METODOS DE MEDIDA DE LA VARIABILIDAD DE LA ...de Frecuencia Instantdnea (FI) (Figura 4d) es la que muestran la mayorfa de los monitores fetale s y neonat ale S (Figura 2d) y fue histdricamente

METODOS DE MEDIDA DE LA VARIABILIDAD DE LA FRECUENCIA CARDIACA FETAL Y NEONATAL

3

REVISION BIBLIOGRAFICA Y - C O M P A R A C I O N D E CARACTERISTICAS

P E R S P E C T I V A S Y UNIFICACION

ING. FRANCO SIMLNI

BIBLIOTECA CEWTRO LATIN3A!AERiC;A!iO DE FEiilNtTOLOGIA

Y GESAf iROl iO HCFf;Al;O ( C LL?) MONTEVIDEO - c;izC.~.~y

OREAiiIZACION PANA?dERIEA;iA LE LA SALUD

k CENTRO LATlNOAMERlCANO D E PERINATOLOGLA Y DESARROLLO HUMANO ( C L A P ) CASILLA D E CORREO 627, MONTEViDEO, URUGUAY.

5

ORGANIZACION PANAMERICANA D E LA S A L U D (O. P . S . ) ORGANIZACION M U N D I A L D E LA S A L U D (O. M . S . )

Publ i cac ión Cient í f i ca d e l C L A P n NO902 , Noviembre 1980

METODOS DE MEDIDA DE LA VARIABILIDAD DE LA FRECUENCIA

CARDIACA F E T A L Y NEONATAL

Ingeniero F r a n c o Simini

CENTRO LATINOAMERICANO DE PERINATOLOCIA Y DESARROLLO

HUMANO

C L A P - OPS/OMS

Organizacidn Panamericana de l a Salud/Organizacidn Mundial de l a Salud

Publicacidn Cientffica N" 902

Noviembre, 1980

Pub. Cient, CLAP-902-80

E l autor agradece:

Al Prof. Dr. Roberto Caldeyro-Barcia,

por el constante apoyo y la alentadora confianza, sin 10%

cuale e este trabajo no se hubiera podido realizar.

A l Dr. Fernando Nieto,

por los dtiles comentarios que le hiciera durante la

redaccidn de este trabajo.

A los Dres. Gustavo Ballejo y Paul Estol,

por las discusiones mantenidas con ellos y por la oportuna

info rmaci6n bibliogrdfica.

Pub, Cient. CLAP-902-80

I N D I C E

INTRODUCCION

DEFINICIONES

1. Monitoreo cardraco 2. Seíiales cardracas 3. Sucesiones y seíiales deducidas de la seíial cardfaca

111. REVISION DE LOS METODOS DE EVALUACION DE LA VARIABILIDAD

Página

1.

2

1. Medidas directas 2. Medidas estadrsticas 3. Medidas espectrales 4. Medidas de autocorrelación

IV . CARACTERISTICAS COMPARADAS DE LOS METODOS DE EVALUACION DE LA VARIABILIDAD 18

1, Sucesione S de intervalos y sucesiones de frecuencias instantáneas

2. Las apreciaciones visuales 3. Los fidices estadrsticos 4. Las relaciones temporales

PERSPECTIVAS DEL ESTUDIO DE LA VARIABILIDAD

1. Definición de los fenómenos a estudiar 2. TBcnicas y tecnologh 3. Propuesta de unificación

VI. BIBLIOGRAFIA

Pub. Cient. CLAP-902-80

INTRODUCCION

C

L a auscultacidn del feto ha proporcionado s i empre uno de los pocos

pa.a:i:metros accesible S para l a deterrninac idn del b ienes ta r fetal: l a Frecuen-

c ia Cardfaca F e t a l (FCF) .

E n realidad, l o s latidos cardfacos no es tdn separados por intervalos

de tiempo iguales sino que exis ten diferencia8 de un intervalo a l siguiente

y a lo la rgo de todos los intervalos observados (F igura 1).

segundos

F i g u r a 1. - Regis t ro de f recuencia card laca fe ta l instantánea: s e aprec ia

la variabil idad de la frecuencia card laca instantánea. '

Pub. Cient. CLAP-902-80 2. -

La deducción habitual del "pulso" refleja e l promedio de los intervalos

entre latidos durante e l tiempo considerado (15 s. Ó 1 min. ). La disponibilidad

de aparatos que registren los intervalos de tiempo entre cada par de latidos

(de donde se deduce l a frecuencia cardlaca instantánea) ha permitido observar

es te fenómeno que ha sido llamado variabilidad de l a frecuencia instantdnea.

La variabilidad observada e s tanto mayor cuanto más amplias y/o más

frecuentes son l a s variaciones de duración del tiempo ent re latidos a lo largo

de los intervalos registrados. Es tas variaciones tienen un carác ter i r regular

y podrran ref lejar e l equilibrio dinámico entre una tendencia aceleradora (s im-

pático) y una tendencia desaceleradora (parasimpático) de l marcapaso cardfaco

(2, 14, 64). En e l perrodo perinatal existen cuadros c l h i c o s que pueden asociar-

se con modificaciones de los patrones normales de variabilidad (10, 31).

En es te trabajo se presentan los distintos métodos de evaluación de la

variabilidad de l a frecuencia cardraca instantánea propuestos e n los Últimos 25

afios.

Las correlaciones clrnicas de l a s medidas no serdn presentadas por exce-

de r los li'mites propuestos.

11. DEFINICIONES

P a r a una mayor comprensión de los capitulas siguientes, se presentan

algunas definiciones de términos vinculados con e l estudio de l a variabilidad de

la Frecuencia Cardraca.

1) Monitoreo cardi'aco

E l monitoreo cardlaco consiste en regis t rar , e n forma continua, e l tiempo

que separa dos latidos cardi'acos consecutivos, expresando generalmente dicho

tiempo en unidades de frecuencia instantánea (latidos/min. ).

