Variabilidad de la frecuencia cardíaca en el diagnóstico, pronóstico y manejo de enfermedades cardiovasculares

Área de la Ciencia:

• Cardiología Cardiología.
• Investigación del sistema nervioso autónomo.
• El descubrimiento de biomarcadores.

Sus antecedentes:

• La variabilidad de la frecuencia cardíaca (VAC), la variación en los intervalos entre los latidos del corazón, refleja la función del sistema nervioso autónomo.
• La VRC reducida está relacionada con enfermedades cardiovasculares (ECV), pero su valor pronóstico está en debate.
• La investigación existente presenta hallazgos mixtos sobre el papel de la HRV en los resultados de las ECV.

Objetivo del estudio:

• Revisar las aplicaciones diagnósticas, pronósticas y terapéuticas de la HRV en enfermedades cardiovasculares.
• Explorar el potencial de la tecnología portátil y el aprendizaje automático en el análisis de HRV para CVD.
• Identificar los desafíos y las futuras direcciones de investigación para la adopción clínica de la HRV en la atención cardiovascular.

Principales métodos:

• Revisión sistemática de la literatura de estudios sobre la VRC y las enfermedades cardiovasculares.
• Evaluación de las capacidades predictivas de HRV para eventos y resultados cardíacos.
• Evaluación de tecnologías emergentes como los wearables y la IA en el monitoreo y análisis de HRV.

Principales resultados:

• La HRV puede detectar disfunción autónoma temprana y predecir resultados como muerte súbita cardíaca e infarto de miocardio.
• La HRV muestra potencial en el monitoreo de condiciones comórbidas (por ejemplo, insuficiencia cardíaca, depresión) que afectan el riesgo cardiovascular.
• Los dispositivos portátiles y el aprendizaje automático mejoran la precisión del monitoreo y análisis de HRV, ayudando al tratamiento personalizado.

Conclusiones:

• La VHR es un biomarcador emergente con potencial en la atención cardiovascular personalizada.
• Los avances tecnológicos están expandiendo la utilidad de la HRV, pero requieren una mayor validación clínica.
• La estandarización, la superación de la variabilidad de la medición y la demostración del valor prognóstico incremental son desafíos clave para la adopción generalizada.