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MARCOS SLEIMAN MOLINA
Estudo comparativo entre a avaliação livre, dirigida e
automatizada na assistência ao diagnóstico
eletrocardiográfico em crianças e adolescentes
Tese apresentada à Faculdade de Medicina da
Universidade de São Paulo para obtenção do título de
Doutor em Medicina.
Área de concentração: Cardiologia
Orientador: Prof. Dr. Carlos Alberto Pastore
SÃO PAULO
2007
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Livros Grátis
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Dedicatória
“Se enxergo mais longe, é por estar nos ombros
de gigantes.” Sir Isaac Newton
À Alessandra, esposa amada, amiga corajosa e cúmplice em todos meus projetos, com capacidade rara
de tornar distância alguma longa demais.
A meus filhos, Tainá, Pedro, Natan e Sâmia, fontes incessantes de energia que me motivam a seguir
em frente e valorizar o nosso tempo, intensificando a arte de viver e a chamar este caminho de
felicidade.
A meus pais, Oswaldo Molina Gutierres e Nadime Sleiman Gutierres; meus avós paternos, Pedro
Molina Gutierres e Ignes Campanha Vera; maternos, Hikmat Sadek Sleiman e Nagibi Sleiman; e
Dolores Molina Campanha (tia Lolita), responsáveis pela formação de minha cultura, coragem,
compaixão, senso de justiça, equilíbrio e transcendência.
A minhas irmãs, Leila Sleiman Molina Ferreira e Inês Sleiman Molina Jazzar, sempre carinhosas,
companheiras e incentivadoras.
Ao meu orientador, Prof. Dr. Carlos Alberto Pastore, pela oportunidade de compartilhar seus
conhecimentos e me direcionar neste aprendizado; sempre com solicitude, desprendimento e elegância.
A meu sogro, Adelino Iague Júnior, in memorian, por seu incentivo a este projeto e por sempre me
lembrar quanto trabalho dá ter sorte.
Agradecimentos
Para desenvolver e finalizar este trabalho, houve a colaboração de pessoas que muito me
auxiliaram e que sem elas, esta tese não seria possível.
Ao Prof. Dr. Luiz Carlos Pereira, pelo convite de lecionar na Faculdade de Medicina, pelas cartas
de recomendação, pelo incentivo em persistir quando mais fácil seria desistir e por ser sempre meu
ícone maior no exercício hipocrático.
Ao Prof. Dr. Theodorico José de Camargo Arruda Penteado, amigo e mestre, importante arquiteto
de minha formação profissional.
Ao Prof. Dr. José Oswaldo Moreira, pela amizade antiga e estímulo ao ensino e à pós-graduação.
Ao Prof. Dr. Sérgio Diogo Giannini, in memorian, e sua esposa, Sra. Thaís Constantino Giannini,
pela afetuosa acolhida, conselhos edificantes e encaminhamento da proposta de pós-graduação ao
InCor.
Ao Prof. Dr. Whady Hueb, por sua acolhida calorosa e orientação no processo de ingresso na pós-
graduação.
Às Sras. Neusa Rodrigues Dini, Eva Malheiros Guiss de Oliveira e Juliana Lattari Sobrinho pelo
altruísmo, atenção, carinho e incentivo, em todas as fases deste processo.
Ao Prof. Dr. Charles Mady, pelo apoio e estímulo incondicionais desde o princípio desta jornada.
Ao Prof. Dr. Noedir Antonio Groppo Stolf, pela amizade, incentivo e confiança no meu trabalho.
Ao Prof. Dr. Luis Felipe P. Moreira pela análise estatística criteriosa e sugestões essenciais.
Ao Dr. Alexandre Miguel Benjó, amigo, pela colaboração e importante apoio em todas as fases
desta pesquisa.
Ao Prof. Dr. José Franchini Ramires, mestre, amigo e incentivador.
Ao Prof. Dr. Max Grimberg, eminente mestre e conselheiro.
Ao Dr. Euler De Vilhena Garcia, pela amizade, parceria e sugestões na elaboração do trabalho.
Ao Dr. Marcos Antonio Gutierrez, pela colaboração e importante apoio na avaliação e utilização
do questionário eletrônico, aplicado neste projeto.
Aos amigos do Serviço de Cardiopediatria do InCor, abnegados colaboradores, Drs. Rogério
Miranda, Wilma Maeda, Sabrina Vilela Costa, Ricardo Martins Fonseca, Paulo Camargo, Nana
Miura, Luciana Marcondes, Fernanda Viana, Prof. Edmar Atik, Ana Maria Thomaz e
Alessandra Barreto; sem esquecer a sempre atenciosa secretária, Sra. Rute Sotero.
Aos meus companheiros do Serviço de Eletrocardiologia e colaboradores diretos na execução deste
projeto, Drs. Nelson Samesima, Nancy Maria Tobias, Elizabeth Kaiser, Paulo J. Moffa e César
J. Grupi.
Aos funcionários do Serviço de Eletrocardiologia, Sra. Márcia Dancini, Edenilza Gomes da Silva
e Pedro Luis de Oliveira, pelo profissionalismo, disposição e carinho dispensados.
Aos sempre prestativos funcionários da Biblioteca e Documentação Científica Srs. Alcemir José
Costola, Ana Maria Leal, Ângela Jaquinta Teixeira, Antonio Ricardo M. Lázaro, Clementina
Aparecida dos Santos, Eduardo Tadeo F. Guimarães, Emílio Carlos Ferreira Badia, Marcos
Cândido Ferreira, Maria do Carmo C. Barreto, Mitsuko Oshiro Mori, Sandra Aparecida Silva do
Nascimento e Vanda Lenir Pereira Gasparini.
Às professoras de português Sra.Alis Cunio Machado Fonseca e Sra. Maria Manoela Abranges
Correia Jorge.
Sumário
Pág.
Lista de Abreviaturas
Lista de Símbolos
Lista de Tabelas
Lista de Gráficos
RESUMO
SUMMARY
1. INTRODUÇÃO...................................................................................... 1
2. OBJETIVOS......................................................................................... 6
3. REVISÃO DA LITERATURA................................................................ 8
3.1 Padrão populacional..................................................................... 9
3.2. ECG na triagem............................................................................ 10
3.2.1 Síndrome do QT Longo.......................................................... 12
3.2.2. Arritmias.................................................................................. 14
3.2.3. Defeito anatômico................................................................... 16
3.3
Departamento de Emergência Pediátrica (DEP) versus
cardiopediatra...............................................................................
16
3.4. Software....................................................................................... 17
3.4.1. Versus..................................................................................... 17
3.4.1.1. Departamento de Emergências Pediátricas................... 17
3.4.1.2. Cardiologista.................................................................. 19
3.4.1.3. Cardiopediatra................................................................ 21
3.4.1.4. Residente....................................................................... 24
3.4.2. Aquisição de sinais................................................................. 25
3.4.2.1. Modelos alternativos...................................................... 25
3.4.2.2. Sem aquisição de sinais................................................. 26
3.4.3. Vetorcardiografia.................................................................... 27
3.4.4. Freqüência de amostragem.................................................... 28
4. MÉTODOS............................................................................................ 30
4.1. Local e participantes..................................................................... 31
4.2. Material......................................................................................... 32
4.2.1. ECGs...................................................................................... 32
4.2.2. Pastas de ECGs..................................................................... 34
4.2.3. Questionários eletrônicos....................................................... 34
4.2.4. Gabarito das aferições qualitativas (controle)........................ 38
4.2.5. Gabarito das aferições quantitativas...................................... 39
4.3. Protocolo...................................................................................... 40
4.4. Estatística..................................................................................... 41
5. RESULTADOS..................................................................................... 42
5.1. Significativos................................................................................. 43
5.2. Não Significativos......................................................................... 53
6. DISCUSSÃO......................................................................................... 61
6.1. Da caracterização da casuística................................................... 62
6.2. Dos resultados.............................................................................. 70
6.3. Considerações finais.................................................................... 79
6.4. Limitações.................................................................................... 81
7. CONCLUSÕES..................................................................................... 83
8. ANEXOS............................................................................................... 84
9. REFERÊNCIAS.................................................................................... 114
Lista de Abreviaturas
AA – análise automatizada
AD – análise dirigida
AHA – American Heart Association
AL – análise livre
ANA – análise(s) não automatizada(s)
ÂQRS – ângulo do complexo QRS
BAV – bloqueio átrio-ventricular
BAV2M1 - bloqueio átrio-ventricular de segundo grau Mobitz 1
BAV2M2 - bloqueio átrio-ventricular de segundo grau Mobitz 2
BAVT - bloqueio átrio-ventricular total
BRD – bloqueio de ramo direito
BRID – bloqueio incompleto de ramo direito
colab – colaborador
CD – compact disk
DEP – departamento de emergência pediátrica
DK – doença de Kawasaki
ECG - eletrocardiograma
ESC – European Society of Cardiology
et al – e colaboradores
FA – fibrilação atrial
FV – fibrilação ventricular
IAM – Infarte agudo do miocárdio
IC – intervalo de confiança
ID – identificação
OCR – reconhecedor de caracteres ópticos
PQ – planilha questionário
QE – questionário eletrônico
QTc – intervalo QT corrigido
RN – recém nascido
SAI – software de análise interpretativa
SBC – Sociedade Brasileira de Cardiologia
SMSB – síndrome da morte súbita no berço
SO – sistema operacional
SQTL – síndrome do QT longo
SVD – sobrecarga ventricular direita
SVE – sobrecarga ventricular esquerda
SVD+AFC – sobrecarga ventricular direita com atraso no final da
condução
TV – taquicardia ventricular
VCG - vetorcardiograma
WPW – síndrome de wolff-parkinson-white
Lista de Símbolos
º - grau ms – milesegundo
Hz – Hertz mV – milevolt
Lista de Tabelas
Pág.
Tabela 1. ECGs: Identificação, idade, diagnóstico e
características.....................................................................
33
Tabela 2. Questionários Eletrônicos - Distribuição das
avaliações...........................................................................
36
Tabela 3. Dados Gerais - Distribuição dos erros e confronto de
metodologias.......................................................................
43
Tabela 4. Dados Gerais – Sensibilidade, especificidade e valores
preditivos.............................................................................
44
Tabela 5. Dados Gerais – distribuição dos erros................................ 45
Tabela 6. Onda Q na derivação avF................................................... 46
Tabela 7. Q em avF – Sensibilidade, especificidade e valores
preditivos.............................................................................
47
Tabela 8. Onda Q na derivação V6.................................................... 47
Tabela 9. Q em V6 – Sensibilidade, especificidade e valores
preditivos............................................................................
48
Tabela 10. Onda R na derivação V1..................................................... 49
Tabela 11. Onda R na derivação V1. Sensibilidade, especificidade e
valores preditivos................................................................
49
Tabela 12. R/S na derivação V1........................................................... 50
Tabela 13. R/S na derivação V1. Sensibilidade, especificidade e
valores preditivos................................................................
51
Tabela 14. R/S na derivação V6........................................................... 51
Tabela 15. R/S na derivação V6. Sensibilidade, especificidade e
valores preditivos................................................................
52
Tabela 16. Intervalo PR em DII (não significativo)................................ 53
Tabela 17. Duração de QRS em V5 (não significativo) ....................... 54
Tabela 18. Amplitude de P em DII (não significativo............................ 54
Tabela 19. Amplitude de Q em V1 (não significativo)........................... 55
Tabela 20. Amplitude de R em V6 (não significativo)........................... 56
Tabela 21. Amplitude de S em V1 (não significativo)........................... 57
Tabela 22. Amplitude de S em V6 (não significativo)........................... 58
Tabela 23. Amplitude de T em V1 (não significativo)........................... 59
Tabela 24. Amplitude de T em V6 (não significativo)........................... 60
Lista de Gráficos
Pág.
Gráfico 1.
Dados Gerais - Distribuição dos erros....................................
44
Gráfico 2. Q em avF - Distribuição dos erros. Não se observa
diferença significativa ao compararmos ALxAD e ADxAA......
56
Gráfico 3. Q em V6 - Distribuição dos erros. Não se observa diferença
significativa ao compararmos ALxAD.....................................
48
Gráfico 4.
R em V1 - Distribuição dos erros. Não se observa diferença
significativa ao compararmos ALxAD; porém, ANA se
beneficiam significativamente com a AA................................
49
Gráfico 5.
R/S V1 - Distribuição dos erros. Não se observa diferença
significativa ao compararmos ALxAD; porém, ANA se
beneficiam significativamente com a AA................................
50
Gráfico 6.
R/S V6 - Distribuição dos erros. Não se observa diferença
significativa ao compararmos ALxAD; porém, ANA se
beneficiam significativamente com a AA................................
52
Gráfico 7.
Intervalo PR em DII (não significativo)....................................
53
Gráfico 8.
Duração de QRS em V5 (não significativo)............................
54
Gráfico 9.
Amplitude de P em DII (não significativo)...............................
55
Gráfico 10.
Amplitude de Q em V1 (não significativo)...............................
56
Gráfico 11.
Amplitude de R em V6 (não significativo)...............................
57
Gráfico 12.
Amplitude de S em V1 (não significativo................................
57
Gráfico 13.
Amplitude de S em V6 (não significativo)...............................
58
Gráfico 14.
Amplitude de T em V1 (não significativo)................................
59
Gráfico 15.
Amplitude de T em V6 (não significativo)...............................
60
Resumo
MOLINA MS. Estudo comparativo entre a avaliação livre, dirigida e
automatizada na assistência ao diagnóstico eletrocardiográfico em crianças
e adolescentes. São Paulo, 2007. 117p. Tese (Doutorado) – Faculdade de
Medicina da Universidade de São Paulo.
No desenvolvimento cardíaco infantil, a mudança na dinâmica vetorial do
miocárdio influencia os parâmetros de normalidade, especialmente nos
primeiros dias de vida. Estes limites são idade-dependentes, o que torna a
análise do eletrocardiograma (ECG) potencialmente mais difícil em crianças
que em adultos. Para facilitar esta tarefa, desenvolvemos um sistema
interpretativo computadorizado para análise segmentar no ECG pediátrico.
Para validar esta ferramenta, 15 cardiologistas pediátricos foram
randomicamente distribuídos em três diferentes grupos, segundo abordagem
quali-quantitativa, aqui definidas como avaliação livre (AL), dirigida (AD) e
automatizada (AA), na análise de 20 ECGs pediátricos, distribuídos em uma
proporção mínima de 35% para exames anormais, com 16 segmentos
estudados em cada ECG. Na AL, o cardiologista foi solicitado a responder se
o segmento em análise estava normal ou não, com liberdade para medir
cada segmento antes de responder. Na AD, a mesma pergunta foi
formulada, porém com a imposição de uma aferição prévia do segmento em
análise. Consultar a tabela de normalidade foi permitida em ambas
situações. Na AA, apenas a aferição foi solicitada e o resultado submetido a
um software de interpretação segmentar para ECG pediátrico, com a tabela
de normalidade em seu banco de dados. As respostas foram comparadas às
análises de dois cardiologistas controle e os resultados conflitantes foram
considerados discordantes. Foram observadas discordâncias em 11,6%,
10,7% e 6,2% nas AL, AD e AA, respectivamente. O viés de interpretação foi
reduzido em 45% (p<0,0001) com o uso da AA. Observou-se maior benefício
com a AA nos estudos das ondas Q em avF e em V6 e R em V1. Em
análises não automatizadas, a aferição precedente não mudou a avaliação
segmentar do ECG. Concluindo, a AA reduziu significativamente o viés
interpretativo em análises não automatizadas, a aferição precedente não
mudou a interpretação do ECG e o uso deste software permitiu reduzir o erro
de análise segmentar em 45%.
