{"id":62545,"date":"2021-05-20T09:23:45","date_gmt":"2021-05-20T07:23:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/?p=62545"},"modified":"2021-05-20T09:26:51","modified_gmt":"2021-05-20T07:26:51","slug":"realizacion-e-interpretacion-de-un-electrocardiograma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/realizacion-e-interpretacion-de-un-electrocardiograma\/","title":{"rendered":"Realizaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n de un electrocardiograma"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Realizaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n de un electrocardiograma<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Autora principal: Araceli Bello Gil<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Vol. XVI; n\u00ba 10; 551<!--more--><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Performing and interpreting an electrocardiogram<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Fecha de recepci\u00f3n: 09\/04\/2021<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Fecha de aceptaci\u00f3n: 18\/05\/2021<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Incluido en Revista Electr\u00f3nica de PortalesMedicos.com Volumen XVI. N\u00famero 10 \u2013\u00a0 Segunda quincena de Mayo de 2021 &#8211; P\u00e1gina inicial: Vol. XVI; n\u00ba 10; 551<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Autores:<\/strong><\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li>Araceli Bello Gil (Doctora en Medicina y Cirug\u00eda, M\u00e9dico de Atenci\u00f3n Primaria en Centro de Salud Oliver, Zaragoza, Espa\u00f1a)<\/li>\n<li>Natalia Moreno Bona (Graduada en Enfermer\u00eda, Enfermera Atenci\u00f3n Primaria en Centro de Salud Oliver, Zaragoza, Espa\u00f1a)<\/li>\n<li>Cristina Benedico S\u00e1nchez (Diplomada en Enfermer\u00eda, Enfermera de Atenci\u00f3n Primaria en Centro de Salud Oliver, Zaragoza, Espa\u00f1a)<\/li>\n<li>Sara Remiro Monle\u00f3n (Graduada en Enfermer\u00eda, Enfermera Atenci\u00f3n Primaria en Centro de Salud Oliver, Zaragoza, Espa\u00f1a)<\/li>\n<li>Bego\u00f1a L\u00f3pez Cameselle (Graduada en Enfermer\u00eda, Enfermera de Hospital Miguel Servet, Zaragoza, Espa\u00f1a)<\/li>\n<li>Isabel Casado Velilla (Enfermera especialista en enfermer\u00eda pedi\u00e1trica, Enfermera de Atenci\u00f3n Primaria en Centro de Salud Oliver, Zaragoza, Espa\u00f1a)<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Declaraci\u00f3n de buenas pr\u00e1cticas<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los autores de este manuscrito declaran que:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Todos ellos han participado en su elaboraci\u00f3n y no tienen conflictos de intereses<br \/>\nLa investigaci\u00f3n se ha realizado siguiendo las Pautas \u00e9ticas internacionales para la investigaci\u00f3n relacionada con la salud con seres humanos elaboradas por el Consejo de Organizaciones Internacionales de las Ciencias M\u00e9dicas (CIOMS) en colaboraci\u00f3n con la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS)\u00a0<a href=\"https:\/\/cioms.ch\/publications\/product\/pautas-eticas-internacionales-para-la-investigacion-relacionada-con-la-salud-con-seres-humanos\/\">h<\/a>ttps:\/\/cioms.ch\/publications\/product\/pautas-eticas-internacionales-para-la-investigacion-relacionada-con-la-salud-con-seres-humanos\/<br \/>\nEl manuscrito es original y no contiene plagio<br \/>\nEl manuscrito no ha sido publicado en ning\u00fan medio y no est\u00e1 en proceso de revisi\u00f3n en otra revista.<br \/>\nHan obtenido los permisos necesarios para las im\u00e1genes y gr\u00e1ficos utilizados.<br \/>\nHan preservado las identidades de los pacientes.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li><strong> RESUMEN<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">El an\u00e1lisis de un electrocardiograma se considera una herramienta esencial para una detecci\u00f3n precoz de pacientes en riesgo, as\u00ed como en el entendimiento de numerosas enfermedades para el planteamiento de un diagn\u00f3stico y tratamiento adecuado. Los electrocardiogramas est\u00e1ndar consisten en 12 derivaciones que ofrecen informaci\u00f3n sobre la actividad card\u00edaca desde 12 perspectivas durante los latidos del coraz\u00f3n, entendidos estos, como la secuencia de eventos el\u00e9ctricos que suceden en un ciclo card\u00edaco completo. Para un buen aprovechamiento de esta t\u00e9cnica, la interpretaci\u00f3n es fundamental, permitiendo reconocer problemas subyacentes potencialmente peligrosos para la salud del paciente.