Pub. Cient. CLAP- 902-80 3. -

L a Figura 2 presenta los bloques ldgicos de l a s funciones que cumple

un monitor tipo. La sefial cardfaca monitorizada (electrocardiograma, fono-

cardiograma, etc. ) e S captada por un transductor fisioldgico (electrodos, mi-

crbfonos, etc. ) y procesada; luego pasa por un detector de eventos cardlacoe.

Finalmente, un contador mide e l tiempo ent re latidos y otro circuito deduce de

é l l a frecuencia instantánea (FI). L a presentacidn externa ( regis t ro de papel,

memoria de computadora, cinta magnética) puede hacerse con la sena1 en (c )

(sucesión de intervalos ent re batidos) (ver Figura 4c) como también y más f re-

cuentemente con la seAal en (d) (señal de FI ) (ve r Figura 4d).

Fi3 10 losla0

MONITOR DEL RITMO CARDIACO

Figura 2. - Bloques funcionales de un monitor de ritmo cardfaco.


2) Señale s cardi'aca s

L a s sefiales cardfacas que han sido detectadas con e l f in de moni tor izar e l

fe to son e l e lectrocardiograma directo (FECG) y abdominal (aFECG), e l fonocar-

diograrna (FPCG), e l u l t rasonograma por efecto Doppler (FSCG) y e l magnetocar-

diograma (FMCG). No todas e s t a s seña les son utilizables, e n e l es tado actual de

l a tdcnica, pa ra e l estudio pormenorizado de l a variabilidad (62).

2.1 E l ECG fetal ( r eg i s t ro directo)

E l FECG constituye la m e j o r sefial desde e l punto de vista tdcnico p r a e l

monitoreo de l r i tmo cardfaco fetal. L a re lación señal/ruido e s a l ta ( r eg i s t ro

"limpio") (F igura 3a) lo que permite med i r e l t iempo e n t r e los picos d e l a s ondas

R con una precis idn mejor de l 1% (50). E l acceso a e s t a señal e s posible solamen-

t e despues de la ro tura de l a s membranas(exc1uyendo e l e lectrodo transabdominal)

e implica c i e r t a agres idn a l feto (53, 56).

2.2 Fonocardiograrna F e t a l

E l F P C G puede s e r reg is t rado ni bien sea posible l a auscultacidn d i rec ta

de lo s ruidos cardracos (48). E l rnicrdfono apoyado sobre e l abdomen n a t e r n o lo

m á s c e r c a posible d e l corazdn feta l recoge ruidos de muy d iverso or igen (cardfa-

co-fetales, ambientales , de movimientos, e l pulso materno); e l empleo de f i l t ros

permi te obtener señales de l tipo de la F i g u r a 3e.

E l detector de eventos cardfacos puede s e r disparado al ternat ivamente por

los dos ruidos c a r d h c o s introduciendo una variabil idad a r t i f ic ia l (60, 62). E l r e -

gistro d e or igen fonocardiográfico, s i b ien puede s e r de g r a n valor e n la rutina de

l a cli'nica de bajo r iesgo (52), no reúne l a s ca rac t e r f s t i ca s de continuidad y preci-

sión de l a informacidn necesa r i a s para la evaluacidn de l a variabilidad en perfodos

muy co r tos (pocos latidos).


~ S C G V RIOS EVENTO5 E 45 UN ~ C L O

FPCG DOS RuiDOS CARDIACOS POP CICLO

FMCG UN PULSO POR CICLO

Figura 3. - Sefíale s cardi'acas: a) electrocardio~rama fetal FECG

b) señal ultrasonogrdfica (cfc cto Dopplc r) FSCG

C ) fonocardiograma fetal FPCG

d ) magnetocardiograma fetal FMCG


2.4 Magnetocardiograma Fetal.

E l magnetocardiograma fetal (FMCG) fue propuesto por e l grupo finlandds

(Ahopelto, Kariniemi, Hukkinen) en 1974 (22) para obtener inforrnacidn no invasiva

sobre el ritmo cardi'aco.

El FMCG tiene la ventaja de no precisar electrodos de contacto y no sufre

la disminución de amplitud entre las semanas 27 y 32 caracteri'stica del aFECG.

Sin embargo, la obtencidn del FMCG implica la ausencia de campos magndticos

ambientales y depende de la posicidn del feto respecto al detector. La precisión

de deteccidn puede llegar a ser muy buena (1%) (Figura 3d) y, s i bien e l mdtodo

e s alentador, no ha dejado todada la etapa experimental (24).

2.5 Ultrasonograma Fetal

La sefíal ultrasonogrétfica registra los cambios de frecuencia del ultraso-

nido provocados por e l efecto Doppler (Figura 3b). Durante el ciclo cardi'aco

existen varios eventos detectables acompafíados por ruido. Como para el FPCG

puede registrarse una variabilidad artificial al tomar el detector eventos

distintos como referencia para cada ciclo (60, 62) y solo algunas tdcnicas recien-

tes (19) tienden a eliminar esta incertidumbre. El monitoreo fetal con ultrasoni-

dos permite la evaluacidn de la actividad cardi'aca fetal durante el embarazo,

mientras se discuten los posibles efectos dafíinos de la irradiacidn (61).

3) Sucesiones y sefiale S deducidas de la sefíal cardfaca

3.1 Señal de pulsos cardracos

SeAal eléctrica que presenta una variacidn brusca y de corta duracidn se-

guida de una vuelta al nivel original en correspondencia de cada complejo @ del

electrocardiograma (Figura 4b). El circuito eiectídnico que genera la sefial de

pulsos cardfacos a partir del ECG se llama "detector de QRS" (Figura 2b).


De inter vaLos entre Latidos (en rni1i'~gunda~)

instantánea g i

De frecuencias instantdnem (en lat. /min.)

Figura 4. - Señales y sucesiones deducidas del e lec t rocard iograma (ECG)

3.2 Sucesidn de intervalos en t r e lat idos

Sucesidn de números que represen tan lo s t iempos t r anscu r r idos en t r e

dos latidos ( en t r e dos pulsos de l a señal de pulsos cardracos) (F igura 4c).

