Title: | Dimensional analysis of heart rate variability parameters for metabolic dysfunctions diagnosis |
Authors: | Velasquez Cruz, Gladis De jesus Pineda Prado, Erika Belen Herrera Salinas, Hector Jacinto Astudillo Salinas, Darwin Fabian Wong Mayorga, Clavel De jesus |
metadata.dc.ucuenca.correspondencia: | Velasquez Cruz, Gladis De jesus, jmvelasquezf@usb.ve Pineda Prado, Erika Belen, severeynerika@usb.ve Herrera Salinas, Hector Jacinto, haherrera@usb.ve Astudillo Salinas, Darwin Fabian, fabian.astudillos@ucuenca.edu.ec Wong Mayorga, Clavel De jesus, sara.wong@ucuenca.edu.ec |
Keywords: | Dimensional Analysis Medical Database Metabolic Syndrome Roc Curves Theorem Of Vaschybuckingham |
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiamplio: | 1. CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS |
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientofrascatidetallado: | 1.2.1 CIENCIAS DE LA COMPUTACION |
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiespecifico: | 1.2 INFORMATICA Y CIENCIAS DE LA INFORMACION |
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio: | 06 - INFORMACION Y COMUNICACION (TIC) |
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado: | 0613 - SOFTWARE Y DESARROLLO Y ANALISIS DE APLICATIVOS |
metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico: | 061 - INFORMACION Y COMUNICACION (TIC) |
Issue Date: | 2018 |
metadata.dc.ucuenca.embargoend: | 17-Oct-2050 |
metadata.dc.ucuenca.volumen: | volumen 2017-January |
metadata.dc.source: | 2017 IEEE 2nd Ecuador Technical Chapters Meeting, ETCM 2017 |
metadata.dc.identifier.doi: | 10.1109/ETCM.2017.8247552 |
Publisher: | Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. |
metadata.dc.description.city: | Salinas |
metadata.dc.type: | ARTÍCULO DE CONFERENCIA |
Abstract: | Obesity, metabolic syndrome (MS) and insulin resistance (IR) are diseases related to lifestyle, they have become a social and public health problem. There are numerous diagnostic criteria of MS, the most used is the diagnostic criterion according to NCEP-ATP III and the NCEP-ATP III revised version. Otherwise, obesity and IR are diagnosed through HOMA-IR and body mass index (BMI), respectively. These methods have diagnostic limitations; in HOMA-IR case there can be false negatives in incipient stages of the disease. BMI may show false positives in subjects with a high percentage of muscle mass. In addition to the anthropometric and biochemical variables, other types of parameters have been studied for the diagnosis of obesity, MS and IR; studies reveal that heart rate variability (HRV) parameters can discriminate between diabetic, MS and control subjects. The aim of this research is to propose dimensionless indexes that can be used to diagnose subjects with MS, IR and obesity using HRV parameters (RR, RMSSD, SD, HF and LF). For this purpose, seven dimensionless indexes, designed from the π Vaschy-Buckingham theorem, were assessed using ROC curves and a database of 40 subjects. The index π 1 , built with the variables: HF and RMSSD; obtained a better performance as classifier of MS, IR and obesity, presenting an area under the ROC curve greater than 0.70, a sensitivity and specificity greater than 0.70 in each pathology. The π1 dimensionless index designed in this study is a simple method that allows diagnosing three pathologies from a non-invasive test such as electrocardiogram. |
Description: | La obesidad, el síndrome metabólico (EM) y la resistencia a la insulina (IR) son enfermedades relacionadas con el estilo de vida, se han convertido en un problema social y de salud pública. Existen numerosos criterios de diagnóstico de la EM, el más utilizado es el criterio de diagnóstico según NCEP-ATP III y la versión revisada de NCEP-ATP III. De lo contrario, la obesidad y la IR se diagnostican a través de HOMA-IR y el índice de masa corporal (IMC), respectivamente. Estos métodos tienen limitaciones diagnósticas; En el caso de HOMA-IR puede haber falsos negativos en las etapas incipientes de la enfermedad. El IMC puede mostrar falsos positivos en sujetos con un alto porcentaje de masa muscular. Además de las variables antropométricas y bioquímicas, se han estudiado otros tipos de parámetros para el diagnóstico de obesidad, EM e IR; los estudios revelan que los parámetros de variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) pueden discriminar entre diabéticos, MS y sujetos de control. El objetivo de esta investigación es proponer índices adimensionales que puedan usarse para diagnosticar sujetos con EM, IR y obesidad utilizando parámetros HRV (RR, RMSSD, SD, HF y LF). Para este propósito, se evaluaron siete índices sin dimensiones, diseñados a partir del teorema de Vaschy-Buckingham π, utilizando curvas ROC y una base de datos de 40 sujetos. El índice π 1 , construido con las variables: HF y RMSSD; Obtuvo un mejor desempeño como clasificador de MS, IR y obesidad, presentando un área bajo la curva ROC mayor a 0.70, una sensibilidad y especificidad mayor a 0.70 en cada patología. El índice adimensional π1 diseñado en este estudio es un método simple que permite diagnosticar tres patologías a partir de una prueba no invasiva, como el electrocardiograma. |
URI: | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/31419 https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85045752574&origin=inward |
metadata.dc.ucuenca.urifuente: | https://ieeexplore.ieee.org/ |
ISBN: | 9781538638941 |
ISSN: | 0000-0000 |
Appears in Collections: | Artículos
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