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 profesionales sanitarios, hecho que impulsado en las últimas décadas el desarrollo de programas validados de autointerpretación con el objetivo de facilitar su lectura. El objetivo fue evaluar la influencia de la interpretación computarizada en la lectura del ECG que realiza el personal de enfermería.
Métodos: El presente estudio se realizó con 125 enfermeras que asistieron a un curso anual sobre electrocardiografía. Al inicio del curso se aleatorizó a las 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 las participantes fueron analizadas antes del inicio del curso y puntuadas de 0 a 2.
Resultados: 69 participantes fueron aleatorizadas a un grupo sin autointerpretación y 56 a un grupo con autointerpretación añadida. 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 (6,69 frente a 4,52 puntos sobre 12; p < 0,001) 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 (1,26 frente a 1,88; p = 0,059). 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, definida esta como una puntuación en la interpretación del ECG igual a 2, de 3,17 (IC95%, 2,29-4,39; p < 0,001) mientras que la aportación de una interpretación errónea obtuvo una OR de 0,29 (IC95%, 0,17-0,48; p < 0,001).
Porcentaje de acierto diagnóstico según grupos |
|||
Grupo sin autolectura (N = 69) |
Grupo con autolectura (N = 56) |
p |
|
ECG correctamente interpretados por la autolectura (%) |
|||
1. Flutter auricular |
72,5 |
94,6 |
0,002 |
2. BAV de 3er grado |
26,1 |
64,3 |
< 0,001 |
3. MCP DDD disfuncionante |
4,3 |
5,4 |
0,002 |
4. IAM anterolateral |
40,6 |
48,2 |
0,458 |
5. Hipertrofia ventricular izquierda |
14,5 |
19,6 |
0,422 |
6. IAM inferolateral |
27,5 |
50,0 |
0,029 |
ECG incorrectamente interpretados por la autolectura (%) |
|||
1. Vía accesoria |
11,6 |
0 |
0,008 |
2. MCP DDD normofuncionante |
1,4 |
0 |
0,427 |
3. Patrón Brugada |
4,3 |
3,6 |
0,418 |
4. BAV 2:1 |
1,4 |
0 |
1 |
5. Pericarditis |
32,8 |
16,1 |
0,096 |
6. Taquicardia ventricular |
44,9 |
37,5 |
0,006 |
ECG: electrocardiograma, BAV: bloqueo auriculoventricular, IAM: infarto agudo de miocardio, MCP: marcapasos. |
Conclusiones: Estos resultados resaltan la notable influencia que supone la interpretación computarizada en la lectura del ECG que realiza el personal de enfermería y la necesidad de una formación continuada en este ámbito.