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Variabilidad de la señal de frecuencia de pulso obtenida mediante pulsioximetría nocturna en pacientes con síndrome de apnea hipopnea del sueño
Variability of Pulse Signal Frequency Obtained Using Nocturnal Pulse Oximetry in Patients with Sleep Apnoea/Hypoapnoea Syndrome
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Los resultados se expresan como media±desviación estándar. En la HP, los resultados también se expresan agrupados por CF (CF: I–II y III–IV).</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Isabel Blanco, Claudio Villaquirán, José Luis Valera, María Molina-Molina, Antoni Xaubet, Robert Rodríguez-Roisin, Joan A. Barberà, Josep Roca" "autores" => array:8 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Isabel" "apellidos" => "Blanco" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Claudio" "apellidos" => "Villaquirán" ] 2 => array:3 [ "Iniciales" => "J.L." "nombre" => "José Luis" "apellidos" => "Valera" ] 3 => array:3 [ "Iniciales" => "M." "nombre" => "María" "apellidos" => "Molina-Molina" ] 4 => array:2 [ "nombre" => "Antoni" "apellidos" => "Xaubet" ] 5 => array:2 [ "nombre" => "Robert" "apellidos" => "Rodríguez-Roisin" ] 6 => array:2 [ "nombre" => "Joan A." 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Tinción hematoxilina-eosina. Obsérvese la presencia de numerosos espacios alveolares, así como estructuras bronquiales y alveolares. El paciente fue diagnosticado de una alveolitis alérgica extrínseca. <span class="elsevierStyleItalic">b)</span> Imagen microscópica a mayor aumento del mismo caso (×20). Obsérvese el grado de conservación de las estructuras alveolares, así como la presencia de infiltrados mononucleares intersticiales leves y granulomas no caseificantes. <span class="elsevierStyleItalic">c</span>) Imagen microscópica (×40) donde se identifica un granuloma no caseificante.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Virginia Pajares, Alfons Torrego, Carmen Puzo, Enrique Lerma, Maria Àngels Gil De Bernabé, Tomás Franquet" "autores" => array:6 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Virginia" "apellidos" => "Pajares" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Alfons" "apellidos" => "Torrego" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "Carmen" "apellidos" => "Puzo" ] 3 => array:2 [ "nombre" => "Enrique" "apellidos" => "Lerma" ] 4 => array:3 [ "Iniciales" => "M.A." "nombre" => "Maria Àngels" "apellidos" => "Gil De Bernabé" ] 5 => array:3 [ "Iniciales" => "T." 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Víctor Marcos Martín" "autores" => array:5 [ 0 => array:3 [ "apellidos" => "Félix del Campo Matía" "email" => array:1 [ 0 => "fsas@telefonica.net" ] "referencia" => array:2 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">a</span>" "identificador" => "aff1" ] 1 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">¿</span>" "identificador" => "cor1" ] ] ] 1 => array:3 [ "nombre" => "Roberto" "apellidos" => "Hornero Sánchez" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">b</span>" "identificador" => "aff2" ] ] ] 2 => array:3 [ "nombre" => "Carlos" "apellidos" => "Zamarrón Sanz" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">c</span>" "identificador" => "aff3" ] ] ] 3 => array:3 [ "nombre" => "Daniel" "apellidos" => "Álvarez González" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">b</span>" "identificador" => "aff2" ] ] ] 4 => array:3 [ "nombre" => "J." 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Estos episodios de reducción o ausencia del flujo aéreo van a inducir la presencia de modificaciones características tanto en la saturación de oxígeno como en la frecuencia cardiaca (FC).</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">La FC refleja el estado cardiovascular de un sujeto y su elevación se ha asociado a la presencia de alteraciones cardiovasculares y a una mayor morbimortalidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib1"><span class="elsevierStyleSup">1–3</span></a>. En sujetos sanos, la frecuencia cardiaca presenta fluctuaciones complejas, tendiendo a disminuir durante el sueño, especialmente en la fase no REM. Aunque la respuesta de la frecuencia cardiaca a la presencia de apneas obstructivas puede ser variable, habitualmente se considera que los pacientes con SAHS presentan un patrón característico de braditaquicardia durante el sueño<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib4"><span class="elsevierStyleSup">4–6</span></a>. Estas variaciones de la frecuencia cardiaca parecen depender de una alteración del sistema nervioso autónomo y del flujo aéreo. En este sentido, las modificaciones del ritmo cardiaco se han considerado como un marcador de los arousals autonómicos en pacientes con SAHS.