Introducción: La ley de Zipf-Mandelbrot es una ley de poder, que ha sido observada en lenguajes naturales. Con esta ley se ha desarrollado un diagnóstico matemático de la dinámica cardiaca fetal. Objetivo: Desarrollar una metodología de ayuda diagnóstica para evaluar el grado de complejidad de la dinámica cardiaca adulta según la ley Zipf-Mandelbrot. Metodología: Para ello se realizó una inducción matemática; se seleccionaron dos grupos de registros Holter: 11 con diagnóstico normal y 11 con enfermedad aguda de cada grupo, se eligió a un Holter de cada grupo para la inducción, se aplicó la ley de Zipf-Mandelbrot para evaluar el grado de complejidad de cada Holter, buscando similitudes o diferencias entre la dinámica. Se realizó un estudio ciego con 20 Holters calculando la sensibilidad, la especificidad y el coeficiente kappa. Resultados: El grado de complejidad de una dinámica cardíaca normal varió entre 0,9483 y 0,7046, y para una dinámica aguda entre 0,6707 y 0,4228. Conclusiones: Se desarrolló una nueva metodología físico-matemática para la ayuda diagnóstica, que mostró que el grado de complejidad de la dinámica cardíaca normal era mayor que el de los pacientes con enfermedad aguda, mostrando cuantitativamente cómo la dinámica cardíaca puede evolucionar a un estado agudo.
Introduction: The law of Zipf-Mandelbrot is a power law, which has been observed in natural languages. A mathematical diagnosis of fetal cardiac dynamics has been developed with this law. Objective: To develop a methodology for diagnostic aid to assess the degree of complexity of adult cardiac dynamics by Zipf-Mandelbrot law. Methodology: A mathematical induction was done for this; two groups of Holter recordings were selected: 11 with normal diagnosis and 11 with acute disease of each group, one Holter of each group was chosen for the induction, the law of Zipf-Mandelbrot was applied to evaluate the degree of complexity of each Holter, searching similarities or differences between the dynamics. A blind study was done with 20 Holters calculating sensitivity, specificity and the coefficient kappa. Results: The complexity grade of a normal cardiac dynamics varied between 0.9483 and 0.7046, and for an acute dynamic between 0.6707 and 0.4228. Conclusions: A new physical mathematical methodology for diagnostic aid was developed; it showed that the degree of complexity of normal cardiac dynamics was higher than those with acute disease, showing quantitatively how cardiac dynamics can evolve to acute state.