Summary
MOLINA MS. Comparative study among the free evaluation, guided and
automatized in the assistance to the electrocardiographic diagnosis in
children and adolescents. Sao Paulo, 2007. 117p. Thesis (PhD) – University
of São Paulo Medical School.
.
During the cardiac development of children, changes in the vectorial
dynamics of the myocardium influence upon normality standards, especially
during the first days in life. These are age-dependent limits that make the
analysis of EKG of children potentially harder than that of adults. Aiming to
make this task easier, we designed a computerized interpretation system for
segmental analysis of pediatric EKGs. In order to validate this tool, 15
pediatric cardiologists were randomly allocated to three different groups
according to qualitative-quantitative evaluation methods herein defined as
free (FE), guided (GE) and automatized (AE) evaluation, for the purpose of
analyzing 20 pediatric EKG tracings distributed in a proportion of at least
35% abnormal examinations, with 16 segments being studied in each EKG
tracing. In FE, cardiologists were asked to answer whether the segment was
normal or not, with freedom to measure each segment before giving their
answer. In GE, the same question was made, however they were requested
to measure the segment before answering. In both situations they were
allowed to refer to a table of normality standards. In AE, only the
measurement was asked, and the result was then entered into the software
for segmental interpretation of pediatric EKGs, whose database included the
table of normality standards. Answers were all compared with those given by
two control cardiologists. Discordant results were seen in 11.6%, 10.7% and
6.2% of FE, GE and AE, respectively. Interpretation bias was reduced by
45% (p<0.0001) with the use of AE. In the not automatized types of analyses,
previous measurement of segments did not alter the segmental evaluation of
EKGs . In conclusion, the automatized evaluation significantly reduced
interpretation bias, previous measurement did not change the EKG
interpretation with the other not automatized methods and the use of this
software allowed to reduce the error of segmental analysis in 45%.
Introdução
Introdução 2
1. INTRODUÇÃO
“Hoje em dia, as pessoas têm maior chance de ter sua paz e
felicidade destruídas pela leitura errada de um
eletrocardiograma do que por um holocausto nuclear.” Frank
Wilson,1951, apud AJ Garson
(1)
.
Na qualidade de destacado objeto na rotina cardiológica, o
centenário eletrocardiograma (ECG), método diagnóstico simples, de baixo
custo, rápido e sensível a muitas cardiopatias
(2)
, constitui-se em expressiva
fonte de informações e experiência para o cardiologista que, em geral,
atende ao público adulto, mais vitimado por doença adquirida e, não
raramente, se vê solicitado a analisar um ECG de paciente com menos de
16 anos
(3)
.
Ocorrem mudanças no ECG normal, desde o nascimento até a vida
adulta, decorrentes do desenvolvimento fisiológico, tamanho do corpo e suas
variações, posição do coração em relação ao corpo e variações de tamanho
e posição das cavidades cardíacas entre si
(4)
.
A transição da circulação fetal para a neonatal é responsável pelas
grandes alterações hemodinâmicas, respiratórias e, conseqüentemente,
eletrocardiográficas no recém-nascido (RN)
(5,6).
Após o nascimento, o
Introdução 3
desenvolvimento estrutural cardíaco não cessa, mas progressivamente
reduz o ritmo de mudanças. O ECG normal acompanha estas mudanças
intrínsecas com alterações vetoriais, especialmente perceptíveis nos
primeiros dias de vida.
Ante o progressivo estímulo, por publicações de grande impacto
mundial
(4,7)
, para a realização deste exame logo no primeiro mês de vida,
espera-se maior confronto entre o cardiologista, não necessariamente
cardiopediatra
(8-10)
, e o não cardiologista
(9,11-14)
com cardiopatias congênitas
(0,8%)
(15,16)
e arritmias assintomáticas (1%)
(17)
. Somam-se a estas razões,
os motivos mais freqüentes nos atendimentos de emergência em crianças:
dor no tórax, suspeita de arritmias, convulsões, síncopes, exposição à
drogas, choque elétrico, distúrbios eletrolíticos e achados anormais aos
exames físicos
(15,18)
.
A isto acresce-se a progressiva incidência de distúrbios metabólicos
(19-21)
, eventualmente, associados ou não a uma prejudicial tendência
genética
(22-25)
, que nos impõem uma postura clínica cada vez mais
investigativa e intervencionista. Desta forma, o ECG marca presença na
triagem primária
(7,17,26-29,30-32,62)
e secundária
(15,33,63)
no atendimento a
crianças e adolescentes.
No entanto, os principais critérios diagnósticos na interpretação de
um ECG pediátrico são idade-dependentes, cujas dificuldades são maiores
que a de pacientes adultos
(32,34,35)
. Publicações realizadas por Hecht et al.
(36 apud 37)
, desde 1913, consolidam o conhecimento sobre o desenvolvimento
cardíaco em eletrocardiologia pediátrica. Em 1957, entretanto, Nadas et al.
Introdução 4
(38)
chama a atenção para “os graves enganos” decorrentes do
desconhecimento ou da má interpretação do eletrocardiograma pediátrico.
Em 1978, Liebman, Plonsey et al.
(39)
publicam outra extensa e consistente
revisão sobre o ECG pediátrico normal. No entanto, em 1979, André
Davignon et al.
(32)
publicaram o mais importante e influente estudo sobre
ECG pediátrico, fornecendo a base de dados que serve de alicerce para as
principais reedições
(1,36,39,40)
deste tema e que, ainda hoje, pauta
importantes diretrizes sobre este assunto
(4,41)
.
A experiência em cardiologia e eletrocardiologia é, ainda hoje, a
principal ferramenta na avaliação de um ECG. Por esta razão, o padrão-ouro
em eletrocardiografia pediátrica é o cardiologista
(8-14,34,42-45)
. Seu domínio e
arbítrio sobre este tema é consenso entre as principais publicações
internacionais, médicos e demais profissionais da saúde
(46)
; porém, o
reconhecimento, como controle, é questionado por alguns autores
(34,43-45,47)
.
A aferição manual, nos segmentos do ECG pediátrico, também é
controversa e desperta argumentos favoráveis
(10,25,32,48,49)
e
desfavoráveis
(47)
. Solucionar a precisão na aferição manual com
perspectivas para criação de sistemas de interpretação computadorizados
confiáveis
(49-51)
parece ser um caminho próximo e consistente. Outro
aspecto previsto por Davignon, e já em curso, é a utilização de outros dados
antropométricos além da idade para diferenciações mais precisas nos
padrões de normalidade, o que permite um aprimoramento dos algoritmos
através da técnica de correlação múltipla que a informática permite
(32)
.
Introdução 5
Atualmente, a informática colabora progressivamente para a
precisão e a sofisticação diagnósticas, especialmente na análise de registros
pediátricos complexos
(11,13)
. Porém, este instrumento não prescinde da
experiência de quem vive o método diariamente, comparando as
informações clínicas com os achados eletrocardiográficos
(8,53)
. A ausência
de algoritmos padrão-ouro
(8,12)
e a imprecisão na aferição automática
(4,10,25,32,48,59,60,61)
dos segmentos limitam o uso de software para fins
diagnósticos. Os resultados obtidos em estudos comparativos entre software
e médicos, cardiologistas ou não, na análise interpretativa do ECG pediátrico
não fornecem evidências suficientemente confiáveis para decidir qual
método é melhor
(9,11-14)
.
Os benefícios do ECG são proporcionais ao conhecimento e
disciplina de quem o analisa. Contudo, um programa que sistematize a
interpretação pontual dos segmentos no ECG pediátrico, complementado
pela cultura e experiência do cardiologista, pode conferir maior consistência
ao laudo final do exame, além de agilidade e segurança.
Objetivos
Objetivos 7
2. OBJETIVOS
2.1. Primário
Este estudo tem a finalidade de avaliar a capacidade interpretativa
específica dos segmentos de um ECG pediátrico, através da metodologia
livre, dirigida e automatizada.
2.2. Secundários
x Avaliar a competência interpretativa manual (não-automatizada)
com e sem pré-imposição da aferição quantitativa.
x Avaliar o benefício de um sistema interpretativo segmentar
computadorizado que contém, como banco de dados, a tabela de
normalidade para ECG pediátrico.
Revisão da Literatura
Revisão da Literatura 9
3. REVISÃO DA LITERATURA
3.1. Padrão populacional
Com o propósito de facilitar a avaliação e estabelecer uma larga
base de dados normais sobre ECGs pediátricos, André Davignon et al.
(32)
realizaram o mais importante e influente estudo sobre os valores
eletrocardiográficos normais, desde a fase neonatal até 16 anos, que serve
de base para as principais publicações sobre o tema até os nossos dias.
Para isto, foram realizadas múltiplas medidas segmentares nos ECGs de
2141 crianças norte-americanas, brancas e sadias, classificadas em doze
grupos etários. Esses valores foram distribuídos em gráficos contendo, cada
grupo etário, o 2º, 5º, 25º, 50º, 75º, 95º e 98º percentis. Em decorrência da
larga e homogênea amostra, o padrão de 90%, no limite da banda de
normalidade, foi, pela primeira vez, ampliado para 96% (do 2º ao 98º
percentil) para ECGs pediátricos. Como a aferição manual de cada ECG
demandava muito tempo, recorreu a um software, denominado Mayo Clinic
Computer Program, para proceder à aferição automática nos segmentos dos
ECGs e arquivamento dos dados, enquanto as gravações eram monitoradas
visualmente com correções manuais das medidas defeituosas. O autor
Revisão da Literatura 10
previu o uso destas informações para o desenvolvimento de programas de
computador e biblioteca virtual.
Diógenes et al.
(18)
estudaram as ocorrências em ECG no período
neonatal de 33 recém-nascidos (RN) a termo e sadios. Para isto, comparou
o perfil eletrocardiográfico de recém-nascidos a termo, clinicamente normais,
nos primeiro, segundo e trigésimo dias de vida. O motivo da escolha dos
dois primeiros dias decorre do fato de ser o período com maior mudança
hemodinâmica, proporcional ao tempo decorrido, e trigésimo dia, da
estabilização da dinâmica cardiovascular. A freqüência de amostragem não
foi esclarecida, mas os resultados deste estudo concordam com os valores
de normalidade publicados por Davignon em 1979.
3.2. ECG na triagem
Steinberg et al.
(33)
ressaltam o alto custo dos testes diagnósticos na
síncope pediátrica. Para isto, foram analisados os custos dos testes
hospitalares no atendimento a 169 crianças, triadas dos centros de
atendimento terciário, com histórico sincopal, em um estudo retrospectivo.
Dos resultados, apenas 4% dos testes foram positivos. Dos exames
analisados, o ecocardiograma, raio X de tórax, cateterismo cardíaco,
estudos eletrofisiológicos e exames laboratoriais não revelaram eficácia
diagnóstica. Os autores concluem que a avaliação da síncope pediátrica
continua onerosa e que alguns testes regularmente utilizados têm baixo
Revisão da Literatura 11
rendimento diagnóstico. Recomendam uma abordagem subsidiária
justificada.
A realização de um ECG, no primeiro mês de vida, para identificação
de anomalias cardíacas no RN pode ser o primeiro passo para um ato
significativo de medicina preventiva. Assim, pondera Schwartz et al.
(4)
,
chairman da Diretriz para interpretação do ECG no RN, realizada por uma
Força Tarefa da Sociedade Européia de Cardiologia, composta de médicos e
cientistas envolvidos com a prática clínica em hospitais Universitários e não-
Universitários. Para isto foram selecionados especialistas em
eletrocardiografia pediátrica de diferentes países europeus e América do
Norte, com o principal objetivo de apresentar aos cardiologistas de adultos
um documento de consenso específico para a interpretação do ECG em
recém-nascidos; de focalizar as anomalias clinicamente mais relevantes; e
de oferecer na administração as opções de encaminhamento. O documento
também tem a finalidade de fornecer aos pediatras e neonatologistas
informações atualizadas de relevância clínica que possam ser detectadas a
partir de um ECG neonatal. O estudo, ainda em sua introdução, determina
que, como na maioria dos testes de classificação, um ECG simples deve ser
inserido no contexto (ex. história familiar, etc.).
Revisão da Literatura 12
3.2.1. Síndrome do QT Longo
Para diagnóstico da SQTL, Schwartz et al.
(7)
, em um estudo
prospectivo com 45.000 crianças não selecionadas, registraram um ECG
entre o 15º e 25º dias de vida. Os resultados revelam que um significativo
número de mortes súbitas poderia ser evitado anualmente na criança
positiva e nos familiares rastreados, geneticamente positivos, com a
realização de um ECG de repouso ao nascer. Todavia, outras cardiopatias
congênitas também podem ser diagnosticadas em crianças assintomáticas.
Um aspecto relevante da pesquisa diz respeito à estimativa populacional de
afetados que pode ser subestimada em até 100%.
Mariane Arnestad et al.
(62)
demonstraram que 9,5% dos casos
diagnosticados como Síndrome da Morte Súbita no Berço apresentam
prevalência significativa das variantes gênicas funcionais da SQTL, em uma
larga (n=252) amostra de DNA das vítimas. Os autores salientam que estes
dados podem estar subestimados em 43%, uma vez que apenas 70% das
mutações responsáveis pela morte são identificadas.
Em uma breve revisão sobre a dificuldade em se distinguir as
causas de risco à vida na avaliação de uma criança com eventos
paroxísticos, desde uma epilepsia até uma grave arritmia cardíaca, o Dr.
Walter C Allan
(22)
, renomado neuropediatra, com várias publicações sobre
Síndrome do QT Longo (SQTL), sugere aos colegas de especialidade, a
realização do ECG de repouso durante a eletroencefalografia para, em
especial, aferir o intervalo QT. Em outro estudo, o mesmo autor
(23)
analisa
Revisão da Literatura 13
310 crianças com histórico de desmaio, identifica um terço de afetados pela
SQTL mediante a simples e sistemática aferição do intervalo QT corrigido
(QTc), e aponta que, para os afetados e não afetados, manteve-se com valor
médio de 484ms (r 31ms) e 420ms (r 21ms) respectivamente. Ainda
discorrendo sobre o mesmo assunto, em outros artigos
(24,25)
, o autor conclui
que “o único teste de seleção disponível para SQTL é o ECG”. Esta
afirmação decorre da multiplicidade de problemas da triagem desta moléstia:
diagnóstico de uma minoria de crianças, custo elevado e necessidade de dar
prosseguimento ao estudo piloto durante quase 10 anos para documentar a
eficácia.