</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los últimos años, se ha producido un gran interés en el análisis de la variabilidad de la frecuencia cardiaca, tomando como referencia el intervalo RR del electrocardiograma<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib7"><span class="elsevierStyleSup">7–9</span></a> como medida del control autonómico. Sin embargo, son pocos los estudios que traten de caracterizar el comportamiento de la frecuencia cardiaca en pacientes con SAHS<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib10"><span class="elsevierStyleSup">10–12</span></a> medido por pulsioximetría y su utilidad como procedimiento diagnóstico en pacientes con sospecha de SAHS. La mayoría de estos estudios emplean técnicas lineales de procesado. La frecuencia cardiaca al igual que otras señales fisiológicas tiene un comportamiento complejo e irregular, incluso en sujetos sanos, lo que hace que la aplicación de técnicas no lineales sea probablemente más adecuada para su análisis. Dentro de este tipo de procedimientos se incluye la determinación de la medida de tendencia central (MTC) aplicada a los diagramas de diferencias de segundo orden<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib13"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>. Los diagramas de diferencias de segundo orden constituyen un método gráfico muy útil, ya que proporcionan un análisis visual rápido del comportamiento de una serie de datos. Son gráficos centrados en el origen, que permiten evaluar el grado de caos de un conjunto de datos. Así, un diagrama que muestre los puntos agrupados alrededor del centro se asocia a una menor variabilidad de la serie de datos. Para la valoración objetiva de los diagramas de segundo orden puede aplicarse la MTC, lo que va a permitir cuantificar su variabilidad. Un valor de MTC bajo implicaría una mayor variabilidad de la señal analizada.</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el presente estudio, de carácter prospectivo, se pretende cuantificar y caracterizar las modificaciones de la frecuencia de pulso obtenida por pulsioximetría nocturna en pacientes con trastornos respiratorios durante el sueño, utilizando la medida de tendencia central aplicada a diagramas de diferencias de segundo orden, así como evaluar su utilidad diagnóstica en pacientes con sospecha clínica de SAHS.</p></span><span class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Pacientes y métodos</span><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se incluyeron 187 sujetos (147 varones y 40 mujeres) remitidos de forma consecutiva a la consulta de neumología del Hospital Clínico Universitario de Santiago de Compostela por sospecha clínica de SAHS. A todos los sujetos incluidos en el estudio, se les realizó simultáneamente una polisomnografía nocturna (Ultrasom Network, Nicolet, Madison, WI, E.E.U.U.) y un registro de la frecuencia cardiaca y de la saturación de oxihemoglobina mediante un pulsioxímetro (Criticare 504 oximeter, CSI, Wankeska, WI, E.E.U.U.), utilizando una sonda de dedo con una frecuencia de muestreo de 0,2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hz. La polisomnografía nocturna incluyó el registro de electroencefalograma, electrooculograma, electromiograma, flujo aéreo mediante thermistor, movimientos toracoabdominales, electrocardiograma, ronquido y posición corporal. El sueño fue analizado de acuerdo a los criterios estándar<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib14"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>. Se definió como apnea a la ausencia de flujo aéreo de más de 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s de duración e hipopnea a una reducción discernible del flujo aéreo o de las bandas toracoabdominales, que se acompañaba de una desaturación mayor del 3% o la presencia de arousal. El índice de apnea hipopnea (IAH) fue calculado como el número de apneas más hipopneas, dividido por el número de horas de sueño. Se consideró como SAHS a la presencia de un IAH mayor de 10. Todos los pacientes se encontraban clínicamente estables durante la realización de ambos estudios. Se consideró como SAHS leve-moderado, si se presentaba un IAH<30, y SAHS severo cuando el paciente tenía un IAH>30. Los análisis de los registros polisomnográficos y pulsioximétricos fueron realizados de forma independiente.</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">No se incluyó en el estudio a pacientes diagnosticados previamente de neuropatía o disfunción autonómica, ni que presentaran trastornos del ritmo cardiaco. Un 17,1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>% de ellos tenían antecedentes de enfermedad cardiovascular. Ninguno de los pacientes incluidos tomaba fármacos antiarrítmicos. Todos los pacientes se encontraban en situación estable durante la realización del estudio polisomnográfico. El estudio fue aprobado por el comité ético del hospital.</p><span class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Medida de la tendencia central</span><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la cuantificación de la variabilidad de la frecuencia de pulso obtenida mediante pulsioximetría nocturna, se empleó la determinación de la medida de tendencia central aplicada a diagramas de diferencias de segundo orden. Los diagramas de diferencias de segundo orden son gráficos de dispersión centrados en el origen de coordenadas. Este tipo de representaciones gráficas de los datos obtenidos de una señal, proporcionan de forma visual y rápida información acerca de la dispersión (variabilidad) de la serie de datos analizada. Se trata, pues, de una herramienta gráfica muy útil en el análisis de registro de las señales biomédicas. En este tipo de gráficos, en cada eje coordenado se representa la diferencia entre dos versiones desplazadas de la señal bajo estudio, de ahí su denominación como diferencias de segundo orden. La MTC se emplea para cuantificar numéricamente y de forma objetiva el grado de dispersión de los datos, que visualmente nos proporcionan los diagramas de diferencias de segundo orden. Ambas herramientas (gráfica y numérica) se combinan para caracterizar a cada registro biológico, en este caso la frecuencia cardiaca <span class="elsevierStyleItalic">(n).