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ECG en reposo y de esfuerzo ∙ custo cardio 300
Duke Treadmill Score
Para visualizar este valor en custo diagnostic, es necesario realizar algunos
ajustes,
véase 3.2.5 Ajustes avanzados de ECG, pág.
Cálculo
Duke-Score = duración de la prueba - 5 * desviación de la distancia ST - 4 *
TAI
Explicación de los valores de la ecuación:
→
Duración de la prueba: la duración de la prueba de esfuerzo en minutos
→
Desviación de la distancia ST: desviación neta máxima del segmento ST en
milímetros. La desviación del ST se refiere al cambio máximo del ST
(aumento o disminución) en cada derivación excepto en la derivación aVR;
→
TAI es el índice de angina en cinta de correr (Treadmill Angina Index):
→
0: sin angina de pecho/sin dolor
→
1: angina de pecho típica (dolores que se limitan al periodo de
esfuerzo)
→
2: entrenamiento cancelado debido a una angina de pecho
Duke Treadmill Score
≥ 5
-10 a +4
menos de -10
Mark, D. B., Shaw, L., Harrell, F. E., Hlatky, M. A., Lee, K. L., Bengtson, J. R., McCants, C. B., Califf, R. M., &
Pryor, D. B. (1991). Prognostic value of a treadmill exercise score in outpatients with suspected
coronary artery disease. The New England Journal of Medicine, 325(12), 849–853.
https://doi.org/10.1056/NEJM199109193251204
Gibbons, R. J., Balady, G. J., Beasley, J. W., Bricker, J. T., Duvernoy, W. F., Froelicher, V. F., Mark, D. B.,
Marwick, T. H., McCallister, B. D., Thompson, P. D., Winters, W. L., Yanowitz, F. G., Ritchie, J. L., Gibbons,
R. J., Cheitlin, M. D., Eagle, K. A., Gardner, T. J., Garson, A., Lewis, R. P., ... Ryan, T. J. (1997). ACC/AHA
Guidelines for Exercise Testing. A report of the American College of Cardiology/American Heart
Association Task Force on Practice Guidelines (Committee on Exercise Testing). Journal of the
American College of Cardiology, 30(1), 260–311. https://doi.org/10.1016/s0735-1097(97)00150-2
Detección de fallos cardiovasculares
La detección de un fallo cardiovascular en custo diagnostic se realiza mediante
el algoritmo de detección VES de Kraft et al (2023): Kraft, D., Bieber, G., Jokisch,
P., & Rumm, P. (2023). End-to-End Premature Ventricular Contraction Detection
Using Deep Neural Networks. Sensors, 23(20), Article 20.
https://doi.org/10.3390/s23208573.
CMA 0032 ∙ DK 2239 ∙ Versión 001 ∙ 2024/01/10 ∙ www.customed.de
41.
Evaluación del riesgo
bajo
medio
alto
85
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