Los e lementos de e s t a sucesidn s e expresan en milisegundos. E s t a sucesión

se puede deducir midiendo con una regla los t iempos en t r e complejos QRS sobre

e l papel de ECG: se puede gene ra r con un contador digital de t iempos (F igura

2c) o con un s i s t ema de computacibn, ambos al imentados con la seRal de pulsos

cardfacos.


3. 3 Señal de frecuencia instantdnea

SeÍíal e lectr ica deducida de l a sucesidn de intervalos generando, con un

circuito o programa de computadóra, la inversa ( 1 / ~ i ) de cada tiempo entre la -

tidos. Su lectura s e hace en e l regis tro de papel en ~~latidos/minuto". Es ta seiial

de Frecuencia Instantdnea (FI) (Figura 4d) e s l a que mues t ran l a mayorfa de los

monitores fetale s y neonat ale S (Figura 2d) y fue histdricamente la prim r a en s e r

estudiada como i'ndice del estado del feto. E s e s t a seiial la que presenta los "dips",

las"desaceleraciones" y o t r a s morfologi'as descr i tas en la l i teratura (2).

3.4 Suce S idn de frecuencias instantdnea S

Sucesidn de números correspondientes a cada nivel asumido por la señal

e léctr ica de FI . Su unidad e s tambien e l latido/minuto y e s representada en la

F igura 4@.

3.5 Valor medio de una seÍíal o sucesión

E s la media ar i tmdtica de los valores asumidos por una de l a s s&.ales \

o suce kione S definida S ante ri ormente durante un perlodo determinado (por e jem-

p1.0, 2 latidos, 30 segundos, 5 12 latidos, etc. ). En particular, l a inversa del

valor medio de la suce sidn de intervalos ent re latidos (Figura 4c) e S la frecuen-

cia cardi'aca basa1 referida a l pe rlodo considerado.

111. REVISION DE LOS METODOS DE EVALUACION DE LA VARIABILIDAD

1) Medidas directas

L a s p r imeras evaluaciones de variabilidad (1, 2, 3, 10, 16, 39, 59) en

regis t ros de F C F fueron de ca rác te r visual.

Hellman y colaboradore S (39) observaron variaciones en regis t ros fono-

cardiogrdficos de F C F e n 1958; l a s ondas monofásicas vistas tenfan duraciones


de entre 5 y 20 segundos y amplitudes de 4 a 20 latidos/minuto.

Swartwout y colaboradores (59) describen, en 1961, diferentes tipos de

variabilidad de los regis tros de F C F durante e l embarazo. Clasifican l a s f r e -

cuencias de repetición en t r e s tipos: de 4 a 35 ciclos por minuto, 3 a 5 ciclos

por minuto y ciclos de 3 a 4 minutos de duracibn.

Caldeyro-Barcia y colaboradores (1) definieron, en 1964, como "oscila-

ciones rfimicas", e l fenbmeno constitui'do por ondas de hasta 15 latidos por minu-

to de amplitud que se repiten de 2 a 6 veces en un minuto; tambidn observaron

"variaciones lentas" de varios minutos de duracibn. La distinci6n entre fenbme-

nos rápidos y lentos buscaba ref lejar los efectos en la frecuencia cardi'aca de dis-

tintos mecanismos fisiolbgicos. En los estudios citados (1, 2, 10) se definen tam-

bidn otros eventos (ascensos, e s picas, "dips", etc. ) con s u interpretación f is io-

patol6gica que no describen s in embargo la variabilidad a l s e r fenbmenos esporá-

dicos algunos y o t ros estrechamente correlacionados con l a s contracciones uter i-

nas.

Hammacher y colaboradores (3) clasificaron los regis t ros de frecuencia

en cuanto a s u variabilidad segdn la amplitud y la frecuencia de l a s oscilaciones

visibles en e l trazado (Tabla 1).

Hon clasific6 la varibilidad de los regi s t ros de acuerdo a l a amplitud de

l a s irregularidade S observadas (Tabla 1); define l a s i r regular idades que se repiten

de 3 a 5 veces por minuto como l a variabilidad de perrodo corto e n 1969 (16) y en

1975 l a s mismas irregularidades (de 2 a 6 por minuto) son clasificadas por Hon

como variabilidad de perrodo largo (31), habiendo introducido e l concepto de varia-

bilidad latido a latido (beat - to - beat) que pasa a s e r la variabilidad de perrodo corto.


METODOS VISUALES DE EVALCOACION DE L A VARIABILIDAD DE LA FRECUENCIA

CARDIACA INS%AEITANEá

I .de 10aa30, hasta 15 bt/min. 2. Wos riPinub

Hamrnacher(3)

Hon (16)

1969

1969

Q A P - O P S ~ - ~ont~vlde0 J16ni- 137-12 S. 1- ll

Tabla 1

1. me's de 30 s. 2. 10s. a 30s 3. menos de loa

O. m e de 5 ljh, 4.&5a10 f#

2. deloa25 3. más de25

Pub. Cient. CLAP-902-80 11.

R o e m r y colaboradores (33, 73) evaldan la variabilidad de un registro

de F C F contando los picos visibles en 1 minuto, Los resultados estadi'sticos

basados sobre tales medidas directas pueden s e r comparados facilmente con los

regis tros observados en la prgctica diaria.

La evaluacidn del sufrimiento fetal se hace observando e l regis tro de pa-

pel buscando aquellos eventos calificado S como patoldgicos ("dips 11" , de sace - leraciones, etc. ). La variabilidad de l a F C F no e S cuantificada rigurosamente

y s u valor en e l moriitoreo se limita a l hecho de que s u ausencia e s consi-

derada de m a l prondstico (10, 11, 14).

2) Medidas estadrsticas

E n la década del 70 varios investigadores propusieron medidas cuantita-

t ivas de la variabilidad de tipo estadfstico o frecuencia1 (espectros de potencia,

cor re logramas) en e l intento de objetivización y de rigurosidad de la evaluacidn.

