Revista de Cardiología Intervencionista Acceso abierto

Abstracto

Implicación predictiva del electrocardiograma inicial y la creatina quinasa para la fracción de eyección del ventrículo izquierdo en pacientes con infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST

Saeed Nourian, Mohammad Reza Beyranvand, Zeinedin Kheiry, Ali Ali Asgari y Mohamad Asadpour Piranfar

Objetivo: Nuestro objetivo fue determinar los predictores clínicos, electrocardiográficos (ECG) y bioquímicos de disfunción ventricular izquierda en pacientes con infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST (STEMI).

Métodos: Se estudiaron pacientes con STEMI ingresados ​​en el hospital Loghman Hakim. Las variables electrocardiográficas fueron: frecuencia y ritmo del ECG, duración del QRS, suma de la desviación absoluta del segmento ST (en todas las derivaciones, inferior y anterior), número de derivaciones con elevación del segmento ST, elevación máxima del segmento ST, presencia de ondas Q patológicas y localización del infarto. La variable principal de valoración fue la FEVI ≤ 40%.

Resultados: Se estudiaron 124 pacientes (91 varones y 33 mujeres). La edad media de los pacientes fue de 59,1 años (DE=12,6). De ellos, 52 pacientes (44,4%) tenían una FEVI ≤ 40% y se recomendó la realización de una angiografía a 68 pacientes (54,8%) en el momento del alta. El análisis multivariante mostró una asociación de la FEVI ≤ 40% con el infarto agudo de miocardio previo, la diabetes, los niveles máximos de creatincinasa (CK), la suma de la desviación absoluta del segmento ST en todas las derivaciones y en las inferiores.

Conclusiones: El ECG inicial y los niveles de CK en pacientes con STEMI pueden contener información valiosa para la estratificación del riesgo, la determinación del pronóstico y el plan de tratamiento posterior. Los resultados de este estudio justifican la realización de estudios adicionales para definir a los pacientes que se benefician más de las intervenciones invasivas y sofisticadas.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado