Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Autor: Cárdenas Granados, Rubén Darío
Asesor: Chaustre Ruíz, Diego Mauricio
Fecha: 2022-02
Programa: Bogotá - Medicina - Especialidad en Medicina Física y Rehabilitación
Facultad: Facultad de Medicina

Resumen: Objetivo. Evaluar el efecto del ejercicio terapéutico utilizado en un programa de rehabilitación cardíaca en la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) a corto plazo de pacientes con enfermedad coronaria (EC). Materiales y métodos. Estudio observacional analítico. 24 pacientes fueron incluidos y 10 completaron datos de egreso (60,1 ± 7,1 años). Los intervalos RR se registraron en reposo con un monitor Polar H7 durante un periodo de 15 minutos. Los índices de la HRV a corto plazo en dominio del tiempo (DT), de la frecuencia (DF), no lineales (NL) e índices autonómicos se calcularon en el software Kubios HRV. Se realizó inferencia bayesiana para verificar el efecto del ejercicio terapéutico y la correlación entre los índices de la HRV. Resultados. El análisis inicial, al ingreso del programa de rehabilitación, evidenció disminución de la HRV asociada a un balance simpático - vagal positivo, con incremento de la actividad simpática. No se observó diferencia de la HRV en función del sexo, infarto de miocardio ni tabaquismo. El análisis posterior, al finalizar el programa de rehabilitación, mostró incremento de la actividad parasimpática, disminución de la simpática y recuperación de la complejidad de la HRV. Conclusiones. El ejercicio mejora la HRV y el balance simpático vagal, disminuyendo la actividad simpática e incrementando la parasimpática, en pacientes con EC. Los índices NL y los autonómicos son medidas útiles para evaluar el impacto de la rehabilitación cardíaca en pacientes con EC. (Texto tomado de la fuente).

Efecto del ejercicio terapéutico en la
variabilidad de la frecuencia cardíaca de
pacientes con enfermedad coronaria
Rubén Darío Cárdenas Granados
Universidad Nacional de Colombia
Facultad Medicina, Departamento Medicina Física y Rehabilitación
Bogotá, Colombia
2022Efecto del ejercicio terapéutico en la
variabilidad de la frecuencia cardíaca de
pacientes con enfermedad coronaria
Rubén Darío Cárdenas Granados
Trabajo de investigación presentado como requisito parcial para optar al título de:
Especialista en Medicina Física y Rehabilitación
Director:
Doctor Diego Mauricio Chaustre Ruíz
Codirector:
Doctor Juan Camilo Mendoza Pulido
Línea de Investigación:
Rehabilitación Cardiopulmonar
Universidad Nacional de Colombia
Facultad Medicina, Departamento Medicina Física y Rehabilitación
Bogotá, Colombia
2022A mis padres y hermana quienes con su
esfuerzo y ejemplo me han permitido crecer a
nivel personal y profesional, a Libeht por su
amor, paciencia y apoyo incondicional durante
todo este proceso; al Dr. Diego Chaustre por
su amistad, confianza y consejos de vida. Mi
profundo agradecimiento a cada uno de los
profesores de la especialidad por su paciencia
y enseñanzas, de igual manera, mis
agradecimientos al grupo de rehabilitación
cardiopulmonar del HOCEN por su
cooperación y valiosos aportes.Declaración de obra original
Yo declaro lo siguiente:
He leído el Acuerdo 035 de 2003 del Consejo Académico de la Universidad Nacional.
«Reglamento sobre propiedad intelectual» y la Normatividad Nacional relacionada al
respeto de los derechos de autor. Esta disertación representa mi trabajo original, excepto
donde he reconocido las ideas, las palabras, o materiales de otros autores.
Cuando se han presentado ideas o palabras de otros autores en esta disertación, he
realizado su respectivo reconocimiento aplicando correctamente los esquemas de citas y
referencias bibliográficas en el estilo requerido.
He obtenido el permiso del autor o editor para incluir cualquier material con derechos de
autor (por ejemplo, tablas, figuras, instrumentos de encuesta o grandes porciones de
texto).
Por último, he sometido esta disertación a la herramienta de integridad académica, definida
por la universidad.
________________________________
Rubén Darío Cárdenas Granados
Fecha 08/01/2022Resumen y Abstract IX
Resumen
Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de
pacientes con enfermedad coronaria
Objetivo. Evaluar el efecto del ejercicio terapéutico utilizado en un programa de
rehabilitación cardíaca en la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) a corto plazo de
pacientes con enfermedad coronaria (EC). Materiales y métodos. Estudio observacional
analítico. 24 pacientes fueron incluidos y 10 completaron datos de egreso (60,1 ± 7,1
años). Los intervalos RR se registraron en reposo con un monitor Polar H7 durante un
periodo de 15 minutos. Los índices de la HRV a corto plazo en dominio del tiempo (DT),
de la frecuencia (DF), no lineales (NL) e índices autonómicos se calcularon en el software
Kubios HRV. Se realizó inferencia bayesiana para verificar el efecto del ejercicio
terapéutico y la correlación entre los índices de la HRV. Resultados. El análisis inicial, al
ingreso del programa de rehabilitación, evidenció disminución de la HRV asociada a un
balance simpático - vagal positivo, con incremento de la actividad simpática. No se observó
diferencia de la HRV en función del sexo, infarto de miocardio ni tabaquismo. El análisis
posterior, al finalizar el programa de rehabilitación, mostró incremento de la actividad
parasimpática, disminución de la simpática y recuperación de la complejidad de la HRV.
Conclusiones. El ejercicio mejora la HRV y el balance simpático vagal, disminuyendo la
actividad simpática e incrementado la parasimpática, en pacientes con EC. Los índices NL
y los autonómicos son medidas útiles para evaluar el impacto de la rehabilitación cardíaca
en pacientes con EC.
Palabras clave: (Variabilidad de la frecuencia cardíaca, enfermedad coronaria,
rehabilitación cardíaca, ejercicio, inferencia bayesiana).X Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Abstract
Effect of therapeutic exercise on heart rate variability in patients with coronary
artery disease
Objective. To evaluate the effect of therapeutic exercise used in a cardiac rehabilitation
program on short-term heart rate variability (HRV) in patients with coronary heart disease
(CHD). Materials and methods. Analytical observational study. Twenty-four patients were
included and 10 completed discharge data (60.1 ± 7.1 years). RR intervals were recorded
at rest with a Polar H7 monitor during a 15-minute period. Time-domain (TD), frequency-
domain (FD), nonlinear (NL) and autonomic HRV indices were calculated in Kubios HRV
software. Bayesian inference was performed to verify the effect of therapeutic exercise and
the correlation between HRV indices. Results. The initial analysis, at the beginning of the
rehabilitation program, showed a decrease in HRV associated with a positive sympathetic-
vagal balance, with an increase in sympathetic activity. No differences were observed in
HRV according to sex, myocardial infarction or smoking. Subsequent analysis, at the end
of the rehabilitation program, showed an increase in parasympathetic activity, a decrease
in sympathetic activity and recovery of HRV complexity. Conclusions. Exercise improves
HRV and vagal sympathetic balance, decreasing sympathetic activity and increasing
parasympathetic activity, in patients with CD. NL and autonomic indices are useful
measures to assess the impact of cardiac rehabilitation in patients with CD.
Keywords: (Heart rate variability, coronary artery disease, cardiac rehabilitation,
exercise, Bayesian inference.).Contenido XI
Contenido
Pág.
Resumen ........................................................................................................................... IX
Lista de ilustraciones .................................................................................................... XIII
Lista de tablas ............................................................................................................... XVI
Lista de Símbolos y abreviaturas .............................................................................. XVIII
Introducción ...................................................................................................................... 1
1. Planteamiento del problema y justificación ............................................................ 3
2. Marco teórico ............................................................................................................. 9
2.1 Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca ................................................................ 9
2.2 Análisis descriptivo de la HRV ............................................................................ 10
2.3 Análisis cuantitativo de la HRV ........................................................................... 11
2.3.1 Parámetros en el DT ....................................................................................... 13
2.3.2 Parámetros en el DF ....................................................................................... 14
2.3.3 Parámetros NL ................................................................................................ 18
2.3.4 Índices autonómicos ....................................................................................... 22
3. Objetivos ................................................................................................................... 25
3.1 Objetivo general .................................................................................................. 25
3.2 Objetivos específicos .......................................................................................... 25
4. Metodología .............................................................................................................. 27
4.1 Tipo de estudio ................................................................................................... 27
4.2 Hipótesis ............................................................................................................. 27
4.2.1 Hipótesis nulas ................................................................................................ 27
4.2.2 Hipótesis alternativas ...................................................................................... 28
4.3 Población ............................................................................................................ 28
4.3.1 Criterios de inclusión ....................................................................................... 28
4.3.2 Criterios de exclusión ...................................................................................... 28
4.3.3 Tamaño muestral y tipo de muestreo .............................................................. 29
4.4 Definición operativa de las variables del estudio ................................................ 29
4.5 Intervención ........................................................................................................ 32
4.6 Procedimientos para la recolección de la información ....................................... 33
4.6.1 Registro ECG .................................................................................................. 34
4.6.2 Transmisión de la información y obtención de los RR .................................... 37
4.6.3 Cálculo de los índices de la HRV .................................................................... 38XII Título de la tesis o trabajo de investigación
4.7 Consideraciones éticas ...................................................................................... 42
5. Resultados ............................................................................................................... 45
5.1 Análisis descriptivo exploratorio ......................................................................... 45
5.1.1 Distribución de frecuencia relativa de las variables cualitativas ..................... 45
5.1.2 Relación entre variables cualitativas ............................................................... 46
5.1.3 Distribución y medidas de tendencia central y dispersión de las variables
cuantitativas ............................................................................................................... 48
5.1.4 Relación entre los índices de la HRV y las características de los pacientes con
EC 62
5.2 Análisis inferencial – Enfoque Bayesiano ........................................................... 67
5.2.1 Correlación entre los índices de la HRV y variables clínicas .......................... 70
5.2.2 Efecto del ejercicio terapéutico en los índices en el DT de la HRV ................ 70
5.2.3 Efecto del ejercicio en los índices en el DF de la HRV ................................... 75
5.2.4 Efecto del ejercicio en los parámetros NL de la HRV ..................................... 78
5.2.5 Efecto del ejercicio en los índices autonómicos ............................................. 81
5.2.6 Efecto del ejercicio terapéutico en otras variables .......................................... 82
6. Conclusiones y recomendaciones ......................................................................... 83
6.1 Resumen de los hallazgos y discusión ............................................................... 83
6.2 Conclusiones y recomendaciones ...................................................................... 86
A. Anexo: Consentimiento informado por escrito .................................................... 89
Referencias citadas ........................................................................................................ 93Contenido XIII
Lista de ilustraciones
Pág.
Ilustración 2-1: Diagrama de Wiggers del ciclo cardíaco para el ventrículo izquierdo. ..... 9
Ilustración 2-2: Variación del intervalo RR y de la FCi entre latidos cardíacos
consecutivos. .................................................................................................................... 10
Ilustración 2-3: Serie de intervalos RR sucesivos 𝒅𝑰𝑻𝒌. ................................................. 11
Ilustración 2-4: Tacograma de los intervalos RR en función del número de intervalos (A)
y del tiempo (B). ................................................................................................................ 11
Ilustración 2-5: Espectro de la HRV estimado usando FFT con el método de Welch..... 15
Ilustración 2-6: Gráfica de Poincaré que detalla el proceso de ajuste de la elipse. ........ 21
Ilustración 2-7: Gráfico de Poincaré de la secuencia alterna (a, b, a, b, ...). .................. 22
Ilustración 4-1: Pulsómetro de banda Polar H7. ............................................................. 35
Ilustración 4-2: Pasos para la colocación del pulsómetro de banda Polar H7. ............... 36
Ilustración 4-3: Acople y transmisión de la información del sensor Polar H7 con
diferentes dispositivos. ...................................................................................................... 37
Ilustración 4-4: Datos sin procesar del intervalo RR latido a latido en formato txt. ......... 38
Ilustración 4-5: Tipos de formato de los valores del intervalo RR en los archivos de
entrada compatibles con Kubios HRV Standar 3.4.1. ....................................................... 39
Ilustración 4-6: Interfaz para importar archivos de datos de texto personalizados a
Kubios HRV Standar 3.4.1. ............................................................................................... 40
Ilustración 4-7: Interfaz gráfica de usuario del software de análisis Kubios HRV. .......... 41
Ilustración 5-1: Distribución de antecedente de fumar condicionada en sexo. ............... 47
Ilustración 5-2: Distribución de antecedente de IM condicionada en sexo. .................... 47
Ilustración 5-3: Distribución de antecedente de IM condicionada en antecedente de
fumar. ................................................................................................................................ 48
Ilustración 5-4: Histograma, curva de densidad y media de la edad. ............................. 49
Ilustración 5-5: Histograma, curva de densidad y media del peso. ................................. 49
Ilustración 5-6: Histograma, curva de densidad y media de la FEVI. ............................. 50
Ilustración 5-7: Histograma, curva de densidad y media del cTotal. ............................... 50
Ilustración 5-8: Histograma, curva de densidad y media del cLDL. ................................ 51
Ilustración 5-9: Histograma, curva de densidad y media del cHDL. ............................... 51
Ilustración 5-10: Histograma, curva de densidad y media de la HbA1c. ......................... 52
Ilustración 5-11: Histograma, curva de densidad y media del IMC. ................................ 52
Ilustración 5-12: Histograma, curva de densidad y media del PCintura. ........................ 53XIV Título de la tesis o trabajo de investigación
Ilustración 5-13: Histograma, curva de densidad y media del PCadera. ........................ 53
Ilustración 5-14: Histograma, curva de densidad y media del índice SNP. .................... 54
Ilustración 5-15: Histograma, curva de densidad y media del índice SNS. .................... 54
Ilustración 5-16: Histograma, curva de densidad y media de RMSSD. .......................... 55
Ilustración 5-17: Histograma, curva de densidad y media de pNN50. ............................ 55
Ilustración 5-18: Histograma, curva de densidad y media de LFn.u. .............................. 56
Ilustración 5-19: Histograma, curva de densidad y media de LFlog. .............................. 56
Ilustración 5-20: Histograma, curva de densidad y media de HFn.u. ............................. 57
Ilustración 5-21: Histograma, curva de densidad y media de HFlog. ............................. 57
Ilustración 5-22: Histograma, curva de densidad y media de LF/HF. ............................. 58
Ilustración 5-23: Histograma, curva de densidad y media SampEn. .............................. 58
Ilustración 5-24: Histograma, curva de densidad y media de SD1. ................................ 59
Ilustración 5-25: Histograma, curva de densidad y media de SD2. ................................ 59
Ilustración 5-26: Histograma, curva de densidad y media de SD2/SD1. ........................ 60
Ilustración 5-27: Histograma de SNP en función del sexo. ............................................. 63
Ilustración 5-28: Histograma de RMSSD en función del sexo. ....................................... 63
Ilustración 5-29: Histograma de LFlog en función del sexo. ........................................... 64
Ilustración 5-30: Histograma de SampEn en función del sexo. ...................................... 64
Ilustración 5-31: Histograma de SD2/SD1 en función del sexo. ..................................... 65
Ilustración 5-32: Gráfico de cajas lado a lado de la distribución de LF/HF en función de
fumar. ................................................................................................................................ 65
Ilustración 5-33: Gráfico de cajas lado a lado de la distribución de SNS en función de
fumar. ................................................................................................................................ 66
Ilustración 5-34: Gráfico de cajas lado a lado de la distribución de SD1 en función de IM.
.......................................................................................................................................... 66
Ilustración 5-35: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de RMSSD. ............... 71
Ilustración 5-36: Distribución a priori y a posteriori, BF, 95% IC y tamaño de efecto de
las diferencias pareadas de RMSSD. ............................................................................... 72
Ilustración 5-37: Robustez de BF en función del parámetro de escala de la distribución
Cauchy. ............................................................................................................................. 73
Ilustración 5-38: Análisis secuencial de BF con distintos parámetros de escala en
función de n. ..................................................................................................................... 73
Ilustración 5-39: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de pNN50. ................ 74
Ilustración 5-40: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de LFn.u y LFlog. ...... 75
Ilustración 5-41: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de HFn.u y HFlog...... 76
Ilustración 5-42: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de LF/ HF. ................. 77
Ilustración 5-43: Distribución a priori y a posteriori y tamaño de efecto de las diferencias
pareadas de LF/HF. .......................................................................................................... 78
Ilustración 5-44: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de SampEn y SD1. ... 79
Ilustración 5-45: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de SD2 y SD2/SD1. .. 79
Ilustración 5-46: Robustez de BF en función del parámetro de escala de la distribución
Cauchy. ............................................................................................................................. 80
Ilustración 5-47: Análisis secuencial de BF con distintos parámetros de escala en
función de n ...................................................................................................................... 81Contenido XV
Ilustración 5-48: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de SNP y SNS. ......... 82Contenido XVI
Lista de tablas
Pág.
