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Predicción de los resultados de la desfibrilación combinando las formas de onda de la fibrilación ventricular y la desfibrilación: un estudio clínico retrospectivo

Revista

Resuscitation

Fecha de publicación

21 de noviembre de 2025

Reanimación. 2025 19 de noviembre: 110906. doi: 10.1016/j.resuscitation.2025.110906. En línea antes de imprimir.

OBJETIVO: Validar si la combinación de formas de onda de fibrilación ventricular (FV) y desfibrilación (DF) podría mejorar la precisión de la predicción de los resultados de DF en una cohorte retrospectiva de paro cardíaco.

MÉTODOS: Se registraron formas de onda electrocardiográficas mediante desfibriladores para pacientes que experimentaron FV y DF. Las formas de onda DF se modelaron sobre la base de la energía informada y la impedancia transtorácica y se evaluaron mediante errores relacionados entre las formas de onda modeladas y entregadas. La forma de onda VF previa al choque no corrompida y la forma de onda DF modelada se combinaron utilizando una red neuronal convolucional. Los datos se distribuyeron aleatoriamente en conjuntos de entrenamiento y prueba en una proporción de 4:1. Como resultados del DF se utilizaron la terminación de la fibrilación ventricular (TOVF), el retorno del ritmo organizado (ROOR) y el retorno del ritmo potencialmente perfusivo (RPPR) después de cada descarga. El rendimiento se evaluó comparando el área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC) con la del área del espectro de amplitud (AMSA).

RESULTADOS: Los errores relacionados para la forma de onda DF modelada oscilaron entre -1,10 % y 1,31 %. En comparación con los de AMSA, los valores de AUC fueron significativamente mayores para TOVF (0,627 vs. 0,578; p = 0,010), ROOR (0,854 vs. 0,804; p < 0.001), and RPPR (0.873 vs. 0.836; p = 0.004) when VF and DF waveforms were combined. The most notable improvement occurred in shocks with AMSA values ranging from 4.6 to 15.0 mVHz, which demonstrated AUC increases of 9.0, 7.3, and 5.1 points for TOVF, ROOR, and RPPR, respectively.

CONCLUSIONES: La combinación de formas de onda VF y DF utilizando un enfoque basado en aprendizaje profundo mejoró significativamente la precisión de la predicción de los resultados de DF independientemente de los criterios utilizados para definir el éxito de la DF.

PubMed:41270994 | DOI:10.1016/j.reanimación.2025.110906

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El idioma original es este artículo es el inglés. Mediante el sistema de traducción automático de la IA de emergencing, el contenido se ha traducido al español. Esta es una traducción no supervisada por lo que puede que alguna parte del contenido no refleje con exactitud la publicación original del autor/autores.