Wehrens et al.
(26)
reforçam o ECG como instrumento único de
triagem primária, utilizado concomitante ao exame clínico na abordagem
para diagnóstico da Síndrome do QT Longo em recém-nascidos. Justifica
esta postura, o risco potencial para síncopes, arritmias e morte, e a
possibilidade de diagnóstico e tratamento precoces. Insiste na necessidade
do diagnóstico precoce, quando prevê, pela revisão da literatura, a aplicação
em breve do tratamento genótipo-específico.
Ackerman et al.
(30)
, após uma cohort retrospectiva, realizada na
Clínica Mayo, com 35 casos diagnosticados com gene autossômico
dominante para SQTL, concluíram num estudo que inexplicáveis
afogamentos ou quase-afogamentos podem ser associados à natação, que
pode precipitar arritmia gene-específica para SQTL.
A associação da água fria como “gatilho” na SQTL foi estudada por
Yoshinaga et al.
(31)
na relação entre a freqüência cardíaca e o intervalo QT.
Revisão da Literatura 14
Como método, imergia-se a face de crianças, selecionadas em dois grupos,
em água fria. No primeiro grupo, crianças com SQTL e sem história familiar
para esta circunstância; no segundo, crianças normais, como controle. O
teste revelou que todas as crianças com probabilidade elevada de SQTL
tiveram um intervalo QT significativamente mais longo e possibilidade de
alternância de onda T e/ou onda T entalhada do que as crianças controle
durante a imersão da face.
3.2.2. Arritmias
Em recente publicação, que mereceu destaque editorial, Mohler et
al.
(63)
associaram o desenvolvimento de arritmias cardíacas graves e
potencialmente letais a uma complexa integração de fatores gênicos,
incluindo (mas não limitada a) variantes que determinam as respostas
intergênicas e gene-ambiente. Mesmo raras patologias “simples” de canais
que causam SQTL e hospedam outras arritmias potencialmente fatais
exibem uma complexa gama de fenótipos de variada gravidade e com
características que se sobrepõem.
A análise da freqüência cardíaca permite a determinação da arritmia
com maior expressão, ocorrida nesta pesquisa, e a conclusão de serem as
taquicardias especialmente as supraventriculares, as mais comuns, seguidas
pelas bradicardias, em neonatos. Num estudo indiano, Poddar et al.
(17)
iniciam sua publicação afirmando que as arritmias neonatais são comuns e
Revisão da Literatura 15
as quantificaM, no capítulo da discussão, acima de 1% para recém-nascidos
aparentemente normais e, em sua maioria, assintomáticos. Outro aspecto
relevante observado é a estreita relação entre o tipo de anormalidade
eletrocardiográfica e sua provável origem, um benefício adicional a uma
análise tão modesta.
Iwamoto et al.
(27)
reforçam o ECG como instrumento único de
triagem primária na revisão do prognóstico e necessidade de tratamento da
taquicardia ventricular (TV) detectada numa pesquisa para doença cardíaca,
realizada em escolas no Japão. Nessa, 17% dos casos foram
diagnosticados em um primeiro ECG de repouso e para os demais, após
constatação de extrassistolia ventricular, foi solicitada a realização de ECG
Dinâmico de 24 horas (sistema Holter) e de esforço para detecção de TV.
Na pesquisa belga, Massim et al.
(28)
destacam “anormalidades”
eletrocardiográficas silenciosas em 376 registros realizados em crianças e
adolescentes saudáveis sob o aspecto cardiovascular, para análise dos
padrões de freqüência e arritmia cardíaca. Os resultados mostram arritmia
sinusal em todos os registros. Algumas crianças apresentaram bloqueio
átrio-ventricular de 1º e 2º graus durante o sono. Extrassístoles atriais e
ventriculares monomórficas foram freqüentes.
Revisão da Literatura 16
3.2.3. Defeito anatômico
Na revisão sobre a variedade dos sintomas na doença de Kawasaki
(DK), Wong et al.
(29)
relatam situações assintomáticas que valorizam o
diagnóstico e o acompanhamento eletrocardiográfico em crianças com risco
de seqüelas cardíacas, como infarte do miocárdio e aneurisma da artéria
coronária, responsáveis pela morbi-mortalidade por DK, principal causa de
doença cardíaca adquirida em crianças no Japão e EUA.
3.3. Departamento de Emergência Pediátrica (DEP) versus
cardiopediatra
Em um estudo realizado por enfermeiros, Ziegler et al.
(46)
valorizam o
conhecimento dos clínicos em eletrocardiografia pediátrica e a velocidade no
reconhecimento de arritmias, bem como de suas características
eletrocardiográficas para minimizar os riscos de deterioração da condição
clínica em crianças com esta patologia ativa.
Wathen et al.
(11)
, após interpretar 1653 ECGs pediátricos, durante
3,5 anos em um DEP, sugerem que a revisão desses registros, pelo
cardiopediatra, pode reduzir significativamente a sub-detecção de achados
clinicamente importantes.
O estudo, conduzido por Horton et al.
(14)
, tratou do uso de ECGs em
70 pacientes, com idades entre 2 meses e 22 anos, enviados pelo DEP para
Revisão da Literatura 17
a divisão de cardiologia pediátrica durante 15 meses. Revisaram-se os
registros de todos os pacientes para determinar: (1) as indicações para o
ECG; (2) a precisão da documentação; (3) o impacto do resultado do ECG
no tratamento; e (4) a concordância entre DEP e cardiopediatras na
interpretação de ECG. Dez ECGs (14%) foram executados indevidamente,
23 (32%) interpretados diferentemente pelos cardiopediatras, 14 (20%)
apresentaram potencial para relevância clínica e 37 ECGs (52%) foram úteis
para cuidar do paciente. Os autores concluíram com a recomendação aos
residentes de maior domínio do ECG e a subseqüente revisão de cada
registro, realizado no DEP, por um cardiopediatra.
3.4. Software
3.4.1. Versus
3.4.1.1. Departamento de Emergências Pediátricas
O objetivo deste estudo, desenvolvido por Snyder et al.
(13)
, é
analisar e comparar a precisão na interpretação do ECG por médicos do
DEP e por um software diagnóstico. Todos os pacientes, menores de 22
anos, que realizaram um ECG no DEP, durante 12 meses, foram incluídos.
A interpretação dos médicos do DEP e a do software foram comparadas a
de um eletrofisiologista pediátrico (controle). Cada diagnóstico
Revisão da Literatura 18
eletrocardiográfico foi classificado segundo classes predeterminadas: (I):
normal e ritmo sinusal; (II): significado clínico mínimo (bradicardia sinusal,
taquicardia sinusal, arritmia sinusal, marcapasso atrial mutável, desvio de
eixo (direito ou indeterminado), sobrecarga ventricular possível, bloqueio de
ramo incompleto, repolarização precoce, ritmo atrial direito baixo,
anormalidade inespecífica de segmento ST e de onda T, artefato ou
posicionamento incorreto de eletrodo); (III): significado clínico indeterminado
(desvio do eixo para esquerda ou noroeste, aumento atrial, sobrecarga
ventricular, bloqueio completo de ramo, dextrocardia, QTc com
prolongamento limítrofe, BAV de 1º grau, BAV 2 M1, extrassistolia, rítmo
juncional, QRS de baixa voltagem, elevação ou depressão do ST, inversão
de onda T, efeito digital e WPW); (IV): significado clínico definitivo (isquemia,
IAM, QTc longo, rítmo anormal – FA, flutter atrial, taquicardia atrial ou
ventricular, FV, BAV 2M2 e BAVT). Os grupos interpretaram corretamente
todos os ECGs normais (classe I); o computador, aproximadamente 75%, e
os médicos do DEP 36% nas classes II e III; e o pior resultado, com 14% e
28% de acertos, respectivamente, para os ECG classe IV. Infere-se que, se
a interpretação computadorizada for enviada aos médicos do DEP e depois
ocorrer uma revisão de todos os ECGs por um hábil intérprete, o número de
falhas diagnósticas poderá diminuir.
Revisão da Literatura 19
3.4.1.2. Cardiologista
A freqüência e a natureza dos erros, na interpretação
computadorizada de um ECG, foram estudadas por Guglin et al.
(8)
. Para a
pesquisa foram coletados, em um hospital americano, 2072 ECGs, dos quais
37,5% normais de pacientes internos e externos. Os registros foram lidos por
um software e relidos por dois cardiologistas. Do resultado, 9,9% de todos e
15,9% dos ECGs anormais, houve discrepância significativa entre o
computador e os cardiologistas. Os erros no diagnóstico de arritmias, de
distúrbios de condução e de marcapassos eletrônicos explicaram 178 casos,
ou seja, 86,4% de todos os erros. Os demais ocorreram por falha na
detecção de aumento de câmara: 7 casos ou 3,4% no diagnóstico de
isquemia; de IAM, 16 casos ou 7,8%; no posicionamento de eletrodos, 5
casos ou 2,4%. Os erros mais freqüentes na interpretação do software foram
relacionados a arritmias, distúrbios de condução e marcapassos eletrônicos.
O diagnóstico computadorizado do ECG para situações com risco de vida,
como as de IAM e BAV de elevado grau, não foi exato, com 40,7% e 75,0%
erros respectivamente. O autor conclui que há necessidade de melhorias
nos algoritmos. O índice de erro foi considerado uma ferramenta
conveniente e informativa para a avaliação da exatidão diagnóstica.
Em um estudo com pacientes adultos, Eskola et al.
(10)
compararam
a precisão entre a aferição manual e a computadorizada em segmentos
eletrocardiográficos específicos de 69 pacientes consecutivos, com suspeita
de insuficiência coronariana aguda. Os registros foram independentemente
Revisão da Literatura 20
interpretados e comparados às aferições automatizadas por dois
cardiologistas com desconhecimento da interpretação computadorizada. Os
resultados revelaram que, nos desvios do segmento ST, as medidas
automatizadas foram menores do que as realizadas manualmente; a
duração da onda Q foi maior na automatizada, com conseqüente agravo, no
resultado inicial da avaliação clínica da doença. Os pesquisadores
concluíram pela necessidade de corrigir a leitura automatizada através da
aferição manual, especialmente devido às subseqüentes implicações
clínicas.
A discordância na análise do ritmo no ECG, entre software de
interpretação e cardiologistas, foi estudado por Poon et al.
(59)
que
observaram ser a análise computadorizada do ritmo problemática em 13,2%
dos casos, com falha do software em 9,9% dos registros e falsos-negativos
para fibrilação atrial em 9,2%, tornando a re-análise do ECG, pelo
cardiologista, mandatória.
Uma avaliação mais precisa do ECG pelo cardiologista, após
interpretação computadorizada inicial, pode corrigir eventuais e importantes
falhas na interpretação do ritmo pelo software; endossada posteriormente
por residentes, médicos emergencistas e outros especialistas, 94% vs 71%,
corrobora o estudo publicado por Anh et al.
(60)
, os quais utilizaram a
fibrilação atrial como elemento de comparação.
A incorreta interpretação computadorizada da fibrilação atrial foi
ratificada por 24% dos médicos no estudo conduzido por Bogun et al.
(61)
. O
fato promoveu o tratamento inapropriado desses pacientes, incluindo o uso
Revisão da Literatura 21
de drogas antiarrítmicas e anticoagulantes em 10% dos casos. É um alerta
dos estudiosos sobre a necessidade de um melhor preparo dos médicos no
reconhecimento de arritmias e artefatos.
3.4.1.3. Cardiopediatra
A condição de “padrão-ouro” conferida ao cardiopediatra, na
observação do ECG pediátrico, é colocada em questão por Chiu et al.
(43)
no
confronto entre dois profissionais e um software. Para tanto, foram utilizados
586 ECGs de pacientes cardiopatas e 561 normais. O software
superestimou a análise de QT, de ectopias com ritmo sinusal e da
sobrecarga ventricular direita; subestimou o ritmo sinusal, arritmias sinusais
e bloqueio de ramo direito. Divergências importantes foram
independentemente detectadas, na análise dos ECGs, diante de:
cardiopatia, pouca idade do paciente, diferentes indicações diagnósticas
fornecidas pelo ECG ao computador e/ou o cardiopediatra identificado como
MD1, reavaliava o mesmo exame. Embora o estudo confirme a utilidade do
software, os cardiopediatras foram mais eficientes nos diagnósticos do ritmo,
reconhecimento do bloqueio de ramo direito, sobrecarga e análise do
intervalo QT. Neste estudo, a acurácia na interpretação do ECG, entre
médicos não cardiologistas que trabalham em serviços de emergência em
pediatria, obteve alta taxa de concordância (73%) com a avaliação dos
cardiopediatras, com sensibilidade de 87% e especificidade de 98,5%,
Revisão da Literatura 22
merecendo a classificação de “boa concordância” pelo autor; porém,
também houve alta e significativa taxa de discordância (27%) na análise de
ECGs clinicamente importantes.
A fragilidade no uso do cardiopediatra, como “padrão-ouro” para
diagnóstico em ECG pediátrico, é demonstrada por Hamilton et al.
(44)
quando questionam seu desempenho pelo confronto interpretativo inter e
intra-observador, na análise da sobrecarga ventricular direita (SVD) e
esquerda (SVE). Na avaliação inter-observador houve maior consistência no
diagnóstico da SVD. A provisão de informações clínicas sobre o paciente
permitiu uma melhor concordância entre os observadores. A sensibilidade,
quando compara as avaliações intra-observador realizadas no mesmo ECG,
foi de 56% e 80% para SVE e SVD respectivamente.
Em outra publicação
(45)
, estes mesmos autores utilizaram deste
banco de dados para comparar médico e programa de computador na
interpretação dos ECGs. Resultou que no diagnóstico de SVD a
sensibilidade diagnóstica foi melhor com o uso do software e a
especificidade próxima a 95%. Entretanto, para SVE, a sensibilidade foi
baixa e a especificidade alta, aproximadamente 96%, especialmente para os
ECGs sem identificação e os com indicação clínica. O trabalho demonstrou
que quanto maior for a concordância entre estes médicos, maior é a
confluência diagnóstica entre eles e o software.
Depreende-se disso que novos limites normais, diferentes daqueles
freqüentemente usados e indicativos de uma revisão nos critérios
diagnósticos para o ECG pediátrico, devem ser adotados. Rijnbeek et al.