Tabla 2-1: Parámetros de la HRV en el DT. ..................................................................... 13
Tabla 2-2: Índices de la HRV en el DF. ............................................................................ 16
Tabla 4-1: Variables definidas en el estudio. ................................................................... 29
Tabla 4-2: Definición operativa de las categorías definidas en el estudio. ...................... 32
Tabla 4-3: Dosis de ejercicio aeróbico y de resistencia según el método F.I.T.T. ........... 32
Tabla 5-1: Distribución de FRr de mujeres y hombres en el grupo de estudio. ............... 45
Tabla 5-2: Distribución de FRr de fumadores, no fumadores y exfumadores en el grupo
de estudio. ........................................................................................................................ 46
Tabla 5-3: Distribución de FRr de antecedente de IM en el grupo de estudio. ................ 46
Tabla 5-4: Distribución de FRr de antecedente de angioplastia en el grupo de estudio. . 46
Tabla 5-5: Distribución de FRr de antecedente de revascularización en el grupo de
estudio. ............................................................................................................................. 46
Tabla 5-6: Estadísticos descriptivos reportados por JASP para las características
antropométricas, clínicas y la HRV de los pacientes con EC. .......................................... 60
Tabla 5-7: Coeficiente de variación de los parámetros de la HRV. .................................. 62
Tabla 5-8: Correlación entre los índices de la HRV a corto plazo, características
antropométricas y clínicas de los pacientes con EC. ........................................................ 70
Tabla 5-9: Intervalos de credibilidad (IC) para la media de los índices en el DT reportados
por JASP. .......................................................................................................................... 71
Tabla 5-10: Reporte de BF de la prueba t para muestras pareadas para RMSSD. ......... 72
Tabla 5-11: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para
pNN50. .............................................................................................................................. 74
Tabla 5-12: Intervalos de credibilidad (IC) para la media de los índices en el DF
reportados por JASP. ........................................................................................................ 75
Tabla 5-13: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para LF. 76
Tabla 5-14: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para HF. 76
Tabla 5-15: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para
LF/HF. ............................................................................................................................... 77
Tabla 5-16: Intervalos de credibilidad (IC) para la media de los parámetros NL reportados
por JASP. .......................................................................................................................... 78
Tabla 5-17: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para
SampEn, SD1 y SD2. ....................................................................................................... 80
Tabla 5-18: Reporte de BF de la prueba t para muestras pareadas para SD1. ............... 80Contenido XVII
Tabla 5-19: Intervalos de credibilidad (IC) para la media de los índices autonómicos
reportados por JASP. ........................................................................................................ 81
Tabla 5-20: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para SNP y
SNS ................................................................................................................................... 82
Tabla 5-21: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para
variables antropométricas, metabólicas y funcionales. ..................................................... 82Contenido XVIII
Lista de Símbolos y abreviaturas
Abreviaturas
Abreviatura Término
ASR Arritmia sinusal respiratoria
BF Factor de Bayes
cHDL Colesterol de alta densidad
cLDL Colesterol de baja densidad
cTotal Colesterol total
CV Coeficiente de variación
DEP Densidad espectral de potencia
DF Dominio de la frecuencia
DS Desviación estándar
DT Dominio del tiempo
EC Enfermedad coronaria
ECG Electrocardiograma
ECV Enfermedad cardiovascular
FC Frecuencia cardíaca
FCe Frecuencia cardíaca ejercicio
Fci Frecuencia cardíaca instantánea
FCr Frecuencia cardíaca reserva
Fcrep Frecuencia cardíaca reposo
FFT Transformada rápida de Fourier
FR Frecuencia respiratoria
HbA1c Hemoglobina glicosilada
HF Banda de alta frecuencia
HRV Variabilidad de la frecuencia cardíaca
HTA Hipertensión arterial
IC Intervalo de credibilidad
ICC Índice cintura cadera
IM Infarto de miocardio
IMC Índice de masa corporal
LF Banda de baja frecuencia
PCa Perímetro de cadera
PCi Perímetro de cintura
Porcentaje de RR seguidos que difieren
pNN50
más de 50 ms
Raíz cuadrada de la media de la suma de
RMSSD los cuadrados de las diferencias entre
intervalos RR adyacentes
SampEn Entropía muestralContenido XIX
Abreviatura Término
Desviación estándar perpendicular a la línea
SD1
de identidad
Desviación estándar a lo largo de la línea de
SD2
identidadIntroducción
La variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) es una propiedad emergente de
mecanismos fisiológicos que operan de forma interdependiente y en diferentes escalas de
tiempo; por lo tanto, como variable clínica, caracteriza las dinámicas complejas que
permiten al sistema cardiovascular adaptarse rápidamente a perturbaciones externas y
variaciones internas(1,2). De este modo, un nivel apropiado de HRV se asocia a salud,
capacidad de autorregulación y resiliencia(3–5).
En el contexto de las enfermedades cardiovasculares (CVD), la HRV cuantificada a partir
de registros electrocardiográficos (ECG) largos de 24 horas ha sido utilizada como
indicador de severidad de la enfermedad y predictor de mortalidad(6,7). Por el contrario, la
HRV de ECG cortos ha tenido menor aplicación clínica ya que es susceptible de influencia
de terceras variables en la relación causa efecto, especialmente en estudios no
aleatorizados; así, se ha utilizado en enfermedad coronaria (EC) para caracterizar
dinámicas cardiovasculares y, a partir de esto, inferir mecanismos fisiopatológicos y hacer
pronósticos basados en analogías. Además, se ha utilizado para evaluar el efecto de
intervenciones, como programas de rehabilitación cardíaca basados en ejercicio
terapéutico(8). No obstante, los estudios presentan metodologías heterogéneas, con altos
valores de dispersión y resultados contradictorios que dificultan la interpretación y
comparación.
Por lo anterior, se desarrolló un estudio observacional analítico con el objetivo principal de
evaluar el efecto de un programa de rehabilitación cardíaca, centrado en el ejercicio, en la
HRV de ECG cortos en pacientes con EC; asimismo, caracterizar la HRV en el grupo de
estudio y examinar el efecto de potenciales terceras variables.
Este estudio constituye un avance en el campo de la rehabilitación cardíaca, ya que
analiza, en un contexto local, el desempeño de un parámetro fisiológico no invasivo como
posible medida de seguimiento y desenlace. Asimismo, profundiza en el correlato biológico2 Introducción
de dicha medida, lo que favorece su aplicación e interpretación en distintos contextos. No
obstante, esta investigación presenta limitaciones asociadas a su diseño, ya que el tipo de
muestreo limita la generalización de los datos, asimismo, el tamaño muestral limitado
condiciona la validez y reproducibilidad de las medidas. Adicionalmente, la ausencia de
recomendaciones estandarizadas para registrar y medir la HRV en registros cortos, así
como de valores normativos, restringe su análisis y comparación con estudios disponibles.
Por lo anterior, se realizó un esfuerzo por detallar las particularidades del registro y
computo de la HRV.
Teniendo presente el impacto de las enfermedades cardiovasculares y el potencial de la
HRV como indicador del buen estado de salud, se espera que este estudio contribuya a la
evaluación y seguimiento de la rehabilitación cardíaca de pacientes con EC. Asimismo, al
evaluar las cualidades clínicas de la HRV en nuestro medio, se busca beneficiar a la
población colombiana en general que accede a los servicios de salud. Además, se espera
que el conocimiento generado aporte a la comprensión del significado fisiológico de la
HRV, a estandarizar su medida y promover su aplicación en escenarios clínicos.
Asimismo, se pretende consolidar una línea de investigación de variabilidad de la
frecuencia cardíaca en rehabilitación y promover el uso de herramientas estadísticas de
software libre, como R y JASP, que permiten desarrollar análisis personalizados y ofrecen
marcos de referencia complementarios al modelo frecuentista tradicional. Estas
aproximaciones son flexibles, por lo que constituyen una alternativa en situaciones donde
el modelo tradicional presente limitaciones.1. Planteamiento del problema y justificación
Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son un grupo de trastornos del corazón y los
vasos sanguíneos, entre los que se incluyen la enfermedad coronaria (EC), el evento
cerebrovascular, la enfermedad arterial periférica, la falla cardíaca y las cardiopatías
congénitas y reumáticas(9,10). De estos, la EC es la manifestación más frecuente y, según
reportes epidemiológicos, estas afecciones en conjunto constituyen la principal causa de
mortalidad a nivel mundial y una fuente importante de invalidez que aumenta
significativamente el gasto sanitario(11,12). Así, por ejemplo, se estima que en el año 2015
fueron las responsables de 17,7 millones de muertes en el mundo, aproximadamente un
tercio de todas las registradas, de las cuales el 42% se asoció a enfermedad coronaria;
asimismo, más de tres cuartas partes de estas se presentaron en países de ingresos bajos
y medios, una proporción equivalente al 37% de las defunciones por enfermedades no
transmisibles en dicha región(10,12,13).
La EC es una afección de las arterias coronarias en la que se produce una reducción del
flujo sanguíneo y del aporte de oxígeno al músculo cardíaco, su causa principal es la
aterosclerosis y se puede manifestar de diversas formas como angina, infarto de miocardio
(IM), arritmias o falla cardíaca(14,15). Desde una aproximación etiológica, las ECV se
asocian con diversos factores de riesgo, los cuales se han categorizado en clásicos y
emergentes(16,17). Los clásicos se relacionan con condiciones de exposición y estilo de
vida, mientras que los emergentes se vinculan a trastornos genéticos y posibles estímulos
infecciosos(16–19). Algunos factores clásicos, como la obesidad, la hipertensión arterial
(HTA), el tabaquismo y el consumo exagerado de alcohol están relacionados con la rápida
urbanización que han sufrido los países de ingresos bajos y medios, situación que explica,
a su vez, las proporciones enunciadas anteriormente(16,20).4 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
La comprensión de dicho trasfondo multifactorial ha permitido orientar las acciones
clínicas, desde un abordaje tradicional enfocado al control individual de los factores de
riesgo, hacia propuestas integrativas de prevención; las cuales, a partir de la cuantificación
global del riesgo cardiovascular con algoritmos que valoran ponderalmente los factores de
riesgo, proponen un conjunto de acciones coordinadas para eliminar o minimizar el impacto
de las ECV y sus discapacidades asociadas(16,21–23). Según la OMS, el beneficio de
esta estrategia es considerable, ya que podría evitar, al menos, el 80% de las ECV y,
adicionalmente, el 40% de los cánceres(10). En este escenario, se reconoce, desde hace
más de cuatro décadas y prácticamente por todas las organizaciones de salud, a la
rehabilitación cardiovascular (RCV) como una estrategia de prevención secundaria
fundamental en el manejo de los pacientes con ECV(11,24).
La RCV es un conjunto de acciones sistemáticas orientadas a garantizar que las personas
con ECV aseguren una condición física, mental y social óptima que les permita ser
independientes en la sociedad(11). Dentro de estas, el ejercicio físico es un pilar básico
que reduce la mortalidad en pacientes con cardiopatía, aproximadamente 25% por cada
METS de ganancia en la capacidad física(11), y en pacientes con enfermedad arterial
periférica, Hazard ratio de 0,62 (IC del 95% 0,57 – 0,67)(25); asimismo, una revisión
actualizada de Cochrane en 2017 mostró que en pacientes con falla cardíaca, si bien no
reduce de forma significativa el riesgo global de mortalidad, si es una intervención segura
que reduce los días de estancia hospitalaria por todas las causas y mejora la calidad de
vida(26). Beneficios adicionales reportados en la literatura son mejoría en la composición
de grasa corporal, la fuerza y la capacidad física(27).
La evaluación de la efectividad de los programas de RCV es compleja e incluye distintos
parámetros relacionados no sólo con aspectos biológicos, sino también psicológicos y
sociales. En este contexto, una alternativa para evaluar la respuesta de los pacientes al
ejercicio terapéutico es la Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (Heart Rate Variability,
HRV); la cual, aunque no se incluye de forma sistemática en las recomendaciones de los
protocolos de RCV, se relaciona con el buen estado de salud cardiovascular. La HRV hace
referencia a la variación espontánea del intervalo temporal entre latidos cardíacos
consecutivos(28,29). Tradicionalmente su correlato fisiológico se ha asociado al control
autonómico cardiovascular, sin embargo, y con más de 28 mil estudios publicados en el
último medio siglo, actualmente se considera una propiedad emergente de diferentesCapítulo 1 5
sistemas de control interdependientes que operan a través de múltiples escalas de tiempo
y permiten adaptar las funciones corporales a diversas condiciones ambientales, físicas y
psicológicas(30–32).
Como variable fisiológica, la HRV se obtiene de registros electrocardiográficos (ECG) de
diferente longitud, registros cortos de aproximadamente 5 minutos y largos de 24 horas, y
se cuantifica a partir de múltiples modelos matemáticos definidos sobre la serie temporal
de intervalos RR de dichos registros(33,34). Más allá de la cantidad de datos, la principal
diferencia entre la HRV de ECG cortos y la de ECG largos, o HRV a corto plazo y largo
plazo respectivamente, son los mecanismos subyacentes que explican dicha variabilidad;
así, mientras que la HRV a corto plazo se mide en un ambiente específico, la HRV a largo
plazo se mide bajo condiciones de actividades libres, por lo que en su determinación
subyacen procesos adicionales.
En relación a las ECV, diferentes trabajos han relacionado la disminución de la HRV con
el desarrollo de EC, HTA, falla cardíaca e IM (28,35–37). Asimismo, se ha evidenciado su
utilidad como factor pronóstico en pacientes con IM, por ejemplo, La Rovere et al.(38)
encontraron que la desviación estándar de los intervalos RR normales (SDNN) menor a 70
𝑚𝑠 en registros largos era un predictor independiente y significativo de mortalidad cardíaca,
riesgo relativo de 3.2; IC 95% 1.6 a 6.3, este hallazgo ha sido reproducido en varios
estudios adicionales y en estudios con ECG cortos(6,7,28,39,40); Tapanainen et al.(41)
reportaron que el logaritmo natural de la banda de frecuencia ultra baja (Ultra Low-
Frequency power, ULF) menor a 8.45 ln𝑚𝑠2, la de muy baja frecuencia (Very Low-
Frequency power, VLF) menor a 5.30 ln𝑚𝑠2 y la de baja frecuencia (Low-Frequency, LF)
menor a 3.85 ln𝑚𝑠2 eran predictores independientes de mortalidad con riesgo relativo de
2.1 (IC 95% 1.1 a 4.0), 2.5 (IC 95% 1.2 a 5.1) y 2.2 (IC 95% 1.1 a 4.5), respectivamente;
asimismo, Kiviniemi et al.(42) constataron que una disminución inferior a 0.75 del
exponente fractal 𝛼 del análisis de fluctuación sin tendencia (Detrended Fluctuation
1
Analysis, DFA) predijo muerte cardíaca no súbita con riesgo relativo de 5,2 (IC del 95%:
2.2 a 12.3).
Igualmente, la HRV puede ser un factor pronóstico independiente en pacientes con agina
inestable, Lanza et al.(43) informaron que la potencia absoluta de la banda LF menor a6 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
15.6 𝑚𝑠2 era un predictor independiente de mortalidad hospitalaria (OR 4.5; IC del 95%:
1.0 a 19.7), mortalidad total a los seis meses (riesgo relativo 2.2; IC del 95%: 1.1 a 4.0) y
mortalidad cardíaca (riesgo relativo 2.9; IC del 95%: 1.3 a 6.5). En pacientes con IM
sometidos a cirugía de revascularización miocárdica los resultados disponibles en la
literatura son contradictorios, Milicevic et al.(44), en un estudio prospectivo con ECG largos
de 24 horas y seguimiento de 46 ± 20 meses, encontraron que la HRV no tiene valor
pronóstico, sin embargo, Fernández et al.(45) demostraron que los parámetros no lineales
de la HRV en el período preoperatorio pueden detectar subgrupos con alto riesgo de
complicaciones postoperatorias.
Además de lo anterior, una gran cantidad de evidencia muestra que en sujetos sanos y en
pacientes con ECV el ejercicio aeróbico regular, de intensidad moderada y durante un
periodo de al menos tres meses, produce un incremento significativo de la HRV,
acompañado de una reducción de la frecuencia cardíaca (FC) en reposo y durante el
ejercicio submáximo(46–50). Por lo tanto, la HRV también se ha empleado como indicador
de seguimiento y respuesta a tratamiento; Sandercock et al.(51) encontraron que después
de un programa de rehabilitación cardíaca de ocho semanas, 21 hombres y 17 mujeres
participantes tuvieron aumentos significativos en los parámetros de la HRV en
comparación con los que no participaron en el programa de entrenamiento; Malfatto et
al.(52) informaron un aumento del 25% en SDNN, un aumento del 69% en la raíz cuadrada
del valor medio de la suma de las diferencias al cuadrado de todos los intervalos RR
sucesivos (RMSSD), un aumento del 120% en el porcentaje de los intervalos RR
consecutivos que discrepan en más de 50 𝑚𝑠 entre sí (pNN50) y una reducción del 30%
en la relación 𝐿𝐹⁄𝐻𝐹(High-frequency, banda de alta frecuencia) en 22 pacientes con IM
que completaron un programa de rehabilitación de resistencia de ocho semanas, además,
estas mejoras continuaron observándose un año después. Asimismo, se han reportado
mejorías en programas de entrenamiento con ejercicios supervisados o no supervisados
de intensidades y duraciones variables entre pacientes con IM con o sin presión arterial
alta(53,54).
