Computer-based rhythm diagnosis and its possible influence on nonexpert electrocardiogram readers.

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Categoría Estudio primario
RevistaJournal of electrocardiology
Año 2011
ANTECEDENTES: Los sistemas que proporcionan un análisis basado en computadora del electrocardiograma en reposo (ECG) buscan mejorar la calidad de la atención de salud, proporcionando un diagnóstico preciso y oportuno automática de, por ejemplo, ritmo cardíaco para los clínicos. La precisión de estos diagnósticos, sin embargo, sigue siendo cuestionable. OBJETIVOS: Se prueba la hipótesis de que (a) 2 sistemas automatizados de ECG independientes tienen una mayor precisión en el diagnóstico de los médicos no expertos ritmo y (b) ambos sistemas proporcionan sugerencias diagnósticos correctos en un gran porcentaje de casos en los que el diagnóstico de los médicos no expertos es incorrecta. MÉTODOS: Quinientos ECG fueron analizados manualmente por expertos de alto nivel 2, 3 médicos no expertos, y de forma automática por 2 sistemas automatizados. La exactitud de las declaraciones del ritmo no expertos se comparó con la precisión de cada estado del sistema. La proporción de declaraciones de ritmo cuando los diagnósticos del clínico no son correctos y los sistemas vez proporciona un diagnóstico correcto se evaluó. RESULTADOS: Un total de 420 ritmos sinusales y 156 alteraciones del ritmo fueron reconocidos por la lectura experto. Importancia de la diferencia de precisión entre los no expertos y sistemas fue de P = 0,45 para el sistema de A y P = 0,11 para el sistema B. El porcentaje de diagnósticos automatizados correctas en los casos cuando el clínico era incorrecta fue de 28% ± 10% para el sistema A y 25% ± 11% para el sistema B (P = .09). CONCLUSIÓN: El diagnóstico del ritmo de los sistemas automatizados no alcanzaron una mayor precisión media que los de las lecturas no expertos. El diagnóstico de equipo del ritmo puede ser incorrecta en los casos en los clínicos fracasan en alcanzar el diagnóstico ECG correcta.
Epistemonikos ID: 4f742dc5c4052fb0a64aad38b72552231e68e9a3
First added on: Aug 17, 2015
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