Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Latar Belakang : Telah banyak dipublikasikan berbagai macam algoritme untukmenentukan lokasi jaras tambahan pada pasien dengan sindroma Wolff-ParkinsonWhite.Algoritme-algoritme tersebut memiliki akurasi yang baik meskipunmemiliki alur yang komplek dan sulit untuk diingat. Berbagai macam algoritmeyang berkembang menggunakan morfologi delta wave dan polaritas komplek QRSdalam penyusunannya. Dengan adanya teknologi kateter ablasi yang ada saat inialgoritme yang komplek tidak diperlukan lagi. Diperlukan suatu algoritme yangsederhana, memiliki akurasi yang baik dan mudah diingat. Penelitian ini bertujuan untuk menilai akurasi algoritme sederhana untuk memprediksi lokasi jarastambahan. Metode : Penelitian ini merupakan studi potong lintang yang dilakukan diDepartemen Kardiologi dan Kedokteran Vaskuler FKUI/ Pusat Jantung NasionalHarapan Kita PJNHK. Data yang diambil berupa elektrokardiografi EKG pada67 pasien dengan sindroma Wolff-Parkinson-White yang menjalani tindakan ablasiperiode Januari 2014 - Oktober 2016. Data EKG yang terkumpul dibacaberdasarkan algoritme baru oleh dua orang penilai independen kemudiandibandingkan dengan hasil ablasi pada tabel 2x2. Hasil Penelitian : sampel akhir sebanyak 47 data hasil bacaan EKG observerterpercaya dihitung berdasarkan tabel 2x2 dengan hasil ablasi. Hasil menunjukkanalgoritme ini memiliki sensitivitas left free wall 45, septal 80, right free wall92, spesifisitas left free wall 96, septal 69, right free wall 85. Nilai dugapositif NDP left free wall 90, septal 55, dan right free wall 67. Nilai duganegatif NDN left free wall 70, septal 88, dan right free wall 97. Akurasialgoritme bervariasi dari 73 -87. Didapatkan perhitungan kesepahaman antarpenilai dengan nilai kappa 0,74-0,93. Perhitungan likelihood ratio menunjukkanlikelihood ratio positif left free wall 11,23, septal 2,23, dan right free wall 6,57.Likelihood ratio negatif left free wall 0,57, septa 0,28, dan right free wall 0,09. Kesimpulan : Algoritme baru yang lebih sederhana ini memiliki akurasi yang baikdengan angka kesepahaman antar penilai yang baik sehingga dapat digunakansecara umum.

---

Background : A lot of algorithms in localizing accessory pathway AP in patientswith Wolff Parkinson White Syndrome have been published. Although many ofthose methods have high accuracy, they are complicated and difficult to memorize.Most of the established algorithm use delta wave morphology and QRS polarity todetermine the location. With the technology of catheter ablation nowadays suchcomplex algorithms are not really needed. This study aim to investigate theaccuracy of a simple algorithm to predict the location of accessory pathways.

Methods : This was a cross sectional study conducted in the NationalCardiovascular Center Harapan Kita RSJPDHK Department Cardiology andVascular Medicine, FMUI. The electrocardiography ECG findings of 67 patientswith Wolff Parkinson White syndrome underwent ablations from January 2014until October 2016 were used in the current study. Those ECGs were analyzed usingthe new algorithm and were evaluated by two independent observers and comparedwith ablation results in a 2x2 table.

Results : The final number of samples was 47 ECGs. The algorithm showed it hada sensitivity of 45 on left free wall, 80 on septal, 92 on right free wall APs inaddition to the specificity of 96 on left free wall, 69 on septal, 85 on right freewall APs. Positive predictive value PPV were 90 on left free wall, 55 on septaland 67 on right free wall APs. Negative predictive value NPV were 70 on leftfree wall, 88 on septal and 97 on right free wall APs. Algorithm accuracy variedfrom 73 to 87. Inter observer agreement calculation was a kappa of 0.74 mdash 0.93.Likelihood ratio calculation identified the positive likelihood ratio of 11.23 on leftfree wall, 2.23 on septal and 6.57 on right free wall APs and negative likelihoodratio of 0.57 on left free wall, 0.28 on septal and 0.09 on right free wall APs.

Conclusion : This new and simple algorithm provide a remarkable accuracy with agood inter observer agreements. Therefore this algorithm is potential to beimplemented in general practice."