</span> Para ello, es necesario seleccionar una región circular de un determinado radio <span class="elsevierStyleItalic">(r)</span> en torno al origen, contar el número de puntos que caen dentro de ella y normalizar respecto al número total de puntos. Si la dispersión de los datos en el diagrama de diferencias de segundo orden es muy elevada, es decir, los puntos en la representación se extienden por todo el diagrama, entonces un porcentaje muy elevado de ellos estará fuera de la región circular. Esto dará lugar a un valor de la MTC pequeño, tendiendo a 0 (alta variabilidad). Si por el contrario, la dispersión de los datos en el diagrama es pequeña y, por tanto, los valores tienden a estar concentrados en torno al origen de coordenadas, entonces la mayoría de los datos estarán dentro de esta región circular. Esto dará lugar a un valor de la MTC elevado, tendiendo a 1 (escasa variabilidad).</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">La elección del valor del radio <span class="elsevierStyleItalic">r</span> para el cálculo de la MTC es fundamental. De forma general, el radio es seleccionado dependiendo de la naturaleza de los registros analizados. En nuestro estudio, la elección del radio de la región circular se realizó buscando las diferencias más significativas entre los grupos de pacientes con SAHS y sin SAHS. Para ello, se calculó la MTC para cada registro de frecuencia cardiaca con diferentes radios dentro de un rango determinado por el carácter de los datos (desde <span class="elsevierStyleItalic">r</span>=1 hasta <span class="elsevierStyleItalic">r</span>=10 con saltos de 0,1). Posteriormente, se aplicó el test de Student y se seleccionó aquel radio que proporcionaba las diferencias más significativas entre ambas muestras y que en nuestro caso fue <span class="elsevierStyleItalic">r</span>=1,5. Debido a la larga duración de los registros de sueño, para el procesado de las señales mediante la MTC se dividió previamente a cada uno de los registros en segmentos de 200 muestras, lo que permitió incluir varios episodios de apneas en cada segmento. Finalmente, se promedió teniendo en cuenta el número total de segmentos para obtener un único valor de MTC para cada registro.</p></span><span class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Análisis estadístico</span><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos son expresados como medias y desviación estándar. Se utilizo el test de Mann-Whitney para la comparación entre grupos. Para el estudio de correlación entre las variables se empleó el análisis de correlación de Spearman. Para el análisis multivariante se utilizó técnicas de análisis lineal multivariante, mediante el procedimiento de los mínimos cuadrados y el método de los pasos sucesivos. Para evaluar la precisión diagnóstica de la MTC aplicada a la señal de frecuencia cardiaca nocturna se han utilizado las curvas <span class="elsevierStyleItalic">Receiver Operating Characteristic</span> (ROC). Para su construcción, se utilizó un programa en Matlab<span class="elsevierStyleSup">®</span>. Se ha realizado, además, análisis de la varianza (ANOVA) de una vía mediante la aplicación del test de Student en busca de diferencias significativas (p<0,05) entre los grupos de SAHS y sin SAHS. Se consideró como significación estadística a una p<0,05. Los datos fueron analizados mediante el programa estadístico SPSS V 16.0.</p></span></span><span class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estudio polisomnográfico nocturno permitió diagnosticar de SAHS al 59,3% de los sujetos incluidos en el estudio. Las características clínicas de los pacientes se describen en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl1">tabla 1</a>.</p><elsevierMultimedia ident="tbl1"></elsevierMultimedia><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los pacientes con SAHS mostraron al inicio del registro polisomnográfico una frecuencia cardiaca más elevada que los pacientes sin SAHS (74,5 vs. 69,3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>lpm; p<0,05). En las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig1">figuras 1 y 2</a> se muestran los diagramas de diferencias de segundo orden de la frecuencia cardiaca característicos de un sujeto sin SAHS y con SAHS. En el primer caso, el diagrama representa a una serie de datos con escasa variabilidad, por lo que los puntos van a aproximarse al origen (no SAHS). La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig2">figura 2</a> corresponde a un paciente con SAHS, en el que el diagrama muestra una mayor dispersión gráfica de los valores de la frecuencia cardiaca. La aplicación de la MTC a los diagramas de segundo orden permitió evidenciar que los pacientes con SAHS presentan valores menores de MTC que los pacientes sin SAHS (0,449±0,225 vs 0,666±0,168, p<0,001) y por tanto una mayor variabilidad de la frecuencia cardiaca (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig3">fig. 3</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig1"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig2"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig3"></elsevierMultimedia><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los valores de MTC de la frecuencia de pulso mostraron una correlación negativa con la frecuencia cardiaca al inicio del registro (r=−0,30, p<0,001), el IAH (r=−0,425, p<0,001), así como con los índices clásicos de desaturación, tanto del 4% (r=−0,426, p<0,001), del 3% (r=−0,408, p<0,001), del 2% (r=−0,379 P<0,001,), así como con la saturación media (r=0,361, p<0,001), con la saturación mínima (r=0,460, P<0,001), y con el porcentaje de tiempo de SaO<span class="elsevierStyleInf">2</span> por debajo del 90% (r=−0,324, p<0,001). Estas correlaciones se mantenían significativas al controlarlas por edad e IMC. No hemos encontrado relación entre la MTC de la frecuencia cardiaca con el IMC ni con el sexo, pero si con la edad (r=0,174). Los pacientes con SAHS severo presentaron una mayor variabilidad con respecto a los pacientes con SAHS de carácter leve (0,514 vs. 0,413 p<0,05).