Una revisión sistemática y metaanálisis reciente de los efectos de la RCV basada en el
ejercicio sobre la modulación parasimpática mostró diferencias significativas en RMSSD a
favor del ejercicio, con mayores efectos en pacientes más jóvenes y en aquellos que fueron
revascularizados con intervención percutánea(55). Sin embargo, otra revisión sistemáticaCapítulo 1 7
de los efectos del ejercicio físico sobre el sistema nervioso autónomo en pacientes con EC,
la cual incluyó estudios con hombres y mujeres, de entre 18 y 70 años, que tuvieron un
episodio de infarto de miocardio y/o fueron sometidos a angioplastia coronaria percutánea,
cirugía de bypass coronario o tratamiento conservador con soporte farmacológico, reportó
hallazgos contradictorios, así, de los 11 ensayos clínicos incluidos, 5 no encontraron
ningún efecto y los demás evidenciaron respuestas favorables al ejercicio físico con
incremento de la SDNN, RMSSD, pNN50 y HF, y reducción en 𝐿𝐹⁄𝐻𝐹 y LF(56).
En razón de lo expuesto, la importancia de las EVC, la relevancia de la RCV y el papel de
la HRV como herramienta no invasiva para evaluar severidad de la enfermedad, pronóstico
y respuesta a tratamiento, y teniendo presente los hallazgos contradictorios reportados en
la literatura de los efectos del ejercicio terapéutico sobre la HRV, así como la escasez de
estudios que incluyen parámetros no lineales y la ausencia de los mismos en nuestro
medio, se plantea realizar un estudio observacional de tipo analítico para evaluar el efecto
de un protocolo de ejercicio terapéutico utilizado en la RCV fase 2 en la HRV a corto plazo
de pacientes con enfermedad coronaria en la ciudad de Bogotá y responder al interrogante
¿Cuál es el efecto del ejercicio terapéutico sobre la HRV a corto plazo de pacientes con
enfermedad coronaria en la cuidad de Bogotá?.2. Marco teórico
2.1 Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca
El ciclo cardíaco hace referencia a los fenómenos cardíacos que se producen desde el
comienzo de un latido cardíaco hasta el siguiente, se divide en un período de relajación
que se denomina diástole, seguido de un período de contracción o sístole. La duración
total del ciclo se denomina período cardíaco y el número total de estos por unidad de
tiempo corresponde a la FC(57,58). Estas dos últimas magnitudes son inversamente
proporcionales, por lo que a partir de una se puede calcular la otra. El período cardíaco se
corresponde con el intervalo RR del electrocardiograma (ECG), como se muestra en la
ilustración 2-1, y varía entre ciclos consecutivos, por lo que es posible calcular una FC
instantánea (FCi), ver ilustración 2-2 y ecuación (2.1).
Ilustración 2-1: Diagrama de Wiggers del ciclo cardíaco para el ventrículo izquierdo1.
1 Muestra los cambios de presión, volumen, ECG y fonocardiograma, con la correspondencia
entre el intervalo RR y el período cardíaco.10 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Fuente: Tomado de http://fisiologia.facmed.unam.mx/wp-content/uploads/2019/10/El-
coraz%C3%B3n-como-bomba.pdf(59).
Ilustración 2-2: Variación del intervalo RR y de la FCi entre latidos cardíacos consecutivos.
Fuente: Tomado y modificado de Rodas et al (60).
1
𝐹𝐶𝑖 = ×60 (2.1)
𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙𝑜 𝑅𝑅
Dicha variación corresponde a la HRV(28,57), término que hace referencia a las
variaciones de la FCi. Asimismo, otras expresiones relacionadas y empleadas en la
literatura son variabilidad de la duración del ciclo cardíaco, variabilidad del período
cardíaco, variabilidad del RR y tacograma del intervalo RR.
2.2 Análisis descriptivo de la HRV
El tacograma es la representación gráfica de los intervalos RR sucesivos, 𝑑 (𝐾) que
𝐼𝑇
ocurren en 𝑡 ,…,𝑡 , en función del tiempo o el número de eventos, ver ilustraciones 2-3 y
0 𝑀
2-4 respectivamente.
Esta herramienta permite una primera aproximación descriptiva y evidencia que el
comportamiento de los datos limita una predicción exacta, condicionándolos a una
distribución de probabilidad(61)¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. 11
Ilustración 2-3: Serie de intervalos RR sucesivos 𝒅 (𝒌)2.
𝑰𝑻
Fuente: Tomado y adaptado de Carrión et al (62).
Ilustración 2-4: Tacograma de los intervalos RR en función del número de intervalos (A)
y del tiempo (B).
Fuente: Tomado y adaptado de López et al (63).
2.3 Análisis cuantitativo de la HRV
La HRV se cuantifica a través de índices lineales en el dominio del tiempo (DT) y de la
frecuencia (DF) y de parámetros no lineales (NL). Cada una de estas medidas se definen
sobre la serie de intervalos RR y se diferencian en la forma de entender la variabilidad.
Así, la variabilidad se expresa en términos de dispersión estadística en el DT, como
densidad espectral de potencia en el DF y como imprevisibilidad e irregularidad en el
enfoque NL(28,60,64–69). Asimismo, en virtud de sus propiedades matemáticas, dichos
2 𝒅 (𝑲)=𝒕 −𝒕 , 𝑲=𝟏,…,𝑴
𝑰𝑻 𝑲 𝑲−𝟏12 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
sistemas formales permiten discriminar la variabilidad latido a latido, en series extendidas
y total o global (variabilidad total = variabilidad de series extendidas + variabilidad latido a
latido).
El correlato fisiológico de los distintos índices de la HRV no es un a priori, ni una inferencia
lineal a partir de correlaciones con otras variables fisiológicas, por el contrario, se construye
a partir del diálogo recíproco entre las propiedades matemáticas de cada modelo y las
condiciones de medida o registro. En este escenario, La HRV se puede clasificar en función
de la duración del ECG, es decir, de la longitud de la serie de intervalos RR, en HRV de
24 horas (ECG de 24 horas de duración) y HRV a corto plazo (ECG de aproximadamente
5 minutos de duración). Cada tipo de HRV se corresponde con fuentes de variabilidad
biológica diferentes; la HRV a corto plazo es la propiedad emergente de los procesos de
control autonómico cardiovascular y de la regulación de la FC a través de la arritmia sinusal
respiratoria (ASR). Por el contrario, el ritmo circadiano, la temperatura corporal, el ciclo de
sueño y el sistema renina – angiotensina, entre otros, contribuyen a la HRV de 24
horas(34). Por esto, aunque estos osciladores se cuantifican con los mismos modelos
matemáticos, sus mediciones no son intercambiables y su interpretación puede diferir
profundamente(70).
La HRV de 24 horas es el gold standad en el escenario clínico. En pacientes con EC la
HRV de 24 horas, a través de medidas de la variabilidad total, es un factor pronóstico
independiente de mortalidad cardíaca post IM(6,39–41), de mortalidad hospitalaria en
angina inestable(43) y de mortalidad cardíaca no súbita(42). Sin embargo, los registros de
larga duración requieren monitoreo ambulatorio y sus costos son mayores. Por otra parte,
la HRV a corto plazo es susceptible de influencia de terceras variables en la relación causa
efecto, especialmente en estudios no aleatorizados, por lo que su medición requiere
entornos estandarizados y su aplicación clínica ha sido escasa. La HRV a corto plazo se
ha utilizado en EC para caracterizar dinámicas cardiovasculares y, a partir de esto, inferir
mecanismos fisiopatológicos y hacer pronósticos basados en analogías(71,72). Además,
se ha utilizado para evaluar el efecto de intervenciones terapéuticas(8). No obstante, los
estudios presentan metodologías heterogéneas, con altos valores de dispersión y
resultados contradictorios que dificultan la interpretación y comparación.¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. 13
2.3.1 Parámetros en el DT
La evaluación de la HRV más común en la práctica clínica se basa en el análisis en el DT.
En este modelo se recomiendan ECG largos, de al menos 18 horas de duración, que
abarquen las horas de la mañana y de la noche. La duración del registro influye
significativamente en los valores generales de variabilidad, por lo que se enfatiza que los
parámetros de la HRV en el DT obtenidos de períodos de diferentes duraciones no deben
compararse(69). Los parámetros más utilizados en esta aproximación son SDNN, RMSSD
y pNN50 (Tabla 2-1)
Tabla 2-1: Parámetros de la HRV en el DT.
Parámetro DT Nombre Modelo Unidades
SDNN Desviación estándar de 𝑁 𝑚𝑠
1
√ ∑(𝑅𝑅 −𝑅̅̅̅𝑅̅)2
todos los intervalos RR 𝑁−1 𝑖
𝑖=1
normales
RMSSD Raíz cuadrada de la media 𝑁 𝑚𝑠
1
√ ∑(𝑅𝑅 −𝑅𝑅 )2
de la suma de los cuadrados 𝑁−1 𝑖 𝑖+1
𝑖=1
de las diferencias entre
intervalos RR adyacentes
pNN50 Porcentaje de los intervalos 𝑁𝑁 %
50
×100%
𝑁−1
RR consecutivos que
discrepan en más de 50 𝑚𝑠
𝑅𝑅 , i-ésimo intervalo RR; 𝑅̅̅̅𝑅̅, promedio de los intervalos RR de la serie temporal; 𝑁,
𝑖
número total de intervalos RR en la serie temporal; 𝑁𝑁 , número de intervalos RR
50
consecutivos que discrepan en más de 50 𝑚𝑠.
SDNN es una medida precisa de la variabilidad global cuando se calcula a partir de ECG
de 24 horas de duración, en estos registros largos se correlaciona con LF y es el test de
referencia para estratificación de riesgo cardiaco. Así, valores de SDNN en la HRV de 24
horas por debajo de 50 𝑚𝑠 se clasifican como no saludables, entre 50–100
𝑚𝑠 tienen salud comprometida y por encima de 100𝑚𝑠 son saludables; por ejemplo, los
sobrevivientes de un IM, cuyas mediciones de 24 horas los colocan en una categoría más
alta, tienen una mayor probabilidad de vivir durante un período de seguimiento promedio14 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
de 31 meses(34). Algunos investigadores recomiendan su medición en ECG cortos de 5
minutos, sin embargo, en estos registros su principal fuente de variación es la actividad
parasimpática a través de la ASR, por lo que pierde precisión como medida de la HRV
global y, además, se convierte en una medida inexacta de la HRV latido a latido, debido a
su modelo matemático que cuantifica la dispersión estadística global. En ECG cortos se
ha reportado un valor absoluto promedio de 50 ± 16 𝑚𝑠, con un coeficiente de variación
(CV) de 32%(73), ver ecuación (2.2)
𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑠𝑡á𝑛𝑑𝑎𝑟 (𝐷𝑆)
×100 (2.2)
𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎
RMSSD refleja la variación latido a latido y es la medida primaria en el DT que estima los
cambios en la HRV mediados vagalmente(74), ya que los nervios parasimpáticos ejercen
sus efectos más rápidamente (<1 s) que los nervios simpáticos (>5 s) en un corazón
humano sano. Su registro ECG mínimo convencional es de 5 minutos y matemáticamente
es idéntica a la medida no lineal la desviación estándar perpendicular a la línea de
identidad (SD1)(75). RMSSD se correlaciona fuertemente con pNN50 y HF en ECG de 24
horas(76), no obstante, el efecto de la respiración es desconocido(77,78), aunque se ha
documentado que se ve menos afectado por esta que la ASR(79). Valores bajos de
RMSSD se correlacionan con puntajes más altos de riesgo de muerte súbita inexplicable
en epilepsia(80). En ECG cortos se ha reportado un valor absoluto promedio de 42 ± 15 𝑚𝑠,
con un CV de 37%(73)
pNN50 requiere registros de por lo menos 2 minutos y está estrechamente relacionado con
la actividad del sistema nervioso parasimpático (SNP), por lo que se correlaciona con
RMSSD y HF(81). No obstante, RMSSD proporciona una mejor caracterización de la ASR,
especialmente en sujetos mayores(82).
2.3.2 Parámetros en el DF
Los métodos en el DF estiman la densidad espectral de potencia (DEP) de la serie temporal
de intervalos RR. Los estimadores de espectro asumen implícitamente un muestreo
equidistante y, por lo tanto, la serie de intervalos RR se convierte en una serie muestreada
de forma equidistante mediante métodos de interpolación antes de la estimación(83,84).¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. 15
En la ilustración 2-5 se muestra el espectro de potencias de la HRV, estimado a través de
la transformada rápida de Fourier (FFT) con el método de Welch, y la relación del pico de
HF con la frecuencia respiratoria (FR) en reposo. La superposición entre regiones de la
DEP y la FR pone de manifiesto las interrelaciones entre los mecanismos fisiológicos
responsables de la HRV a corto plazo, como la ASR y el control autonómico cardiovascular.
Los índices en el DF generalmente se estiman a partir de registros ECG cortos, la potencia
total de la variabilidad del intervalo RR es la varianza total y corresponde a la suma de las
cuatro bandas espectrales, LF, HF, VLF y ULF(69), (Tabla 2-2).
Ilustración 2-5: Espectro de la HRV estimado usando FFT con el método de Welch3.
Fuente: Tomado y adaptado de https://www.kubios.com/hrv-analysis-methods/(83).
3 FR, frecuencia respiratoria. Para un valor de 0,27 Hz, FR se corresponde aproximadamente a 16
respiraciones por minuto.16 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Tabla 2-2: Índices de la HRV en el DF.
DF
índice Valores absolutos Definición
Potencia 𝑚𝑠2 Potencia de todos los intervalos RR <0,4 Hz
total
ULF 𝑚𝑠2 Potencia de frecuencia ultra baja <0,003 Hz
VLF 𝑚𝑠2 Potencia de frecuencia muy baja <0,003-0,04 Hz
LF 𝑚𝑠2 Potencia de baja frecuencia 0,04-0,15 Hz
HF 𝑚𝑠2 Potencia de alta frecuencia 0,15-0,4 Hz
LF/HF razón Relación de potencia de baja-alta frecuencia
Además de valores absolutos, la potencia de los componentes espectrales también puede
expresarse en unidades normalizadas (nu) y logarítmicas (log), ver ecuaciones 2.3 y 2.4,
respectivamente.
(𝐿𝐹 𝑜 𝐻𝐹 (𝑚𝑠2))∗100
𝐿𝐹 𝑜 𝐻𝐹 (𝑛𝑢) = (2.3)
(𝑃𝑜𝑡𝑒𝑐𝑖𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙(𝑚𝑠2)−𝑉𝐿𝐹(𝑚𝑠2))
𝐿𝐹 𝑜 𝐻𝐹 (log) = ln(𝐿𝐹 𝑜 𝐻𝐹(𝑚𝑠2)) (2.4)
ULF requiere ECG de al menos 24 horas y se correlaciona fuertemente con SDNN, por lo
que se considera una medida de la variabilidad global en la HRV de 24 horas y, aunque
no hay consenso acerca de los mecanismos fisiológicos que la generan, se considera que
procesos biológicos que actúan en escalas temporales lentas están implicados, como
patrones circadianos, temperatura corporal y el sistema renina – angiotensina(74,85).
Además, no hay consenso acerca de la contribución del sistema nervioso simpático (SNS)
y el SNP.
VLF requiere ECG de al menos 5 minutos, aunque se puede medir en ECG de 24 horas,
se correlaciona fuertemente con el promedio de SDNN calculada en intervalos 5 minutos
durante un ECG de 24 horas, por lo que se podría considerar una medida de la variabilidad¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. 17
global asociada a procesos que actúan en escalas temporales pequeñas y repetitivas.
Algunos autores proponen que el oscilador asociado a VLF es el sistema nervioso
intrínseco cardíaco, concretamente la estimulación de las neuronas aferentes del corazón.
Además, se ha evidenciado que SNS modula la potencia VLF, posiblemente a través de
las eferencias simpáticas asociadas a la actividad física y el estrés(86,87). La potencia en
VLF se asocia mejor con todas las causas de mortalidad que LF y HF(88,89).
