Volume 5, Nomor 1, Januari-Juni 2023 e-ISSN: 2684-8988 p-ISSN: 2684-8996 DOI   : https://doi.org/10.31539/joting.v5i1.5178

## DETEKSI PENYAKIT KARDIOVASKULAR PADA ISYARAT EKG BERBASIS DEEP LEARNING
Tutut Riana Hapsari 1 , Lestari Sukmarini 2 , Tuti Herawati 3
Universitas Indonesia 1,2,3 tutut.riana21@ui.ac.id 1

## ABSTRAK
Tujuan  penelitian  ini  untuk  meninjau  penelitian-penelitian  terkait  metode  CNN dalam  melakukan  prediksi  penyakit  kardiovaskular  sehingga  dapat  menjelaskan perbandingan hasil antar penelitian CNN untuk mendeteksi penyakit kardiovaskular yang  dilakukan.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  literature  review.  Hasil studi  menunjukkan  penggunaan  metode  CNN  untuk  mendeteksi  penyakit kardiovaskular memiliki hasil yang sangat baik, dengan  persentase akurasi tertinggi mencapai  99.79%,  persentase  F1-score  tertinggi  mencapai  99.78%,  persentase spesifisitas  tertinggi  mencapai  98.35%, dan  sensitivitas  tertinggi  mencapai  99.71%. Simpulan,  bahwa  metode  CNN  ini  dapat  diimplementasikan  menjadi  sistem penunjang  keputusan  klinis  yang  dapat  digunakan  oleh  tenaga  kesehatan  seperti dokter dan perawat dalam mengkaji kesehatan pasien. Untuk mengungguli penelitian yang  sudah  ada,  penelitian  selanjutnya  perlu  mempertimbangkan  model  arsitektur CNN yang diusulkan dengan menggunakan database yang digunakan.
Kata  Kunci: Convolutional  Neural  Network ,  Elektrokardiogram,  Deteksi  Penyakit Kardiovaskuler

## ABSTRACT
The purpose of this study is to review studies related to the CNN method in predicting cardiovascular  disease  so  that  it  can  explain  the  comparison  of  results  between  the CNN  studies  to  detect  cardiovascular  disease  that  have  been conducted.  The  research method used is a literature review. The results of the study show that the use of the CNN method  to  detect  cardiovascular  disease  has  excellent  results,  with  the  highest percentage of accuracy reaching 99.79%, the highest percentage of F1-score achieving 99.78%,  the  highest  percentage  of  specificity  achieving  98.35%,  and  the  highest sensitivity reaching 99.71%. In conclusion, the CNN method can be implemented into a clinical decision support system that health workers such as doctors and nurses can use to  assess  patient  health.  Further  research  must  consider  the  proposed  CNN architectural model using the database to outperform existing research.
Keywords:  Convolutional  Neural  Network,  Electrocardiogram,  Detection  of Cardiovascular Disease
1

## PENDAHULUAN
Penyakit  kardiovaskular  adalah  penyebab  kematian  tertinggi  nomor  satu  di dunia.  Dikutip  dari  World  Health  Organization  (2021)  penyakit  ini  menjadi penyebab  kematian  sebanyak  17,9  juta  jiwa  setiap  tahunnya.  Dilihat  dari  transisi epidemiologi  kardiovaskular,  terjadi  penurunan  tren  penyakit  jantung  rematik  serta defisiensi nutrisi pada masyarakat di negara maju, tetapi sebaliknya pada masyarakat di negara berkembang tidak terjadi peningkatan . Hal ini dapat terjadi karena adanya pengaruh  dari  peningkatan  harapan  hidup  serta  perubahan  gaya  hidup.  Transisi  ini dapat berkembang seiring dengan perkembangan sosial-ekonomi pada suatu negara. (Namara  et al., 2019)
Indonesia  menjadi  salah  satu  dari  negara  berkembang  dengan  angka  resiko kardiovaskular  yang  tinggi.  Sebanyak  30%  orang  dewasa  di  Kabupaten  Malang, Indonesia  dengan  usia  lebih  dari  40  tahun  mengalami  penyakit  kardiovaskular  dan hanya  24%  saja  yang  menerima  pengobatan  (Maharani  et  al.,  2019).  Prevalensi risiko  penyakit  kardiovaskular  ditemukan  paling  tinggi  terjadi  di  masyarakat  desa - perkotaan  dan  paling  rendah  terjadi  di  masyarakat  pedesaan.  Prevalensi  risiko penyakit kardiovaskular dapat turun dengan melakukan deteksi dini secara tepat dan akurat sehingga angka kematian juga ikut menurun.
Elektrokardiogram  (EKG)  adalah  alat  diagnostik  non-invasif  untuk  melihat fungsi  otot  dan  listrik  jantung  dengan  memberikan  informasi  diagnosis  kesehatan jantung  (Tahboub  &  Yilmaz,  2019).  Bentuk  isyarat  dari  sinyal  EKG  memiliki beberapa macam variasi gelombang, seperti inkonsistensi gelombang dan penurunan maupun  peningkatan  amplitudo  (Fikri  et  al.,  2021).  Informasi  yang  diperoleh  dari monitor EKG digunakan untuk mengetahui bagaimana irama jantung manusia.
Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah  metode deep  neural  network yang  banyak  digunakan  dalam  upaya  peningkatan  akurasi  dan  klasifikasi  dengan ukuran  database  besar.  Metode  ini  dikenal  sebagai  metode deep  neural network dengan  akurasi  yang  cukup  tinggi.  CNN  bekerja  dengan  melakukan  ekstraksi  fitur, preprocessing , dan  prediksi  dari  data  mentah  pada  jaringannya  sendiri  secara otomatis  sehingga  angka  akurasinya  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  metode konvensional lainnya (Kusuma & Udayan, 2020).
Pada  pemeriksaan  ini,  dokter  dibantu  dengan  perawat  memantau  serta mengambil  keputusan  klinis  berdasarkan  output  dari  EKG.  Ketidakefisienan  dapat terjadi selama pemeriksaan akibat dari kerusakan alat, kurangnya keterampilan dasar resusitasi  perawat,  maupun  perbedaan  interpretasi  oleh  dokter  yang  berbeda. Interpretasi  EKG  adalah  keterampilan  penting  untuk  tenaga  kesehatan  yang  berada di  garis  depan  termasuk  perawat  dan  dokter  terutama  yang  bekerja  pada  area kegawatandaruratan dan akut. Keakuratan interpretasi EKG menghasilkan perbedaan yang signifikan dalam mengambil keputusan klinis yang mengacu kepada intervensi dan pengobatan jantung yang tepat (Penalo et al., 2021). Oleh karena itu, diperlukan pendukung  keputusan  klinis  berupa  sistem  yang  dapat  memprediksi  penyakit kardiovaskular  yang  akurat.  Berbagai  penelitian  telah  membuktikan  penerapan model-model  CNN  yang  dianggap  dapat  memenuhi  permintaan  sistem  atau  alat untuk  mendeteksi  penyakit  kardiovaskular.  Studi  ini  akan  meninjau  penelitian- penelitian  terkait  menggunakan  metode  CNN  dalam  melakukan  prediksi  penyakit kardiovaskular.
1

## METODE PENELITIAN
Kajian  literatur  ini  dibuat  dengan  menggunakan  telaah  jurnal  untuk mendeskripsikan  literatur  yang  dipilih  untuk  dikaji.  Literatur  memuat  topik Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  mendeteksi  penyakit  kardiovaskular dengan masukan isyarat EKG.

## Kriteria Kelayakan
Metode penelitian kuantitatif dan kualitatif digunakan dalam penentuan kriteria kelayakan  hasil  temuan  penelitian  pada  literatur,  yaitu  terdapat  dataset  yang  jelas, penjelasan preprocessing yang  runtut,  ekstraksi  fitur  dan  metode  klasifikasi,  serta hasil yang jelas.

## Strategi Pencarian
Pencarian  dilakukan  dengan  menggunakan  kata  kunci  yang  relevan  dengan topik,  seperti  “ Convolutional  Neural  Network ”,  “ECG”,  dan  “ Cardiovascular Disease Prediction ”.
Adapun  kriteria  inklusi  yang  digunakan  adalah  :  1. Full  text  only 2.  Berbahasa Inggris 3.Masa terbit jurnal 5 tahun.

## Seleksi Studi
Database yang  digunakan  terdiri  dari  IEEE Xplore ,  Springer, ClinicalKey  for Nursing , dan library Universitas  Indonesia.  Literatur  yang  dikaji  adalah  literatur berbahasa  Inggris.  Pengumpulan  artikel  yang  relevan  didapatkan  setelah menghilangkan beberapa penelitian serupa yang tidak relevan.

## Sintesis Hasil
Kajian literatur ini dapat menjelaskan perbandingan hasil antar penelitian yang meneliti  menggunakan Convolutional  Neural  Network untuk  mendeteksi  penyakit kardiovaskular.

## HASIL PENEITIAN
Tabel. 1 Hasil perbandingan literatur Paper Dataset Preprocessing Feature Extraction and Classification Method Result Accuracy F1 Score Specificity  Sensitivity (Sajja & Kumar, 2020) UCI-ML Cleveland Dataset (303 kasus pasien) Segmentasi CNN, dengan 2 lapisan konvolusi, 2 lapisan drop out , dan 1
lapisan output 94.78% - - - (Avanzato & Beritelli, 2020) PhysioNet (47 kasus pasien) Transformasi wavelet CNN, dengan 1D lapisan konvolusi, lapisan normalisasi 98.33% 98.3%  98.35% 98.33%
batch , lapisan ReLU, lapisan pooling , dan softmax (Li et al., 2018) MIT-BIH arrhythmia (47 kasus pasien) ECG denoising, segmentasi, information fusion, one- hot encoding CNN, dengan dari 2 lapisan konvolusi, 1 lapisan pooling , 1 lapisan flattening , dan 2 lapisan fully connected , 3 lapisan Maxpooling , 8 lapisan ReLU Eksperim en 1: 97%; Eksperim en 2: 99.1% - - 4.3% lebih baik daripada algoritma yang ada
(Abubaker
& Babayigit, 2022) UCI Cleveland heart disease dataset (928 kasus pasien) Augementasi data, segmentasi CNN, dengan 2D lapisan konvolusi, lapisan pooling , dan lapisan fully connected 99.79% 99.7%  - - (Pan et al., 2020) UCI repository dataset Tidak melakukan preprocessing karena data yang diuji sudah bersih (tidak ada nilai yang hilang, regular scalar , atau skala MinMax) CNN, dengan lapisan normalisasi batch dan Multi-Layer Perceptron (MLP) 93.51% - 94.9% 97.51% (Vengurle kar et al., 2020) Cleveland dataset (303 kasus pasien) Segmentasi CNN, dengan 1D lapisan konvolusi, lapisan ReLU, lapisan Maxpooling, dan Adam optimizer 75.2% - - - (Mehmoo d et al., 2020) UCI repository dataset Preparasi data  CNN, dengan lapisan konvolusi, lapisan pooling , lapisan ReLU, dan lapisan fully connected 97% 96.7%  - -
(Huang et al., 2019) MIT-BIH arrhythmia database STFT (Transformasi Fourier CNN, dengan 2D lapisan konvolusi 99% - - -
1
Waktu Singkat) (Banerjee et al., 2020) MIMIC II waveform dataset Analisis histogram CNN dan LTSM 93% - Test set D1: 92%; Test set D2: 85% Test set D1: 94%; Test set D2: 90% (Hasan & Bhattachar jee, 2019) MIT-BIH (48 rekaman), St.- Petersberg (75 rekaman), PTB databases (549 rekaman) Segmentasi CNN, dengan 1D lapisan konvolusi, lapisan fully
connected , lapisan pooling , lapisan normalisasi batch , dan softmax 97.70% - 98.24% 99.71%
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  literatur-literatur  yang  dikaji,  didapatkan hasil  seperti  pada  tabel  1.  Tabel  1  terdiri  dari  informasi  dataset  tiap  literatur  yang dikaji, preprocessing yang  dilakukan,  ekstraksi  fitur  dan  metode  klasifikasi  yang digunakan,  serta  hasil  dari confusion  matrix . Confusion  matrix adalah matriks  yang merepresentasikan hasil dari model terlatih, yaitu akurasi, F1 -score, spesifisitas, dan sensitivitas.
Hasil  penelitian  pada  tabel  1  menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  CNN dalam  mendeteksi  penyakit  kardiovaskular  memiliki  hasil  yang  sangat  baik  dengan persentase  akurasi  tertinggi  mencapai  99.79%,  persentase  F1-score  tertinggi mencapai  99.78%,  persentase  spesifisitas  tertinggi  mencapai  98.35%,  dan sensitivitas  tertinggi  mencapai  99.71%.  Persentase  ini  menandakan  bahwa penggunaan  sistem  dengan  metode  CNN  dapat  diimplementasikan  menjadi  sistem penunjang keputusan klinis.

## PEMBAHASAN
Pada  dasarnya,  setiap  penelitian  dari  literatur-literatur  yang  dikaji  melewati proses preprocessing  data terlebih  dahulu.  Data  yang  ada  di  distribusi  ke  dalam kelas  tertentu  sesuai  dengan  kelas-kelas  identifikasi  dari  penyakit  kardiovaskular. Kemudian,  data  yang  sudah  di  distribusi  disamakan  nilai  skalanya  sehingga  dapat menurunkan  kemungkinan  adanya  bias  pada  data  yang  diolah.  Setelah  melewati tahap preprocessing  data ,  data  yang  sebelumnya  sudah  diproses  menjadi  masukan untuk tahap processing data . Pada tahap ini, dataset dibagi menjadi data untuk tahap pelatihan  dan  pengujian.  Tahap  pelatihan  diperlukan  agar  model  memiliki  memori terhadap  data  yang  sudah  dilatih  setiap  iterasinya.  Dataset  yang  menjadi  data pelatihan  akan  dilatih  secara  bergantian  pada  tiap  variabel  kelas  yang  sudah ditentukan  sebelumnya.  Kemudian,  dataset  yang  menjadi  data  pengujian  menjadi sampel yang akan diuji untuk melihat akurasinya.
Akurasi  yang  didapat  dari  klasifikasi  penyakit  kardiovaskular  dengan  metode CNN  memiliki  akurasi  yang  tinggi.  Hal  ini  disebabkan  karena  semua  proses  terjadi pada jaringannya sendiri secara  otomatis. Seperti pada penelitian Kalluri & Krishna (2020);  Abubaker  &  Babayiğit  (2022);  Hasan  &  Bhattacharjee  (2019)  yang
P A G E 1
menunjukkan  bahwa  model  CNN  memberikan  hasil  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  model  konvensional  lainnya.  Penelitian  Avanzato  &  Beritelli  2020) mengusulkan  model  CNN  untuk  mendeteksi  serta  mengevaluasi  klasifikasi  dalam beberapa  kelas  pada  deteksi  penyakit  kardiovaskular  dengan  kompleksitas  rendah. Penelitian  Li  et  al.,  (2018)  menggabungkan  ritme  detak  jantung  dan  morfologi menjadi  masukan  berupa  vektor  2  dimensi  dengan  algoritma  ADADELTA  untuk meningkatkan  kecepatan  konvergensi  serta  pembelajaran  dari  sistem.  Model  ini tercatat adanya peningkatan signifikan  pada akurasi. Lain halnya dengan penelitian Pan  et  al.,  (2020)  yang  membuat  model  CNN  dengan  menggunakan  perhitungan matematis  serta  fungsi  distributif.  Arsitektur  CNN  yang  diusulkan  adalah  arsitektur sistem EDCNN Hasil dari eksperimen berupa ekstraksi Region of Interest (ROI) dari citra jantung.
Penelitian Huang et al., (2019) mengusulkan CNN 2D dengan hasil persentase akurasi yang lebih tinggi daripada model dengan konvolusi 1D. Hal ini dapat terjadi karena  dataset  yang  digunakan  rata-rata  saat  masih  mentah  masih  dalam  bentuk isyarat  gambar.  Selain  itu,  angka  persentase  juga  dipengaruhi  oleh  tahap preprocessing serta  lapisan dropout yang  mempengaruhi  kemungkinan  adanya  bias pada data sehingga untuk penelitian-penelitian selanjutnya perlu mempertimbangkan model  arsitektur  CNN  yang  diusulkan  dengan database yang  digunakan.  Pada penelitian  Banerjee  et  al.,  (2020)  model  yang  diajukan  adalah  CNN-LSTM Hybrid yang  menggabungkan  morfologi  anomali  dari  bentuk  isyarat  gelombang  EKG  serta variabilitas  denyut  jantung  abnormal.  Lain  halnya  dengan  penelitian  Mehmood  et al.,  (2020)  yang  mengusulkan  metode  baru  bernama  CardioHelp  sebagai  sistem pendukung  keputusan  klinis  untuk  prediksi  HP  di  tahap  awal.  Hasil  penelitian- penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  akurasi  yang  didapat  dapat  mengungguli dari pendekatan yang sudah ada.
Elektrokardiogram (EKG) sebagai modalitas pencitraan diagnostik  ini pertama sangat diperlukan terutama pada area kegawatdaruratan dan berperan penting untuk mengevaluasi  pasien  dengan  nyeri  dada.  Menurut American  College  of  Cardiology dan American Heart Association , merekomendasikan agar EKG harus diperoleh dan ditafsirkan  pada  pasien  dengan  sindrom  koroner  akut  yang  jelas  dalam  waktu  10 menit  setelah  kedatangan  di  UGD.  Oleh  karena  itu  perawat  yang  berdinas  di  ruang gawat darurat memiliki posisi kunci untuk triase pasien  dengan nyeri dada dan dapat menafsirkan EKG dengan akurat  dan segera (Ho, 2021).
Ketika  kondisi  pasien  memburuk,  perawat  yang  telah  tersertifikasi  seringkali menjadi  lini  pertama  yang  memberikan pertolongan  pada    pasien.  Pengetahuan  dan kompetensi  dalam  mengidentifikasi,  mengenali,  melaporkan  dan  menanggapi  tahap awal  perburukan  pasien.  Dalam  hal  ini  termasuk  diantaranya  menafsirkan  dan mengintepretasikan  Elektrokardiogram  baik  EKG  stripe  maupun  EKG  dengan  12 sandapan. Perawat terutama yang bekerja dalam area perawatan akut, harus memiliki pengetahuan  dasar  tentang  interpretasi  irama  jantung  dan  keterampilan  dalam memulai  dan  memfasilitasi  intervensi  yang  tepat  sebagai  respons  terhadap  aritmia jantung yang teridentifikasi (Chen et al., 2020).