(47)
,
Revisão da Literatura 23
no estudo com 1912 crianças holandesas, saudáveis, propuseram novos
parâmetros de normalidade ante as imperfeições dos valores vigentes e
observados em estudos citados em sua revisão de literatura, realizados
entre 1950 e 1998. Das observações críticas, merece relevância a
freqüência de amostragem, regularmente baixa - 150Hz na recomendação
da American Heart Association
(54)
e 1200Hz neste estudo - medidas
manuais dos segmentos e poucos parâmetros para determinação dos limites
de normalidade. Todos ECGs registrados foram analisados por um software
denominado Sistema de Análise Modular do ECG, PEDMEANS, formatado
para interpretação de ECGs pediátricos, em que os limites idade-
dependentes utilizados obedecem a um estudo anterior
(47)
realizado com o
registro de 1912 crianças holandesas sadias. Para este segmento, outros
1718 registros pediátricos foram obtidos em um hospital de Rotterdam.
Em outro estudo comparativo de Rijnbeek et al.
(34)
, o software foi
confrontado com a análise de dois cardiopediatras. O desempenho do
programa, segundo a avaliação dos autores, parece justificar seu uso no
auxílio clínico, embora tenha sido relatada dificuldade no ajuste aos novos
limites de normalidade pelos cardiopediatras. Em em outra publicação
(35)
,
sugerem uma freqüência de amostragem mínima superior à recomendada
pela American Heart Association
(54)
. Após comparar 2169 registros
gravados com 1200Hz e submetidos a filtros digitais, evidenciaram que o
valor mínimo permitido para uma menor margem de erro na leitura da
amplitude máxima de QRS era de 250Hz.
Revisão da Literatura 24
3.4.1.4. Residente
No artigo sobre interpretação informatizada do ECG pediátrico, Tsai
TL
(9)
compara os desempenhos de um software de análise interpretativa
(SAI) para ECGs pediátricos com os de médicos residentes não
cardiologistas, tendo a análise de dois cardiologistas como controle.
Realizou-se um crossover de dois períodos com pareamentos de duas
duplas de médicos, aleatoriamente distribuídos em grupos seqüenciados, A
e B, para as interpretações de dois conjuntos igualmente difíceis com 75
ECGs. Para avaliar o efeito do SAI, os médicos foram pareados por ano de
treinamento na pós-graduação e divididos em dois grupos, AB e BA. O AB
interpretou primeiro o grupo A, sem ajuda do SAI e depois o grupo B, com
auxílio do SAI. O grupo BA decifrou de maneira inversa ao AB. Os
resultados revelaram que quando o software traduzia corretamente o
registro, o laudo médico era beneficiado em 15%; quando, porém, o software
diagnosticava errado, influenciava prejudicialmente, em 33,2%, a análise do
médico. O acerto médico, embora com o laudo do software errado, foi de
48,3%; enquanto 56,7% acertavam, quando não tinham acesso ao
diagnóstico errado do computador. Os autores ajuizaram que os médicos,
não cardiologistas, foram influenciados pela ajuda incorreta do computador,
questionando o resultado positivo, quando o laudo do software estava
correto. Servindo-se destas informações, alertaram para o risco de ocorrer
prejuízo na condução de pacientes, por serem os médicos não cardiologistas
e usarem de sistemas interpretativos computadorizados imprecisos.
Revisão da Literatura 25
3.4.2. Aquisição de sinais
3.4.2.1. Modelos alternativos
Badilini et al.
(49)
desenvolveram um estudo para validar o software
ECGScan, desenvolvido para a conversão dos registros eletrocardiográficos
em papel para arquivos digitais. Neste trabalho, os formatos digitais de 60
ECGs foram comparados ao impresso original em papel, através de um
processador de imagens, que inicialmente detectou a grade milimetrada
subjacente e, subseqüentemente, extrapolou o formato das ondas do ECG
usando uma técnica baseada em modelagem ativa do contorno. A
significativa fidelidade na reconstrução digital das ondas do ECG e a forte
concordância entre as medidas semiautomáticas dos intervalos QT originais
e as digitalizadas confirmaram a utilidade do software.
Mitra et al.
(50,51)
desenvolveram um sistema de aquisição de dados
eletrocardiográficos com a utilização de um scanner para transferência
pontual, píxel à píxel, das imagens obtidas em cada uma das doze
derivações. As ondas do ECG, gravadas originalmente no papel, foram
transferidas para uma base de dados digital. Esta pesquisa foi utilizada em
um outro estudo, publicado três anos mais tarde pelos mesmos autores
(52)
,
que capacitaram este software a identificar eletrocardiograficamente as
doenças através das diferentes características observadas nas amplitudes
dos complexos, em exames normais e anormais.
Revisão da Literatura 26
3.4.2.2. Sem aquisição de sinais
Molina et al.
(55)
desenvolveram um programa de computador usando
recursos da linguagem Visual Basic®, tendo em sua programação, como
banco de dados, a tabela de normalidade em ECG pediátrico, publicada na I
Diretriz (brasileira) de interpretação do ECG de repouso
(41)
. Ao contrário de
outros softwares desenvolvidos na área de eletrocardiografia pediátrica, este
não se destina ao diagnóstico eletrocardiográfico; mas sim, à interpretação
pontual de cada segmento aferido métrica ou vetorialmente, fornecendo,
após comparação com o banco de dados incluso, os segmentos normais e
anormais. O gabarito (padrão-ouro) no estudo anterior foi obtido pela
concordância de uma sistemática análise eletrocardiográfica segmentar,
fornecida por dois cardiologistas independentes, que usaram planimetria
manual. Para validar este estudo, dezenove cardiologistas independentes,
quatorze cardiopediatras, três emergencistas e dois eletrocardiologistas,
contumazes no atendimento a crianças, com prática clínica diária e
envolvidos com pesquisa no Instituto do Coração da Faculdade de Medicina
da Universidade de São Paulo, foram solicitados a examinar duas vezes,
doze segmentos eletrocardiográficos específicos, em cada um dos cinco
ECGs pediátricos (4 normais) fornecidos. De início, todos os ECGs foram
examinados de maneira convencional (avaliação qualitativa). Em seguida, os
participantes aferiram os mesmos segmentos eletrocardiográficos métrica ou
vetorialmente (avaliação quantitativa). Os dados obtidos, nas duas análises,
comparados com o controle, apresentaram resultados de significância
Revisão da Literatura 27
estatística no auxílio desse recurso. Houve redução em 83% dos erros de
análise segmentar. Evidenciou-se uma maior uniformidade e melhor
qualidade na análise de todos os segmentos eletrocardiográficos, 92%,
independentemente da condição de normalidade ou não do ECG.
3.4.3. Vetorcardiografia
Na análise do eletrocardiograma pediátrico, a discreta sobrecarga
ventricular direita (SVD) e, em especial, a SVD discreta com atraso final de
condução (SVD+AFC), são confundidas freqüentemente com o bloqueio
incompleto de ramo direito (BRID), problema freqüente para algoritmos de
análise computadorizada do ECG, visualmente indiferenciado para a maioria
de cardiologistas pediátricos experientes. Zhou et al.
(12)
, para melhor
classificar a SVD+AFC discreta e BRD, combinaram as medidas do
vetorcardiograma (VCG) com as do ECG. Os ECGs pediátricos usados no
estudo foram gravados com 15 derivações e uma freqüência de uma
amostragem de 500 hertz. Após análise de 4200 ECGs, 447 com SVD, 335
com BRD e 589 normais, coletados por um período de 18 meses,
analisados por cardiopediatras, foram incluídos no estudo. A comparação
estatística das medidas de ECG e de VCG feita no ECGs que têm padrão
visual indistinguível no formato da onda (412), 117 SVD+AFC, 96 BRD e 199
normais, apresentou diferenças significativas nos vetores iniciais e terminais
no plano transversal. Isto viabilizou o uso de um novo algoritmo com
Revisão da Literatura 28
resultados significativamente melhores na classificação destes desvios, com
o uso de medidas combinadas de ECG e de VCG, quando comparados ao
algoritmo existente.
A preocupação com a acurácia diagnóstica computadorizada no
ECG pediátrico foi tema do estudo publicado por Brohet et al.
(42)
sobre a
influência de diferentes metodologias analíticas que se servem da
vetorcardiografia a estatística multivariada e determinística convencional na
interpretação do ECG pediátrico. Neste confronto, 1069 ECGs de crianças
com cardiopatia congênita foram avaliadas quanto à presença de SVD, SVE,
sobrecarga bi-ventricular ou normal, usando como controle o registro de
1069 crianças sadias. O melhor resultado foi obtido pela combinação dos
métodos, seguido pela estatística multivariada, mais precisa.
3.4.4. Freqüência de amostragem
Erros significativos de aferição na amplitude e duração dos
segmentos num ECG pediátrico podem ocorrer se a freqüência de
amostragem for baixa. Macfarlane et al.
(48)
, autores desse estudo, com
aproximadamente 1780 RN, lactentes e crianças, ao utilizar um
eletrocardiógrafo digital para revisar limites de normalidade em crianças,
mostraram que, acima do 98º percentil, as amplitudes normais poderiam ser
46% maiores que os limites vigentes na época da pesquisa. A duração de
QRS encontrada foi maior do que a de dados previamente publicados.
Revisão da Literatura 29
Diferenças com relação ao sexo foram reveladas nas aferições da amplitude
e duração dos complexos, particularmente, nos adolescentes mais jovens. O
ECG digital utilizado na pesquisa estava capacitado para obter 500 amostras
por segundo - 500Hz.
Método
Método 31
4. MÉTODO
Metodologias diagnósticas que envolvam aquisição e
processamento de sinais, diagnóstico e arquivamento de registro, requerem
onerosa sofisticação tecnológica. Propomos, neste projeto, uma abordagem
interpretativa que substitui a aferição digital automatizada pela manual,
através de uma rotina segura, simples e acessível.
4.1. Local e participantes
Foram convidados quinze médicos, neste projeto referidos como
“avaliados”, independentes, especialistas em cardiologia, com atividade no
Instituto do Coração da Faculdade de Medicina da Universidade de São
Paulo (InCor-FMUSP) e com experiência na análise de ECGs pediátricos.
Destes, onze são cardiopediatras e quatro eletrocardiologistas.
Método 32
4.2. Material
Neste tópico será descrita a distribuição de pastas com ECGs,
questionários eletrônicos, instalação de gabaritos, fluxo de dados e internet.
4.2.1. ECGs
Foram selecionados vinte ECGs pediátricos no Instituto do Coração,
com equipamento Hewlett-Packard Page Writer, de 150Hz, e
randomicamente distribuídos em uma proporção mínima de 35% para
exames anormais (7 ECGs). Nos 13 registros normais, cinco dispunham de
uma ou duas anormalidades segmentares irrelevantes ao laudo do exame. A
distribuição foi proporcional entre os sexos e a idade com variação de 14
dias a 15 anos, média aproximada em 6 anos e 8 meses.
Dezesseis segmentos eletrocardiográficos específicos foram
selecionados em conformidade com a I Diretriz (brasileira) de interpretação
do ECG de repouso
(41)
. São eles: freqüência cardíaca, ângulo de QRS,
intervalo PR, duração de QRS em V5, amplitude de P em DII, amplitude de
Q em avF, amplitude de Q em V1, amplitude de Q em V6, amplitude de R
em V1, amplitude de R em V6, amplitude de S em V1, amplitude de S em
V6, amplitude de T em V1, amplitude de T em V6, quociente aritmético entre
R e S em V1 e quociente aritmético entre R e S em V6 (Tabela 1).
Método 33
Tabela 1. ECGs: Identificação, idade, diagnóstico e características –
Período da amostra: 24/10/2003 - 28/05/2004
ECG ID IDADE DIAGN. CARACTERÍSTICAS
1 153 14 anos normal
2 527 6 anos ANORMAL
ÂQRS (165º), amplitude de P (0,30mV) em DII,
de Q (0,05mV / 0,0Mv) em V1 e V6, de R
(0,65mV) em V6, de S (0,23mV / 0,87mV) em
V1 e V6, de T (0,22mV) em V1 e na relação R/S
(4,14 / 0,75) em V1 e V6
3 1536 6 anos normal
4 6503 15 anos normal
5 6764 1 ano normal
6 7117 14 dias ANORMAL
ÂQRS (165º) e amplitude da onda R em V1
(1,43mV)
7 8770 8 meses ANORMAL Freqüência cardíaca (173bpm) e ÂQRS (-15º)
8 12738 12 anos normal
9 12759 5 meses normal
alterações de onda Q em avF (0,38mV) e V6
(0,31mV)
10 13654 10 anos normal
11 32235 2 anos ANORMAL
ÂQRS (-45º), amplitude de R (0,02mV) em V1,
de S (0,80mV) em V6, de T (- 0,97mV) em V1 e
da relação R/S (0,05) em V1
12 32287 9 anos ANORMAL
Amplitude de Q (0,37mV) em V6, de R (2,52mV
/ 0,37mV) em V1 e V6, de S (2,80mV) em V1 e
de T (0,83mV) em V6
13 33306 13 anos normal Amplitude de Q em avF (0,32mV)
14 33961 4 anos normal
15 33992 3 anos normal Amplitude de Q em avF (0,42mV)
16 35603 5 meses ANORMAL
Amplitude de Q em avF (0,48mV), de R
(2,38mV) e S (1,25mV) em V6
17 35788 12 anos ANORMAL
ÂQRS (-15º), intervalo PR (200ms), amplitude
de P (0,30mV) em DII, de R (1,33mV / 2,43mV)
em V1 e V6, de S (3,56mV / 1,03mV) em V1 e
V6, de T (0,70mV / -0,11mV) em V1 e V6
18 37106 8 anos normal
19 37313 2 anos normal Amplitude de Q em V6 (0,32mV)
20 37565 15 anos normal Duração de QRS (140ms)
Fonte: Serviço de Eletrocardiologia do InCor-FMUSP.
Método 34
4.2.2. Pastas de ECGs
Foram confeccionadas 50 pastas. Cada pasta foi codificada com
uma combinação de letras diferentes, composta por uma folha inicial de
instruções e pelos mesmos 20 ECGs presentes nas outras pastas. Estes,
estavam distribuídos de maneira aleatória em uma seqüência diferente das
demais. A combinação de letras correspondente à pasta, selecionada por
livre escolha do avaliado, seria sua identificação a ser digitada no
questionário eletrônico (QE).
4.2.3. Questionários eletrônicos
O termo QE é definido, neste estudo, como o conjunto formado pela
mídia física (compact disc - CD) e eletrônica (programa de computador ou
software) entregue a cada avaliado.
Cada QE foi elaborado em vinte e três planilhas, assim dispostas:
(a) uma planilha de instruções iniciais com um local específico para a
identificação codificada (letra correspondente à pasta de ECGs escolhida
pelo avaliado); (b) vinte planilhas questionário (PQ), seqüenciais, numeradas
de 1 a 20 e correspondentes a cada ECG a ser analisado; (c) uma planilha
de instruções finais, orientada para o pronto envio do QE, quando concluído,
ao endereço virtual do pesquisador, [email protected]; (d) uma
planilha oculta contendo a identificação codificada do avaliado e as
Método 35
respostas digitadas nas 20 PQ. Os itens (a), (b) e (c) foram programados
para acesso automático à planilha subseqüente.