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La presente revisi\u00f3n tiene como principal objetivo analizar los principales estudios sobre la realizaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n de un electrocardiograma, y como objetivos espec\u00edficos, ofrecer una visi\u00f3n clara de la t\u00e9cnica en cuesti\u00f3n, as\u00ed como de la utilidad de una correcta interpretaci\u00f3n. Para cumplir con estos objetivos se ha llevado a cabo una revisi\u00f3n bibliogr\u00e1fica utilizando para ello, la base de datos PubMed, en la que fueron seleccionados 4 art\u00edculos que cumpl\u00edan una serie de criterios de selecci\u00f3n. Finalmente se han discutido los principales hallazgos de estos estudios.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El avance de los m\u00e9todos computacionales en el an\u00e1lisis de ECG, con implicaciones cl\u00ednicas importantes, y que se est\u00e1n desarrollado ampliamente para analizar las se\u00f1ales de ECG. La precisi\u00f3n que ofrece da soluci\u00f3n a numerosos desaf\u00edos m\u00e9dicos actuales. Adem\u00e1s, el papel interpretativo de los t\u00e9cnicos permite reconocer problemas potenciales en los pacientes.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Palabras clave<\/strong>: ECG 12 derivaciones; interpretaci\u00f3n de electrocardiograma<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>ABSTRACT<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">The analysis of an electrocardiogram is considered an essential tool for early detection of at-risk patients, as well as in understanding numerous diseases for the approach of adequate diagnosis and treatment. Standard electrocardiograms consist of 12 derivations that provide information about heart activity from 12 perspectives during the heartbeat, understood to be the sequence of electrical events that occur in a complete heart cycle. For the good use of this technique, interpretation is essential, allowing to recognize underlying problems potentially dangerous to the patient&#8217;s health.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">The main objective of this review is to analyse the main studies on the realization and interpretation of an electrocardiogram, and as specific objectives, to provide a clear vision of the technique in question, as well as the usefulness of a correct interpretation. To meet these objectives, a bibliographic review has been carried out using the PubMed database, in which 4 articles that met a number of selection criteria were selected. Finally, the main findings of these studies have been discussed.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">The advancement of computational methods in ECG analysis, with important clinical implications, and which are widely developed to analyze ECG signals. The accuracy it offers solves many current medical challenges. In addition, the interpretive role of technicians allows to recognize potential problems in patients.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Keywords<\/strong>: 12 lead ecg; interpretation of electrocardiogram<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\" start=\"2\">\n<li><strong> INTRODUCCI\u00d3N<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los trastornos cardiovasculares son una carga importante en todo el mundo, causando el 30% de las muertes en el mundo seg\u00fan la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS). Por lo tanto, la detecci\u00f3n temprana de los pacientes en riesgo y una mejor comprensi\u00f3n de los mecanismos de la enfermedad, son cruciales para mejorar el diagn\u00f3stico y el tratamiento. Los primeros intentos de automatizar el an\u00e1lisis del electrocardiograma (ECG) se remontan a finales de la d\u00e9cada