Introducción
Dr. Luis Rodríguez Padial
Presidente del Comité Científico del Congreso
Comité ejecutivo
Comité de evaluadores
Índice de autores
Introducción y objetivos: La correcta interpretación del electrocardiograma (ECG) continúa siendo un reto para una gran mayoría de médicos. Este hecho ha impulsado el desarrollo de programas validados de autointerpretación con el objetivo de facilitar su lectura. Sin embargo, ningún estudio ha analizado la influencia que supone la interpretación computarizada en la lectura del ECG.
Métodos: El presente estudio se realizó con 123 médicos que asistieron a un curso anual sobre electrocardiografía. Al inicio del curso se aleatorizó a los participantes a la realización de 2 modelos de un cuestionario con doce ECG que debían de interpretar. Ambos modelos se diferenciaban en la presencia o ausencia de la interpretación computarizada original. En el modelo de cuestionario con autointerpretación, 6 de los ECG se encontraban correctamente diagnosticados por la máquina y 6 incorrectamente a juicio de 2 cardiólogos. Las posibles interpretaciones que pudieran realizar los participantes fueron analizadas antes del inicio del curso y puntuadas de 0 a 2. 67 participantes fueron aleatorizados a un grupo sin autointerpretación y 56 a un grupo con autointerpretación.
Resultados: Los resultados del estudio mostraron que en el conjunto de ECG correctamente diagnosticados por la máquina, el grupo que disponía de esta autolectura obtuvo una mayor puntuación media (8,60 frente a 7,80 puntos sobre 12; p < 0,001) y un mayor porcentaje de acierto diagnóstico, definido como puntuación en la interpretación igual a 2 (62,8 frente a 54,7%; p = 0,022) respecto al grupo sin autointerpretación. Por el contrario, en el conjunto de ECG con una autointerpretación errónea, el grupo con autolectura obtuvo una menor puntuación media (3,33 frente a 5,22; p = 0,050) y un menor porcentaje de acierto diagnóstico (21,1 frente a 35,8%; p < 0,001). En el análisis multivariado, la aportación de una interpretación correcta por la máquina comparada con su no aportación obtuvo una odds ratio (OR) para una mejora del acierto diagnóstico de 2,09 (IC95%, 1,52-2,87; p < 0,001) mientras que la aportación de una interpretación errónea obtuvo una OR de 0,33 (IC95%, 0,23-0,47; p < 0,001).
Conclusiones: Estos resultados demuestran la notable influencia que supone la interpretación computarizada en la lectura del ECG y resaltan la necesidad de una mejora continua de los nuevos programas de autointerpretación junto con la formación continuada de los médicos en la interpretación electrocardiográfica.
Porcentaje de acierto diagnóstico según grupos |
|||
Grupo sin autointerpretación (N = 67) |
Grupo con autointerpretación (N = 56) |
p |
|
ECG correctamente autointerpretados (%) |
|||
1. Flutter auricular |
74,6 |
76,8 |
0,464 |
2. BAV de 3er grado |
46,3 |
82,1 |
< 0,001 |
3. MCP DDD disfuncionante |
0 |
1,8 |
0,307 |
4. IAM anterolateral |
74,6 |
83,9 |
0,001 |
5. Hipertrofia ventricular izquierda |
59,7 |
55,4 |
0,771 |
6. IAM inferolateral |
73,1 |
76,8 |
0,083 |
ECG incorrectamente autointerpretados(%) |
|||
1. Vía accesoria |
52,2 |
32,1 |
0,023 |
2. MCP DDD normofuncionante |
3 |
1,8 |
0,003 |
3. Patrón Brugada |
47,8 |
19,6 |
0,003 |
4. BAV 2:1 |
3 |
0 |
0,135 |
5. Pericarditis |
32,8 |
16,1 |
0,096 |
6. Taquicardia ventricular |
76,1 |
57,1 |
0,029 |
ECG: electrocardiograma; BAV: bloqueo auriculoventricular; IAM: infarto agudo de miocardio; MCP: marcapasos. |
Conclusiones: Estos resultados demuestran la notable influencia que supone la interpretación computarizada en la lectura del ECG y resaltan la necesidad de una mejora continua de los nuevos programas de autointerpretación junto con la formación continuada de los médicos en la interpretación electrocardiográfica.