LF se cuantifica a partir de ECG de mínimo 2 minutos de duración, en reposo se
correlaciona con la actividad de barorreceptores para regular la TA, pero también puede
ser producida tanto por el SNS y el SNP(90); en condiciones de reposo, la banda LF refleja
la actividad barorrefleja y no la inervación simpática cardíaca. El SNS no parece producir
ritmos muy por encima de 0,1 Hz, mientras que se puede observar que el sistema
parasimpático afecta los ritmos cardíacos hasta 0,05 Hz (ritmo de 20 s); por esto, durante
periodos de baja frecuencia respiratoria en reposo, aproximadamente 7 a 8 respiraciones
por minuto, la actividad vagal puede generar oscilaciones de los ritmos cardíacos en la
banda LF(91,92). Lo anterior es importante ya que frecuentemente se asume a priori que
LF se relaciona con el SNS. En la medida que LF se asocia a osciladores lentos y, además,
se correlaciona fuertemente con SDNN en ECG largos, esta banda de frecuencia podría
asumirse como una medida de la variabilidad global. En ECG cortos se ha reportado un
valor absoluto promedio de 519 ± 291 𝑚𝑠2 (CV = 56%); asimismo, un valor promedio de
LF(nu) de 52 ± 10 (CV = 19%) y de LF(log) de 5,01± 1,76 (CV = 35%)(73).
HF, también llamada banda respiratoria porque se corresponde con los cambios de la FC
relacionados con el ciclo respiratorio, se registra a partir de ECG de mínimo 1 minuto de
duración y refleja la actividad del SNP a través de la ARS; sin embargo, como este
mecanismo puede generar cambios de la FC sin modificaciones del tono autonómico, HF
no es un índice puro del control vagal cardíaco(93). HF se correlaciona fuertemente con
pNN50 y RMSSD, por lo que, al igual que estos, podría ser considerado una medida de la
variabilidad latido a latido. En ECG cortos se ha reportado un valor absoluto promedio de
657 ± 777 𝑚𝑠2 (CV = 118%); asimismo, un valor promedio de HF(nu) de 40 ± 10 (CV =
25%) y de HF(log) de 4,76± 1,78 (CV = 37%)(73).
LF/HF se desarrolló inicialmente para estimar el balance simpático - vagal cardíaco en
ECG de 24 horas, bajo los supuestos de que SNS determina LF y PNS determina HF. No18 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
obstante, esta aproximación ha sido cuestionada por diversos autores, ya que, como se
mencionó previamente, LF no es un índice puro del SNS, sino que incluye también
variabilidad por SNP; asimismo, la interacción entre SNS y SNP es no lineal, por lo que no
es recíproca; finalmente, los índices LF y HF no son medidas directas del control
autonómico cardíaco, sino a través de procesos como el reflejo barorreceptor y la ASR,
por lo que se generan posibles factores de confusión(94). Por lo anterior, LF/HF de la HRV
de 24 horas y de la HRV a corto plazo se correlacionan pobremente y su interpretación
depende las condiciones de medida. En ECG cortos se ha reportado un valor absoluto
promedio de 2,8 ± 2,6 (CV = 93%); asimismo, un valor promedio de LF/HF(log) de 0,69±
0,73 (CV = 106%)(73).
2.3.3 Parámetros NL
Los sistemas biológicos exhiben diversidad de procesos complejos de naturaleza
aperiódica, discontinua y ramificada, los cuales, evidencian propiedades estadísticas de
fractalidad y caos(95,96). En este escenario, la dinámica no lineal ofrece herramientas
matemáticas y conceptuales para modelar dichos sistemas, promoviendo una fisiología de
los sistemas globales complejos, basada en instrumentos matemáticos, que prescinde de
los detalles locales(97).
Se considera que el análisis no lineal depende menos del procesamiento previo del ECG
y expresa mejor la naturaleza compleja de la variabilidad de la frecuencia cardíaca. El
trasfondo fisiopatológico exacto de los índices no lineales aún no se ha aclarado por
completo; sin embargo, existe alguna evidencia de que este sofisticado enfoque
matemático puede ser superior a los parámetros convencionales de la HRV en la
estratificación del riesgo(69).
• Algoritmos de entropía
En el contexto de la dinámica no lineal, los algoritmos de entropía, como la entropía
aproximada (ApEn) y la entropía muestral (SampEn), son modelos matemáticos derivados
de un parámetro asociado al Caos Determinista, la tasa de generación de información;
aunque su desarrollo conceptual se fundamenta en la teoría de la información de Shannon
y la entropía de Kolmogorov, pueden ser computados con relativamente pocos datos, por
lo que se han aplicado extensamente a series de tiempo fisiológicas(98,99).¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. 19
La entropía muestral (SampEn) es una familia de medidas estadísticas que permite medir
la regularidad de series pequeñas de datos ruidosos, de modo intuitivo refleja la
probabilidad de que un patrón similar de observaciones pueda no ser seguido de
observaciones similares. Para calcular la SampEn de una serie temporal de longitud 𝑁 es
necesario fijar dos parámetros: un tamaño vectorial de 𝑚 observaciones contiguas y una
ventana de tolerancia normalizada con la desviación típica 𝑟. Así, La 𝑆𝑎𝑚𝑝𝐸𝑛 (𝑚, 𝑟, 𝑁) es
el negativo del logaritmo neperiano de la probabilidad condicional de que dos secuencias
similares, con distancia menor que 𝑟, para 𝑚 puntos, sigan siéndolo al incrementar el
número de puntos a 𝑚 + 1.
La 𝑆𝑎𝑚𝑝𝐸𝑛 (𝑚, 𝑟, 𝑁) de una serie {𝑥 (𝑛)} con 𝑁 muestras se estima de la siguiente
manera(99–101):
1. Primero, se construyen vectores X (1) … X (𝑁 − 𝑚 + 1), con: Xi = [𝑥i, 𝑥(i + 1), …
𝑚 𝑚
, 𝑥(i + 𝑚 − 1)], 1 ≤ i ≤ 𝑁 − 𝑚 + 1 Estos vectores representan 𝑚 valores consecutivos
de 𝑥.
2. Se define la distancia entre X(i) y X(j) como: 𝑑[X(i), X(j)] = max (|𝑥(i + 𝑘) −
𝑘=1,…,𝑚
𝑥(j + 𝑘)|)
3. Para un X (i) dado, se cuenta el número de j(1 ≤ j ≤ 𝑁 − 𝑚, j ≠ i), denotado 𝐵, tal
𝑚 i
que 𝑑[X (i), X (j)] ≤ 𝑟. Entonces para 1 ≤ i ≤ 𝑁 – 𝑚
𝑚 𝑚
𝐵𝑚(𝑟) = 1 𝐵 (2.5)
𝑖 𝑖
𝑁−𝑚+1
4. Se define 𝐵𝑚(𝑟) como:
𝐵𝑚(𝑟) = 1 ∑𝑁−𝑚𝐵𝑚(𝑟) (2.6)
𝑖=1 𝑖
𝑁−𝑚
5. Se aumenta la dimensión a 𝑚 + 1 y se repiten los pasos 1 a 4 para determinar:
𝐴𝑚(𝑟) = 1 𝐴 (2.7)
𝑖 𝑖
𝑁−𝑚+120 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
𝐴 Es el número de X (i) a una distancia menor que 𝑟 de X (i)
i 𝑚+1 𝑚+1
𝐴𝑚(𝑟) = 1 ∑𝑁−𝑚𝐴𝑚(𝑟) (2.8)
𝑖=1 𝑖
𝑁−𝑚
𝐵𝑚(𝑟) Es la probabilidad de que dos secuencias coincidan para 𝑚 puntos, mientras
que 𝐴𝑚(𝑟) es la probabilidad de que coincidan para 𝑚 + 1 puntos
6. SampEn se define como:
𝐴𝑚(𝑟)
𝑆𝑎𝑚𝑝𝐸𝑛(𝑚,𝑟) = lim {−𝑙𝑛( )} (2.9)
𝑛→∞ 𝐵𝑚(𝑟)
7. Como N es finito, SampEn se define como:
𝐴𝑚(𝑟)
𝑆𝑎𝑚𝑝𝐸𝑛(𝑚,𝑟) = −𝑙𝑛( ) (2.10)
𝐵𝑚(𝑟)
Los algoritmos de entropía son sensibles a la longitud de los datos, sin embargo, como se
demostró en un estudio previo, SampEn es una medida fiable en ECG de por lo menos 5
minutos de duración(102). No existe un criterio universal para establecer los valores de 𝑚,
𝑟 y 𝑁, por lo tanto, distintos autores han propuesto algunas recomendaciones teniendo
presente las propiedades matemáticas y el desempeño de los algoritmos, Pincus y
Goldberg proponen un mínimo de 𝑁 = 50, 𝑚 = 2 y un 𝑟 fijo entre 0,1 y 0,25 veces la
desviación típica de la serie de datos original(103). Estudios de HRV han evidenciado que
SampEn se aproxima a su valor asintótico con 𝑚 = 2 y 𝑟 = 0,2𝑆𝐷𝑁𝑁(83). Teniendo
presente el modelo matemático de SampEn, es posible afirmar que esta ofrece una
valoración de la dinámica global, en términos de impredecibilidad, de la serie temporal de
intervalos RR.
• Gráfico de Poincaré
El gráfico de Poincaré se construye trazando cada intervalo R–R contra el intervalo
anterior, creando un diagrama de dispersión que permite visualizar la correlación entre
intervalos RR sucesivos y buscar patrones ocultos dentro de la serie temporal. El gráfico
de Poincaré se analiza ajustando una elipse a los puntos trazados, lo que permite¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. 21
parametrizar la forma y derivar tres medidas no lineales el área de la elipse (S), SD1 y la
desviación estándar a lo largo de la línea de identidad (SD2)(34), ver ilustración 2-6
Ilustración 2-6: Gráfica de Poincaré que detalla el proceso de ajuste de la elipse4.
Fuente: Tomado de Brennan et al (104).
SD1 describe la variabilidad a corto plazo causada principalmente por ASR; se puede
demostrar matemáticamente que SD1 es equivalente a RMSSD en una escala de 1⁄√2,
además, se correlaciona con HF. SD2 se correlaciona con LF y con las medidas en el
dominio del tiempo SDNN y RMSSD a través de la ecuación (2.11)(104)
𝑆𝐷22 = 2𝑆𝐷𝑁𝑁2 −1 𝑅𝑀𝑆𝑆𝐷2 (2.11)
2
De la ecuación (2.11) se deduce que:
4 El sistema de coordenadas 𝑋 y 𝑋 es establecido a 45° del eje normal y la elipse se orienta
1 2
según la línea de identidad (𝑅𝑅 =𝑅𝑅 ). La desviación estándar de los puntos desde cada eje
𝑛 𝑛+1
determina el ancho (SD1) y la longitud (SD2) de la elipse.22 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
𝑆𝐷12 +𝑆𝐷22 = 2𝑆𝐷𝑁𝑁2 (2.12)
Asimismo, de la ecuación (2.12) se infiere que SD2 representa una clase de variabilidad
diferente a la variabilidad latido a latido y a la total o global, y que esta última engloba a las
otras dos. Dicha variabilidad se denomina a largo plazo o de series extendidas, esta
expresión se prefiere para evitar confusiones, ya que la primera se utiliza como sinónimo
de la HRV de 24 horas y en contra parte de la HRV a corto plazo.
Además, lo anterior se puede verificar en el gráfico de Poincaré al suponer una serie
temporal que alterne entre dos valores, en este escenario 𝑆𝐷1 ≠ 0, 𝑆𝐷2 = 0 y 𝑆𝐷𝑁𝑁 ≠ 0,
ver ilustración 2-7
Ilustración 2-7: Gráfico de Poincaré de la secuencia alterna (a, b, a, b, ...)5.
Fuente: Tomado de Brennan et al (104).
2.3.4 Índices autonómicos
El SNS y el SNP participan en la regulación de la FC, por lo tanto, inicialmente se asumió
que algunos índices de la HRV eran medidas directas de la actividad autonómica; sin
5 La longitud cero de la gráfica de Poincaré indica que no hay variabilidad a largo plazo en esta
secuencia. El ancho indica la variabilidad a corto plazo¡Error! No se encuentra el origen de la referencia. 23
embargo, estudios posteriores han demostrado que estos índices evalúan el control
autónomo cardiovascular de forma indirecta, a través de mecanismos fisiológicos que
pueden modificar la FC sin cambios basales en el tono autonómico. Por esto, dos modelos,
el índice SNP y el índice SNS, han sido derivados de los parámetros tradicionales con la
pretensión de garantizar una evaluación más precisa del sistema nervioso autónomo.
El índice SNP se computa a partir de los siguientes tres parámetros(105):
• Promedio de los intervalos RR: Fisiológicamente, valores mayores significan menor
FC y activación del SNP.
• RMSSD: Ofrece una medida de la variabilidad latido a latido, se relaciona con la
ASR; valores elevados se asocian a un componente fuerte de la ASR, así como a
mayor activación del SNP.
• SD1 en unidades normalizadas: Se utiliza en reemplazo de HF, ya que esta se
superpone con LF en condiciones de reposo con baja FR, además, SD1 se asocia
a RMSSD.
Un valor del índice SNP de cero significa que los tres parámetros que reflejan la actividad
parasimpática son, en promedio, iguales al promedio de la población normal; un valor
positivo indica cuántas desviaciones estándar (DE) por encima del promedio de la
población normal están los valores de los parámetros, mientras que un valor negativo
indica cuántas DE por debajo del promedio de la población normal están los valores de los
parámetros. En reposo, el índice SNP se encuentra dentro de ± 2 DE de la distribución
normal de la población. En analogía, el índice SNS se computa con el valor promedio de
la FC, ya que valores elevados se asocian a activación simpática, y con el parámetro SD2,
que se relaciona con LH y SDNN; asimismo, la interpretación de este índice es similar al
índice SNP(105).3. Objetivos
3.1 Objetivo general
Evaluar el efecto de un protocolo de ejercicio terapéutico utilizado en la fase 2 de un
programa de rehabilitación cardíaca en la HRV a corto plazo de pacientes con EC en la
ciudad de Bogotá.
3.2 Objetivos específicos
Medir los índices en el DT de la HRV a corto plazo en el grupo de estudio al inicio y al final
de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
Medir los índices en el DF de la HRV a corto plazo en el grupo de estudio al inicio y al final
de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
Medir los parámetros NL de la HRV a corto plazo en el grupo de estudio al inicio y al final
de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
Medir los índices autonómicos de la HRV a corto plazo en el grupo de estudio al inicio y al
final de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
Medir variables demográficas, antropométricas, funcionales y metabólicas relacionadas
con el estado de salud cardiovascular en el grupo de estudio al inicio y al final de la fase 2
del programa de rehabilitación cardíaca.
Comparar las medidas de la HRV a corto plazo en función de las variables relacionadas
con el estado de salud cardiovascular en el grupo de estudio al inicio de la fase 2 del
programa de rehabilitación cardíaca.26 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Comparar las variables relacionadas con el estado de salud cardiovascular obtenidas en
el grupo de estudio al inicio y al final de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
Comparar las medidas de la HRV a corto plazo obtenidas en el grupo de estudio al inicio y
al final de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.4. Metodología
4.1 Tipo de estudio
Estudio observacional de tipo analítico de la HRV en pacientes con EC que realizaron un
programa de rehabilitación cardíaca en la ciudad de Bogotá. En este estudio se realizó un
muestreo por conveniencia y los índices autonómicos, en el DT, en el DF y los parámetros
NL de la HRV fueron medidos al inicio y al final de la fase 2 de dicho programa de
rehabilitación. Posteriormente, el efecto del ejercicio terapéutico en la HRV a corto plazo
fue verificado a través de pruebas de hipótesis con factor de Bayes (BF).
4.2 Hipótesis
En el presente estudio se definieron las siguientes hipótesis para contrastar diferencias
entre muestras pareadas.
4.2.1 Hipótesis nulas
No hay diferencia en los índices en el DT de la HRV a corto plazo en el grupo de estudio
al inicio y al final de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
No hay diferencia en los índices en el DF de la HRV a corto plazo en el grupo de estudio
al inicio y al final de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
No hay diferencia en los parámetros NL de la HRV a corto plazo en el grupo de estudio al
inicio y al final de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
No hay diferencia en los índices autonómicos de la HRV a corto plazo en el grupo de
estudio al inicio y al final de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.28 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
4.2.2 Hipótesis alternativas
Si hay diferencia en los índices en el DT de la HRV a corto plazo en el grupo de estudio al
inicio y al final de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
Si hay diferencia en los índices en el DF de la HRV a corto plazo en el grupo de estudio al
inicio y al final de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
Si hay diferencia en los parámetros NL de la HRV a corto plazo en el grupo de estudio al
inicio y al final de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
Si hay diferencia en los índices autonómicos de la HRV a corto plazo en el grupo de estudio
al inicio y al final de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
4.3 Población
Pacientes mayores de 18 años con EC que completaron la fase 2 del programa de
rehabilitación cardíaca del Hospital Central de la Policía Nacional (HOCEN), en la ciudad
de Bogotá, y cumplieron con los criterios de inclusión que se exponen a continuación.
4.3.1 Criterios de inclusión
Antecedente de IM, angina o falla cardíaca secundario a EC.
Test de ejercicio al inicio de la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
ECG con ritmo sinusal.
Firma del consentimiento informado.
4.3.2 Criterios de exclusión
Uso de marcapasos cardíaco.
Bloqueos auriculo ventriculares.Capítulo 4 29
Fibrilación auricular o arritmias ventriculares.
Isquemia recurrente.
No concluir la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
No realizar test de ejercicio al finalizar la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca.