</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el análisis multivariante, las variables de mayor poder explicativo de la MTC (variabilidad) de la frecuencia de pulso fue la saturación mínima, el índice de desaturación del 4% y la frecuencia cardiaca basal, lo que explicaría el 26,18% del comportamiento del valor de MTC de la frecuencia cardiaca.</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig4">figura 4</a>, se representa la curva ROC para la variabilidad de la frecuencia de pulso como método de ayuda diagnóstica en el SAHS. Los mejores resultados se obtienen con un punto de corte de MTC de 0,576, alcanzándose una sensibilidad de 69,3%; una especificidad de 77,6%; una precisión diagnóstica de 72,7%, siendo el área bajo la curva de 0,778 (IC 95% 0,712<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>–0,836). La razón de verosimilitud positiva fue de 3,10 (2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>–<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4,79) y la razón de verosimilitud negativa de 0,39 (0,29<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>–<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,53) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl2">tabla 2</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig4"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl2"></elsevierMultimedia><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los pacientes sin SAHS, no hemos encontrado diferencias entre los falsos positivos (CTM<0,576 e IAH<10) y los verdaderos negativos con respecto a la edad (59,4 vs. 51,6), IMC (27,7 vs. 30) e IAH (2,03 vs. 2,01), pero sí con respecto a la saturación mínima (87,4 vs. 79,9) y el índice de desaturación (0,87 vs 2,9)(p<0,05). En los pacientes con SAHS, aquellos que se comportaron como falsos negativos en la oximetría presentaron diferencias significativas con respecto a la severidad del IAH (31,5 vs 44), la edad (62,9 vs 56), la saturación mínima (73,4 vs 68,1) y un menor índice de desaturación (11,3 vs 25,05).</p></span><span class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Discusion</span><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">El principal hallazgo de nuestro estudio es que los pacientes con SAHS presentan una mayor variabilidad de la señal de frecuencia de pulso nocturna obtenida por pulsioximetría que los pacientes sin SAHS y, por tanto, muestran una mayor dispersión en los diagramas de diferencias de segundo orden.</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los sujetos sanos, incluso en reposo, pueden presentar modificaciones de la frecuencia cardiaca, que van a depender de múltiples factores como la edad, posición corporal, frecuencia respiratoria y el tono vagal. El sueño conlleva cambios en la actividad de la frecuencia cardiaca, especialmente, al inicio del mismo. En los pacientes con SAHS, la presencia de apneas produciría una relativa bradicardia y vasodilatación, seguida por un incremento de la frecuencia cardiaca y vasoconstricción, lo que permitiría explicar esta mayor variabilidad de la frecuencia de pulso que presentan los pacientes con SAHS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib15"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>.</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de su importancia, el comportamiento de la frecuencia cardiaca en pacientes con SAHS no está bien clarificado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib16"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>. En nuestro estudio, la frecuencia cardiaca basal, el índice de desaturación del 4% y la saturación mínima son los principales parámetros asociados de forma independiente a la variabilidad de la frecuencia cardiaca medida por métodos no lineales, si bien solo explicarían el 26,18% de la variabilidad de la frecuencia cardiaca. Para Zwillich<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib17"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>, la bradicardia es un fenómeno frecuente en las apneas, siendo su duración y el incremento de la desaturación de la oxihemoglobina los factores determinantes para su aparición. Guilleminault encuentra una estrecha relación entre la duración de las apneas y los fenómenos de braditaquicardia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib4"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. Otros autores confieren, sin embargo, gran importancia a la presencia de arousals. Haba Rubio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib15"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> encuentra que las variaciones de la frecuencia cardiaca y de la onda pletismográfica de pulso no difieren con respecto al tipo de apnea, si no con respecto a la duración de los arousals asociados a dichos cambios. De igual forma, Guilleminault describe que en pacientes con síndrome de resistencia de la vía aérea superior, la presencia de apneas que se acompañan de arousals, van a tener un mayor efecto taquicardizante, incluso aunque solo presenten una ligera disminución de la saturación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib18"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>.