dc.contributor | Vizcardo Cornejo, Miguel Ángel | |
dc.creator | Manrique Medina, Miriam Marilin | |
dc.date.accessioned | 2022-08-07T04:53:22Z | |
dc.date.accessioned | 2022-10-26T22:56:47Z | |
dc.date.available | 2022-08-07T04:53:22Z | |
dc.date.available | 2022-10-26T22:56:47Z | |
dc.date.created | 2022-08-07T04:53:22Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier | http://hdl.handle.net/20.500.12773/14540 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4866111 | |
dc.description.abstract | En el presente trabajo, se ha propuesto una metodología no invasiva y de bajo costo, capaz de detectar cualquier alteración cardíaca temprana (miocardiopatía, alteraciones del ritmo y conducción en el corazón). Para esto, usamos la base de datos que procede del Instituto de Medicina Tropical de la Universidad Central de Venezuela; analizamos los registros de electrocardiogramas ECG Holter de 24 horas de 292 personas de ambos sexos que son divididos en 3 grupos: en 107 pacientes con anormalidades ECG (CH2), 102 pacientes sin alteraciones del ECG (CH1) que tuvieron resultados serológicos positivos para la enfermedad de Chagas y 83 voluntarios sin resultados serológicos positivos para la enfermedad de Chagas (Control). Para desarrollar esta metodología; se han desarrollado perfiles circadianos usando los algoritmos de la entropía de aproximación (ApEn) y la entropía muestral (SampEn); para de esta manera cuantificar la regularidad de los electrocardiogramas (ECG) en los tres grupos. Analizamos 288 segmentos de 5 minutos en ECG de 24 horas por paciente. Se encontraron diferencias significativas entre los grupos Control y CH2; que nos permite ver disautononia o disfunción dentro de las 24 horas y esto podría usarse para detectar cualquier alteración cardíaca causada por el T Cruzi. Tambien usamos la Prueba de Kruskal-Wallis tanto en ApEn como en SampEn de 288 segmentos de 5 minutos. Encontrando mayor diferencia significativas en los entre los grupos Control y CH1 en varios segmentos, pero podemos resaltar en los segmentos 50, 100, 150 y 180 correspondientes a las 4:00, 8:00, 12: 00 y 15: 00 horas. Otro método aplicado para encontrar diferencias signiticativas fue el Clasificador Logistico; para discriminar entre los grupos de Control y CH2 de ApEn y SampEn encontrando un 90% de especificidad y un 60% de sensibilidad en los fotogramas. Asi mismo, graficamos los valores de p< 0,05; encontrando que hay mayor diferencia significativa entre los grupos control con los grupos CH1 y CH2. Podemos concluir que los pacientes con chagas muestran una disminución o pérdida de entropía a medida que la enfermedad avanza. | |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa | |
dc.publisher | PE | |
dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.source | Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa | |
dc.source | Repositorio Institucional - UNSA | |
dc.subject | entropía de aproximación | |
dc.subject | entropía de muestra | |
dc.subject | Miocarditis de Chagas | |
dc.subject | Variabilidad del ritmo cardía | |
dc.title | Análisis de electrocardiogramas (ECG) de 24 horas en pacientes con enfermedad de chagas | |
dc.type | Tesis | |