Browsing by Author "Director: Msc Iliana Rumbo"

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    Analisis de la modulacion cardiaca autonomica ante estimulo de glucosa en sangre: deteccion precoz del sindrome metabolico y enfermedades cardiovasculares
    (2025) Garcia Nuñez, Camilo Andres; Rivera Perez, Jesus Alberto; Director: Msc Iliana Rumbo
    El presente estudio analiza la modulación autonómica cardíaca como respuesta a un estímulo de glucosa en sangre con el objetivo de identificar marcadores tempranos del síndrome metabólico (SM) y posibles riesgos cardiovasculares. Se recolectaron señales electrocardiográficas (ECG) y muestras sanguíneas de una población dividida en dos grupos: sujetos sanos y sujetos con factores de riesgo de SM. A partir de las señales ECG, se extrajeron parámetros de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) en el dominio del tiempo como SDNN, RMSSD, pNN50, RR, STD RR y STD HR, mediante el algoritmo de Pan-Tompkins y técnicas de fusión multicanal. Estos parámetros fueron correlacionados con indicadores sanguíneos como glucemia basal y postprandial, colesterol HDL y triglicéridos. Los resultados evidenciaron correlaciones moderadas entre la glucemia basal y los parámetros RMSSD y STD HR, sugiriendo que la actividad autonómica cardíaca podría verse alterada por desequilibrios metabólicos. Aunque la mayoría de los parámetros no mostraron correlaciones significativas con otros marcadores, el estudio resalta el potencial que tiene el diagnóstico no invasivo mediante análisis ECG para la detección temprana del SM. Se concluye que estudios con mayor tamaño muestral y control de variables podrían mejorar la robustez de los hallazgos. This study analyzes autonomic cardiac modulation in response to a glucose stimulus to identify early markers of Metabolic Syndrome (MS) and potential cardiovascular risk. Electrocardiographic (ECG) signals and blood samples were collected from a population divided into two groups: healthy individuals and those at risk of MS. Heart rate variability (HRV) parameters in the time domain, such as SDNN, RMSSD, pNN50, RR, STD RR, and STD HR, were extracted from ECG signals using the Pan Tompkins algorithm and multichannel fusion techniques. These parameters were correlated with blood markers, including fasting and postprandial glucose, HDL cholesterol, and triglycerides. Results showed moderate correlations between fasting glucose and the HRV parameters RMSSD and STD HR, suggesting that autonomic cardiac activity may be altered by metabolic imbalances. While most parameters did not show significant correlations with other biomarkers, the study highlights the diagnostic potential of non-invasive ECG analysis for early detection of metabolic syndrome. Further studies with larger sample sizes and better control of confounding variables are recommended to strengthen these findings.