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SEC 2017 - El Congreso de las Enfermedades Cardiovasculares
Madrid, 26-28 Octubre 2017
Listado de sesiones


Introducción
Dr. Luis Rodríguez Padial
Presidente del Comité Científico del Congreso

Comité ejecutivo
Comité de evaluadores
Índice de autores

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Introducción
Dr. Luis Rodríguez Padial
Presidente del Comité Científico del Congreso

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Comunicación
6012. Enfermedades miocardio y pericardio
Texto completo

6012-196 - Heterogeneidad en la activación eléctrica en la miocardiopatía arritmogénica a partir del vectocardiograma y el análisis de componentes principales del electrocardiograma

Jorge Sanz Sánchez1, Santiago Jiménez Serrano2, Begoña Igual Muñoz3, Javier Gimeno Blanes4, Juan Ramón Gimeno Blanes5, José Millet Roig2, Francisco Castells Ramón2 y Esther Zorio Grima1 del 1Hospital Universitario y Politécnico La Fe, IIS La Fe, Valencia, 2Instituto ITACA, Universitat Politècnica de València, 3Hospital General Universitario, Valencia, 4Universidad Miguel Hernández, Murcia, y 5Hospital Clínico Universitario Virgen de la Arrixaca, El Palmar (Murcia).

Introducción y objetivos: El diagnóstico de la miocardiopatía arritmogénica (MCA) basado en criterios Task Force 2010 (CTF) es complejo. Anteriormente hemos identificado rasgos característicos de MCA en el vectocardiograma (VCG) y en el análisis de componentes principales (PCA). Nuestro objetivo es validarlos en una serie mayor y proponerlos como nuevos criterios.

Métodos: Analizaron ECG convencionales de 74 pacientes MCA (25 biventricular, 21 ventrículo izquierdo, 28 ventrículo derecho) y 47 controles (familiares sanos, similar edad y sexo). Filtramos las señales entre 0,7 y 70Hz y en 50 Hz. Descomponiendo la señal, obtuvimos 8 componentes principales (eigenvalores) por registro, y el patrón QRS del que se extrajo el VCG y su plano con mejor ajuste. Evaluamos los criterios: PCA_C1 porcentaje de energía de los eigenvalores menos representativos (correspondientes a las componentes no dipolares, del 4º en adelante, respecto a la totalidad de la señal); PCA_C2 nivel de energía contenida en el tercer eigenvalor respecto a los 2 primeros; VCG_R2 estadístico R2 de ajuste al plano; VCG_D2 distancia normalizada del patrón QRS en el VCG respecto al plano.

Resultados: Los resultados (figura) mostraron diferencias significativas en las medias de los indicadores evaluados entre pacientes MCA y controles respectivamente: PCA_C1 (0,015 ± 0,014, 0,007 ± 0,005, p < 10-3); PCA_C2 (0,039 ± 0,038, 0,019 ± 0,020, p < 10-3); VCG_R2 (0,949 ± 0,080, 0,979 ± 0,059, p = 0,028); VCG_D2 (0,987 ± 0,009, 0,982 ± 0,010, p = 0,010).

Diagramas de cajas comparando los indicadores PCA_C1, PCA_C2 y en pacientes MCA y controles y un ejemplo ilustrativo del ajuste al plano del VCG en un paciente MCA-VD y un control.

Conclusiones: En pacientes con MCA, la información de la señal ECG está más repartida entre los muchos componentes de la misma (en controles se concentra más en los 2 primeros componentes) al tiempo que el ajuste al plano del VCG durante el QRS es menor que en controles. Así, validamos los indicadores propuestos, sugiriendo una mayor heterogeneidad en la activación eléctrica de pacientes MCA. Aunque no hemos comprobado su especificidad para esta miocardiopatía en comparación con otras, en el contexto del estudio familiares de un probando con MCA estos criterios (no recogidos en los actuales CTF) podrían mejorar el diagnóstico de la enfermedad en combinación con otros.

Beca de nuestro centro y del la UP de nuestra ciudad 2014, Instituto de Salud Carlos III, FEDER “Union Europea, Una forma de hacer Europa” (PI14/01477) y Ministerio de Economía y Competitividad (DPI2015-70821-R).

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