</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al igual que en el estudio de Sumi<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib19"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>, también evidenciamos una relación entre la frecuencia cardiaca con el IAH y los diversos índices de desaturación. La MTC aplicada a diagramas de segundo orden de la señal frecuencia cardiaca se relaciona de forma inversa con el IAH y con los índices de desaturación clásicos. Esta correlación negativa es debida a la naturaleza del propio método, dado que una mayor variabilidad viene expresada por un menor valor de MTC. Esta relación entre la variabilidad de la frecuencia cardiaca y la saturación de oxígeno en pacientes con SAHS está en consonancia con estudios previos en los que se ha evidenciado un mayor grado de coherencia y de sincronía en la fluctuación entre la FC y la saturación de oxígeno en pacientes con SAHS, con respecto a pacientes no apnéicos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib20"><span class="elsevierStyleSup">20–21</span></a>.</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los últimos años se ha producido un gran interés en la búsqueda de métodos diagnósticos alternativos a la polisomnografía convencional, bien en relación con la poligrafía respiratoria<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib22"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a> o con el empleo de sistemas simplificados, basados en el análisis de determinadas señales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib23"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>. Las modificaciones de la FC han sido empleadas en la práctica clínica, bien para valorar la fragmentación del sueño<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib24"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a> o como métodos de despistaje en el SAHS, bien de forma aislada<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib7"><span class="elsevierStyleSup">7,10,12</span></a> o en conjunción con la saturación de oxígeno<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib11"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>. La mayoría de los estudios existentes emplean técnicas basadas en análisis espectrales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib25"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>, sin embargo, la evaluación de las señales biológicas mediante métodos no lineales puede ser más adecuado<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib26"><span class="elsevierStyleSup">26,27</span></a>. En este sentido pueden emplearse técnicas gráficas (gráficos de Poincaré, gráficos de diferencia de segundo orden) y técnicas numéricas como la dimensión fractal, el exponente de Lyapunov o la medida de tendencia central. En nuestro estudio, para el análisis de la variabilidad de la frecuencia cardiaca en pacientes con SAHS hemos utilizado ambos métodos: gráficas de diferencias de segundo orden (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig1">figs. 1,2</a>) y análisis numérico mediante MTC. La MTC es una técnica numérica derivada de la teoría del caos, que ha sido introducida en los últimos años como modo de cuantificar la variabilidad en la secuencia temporal de una serie de datos, aportando una información precisa a la proporcionada visualmente por los gráficos de diferencias de segundo orden. La MTC ha sido utilizada ampliamente en cardiología, neurología<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib13"><span class="elsevierStyleSup">13,28–30</span></a> y, más recientemente, en pacientes con trastornos respiratorios durante el sueño con buenos resultados<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib26"><span class="elsevierStyleSup">26,31</span></a>.</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicación de la MTC a los diagramas de segundo orden de la frecuencia cardiaca presenta como método diagnóstico una aceptable especificidad y una moderada sensibilidad comparada con la polisomnografía convencional, resultados muy similares a los obtenidos mediante el análisis de la regularidad (entropía aproximada) de la frecuencia cardiaca<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib12"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>, pero netamente inferiores a los proporcionados por el análisis no lineal de la saturación de oxígeno<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib27"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>. En nuestro estudio, los pacientes con SAHS que presentaron una escasa variabilidad de la frecuencia cardiaca se caracterizaron por presentar un SAHS menos severo y una menor desaturación, así como una mayor edad.</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En nuestro caso, el registro de la oximetría y de la frecuencia cardiaca se realizó simultáneamente con la polisomnografía, evitando de esta forma la variabilidad noche a noche, asegurando el mismo entorno para los dos tipos de registro, si bien el análisis se realizó de forma independiente. Dentro de las limitaciones del estudio hay que señalar las propias a la determinación de la frecuencia cardiaca mediante pulsioximetría en vez del electrocardiograma, si bien el registro de la frecuencia de pulso es más sencillo que la determinación del intervalo RR en la práctica diaria dado que los pulsioxímetros actuales proporcionan de forma conjunta la saturación de oxihemoglobina, la frecuencia cardiaca y la onda pletismográfica. Por otra parte, aunque la frecuencia cardiaca se correlaciona estrechamente con la frecuencia de pulso<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib32"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a>, sin embargo, esta última no refleja exactamente la variabilidad de la frecuencia cardiaca, especialmente, en pacientes sanos o con baja variabilidad de esta<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib33"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>. Otro aspecto que se debe tener en cuenta es que el análisis del comportamiento de las variaciones de la frecuencia cardiaca se ha realizado sobre el conjunto del registro, sin tener en consideración las diversas fases del sueño.