La distincidn entre variabilidad de perfodo corto ("short t e r m variability", "beat

to beat variability" (16) ) y la variabilidad de peri'odo largo ("long t e r m variability",

"overall variability" (69) ) s e mantiene vigente en c a s i todos los autore S , sin que

estd bien definido e l li'mite ent re los dos tipos.

Las medidas estadfsticas de variabilidad se llevan a cabo mediante itna

se r i e de operaciones comunes a todos los mdtodos:

a ) se aisla un fragmento de registro de la sefíal que se decide estudiar

(frecuencia cardfaca, sucesidn de intervalos, etc. ) cuyo largo debe sat isfacer a

dos requerimientos antagdnicos; por un lado debe s e r suficientemente corto como

para representar un estado "estable" del feto o del recidn nacido, por e l otro,

debe s e r suficientemente largo como para conferir una aceptable validez e stadfstica

Pub. Cient. CLAP-902-80 '1 2.

a los parámetros calculados y para incluir, por lo menos, un ciclo de las varia-

ciones mds lentas a detectar.

En la literatura se encuentran definiciones de pardmetros basados en la r -

gos de registro desde 30 segundos hasta 15 minutos.

b) de la señal original de pulsos cardi'acos (Figura 4b) se deduce una

nueva sucesión que caracteriza mejor e l fenómeno que se quiere medir. Por

ejemplo, para evaluar la variabilidad latido a latido, algunos autores propusieron

considerar la sucesión constitui'da por las diferencias entre valores adyacentes

de la sucesión de FI. Hay muchas sucesiones deducidas posibles (Tabla 11) y

su elección e s determinada por e l tipo de variabilidad (corta o larga) a evaluar,

por las unidades elegidas (latidos/min. 6 milisegundos) y por el parámetro esta-

di'stico a calcular sobre la serie deducida.

c ) Finalmente, se evalúa un parámetro estadi's'stico sobre la población

constitui'da por los elementos de la serie deducida. Ejemplos de pardmetros esta- .

di'sticos (Tabla 11) son la media, e l desvi'o estdndar, e l coeficiente de variación,

e l rango y un percentil determinado. E l pardmetro estadi'stico cuantifica general-

mente la dispersión de los elementos de la población como i'ndice de variabilidad.

En la Tabla 11 se presenta un resumen de las caracteri'sticas de los i'ndices

e stadi'sticos de variabilidad publicados.


METODOS DE EVALUACION ESTADISTICA DE LA VARIABILIDAD DE LA FRECUENClA CAFtD1.A INSTANTANEA

AUTORES 1 A ~ O 1 De Hban (4)

Ruttgers (25:

Yeh ( 5 )

TrierweiLer (48

Dalton 05)

~ o i l b r p n - ~ [ 6 )

Hodanlou (8)

GmerciaL (9)

Organ (27)

Keo (63)

Wheeler (28)

Jungo (57)

Gtiick (34)

Henry (72)

Mazza (70)

Cabal (29)

Van GeiJn (66

1 min I 2 min I

30s - 15min.

1 min

30 S

500 btidos

256 bh&s

1 min.

30s- lmm.

10 min,

1 latido

2 min.

30 s.

VARIABILIDAD DE PERlOOO CORTO

- - W S I O N I IrsTmsmcd

Ifi-fi.,l Media

1 - 1 1 , Medie

Ifi-fi-ll Hedia DE T i DE,- ti

T i ' DE I

( Xi - X; 1 Media j nmn POR 1 +iq i u. M T m

I

i 1 T~ -T;-,( j Media

l T i - ~ i . ~ ( I

VARIABILIDAD ü€ P€R1000 LARGO

3VCC WON

I

fi 1 RANGO

T ! cv

f i RANGO l

Ti RANGO

, IxL-Ri( ' ~ e d i ~

- Ti :Tiempo entre 2 Latidos ; f i = ; Ti = $ (Ti +Ti-J ; ? :Ajuste de fi p mínimos cuadrados ; Xi : Muestra de la señaL de F I ; - X[ : Muestra Luego del filtrado ; X i : Medie de las X; ; DE=oe&

E+t&ndemj ; CV: coef icinite de VArieodn ; ~v : Varianzs ; cov : cowrienza;

P, : -ti1 95


3) Medidas eapectralc s

Consideremos una sesal cuya forma de onda sea una sinueoide pura de

frecuencia Fo ( F i ~ u r a 5). Lmaginemos otras señales sinusoidales de frecuen-

cia el doble, el tr iple y mba veces la frecuencia F, llamada fundamental. t a

Ruma de todas e s t a s sefíales e a una s e A a l (Figura S) de forma irregular que se

repite con una frecuencia Fo.

SERAL ORIGINAL

SUMA DE 7+2+3+. ..+n L t' I

COMPONENTE E5PECTRAL

4 (FUNDAN EMAL)

ESPECTRO

FRECUFZNCIA

FO

Figura 5. - Descomposicidn d e una s e R a l en sus componentes espectrales

y espectro de la sefial.


Hacer e l análisis espectral de una seíial cualquiera e s hacer e l procedimiento

inverso a l que acabamos de exponer. Caicular e l espectro de una sefial e s descom-

ponerla en sus corn;;onentes sinusoidales. Al graf icar l a amplitud de cada compo-

nente en funcidn del nGmero de l a misma componente (e l NO1 corresponde a la fun-

damental) obtenemos e l espectro de la seíral (Figura 5).

P a r a completar es te esquema simplificado, e s necesario hacer algunas acla-

raciones. Ninguna seAal rea l se repite indef inidament* en e l t i e m ~ o con una f re -

cuencia Fo, lo que nos obliga s. acoildicionar cuidadosamente los fragmentos de se-

iiales rea les para que sus e s p e c t ~ o s tengan significado. Las componentes espectra-

l e s no pasan generalmente tosas por e l valor ccro en c l mismo instante como fue

representado en la Figura 5. Zstc, "desfasaje" entre componentes da origen al

espectro de fase de la serial, complemento ',o1 espectro de amplitud descrito an-

teriormente.

