos and Fractals: New Frontiers of Science. New York: Springer-Verlag; 1992. p. 135-82. 6. Blanco L. Probabilidad. Bogotá: Universidad Nacional de ColombiaUnilibros. 2004 7. Feynman RP, Leighton RB, Sands M. Leyes de la Termodinámica. En: Física. Feynman RP, Leighton RB, Sands M. Vol. 1. Primera edición Wilmington: Addison-Wesley Iberoamericana, S. A. México 1998. p. 44-1, 44-19. 8. Frodden E, Royo J. Entropía e información, Seminario Final del curso de Termodinámica, Depto. de Físes
dc.source.bibliographicCitationPeitgen H, Jurgens H, Saupe D. Chaos and Fractals: New Frontiers of Science. New York: Springer-Verlag; 1992; p. 67-76.es
dc.source.bibliographicCitationMandelbrot B. The fractal geometry of nature. Freeman. Barcelona: Tusquets Eds S.A; 2000.es
dc.source.bibliographicCitationMandelbrot B. ¿Cuánto mide la costa de Gran Bretaña? En: Los Objetos Fractales. Barcelona: Tusquets Eds. S.A.; 2000. p.27- 50.es
dc.source.bibliographicCitationPeitgen H, Jurgens H, Saupe D. Limits and self-similarity. En: Chaos and Fractals: New Frontiers of Science. New York: Springer-Verlag; 1992. p. 135-82es
dc.source.bibliographicCitationBlanco L. Probabilidad. Bogotá: Universidad Nacional de ColombiaUnilibros. 2004es
dc.source.bibliographicCitationFeynman RP, Leighton RB, Sands M. Leyes de la Termodinámica. En: Física. Feynman RP, Leighton RB, Sands M. Vol. 1. Primera edición Wilmington: Addison-Wesley Iberoamericana, S. A. México 1998. p. 44-1, 44-19.es
dc.source.bibliographicCitationFrodden E, Royo J. Entropía e información, Seminario Final del curso de Termodinámica, Depto. de Física, Facultad de Ciencias, Universidad de Chile.” 2004.es
dc.source.bibliographicCitationShore J. Relative Entropy, Probabilistic Inference and AI. Machine Intelligence and Pattern Recognition. 1986; 4:211-15es
dc.source.bibliographicCitationJames PA, Oparil S, Carter BL, Cushman W, Himmelfarb Ch, Handler J, et al. 2014 evidence-based guideline for the management of high blood pressure in adults: report from the panel members appointed to the Eighth Joint National Committee (JNC 8). Jama.2014; 311(5): 507-20.es
dc.source.bibliographicCitationOMS Enfermedades cardiovasculares. WHO, 2017. [Online]. Available: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs317/es/. [Accessed: 25- Mar-2019].es
dc.source.bibliographicCitationCastilho FM, Ribeiro ALP, da Silva JLP, Nobre V, de Sousa MR. Heart rate variability as predictor of mortality in sepsis: A prospective cohort study. PLoS One. 2017;12(6):e0180060.es
dc.source.bibliographicCitationKoko KR, McCauley BD, Gaughan JP, Fromer MW, Nolan RS, Hagaman AL, et al. Spectral analysis of heart rate variability predicts mortality and instability from vascular injury. J Surg Res. 2018; 224:64-71.es
dc.source.bibliographicCitationGoldberger A, Amaral L, Hausdorff JM, Ivanov P, Peng Ch, Stanley HE. “Fractal dynamics in physiology: alterations with disease and aging”. PNAS 2002; 99: 2466 -72.es
dc.source.bibliographicCitationHuikuri HV, Mäkikallio T, Peng CK, Goldberger AL, Hintze U, Møller M, et al. Fractal correlation properties of R – R interval dynamics and mortality in patients with depressed left ventricular function after and acute myocardial infarction. Circulation 2000; 101: 47 – 5es
dc.source.bibliographicCitationVoss A, Schulz S, Schroeder R, Baumert M, Caminal P. Methods derived from nonlinear dynamics for analysing heart rate variability. Philosophi-cal Transactions of Royal Society A. 2009; 367(1887): 277-96.es
dc.source.bibliographicCitationRodríguez J. Mathematical law of chaotic cardiac dynamics: Predic-tions for clinical application. J.Med.Med.Sci. 2011; 2(8): 1050-59.es
dc.source.bibliographicCitationRodríguez J. Dynamical systems applied to dynamic variables of patients from the Intensive Care Unit (ICU). Physical and mathematical Mortality predictions on ICU.J.Med.Med. Sci. 2015; 6(8): 102-8es
dc.source.bibliographicCitationRodríguez J. Entropía Proporcional de los sistemas dinámicos cardia-cos: Predicciones físicas y matemáticas de la dinámica cardiaca de apli-cación clínica. Rev Colomb Cardiol. 2010; 17:115-29.es
dc.source.bibliographicCitationRodríguez J, Prieto S, Ramírez L. A novel heart rate atractor for the prediction of cardiovascular disease. Informatics in medicine. 2019; 15(100174):1-9es
dc.source.bibliographicCitationGuías colombianas de electrofisiología no invasiva. Revista colombiana de Cardiología. 2014;21(1):1-118es
dc.source.bibliographicCitationGarfinkel A. A mathematics for physiology. Am. J. Physiol. 1983;245:R455–R466.es
dc.source.bibliographicCitationSchumacher A. Linear and nonlinear approaches to the analysis of R–R interval variability. Biol. Res. Nurs. 2004;5:211–21es
dc.source.bibliographicCitationMäkikallio T. Analysis of heart rate dynamics by methods derived from nonlinear mathematics—clinical applicability and prognostic signifi-cance, ch. 2. PhD thesis. Oulu: University Library. 1998.es
dc.source.bibliographicCitationEinstein A. Principios de física teórica. En: Einstein A. Sobre la teoría de la relatividad y otras aportaciones científicas. Madrid: Sarpe; 1983. p. 29-32.es
dc.source.bibliographicCitationRodríguez J, Prieto S, Correa C, Bernal P, Puerta G, Vitery S, et al. Theoretical generalization of normal and sick coronary arteries with fractal dimensions and the arterial intrinsic mathematical harmony. BMC Medical Physics. 2010;10:1-6.es
dc.source.bibliographicCitationRodríguez J, Prieto S, Flórez M, Alarcón C, López R, Aguirre G, et al. Physical-mathematical diagnosis of cardiac dynamic on neonatal sep-sis: predictions of clinical application. J Med Med Sci. 2014;5(5):102-8.es
dc.description.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000722235es
dc.description.orcid0000-0001-7169-6912es
dc.description.gruplachttps://scienti.minciencias.gov.co/gruplac/jsp/Medicion/graficas/verPerfiles.jsp?id_convocatoria=19&nroIdGrupo=00000000002977es
dc.description.googlescholarhttps://scholar.google.com/citations?user=j4IrfiYAAAAJ&hl=thes
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