</p><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">En resumen, los pacientes con SAHS presentan una mayor variabilidad de la frecuencia cardiaca durante la noche, siendo la frecuencia cardiaca basal, el índice de desaturación y la saturación mínima los principales factores relacionados de forma independiente. Como técnica de ayuda en el diagnóstico del SAHS, la variabilidad de la frecuencia cardiaca medida por MTC muestra una sensibilidad y especificidad moderada. La aplicación de técnicas no lineales, como la MTC, puede ayudarnos a un mejor entendimiento del comportamiento dinámico de las señales biológicas, más allá de la escasa información proporcionada por los métodos estadísticos tradicionales.</p></span><span class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Financiación</span><p class="elsevierStylePara elsevierViewall">Proyecto financiado por la Junta de Castilla y León y el Instituto de Salud Carlos III.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:10 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "xres166596" "titulo" => array:5 [ 0 => "Resumen" 1 => "Introducción" 2 => "Pacientes y métodos" 3 => "Resultados" 4 => "Conclusiones" ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec154827" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "xres166597" "titulo" => array:5 [ 0 => "Abstract" 1 => "Introduction" 2 => "Patients and Methods" 3 => "Result" 4 => "Conclusions" ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec154828" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:1 [ "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:2 [ "titulo" => "Pacientes y métodos" "secciones" => array:2 [ 0 => array:1 [ "titulo" => "Medida de la tendencia central" ] 1 => array:1 [ "titulo" => "Análisis estadístico" ] ] ] 6 => array:1 [ "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:1 [ "titulo" => "Discusion" ] 8 => array:1 [ "titulo" => "Financiación" ] 9 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2009-06-10" "fechaAceptado" => "2009-11-16" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec154827" "palabras" => array:4 [ 0 => "Síndrome de apnea del sueño" 1 => "Medida de tendencia central" 2 => "Frecuencia cardiaca" 3 => "Diagnóstico" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec154828" "palabras" => array:4 [ 0 => "Sleep apnoea syndrome" 1 => "Measurement of central tendency" 2 => "Heart rate" 3 => "Diagnosis" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:2 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Introducción</span><p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La medida de tendencia central (MTC) es una técnica de análisis no lineal que aplicada a diagramas de diferencias de segundo orden permiten cuantificar el grado de variabilidad de una serie de datos. En el presente estudio, se pretende cuantificar y caracterizar las modificaciones de la frecuencia cardiaca obtenidas por pulsioximetría en pacientes con sospecha clínica de síndrome de apnea hipopnea del sueño (SAHS) mediante la utilización de la MTC y valorar su utilidad diagnóstica.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Pacientes y métodos</span><p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se incluyen en el estudio 187 pacientes, realizándose un estudio polisomnográfico y pulsioximétrico nocturno. Para la valoración de la variabilidad de la frecuencia cardiaca, se utilizó la MTC aplicada a gráficos de diferencias de segundo orden obtenidos del registro de la frecuencia cardiaca.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los pacientes con SAHS presentaron una mayor variabilidad de la frecuencia cardiaca que los pacientes sin SAHS (0,449 vs. 0,666, p<0,001. En el análisis multivariante, la frecuencia cardiaca, la saturación mínima y el índice de desaturación del 4% presentaron una relación independiente con la variabilidad de la frecuencia cardiaca. Como método diagnóstico, la MTC de la frecuencia cardiaca proporcionó una sensibilidad de 69,3%, una especificidad de 77,6% y una precisión diagnóstica de 72,7%</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusiones</span><p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los pacientes con SAHS presentan durante la noche una mayor variabilidad de la frecuencia cardiaca, valorada mediante la aplicación de la medida de tendencia central a diagramas de diferencias de segundo orden de la frecuencia cardiaca. Como método de despistaje, la MTC aplicada a la frecuencia cardiaca presentan una sensibilidad y especificidad moderada.</p>" ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Introduction</span><p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The measurement of central tendency (MCT) is a non-linear analysis technique which applied to second order differences diagrams enables the degree of variability to be quantified in a data series. In the present study an attempt is made to quantify and characterise the changes in heart rate obtained by pulse oximetry in patients with a clinical suspicion of sleep apnoea/hypoapnoea syndrome (SAHS) using the MCT and to evaluate its diagnostic use.