Três diferentes QE foram formatados segundo a finalidade à qual se
destinam, em planilha Excel®, com 18 ou 34 diferentes macros. Macro é
uma seqüência de comandos e funções armazenadas em um módulo do
programa Visual Basic®, de propriedade da Microsoft®, e que pode ser
executado sempre que precisar realizar alguma tarefa seqüencial. Quando
uma macro é gravada, o Excel armazena informações sobre cada etapa
realizada enquanto uma seqüência de comandos é digitada. Em seguida, a
macro é ativada pelo usuário para repetir ou "reproduzir" automaticamente
os comandos já programados.
Estes programas de computador foram previamente avaliados e
aprovados pelo Departamento de Informática do Instituto do Coração (InCor)
da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo.
Em um roteiro familiar, os três QE exibem as perguntas ao
cardiologista. Para isto, os quesitos foram dispostos conforme a seqüência
de análise segmentar, observada na tabela de normalidade do ECG
pediátrico, presente na I Diretriz de interpretação do ECG de repouso, e são
caracterizados pelo aspecto qualitativo e/ou quantitativo da análise (Tabela
2).
Método 36
Tabela 2. Questionários Eletrônicos - distribuição das avaliações.
Avaliação QUANTITATIVA QUALITATIVA
Objetivo aferição métrica/vetorial responder se está normal
Grupo 1 Livre
QE 1
Grupo 2 Dirigida QE 2 (1º) QE 2 (2º)
Grupo 3 Automatizada
QE 3
QE: Questionário Eletrônico
O primeiro QE foi designado para o estudo subjetivo, aqui
denominado avaliação “LIVRE” (AL). Neste formato, 16 perguntas
qualitativas foram confeccionadas para respostas diretas, do tipo “SIM” ou
“NÃO”, sobre a normalidade dos dezesseis segmentos eletrocardiográficos
selecionados.
O segundo QE, denominado avaliação “DIRIGIDA” (AD), foi
formatado para o estudo sistematizado. Neste, a cada segmento
eletrocardiográfico, o avaliado é primeiro solicitado a aferir, métrica ou
vetorialmente, e em seguida, responder sobre a normalidade ou não deste
segmento. Foram preparadas 16 perguntas quantitativas e 16 qualitativas
respectivamente.
O terceiro QE foi nomeado avaliação “AUTOMATIZADA” (AA).
Neste, cada segmento eletrocardiográfico foi aferido métrica ou
vetorialmente, sem apreciação da normalidade em cada segmento. Foram
elaboradas 16 perguntas quantitativas.
Cada PQ foi confeccionada para permitir anulação pontual de
eventuais respostas equivocadas através de um botão “LIMPAR”, inserido
Método 37
no espaço destinado a cada pergunta. Um outro, denominado “LIMPAR
TUDO”, foi programado para excluir todas as respostas pertinentes
exclusivamente à PQ ativa, permitindo o reinício da digitação naquela
planilha que fora desconsiderada, sem interferência em outras PQ já
respondidas.
Para facilitar a simulação de uma situação laborativa cotidiana,
durante o exame dos ECGs, foi prevista a possibilidade de consulta à tabela
de normalidade do ECG pediátrico, no site da Sociedade Brasileira de
Cardiologia - www.cardiol.br
-. Para isto, cada PQ dispõe de um acesso
remoto, hiperlink, na linguagem de informática, ao endereço eletrônico
http://publicacoes.cardiol.br/consenso/2003/8002/repouso.pdf,
correspondente à I Diretriz Brasileira de Interpretação do ECG de Repouso.
O armazenamento dos dados digitados foi previsto para ser
realizado tão logo a última pergunta da PQ fosse respondida. O avaliado, ao
concluir a seqüência de perguntas, é solicitado a teclar o botão “GRAVAR”,
ultimo em cada PQ, que surge na base da planilha mediante uma
sinalização colorida. Após teclar “GRAVAR”, todas as informações
respondidas no QE são gravadas no computador, operado pelo avaliado, na
área de trabalho, a primeira tela disponível quando o computador está ligado
e pronto para ser usado.
Método 38
4.2.4. Gabarito das aferições qualitativas (controle)
As três formas de avaliação foram comparadas ao controle. Nas AL
e AD, os resultados foram confrontados com o controle diretamente. Na AA,
os dados aferidos foram, inicialmente, fornecidos a um software, que
classificou o segmento segundo sua normalidade e, em seguida,
comparados ao controle.
Para confecção de um gabarito, foi estabelecida uma rotina para a
classificação dos 16 segmentos eletrocardiográficos, em cada um dos 20
ECGs, a ser seguida por dois médicos especialistas em cardiologia,
independentes, não participantes em nenhuma outra etapa deste projeto e
com o uso de planimetria manual.
A execução deveria obedecer a seguinte seqüência:
(1) fornecer aos dois cardiologistas uma tabela de normalidade,
anexada em cada registro, específica para a idade exibida em
cada ECG;
(2) anotar os limites de normalidade em cada segmento a ser
analisado, antes da aferição;
(3) eleger o segmento eletrocardiográfico a ser analisado,
obedecendo a um padrão comum;
(4) realizar a análise segmentar com uma lupa;
(5) avaliar cada segmento em estudo, no mínimo, em três diferentes
complexos;
(6) aferir os segmentos com um planímetro adequado;
Método 39
(7) anotar cada aferição na folha que contém o registro
eletrocardiográfico;
(8) realizar a análise qualitativa somente após o item anterior;
(9) avaliar no máximo três ECGs por data;
(10) devolver todas as anotações ao pesquisador.
4.2.5. Gabarito das aferições quantitativas
Em um estudo anterior
(55)
, um programa de computador (software)
foi desenvolvido por este pesquisador, em Excel®, usando recursos da
linguagem Visual Basic®, tendo em sua programação, na qualidade de
banco de dados, a tabela de normalidade em ECG pediátrico, publicada na I
Diretriz de interpretação do ECG de repouso. A operação do software, na
versão adotada neste estudo, requereu a aferição de cada segmento
selecionado em milímetros e a digitação deste nos campos correspondentes
durante as AA. Cada dado fornecido foi avaliado como normal ou anormal
pelo programa após compará-lo com os limites de normalidade que haviam
sido delimitados, logo na inserção da idade durante o cadastro inicial. Na
seqüência, esta avaliação foi comparada com o controle.
Método 40
4.3. Protocolo
Cada um dos quinze cardiologistas avaliados, por livre escolha,
selecionou: (a) uma pasta com ECGs e (b) um CD com um QE incluso.
Em seguida, foi orientado a fazer uso deste material em seu
ambiente habitual de trabalho, visando simular uma rotina. Foi sugerido, nas
instruções iniciais, uma média diária de três a quatro ECGs examinados,
preferencialmente todos os dias, até o término das análises e, após isto, o
imediato envio dos resultados pela internet, através de e-mail, para o
pesquisador.
Após receber, por e-mail, os arquivos dos avaliados, cada software
foi destravado e exibiu a planilha oculta, permitindo o acesso à identificação
codificada do avaliado e às respostas digitadas nas 20 PQ. Inicialmente foi
conferido se todas as perguntas estavam respondidas. A seguir, os dados
obtidos nas AL e AD foram diretamente comparados com os valores controle
(gabarito das avaliações qualitativas). Aqueles dados obtidos por AA foram
antes submetidos ao software de análise eletrocardiográfica segmentar para
depois as respostas serem comparadas aos valores controle.
Os resultados da comparação com os valores controle foram
classificados como concordantes ou discordantes nas AL e AD.
Nas AA, os dados submetidos ao software de análise
eletrocardiográfica segmentar foram primeiro classificados em “normal” ou
“anormal”, de acordo com o banco de dados inserido neste instrumento; em
Método 41
seguida, comparados ao controle e re-classificados em concordantes ou
discordantes.
Os dados classificados como discordantes nos três tipos de análise
foram denominados “ERROS”.
4.4. Estatística
Os dados são apresentados em percentuais de erro com intervalo de
confiança de 95%.
O teste qui-quadrado foi utilizado na comparação dos dados entre os
três métodos de avaliação.
Foi definido em 5% o nível de significância.
Resultados
Resultados 43
5. RESULTADOS
5.1. Resultados significativos
A análise eletrocardiográfica segmentar em pediatria, auxiliada por
um sistema interpretativo computadorizado, reduziu em 45% - p<0,0001 - os
erros nas análises segmentar nos ECGs pediátricos; ou seja, de 11% para
6%, aproximadamente. Não houve diferença estatística significativa entre as
ANA, como ocorre destas para com a AA (Tabela 3).
Tabela 3. Dados Gerais - Distribuição dos erros e confronto de
metodologias.
Dados Gerais
Livre
A
utomatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,1156 0,0152 0,1071 0,0147 0,0618 0,0114
Qui-quadrado = 33,06
p<0,0001 Livre x Dirigida p=0,4632
Livre x Automatizada p<0,0001
Dirigida x Automatizada p<0,0001
Dirigida
IC – intervalo de confiança
Resultados 44
Geral
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
0.16
*
Erro
Geral
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
0.16
*
Erro
Gráfico 1. Dados Gerais - Distribuição dos erros.
Observa-se melhor sensibilidade e especificidade na AA, com maior
risco de falsos resultados normais nas ANA. A especificidade credita um
peso maior ao diagnóstico de anormalidade, especialmente com o uso do
software (Tabela 4).
Tabela 4. Dados Gerais – Sensibilidade, especificidade e valores preditivos.
Livre Dirigida
Sensibilidade 0,6963 0,586
IC 95% 0.6299 a 0.7571 0.5171 a 0.6526
Especificidade 0,9116 0,9374
IC 95% 0.8960 a 0.9256 0.9238 a 0.9492
Valor Pred. Positivo 0,5321 0,5753
IC 95% 0.4718 a 0.5918 0.5069 a 0.6417
Valor Pred. Negativo 0,9541 0,9399
IC 95% 0.9419 a 0.9644 0.9266 a 0.9515
IC - Intervalo de confiança
0,7183
0.9400 a 0.9624
0,9522
0.7861 a 0.8879
0.9673 a 0.9837
0,9765
0.6584 a 0.7729
Automatizada
0,8419
Resultados 45
A tabela 5 detalha a natureza e quantidade de erros encontrados
nas análises segmentares em cada formato. Os melhores resultados
comparando a avaliação ‘AUTOMATIZADA” com as “NÃO
AUTOMATIZADAS” foram observados nos segmentos eletrocardiográficos
que analisam a amplitude.
Tabela 5. Dados Gerais – distribuição dos erros. A concentração dos erros
foi mais expressiva nas ondas Q (avF e V6), R (em V1) e razão
R/S (em V1 e V6).
LIVRE DIRIGIDA AUTOMATIZADA p (LxD)-(LxA)-(DxA)
Freqüência cardíaca 5% 7% 7% ***
Eixo de QRS 14% 10% 5% ***
Intervalo PR 3% 3% 2% ***
Duração de QRS em V5 7% 5% 11% ***
Amplitude de P em DII 10% 4% 6% ***
Amplitude de Q em avF 23% 15% 6% * – 0,0013 – *
Amplitude de Q em V1 7% 10% 10% ***
Amplitude de Q em V6 22% 17% 3% * – 0,0001 – 0,0022
Amplitude de R em V1 25% 19% 3% * - <0,0001 – 0,0007
Amplitude de R em V6 5% 5% 1% ***
Amplitude de S em V1 13% 9% 10% ***
Amplitude de S em V6 7% 11% 5% ***
Amplitude de T em V1 6% 15% 9% ***
Amplitude de T em V6 5% 5% 3% ***
Razão R/S em V1 26% 16% 4% * - <0,0001 – 0,0095
Razão R/S em V6 12% 18% 3% * - 0,0317 - 0,0012
GERAL
12% 11% 6% * - <0,0001 - <0,0001
(LxD): análise livre versus dirigida; (LxA): análise livre versus automatizada; (DxA): análise
dirigida versus análise automatizada; (*):não signiticativo.
Resultados 46
A análise da onda Q em avF revela significância estatística quando
comparamos a AL com AA (Tabela 6 e Gráfico 2).
Tabela 6. Onda Q na derivação avF.
Q em avF
Livre Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,2300 0,0825 0,1500 0,0700 0,0600 0,0465
Qui-quadrado = 11,56
p = 0,0031 Livre x Dirigida p = 0,207
Livre x Automatizada p = 0,0013
Dirigida x Automatizada p = 0,065
Dirigida
IC: Intervalo de confiança
Q avF
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
*
Erro
Q avF
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
*
Erro
Gráfico 2. Q em avF - Distribuição dos erros. Não se observa diferença
significativa ao compararmos ALxAD e ADxAA.
Resultados 47
Tabela 7. Q em avF – Sensibilidade, especificidade e valores preditivos.
Livre Dirigida
Sensibilidade 0,3 0,25 0,9
IC 95% 0,1189 a 0,5428 0,08657 a 0,4910 0,6830 a 0,9877
Especificidade 0,8875 1 0,95
IC 95% 0,7972 a 0,9472 0,9549 a 1,000 0,8769 a 0,9862
Valor Pred. Positivo 0,4 1 0,8182
IC 95% 0,1634 a 0,6771 0,4782 a 1,000 0,5972 a 0,9481
Valor Pred. Negativo 0,8353 0,8421 0,9744
IC 95% 0,7391 a 0,9069 0,7530 a 0,9088 0,9104 a 0,9969
IC - Intervalo de confiança
Automatizada
O estudo da onda Q em V6 mostra que o uso da AA é melhor que as
ANA (Tabela 8 e Gráfico 3).
Tabela 8. Onda Q na derivação V6.
Q em V6
Livre Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,2200 0,0812 0,1700 0,0736 0,0300 0,0334
Qui-quadrado = 16,11
p = 0,0003 Livre x Dirigida p = 0,4753
Livre x Automatizada p = 0,0001
Dirigida x Automatizada p = 0,0022
Dirigida
IC: Intervalo de confiança
Resultados 48
Q V6
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
*
Erro
Q V6
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
*
Erro
Gráfico 3. Q em V6 - Distribuição dos erros. Não se observa diferença
significativa ao compararmos ALxAD.
Tabela 9. Q em V6 – Sensibilidade, especificidade e valores preditivos
Livre Dirigida
Sensibilidade 0,25 0,2 1,00
IC 95% 0,08657 a 0,4910 0,05733 a 0,4366 0,8316 a 1,000
Especificidade 0,9125 0,9875 0,9625
IC 95% 0,8280 a 0,9641 0,9323 a 0,9997 0,8943 a 0,9922
Valor Pred. Positivo 0,4167 0,8 0,8696
IC 95% 0,1517 a 0,7233 0,2836 a 0,9949 0,6641 a 0,9722
Valor Pred. Negativo 0,8295 0,8316 1,00
IC 95% 0,7345 a 0,9013 0,7410 a 0,9006 0,9532 a 1,000
IC - Intervalo de confiança
Automatizada
Os benefícios mais significativos nas análises segmentares do ECG
pediátrico foram observados na onda R em V1 (Tabela 10 e gráfico 4).
