Corrección de latidos
Otros nombres: corrección de artefactos, edición de intervalos RR, edición de latidos
Encontrar los intervalos erróneos (latidos perdidos, de más o ectópicos) y eliminarlos o sustituirlos antes de calcular la VFC. La regla práctica es corregir menos del 5 % de los latidos.
La corrección de latidos tiene dos pasos: encontrar los intervalos defectuosos y arreglarlos.
Encontrarlos. La regla habitual compara cada intervalo con los que lo rodean. Kubios, por ejemplo, marca cualquier intervalo que se aparte de la media local más de lo que permite un umbral: 0,45 s en su ajuste «very low» (muy bajo), y después 0,35, 0,25, 0,15 y 0,05 s en «very strong» (muy fuerte) (Alcantara y colaboradores, 2020). Lipponen y Tarvainen (2019) desarrollaron un método automático basado en la serie de diferencias entre intervalos sucesivos, con un umbral que se adapta al registro; detectó alrededor del 97 % de los latidos ectópicos Latido ectópico Un latido que nace fuera del marcapasos normal del corazón y suele llegar antes de tiempo. Los latidos ectópicos son frecuentes, pero distorsionan la VFC si no se eliminan o se corrigen. Más sobre Latido ectópico reales.
También son frecuentes las reglas más sencillas. Un filtro de rango descarta los intervalos fuera de un margen plausible, por ejemplo, de 300 a 2000 ms. Una regla porcentual marca un intervalo que difiere de su vecino en más de alrededor de un 20 %; el filtro de cocientes de Piskorski y Guzik elimina un latido cuando el cociente entre intervalos vecinos queda fuera del margen de 0,8 a 1,2 (2005). Una regla de la mediana local, como la de la calculadora de VFC de este sitio, descarta un intervalo que se aleje más de un 25 % de la mediana de sus vecinos. Berntson y colaboradores (1990) fijaron el límite a partir de la dispersión de las diferencias entre latidos de cada persona.
Arreglarlos. Peltola (2012) repasa las opciones: eliminar el intervalo defectuoso, o sustituirlo por la media de sus vecinos, por una recta entre ellos (interpolación lineal) o por una curva suave que pase por ellos (spline cúbico). Un latido perdido tiene una tercera solución: su intervalo duplicado puede volver a dividirse en dos, lo que devuelve el latido perdido a su sitio. Esa solución no debe usarse nunca con la pausa larga posterior a un latido ectópico, donde no falta ningún latido.
Qué aspecto tiene. En un tacograma Tacograma Un gráfico de líneas con los intervalos entre latidos en el orden en que ocurrieron, un punto por latido, en milisegundos. Muestra la VFC como una línea ondulada en lugar de un único valor. Más sobre Tacograma , una buena corrección elimina los picos y las caídas bruscos y deja intacta la suave subida y bajada de la respiración. Una regla demasiado estricta aplana también parte de esa variación real.
Por qué importa para la variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC).
- Eliminar quita tiempo de la serie. Peltola indica que no se recomendaba para el RMSSD RMSSD Raíz cuadrada de la media de los cuadrados de las diferencias sucesivas: medida de VFC basada en cuánto difiere cada intervalo entre latidos del siguiente, en milisegundos. Refleja sobre todo la actividad vagal. Más sobre RMSSD y el pNN50 pNN50 Porcentaje de intervalos NN contiguos que difieren en más de 50 milisegundos. Sigue los cambios rápidos de origen vagal, como el RMSSD, pero como proporción y no como magnitud. Más sobre pNN50 , que puede ser aceptable para el SDNN SDNN La desviación estándar de todos los intervalos NN de un registro, en milisegundos. Mide la variabilidad global, y su valor depende mucho de la duración del registro. Más sobre SDNN , y que los espectros deben usar la interpolación.
- Incluso unas pocas correcciones cambian las mediciones breves: editar menos del 5 % de los intervalos ya puede alterar los resultados, y muchos estudios descartan un registro con menos del 80 % de latidos normales. La guía de Kubios recomienda mantener los latidos interpolados por debajo del 5 %.
- Los ajustes más estrictos acaban corrigiendo latidos reales. Alcantara y colaboradores hallaron que el SDNN difería en 39 ms de media entre los ajustes «very low» y «very strong» en niños, y que el ajuste «very strong» sustituyó el 39 % de los intervalos de los niños.
Introduce un latido defectuoso en el registro de abajo y prueba cada método.
Corrige un latido erróneo
El registro de ejemplo, 341 intervalos
Marcados: 1 de 341 intervalos
| Medida | Limpio | Latido erróneo | Corregido |
|---|---|---|---|
| RMSSD (ms) | 33,4 | 70,2 | 70,2 |
| SDNN (ms) | 28,7 | 51,7 | 51,7 |
| pNN50 (%) | 8,2 | 8,8 | 8,8 |
| Potencia LF (ms²) | 120 | 1241 | 1241 |
| Potencia HF (ms²) | 635 | 2314 | 2314 |
Un latido perdido hace que un intervalo dure aproximadamente el doble que sus vecinos. Sin corregir, eleva el RMSSD de 33,4 a 70,2 ms, 2,1 veces el valor real, mientras que el SDNN cambia menos.
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Una línea con el intervalo entre latidos durante los primeros 60 segundos del registro de ejemplo, con el artefacto introducido como un pico, un círculo sobre cada intervalo marcado y la línea corregida dibujada encima. Una tabla da el RMSSD, el SDNN, el pNN50 y la potencia LF y HF del registro limpio, con el artefacto sin corregir y después de la corrección, además de cuántos intervalos se marcaron. Un grupo de botones introduce un latido perdido, un latido extra o un latido ectópico, o restablece el registro limpio; otro elige el método de corrección: sin corregir, eliminar, media de los vecinos, interpolación lineal o spline cúbico. Un latido perdido sin corregir multiplica por dos aproximadamente el RMSSD; todos los métodos lo devuelven a un pequeño porcentaje del valor limpio.
La lección Cómo se mide la VFC recorre todo el paso de limpieza, y Artefactos y latidos extra muestra una misma serie corregida de tres maneras, con los valores antes y después.
Fuentes
- Role of editing of R–R intervals in the analysis of heart rate variability
- A robust algorithm for heart rate variability time series artefact correction using novel beat classification
- Impact of Using Different Levels of Threshold-Based Artefact Correction on the Quantification of Heart Rate Variability in Three Independent Human Cohorts
- Filtering Poincaré plots
- An approach to artifact identification: application to heart period data