Finalmente, anotamos que e l - espectro de potencia e s una combinacidn de

los dos espectros de amplitud y de fase. EII la Figura 5, a l s e r nulo e l espectro

de fase (todas l a s componentes "empiezan subiendo" en e l mismo instante) e l e s -

pectro de amplitud coincide con a l de potencia.

En la Figura 6 se m e s t r a n , a titulo de ejemplo, dos fragmentos del mismo

registro de F C F con sus respectivos espectros (43). Fueron analizados fragmen-

tos de 2 minutos de señal de F C F (convertidos a secuencias de 256 números , en la

figura 256 puntos). Se elirniliaron de la señal - las componentes de orden supe-

r i o r a 64 y se calculó e l esprc t ro de potencia. La Figura 6 muestra espectros de

42 componentes desde 0.5 hasta 21 ciclos/min. La mayor variabilidad de alta f r e -

f-'

cuencia del fragmento ~ " 6 s e refleja en una mayor potencia (amplitud de l a s ba r ras )

de las componentes de orden m á s alto.

Pub . Cient. C L A P - 9 0 2 - 8 0 16.

F r e c u e n c i a Cardi'aca I 'etal

F r a g m e n t o No. 6 (2 minutos)

E s p e c t r o de potencia (ampli tudes e n e sca l a 7-

logari ' tmica) o

F r e c u e n c i a Card iáca F e t a l

F r a g m e n t o No. 14 ( 2 minu tos )

F r e c u e n c i a de l a s componentes (c ic lo s/rninuto)

F r e c m ncia de l a s componente S

(c ic los /minuto)

E s p e c t r o de potencia

F i g . 6 E s p e c t r o s de potencia d e dos f ragmentos de un r e g i s t r o de F recuenc i a

CardYaca F e t a l (# 2091), Tomado de Handler, P. y Ca ldeyro-Barc ia ,R . (1971).

l I l

4 L ' (ampli tudes en e s ca l a 1 - .

lo gari'tmica) I I I 1 I


E l concepto de espectro de potencia e s aplicable tanta a seRales temporales

(magnitud variable continuamente) (Figura 4a y 4d) como tambidn a sucesiones tem-

porales (conjunto de námeros ordenados) (Figura 4c y 4e). E l cálculo de espectros

s e realiza, sin embargo, sobre secuencias temporales con algoritmos como la

transformada rápida de Fourie r (FFT) (42).

La variabilidad de registros de FI fue estudiada midiendo espectros de po-

tencia e n forma experimental ni bien fueron disponibles las primeras minicomputa-

doras en ambiente s de inve stigacidn fisioldqica. Handler y Caldeyro-Barc ia (43)

analizaron, en 1971, fragmentos de registros de 2 minutos de duracidn encontrando

componentes de 1 a 10 ciclos por minuto. E l ejemplo de la Figura 6 fue extrardo

de sus trabajos.

Chess y colaboradores (40) encontraron que l a s variaciones rrtmicas de los

registros se repettan con una frecuencia de 2 a 12 ciclos por minuto, no encontran-

do diferencias significativas entre los espectros correspondientes a desenlaces neo-

natales no rmale S y anorrnale s.

De Haan (36) calculd espectros de secuencias de FI en neonatos sanos: las

fluctuaciones observadas tenran una frecuencia de repeticidn de 1 a 15 ciclos por

minuto, diferenciando se claramente los espectros correspondientes a sueSo no

REM de los correspondientes a sueiro REM por la aumentada variabilidad en la

banda de 1 a 7 ciclos por minuto .en los espectros de dste.

Ke ro y colaboradores (63) calcularon espectros de potencia de secuencias

de intervalos ent re latidos en nifios descerebrados. Evidenci aron la componente

originada por e l mecanismo de control de la presidn (10 ciclos por minuto) y la

componente provocada por e l respirador artificial en espectros que no mostraron


ningiin otro tipo de variabilidad.

Angel y colaboradores (35) calcularon espectros que cubrfan la variabilidad

de 1 a 60 ciclos por minuto, demostrando que las fluctuaciones más rápidas que 8

ciclos por minuto s e debfan, en gran parte, a artefactos producidos por los rnoni-

tores de registro externo.

4) Medidas de autocorrelación

E l coeficiente de autocorrelación de orden K representa la tendencia que

tiene la secuencia temporal de repet irse cada K puntos. Se pueden calcular los

coeficientes de autocorrelación de orden 1 en adelante siendo limitado e l orden por

e l largo de la secuencia a analizar. Los coeficientes de autocorrelación son de

fácil interpretaci6n; sin embargo, han sido utilizados muy poco en e l estudio de la

variabilidad.

Sayers (38) analizó registros de F I de pilotos en distintas fases del a te r r i -

zaje, encontrando notorias diferencias en la distribución de la variabilidad entre

los coeficientes de autocorrelación. La mayor atención puesta por los pilotos en las

fases crfiicas "enlentecfal' la variabilidad de sus registros.

Tar lo (68) y Kero (63) presentaron autocorrelogramas de secuencias de in-

tervalos ent re latidos; e l autocorrelograma e s una gráfica que muestra los coefi-

cientes de autocorrelación en función de sus órdenes K respectivos, E l autocorre-

lograma subraya l a s eventuales periodicidades de la sucesión en análisis y propor-

ciona información muy dtil previa a la determinacidn del espectro de potencia.

IV CARACTERISTICAS COMPARADAS DE LOS METODOS DE EVALUACION

DE LA VARIABILIDAD

Sucesiones de intervalos y sucesiones de frecuencias instantáneas.


E l fenómeno de frecuencia cardfaca puede s e r considerado tanto en térmi-

nos de duración del tiempo entre dos latidos consecutivos (Figura 4c) como tam-

bikn en terminos de la inversa de dicho tiempo 6 frecuencia instantánea (Figuras

4d y 4e). Los equipos electrónicos y de microcomputaci6n miden facilmente los

tiempos ent re latidos consecutivos y, a part i r de éstos, con menos precisión,

calculan las frecuencias irri tantáneas (fi = 1 / ~ ~ relación hi~perbdlica). La medida

primitiva e s , por lo tanto, una medida de tiempo.