de 1950 y pronto se esperaba que las computadoras digitales tuvieran un papel importante en el procesamiento y la interpretaci\u00f3n del ECG (Schl\u00e4pfer, J., &amp; Wellens, H. J., 2017). Los registros de ECG, ampliamente utilizados por los m\u00e9dicos como una modalidad de rutina en los hospitales, capturan la propagaci\u00f3n de la se\u00f1al el\u00e9ctrica en el coraz\u00f3n desde la superficie del cuerpo. Por lo tanto, muchas anomal\u00edas card\u00edacas estructurales o electrofisiol\u00f3gicas tienen una firma en el ECG y su identificaci\u00f3n puede ayudar a diagnosticar trastornos card\u00edacos (Lyon, A. et al., 2018).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los registros de ECG incluyen diferentes formatos: los ECG Holter registran la actividad el\u00e9ctrica del coraz\u00f3n durante per\u00edodos de tiempo m\u00e1s largos (varias horas), mientras que los ECG est\u00e1ndar de 12 derivaciones ofrecen informaci\u00f3n sobre la actividad card\u00edaca desde 12 perspectivas diferentes (derivaciones) durante varios latidos del coraz\u00f3n (Batchvarov, V. N., &amp; Behr, E. R., 2014). El estudio manual de grandes cantidades de datos de ECG puede resultar tedioso y lento. Por lo tanto, existe la necesidad de m\u00e9todos computacionales potentes para maximizar la informaci\u00f3n extra\u00edda de conjuntos de datos de ECG completos. La variedad de formatos de ECG y sus aplicaciones cl\u00ednicas tambi\u00e9n requieren una diversidad de t\u00e9cnicas computacionales para abordar esta necesidad (Lyon, A. et al., 2018).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Es importante definir a un latido como la secuencia de eventos el\u00e9ctricos que ocurren en un ciclo card\u00edaco completo, desde la despolarizaci\u00f3n hasta la repolarizaci\u00f3n. Para un latido normal en ritmo sinusal, incluye la onda P, el complejo QRS y la onda T (Schl\u00e4pfer, J., &amp; Wellens, H. J., 2017). La clasificaci\u00f3n de latidos se centra en la identificaci\u00f3n autom\u00e1tica de latidos de diferente naturaleza y puede ser \u00fatil para detectar latidos ect\u00f3picos o eventos arr\u00edtmicos. Es la aplicaci\u00f3n m\u00e1s desarrollada de m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico para el an\u00e1lisis de ECG, principalmente debido a las bases de datos disponibles p\u00fablicamente para entrenamiento y pruebas como el MIT-BIH, compuesto por 48 extractos de media hora de registros de ECG ambulatorios de dos canales e inicialmente desarrollado para evaluar detectores de arritmias (Lyon, A. et al., 2018).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En t\u00e9rminos de precisi\u00f3n en la clasificaci\u00f3n de los latidos del coraz\u00f3n, todos los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico que se informan a continuaci\u00f3n presentan buenos resultados similares (aproximadamente del 95% al 99%). Desde el punto de vista cl\u00ednico, se pueden destacar dos importantes beneficios. En primer lugar, los resultados de los bosques aleatorios y las t\u00e9cnicas lineales, a diferencia de las SVM (por sus siglas en ingl\u00e9s support vector machine) o las redes neuronales, son cl\u00ednicamente interpretables, lo que brinda la oportunidad de descubrir nuevos biomarcadores y mejorar su importancia para discriminar tipos espec\u00edficos de latidos card\u00edacos. En segundo lugar, la red neuronal y los modelos bayesianos pueden permitir el an\u00e1lisis del ECG sin ning\u00fan preprocesamiento de la se\u00f1al, lo que evita la necesidad de informaci\u00f3n previa sobre los biomarcadores y puede ayudar a descubrir nuevos conocimientos\u00a0 (Lyon, A. et al., 2018).