Valencia, España
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Para contribuir a un abordaje optimizado de la ablación por catéter (AC) de fibrilación auricular (FA), durante los últimos años se han introducido complicados índices destinados a discriminar FA paroxística de persistente (FApar vs. FAper) aplicados sobre electrogramas auriculares fraccionados complejos (CFAE). Sin embargo, los electrofisiológos exigen el uso de métodos de clasificación simples y de comprensión directa. Por ello, el presente trabajo explota la longitud de ciclo de FA (AFCL), la frecuencia dominante (DF), la entropía muestral (SE) y el determinismo (DET) del análisis de cuantificación recurrente, aplicado a registros de FA con CFAEs, para crear modelos sencillos de discriminación entre FApar y FAper. El AFCL y la DF se calcularon sobre los registros enteros, mientras que SE y DET se calcularon utilizando segmentos de 1, 2 y 4 s. La información redundante se eliminó umbralizando sucesivamente matrices de correlación y el algoritmo de Random Forests ordenó las variables por relevancia. A continuación, un árbol de clasificación combinó de manera ´optima los índices con alto nivel clasificatorio y se probaron con validación cruzada dejando uno fuera. Despu´es de analizar todas las combinaciones posibles, el mejor resultado obtuvo una Precisión (Acc) del 88,2% para discriminar FApar de FAper, mientras que DET proporcionó la mejor Acc individual de 82,4 %. Como conclusión, una selección cuidada y reducida de características puede facilitar un modelo de clasificación sencillo capaz de discriminar con precisión entre CFAEs de FApar y FAper para mejorar el abordaje terapéutico de la FA.
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