Resultados 49
Tabela 10. Onda R na derivação V1
R em V1
Livre Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,2500 0,0849 0,1900 0,0769 0,0300 0,0334
Qui-quadrado = 19,58
p < 0,0001 Livre x Dirigida p = 0,3934
Livre x Automatizada p < 0,0001
Dirigida x Automatizada p = 0,0007
IC: Intervalo de confiança
Dirigida
R em V1
Livre Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,2500 0,0849 0,1900 0,0769 0,0300 0,0334
Qui-quadrado = 19,58
p < 0,0001 Livre x Dirigida p = 0,3934
Livre x Automatizada p < 0,0001
Dirigida x Automatizada p = 0,0007
IC: Intervalo de confiança
Dirigida
R V1
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
*
Erro
R V1
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
*
Erro
Gráfico 4. R em V1 - Distribuição dos erros. Não se observa diferença
significativa ao compararmos ALxAD; porém, ANA se beneficiam
com a AA.
Tabela 11. Onda R em V1. Sensibilidade, especificidade e valores preditivos
Livre Dirigida
Sensibilidade 0,75 0,65 0,95
IC 95% 0,5090 a 0,9134 0,4078 a 0,8461 0,7513 a 0,9987
Especificidade 0,75 0,85 0,975
IC 95% 0,6406 a 0,8401 0,7526 a 0,9200 0,9126 a 0,9970
Valor Pred. Positivo 0,4286 0,52 0,9048
IC 95% 0,2632 a 0,6065 0,3131 a 0,7220 0,6962 a 0,9883
Valor Pred. Negativo 0,9231 0,9067 0,9873
IC 95% 0,8295 a 0,9746 0,8171 a 0,9616 0,9315 a 0,9997
Automatizada
Livre Dirigida
Sensibilidade 0,75 0,65 0,95
IC 95% 0,5090 a 0,9134 0,4078 a 0,8461 0,7513 a 0,9987
Especificidade 0,75 0,85 0,975
IC 95% 0,6406 a 0,8401 0,7526 a 0,9200 0,9126 a 0,9970
Valor Pred. Positivo 0,4286 0,52 0,9048
IC 95% 0,2632 a 0,6065 0,3131 a 0,7220 0,6962 a 0,9883
Valor Pred. Negativo 0,9231 0,9067 0,9873
IC 95% 0,8295 a 0,9746 0,8171 a 0,9616 0,9315 a 0,9997
Automatizada
IC - Intervalo de confiança
Resultados 50
A razão R/S mostrou-se beneficiada pelo uso da AA nas análises em
V1 e V6 (Tabela 12 e gráfico 5).
Tabela 12. R/S na derivação V1.
R/S em V1
Livre Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,2600 0,0860 0,1600 0,0719 0,0400 0,0384
Qui-quadrado = 18,69
p < 0,0001 Livre x Dirigida p = 0,1182
Livre x Automatizada p < 0,0001
Dirigida x Automatizada p = 0,0095
IC: Intervalo de confiança
Dirigida
R/S em V1
Livre Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,2600 0,0860 0,1600 0,0719 0,0400 0,0384
Qui-quadrado = 18,69
p < 0,0001 Livre x Dirigida p = 0,1182
Livre x Automatizada p < 0,0001
Dirigida x Automatizada p = 0,0095
IC: Intervalo de confiança
Dirigida
R/S V1
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
*
Erro
R/S V1
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
*
Erro
Gráfico 5. R/S V1 - Distribuição dos erros. Não se observa diferença
significativa ao compararmos ALxAD; porém, ANA se
beneficiam com a AA.
Resultados 51
Tabela 13. R/S em V1. Sensibilidade, especificidade e valores preditivos
Livre Dirigida
Sensibilidade 0,90 0,80 1,00
IC 95% 0,5550 a 0,9975 0,4439 a 0,9748 0,6915 a 1,000
Especificidade 0,7222 0,8444 0,9556
IC 95% 0,6178 a 0,8115 0,7528 a 0,9123 0,8901 a 0,9878
Valor Pred. Positivo 0,2647 0,3636 0,7143
IC 95% 0,1288 a 0,4436 0,1720 a 0,5934 0,4190 a 0,9161
Valor Pred. Negativo 0,9848 0,9744 1,0
IC 95% 0,9184 a 0,9996 0,9104 a 0,9969 0,9580 a 1,000
Automatizada
Livre Dirigida
Sensibilidade 0,90 0,80 1,00
IC 95% 0,5550 a 0,9975 0,4439 a 0,9748 0,6915 a 1,000
Especificidade 0,7222 0,8444 0,9556
IC 95% 0,6178 a 0,8115 0,7528 a 0,9123 0,8901 a 0,9878
Valor Pred. Positivo 0,2647 0,3636 0,7143
IC 95% 0,1288 a 0,4436 0,1720 a 0,5934 0,4190 a 0,9161
Valor Pred. Negativo 0,9848 0,9744 1,0
IC 95% 0,9184 a 0,9996 0,9104 a 0,9969 0,9580 a 1,000
Automatizada
IC - Intervalo de confiança
A razão R/S em V6 é beneficiada pelo uso da AA (Tabela 14 e
gráfico 6).
Tabela 14. R/S na derivação V6.
R/S em V6
Livre Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,1200 0,0637 0,1800 0,0753 0,0300 0,0334
Qui-quadrado = 11,64
p = 0,003 Livre x Dirigida p = 0,3221
Livre x Automatizada p = 0,0317
Dirigida x Automatizada p = 0,0012
Dirigida
R/S em V6
Livre Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,1200 0,0637 0,1800 0,0753 0,0300 0,0334
Qui-quadrado = 11,64
p = 0,003 Livre x Dirigida p = 0,3221
Livre x Automatizada p = 0,0317
Dirigida x Automatizada p = 0,0012
Dirigida
IC: Intervalo de confiança
Resultados 52
R/S V6
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
*
Erro
R/S V6
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
*
Erro
Gráfico 6. R/S V6 - Distribuição dos erros. Não se observa diferença
significativa ao compararmos ALxAD; porém, ANA se
beneficiam com a AA.
Tabela 15. R/S em V6. Sensibilidade, especificidade e valores preditivos.
Livre Dirigida
Sensibilidade 1,00 1,00 0,80
IC 95% 0,4782 a 1,000 0,4782 a 1,000 0,2836 a 0,9949
Especificidade 0,8737 0,8105 0,9789
IC 95% 0,7897 a 0,9330 0,7172 a 0,8837 0,9260 a 0,9974
Valor Pred. Positivo 0,2941 0,2174 0,6667
IC 95% 0,1031 a 0,5596 0,07460 a 0,4370 0,2228 a 0,9567
Valor Pred. Negativo 1,00 1,00 0,9894
IC 95% 0,9565 a 1,000 0,9532 a 1,000 0,9421 a 0,9997
Automatizada
Livre Dirigida
Sensibilidade 1,00 1,00 0,80
IC 95% 0,4782 a 1,000 0,4782 a 1,000 0,2836 a 0,9949
Especificidade 0,8737 0,8105 0,9789
IC 95% 0,7897 a 0,9330 0,7172 a 0,8837 0,9260 a 0,9974
Valor Pred. Positivo 0,2941 0,2174 0,6667
IC 95% 0,1031 a 0,5596 0,07460 a 0,4370 0,2228 a 0,9567
Valor Pred. Negativo 1,00 1,00 0,9894
IC 95% 0,9565 a 1,000 0,9532 a 1,000 0,9421 a 0,9997
Automatizada
IC: Intervalo de confiança.
Resultados 53
5.2. Resultados não significativos
Tabela 16. Intervalo PR.
PR
Livre Dirigida Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,0300 0,0334 0,0300 0,0334 0,0200 0,0274
Qui-quadrado = 0.2568
p= 0,8795
PR
Livre Dirigida Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,0300 0,0334 0,0300 0,0334 0,0200 0,0274
Qui-quadrado = 0.2568
p= 0,8795
PR
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
Erro
PR
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
Erro
Gráfico 7. PR DII - Distribuição dos erros.
Resultados 54
Tabela 17. Duração do complexo QRS
QRS V
5
Livre Dirigida Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,0700 0,0500 0,0500 0,0427 0,1100 0,0613
Qui-quadrado = 2.637
p= 0,2675
QRS V5
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
Erro
QRS V5
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
Erro
Gráfico 8. Duração de QRS em V5.
Tabela 18. Amplitude de onda P.
P DII
Livre Dirigida Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,1000 0,0588 0,0400 0,0384 0,0600 0,0465
Qui-quadrado = 3.000
p= 0,2231
Resultados 55
P DII
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
Erro
P DII
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
Erro
Gráfico 9. Amplitude de P em DII.
Tabela 19. Amplitude de onda Q na derivação V1.
Q V1
Livre Dirigida Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,0700 0,0500 0,1000 0,0588 0,1000 0,0588
Qui-quadrado = 0.7326
p= 0,6933
Resultados 56
Q V1
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
0.16
Erro
Q V1
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
0.14
0.16
Erro
Gráfico 10. Amplitude de Q em V1
Tabela 20. Amplitude de onda R na derivação V6
R V6
Livre Dirigida Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,0500 0,0427 0,0500 0,0427 0,0100 0,0195
Qui-quadrado = 3.020
p= 0,2209
Resultados 57
R V6
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
Erro
R V6
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
Erro
Gráfico 11. Amplitude de R em V6
Tabela 21. Amplitude de onda S na derivação V1.
S V1
Livre Dirigida Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,1327 0,0672 0,0900 0,0561 0,1000 0,0588
Qui-quadrado = 1.025
p= 0,599
S V1
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
Erro
S V1
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
Erro
Gráfico 12. Amplitude de S em V1
Resultados 58
Tabela 22. Amplitude de onda S na derivação V6.
S V6
Livre Dirigida
A
utomatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,0700 0,0500 0,1100 0,0613 0,0500 0,0427
Qui-quadrado = 2.637
p= 0,2675
S V6
Livre Dirigida Automatizada
0.000
0.025
0.050
0.075
0.100
0.125
0.150
0.175
Erro
S V6
Livre Dirigida Automatizada
0.000
0.025
0.050
0.075
0.100
0.125
0.150
0.175
Erro
Gráfico 13. Amplitude de S em V6
Resultados 59
Tabela 23. Amplitude de onda T na derivação V1
T V1
Livre Dirigida Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,0606 0,0470 0,1500 0,0700 0,0909 0,0566
Qui-quadrado = 4.547
p= 0,1029
T V1
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
Erro
T V1
Livre Dirigida Automatizada
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
Erro
Gráfico 14: Amplitude de T em V1.
Resultados 60
Tabela 24. Amplitude de onda T na derivação V6
T V6
Livre Dirigida Automatizada
Erro IC 95% Erro IC 95% Erro IC 95%
0,0500 0,0427 0,0500 0,0427 0,0300 0,0334
Qui-quadrado = 0.6433
p= 0,725
T V6
Livre Dirigida
Automatizada
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
Erro
T V6
Livre Dirigida
Automatizada
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
Erro
Gráfico 15. Amplitude de T em V6
Discussão
Discussão 62
6. DISCUSSÃO
“Em 1997, fãs de xadrez do mundo inteiro ficaram consternados
quando o computador Deep Blue derrotou o campeão mundial, o russo Garry
Kasparov, em uma série de seis partidas. Nove anos depois, o contrário é que
causaria surpresa..a máquina é favorita.” 06/12/2006, Revista Veja, Esportes
(56)
Este é um ensaio clínico transversal que confronta experiência
cardiológica, disciplina analítica e tecnologia como métodos na avaliação
interpretativa em eletrocardiografia pediátrica.
6.1. Da caracterização da casuística
A escolha do Instituto do Coração (InCor) da Faculdade de Medicina
da Universidade de São Paulo como fonte para esta amostra é explicada por
seu tradicional compromisso, enquanto instituição, para com o ensino e a
pesquisa em cardiologia, pela excelência neste exercício e no desempenho
das sub-especialidades alvo deste estudo, por dispor do número necessário
de profissionais para a amostra e pela desinteressada solicitude dispensada
pelos profissionais alvo.
Discussão 63
A opção por especialistas em cardiologia, com atuação regular em
cardiopediatria ou eletrocardiologia, cumpre um padrão (ouro) observado em
várias pesquisas recentes
(8-14,34,42-44)
. A opção por uma maior concentração
de cardiopediatras (73%) reflete nosso alinhamento a este modelo.
Outro aspecto a influenciar a escolha destes profissionais é que os
resultados obtidos em estudos comparativos entre médicos não
cardiologistas e software, na análise interpretativa do ECG pediátrico, não
fornecem evidencias suficientemente confiáveis para decidir qual método é
melhor. Wathen et al.
(11)
expõem este confronto em um serviço de
emergência pediátrica com o uso de dois cardiopediatras como controle, e
observam alta e significativa taxa de discordância clinicamente importante na
análise de ECGs. Advertem, sugerindo que a revisão regular dos ECGs pelo
cardiopediatra pode reduzir significativamente a sub-detecção de achados
clinicamente importantes em crianças. Em outro estudo, com desenho
semelhante e com um eletrofisiologista pediátrico para controle, Snyder et al.
(12,13)
observam prejuízo na interpretação, médica e computadorizada, de
ECGs mais complexos. Tsai TL et al.
(9)
denunciam um significativo prejuízo
na condução de pacientes por não cardiologistas, que se servem de
imprecisos sistemas interpretativos computadorizados. Horton et al.
(14)
, em
um estudo sobre a qualidade no uso do ECG, recomendam aos residentes
um maior domínio do ECG e a subseqüente revisão pelo cardiopediatra de
cada registro pré-analisado por um não cardiologista.
Por outro lado, o reconhecimento destes especialistas como padrão-
ouro é questionado por alguns autores. Entre eles, Chiu et al.
(43)
que, ao
Discussão 64
confrontarem a avaliação de dois cardiopediatras e um software, confirmam
a utilidade do software; porém, concluem ser maior a eficiência na avaliação
dos médicos, especialmente na análise do rítmo, de bloqueio de ramo
direito, de sobrecargas e do intervalo QT. Em outra pesquisa, Hamilton et al.
(44,45)
confrontam a interpretação inter e intra-observador na análise da
sobrecarga ventricular direita e esquerda, e concluem haver concordância
modesta entre os cardiologistas, porque mesmo com o uso de um software,
o resultado é proporcional ao volume de informações fornecidas ao
cardiologista sobre o paciente. Rijnbeek et al.
(34,47)
, em um estudo sobre
novos limites de normalidade para o ECG pediátrico, observam dificuldade
por parte do médico em se ajustarem a estes novos limites ao compararem o
software PEDMEANS a dois cardiopediatras.