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En lugar de clasificar los latidos del coraz\u00f3n, algunos estudios se centran en diagnosticar a los pacientes en funci\u00f3n de su ECG. La clasificaci\u00f3n y el diagn\u00f3stico de los pacientes requieren analizar los registros de ECG en su conjunto (cambios de tiempo, diversas morfolog\u00edas de latidos) en lugar de analizar un latido aislado (Tso, C. et al., 2015). Los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico descritos anteriormente se pueden adaptar a esta tarea. Las aplicaciones cl\u00ednicas incluyen la estratificaci\u00f3n del riesgo o el seguimiento de la enfermedad, y estos estudios pueden proporcionar informaci\u00f3n sobre la estructura de las poblaciones enfermas gracias a las t\u00e9cnicas de agrupaci\u00f3n, destacar qu\u00e9 biomarcadores son importantes para distinguir entre trastornos, proporcionar un diagn\u00f3stico autom\u00e1tico y analizar los cambios del ECG a lo largo del tiempo, lo que puede resultar tedioso de realizar visualmente (Lyon, A. et al., 2018).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La integraci\u00f3n de t\u00e9cnicas de clasificaci\u00f3n en entornos cl\u00ednicos requiere la detecci\u00f3n de anomal\u00edas del ECG en tiempo real para su uso en el entorno hospitalario junto a la cama o en dispositivos port\u00e1tiles. Esto implica el desarrollo de algoritmos de clasificaci\u00f3n con baja complejidad y bajos requisitos de memoria, que a\u00f1aden diferentes desaf\u00edos a estas t\u00e9cnicas (Lyon, A. et al., 2018). La precisi\u00f3n del algoritmo puede variar seg\u00fan el programa automatizado del fabricante y el nivel de los lectores de EGG participantes (Schl\u00e4pfer, J., &amp; Wellens, H. J., 2017).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>2.1. Justificaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Las limitaciones de esta herramienta son considerables hoy en d\u00eda. Los ECG requieren una adecuada estandarizaci\u00f3n, con una mejora continua en el software aplicado y la uniformizaci\u00f3n de los criterios y declaraciones de diagn\u00f3stico del ECG. Con todo ello, se podr\u00e1 conseguir una correcta interpretaci\u00f3n de los resultados. Bajo esta necesidad, se hace necesario realizar este tipo de trabajos que expongan los resultados de los estudios m\u00e1s recientes en relaci\u00f3n con este tema, que ofrezcan una visi\u00f3n actual de la t\u00e9cnica y arrojen algo de luz sobre la incertidumbre que a\u00fan presenta la realizaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n del ECG.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>2.2. Objetivos<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El presente trabajo tiene como principal objetivo analizar los principales estudios sobre la realizaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n de un electrocardiograma, y como objetivos espec\u00edficos, ofrecer una visi\u00f3n clara de la t\u00e9cnica en cuesti\u00f3n, as\u00ed como de la utilidad de una correcta interpretaci\u00f3n.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\" start=\"3\">\n<li><strong> MATERIAL Y M\u00c9TODOS<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">La ejecuci\u00f3n de este trabajo se ha basado en la realizaci\u00f3n de una revisi\u00f3n bibliogr\u00e1fica, d\u00f3nde se analizan estudios originales disponibles en las bases de datos PubMed, y Medline.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Las palabras clave utilizadas para la realizaci\u00f3n de la b\u00fasqueda fueron: electrocardiogram AND interpretation. Estos t\u00e9rminos fueron asociados a trav\u00e9s del conector l\u00f3gico AND, el cual nos permiti\u00f3 mostrar todos los resultados posibles en los que aparec\u00edan los t\u00e9rminos introducidos. \u00a0Destacar que entre las variables que utilizamos para cribar los resultados obtenidos y que por tanto forman parte de los criterios de selecci\u00f3n de estudios los est\u00e1n art\u00edculos que traten sobre la realizaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n de electrocardiogramas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los criterios para seleccionar los art\u00edculos utilizados en este trabajo fueron los siguientes: art\u00edculos publicados desde 2015 a la actualidad, art\u00edculos disponibles a texto completo expresados tanto en espa\u00f1ol como en ingl\u00e9s y art\u00edculos que incluyan algunas de las variables descritas para la realizaci\u00f3n de este trabajo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Se ha realizado una lectura comprensiva de los art\u00edculos seleccionados mediante los criterios descritos, y finalmente se realiza una discusi\u00f3n sobre la comparaci\u00f3n de los resultados obtenidos tras el an\u00e1lisis de los art\u00edculos seleccionados.