Sin embargo, muchos autores prefieren evaluar e l fenómeno en unidades

de frecuencia instantánea presentando varias razones para fundamentar dicha

elección:

- mantener la costumbre derivada de la práctica c l h i c a t radicional de

tomar e l pulso y expresarlo en latidos/minuto (27).

- lograr que la representación gráfica de la bradicardia (disminución de

frecuencia instantánea) sea acompañada de una disminución de la variabilidad,

Coincidencia que sugiere fuertemente la presencia de sufrimiento fetal (3).

- lograr una variabilidad s imi lar para todas l a s frecuencias basales en

similitud de condiciones clrnicas (65). Jongsrna (67) y Van Geijn (66) perfecciona-

ron es te concepto introduciendo una nueva sucesión (que mantiene con los interva-

los entre latidos una relación a6n menos lineal que la relación hiperbólica que

tiene l a sucesión de FI) cuya variabilidad e s independiente de la frecuencia basal.

- apoyar la hipótesis según la cual e l fenómeno biológico del ciclo cardi'a-

co tiene una relación lineal con su frecuencia instantánea y no con los intervalos

entre latidos (3, 45).

Pub. Cient. CLAP-902-80 20,

P o r o t r a parte, e l anál is is de sucesiones de tiempos ent re latidos tiene las

siguientes ventajas:

- simplicidad de medida directa del tiempo ent re eventos cardracos (58)

- posibilidad de adquisición en una computadora de medidas primitivas

para s e r sometidas a transformaciones exactas.

- aplicabilidad de las tkcnicas de análisis de "procesos puntuales" (acon-

tecimientos distribuidos en e l tiempo) a la sucesión d e pulsos cardl'acos (47, 68).

- según Sureau (46) abandono progre sivo del término impreciso "frecuen-

c,ia instantánea" para ca rac te r i za r e l tiempo entre dos eventos.

2 ) L a s apreciaciones visuales.

L a variabilidad de un regis t ro s e puede detectar visualmente (Figura 1)

en forma subjetiva. Los Indices y las clasificaciones visuales ( 1; 2, 3, 10, 16,

39, 59) son intentos de uniformar los c r i t e r ios de evaluacidn. La evaluacidn vi-

' sual se beneficia del poder d iscr iminador~(reconoce los ar tefactos) y sintetizador

de la observacidn experimentada. Con la observacidn ee individualizan patrones

de variabilidad ("ondulatorio", "saltatoriol ' , etc. ) y s e los puede reconocer en

distintos fragmentos de registro, Es te procedimiento integrador de "definicidn

y reconocimiento" no se puede rea l izar sino con muchas dificultades con s i s temas

de cálculo automático, P o r o t r a parte, la evaluacidn visual e s poco precisa, e s

sujeta a discrepancias ent re observadores y métodos de evaluacidn (49), depende

de la forma de presentación de los datos y e s influenciable por e l conocimiento

de otro S elementos de l fendrneno fisioldpico. La observacidn de lo S reg is t ros

constituye, sin embargo, e l mejor complemento y la dltima verificacidn de cualquier

medida automática (Figura 6),


3) Los Iiidices estadlsticos.

E l cdlculo de un i'ndice estadi'stico s e hace reuniendo todos los elementos

de una sucesi6n de valores (Ti, Ti - 1, f i , etc. ) en una poblacidn, dejando de

lado l a s relaciones temporales de los elementos en t r e si'. Con t a l procedimien-

to s e pierden caracteri'sticas como la siguiente: "Los intervalos T i largos son,

generalmente, precedidos y seguidos por intervalos tambikn largos". E s a s f

que un fragmento de reg is t ro de F C F e s t ransformado en un histograma donde

se agrupan los elementos por s u duraci6n (o valor de FI) independientemente de

s u ubicaciOn mutua e n e l tiempo.

E l fndice estadi'ctico de variabilidad considera la suces i6n deducida (4,

5, 6, 8, 9, 15, 18, 25, 27, 29, 30, 34, 57, 72) como un fen6meno casual y eva-

lúa la dispersión de sus elementos.

E l fndice e stadfstico de variabilidad, como todo e stadistico, tiene una

distribucidn muestra1 e intervalos de confianza alrededor de cada determinación

particular.

Detwiler y colaboradores (17) mos t ra ron que l a s distribucione S mues t ra les

de los fndices de perrodo corto de Yeh (5) y de de Haan (4) son aproximadamente

gaussianas. También most raron que a fin de obtener un intervalo de confianza

a l 95% comprendido ent re + 1070 y - 1070 del valor calculado, e s necesar io anal izar

fragmentos de reg is t ro de 5 minutos. La est imaci6n de los mencionados fndices

sobre fragmentos de eolamente 30 eegundos s e acompafia de un intervalo de con-

+ fianza a l 95% de - 32%. E s t a limitaci6n plantea s e r i a s dificultades para el análi-

s i s de la F C F intraparto que no presenta estados fisioldgicos estables durante

t iempos tan largos como 5 minutos.


La distribuci6n de los intervalos T i (y de las 2 i) no e s generalrriente

gaussiana (68), hecho que s e refleja en un aumento de la varianza con e l alarga-

miento del perrodo de observaci6n (15)' P o r lo tanto, la elecci6n del largo del

fragmento de registro a analizar influye en los valores de los Yndices estadi'sticos

de variabilidad calculados a par t i r de dicho fragmento.

Escarcena y colaboradores (37) buscaron correlacionar la evaluaci6n vi-

sual de la variabilidad hecha por clfnicos expertos con algunos Kndice s e stadfsti-

cos. Los fragmentos de registros de F I de 4 minutos fueron clasificados en cin-

co categorfas, según la variabilidad de perfodo corto y cinco categorras segdn

la de perfodo largo, en forma subjetiva e independiente, por los expertos. E l

acuerdo entre los clfnicos fue bueno mientras que los fndices de Yeh (5) y e l de

perfodo largo de Dalton (15) y Wheeler (28), no s e correlacionaron bien con las

observaciones.