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Patients and Methods</span><p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A total of 187 patients were included in the study, on whom a nocturnal polysomnographic and pulse oximetry study was performed. To evaluate the variability of the heart rate the MCT applied to graphs of second order differences obtained from the heart rate record.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Result</span><p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Patients with SAHS had a higher heart rate variablity than patients without SAHS (0.449 vs. 0.666, <span class="elsevierStyleItalic">P</span><0.001. In the multivariate analysis, the heart rate, the minimum saturation and the desaturation index of 4% were independently associated with the heart rate variability. As a diagnostic method, the MCT of the heart rate gives a sensitivity of 69.3%, a specificity of 77.6% and a diagnostic precision of 72.7%</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusions</span><p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Patients with SAHS have a greater variabilityin heart rate during the night, evaluated by applying the MCT of the heart rate to diagrams of second order differences. As a screening method, the MCT applied to the heart rate has a moderate sensitivity and specificity.</p>" ] ] "multimedia" => array:6 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig1" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1615 "Ancho" => 1622 "Tamanyo" => 96223 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Diagrama de diferencias de segundo orden representativo de la frecuencia de pulso de un sujeto sin SAHS. En cada eje se representa la diferencia entre dos versiones desplazadas de la señal bajo estudio: x<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>(n) es el registro de frecuencia de pulso original; x<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>(n+1)es el registro de frecuencia de pulso tras desplazar el origen de tiempos una muestra; x<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>(n+2) es el registro de frecuencia de pulso tras desplazar el origen de tiempos 2 muestras.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig2" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1614 "Ancho" => 1622 "Tamanyo" => 281513 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Diagrama de diferencias de segundo orden representativo de la frecuencia de pulso de un paciente con SAHS. 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\t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">SAHS (n=111) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Edad (años) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">57,9 (12,8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">57,6 (12,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">58,3 (12,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">ns \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">IMC (kg/m<span class="elsevierStyleSup">2</span>) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">29,5 (5,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">28,4 (6,012) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">30,5 (4,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,03 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">IAH \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">24,6 (1,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,04 ( 2,36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">40,1 (19,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">EPOC (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22,5% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">26,3% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19,8% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">ns \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Varones (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">78,6% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">69,7% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">84,7% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,02 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Frecuencia cardiaca \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">72,6 (13,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">69,3 (12,4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">74,5 (13,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,02 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab262675.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" 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\t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">IC95% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sensibilidad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">69,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">60,8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>–<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>77,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Especificidad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">77,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">68,3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>–<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>87,0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Precisión diagnóstica \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">72,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">66,3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>–<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>79,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Valor