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\" start=\"4\">\n<li><strong> RESULTADOS Y DISCUSI\u00d3N <\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">En relaci\u00f3n a los resultados de la b\u00fasqueda bibliogr\u00e1fica, la b\u00fasqueda inicial abarc\u00f3 un total de 7153 referencias bibliogr\u00e1ficas a trav\u00e9s de PubMed. La referencias encontradas fueron cribadas en base a los diferentes criterios de selecci\u00f3n, en aplicaci\u00f3n del primer criterio quedaron 2540 estudios, despu\u00e9s de aplicar el segundo, 1005 trabajos, tras el tercero, 601, y finalmente, entre estos fueron incluidos para realizar este trabajo 4 trabajos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La revisi\u00f3n realizada por Lyon, A. et al. (2018) describe los m\u00e9todos computacionales que se utilizan para el an\u00e1lisis de ECG, con un enfoque en el aprendizaje autom\u00e1tico y las simulaciones por computadora en 3D, as\u00ed como su precisi\u00f3n, implicaciones cl\u00ednicas y contribuciones a los avances m\u00e9dicos. La primera secci\u00f3n se centra en la clasificaci\u00f3n de los latidos del coraz\u00f3n y las t\u00e9cnicas desarrolladas para extraer y clasificar los latidos normales de los anormales. La segunda secci\u00f3n se centra en el diagn\u00f3stico de pacientes a partir de grabaciones completas, aplicadas a diferentes enfermedades. La tercera secci\u00f3n presenta diagn\u00f3sticos y aplicaciones en tiempo real para dispositivos port\u00e1tiles. La cuarta secci\u00f3n destaca el campo reciente de las simulaciones inform\u00e1ticas de ECG personalizadas y su interpretaci\u00f3n. Finalmente, la secci\u00f3n de discusi\u00f3n describe los desaf\u00edos del an\u00e1lisis de ECG y proporciona una evaluaci\u00f3n cr\u00edtica de los m\u00e9todos presentados. Los m\u00e9todos computacionales informados en esta revisi\u00f3n son un gran activo para los descubrimientos m\u00e9dicos y su traducci\u00f3n al mundo cl\u00ednico puede conducir a avances prometedores. Las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico proporcionan clasificaciones precisas y autom\u00e1ticas de los latidos del coraz\u00f3n para detectar arritmias o cambios inesperados en la morfolog\u00eda del coraz\u00f3n. Tambi\u00e9n ayudan en el diagn\u00f3stico autom\u00e1tico, la monitorizaci\u00f3n y la estratificaci\u00f3n de enfermedades mediante la manipulaci\u00f3n de registros de ECG largos para los que las inspecciones visuales y manuales pueden resultar tediosas y consumir mucho tiempo. Su adaptabilidad a los requisitos en tiempo real y la integraci\u00f3n en dispositivos port\u00e1tiles garantiza una monitorizaci\u00f3n eficiente y fiable de la actividad del ECG en entornos hospitalarios o en el hogar. Finalmente, las simulaciones por computadora en 3D son herramientas poderosas para interpretar el ECG y pronto pueden volverse invaluables al generar grandes conjuntos de datos de datos sint\u00e9ticos para el entrenamiento de clasificadores de aprendizaje autom\u00e1tico (Lyon, A. et al., 2018). El componente humano en la interpretaci\u00f3n de los avances que se esperan se hace esencial, as\u00ed, Schl\u00e4pfer, J., &amp; Wellens, H. J. (2017), destaca que los m\u00e9dicos sin experiencia que solicitan el ECG pueden no reconocer los errores de interpretaci\u00f3n y aceptar el diagn\u00f3stico automatizado sin cr\u00edticas. Puede resultar en una mala gesti\u00f3n cl\u00ednica, con el riesgo de exponer a los pacientes a investigaciones in\u00fatiles o tratamientos potencialmente peligrosos. Indica la necesidad de continuar con la mejora de esta herramienta. El papel interpretativo del t\u00e9cnico, seg\u00fan Tso, C. et al. (2015), la monitorizaci\u00f3n de un ECG es una funci\u00f3n esencial del t\u00e9cnico en medicina nuclear y es especialmente importante en pacientes sometidos a ejercicio o estr\u00e9s farmacol\u00f3gico y en pacientes de cuidados intensivos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Sin embargo, el trabajo de Batchvarov, V. N., &amp; Behr, E. R. (2014) plantea la utilidad futura de los ECG, consideran probable que las impresiones de ECG en papel retengan importancia en un futuro pr\u00f3ximo (para una evaluaci\u00f3n r\u00e1pida junto a la cama del paciente o en la ambulancia, almacenamiento por razones legales, etc.), mientras que las im\u00e1genes de ECG digitales, naturalmente, se est\u00e1n volviendo cada vez m\u00e1s populares con el gran desarrollo de varios dispositivos electr\u00f3nicos (incluidos los port\u00e1tiles y de mano).