4.3.3 Tamaño muestral y tipo de muestreo
En el presente estudio no se estimó un tamaño muestral para realizar inferencia
estadística, ya que los métodos bayesianos no asumen un tamaño muestral determinado,
como es el caso de la máxima verosimilitud en el enfoque frecuentista, y permiten analizar
conjuntos de datos pequeños sin perder potencia y manteniendo la precisión(106).
Además, se realizó un muestreo por conveniencia de la población definida según los
criterios de inclusión y exclusión. Inicialmente se incluyeron 24 pacientes mayores de 18
años con EC, pero, finalmente se completaron los datos pre y post de 10 pacientes.
4.4 Definición operativa de las variables del estudio
A continuación (Tabla 4-1 y Tabla 4-2), se definen y describen las variables registradas y
analizadas en el estudio.
Tabla 4-1: Variables definidas en el estudio.
Nombre Tipo Categorías Unidad Registro
Peso Cuantitativa 𝐾𝑔 Toma con
continua báscula
Talla Cuantitativa 𝑚 Toma con
continua metro
Índice de Cuantitativa 𝐾𝑔⁄𝑚2 Cálculo a partir
masa corporal continua de peso y talla
(IMC)30 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Tabla 4-1: (Continuación)
Nombre Tipo Categorías Unidad Registro
Perímetro Cuantitativa 𝑐𝑚 Toma con cinta
cintura (PCi) continua métrica
Perímetro Cuantitativa 𝑐𝑚 Toma con cinta
cadera (PCa) continua métrica
Índice cintura – Cuantitativa A partir de PCi y
cadera (ICC) continua PCa
Obesidad Cualitativa Sí, No A partir de índice
abdominal categórica cintura/cadera o
perímetro cintura
Colesterol total Cuantitativa 𝑚𝑔⁄𝑑𝑙 Entrevista
(cTotal) continua historia clínica
Colesterol LDL Cuantitativa 𝑚𝑔⁄𝑑𝑙 Entrevista
(cLDL) continua historia clínica
Colesterol HDL Cuantitativa 𝑚𝑔⁄𝑑𝑙 Entrevista
(cHDL) continua historia clínica
Tensión Cuantitativa 𝑚𝑚𝐻𝑔 Método manual
sistólica (TAS) discreta
Tensión Cuantitativa 𝑚𝑚𝐻𝑔 Método manual
diastólica (TAD) discreta
Hemoglobina Cuantitativa % Entrevista
glicosilada continua historia clínica
(HbA1c)
Fracción Cuantitativa % Entrevista
eyección (FEVI) discreta historia clínica
Capacidad Cuantitativa 𝑀𝐸𝑇𝑆 Test ejercicio
funcional continua
Clasificación Cualitativa Alta, intermedia, A partir de
funcional ordinal baja capacidad
funcional
Edad Cuantitativa 𝐴ñ𝑜𝑠 Entrevista
discreta historia clínicaCapítulo 4 31
Tabla 4-1: (Continuación)
Nombre Tipo Categorías Unidad Registro
Sexo Cualitativa Hombre, mujer Entrevista
categórica historia clínica
Recuperación FC Cuantitativa 𝐿𝑃𝑀 Test de ejercicio
primer minuto discreta
Recuperación FC Cuantitativa 𝐿𝑃𝑀 Test de ejercicio
tercer minuto discreta
RMSSD Cuantitativa 𝑚𝑠 ECG
continua
pNN50 Cuantitativa % ECG
continua
LF(nu) Cuantitativa ECG
continua
LF(log) Cuantitativa 𝑙𝑛 ECG
continua
HF(nu) Cuantitativa ECG
continua
HF(log) Cuantitativa 𝑙𝑛 ECG
continua
LF/HF Cuantitativa ECG
continua
SampEn Cuantitativa ECG
continua
SD1 Cuantitativa 𝐷𝑆 ECG
continua
SD2 Cuantitativa 𝐷𝑆 ECG
continua
SD2/SD1 Cuantitativa ECG
continua
Índice SNS Cuantitativa 𝐷𝑆 ECG
continua
Índice SNP Cuantitativa 𝐷𝑆 ECG
continua32 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Tabla 4-2: Definición operativa de las categorías definidas en el estudio.
Variable Definición operativa
Obesidad abdominal Hombres: ICC > 0,9 y/o PCi ≥ 90 cm
Mujeres: ICC > 0,8 y/o PCi ≥ 80 cm
Clasificación funcional Alta ≥ 7 METS
Intermedia 5≤ METS < 7
Baja METS < 5
4.5 Intervención
La actividad de ejercicio terapéutico que desarrollaron los pacientes participantes del
estudio durante la fase 2 del programa de rehabilitación cardíaca se describe en términos
de frecuencia, intensidad, tipo y tiempo (F.I.T.T.), (Tabla 4-3).
Tabla 4-3: Dosis de ejercicio aeróbico y de resistencia según el método F.I.T.T.
F.I.T.T. Ejercicio aeróbico Ejercicio resistencia
Frecuencia 3 veces por semana 2-3 días no consecutivos por semana
Intensidad Moderada Leve a moderada
Tipo Cicloergómetro, bicicleta Ejercicio isotónico con pesas y
estática, caminadora, elíptica bandas elásticas
Tiempo 30 minutos 8 a 10 repeticiones por grupo
muscular
La intensidad del ejercicio es la variable más importante para mejorar la capacidad
funcional durante la RCV en la mayoría de los pacientes. En este estudio, la intensidad
moderada del ejercicio aeróbico se define como(107,108):
Puntuación de la percepción subjetiva del esfuerzo durante el ejercicio de 12 a 14 en la
escala de Borg original o de 4 en la escala modificada.Capítulo 4 33
FC durante el ejercicio (FC ) como porcentajes (%) de la FC de reserva (FC) deseado,
e r
según la fórmula de Karvonen(109,110).
𝐹𝐶𝑒 = [(𝐹𝐶 −𝐹𝐶 )∗% 𝐹𝐶𝑟 𝑑𝑒𝑠𝑒𝑎𝑑𝑜]+𝐹𝐶 (4.1)
𝑚á𝑥 𝑟𝑒𝑝 𝑟𝑒𝑝
Donde FC es la FC máxima, FC es la FC en reposo y 𝐹𝐶 −𝐹𝐶 corresponde a
máx rep 𝑚á𝑥 𝑟𝑒𝑝
FC. Para un ejercicio aeróbico de intensidad moderada, el % FC deseado se define en
r r
función del modelo utilizado para determinar FC . Así, si se utiliza la ecuación de FOX
máx
para definir FC en función de la edad, % FC deseado correspondería a 40-59%;
máx r
mientras que, si se utiliza la FC obtenida durante el test de ejercicio, correspondería
máx
aproximadamente a 50-70%, lo anterior se deriva de una inferencia simple a partir de la
equivalencia aproximada entre el 85% FC por FOX, que corresponde un criterio de
máx
finalización del test de ejercicio, y el 70% FC(111).
r
4.6 Procedimientos para la recolección de la información
Se enuncian las actividades generales que se desarrollaron para la recolección y análisis
de los datos:
Se realizó socialización del estudio entre los integrantes del servicio de Fisiatría del
HOCEN, esta actividad estuvo a cargo del estudiante responsable del proyecto y aspirante
al título de especialista en Medicina Física y Rehabilitación.
Se socializó información general del estudio y se realizó una convocatoria oral para
participar en el mismo a los pacientes que ingresaron a la fase 2 del programa de
rehabilitación cardíaca del HOCEN. Esta actividad estuvo a cargo del estudiante
responsable del proyecto y de los integrantes del servicio de Fisiatría del HOCEN que
realizaron la valoración inicial previo al inicio del programa de rehabilitación.
A los pacientes que estuvieron interesados en participar se les entregó el consentimiento
informado, ver anexo A. Esta actividad estuvo a cargo de las mismas personas del
enunciado anterior.34 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Previa firma del consentimiento informado, se efectuó una entrevista y valoración inicial a
los pacientes. Esta información se complementó con datos de historia clínica. La
información obtenida se registró en un formato de recolección de datos, ver anexo B. Esta
actividad estuvo a cargo de las mismas personas del enunciado anterior.
A partir de la información registrada, se seleccionó la muestra según los criterios de
inclusión y exclusión. Esta actividad estuvo a cargo de las mismas personas del enunciado
anterior.
Se tomó un ECG de 15 minutos a los participantes seleccionados. Este se registró en horas
de la mañana y los participantes fueron instruidos para evitar bebidas con alcohol o cafeína
y el ejercicio extenuante el día anterior al protocolo de registro. El día del experimento los
pacientes fueron examinados para verificar su estado de salud y fueron familiarizados con
el equipo y los procedimientos para reducir la ansiedad, asimismo, se les indicó
permanecer en reposo en sedente durante 10 minutos y respirar espontáneamente. Esta
actividad estuvo a cargo de las mismas personas del enunciado anterior.
4.6.1 Registro ECG
Los ECG se obtuvieron en los consultorios del gimnasio del HOCEN, espacio disponible
para las sesiones de ejercicio supervisado del programa de rehabilitación cardiopulmonar,
con un monitor de FC Polar H7 (Polar®, Kempele, Finlandia), ver ilustración 4-1. Este es
un dispositivo desarrollado por la marca finlandesa Polar para el registro inalámbrico de la
FC, especialmente durante la actividad física y el deporte. El modelo H7 consta de una
banda torácica con un sensor que mide la mide la actividad eléctrica del corazón y envía
los datos (pulsaciones por minuto) a un dispositivo o monitor a través de un protocolo de
comunicación estándar por radiofrecuencia. Este protocolo tiene como ventaja que permite
acoplar el sensor con todos los móviles, tabletas, ordenadores o relojes que dispongan de
conectividad bluetooth, sin embargo, solo permite una conexión al mismo tiempo(112,113)Capítulo 4 35
Ilustración 4-1: Pulsómetro de banda Polar H76.
Fuente: Tomado de https://www.premarathon.com/bandas-de-frecuencia-cardiaca-
polar-h7-h9-h10/(112).
En los últimos años, el mercado de dispositivos portátiles que miden la FC ha crecido
exponencialmente, así como su uso potencial para aplicaciones de salud, por lo que
diferentes trabajos reportados en la literatura han estudiado su rendimiento(114–117).
Guillinov et al.(118), en un estudio para evaluar la precisión de distintos monitores de FC
durante varios tipos de ejercicio aeróbico en cincuenta voluntarios adultos sanos (edad
media 38 ± 12 años, 54% mujeres), encontraron que en todas las condiciones de ejercicio
el monitor Polar H7 tuvo la mejor concordancia con el ECG, coeficiente de correlación de
0,996. Asimismo, otro estudio para examinar la validez de los sensores de FC en la
medición de la HRV reportó que estos presentan un acuerdo aceptable para la medición
de RMSSD en comparación con ECG(119). Por lo tanto, el pulsómetro de banda Polar H7
constituye una herramienta confiable para medir la HRV en la población de estudio.
Los componentes básicos y los pasos para la colocación del sensor H7 se enuncian a
continuación(120) y se muestran en la siguiente ilustración 4-2.
Las zonas de electrodos de plástico situadas en el reverso de la correa detectan la
frecuencia cardíaca. Imagen A1.
6 Modelo Polar H7, fecha de lanzamiento 2013, diseño con sensor integrado en una pastilla (logos
de Polar y Bluetooth smart sobre fondo negro) independiente de la propia banda. Se conecta
mediante dos botones a presión. Banda pectoral: Polar Soft Strap.36 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
El conector envía la señal de FC al dispositivo receptor. Imagen A2.
Humedecer las zonas de electrodos de la correa. Imagen B1.
Conectar el transmisor a la banda elástica Imagen B2.
Ajustar la longitud de la correa para que quede ajustada pero cómoda.
Ajustar la banda alrededor del pecho justo debajo de los músculos pectorales y fijar la
hebilla al otro extremo de la banda. Imagen B3.
Comprobar que las zonas de electrodos humedecidas queden bien apoyadas en la piel y
que el logotipo Polar del conector esté en posición centrada y en posición vertical. Imagen
B4.
Ilustración 4-2: Pasos para la colocación del pulsómetro de banda Polar H7.
Fuente: Tomado de
https://support.polar.com/e_manuals/H7_Heart_Rate_Sensor/Polar_H7_Heart_Rate_Se
nsor_accessory_manual_Espanol.pdf(120).Capítulo 4 37
4.6.2 Transmisión de la información y obtención de los RR
Como se mencionó previamente, el sensor Polar H7 transmite la información del ECG a
través de un protocolo estándar a dispositivos con conectividad bluetooth, ver ilustración
4-3, sin embargo, se requiere una aplicación separada para ver los datos en el dispositivo
receptor. En el presente estudio se utilizó la aplicación para teléfonos inteligentes Elite
HRV (Elite HRV Inc., Carolina del Norte, Estados Unidos), una aplicación gratuita que
permite medir la frecuencia cardíaca y la HRV y, además, exportar a una cuenta de correo
electrónico los datos del intervalo RR latido a latido sin procesar en formato .txt(121), como
se muestra en la ilustración 4-4.
Ilustración 4-3: Acople y transmisión de la información del sensor Polar H7 con diferentes
dispositivos.
Fuente: Tomado de
https://support.polar.com/e_manuals/H7_Heart_Rate_Sensor/Polar_H7_Heart_Rate_Se
nsor_accessory_manual_Espanol.pdf(120).38 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 4-4: Datos sin procesar del intervalo RR latido a latido en formato txt7.
Fuente: Propia.
Un estudio realizado por Perrotta et al.(122) en el año 2017 examinó la concordancia entre
algunos índices en el DT de la HRV medidos con Elite HRV y Kubios HRV 2.2 (Kubios Oy,
Kuopio, Finlandia), encontrando una relación extremadamente grande (r = 0,92; p <0,0001;
intervalo de confianza [IC] 95% = 0,90-0,93); sin embargo, también identificaron que un
6.4% de los residuales cayeron fuera de los límites de acuerdo de 1.96 ± SD (IC 95% = -
12.0 a 7.0%), con un sesgo negativo (media: -2,7%; IC 95% = -3,10 a -2,30%). Por lo
anterior, los datos del intervalo RR se analizarán en el software Kubios.
4.6.3 Cálculo de los índices de la HRV
El cálculo de los índices autonómicos, DT, DT y NL para la cuantificación de la HRV a corto
plazo se realizó por medio del programa Kubios HRV (Kubios Oy, Kuopio, Finlandia). Este
software fue desarrollado en el año 2002 por el grupo de análisis de bioseñales e imágenes
médicas (BSAMIG) del departamento de física aplicada de la Universidad de Finlandia
Oriental, en Kuopio(123,124). En este estudio se empleó la versión Kubios HRV Standar
3.4.1, publicada en el año 2020(84). Esta versión se puede descargar de forma gratuita en
https://www.kubios.com/hrv-standard/.
7 Datos exportados a un correo electrónica a partir de la aplicación Elite HRV.Capítulo 4 39
Kubios HRV Standar 3.4.1 admite archivos de texto de intervalo RR (*.txt,*.dat,*.csv). Estos
archivos pueden incluir valores de intervalo RR en formato de una o dos columnas, es
decir, los valores de intervalo RR se pueden dar como se muestra en la ilustración 4-5:
Ilustración 4-5: Tipos de formato de los valores del intervalo RR en los archivos de entrada
compatibles con Kubios HRV Standar 3.4.18.
Fuente: Tomado y adaptado de
https://www.kubios.com/downloads/Kubios_HRV_Users_Guide.pdf(84).
La interfaz de Kubios HRV Standar 3.4.1 para importar archivos de datos de texto permite
personalizar las opciones de entrada expuestas anteriormente, ver ilustración 4-6. En este
estudio, según el formato de datos sin procesar del intervalo RR latido a latido que permite
exportar ELITE HRV, se utilizarán las siguientes especificaciones para los datos de
entrada:
Tipo de dato: RR
Columna de datos: 1
Unidades de los datos: 𝑚𝑠
8 En el primer tipo de entrada los datos de la columna son valores del intervalo RR. En el segundo
tipo la primera columna incluye el valor de tiempo de detección de la onda R y la segunda
columna los valores del intervalo RR. Los valores de intervalo RR se dan arriba en segundos, pero
también se pueden usar valores de milisegundos.40 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 4-6: Interfaz para importar archivos de datos de texto personalizados a Kubios
HRV Standar 3.4.1.
Fuente: Tomado de
https://www.kubios.com/downloads/Kubios_HRV_Users_Guide.pdf(84).
La interfaz de usuario de Kubios HRV se muestra en la ilustración 4-7. Esta se divide en
tres segmentos: 1) el segmento de opciones de la serie de intervalos RR en la esquina
superior izquierda, 2) el segmento del navegador de datos en la esquina superior derecha,
y 3) el segmento de vista de resultados en la parte inferior.Capítulo 4 41
Ilustración 4-7: Interfaz gráfica de usuario del software de análisis Kubios HRV.
Fuente: Tomado de
https://www.kubios.com/downloads/Kubios_HRV_Users_Guide.pdf(84).