Kariniemi (55) tambidn buscó evidenciar las correlaciones entre l a eva-

luaci6n visual de registros de F I con el método de Harnmacher y los Yndices e s - tadfsticos de Yeh (5). La correlaci6n fue pobre, especialmolte para la variabi-

lidad de perfodo corto. Es to sugiere que los fndices estadfsticos puedan medir

fendmenos distintos de los que s e aprecian empfricamente con la observaci6n.

La variabilidad de perfodo corto medida con algunos fndices estadfsticos

aumenta con la frecuencia basal mientras que disminuye si e s medida con Yndices

diferentes (28). Esto s e debe a diferencias en la definici6n de "frecuencia basal'!

P o r ejemplo, de Haan (58) considera la media de dos intervalos consecutivos y - deduce que e l aumento de la frecuencia basa1 a s r calculada se acompafia de una

disminución de la variabilidad. E n cambio, Wheeler (28) define la basal como

media sobre 256 intervalos y concluye que, a l aumentar la frecuencia basal, -

Pub: Cient, CLAP-902-80

tamlsikn aumenta la variabilidad de perKodo corto,

E l cálculo de l'ndices estadf'sticos puede rea l izarse a mano analizando los

registros obtenidos en cintas de papel, con monitores construKdos a tales efectos,

como tambidn con e l auxilio de un sistema de computación automática.

A su vez, los cálculos automáticos pueden s e r efectuados en "tiempo dife-

rido" o en "tiempo real" (a medida que se monitoriza un feto o un recikn nacido).

Si bien e l disponer del Kndice de variabilidad en tiempo rea l e s de utilidad para e l

manejo del paciente monitorizado, sdlo Kndices de baja complejidad de cdlculo

(medias, rangos, etc. ) pueden s e r determinados de es ta forma. E l desarrol lo

de la tecnologfa de los microprocesadores abre la posibilidad de real izar rapida-

mente c ~ l c u l o s complejos con equipos de costo moderado.

4 1 Las relaciones temporales

E l estudio de l a s relaciones temporales (espectros, autocorrelaciones)

de una sucesidn temporal e s e l m á s completo en cuanto a información deducida

sobre la variabilidad. En efecto, mientras la apreciacidn visual s e reduce a una

sensación 6 un simple conteo y e l Kndice estadystico resume todo en fragmento

con un valor numkrico, los espectros y los coeficientes de autocorrelación deta-

llan la información en diferentes frecuencias de variabilidad.

E l desarrol lo de las investigaciones sobre e l significado de la variabilidad

del ri tmo cardi'aco pasa inevitable-mente por estudios de relaciones temporales.

Algunos estudios (35, 38, 63) han puesto en evidencia la existencia de distintos

fenómenos fisioldgicos que se manifiestan con ciclos de distintas frecuencias

en e l ri tmo cardraco. E l uso de fil tros (38) también permite infer ir relaciones de

causa a efecto entre la secuencia de ritmo cardKaco y o t ras variables f i s io ldgi~as .


E l anAlisis de relaciones terr~porales depende abn mAs que e l cálculo d e

i'ndicef; ectadfsticos de la disponibilidad de rninicomputadoras de laboratorio.

V PERSPECTIVAS DEL ECTUZ"_; DE L A VARL%BIEIi3AS

1) Definición de los fenómenos a estudiar

E l estudio de la variabilidad d:e la FI responde a la aecesid-ad de deducir

informaci6n fisiológica sobre e l estado del s i s tema nervioso cent ra l en forma

indirecta a t ravés de los rnecaeiis.mos de aceleración y desaceleración de la

misma FI. E l ri tmo cardilaco es influi'do por muchos factores (simpático, para-

simpático, hiimoral, mecánico, farmaco16gico, debido a l medio iónico, relativo

a la conduccidn rniocArdica, originadas en e l sistema. de regulacibn té rmica , o s -

cilaciones vasomotoras, respirator io y e l ri tmo circadiano) cuyos efectos s e m a -

nifie s t sn con diversos r e t r a sos y qi.1.2 provocan xrariabilidades de distinto perrodo

( 7 ) . Los t ras tornos de la conduccidn miocárdica pueden producir una variabilidad

de un latido al siguiente (34). Las oscilaciones vasoriiotoras tienen una periodi-

cidad del orden d e 14 latidos (38) mient ras que e l r i tmo circadiano cubre un pe-

rYcdo rnuch.0 mas laryo (1 di% equivale a aproximadamente 150.000 latidos).

Para estudiar la variabilidad de la. FI e s necesar io definir e l tipo de varia-

bilidad que interesa (perrodo corto, largo, latido a latido, etc. ) y analizar f rag-

mentos que corresponden a situaciones definidas como estable S o de equilibrio.

La definición del tipo 3e variabilidad implica la elección de una técnica

de an5licis y de sus par6metros. También implica la aplicación de acondiciona-

mientos y fi l trados eventuales (35, 38, 63, 68) antes de proceder con e l análisis.


La definición de estado estable depende del objetivo persequido en el

andlisis. Se puede definir como estado estable la interaccidn entre las influ-

encias simpáticas y parasimpáticas (64) en ausencia o en presencia (72) de

fuertes esti'mulos fisiol6gicos maternos. El concepto de estado estable "linea-

riza': de alguna manera, los fendmenos fisiol6gicos permitiendo la bGsqueda de

un modelo valedero para ese estado estable en particular.

Lo S mktodos de medida de la variabilidad presentados constituyen bbsque-

das de modelos simples para la variabilidad. E s necesario, en cada caso, saber

qué variabilidad efectivamente miden y si son aplicados a fragmentos de registros

de acuerdo a los objetivos propuestos.

Ante el fracaso de los rndices estadi'sticos de variabilidad para caracteri-

zar, con una medida automática, e l estado del sistema nervioso central (SNC),

e l estudio de las relaciones temporales sugiere un enfoque más amplio de la in-

vestigación de las relaciones entre estado fetal y ritmo cardraco. E s necesario

determinar e l modelo dindmico del ritmo cardraco; e s decir encontrar la ley que

genera el ritmo cardlaco a lo largo del tiempo (74). Esta ley, o relacidn rnatemá-

tica de carácter probabilrstico, depende de pardmetros que la pueden modificar

radicalmente. Es asi'que un SNC deprimido se asociarra con pardmetros que

volverran el modelo (o relacidn matemática) en una ley generadora de muy poca

variabilidad.

En general, estos parámetros que modifican e l modelo ma's que la suceeidn

del ritmo cardraco en sr, son los que caracterizarran el estado del SNC, El estu-

dio de las relaciones temporales e s el que permite establecer la relacidn matemdtica

Pub. Cient. CLAP-902-80 2 6.

(con s u s pardmet ros para cada es tado es tab le ) que gobierna la generación de l

r i tmo cardi'aco. E n t r e e s t e objetivo a lentador y e l es tado actual de los conoci-

mientos , s e extienden años de investigación aplicada.

2) T6cnicas y tecnologi'a.

P a r a l a evaluación automdtica de la variabil idad de r e g i s t r o s de l r i tmo

cardfaco, l a tecnologi'a actual propone e l uso de s i s t e m a s de computación. E s t o s

pueden cons i s t i r e n minicomputadoras para laborator io (Digital P D P 1 1, Hewlett

Packa rd MX3000, etc. ) 6 e n mic rop rocesado r s s de uso genera l 6 incorporados

e n monitores.

L o s s i s t e m a s de uso genera l (minicomputadoras 6 mic rop rocesado re s )

son ins t rumentos de investigación d e g r a n potencia por e l hecho d e s e r p rograma-

b l e s con plena agilidad. Los s i s t e m a s dedicados (microprocesador incorporado

e n e l diseRo de un moni tor) , e n cambio,"llevan r ta rutina" los resul tados obteni-

dos con s i s t e m a s de uso genera l y son rfpidos e n s u s carac te r f s t i cas . Los cblcu-

los de e spec t ro s de potencia, por ejemplo, s e rea l izan con minicomputadoras de

laborator io e n t iempo diferido. A l d e m o s t r a r s e la validez pronóstica de la eva-

luación de algunas bandas de l espec t ro , s e podrdn cons t ru i r equipos que incorpo-

r e n mic rop rocesado re s pa ra ca lcu la r e n t iempo r e a l l a s componentes de dichas

banda s.

E l empleo d e s i s t emas d e computación e n e l estudio d e l r i tmo card láco

impone, m d s que nunca, un enfoque r iguroso de l problema y l a adopción d e c r i t e -

r i o s y definiciones unificadas.

Pub. Cient. CLAP-902180

3 Propuesta de unificacidn

Utilizando los s is temas de computacidn para e l análisis de señales 6 pro-

cesos puntuales, e s muy conveniente analizar secuencias cuyo ndmero de elemen-

tos ea una potencia de 2 ( 2 " ) (4, 9, 28, 38), P a r a e l c8lculo de espectros, e l n6-

m e r o de puntos (latidos) a analizar e s caso obligatoriamente una potencia de 2

(42 1.

En la Tabla 111 todas las medidas mencionadas en es te t rabajo están divi-

d idas en bandas de acuerdo a l "alcance" d perrodo de la variabilidad que evalúan

y seg th e l tipo de fndice calculado, La separaci6n en bandas respeta los lfmites

mencionados por los autores d e cada fndice y fue ajustada a lfmites expresados

4 en potencias de 2 latidos (2; 1612 , 512=2~, etc. ).

Los tiempos indicados corresponden al rango de latidos de 300 a 600 mi-

lisegundos. - -

METO005 DE MEDliX DE LA VARIABILIRAD SEWN U5 B A N W DE FRECUENCIA M REPETICION Y LOS TIPO3 DE CAUULOS

Tabla 111


De la Tabla 111 s e deduce que la banda de 16 a 128 latidos fue la m á s estu-

diada, independientemente de los nombres que cada autor le dio. La clasificacidn

de la variabilidad en bandas definidas en núme,ro de latidos de los ciclos presentes

en e l registro (Tabla 111) tiende a unificar l a s observaciones y permite comparar

los resultados de distintos autores obtenidos con distintos mdtodos.

Se proponen tambidn los siguientes terminos a adoptar en e l estudio de la

I I

variabilidad para evitar ambiguedades y mejora r e l intercambio de datos. E l

ritmo cardfaco contiene la informacidn de la ubicacidn de los latidos cardlácos

en el tiempo. Se dejarra de lado e l termino de frecuencia instantánea, reservando

frecuencia para indicar la frecuencia de repetici6n de los ciclos presentes en e l

r i tmo cardfaco. E l ri tmo cardraco e s representado por la sucesidn de intervalos

ent re latidos (Figura 4c) cuyos elementos s e expresan en milisegundos. La - f re-

cuencia de repeticidn de los ciclos e s la que aparece en abscisas de los espectros

de potencia (Figura 6), caracterizando cada componente; tambien define los tipos

de variabilidad (Tabla 111) en distintas bandas. Los términos "ondas monofisicas",

l'oscilacionesl',l 'fl uctuacione S", "variaciones" e "irregularidades" se consideran A

sindnimos de ciclos y representan e l fen6meno segbn e l cual e l ritmo cardraco

cambia repetidamente (más d menos rapidamente) y vuelve a valore s anteriores.

E l parámetro "variabilidad" e s t i adquiriendo un carácter propio en e l e s -

tudio de l a fisiologra y, en especial, de la fisiologra perinatal siendo auspiciable

la adopci6n de una terminologra unificada y eficaz, a s r t ambién como determina-

cione s clfnicas irrefutable s de s u significado.


VI.

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METODOS DE MEDIDA DE LA VARIABILIDAD DE LA ...de Frecuencia Instantdnea (FI) (Figura 4d) es la que muestran la mayorfa de los monitores fetale s y neonat ale S (Figura 2d) y fue histdricamente