predictivo positivo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">81,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">74,1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>–<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>89,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Valor predictivo negativo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">63,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">53,7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>–<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>73,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Razón de verosimilitud positiva \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,101 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,004<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>–<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4,799 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Razón de verosimilitud negativa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,395 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,291<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>–<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,535 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab262676.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Utilidad diagnóstica de la aplicación de la medida de tendencia central aplicada a la frecuencia cardiaca (umbral de diagnóstico=0,576)</p>" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:1 [ "bibliografiaReferencia" => array:33 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib1" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "High heart rate: a risk factor for cardiovascular death in elderly men" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:4 [ 0 => "P. 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| 2024 October | 82 | 18 | 100 |
| 2024 September | 76 | 13 | 89 |
| 2024 August | 88 | 31 | 119 |
| 2024 July | 69 | 18 | 87 |
| 2024 June | 94 | 29 | 123 |
| 2024 May | 110 | 24 | 134 |
| 2024 April | 81 | 37 | 118 |
| 2024 March | 108 | 27 | 135 |
| 2024 February | 76 | 42 | 118 |
| 2023 March | 21 | 5 | 26 |
| 2023 February | 146 | 25 | 171 |
| 2023 January | 135 | 23 | 158 |
| 2022 December | 157 | 27 | 184 |
| 2022 November | 181 | 26 | 207 |
| 2022 October | 131 | 40 | 171 |
| 2022 September | 109 | 21 | 130 |
| 2022 August | 118 | 48 | 166 |
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| 2021 March | 182 | 31 | 213 |
| 2021 February | 114 | 29 | 143 |
| 2021 January | 112 | 24 | 136 |
| 2020 December | 115 | 26 | 141 |
| 2020 November | 120 | 6 | 126 |
| 2020 October | 128 | 16 | 144 |
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| 2020 June | 130 | 10 | 140 |
| 2020 May | 176 | 13 | 189 |
| 2020 April | 177 | 10 | 187 |
| 2020 March | 160 | 25 | 185 |
| 2020 February | 155 | 15 | 170 |
| 2020 January | 183 | 21 | 204 |
| 2019 December | 208 | 16 | 224 |
| 2019 November | 217 | 10 | 227 |
| 2019 October | 274 | 15 | 289 |
| 2019 September | 226 | 35 | 261 |
| 2019 August | 173 | 17 | 190 |
| 2019 July | 148 | 35 | 183 |
| 2019 June | 183 | 45 | 228 |
| 2019 May | 154 | 26 | 180 |
| 2019 April | 214 | 27 | 241 |
| 2019 March | 137 | 18 | 155 |
| 2019 February | 92 | 21 | 113 |
| 2019 January | 84 | 7 | 91 |
| 2018 December | 67 | 17 | 84 |
| 2018 November | 143 | 19 | 162 |
| 2018 October | 230 | 24 | 254 |
| 2018 September | 118 | 8 | 126 |
| 2018 July | 3 | 0 | 3 |
| 2018 May | 37 | 4 | 41 |
| 2018 April | 70 | 6 | 76 |
| 2018 March | 76 | 10 | 86 |
| 2018 February | 44 | 8 | 52 |
| 2018 January | 58 | 3 | 61 |
| 2017 December | 63 | 12 | 75 |
| 2017 November | 73 | 10 | 83 |
| 2017 October | 68 | 9 | 77 |
| 2017 September | 54 | 13 | 67 |
| 2017 August | 76 | 17 | 93 |
| 2017 July | 50 | 6 | 56 |
| 2017 June | 73 | 14 | 87 |
| 2017 May | 95 | 10 | 105 |
| 2017 April | 78 | 29 | 107 |
| 2017 March | 86 | 68 | 154 |
| 2017 February | 64 | 12 | 76 |
| 2017 January | 49 | 8 | 57 |
| 2016 December | 61 | 10 | 71 |
| 2016 November | 135 | 17 | 152 |
| 2016 October | 148 | 23 | 171 |
| 2016 September | 181 | 16 | 197 |
| 2016 August | 95 | 14 | 109 |
| 2016 July | 87 | 9 | 96 |
| 2016 June | 85 | 20 | 105 |
| 2016 May | 100 | 27 | 127 |
| 2016 April | 56 | 0 | 56 |
| 2016 March | 72 | 3 | 75 |
| 2016 February | 89 | 4 | 93 |
| 2016 January | 89 | 30 | 119 |
| 2015 December | 117 | 24 | 141 |
| 2015 November | 173 | 27 | 200 |
| 2015 October | 140 | 5 | 145 |
| 2015 September | 120 | 0 | 120 |
| 2015 August | 100 | 0 | 100 |
| 2015 July | 100 | 0 | 100 |
| 2015 June | 87 | 0 | 87 |
| 2015 May | 137 | 0 | 137 |
| 2015 April | 104 | 0 | 104 |
| 2015 March | 114 | 0 | 114 |
| 2015 February | 67 | 0 | 67 |
| 2015 January | 73 | 0 | 73 |
| 2014 December | 85 | 0 | 85 |
| 2014 November | 113 | 0 | 113 |
| 2014 October | 120 | 0 | 120 |
| 2014 September | 70 | 0 | 70 |
| 2014 August | 82 | 0 | 82 |
| 2014 July | 92 | 0 | 92 |
| 2014 June | 98 | 0 | 98 |
| 2014 May | 100 | 0 | 100 |
| 2014 April | 108 | 0 | 108 |
| 2014 March | 131 | 0 | 131 |
| 2014 February | 101 | 0 | 101 |
| 2014 January | 59 | 0 | 59 |
| 2013 December | 66 | 0 | 66 |
| 2013 November | 74 | 0 | 74 |
| 2013 October | 80 | 0 | 80 |
| 2013 September | 81 | 0 | 81 |
| 2013 August | 75 | 0 | 75 |
| 2013 July | 104 | 0 | 104 |
| 2013 June | 72 | 0 | 72 |
| 2013 May | 76 | 0 | 76 |
| 2013 April | 56 | 0 | 56 |
| 2013 March | 20 | 0 | 20 |
| 2000 January | 1593 | 0 | 1593 |
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