En el pre procesamiento de los datos se utilizó el algoritmo de corrección de latido con un
umbral fuerte de 0.15 s(8)(125). Este algoritmo compara cada valor de los intervalos RR
con un intervalo promedio local, que se obtiene filtrando la mediana de la serie de tiempo,
por lo que no se ve afectado por valores atípicos. Si un intervalo RR difiere del promedio
local más del valor umbral especificado, se identifica como un artefacto y es reemplazado
usando una interpolación spline cúbica(126). El análisis lineal en DF se realizó con la FFT
basada en el periodograma de Welch y para el computo de SampEn se utilizó un parámetro
𝑚 = 2 y 𝑟 = 0.2𝐷S.42 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
4.7 Consideraciones éticas
Este trabajo se planteó según los principios de la declaración de Helsinki y la normatividad
colombiana para investigaciones en seres humanos, en los que prevalece el respeto a la
dignidad de cada individuo y la protección de sus derechos y bienestar(127–129). Es un
estudio de tipo observacional analítico, por lo tanto, según la resolución No 008430 de
1993 del ministerio de salud, en la cual se establecen las normas científicas, técnicas y
administrativas para la investigación en salud en la República de Colombia, el riesgo de la
investigación, o probabilidad de sufrir algún daño como consecuencia de participar en la
misma, fue mínimo(129).
El presente estudio no implicó ninguna intervención terapéutica ni causó ningún daño en
la integridad física de los voluntarios. Asimismo, para garantizar el bienestar de los
participantes, la entrevista, el examen físico y el ECG estuvieron a cargo de un médico
especialista en fisiatría y/o un médico residente y se realizaron en el servicio de fisiatría
del HOCEN.
De acuerdo a los principios básicos de respeto, autonomía y autodeterminación
enunciados en la declaración de Helsinki para la investigación en seres humanos(127),
cada paciente autorizó su participación en el estudio por medio de la firma del
consentimiento informado (ver anexo A), previo conocimiento de los procedimientos,
riesgos y beneficios. Para firmar el consentimiento informado los voluntarios debieron
contar con las capacidades de entendimiento y razonamiento para hacerlo(129).
En el consentimiento informado se incluyó de manera explícita y clara la siguiente
información, que fue explica a cada participante:
Objetivos y justificación de la investigación.
Procedimientos, riesgos y beneficios del estudio.
Garantía de obtener respuesta a cualquier pregunta.Capítulo 4 43
Libertad de poder retirar el consentimiento y dejar de participar en el estudio en cualquier
momento.
Además, se protegió la identidad de los voluntarios y se garantizó la privacidad. Los datos
recolectados se manejaron con confidencialidad y sólo se han utilizado para redactar el
presente documento, un póster para el congreso nacional de Medicina Física y
Rehabilitación y un artículo científico presentado en una revista internacional.5. Resultados
5.1 Análisis descriptivo exploratorio
En el análisis descriptivo exploratorio se estudió la distribución individual de las variables
del estudio, así como la relación entre estas. Para las variables cualitativas se utilizaron
tablas de frecuencia relativa (FRr) y gráficos de mosaico, mientras que para las variables
cuantitativas se emplearon histogramas, diagramas de dispersión y medidas de tendencia
central y dispersión. Además, gráficas de cajas lado a lado fueron usadas para evaluar la
relación entre variables cuantitativas y cualitativas. Este análisis se realizó a partir de la
muestra inicial de 24 pacientes admitidos al estudio y se utilizaron los softwares RStudio
versión 1.4.1717 (software libre, 2021-05-24) y JASP versión 0.14.1 (JASP Team 2020).
5.1.1 Distribución de frecuencia relativa de las variables
cualitativas
Las distribuciones de FRr de las variables cualitativas definidas en el estudio se describen
a continuación (Tablas 5-1 a 5-5).
Tabla 5-1: Distribución de FRr de mujeres y hombres en el grupo de estudio.
Variable Sexo
Categorías Mujer Hombre
FRr 0,291 0,708
n = 24; Sintaxis en R (línea de código): prop.table(table(Completa$Sexo)).46 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Tabla 5-2: Distribución de FRr de fumadores, no fumadores y exfumadores en el grupo
de estudio.
Variable Fuma
Categorías Fumador No Exfumador
FRr 0,166 0,416 0,416
n = 24; Sintaxis en R: prop.table(table(Completa$Fuma)).
Tabla 5-3: Distribución de FRr de antecedente de IM en el grupo de estudio.
Variable IM
Categorías Sí No
FRr 0,75 0,25
n = 24; Sintaxis en R: prop.table(table(Completa$IM)).
Tabla 5-4: Distribución de FRr de antecedente de angioplastia en el grupo de estudio.
Variable Angioplastia
Categorías Sí No
FRr 0,666 0,333
n = 24; Sintaxis en R: prop.table(table(Completa$Angioplastia)).
Tabla 5-5: Distribución de FRr de antecedente de revascularización en el grupo de
estudio.
Variable Revascularización
Categorías Sí No
FRr 0,25 0,75
n = 24; Sintaxis en R: prop.table(table(Completa$Revascularización)).
5.1.2 Relación entre variables cualitativas
Las relaciones entre algunas variables cualitativas del estudio fueron representadas a
través de gráficos de mosaico, ver ilustraciones 5-1, 5-2 y 5-3. Los gráficos de mosaico, a
diferencia de los gráficos de barras segmentadas, permiten visualizar la distribución
marginal de la variable explicativa, por lo tanto, posibilitan representar la distribución de47
FRr de una variable condicionada en la distribución marginal de otra; así, el ancho de los
rectángulos se corresponde con la distribución marginal de la variable explicativa y la altura
de los mismos representa la FRr de la variable de respuesta condicionada.
Ilustración 5-1: Distribución de antecedente de fumar condicionada en sexo9.
Sintaxis en R: mosaicplot(prop.table(table(Completa$Sexo, Completa$Fuma)), main =
"Mosaico", col = c("blue", "green", "pink")).
Ilustración 5-2: Distribución de antecedente de IM condicionada en sexo10.
Sintaxis en R: mosaicplot(prop.table(table(Completa$Sexo, Completa$IM)), main =
"Mosaico", col = c("green", "pink")).
9 F, mujer; M, hombre.
10 F, mujer; M, hombre; Sí / No, categorías de IM.48 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 5-3: Distribución de antecedente de IM condicionada en antecedente de
fumar11.
Sintaxis en R: mosaicplot(prop.table(table(Completa$Fuma, Completa$IM)), main =
"Mosaico", col = c("blue", "green", "pink")).
5.1.3 Distribución y medidas de tendencia central y dispersión de
las variables cuantitativas
Las distribuciones de las variables demográficas (edad), antropométricas (peso, IMC,
PCintura y PCadera), metabólicas (cTotal, CLDL, cHDL y HbA1c), funcionales (FEVI),
índices en el DT (RMSSD y pNN50), índices en el DF (LFn.u, LFlog, HFn.u, HFlog y LF/HF),
índices NL (SampEn, SD1, SD2, SD2/SD1) e índices autonómicos (SNS y SNP) se
representaron a través de histogramas de FRr, el número de intervalos de clase se definió
por defecto en 30, pero el ancho se modificó según el rango de las variables para mejorar
la visualización de las ilustraciones. La curva de densidad de cada variable se superpuso
sobre el histograma correspondiente y, además, la media aritmética se representó con una
línea punteada vertical, ver ilustraciones 5-4 a 5-26.
La mayoría de las distribuciones muestrales evidenciaron distribuciones asimétricas y
sesgadas, con valores atípicos, en las que la media aritmética no coincidió con el pico, o
11 Sí / No, categorías de IM.49
picos, modales. Estos hallazgos orientaron el análisis inferencial posterior con modelos no
paramétricos.
Ilustración 5-4: Histograma, curva de densidad y media de la edad.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=Edad)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1, colour="black",
fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+ geom_vline(aes(xintercept=mean(Edad)),color="blue",
linetype="dashed", size=1).
Ilustración 5-5: Histograma, curva de densidad y media del peso.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=Peso)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1, colour="black",
fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+ geom_vline(aes(xintercept=mean(Peso)),color="blue",
linetype="dashed", size=1)50 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 5-6: Histograma, curva de densidad y media de la FEVI.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=FEVI)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1, colour="black",
fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+ geom_vline(aes(xintercept=mean(FEVI)),color="blue",
linetype="dashed", size=1).
Ilustración 5-7: Histograma, curva de densidad y media del cTotal.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=cTotal)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=10,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(cTotal)),color="blue", linetype="dashed", size=1).51
Ilustración 5-8: Histograma, curva de densidad y media del cLDL.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=cLDL)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=10, colour="black",
fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+ geom_vline(aes(xintercept=mean(cLDL)),color="blue",
linetype="dashed", size=1).
Ilustración 5-9: Histograma, curva de densidad y media del cHDL.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=cHDL)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=3, colour="black",
fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+ geom_vline(aes(xintercept=mean(cHDL)),color="blue",
linetype="dashed", size=1).52 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 5-10: Histograma, curva de densidad y media de la HbA1c.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=HbA1c)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1, colour="black",
fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+ geom_vline(aes(xintercept=mean(HbA1c)),color="blue",
linetype="dashed", size=1).
Ilustración 5-11: Histograma, curva de densidad y media del IMC.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=IMC)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1, colour="black",
fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+ geom_vline(aes(xintercept=mean(IMC)),color="blue",
linetype="dashed", size=1).53
Ilustración 5-12: Histograma, curva de densidad y media del PCintura.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=PCintura)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(PCintura)),color="blue", linetype="dashed", size=1).
Ilustración 5-13: Histograma, curva de densidad y media del PCadera.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=PCadera)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(PCadera)),color="blue", linetype="dashed", size=1).54 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 5-14: Histograma, curva de densidad y media del índice SNP.
Sintaxis:ggplot(Completa, aes(x=PNSpre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1, colour="black",
fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(PNSpre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).
Ilustración 5-15: Histograma, curva de densidad y media del índice SNS.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=SNSpre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(SNSpre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).55
Ilustración 5-16: Histograma, curva de densidad y media de RMSSD.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=RMSSDmspre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(RMSSDmspre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).
Ilustración 5-17: Histograma, curva de densidad y media de pNN50.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=pNN50pre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(pNN50pre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).56 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 5-18: Histograma, curva de densidad y media de LFn.u.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=LFn.upre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(LFn.upre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).
Ilustración 5-19: Histograma, curva de densidad y media de LFlog.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=LFlogpre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(LFlogpre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).57
Ilustración 5-20: Histograma, curva de densidad y media de HFn.u.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=HFn.upre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(HFn.upre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).
Ilustración 5-21: Histograma, curva de densidad y media de HFlog.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=HFlogpre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(HFlogpre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).58 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 5-22: Histograma, curva de densidad y media de LF/HF.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=LFHFpre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(LFHFpre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).
Ilustración 5-23: Histograma, curva de densidad y media SampEn.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=SampEnpre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=0.3,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(SampEnpre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).59
Ilustración 5-24: Histograma, curva de densidad y media de SD1.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=SD1mspre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(SD1mspre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).
Ilustración 5-25: Histograma, curva de densidad y media de SD2.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=SD2mspre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(SD2mspre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).60 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 5-26: Histograma, curva de densidad y media de SD2/SD1.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=SD2SD1pre)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=0.3,
colour="black", fill="white")+geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")+
geom_vline(aes(xintercept=mean(SD2SD1pre)),color="blue", linetype="dashed", size=1).
Las medidas de tendencia central y de dispersión, así como el valor p del estadístico de
Shapiro Wilk, para cada una de las variables cuantitativas definidas en el estudio se
presentan en la Tabla 5-6.
Tabla 5-6: Estadísticos descriptivos reportados por JASP para las características
antropométricas, clínicas y la HRV de los pacientes con EC.
Valor P
n Pérdidas Mediana Media DS IQR Shapiro-
Wilk
Edad 24 0 61,5 60,13 7,11 10,5 0,083
Peso 24 0 68,5 72,98 14,1 17,05 0,044
IMC 24 0 26,07 27,4 3,89 4,42 0,006
PCintura 24 0 95 96,38 11,72 11,38 0,027
PCadera 24 0 99 100,9 11,53 17,25 0,040
FEVI 24 0 56,5 51,83 11,56 14 0,00161
Tabla 5-6: (Continuación)
Valor P
n Pérdidas Mediana Media DS IQR Shapiro-
Wilk
cTotal 24 0 125,5 138,5 59,4 54,75 0,024
cLDL 24 0 72 81,38 40,97 34,25 < ,001
cHDL 24 0 38 37,17 7,21 9,5 0,869
HbA1c 24 0 5,95 6,03 0,67 0,6 < ,001
METS 22 2 6,6 6,39 2,02 2,15 0,25
HRR1m 22 2 23 26,41 11,82 16,25 0,012
HRR3m 22 2 38 42,18 10,98 18,25 0,028
SNP 24 0 -1,08 -0,99 1,26 1,29 0,758
SNS 24 0 1,52 2,18 2,77 1,83 < ,001
RMSSD 24 0 24.75 24.64 13.93 18.55 0,09
pNN50 24 0 2,95 6,88 10,02 9,79 < .001
LFn.u 24 0 57,29 59,88 19,75 28,47 0,773
LFlog 24 0 5,4 5,4 1,36 1,23 0,009
HFn.u 24 0 42,67 39,96 19,62 28,34 0,767
HFlog 24 0 5,31 4,87 1,49 1,82 0,01
LFHF 24 0 1,33 2,89 3,92 2,04 < ,001
SampEn 24 0 1,7 1,55 0,38 0,23 < ,001
SD1 24 0 17,5 17,45 9,87 13,18 0,09
SD2 24 0 28,05 35,58 22,35 23,65 0,006
SD2SD1 24 0 2,03 2,28 1,08 1,14 0,008
n, tamaño muestral; IQR, rango intercuartílico.
Además, el coeficiente de variación (CV) de los parámetros de la HRV se presenta en la
siguiente tabla 5-7.
CV se define como:
𝐷𝑆
𝐶𝑉 = ( )∗100 (5.1)
𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎62 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Tabla 5-7: Coeficiente de variación de los parámetros de la HRV.
Modelo Variable CV (%)
SNS 127,06
Índices autonómicos
SNP 127,27
RMSSD 56,53
DT
pNN50 148,26
LFn.u 32,98
LFlog 25,19
DF HFn.u 49,1
HFlog 30,6
LF/HF 135,64
SampEn 24,52
SD1 56,56
NL
SD2 62,82
SD2/SD1 47,37
5.1.4 Relación entre los índices de la HRV y las características de
los pacientes con EC
La relación entre los parámetros de la HRV y las variables cualitativas (sexo, fuma e IM)
se estudió inicialmente con histogramas de frecuencia absoluta de los índices de la HRV
divididos por grupos según las categorías de la variable cualitativa. A continuación, los
histogramas para los índices SNP, RMSSD, LFlog, SampEn y SD2/SD1 en función del
sexo se muestran en las ilustraciones 5-27 a 5-31.
Asimismo, gráficos de cajas lado a lado fueron utilizados para visualizar y comparar las
distribuciones de los índices de la HRV en función del antecedente de fumar y de IM,
Ilustraciones 5-32 a 5-3463
Ilustración 5-27: Histograma de SNP en función del sexo.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=PNSpre, fill=Sexo, color=Sexo)) + geom_histogram(position="identity",
alpha=0.5, binwidth = 1).
Ilustración 5-28: Histograma de RMSSD en función del sexo.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=RMSSDmspre, fill=Sexo, color=Sexo)) +
geom_histogram(position="identity", alpha=0.5, binwidth = 1).64 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 5-29: Histograma de LFlog en función del sexo.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=LFlogpre, fill=Sexo, color=Sexo)) + geom_histogram(position="identity",
alpha=0.5, binwidth = 1).
Ilustración 5-30: Histograma de SampEn en función del sexo.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=SampEnpre, fill=Sexo, color=Sexo)) +
geom_histogram(position="identity", alpha=0.5, binwidth = 1).65
Ilustración 5-31: Histograma de SD2/SD1 en función del sexo.
Sintaxis: ggplot(Completa, aes(x=SD2SD1pre, fill=Sexo, color=Sexo)) +
geom_histogram(position="identity", alpha=0.5, binwidth = 1).
Ilustración 5-32: Gráfico de cajas lado a lado de la distribución de LF/HF en función de
fumar.
Sintaxis: ggplot(data = Completa, aes(x = Fuma, y = LFHFpre)) + geom_boxplot().66 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 5-33: Gráfico de cajas lado a lado de la distribución de SNS en función de
fumar.
Sintaxis: ggplot(data = Completa, aes(x = Fuma, y = SNSpre)) + geom_boxplot().
Ilustración 5-34: Gráfico de cajas lado a lado de la distribución de SD1 en función de IM.
Sintaxis: ggplot(data = Completa, aes(x = IM, y = SD1mspre)) + geom_boxplot().