A orientação estatística definiu a escolha de 20 ECGs pediátricos de
diferentes faixas etárias, logo no desenho deste projeto, com 57% dos
exames propositalmente distribuídos até os dois anos de idade, período que
encerra a maior variação dos limites de normalidade da criança e do ser
humano
(18,32)
.
Cada segmento foi abordado 20 vezes (um em cada ECG) pelos 15
avaliados, conferindo um volume de 300 avaliações por segmento e
totalizando 4800 análises nos 16 segmentos selecionados. Esta amostra
seria suficiente para avaliar estatisticamente erros alfa e beta, e fornecer,
com 90% de chance de acerto, a identificação de uma redução significativa
acima de 10%. A proporção mínima para exames anormais foi definida em
35%; contudo, para simular a rotina ambulatorial do cardiologista “comum” e
Discussão 65
experiente no atendimento pediátrico, e para minimizar o risco da
abordagem mais cautelosa que o habitual pelos avaliados, pois
potencialmente prejudicaria o resultado final desta pesquisa, optamos por
evitar registros que diferissem da aparência costumeira, com elevado
volume de anormalidades. Diante desta premissa, a possibilidade de
proporcionalizar em, no mínimo, 35% as anormalidades nos segmentos (e
não nos ECGs) e nas diferentes faixas etárias estaria prejudicada, pois
exigiria montagem artificial dos registros para manter a distribuição simétrica
das anormalidades, o que elevaria o número de ECGs anormais na amostra,
além de modificar o aspecto habitual de cada exame.
Como a proposta deste projeto é o diagnóstico segmentar e não do
ECG como um todo, apenas a idade foi fornecida junto com o exame para
simular uma condição analítica laboratorial uniforme.
Todos os registros foram realizados em pacientes do InCor, com o
mesmo tipo de aparelho.
Foi proposital a utilização de cinco ECGs normais com até duas
anormalidades irrelevantes no laudo. Esta opção obedece a uma
regularidade na interpretação do ECG pediátrico; ou seja, é freqüente a
constatação de anormalidades segmentares pontuais em ECGs normais.
Esta contumácia foi abordada por Macfarlane et al.
(48)
, quando afirmam que
“erros significativos de aferição na amplitude e duração dos segmentos em
um ECG pediátrico podem ocorrer se a freqüência de amostragem for
baixa”.
Discussão 66
Foram consideradas como anormalidades segmentares relevantes
alterações com potencial para prejudicar o diagnóstico final do exame.
As principais publicações internacionais tratam a aferição segmentar
como padrão-ouro na análise eletrocardiográfica e, em virtude disto,
publicam tabelas com limites a serem respeitados. Os dezesseis segmentos
escolhidos neste estudo atendem à recomendação da Diretriz (brasileira) de
interpretação do ECG de repouso
(41)
, publicada pela Sociedade Brasileira
de Cardiologia (SBC).
Cada avaliado escolheu livremente (a) um envelope lacrado e sem
identificação, contendo uma pasta com ECGs e (b) um questionário
eletrônico. O termo questionário eletrônico (QE) é definido, neste estudo,
como o conjunto formado pela mídia física (compact disc - CD) e a eletrônica
que contém o programa de computador (ou software) a ser utilizado pelo
avaliado. Este programa de computador utiliza linguagem Visual Basic®,
presente no programa Excel®, da empresa Microsoft®. O uso desta
linguagem se justifica por ser um programa compatível com a maioria dos
sistemas operacionais (SO), por estar presente nos computadores que se
servem deste SO, pela simplicidade de programação, manutenção dos
dados e suporte, pela familiaridade do autor da pesquisa com esta
linguagem de informática que facilita a programação, manutenção dos dados
e suporte técnico e por ter seu projeto, execução e resultados, avaliados e
aprovados pelo Departamento de Informática do InCor.
A opção por QE é justificada pelo conforto para responder às
perguntas quando o avaliado estiver convenientemente disponível; pelo
Discussão 67
gerenciamento de dados, desde sua aquisição e armazenamento até o envio
através da world wide web (internet); pela redução no viés da entrevista.
Apenas dois avaliados relataram dificuldades para instalação de seus QE
em virtude de incompatibilidade de SO. Os problemas foram solucionados
com o envio de uma versão adequada ao SO do avaliado.
A experiência em cardiologia e eletrocardiologia é, ainda hoje, a
principal ferramenta na avaliação de um ECG
(8-14,34,42-44)
. Para melhor
estudar a influência desta experiência na interpretação de registros
pediátricos, três diferentes QE foram preparados, segundo o nível de
liberdade permitida ao médico. São eles:
1) QE para análise AL: Questionamento subjetivo, com perguntas
qualitativas diretas, modelo “SIM” ou “NÃO”. O cardiologista
tem liberdade de aferir o segmento e consultar uma tabela de
normalidade antes de interpretar.
2) QE para análise AD: Questionamento misto, mas com
predomínio subjetivo. Um diferencial disciplinar impõe a
averiguação quantitativa precedendo a qualitativa. Neste
formato, através de uma abordagem sistematizada manual
prévia, o médico afere, antes de interpretar, com liberdade para
consultar uma tabela de normalidade;
3) QE para análise AA: Questionamento sistematizado com de
perguntas apenas quantitativas. O médico tem de aferir os
segmentos e digitar seus valores em um programa de
Discussão 68
computador. Este modelo prescinde da experiência médica e
propõe um hábito interpretativo disciplinado e lógico.
Com o propósito de criar uma rotina analítica familiar ao
cardiologista, durante o estudo segmentar dos ECGs, as perguntas foram
dispostas na mesma seqüência da Diretriz para interpretação do ECG de
repouso
(41)
. Para ambientar convenientemente as avaliações, foi sugerido o
local de trabalho. Também, disponibilizou-se um acesso remoto à tabela de
normalidade do ECG pediátrico, no site da Sociedade Brasileira de
Cardiologia (www.cardiol.br), através de um hiperlink ao endereço eletrônico
http://publicacoes.cardiol.br/consenso/2003/8002/repouso.pdf,
correspondente à I Diretriz (brasileira) de interpretação do ECG de repouso.
O motivo da gravação dos resultados na área de trabalho do
computador, ao invés de ser no próprio CD fornecido, deve-se à
possibilidade de: (a) atualização automática dos dados toda vez que uma
planilha questionário (PQ) é concluída; (b) rapidez no processo de gravação
(o disco rígido do computador armazena as informações mais rápido que o
CD); (c) realização com um único comando, ao contrário da gravação em CD
que necessita de uma seqüência de comandos; (d) redução dos problemas
habituais de gravação em uma mídia móvel (dano físico no local de
gravação, defeito de fábrica ou perda do CD); (e) rápido acesso ao
questionário eletrônico, nos dias subseqüentes à primeira análise (um ícone
específico fica automaticamente gravado na área de trabalho, tão logo o
primeiro estudo eletrocardiográfico é concluído e gravado); (f) fixação do
Discussão 69
avaliado ao local de trabalho nas próximas apreciações dos ECGs; (g)
dispensa do CD com o questionário eletrônico, logo na primeira gravação;
(h) facilidade para envio dos resultados pela internet.
Como gabarito das aferições quantitativas, dois cardiologistas, não
pediátricos, foram usados como controle neste estudo. Isto não é fato
isolado, uma vez que Guglin et al.
(8)
, em seu projeto, após os registros
serem lidos por um software, eram relidos por dois cardiologistas. Em outro
artigo sobre interpretação informatizada do ECG pediátrico, Tsai TL
(9)
compararam os desempenhos de um software de análise interpretativa para
ECGs pediátricos e de médicos residentes não cardiologistas, tendo, como
controle, a análise de dois cardiologistas. Eskola et al.
(10)
compararam a
precisão entre a aferição manual e a computadorizada em segmentos
eletrocardiográficos específicos, que foram independentemente avaliados
por dois cardiologistas, sem conhecimento da interpretação
computadorizada, e comparados às aferições automatizadas. A rotina
imposta aos dois cardiologistas-controle foi proporcionalizada ao risco da
função, especialmente ante à polêmica da aferição manual
(10,32,47,48)
.
Nas aferições qualitativas foi utilizado um software, desenvolvido
pelo autor desta pesquisa em outro estudo
(55)
, que contém em seu banco de
dados a tabela de normalidade em ECG pediátrico, publicada na I Diretriz de
interpretação do ECG de repouso. O programa de computador não se
destina ao diagnóstico eletrocardiográfico, mas sim à interpretação exata de
cada segmento aferido métrica ou vetorialmente, classificando, após
comparação com seu banco de dados, os que estão ou não normais. Os
Discussão 70
significativos resultados deste estudo permitiram a utilização desta
ferramenta para a função de controle quantitativo. Não fosse, porém, esta a
ferramenta, bastaria o estrito cumprimento da tabela de normalidade vigente.
A utilização das PQ, presentes em cada QE, transcorreu
satisfatoriamente em todas as rotinas programadas, inclusive na
transferência desses dados pela internet.
O teste do qui-quadrado foi utilizado neste estudo por sua aplicação
na comparação de proporções numéricas.
6.2. Dos resultados
O índice de erros é uma ferramenta conveniente e informativa para a
avaliação da exatidão diagnóstica, segundo Guglin et al.
(8)
. Nesta linha de
raciocínio, a pesquisa revelou que os erros mais significativos ocorreram na
análise das ondas Q e R durante as AL e AD ou análises não automatizadas
(ANA).
O motivo da maior concentração de erros nos segmentos com
análise de amplitude obedece ao relato de outros autores
(12,13,43)
. Inferimos
que: (1) a maior dificuldade na interpretação da amplitude nas diferentes
faixas etárias se deva à sua maior variação nos limites de normalidade do
que nas análises de duração; (2) a freqüência de amostragem foi baixa
(150Hz) e erros significativos de aferição na amplitude e duração dos
segmentos em um ECG pediátrico podem ocorrer se a freqüência de
Discussão 71
amostragem for baixa, como concluíram Macfarlane et al.
(48)
, ao utilizar um
ECG digital, capacitado para obter 500 amostras por segundo (500Hz); (3)
talvez não coincidisse esta disposição dos erros se a distribuição das
anormalidades, em todos segmentos estudados, fosse proporcional.
Em média, foram 23%, 17% e 4% os erros de avaliação nas AL, AD
e AA; referentes às ondas Q em avF (tabelas 4 e 5) e V6 (tabelas 6 e 7) e R
em V1 (tabelas 8, 9, 10 e 11). Observou-se redução em 68% (gráfico 2),
85% (gráfico 3) e 86% (gráfico 4) nos erros, quando comparamos
respectivamente as AL e AD (não automatizadas) com a AA. A razão R/S na
derivação V1 foi favorecida pela boa performance da AA, especialmente pelo
bom resultado de R em V1 (gráficos 4 e 5). O significativo benefício na AA
(tabelas 12 e 13), observado na razão R/S em V6 (gráfico 6), ocorre sem
que as ondas R e S tenham isoladamente apresentado resultados
significativos com o uso da AA. Isto talvez se explique pela boa performance
de R em V6, apesar de não significativa.
Não houve diferença estatisticamente significativa entre as
avaliações não automatizadas AL =11,56% e AD=10,57%. A aferição
quantitativa não modificou a qualitativa. Em termos práticos, seria o mesmo
que afirmar que, quando a experiência do cardiologista conclui a
interpretação de um ECG pediátrico, é indiferente se houve ou não medição
anterior à interpretação.
Outro aspecto que a similaridade entre AL e AD permite concluir é
sobre a uniformidade interpretativa do cardiologista na análise do ECG, que,
segundo os critérios estatísticos, presume competência satisfatória.
Discussão 72
Os erros observados nas ANA foram reduzidos com significância
estatística de 11% para 6% na AA. O cardiologista reduz em 45% os vieses
de interpretação na AA. A diferença média de 5% nos erros interpretativos
entre as ANA e AA representam uma redução estatisticamente significativa
de 45% do total de erros (tabela 1 e gráfico 1).
A capacidade geral de acerto com este método, quando qualifica
como normal um segmento eletrocardiográfico em ECG pediátrico,
sensibilidade = 84%, confere um benefício 21% superior à AL e 44%
superior à AD. As ANA permitem muitos resultados “falso normais”, AL=30%
e AD=41%.
Os resultados pró-AA são ainda melhores quando o diagnóstico é de
anormalidade segmentar, especificidade = 95%, apesar de não haver
grandes diferenças com relação às formas AL e AD,91% e 94%,
respectivamente (tabelas 2 e 3).
Wyatt e Liu
(57)
definem, sob o ponto de vista da informática médica,
algoritmo como sendo o conjunto de regras e operações bem definidas e
ordenadas, destinadas a executar uma tarefa complexa através de etapas
de simples decisão e execução. Segundo Karp
(58)
, algoritmos são bons para
descrever processos dinâmicos, enquanto fórmulas ou equações são mais
apropriadas aos fenômenos estáticos. A aplicação de novos algoritmos
interpretativos, porém, serve-se da evolução tecnológica, particularmente da
melhora da freqüência de amostragem que evoluiu de 333Hz
(32)
até 1200Hz
(47)
e da associação de metodologias complementares como a
vetorcardiografia para elucidação de similaridades e para melhor escolha
Discussão 73
metodológica na programação de um software para análise do ECG. Uma
limitação comum, na interpretação de um ECG, é a ocorrência de imagens
que se aplicam a mais de um diagnóstico, sem diferenciação para a
capacidade visual humana e para algoritmos de análise computadorizada do
ECG. Zhou et al.
(12)
obtiveram resultados significativamente melhores na
classificação destes desvios, usando medidas combinadas de ECG e de
VCG que permitiram um aprimoramento do algoritmo existente. Outro estudo
que associa o uso da vetorcardiografia para aprimoramento da precisão
interpretativa computadorizada em ECG pediátrico foi desenvolvido por
Brohet et al.
(42)
, que avaliaram a influência de diferentes metodologias
analíticas na interpretação do ECG pediátrico. O melhor resultado foi obtido
pela associação das metodologias estatística multivariada e determinística
convencional. Guglin et al.
(8)
analisaram a freqüência e a natureza dos erros
na interpretação computadorizada de um ECG. Os registros foram lidos por
um software e relidos por dois cardiologistas. O diagnóstico
computadorizado do ECG para situações de risco à vida não foi exato. Os
autores concluíram que há necessidade de melhorias nos algoritmos
diagnósticos.
Dentre os autores que não prescindem da aferição manual, Eskola
et al.
(10)
, em um estudo com pacientes adultos, compararam a precisão
entre a aferição manual e a computadorizada em ECGs de pacientes com
suspeita de insuficiência coronariana aguda. Os resultados revelam que, nos
desvios do segmento ST, as medidas automatizadas foram menores que as
realizadas manualmente, e a duração da onda Q foi maior na automatizada,
Discussão 74
com conseqüente agravo ao diagnóstico inicial. Corrigir a leitura
automatizada através da aferição manual é necessário, especialmente por
causa das subseqüentes implicações clínicas, assim inferem os autores.
