Analisis de la modulacion cardiaca autonomica ante estimulo de glucosa en sangre: deteccion precoz del sindrome metabolico y enfermedades cardiovasculares
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Date
2025
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Abstract
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.
Description
La recolección de datos cardíacos a través de señales eléctricas a través del
Electrocardiograma (ECG) ha revolucionado la manera en que comprendemos y
abordamos las patologías cardiovasculares. La creación de una base de datos
adecuada y detallada resulta importante para impulsar avances en la investigación
como el desarrollo de métodos precisos y eficaces de detección de enfermedades
cardíacas y mejorar la atención médica relacionada con las enfermedades del
corazón.
La presente investigación, que forma parte del proyecto “Cambios en la modulación
cardíaca autonómica debido a un estímulo de glucosa en sangre, para un
diagnóstico precoz del síndrome metabólico y enfermedades cardiovasculares.”
quiere emplear un análisis de características extraídas del Electrocardiograma entre
las que se incluyen las ondas P, T, los intervalos PR y QT, así como el segmento
ST y Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca para realizar una base de datos con
información cardiaca de sujetos y posteriormente analizar e interpretar la
información adquirida para brindar un enfoque innovador en el diagnóstico del
síndrome metabólico utilizando técnicas de procesamiento digital de señales, con el
objetivo de profundizar en la comprensión y comportamiento de las enfermedades
cardíacas.
La correcta interpretación de estas ondas y sus intervalos es esencial para
comprender el funcionamiento del sistema cardiovascular y su regulación por parte
del sistema nervioso autónomo. A través del análisis de estas señales, es posible
identificar patrones que podrían estar asociados con desequilibrios metabólicos o
estados de riesgo, como los que se presentan en el síndrome metabólico.