En las anteriores ilustraciones se aprecia que las distribuciones de los distintos índices de
la HRV no se diferencian en función de las categorías de las variables cualitativas, por lo67
tanto, de forma intuitiva es posible afirmar que dichas variables no modifican o condicionan
la HRV en el grupo de estudio.
5.2 Análisis inferencial – Enfoque Bayesiano
El análisis inferencial se dividió en dos componentes, el primero, como complemento del
análisis descriptivo exploratorio, se centró en estudiar la correlación entre la HRV y
variables clínicas, así como entre los índices de la HRV, en el grupo de estudio inicial
(n=24). El segundo componente se enfocó en estudiar el impacto de la RCV, centrada en
un programa de ejercicio terapéutico, en la HRV a corto plazo y en algunas variables
antropométricas, metabólicas y funcionales en 10 pacientes del grupo inicial que
completaron datos de egreso. En el presente estudio se utilizó un enfoque bayesiano para
la inferencia estadística, por lo tanto, el esquema general de esta aproximación, así como
algunas consideraciones relacionadas con el tamaño muestral, se discuten a continuación.
El proceso inferencial bayesiano se puede estructurar en 4 etapas de análisis: planeación,
ejecución, interpretación y reporte(130). En la planeación se especifican los objetivos del
análisis, los cuales se relacionan con la pregunta de investigación y los objetivos del
estudio. En este trabajo los objetivos se clasificaron de modo general en dos categorías,
evaluar la presencia o ausencia de un efecto y/o determinar el tamaño del mismo. Para
cumplir con el primer objetivo se implementaron pruebas de hipótesis con BF y para el
segundo se estimó la distribución a posteriori y el intervalo de credibilidad (IC).
BF cuantifica el desempeño predictivo relativo de dos hipótesis rivales, ver ecuación (5.2).
𝑝(𝐻1) ×𝑝(𝐷 ⁄𝐻1) 𝑝(𝐻1⁄ 𝐷)
= (5.2)
𝑝(𝐻0) 𝑝(𝐷 ⁄𝐻0) 𝑝(𝐻0⁄ 𝐷)
𝑝(𝐻 ) es la probabilidad a priori de la hipótesis alternativa; 𝑝(𝐻 ) es la probabilidad a priori
1 0
𝑝(𝐷
de la hipótesis nula; ⁄ ) es la verosimilitud de la hipótesis alternativa aportada por
𝐻
1
los datos; 𝑝(𝐷 ⁄ ) es la verosimilitud de la hipótesis nula según los datos; 𝑝(𝐻 1⁄ ) y
𝐻 𝐷
0
𝐻
𝑝( 0⁄ ) son las probabilidades condicionadas de las hipótesis alternativa y nula,
𝐷68 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
𝑝(𝐻1⁄
𝑝(𝐻1) 𝐷)
respectivamente. Asimismo, son los odds a priori, los odds a posteriori y
𝑝(𝐻0) 𝑝(𝐻0⁄ 𝐷)
𝑝(𝐷 ⁄𝐻1)
es BF . BF indica BF en favor de la hipótesis alternativa sobre la hipótesis nula.
𝑝(𝐷 ⁄𝐻0) 10 10
En el presente estudio se definió la magnitud de la evidencia así: BF < 1, evidencia
10
anecdótica; BF = 1, igual evidencia para H y H ; 1 < BF ≤ 3, evidencia débil; 3 < BF
10 1 0 10 10
≤ 10, evidencia moderada; BF > 10, evidencia fuerte.
10
La distribución a posteriori se calculó como se indica en la ecuación (5.3).
𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠
𝑝( ) 𝜃
𝑝(𝜃)× 𝜃 = 𝑝( ) (5.3)
𝑝(𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠) 𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠
𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠
𝑝(𝜃) es la densidad a priori del parámetro de interés, 𝑝( ) es la verosimilitud aportada
𝜃
𝜃
por los datos, 𝑝(𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠) es la distribución de densidad de los datos y 𝑝( ) es la
𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠
densidad a posteriori del parámetro de interés. Para estos cálculos se utilizó el método de
cadenas de Markov Monte Carlo, 5 cadenas de 1000 iteraciones(131).
El segundo paso del proceso inferencial bayesiano consiste en especificar el modelo
estadístico a utilizar. La forma funcional de dicho modelo se relaciona con la naturaleza de
los datos y la pregunta de interés; así, en el presente trabajo, para estudiar la relación entre
las variables cuantitativas se empleó la prueba de correlación Tau b de Kendall bayesiana
para contrastar las hipótesis de no correlación (H0: τ = 0) y correlación (H1: τ ≠ 0), dado
que los supuestos de linealidad y normalidad bivariada no fueron verificados. Asimismo,
en función del cumplimiento del supuesto de normalidad de la distribución de las
diferencias entre las medidas post y pre intervención, el efecto de la intervención sobre las
variables de interés fue verificado con la prueba t para muestras pareadas o con la prueba
de los rangos con signo de Wilcoxon. Dicho supuesto fue verificado de forma intuitiva a
través de diagramas de lluvia.
El siguiente paso del proceso inferencial bayesiano es especificar y justificar las
distribuciones a priori. De modo general, las a priori se pueden clasificar en informativas y
no informativas en función de si incorporan o no información previa del parámetro. Además,69
para los test de hipótesis de BF, también se pueden clasificar en condicionadas o
incondicionadas, en virtud de si incorporan las dos hipótesis rivales o no. De este modo,
para el modelo de evaluación de correlación con la prueba Tau b de Kendall se utilizó una
distribución a priori incondicionada no informativa Beta uniforme estirada sobre el intervalo
[-1, 1], con parámetros de forma iguales a 1; mientras que, para estudiar las diferencias
pareadas se empleó la distribución a priori incondicionada no informativa de Cauchy con
parámetro de localización igual a cero y parámetro de escala igual a 0,707. Las
distribuciones a priori informativas reflejan las creencias del investigador, las cuales
pueden estar basadas en diferentes fuentes, por esto, y teniendo presente la evidencia
contradictoria argumentada inicialmente sobre el efecto del ejercicio en la HRV, en este
estudio se definieron a priori no informativas. Asimismo, distribuciones incondicionadas
fueron seleccionadas con el objetivo de disminuir posibles errores en el análisis.
Finalmente, algunas consideraciones adicionales, en los escenarios en los que se empleó
la prueba t para muestras pareadas se realizó un análisis posterior de la robustez del BF
en función de distintos valores del parámetro de escala de Cauchy y, además, se desarrolló
un análisis secuencial en virtud del tamaño muestral. Por otra parte, en relación al tamaño
muestral, la literatura sugiere que el enfoque bayesiano es una herramienta más eficaz y
potente que el enfoque frecuentista para analizar muestras pequeñas, no obstante,
algunos autores sugieren que en este escenario se requieren distribuciones a priori
informativas, ya que, como se puede ver en las ecuaciones 5.2 y 5.3, valores escasos de
los datos se relacionan con valores ponderalmente mayores de las creencias subjetivas.
Previamente se mencionó que los a priori seleccionados eran no informativos, sin
embargo, esto no es estricto, ya que la distribución de Cauchy (0, 0,707) indica que el 50%
de la masa de datos se encuentra en el intervalo [-0,707, 0,707], que corresponde a un
rango de tamaño de efecto moderado, por lo cual admite la posibilidad de valores mayores,
además, aunque la mayoría de valores esperados se centran en 0, las colas de la
distribución son largas. Por otro lado, el modelo Beta estirado (1,1) no define un valor
especifico, pero admite la posibilidad de un rango de estos; en consecuencia, esto modelos
incorporan información a priori.70 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
5.2.1 Correlación entre los índices de la HRV y variables clínicas
A continuación, se resumen los coeficientes de correlación, con sus respectivos IC al 95%,
así como el BF respectivo, para algunos pares de relaciones.
10
Tabla 5-8: Correlación entre los índices de la HRV a corto plazo, características
antropométricas y clínicas de los pacientes con EC.
Tau-b de Kendall BF 95% IC
10
LI LS
RMSSD – pNN50 0,907 1,58𝑒+7 0,520 0,938
RMSSD - HF 0,779 163553 0,420 0,887
log
RMSSD – SD1 0,99 5,48𝑒+8 0,585 0,958
RMSSD - PNS 0,419 13,092 0,111 0,626
LF – SD2 0,752 67331 0,398 0,872
log
HF – pNN50 0,752 67331 0,398 0,872
log
HF – SD1 0,774 138147 0,415 0,884
log
HF – PNS 0,328 2,91 0,031 0,549
log
LF/HF - SD2/SD1 0,6 749,4 0,27 0,77
SD1 – PNS 0,422 13,81 0,114 0,628
SD2 – SNS -0,338 3,33 -0,557 -0,04
SD2/SD1 – PNS -0,38 7.19 -0,6 -0,082
SD2/SD1 – SNS 0,279 1,5 -0,013 0,506
SD2/SD1 – LF 0,25 1,037 -0,04 0,479
log
SD2/SD1 – SampEn -0,47 33,27 -0,66 -0,15
SD2/SD1 – FEVI 0,257 1,149 -0,032 0,487
SampEn – SD2 -0,271 1,347 -0,499 0,02
SampEn – IMC -0,289 1,69 -0,52 0,004
LF – HbA1c -0,321 2,61 -0,54 -0,03
log
LF - cHDL -0,365 5,14 -0,58 -0,07
log
LF - IC.Charlson -0,354 2,39 -0,59 -0,01
log
HF - cHDL -0,317 2,48 -0,54 -0,02
log
Tau-b de Kendall, coeficiente de correlación Tau-b de Kendall; 95 % IC, intervalo de
credibilidad al 95%; LI, límite inferior; LS, límite superior.
5.2.2 Efecto del ejercicio terapéutico en los índices en el DT de la
HRV
A continuación, se presenta la media pre intervención (pr) y post intervención (pt) de los
índices en el DT para el grupo de estudio. Ver tabla (5-9).71
Tabla 5-9: Intervalos de credibilidad (IC) para la media de los índices en el DT reportados
por JASP.
95% IC
N Media DS ES Inferior Superior
RMSSDpt 10 21,72 10,426 3,297 14,262 29,178
RMSSDpr 10 13,67 8,901 2,815 7,302 20,038
pNN50pt 10 4,127 8,403 2,657 -1,884 10,138
pNN50pr 10 1,562 2,999 0,948 -0,583 3,707
ES, error estándar; inferior y superior, límites inferior y superior de 95% IC; pt, valor al
finalizar intervención; pr, valor al iniciar intervención.
• RMSSD
Ilustración 5-35: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de RMSSD.72 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Tabla 5-10: Reporte de BF de la prueba t para muestras pareadas para RMSSD.
Medida 2 Medida1 Tamaño 95% IC BF
10
efecto
RMSSDpt RMSSDpr 0,545 -0,069, 1,23 1,51
BF , BF en favor de H1 sobre H0; tamaño de efecto como unidades de la mediana.
10
Ilustración 5-36: Distribución a priori y a posteriori, BF, 95% IC y tamaño de efecto de las
diferencias pareadas de RMSSD12.
12 Tamaño de efecto e IC como unidades de la mediana.73
Ilustración 5-37: Robustez de BF en función del parámetro de escala de la distribución
Cauchy13.
Ilustración 5-38: Análisis secuencial de BF con distintos parámetros de escala en función
de n.
13 Bajo las condiciones del modelo, un valor máximo de BF = 1,626 se conseguiría con un
10
parámetro de escala (r) = 0,3951, en comparación con BF = 1,51 para r = 0,707.
1074 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
• pNN50
Ilustración 5-39: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de pNN50.
Tabla 5-11: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para pNN50.
Medida 2 Medida 1 Tamaño 95% IC BF
10
efecto
pNN50pt pNN50pr 0,54 -0,093, 1,33 1,385
Pt, valor al finalizar intervención, pr, valor al iniciar intervención; 95% IC, IC para tamaño
efecto; BF , BF en favor de H1 sobre H0.
1075
5.2.3 Efecto del ejercicio en los índices en el DF de la HRV
Tabla 5-12: Intervalos de credibilidad (IC) para la media de los índices en el DF reportados
por JASP.
95% IC
N Media DS ES Inferior Superior
LFn.upt 10 63,533 10,281 3,251 56,179 70,887
LFn.upr 10 76,237 15,214 4,811 65,354 87,12
LFlogpt 10 5,498 0,875 0,277 4,872 6,124
LFlogpr 10 5,073 1,944 0,615 3,682 6,464
HFn.upt 10 36,275 10,113 3,198 29,041 43,509
HFn.upr 10 23,6 14,935 4,723 12,916 34,284
HFlogpr 10 3,718 1,640 0,519 2,545 4,891
LFHFpt 10 1,978 0,914 0,289 1,324 2,632
LFHFpr 10 5,465 5,106 1,615 1,812 9,118
ES, error estándar; inferior y superior, límites inferior y superior de 95% IC; pt, valor al
finalizar intervención; pr, valor al iniciar intervención.
• LF
Ilustración 5-40: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de LFn.u y LFlog.76 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Tabla 5-13: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para LF.
Medida 2 Medida 1 Tamaño 95% IC BF
10
efecto
LFn.upt LFn.upr -0,786 -1,53, -0,12 5,972
LFlogpt LFlogpr 0,228 -0,34, 0,82 0,438
Pt, valor al finalizar intervención, pr, valor al iniciar intervención; 95% IC, IC para tamaño
efecto; BF , BF en favor de H1 sobre H0.
10
• HF
Ilustración 5-41: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de HFn.u y HFlog.
Tabla 5-14: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para HF.
Medida 2 Medida 1 Tamaño 95% IC BF
10
efecto
HFn.upt HFn.upr 0,692 0,03, 1,42 3,25
HFlogpt HFlogpr 0,7 0,01, 1,45 2,8
Pt, valor al finalizar intervención, pr, valor al iniciar intervención; 95% IC, IC para tamaño
efecto; BF , BF en favor de H1 sobre H0.
1077
• LF/HF
Ilustración 5-42: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de LF/ HF.
Tabla 5-15: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para
LF/HF.
Medida 2 Medida 1 Tamaño 95% IC BF
10
efecto
LF/HFpt LF/HF50pr -0,775 -1,572, -0,067 4,023
Pt, valor al finalizar intervención, pr, valor al iniciar intervención; 95% IC, IC para tamaño
efecto; BF , BF en favor de H1 sobre H0.
1078 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 5-43: Distribución a priori y a posteriori y tamaño de efecto de las diferencias
pareadas de LF/HF.
5.2.4 Efecto del ejercicio en los parámetros NL de la HRV
Tabla 5-16: Intervalos de credibilidad (IC) para la media de los parámetros NL reportados
por JASP.
95% IC
N Media DS ES Inferior Superior
SampEnpt 10 1,746 0,135 0,043 1,65 1,842
SampEnpr 10 1,427 0,332 0,105 1,19 1,665
SD1pt 10 15,42 7,476 2,364 10,072 20,768
SD1pr 10 9,68 6,3 1,992 5,174 14,186
SD2pt 10 32,15 22,278 7,045 16,214 48,086
SD2pr 10 30,99 25,208 7,972 12,957 49,023
SD2/SD1pt 10 2,008 0,32 0,101 1,779 2,237
SD2/SD1pr 10 3,041 0,965 0,305 2,351 3,731
ES, error estándar; inferior y superior, límites inferior y superior de 95% IC; pt, valor al
finalizar intervención; pr, valor al iniciar intervención.79
A continuación, se representan los diagramas de lluvia de las distribuciones de las
diferencias pareadas de SampEn, SD1, SD2 y SD2/SD1, ilustraciones 5-44 y 5-45.
Ilustración 5-44: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de SampEn y SD1.
Ilustración 5-45: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de SD2 y SD2/SD1.80 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Tabla 5-17: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para
SampEn, SD1 y SD2.
Medida 2 Medida 1 Tamaño 95% IC BF
10
efecto
SampEnpt SampEnpr 1,322 0,344, 2,749 33,541
SD2pt SD2pr 0,182 -0,408, 0,812 0,401
SD2/SD1pr SD2/SD1pr -1,704 -3,26, -0,49 63,344
Pt, valor al finalizar intervención, pr, valor al iniciar intervención; 95% IC, IC para tamaño
efecto; BF , BF en favor de H1 sobre H0.
10
Teniendo presente que la distribución de las diferencias de SD1 post y pre tiene una
apariencia similar a la distribución normal, ilustración 5-44, se realiza el análisis inferencial
con la prueba t para muestras pareadas, como se indica a continuación, ver tabla 5-17
Tabla 5-18: Reporte de BF de la prueba t para muestras pareadas para SD1.
Medida 2 Medida1 Tamaño 95% IC BF
10
efecto
SD1pt SD1pr 0,543 -0,071, 1,23 1,5
BF , BF en favor de H1 sobre H0; tamaño de efecto como unidades de la mediana.
10
Ilustración 5-46: Robustez de BF en función del parámetro de escala de la distribución
Cauchy.81
Ilustración 5-47: Análisis secuencial de BF con distintos parámetros de escala en función
de n
5.2.5 Efecto del ejercicio en los índices autonómicos
Tabla 5-19: Intervalos de credibilidad (IC) para la media de los índices autonómicos
reportados por JASP.
95% IC
N Media DS ES Inferior Superior
PNSpt 10 -0,688 0,505 0,16 -1,049 -0,327
PNSpr 10 -1,815 0,688 0,218 -2,307 -1,323
SNSpt 10 1,268 1,207 0,382 0,405 2,131
SNSpr 10 3,598 2,523 0,798 1,793 5,403
ES, error estándar; inferior y superior, límites inferior y superior de 95% IC; pt, valor al
finalizar intervención; pr, valor al iniciar intervención.82 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
Ilustración 5-48: Diagrama de lluvia de las diferencias pareadas de SNP y SNS.
Tabla 5-20: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para SNP y
SNS
Medida 2 Medida 1 Tamaño 95% IC BF
10
efecto
SNPpt SNPpr 2,702 0,624, 6,99 71,531
SNSpt SNSpr -1,231 -2,3, -0,28 14,554
BF , BF en favor de H1 sobre H0; tamaño de efecto como unidades de la mediana.
10
5.2.6 Efecto del ejercicio terapéutico en otras variables
Tabla 5-21: Reporte de BF de la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para
variables antropométricas, metabólicas y funcionales.
Medida 2 Medida 1 Tamaño efecto 95% IC BF
10
Pesopt Pesopr 0,516
IMCpt IMCpr 0,417
cTotalpt cTotalpr 1,528
cLDLpt cLDLpr 0,902
cHDLpt cHDLpr 0,753 -0,011, 1,61 2,654
HbA1cpt HbA1cpr 0,464
METSpt METSpr 1,129 0,262, 2,3 15,904
HRR1mpt HRR1mpr 0,35
HRR3mpt HRR3mpr 0,3683
6. Conclusiones y recomendaciones
6.1 Resumen de los hallazgos y discusión
El objetivo principal de este trabajo de investigación fue evaluar el impacto del ejercicio
terapéutico en la HRV a corto plazo de pacientes con antecedente de EC que realizaron
un programa de RCV en la ciudad de Bogotá, sin embargo, también se estudió el
comportamiento y las relaciones de los diferentes índices de la HRV y, además, se exploró
el efecto de dicho programa sobre algunas variables.
La edad promedio de los participantes en el estudio fue de 60,13 ± 7,11 años y la
proporción de hombres participantes fue notoriamente mayor que la de mujeres, en una
relación aproximada de 3 a 7. En relación a los factores de riesgo cardiovascular al
momento de ingresar al programa, aproximadamente 16% de los pacientes eran
fumadores activos y 41% tenían antecedente de tabaquismo, igualmente, el sobrepeso, la
obesidad abdominal y la hipercolesterolemia LDL fueron hallazgos frecuentes. Al explorar
las relaciones entre estos factores se evidenció que no había diferencia en el antecedente
de tabaquismo entre hombres y mujeres, sin embargo, el porcentaje de fumadores activos
fue mayor entre las mujeres, también, en el grupo de los fumadores activos todos tuvieron
antecedente de EC tipo IM y la proporción de pacientes con EC sin IM fue mayor en
hombres. En relación a variables funcionales al inicio de la RCV, los valores promedio de
la recuperación de la FC post ejercicio fueron mayores que los puntos de corte para
predecir mortalidad.
El análisis exploratorio inicial del DT evidenció disminución de RMSSD y pNN50, no
obstante, los valores de referencia para pNN50 son de ECG de 24 horas y no hay datos
para registros cortos; en el estudio del DF se documentó incremento de LF, tanto en
unidades normalizadas como logarítmicas, con valores normales de HF y LF/HF; en
relación a los parámetros NL, se registró disminución de SampEn y de los índices de la
gráfica de Poincaré, SD1 y SD2, con incremento del cociente SD2/SD1. Finalmente, el
índice SNS presentó incremento mayor a 2 DS de la distribución normal y SNP mostró
disminución, pero menor a 2 DS. Teniendo presente las consideraciones expresadas
previamente en relación al correlato fisiológico de los índices y el tipo de variabilidad que
evalúan, estos hallazgos permiten inferir inicialmente una disminución de la variabilidad84 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
latido a latido y de la dinámica compleja global de la HRV, asociado a un balance simpático
- vagal positivo, a expensas de un incremento de la actividad simpática.
Por otra parte, no se observó diferencia en la distribución de los índices de la HRV en
función del sexo y del antecedente de IM, por otro lado, el tabaquismo activo se podría
relacionar con desbalance simpático vagal en el grupo de estudio y ser una potencial
covariable a considerar, sin embargo, los hallazgos son contradictorios y las distribuciones
en función de esta variable son asimétricas, sesgadas y con valores atípicos. Asimismo,
los CV de los índices de la HRV fueron notoriamente mayores a los reportados en la
literatura, lo cual se podría explicar por el tamaño muestral reducido, por el efecto de
potenciales terceras variables o por la ausencia de recomendaciones estándar de medida
de la HRV a corto plazo. El índice que presentó menor CV fue SampEn seguido del DF en
unidades logarítmicas y normalizadas, RMSSD y los parámetros del gráfico de Poincaré;
el CV de los índices autonómicos fue mayor al 100%. Esto sugiere que en general, los
parámetros NL son medidas robustas de la HRV a corto plazo.
RMSSD, SD1, HF y SNP se correlacionaron según lo esperado, como medidas de la
variabilidad latido a latido relacionadas con la actividad parasimpática; sin embargo, HF, a
diferencia de los otros índices, presentó valores promedio normales. Esta situación se
podría explicar desde diversos argumentos, por ejemplo, RMSSD y SD1 son equivalentes
matemáticamente y ambos son menos sensibles a la ASR en comparación con HF, por lo
tanto, permitirían caracterizar de forma más consistente la variabilidad latido a latido
relacionada con la actividad parasimpática. Un aspecto interesante, relacionado con lo
anterior, es que, si bien RMSSD, SD1 y SNP están disminuidos, situación que apoya el
argumento expuesto previamente, SNP se encuentra dentro de rangos “normales”, lo que
podría sugerir que SNP es más consistente para evaluar el sistema parasimpático. No
obstante, los índices autonómicos presentaron CV muy elevados, por lo que se requiere
mayor evidencia para apoyar esta hipótesis.
SD2 se correlacionó con LF y SNS, asimismo, SD2/SD1 con LF/HF; pero SNS no se
correlacionó con LF y SD2/SD1. Estas inconsistencias entre medidas relacionadas con la
variabilidad de series extendidas y la variabilidad total asociada a la actividad simpática,
permiten inferir que LF, dentro del continuo de la variabilidad, se relaciona con la
variabilidad de series extendidas y, además, este tipo de variabilidad podría no ser85
adecuado para evaluar el sistema simpático. Lo anterior podría ser explicado ya que LF
evalúa el sistema simpático de forma indirecta a través del reflejo presor. Por lo tanto, LF
y SD2 son medidas de la variabilidad latido a latido, pero no permiten caracterizar de forma
directa la actividad simpática, en consecuencia, se debe profundizar en el significado
fisiológico de los cocientes SD2/SD1 y LF/HF. El índice SNS podría ser una medida
pertinente asociada al sistema nervioso simpático.
El análisis del efecto del ejercicio terapéutico en la HRV permitió evidenciar una mejoría
general de todos los índices, con incremento de la actividad parasimpática, disminución de
la simpática y recuperación de la dinámica compleja de las oscilaciones de los intervalos
RR, pero con diferente evidencia para cada uno. Así, la evidencia fue débil para los índices
en el DT, en el DF y los parámetros del gráfico de Poincaré, por el contrario, fue fuerte para
los índices autonómicos y SampEn. Estos hallazgos confirman el efecto positivo de un
programa de RCV, centrado en ejercicio terapéutico, en el balance autonómico y en la HRV
de pacientes con EC. Además, apoyan las hipótesis planteadas de que los índices
autonómicos son medidas de la HRV consistentes y adecuadas para caracterizar el estado
autonómico. Así, SampEn y los índices autonómicos son medidas de desenlace útiles
para evaluar el impacto de la RCV en pacientes con EC.
En relación al impacto del ejercicio y la RCV en otras variables de interés, se documentó
evidencia débil de incremento en el cHDL y disminución del cTotal, sin cambios en cLDL,
HbA1c y en las medidas antropométricas; esto se relaciona con el efecto del ejercicio y la
actividad física en el perfil metabólico reportado previamente en la literatura. El ejercicio
mejora el cHDL, pero hay resultados contradictorios en relación a las demás variables
metabólicas y antropométricas(132–134). Por otro lado, se documentó evidencia fuerte de
mejoría en la capacidad funcional en METS, lo que se relaciona con disminución de la
mortalidad.
Un aporte del estudio fue la utilización de métodos de inferencia bayesiana, los cuales son
más coherentes con el proceso natural de razonamiento y ofrecen un marco de referencia
flexible con el tamaño muestral y los supuestos de la distribución poblacional. Además,
aportan evidencia a favor de la hipótesis nula, lo que permite discriminar entre ausencia
de evidencia y evidencia de ausencia. En efecto, el análisis de robustez mostró una relativa
consistencia de BF en función del parámetro de escala de la distribución de Cauchy, lo que86 Efecto del ejercicio terapéutico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca de pacientes con enfermedad coronaria
incrementa la confianza en los modelos a priori y en el proceso inferencial. No obstante, el
análisis secuencial de BF evidenció la necesidad de incrementar el tamaño muestral para
verificar convergencia de los parámetros, por lo tanto, el tamaño muestral, así como el tipo
de muestreo por conveniencia, son limitaciones del estudio que afectan la generalización
y fiabilidad de los resultados; además, la ausencia de grupos de control favorece la
presencia de sesgos.
6.2 Conclusiones y recomendaciones
Se presentan las siguientes conclusiones.
• El acceso de los hombres a los programas de RCV es mayor que las mujeres.
• El tabaquismo, sobrepeso, obesidad abdominal y dislipidemia LDL son frecuentes
en los pacientes con EC que asisten a RCV.
• El tabaquismo activo se asocia a EC tipo IM.
• La recuperación de la FC post ejercicio no es una medida útil para predecir
mortalidad al inicio de la RCV, ni para evaluar impacto del ejercicio terapéutico.
• Los pacientes con EC presentan disminución de la HRV a corto plazo.
• Los parámetros NL son medidas robustas de la HRV a corto plazo.
• RMSSD y SD1 son medidas consistentes de la HRV latido a latido relacionada con
la actividad parasimpática.
• El índice SNP complementa a RMSSD y SD1 para caracterizar la actividad
autonómica parasimpática.
• El índice SNP podría ser más consistente que RMSSD y SD1 para evaluar el
sistema parasimpático.
• SD2 y LF son medidas de la variabilidad de series extendidas, pero no caracterizan
de forma directa al sistema nervioso simpático.
• El índice SNS podría ser una alternativa pertinente para evaluar el sistema
simpático.
• El ejercicio mejora la dinámica compleja de la HRV, así como el balance simpático
vagal, disminuyendo la actividad simpática e incrementado la parasimpática.
• SampEn y los índices autonómicos son medidas útiles para evaluar el impacto de
la RCV en pacientes con EC.87
Se presentan las siguientes recomendaciones:
• Se requieren estudios con muestreo aleatorio que permitan generalizar resultados.
• Se recomiendan estudios similares con grupos de control para disminuir sesgos.
• Se recomienda incrementar el tamaño muestral para comparar y verificar
resultados.
• Se propone incluir otros factores que influyen en la HRV, como los niveles de
estrés, horas de sueño, hábitos alimenticios o lugar de residencia, que no fueron
valorados en este estudio.
• Se recomiendan diseños metodológicos que permitan evaluar de forma óptima el
efecto de potenciales covariables.A. Anexo: Consentimiento
informado por escrito
CONSENTIMIENTO INFORMADO PARA EL PACIENTE
Título de la Investigación: “EFECTO DEL EJERCICIO TERAPÉUTICO EN LA
VARIABILIDAD DE LA FRECUENCIA CARDÍACA DE PACIENTES CON ENFERMEDAD
CORONARIA”
Investigadores: Rubén Darío Cárdenas Granados y Diego Mauricio Chaustre
Con el presente documento a usted se le está invitando a participar en un estudio que
buscará medir la VARIABILIDAD DE LA FRECUENCIA CARDÍACA antes y después de la
FASE 2 del programa de REHABILITACIÓN CARDÍACA a la cual usted ingresará. Para
poder decidir si participa o no, debe conocer y comprender la siguiente información.
Siéntase con absoluta libertad de preguntar sobre cualquier aspecto que le ayude a aclarar
sus dudas al respecto.
El programa de REHABILITACION CARDIACA consiste en tres fases, en la FASE 2 se
realizan sesiones de ejercicio supervisado, valoraciones por nutrición, psicología, trabajo
social, fisioterapia y pruebas de ejercicio para evaluar la tolerancia del corazón al mismo,
todo lo anterior con el fin de tener un control de los factores de riesgo cardiovascular. La
VARIABILIDAD DE LA FRECUENCIA CARDÍACA hace referencia a las pequeñas
variaciones, en tiempo, entre los latidos del corazón. La medición de estas variaciones es
muy importante, ya que aporta información sobre el estado de salud de las personas. Por
lo tanto, en el presente estudio se busca evaluar su comportamiento durante la FASE 2 del
programa de REHABILITACIÓN CARDÍACA.90 Título de la tesis o trabajo de investigación
En este estudio van a participar pacientes mayores de 18 años, con antecedente de infarto
de miocardio, que inicien la fase 2 del programa de rehabilitación en el Hospital Central de
la Policía. Si decide participar en el estudio a usted se le realizarán dos medidas de la
variabilidad de la frecuencia cardíaca, una al inicio y otra al final de la fase 2, esta medición
se realiza con un equipo similar a un reloj de pulso, en reposo, sentado, durante 5 minutos.
Adicionalmente se tomará información de sus pruebas de test de ejercicio, la cual siempre
se realiza como protocolo en todos los pacientes del programa, y datos de la historia
clínica.
BENEFICIOS DE SU PARTICIPACIÓN. La variabilidad de la frecuencia cardíaca se asocia
al funcionamiento del sistema nervioso autónomo y al estado de salud, por tanto, aunque
este estudio no trae un beneficio directo sobre los participantes, el entendimiento de esta
variable, puede aportar a futuro información profesionales de la salud que les permita
evaluar el estado de salud de los pacientes y orientar las estrategias terapéuticas.
RIESGOS DE SU PARTICIPACIÓN. En este estudio se realizarán dos registros de 5
minutos cada uno, estos son considerados de riesgo mínimo y no implica ninguna
intervención terapéutica, tampoco causa ningún daño en la integridad física
Su participación en el estudio no tendrá costo ni se le pagará por participar. Si decide no
participar no tendrá ninguna consecuencia en su atención, ni el manejo de su enfermedad.
La Identidad y datos de contacto, no serán revelados. Los datos personales serán
mantenidos en forma confidencial. No se relevarán el nombre, número de identificación o
número de historia clínica, con el fin de evitar la identificación de las personas que
voluntariamente participen en el estudio, solo se utilizaran los datos clínicos los cuales se
publicaran únicamente en revistas o en presentaciones científicas. Asimismo, se realizará
una socialización de los resultados con los participantes del estudio y demás pacientes del
programa de rehabilitación cardíaca, así como con los integrantes del grupo de
rehabilitación y colaboradores del estudio, con el objetivo de compartir las conclusiones y
posibles beneficios obtenidos del mismo.
Al firmar este documento usted acepta que los investigadores del estudio tengan acceso a
su información personal sobre su salud con el fin de recolectar información, verificar datosAnexo A. Nombrar el anexo A de acuerdo con su contenido 91
y controlar que la investigación se esté llevando correctamente. En cualquier momento del
estudio usted puede cancelar su participación sin que esto lleve a ninguna consecuencia
en su atención, ni sanciones ni pérdida de beneficios. Su participación es totalmente
voluntaria.
Consentimiento: He leído este consentimiento informado y todas mis preguntas referentes
a mi participación en este estudio de investigación fueron contestadas. Autorizo la
divulgación de los registros médicos a los investigadores. Recibiré una copia de este
formulario de consentimiento firmado y fechado.
Acepto mi participación en el estudio:
“EFECTO DEL EJERCICIO TERAPÉUTICO EN LA VARIABILIDAD DE LA FRECUENCIA
CARDÍACA DE PACIENTES CON ANTECEDENTE DE INFARTO DE MIOCARDIO”.
Para mayor información sobre esta investigación favor dirigirse al Hospital Central de la
Policía, Servicio de Fisiatría, Programa de Rehabilitación Cardiaca: Doctor Diego Chaustre
Nombre Completo del Paciente: ____________________________________________
CC______________________Dirección______________________________________
Teléfono________________________ Fecha _________________________________
Firma del paciente _______________________________________________________
Nombre y apellidos completo de la persona que explicó el consentimiento informado
_____________________________________________________________________
CC. _________________________ Fecha___________________________________
Firma _______________________________________________________________Referencias citadas
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variability. Clin Exp Hypertens. 2005;27(2-3):149-58.
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