## SIMPULAN
Isyarat  EKG  berbasis deep  learning yang  menggunakan  metode Convolutional Neural Network terbukti memiliki hasil akurasi yang tinggi sehingga bisa menjadi alat atau sistem pendukung keputusan klinis dalam mendeteksi penyakit kardiovaskuler.
1

## SARAN
Kepada perawat dan dokter dalam memberikan tindakan yang tepat bagi pasien Isyarat  EKG  berbasis deep  learning yang  menggunakan  metode Convolutional Neural Network penyakit kardiovaskuler memiliki hasil akurasi yang tinggi sehingga bisa  menjadi  alat  atau  sistem  pendukung  keputusan  klinis  dalam  mendeteksi penyakit kardiovaskuler . Selain itu juga akan memberikan kontribusi yang signifikan dalam  membuat  perbedaan  keputusan  klinis  yang  mengacu  pada  intervensi  dan pengobatan  penyakit  kardiovaskuler.  Hal  tersebut  akan  memudahkan  perawat  dan dokter.

## DAFTAR PUSTAKA
Abubaker,  M.  B.,  &  Babayiğit,  B.  (2022).  Detection  of  Cardiovascular  Diseases  in ECG  Images  Using  Machine  Learning  and  Deep  Learning  Methods. IEEE Transactions on Artificial Intelligence , 4 (1), 373-382, DOI: 10.1109/TAI.2022.3159505 Avanzato,  R.,  &  Beritelli,  F.  (2020).  Automatic  ECG  Diagnosis  Using Convolutional Neural Network. Electronics , 9 (6), 1-14.
https://doi.org/10.3390/electronics9060951
Banerjee,  R.,  Ghose,  A.,  &  Mandana,  D.  K.  M.  (2020).  A  Hybrid  CNN-LSTM Architecture for  Detection  of  Coronary  Artery  Disease  from  ECG. IEEE ,  1-8. https://ieeexplore.ieee.org/document/9207044
Chen,  Y.,  Nasrawi,  D.,  Massey,  D.,  Johnston,  A.  N.  B.,  Keller,  K.,  &  Kunst,  E. (2021).  Final-Year  Nursing  Students'  Foundational  Knowledge  and  Self- Assessed  Confidence  in  Interpreting  Cardiac  Arrhythmias:  A  Cross -Sectional
Study. Nurse Education Today , 97 , 104699.
https://doi.org/10.1016/j.nedt.2020.104699
Fikri,  M.  R.,  Soesanti,  I.,  &  Nugroho,  H.  A.  (2021).  ECG  Signal  Classification
Review. IJITEE  (International  Journal  of  Information  Technology  and Electrical Engineering) , 5 (1), 15-20. https://jurnal.ugm.ac.id/ijitee/article/download/60295/31492
Hasan,  N.  I.,  &  Bhattacharjee,  A.  (2019).  Deep  Learning  Approach  to Cardiovascular  Disease  Classification  Employing  Modified  ECG  Signal  from Empirical  Mode  Decomposition. Biomedical  Signal  Processing  and  Control , 52 , 128–140. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.04.005
Ho, J.  K., Yau, C.  H.,  Wong, C. Y.,  &  Tsui, J. S. (2021). Capability of Emergency Nurses for Electrocardiogram Interpretation. International Emergency Nursing , 54 , 100953. https://doi.org/10.1016/j.ienj.2020.100953
Huang,  J.,  Chen,  B.,  Yao,  B.,  &  He,  W.  (2019).  ECG  Arrhythmia  Classification Using STFT-Based Spectrograms and Neural Networks Convolutions. IEEE , 7 . https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=8759878
Kalluri, H.  K., &  Krishna, S. T. (2020). A Deep  Learning Method for Prediction of Cardiovascular  Disease  Using  Convolutional  Neural  Network. International Information  and  Engineering  Technology  Association , 34 (5),  601-606. http://dx.doi.org/10.18280/ria.340510
Kusuma, S., & Udayan, J. D. (2020). Analysis on Deep Learning Methods for ECG Based  Cardiovascular  Disease  Prediction. Scalable  Computing , 21 (1),  127- 136. https://doi.org/10.12694/scpe.v21i1.1640
1
Li, J., Si, Y., Xu, T., & Jiang, S. (2018). Deep Convolutional Neural Network Based ECG  Classification  System  Using  Information  Fusion  and  One -Hot  Encoding Techniques. Hindawi , 2018 , 1-10. https://doi.org/10.1155/2018/7354081 Maharani, A., Sujarwoto, S., Praveen, D., Oceandy, D., Tampubolon, G., & Patel, A. (2019). Cardiovascular Disease Risk Factor Prevalence and Estimated 10-Year Cardiovascular  Risk  Scores  in  Indonesia:  The  SMARThealth  Extend Study. PloS One , 14 (4), e0215219.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0215219
Mehmood, A., Iqbal, M., Mehmood, Z., Irtaza, A., Nawaz, M., Nazir, T., & Masood, M.  (2020).  Prediction  of  Heart  Disease  Using  Deep  Convolutional  Neural Networks. Arabian  Journal  for  Science  and  Engineering , 46 ,  3409–3422. https://doi.org/10.1007/s13369-020-05105-1
Namara, K. M., Alzubaidi, H., & Jackson, J. K. (2019). Cardiovascular Disease as a Leading  Cause  of  Death:  How  Are  Pharmacists  Getting  Involved?. Integrated Pharmacy Research & Practice , 8 , 1–11.
https://doi.org/10.2147/IPRP.S133088
Pan,  Y.,  Fu,  M.,  Cheng,  B.,  Tao,  X.,  &  Guo,  J.  (2020).  Enhanced  Deep  Learning Assisted  Convolutional  Neural  Network  for  Heart  Disease  Prediction  on  the Internet  of  Medical  Things  Platform. IEEE , 8 ,  189503-189512.  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3026214
Penalo,  L.,  Pusic,  M.,  Friedman,  J.  L.,  Rosenzweig,  B.  P.,  &  Lorin,  J.  D.  (2021). Importance Ranking of Electrocardiogram Rhythms:  A Primer for Curriculum Development. Journal of Emergency Nursing , 47 (2), 313–320.
https://doi.org/10.1016/j.jen.2020.11.005
Tahboub,  O.  Y.,  &  Yılmaz,  Ü.  D.  (2019).  Nurses’  Knowledge  and  Practices  of Electrocardiogram  Interpretation. International  Cardiovascular  Research Journal , 13 (3), 80-84. https://brieflands.com/articles/ircrj-91025.html World Health Organization. (2021). Cardiovascular Diseases . WHO. https://www.who.int/health-topics/cardiovascular-diseases#tab=tab_1