Aliás, a Diretriz Européia
(4)
para interpretação do ECG no RN, publicada
pela Sociedade Européia de Cardiologia (ESC), também recomenda a
aferição manual dos segmentos de um ECG, face à existência de limitações
nas medições eletrônicas. Macfarlane et al.
(48)
valorizaram a aferição
manual em registros digitais, com freqüência de amostragem baixa (500Hz
foi a utilizada em seu estudo). Davignon
(32)
ilustrou bem este caso quando,
para otimizar o tempo em seu (antológico) estudo, reconhecendo que a
aferição manual de cada ECG demandaria muito tempo, recorreu a um
software, denominado Mayo Clinic Computer Program®, para aferição
automática dos segmentos nos ECGs e arquivamento dos dados. As
gravações, porém, foram monitoradas visualmente e estavam sujeitas a
correções manuais das medidas defeituosas. Allan et al.
(25)
, em uma carta
enviada ao editor da revista Pediatrics, ponderaram sobre as variáveis
interferentes que afetam a aferição automatizada, “não há substituto para o
cálculo manual dos segmentos do ECG”.
A aferição manual dos segmentos do ECG pediátrico é controversa.
Dentre os pesquisadores que desaconselham a aferição manual do ECG
pediátrico, Rijnbeek et al.
(47)
alegam que a imperfeição nos valores vigentes
é também explicada pelas medidas manuais realizadas nestes segmentos.
Para solucionar a precisão na aferição manual, com perspectivas
para criação de sistemas de interpretação computadorizados, Mitra et al.
Discussão 75
(50,51)
desenvolveram um interessante sistema de aquisição de dados
eletrocardiográficos que utilizou um scanner para transferência pontual das
imagens, píxel à píxel, gravadas originalmente no papel e transferidas para
uma base de dados digital. Esta pesquisa serviu a um outro estudo,
publicado três anos mais tarde pelo mesmo autor
(52)
, o qual este software foi
capacitado para a identificação eletrocardiográfica de doenças.
O scanner também foi usado por Badilini et al.
(49)
para validar o
software ECGScan, desenvolvido para a conversão dos registros
eletrocardiográficos em papel para arquivos digitais. Neste trabalho, os
formatos digitais foram comparados ao impresso original em papel através
de um processador de imagens, que inicialmente detectou a grade
milimetrada subjacente e, subseqüentemente, transferiu o formato das
ondas do ECG usando uma técnica baseada em modelagem ativa do
contorno, semelhante a utilizada pelo Reconhecedor de Caracteres Ópticos -
OCR - nos scanners de mesa.
Nosso estudo apresenta similaridades com os resultados de outras
pesquisas. Guglin et al.
(8)
, ao estudarem a freqüência e a natureza dos erros
na interpretação computadorizados de um ECG, com registros lidos por um
software e relidos por dois cardiologistas, obteve 9,9% de desacordo
significativo entre o computador e os cardiologistas. Em nosso estudo, o
desacordo entre software e cardiologistas foi de aproximadamente 11% (ver
tabela 1 e gráfico 1). Outra contumácia diz respeito ao desenho deste projeto
que se assemelha a outros como, por exemplo, do estudo realizado por
Macfarlane et al.
(48)
que acusaram erros na aferição de amplitude e duração
Discussão 76
dos segmentos. Em outro projeto, mas com pacientes adultos, Eskola et al.
(10)
compararam a precisão entre a aferição manual e a computadorizada em
segmentos eletrocardiográficos específicos, nos quais os registros foram
independentemente interpretados por dois cardiologistas, sem conhecimento
da interpretação computadorizada, e comparados às aferições
automatizadas.
O ECG é normalmente utilizado como um instrumento de triagem
primária por se tratar do primeiro exame em uma investigação cardiológica
subsidiária. Foi observado, em nosso estudo, que a baixa sensibilidade
interpretativa nas ANA permitem a ocorrência de muitos resultados “falsos
normais”. Isto prejudicaria mais o paciente do que a situação inversa, porque
o “falso normal” poderia ser erroneamente dispensado de qualquer
investigação adicional, enquanto o “falso anormal” seria encaminhado para
exames complementares que esclareceriam sua situação normal.
Outro aspecto relevante deste estudo diz respeito aos erros de
natureza interpretativa quando se constata significativa perda da
sensibilidade nas ANAs. Isto permitiria inferir sobre a perda de eficiência do
ECG como instrumento de triagem primária, quando interpretado por ANA.
Iwamoto et al.
(27)
reforçaram a teoria do ECG como instrumento
único de triagem primária em um estudo de revisão do prognóstico e
necessidade de tratamento da taquicardia ventricular (TV) detectada em
uma pesquisa para doença cardíaca realizada em escolas no Japão. Nesse
estudo, 17% dos casos foram diagnosticados em um primeiro ECG de
repouso, e aos demais, após constatação de extrassistolia ventricular, foi
Discussão 77
solicitado realizar Holter e ECG de esforço para detecção de TV. Em uma
revisão sobre a variedade de sintomas na doença de Kawasaki (DK), a
principal causa de doença cardíaca adquirida em crianças no Japão e nos
EUA, Wong et al.
(29)
relataram situações assintomáticas que valorizam o
diagnóstico através do ECG. Steinberg et al.
(33)
, em seu estudo sobre
custos no atendimento à síncope pediátrica, não dispensaram o uso do
ECG, ao recomendar uma abordagem subsidiária clínica e economicamente
justificada. Em um estudo belga, Massim et al.
(28)
destacaram
“anormalidades” eletrocardiográficas silenciosas que ocorrem em crianças e
adolescentes saudáveis, sob o ponto de vista cardiovascular. Os resultados
mostram arritmia sinusal em todos os registros. Algumas crianças
apresentavam bloqueio átrio-ventricular de 1º e 2º graus durante o sono e
extrassístoles atriais e ventriculares monomórficas freqüentes. Em um
estudo indiano, Poddar et al.
(17)
quantificaram em acima de 1% as arritmias
cardíacas em RN aparentemente normais e, em sua maioria, assintomáticos.
O potencial arritmogênico em recém-nascidos com alterações detectáveis a
um ECG de repouso é também destaque na diretriz européia
(4)
. Mohler et
al.
(63)
, em um artigo que mereceu destaque do editor, providenciaram um
esquema que orienta a compreensão da gravidade e da latência das
arritmias congênitas e adquiridas, potencialmente letais, associadas a uma
complexa integração de fatores gênicos, como a SQTL.
A Síndrome do QT Longo (SQTL) é a principal causa de morte
súbita, de origem cardíaca em crianças e adultos jovens
(4)
, e o ECG é o
único teste de seleção disponível para a detecção da SQTL, segundo Allan
Discussão 78
et al.
(24,25)
. Outros autores reforçam estas justificativas
(7,23-26,31)
e citam
outras formas de triagem na suspeita desta patologia
(22,30,31)
. Esta
importância assume dimensões ainda maiores quando a Sociedade
Européia de Cardiologia
(4)
, através de sua Diretriz para interpretação do
ECG no RN, exorta seus membros a influenciarem as agências reguladoras
de saúde, junto a seus países, a implantar uma lei que torne rotina a
realização de um ECG no primeiro mês de vida. Em outra publicação, ainda
mais recente, Schwartz et al.
(7)
afirmaram que um significativo número de
mortes súbitas podem ser evitadas anualmente em criança com SQTL e em
familiares rastreados, geneticamente positivos, com a realização de um ECG
de repouso ao nascer; além de poder diagnosticar outras cardiopatias
congênitas em crianças assintomáticas. A associação Síndrome da Morte
Súbita no Berço (SMSB) e SQTL têm sido o maior argumento nesta cruzada
a favor da realização deste exame no primeiro mês de vida. Mariane
Arnestad et al.
(62)
atribuíram 9,5% dos casos de SMSB à SQTL, com
possibilidade destes dados serem subestimados em 43%, uma vez que
apenas 70% das mutações responsáveis pela morte são identificadas.
Concluíram que o ECG provavelmente identificaria a maioria das crianças
com risco de morte súbita devido à SQTL, em qualquer idade.
Discussão 79
6.3. Considerações Finais
“Não há padrões completamente confiáveis.” Com esta citação de
Liebman e Plonsey
(39)
, Davignon
(32)
inicia o mais importante e influente
estudo sobre os valores eletrocardiográficos normais para crianças e
adolescentes com até 16 anos.
Algoritmos de aferição e de interpretação são falíveis, especialmente
em patologias complexas
(8,10,12,13,32)
, e podem influenciar prejudicialmente a
interpretação do médico quando não estão corretos
(9)
.
Mesmo com o uso do software, houve erro. O viés de aferição (6%)
foi maior que o de interpretação (5%). Este estudo permite inferir que o
médico erra mais ao aferir do que ao interpretar o ECG pediátrico. O aspecto
positivo é que, sob o ponto de vista estatístico, este profissional interpreta
bem o ECG pediátrico. Cometer erros evitáveis é o aspecto negativo.
As possíveis causas de erro, mesmo com o uso de um sistema
interpretativo informatizado, foram acima discutidas; mas neste estudo, por
se tratar de um software diferenciado na finalidade e na estrutura de outros
modelos interpretativos, seria admissível ponderar os seguintes motivos que
explicariam este resultado:
x baixa freqüência de amostragem – foi utilizada 150Hz neste
estudo, que é compatível com o mínimo recomendado pela
AHA
(54)
. No entanto, outras publicações, especialmente as
Discussão 80
mais recentes, recomendam o uso de uma freqüência de
amostragem maior
(4,32,35,47,48)
.
x má distribuição das anormalidades segmentares dos ECGs
escolhidos para a pesquisa;
x aferição manual
(47)
;
x melhoria dos algoritmos
(8,9,12,32,45,47,48)
;
x outros (baixa acuidade visual, displicência).
O software utilizado poderia ser substituído por uma cuidadosa
consulta à tabela de normalidade. O gabarito quantitativo não deveria ser,
necessariamente, um programa de computador, bastaria seguir
corretamente a tabela de normalidade disposta na diretriz vigente.
O padrão-ouro em eletrocardiografia pediátrica é o cardiologista. Seu
domínio e arbítrio sobre este tema é consenso nas principais publicações
internacionais, entre os médicos e demais profissionais da saúde
(46)
.
Em um cenário controverso para adoção de um sistema
interpretativo computadorizado baseado na aquisição eletrônica de sinais,
esta pesquisa propõe um roteiro de auxílio ao diagnóstico do cardiologista
que reduz em 45% as falhas de interpretação segmentar no ECG pediátrico,
e que pode ser agilizado pelo uso de um software.
Neste cenário, a redução no viés de aferição parece figurar como um
desafio importante a ser superado pelos pesquisadores.
Discussão 81
6.4. Limitações
A análise do intervalo QT não faz parte dos segmentos abordados
na Diretriz (brasileira) de interpretação do ECG de repouso
(41)
e por isso foi
excluída deste estudo.
Por estar o foco da pesquisa, no segmento do ECG, a
proporcionalidade de amostras anormais talvez devesse ser ajustada para
segmentos e não para ECGs.
A seleção dos ECGs não proporcionalizou os erros entre os
segmentos selecionados, o que provavelmente facilitaria a melhor
comparação entre os segmentos mais propícios a falhas. Por esta razão, o
valor preditivo também é prejudicado, pois depende da prevalência de
anormalidades da amostra.
O Sexo e a raça não foram diferenciados.
A freqüência de amostragem foi baixa (150Hz).
O tempo na realização dos exames não foi medido.
A tabela de normalidade para ECG pediátrico, publicada na I Diretriz
de interpretação do ECG de repouso
(41)
, apresenta erro na equação R/S
quando não admite, nessa razão, a possibilidade de S igual a zero, quando
este é encontrado entre os limites normais em V1 e V6.
Conclusões
Conclusões 83
7. CONCLUSÔES
“Não basta conquistar a sabedoria, é preciso usá-
la.” Cícero
7.1. Do objetivo primário
x A análise automatizada reduz significativamente o viés
interpretativo observado nas análises não automatizadas.
7.2. Dos objetivos secundários
x Em análises não automatizadas, a aferição precedente não muda
a interpretação segmentar do cardiologista no ECG pediátrico.
x O uso deste sistema interpretativo segmentar computadorizado
auxiliou na redução dos erros de análise segmentar em 45%.
Anexos
Anexos 85
8. ANEXOS
Anexo A. Tabela de normalidade em ECG pediátrico da Diretriz (brasileira ) de
interpretação do ECG de Repouso.
Anexos 86
Anexo B. Software de interpretação segmentar do ECG pediátrico. Inserção e análise
inicial de dados.
Anexos 87
Anexo C. Questionário eletrônico. Planilha oculta com todos os dados digitados nas
20 planilhas questionário.
Anexos 88
Anexo D. Questionário eletrônico. Página inicial com instruções para uso do software.
Anexos 89
Anexo E. Questionário eletrônico. Phanilha questionário. Avaliação qualitativa.
Anexos 90
Anexo F. Questionário eletrônico. Planilha questionário. Avaliação quantitativa e
qualitativa.
Anexos 91
Questionário G. Questionário eletrônico. Planilha questionário. Avaliação quantitativa.
Anexos 92
Anexo H. Questionário eletrônico. Página final com instruções de envio dos dados.
Anexos 93
Anexo I. E-mail de aprovação do questionário eletrônico para a pesquisa.
Anexos 94
Anexo J. ECG nº 153 – 14 anos.
Anexos 95
Anexo K. ECG nº 527 – 6 anos.
Anexos 96
Anexo L. ECG nº 1536 – 6 anos.
Anexos 97
Anexo M. ECG nº 6503 – 15 anos.
Anexos 98
Anexo N. ECG nº 6764 – 1 ano.
Anexos 99
Anexo O. ECG nº 7117 – 14 anos.
Anexos100
Anexo P. ECG nº 8770 – 8 meses.
Anexos101
Anexo Q. ECG nº 12738 – 12 anos.
Anexos102
Anexo R. ECG nº 12759 – 5 meses.
Anexos103
Anexo S. ECG nº 13654 – 10 anos.
Anexos104
Anexo T. ECG nº 32235 – 2 anos.
Anexos105
Anexo U. ECG nº 32287 – 9 anos.
Anexos106
Anexo V. ECG nº 33306 – 13 anos.
Anexos107
Anexo W. ECG nº 33961 – 4 anos.
Anexos108
Anexo X. ECG nº 33992 – 3 anos.
Anexos109
Anexo Y. ECG nº 35603 – 5 meses.
Anexos110
Anexo Z. ECG nº 35788 – 12 anos.
Anexos111
Anexo AA. ECG nº 37106 – 8 anos.
Anexos112
Anexo AB. ECG nº 37313 – 2 anos.
Anexos113
Anexo AC. ECG nº 37565 – 15 anos.
Referências Bibliográficas
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