<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\" start=\"5\">\n<li><strong> CONCLUSIONES <\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">A lo largo de la revisi\u00f3n de la bibliograf\u00eda se ha podido constatar varias conclusiones, en primer lugar, la relevancia actual del avance de los m\u00e9todos computacionales en el an\u00e1lisis de ECG, con implicaciones cl\u00ednicas importantes, y que se est\u00e1n desarrollado ampliamente para analizar las se\u00f1ales de ECG, siendo candidatos s\u00f3lidos para ayudar a los avances cl\u00ednicos al proporcionar una mejor comprensi\u00f3n de los desaf\u00edos m\u00e9dicos. A pesar de los muchos desaf\u00edos que enfrentan y la novedad de su introducci\u00f3n a la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, estos m\u00e9todos computacionales se est\u00e1n convirtiendo en una herramienta poderosa para los avances m\u00e9dicos y su integraci\u00f3n en entornos cl\u00ednicos deber\u00eda ayudar a mejorar la atenci\u00f3n al paciente.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Junto a ello, la importancia en una buena interpretaci\u00f3n t\u00e9cnica, aunque la interpretaci\u00f3n generalmente est\u00e1 m\u00e1s all\u00e1 del alcance del t\u00e9cnico en medicina nuclear, las habilidades interpretativas b\u00e1sicas permitir\u00e1n el reconocimiento de arritmias potencialmente problem\u00e1ticas o fatales, lo que permitir\u00e1 una intervenci\u00f3n que salve vidas.<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\" start=\"6\">\n<li><strong> REFERENCIAS BIBLIOGR\u00c1FICAS<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<ol>\n<li style=\"text-align: justify;\">Lyon, A., Minchol\u00e9, A., Mart\u00ednez, J. P., Laguna, P., &amp; Rodriguez, B. (2018). Computational techniques for ECG analysis and interpretation in light of their contribution to medical advances. Journal of The Royal Society Interface, 15(138), 20170821.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Schl\u00e4pfer, J., &amp; Wellens, H. J. (2017). Computer-interpreted electrocardiograms: benefits and limitations. Journal of the American College of Cardiology, 70(9), 1183-1192.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Batchvarov, V. N., &amp; Behr, E. R. (2014). Clinical utility of computed electrocardiographic leads. Journal of electrocardiology, 47(3), 281-287.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Tso, C., Currie, G. M., Gilmore, D., &amp; Kiat, H. (2015). Electrocardiography: A technologist\u2019s guide to interpretation. Journal of nuclear medicine technology, 43(4), 247-252.<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Realizaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n de un electrocardiograma Autora principal: Araceli Bello Gil Vol. XVI; n\u00ba 10; 551<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[43],"tags":[14831,579,14832,3802],"class_list":["post-62545","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-cardiologia","tag-ecg-12-derivaciones","tag-electrocardiograma","tag-interpretacion-de-electrocardiograma","tag-revision-bibliografica","no-featured-image-padding"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.6 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Realizaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n de un electrocardiograma<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Realizaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n de un electrocardiograma Autora principal: Araceli Bello Gil Vol. XVI; 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