"Palpitasi merupakan keluhan yang paling sering membuat seorang penderita datang ke unit gawat darurat. Wolf-Parkinson White (WPW) syndrome merupakan gangguan konduksi pada jantung dengan gejala palpitasi yang dapat menyebabkan kematian mendadak. WPW dapat dideteksi dengan pemeriksaan electrocardiogram (EKG). Dalam tulisan ini dilaporkan dua kasus WPW yang terjadi pada usia muda dengan riwayat keluhan palpitasi yang berulang dan progresif. EKG pasien pertama menunjukkan takikardi supraventrikel yang berubah menjadi irama sinus setelah pemberian propanolol. Pada EKG dengan irama sinus ditemukan gelombang delta pada sandapan II,III,aVF, V1 yang biasanya disebabkan oleh accessory pathway (AP) pada dinding left lateral. Studi elektrofisiologi mengkonfirmasi adanya AP dan radio frequency catheter ablation berhasil dilakukan, Gelombang delta tidak terdeteksi pada saat pasien kontrol ke poliklinik. Pasien tidak ada keluhan dan tidak harus minum obat lagi. EKG pasien kedua menunjukkan takikardi supraventrikel dengan aberansi. Setelah pemberian amiodarone terekam irama sinus dengan gelombang delta pada sandapan I,II,aVL, kemungkinan accessory pathway pada dinding anteroseptal. Pasien kedua tidak dilakukan studi elektrofisiologi dan ablasi karena masalah biaya, namun amiodarone perlu diminum untuk mencegah takikardi supraventrikel berulang.

---

Palpitation is a common presenting symptom in the emergency department. Wolf-Parkinson White (WPW) syndrome is a cardiac conduction disorder that may present with palpitation and lead to sudden cardiac death. WPW could be detected by electrocardiogram (ECG). In this case report, we present two young male patients with WPW syndrome admitted to our hospital with history of repeated and progressive palpitation. ECG of the first patient revealed supraventricular tachycardia which converted to sinus rhythm after propanolol treatment. ECG showed sinus rhythm with delta wave in lead II,III,aVF, V1 suggesting the presence of accessory pathway (AP) in left lateral wall.

Electrophysiology study confirmed the presence of AP and radio frequency catheter ablation was successfully done resulted in disappearance of delta on outpatient clinic ECG. Patient has no symptom and he do not have to take medication. ECG of the second patient revealed supraventricular tachycardia with abberancy. After amiodarone infusion, ECG showed sinus rhythm with delta wave in lead I,II,aVL suggesting the presence of accessory pathway in anteroseptal wall. Electrophysiology study and catheter ablation did not perform for this patient because of financial problem, however amidarone has to be taken regularly to prevent the recurrence of supraventricular tachycardia."

"ECG (electrocardiograph) adalah alat yang berfungsi untuk menangkap aktifitas listrik pergerakan jantung sebagai gelombang elektromagnetik Gelombang elektro magnetik tersebut ditranslasikan menjadi data analog voltase yang akan di-plot kan ke dalam grafik grid. Grafik grid ini lalu akan dibaca oleh tenaga medis terlatih untuk diagnosis pasien. ECG di Indonesia yang di rumah sakit adalah barang-barang impor luar negeri dari dunia Barat. Indonesia tidak berkemampuan untuk membuat ECG. Dalam penelitian ini dilakukan pengembangan ECG berbasis mikroprosesor Arduino serta hardware AD8232 yang bisa mengambil data ECG jantung secara akurat Tetapi walaupun akuisisi data sudah berjalan lancar, pemrosesan data ECG sendiri masih merupakan hal yang kompleks. Data tersebut hanya bisa ditampilkan pada layar ECG dan di-print pada kertas grid ECG untuk penyimpanan data. Oleh karena itu disiapkan Bluetooth ECG, ECG yang memiliki fungsi untuk mentransfer data ke device telekomunikasi seperti smartphone dan laptop untuk mempermudah pengambilan dan penyimpanan data ECG pasien. Serta disiapkan juga prototype CNN sebagai pre-diagnosis dasar bagi hasil ECG pasien. Dalam pengujian hardware produk dan akurasi datanya, akan dilakukan pengetesan langsung kepada volunteer sekitar Universitas. Sebagai referensi akan digunakan juga Patient Monitor kepada sekelompok volunteer yang sama. Menggunakan data tersebut akurasi nilai Blue ECG akan didapatkan valuenya lewat nilai BPM dan didiskusikan secara kualitatif lewat morfologi gambar yang didapatkan. Bentuk produk akhir akan dicatat beserta daftar komponen – komponen utamanya.

---

ECG (electrocardiograph) is a device whose function is to catch electric activity of heart movement as electromagnetic waves. Those electromagnetic waves are translated into analog data voltage that will be plotted in a grid graph. This grid graph shall be read by a trained medical professional for patient diagnosis. The current ECG’s in Indonesian hospitals are imported products. Indonesia doesn’t have the capability to make their own. In this research, a development of ECG based on Arduino microprocessor including AD8232 as sensor to  take accurate data of heart’s ECG. Even if data acquisition itself is a simple process, data processing itself is a complex process. Normally, the acquired data can only be displayed on ECG’s screen or saved on printed grid paper. Therefore Blue ECG is created, Blue ECG is an ECG whose function is to transfer its acquired data to telecommunication device such as smartphone and laptop to facilitate acquisition and archiving of patient’s data. A prototype CNN is also created as a basic pre-diagnosis of patient ECG. In testing of product hardware and data acquisition accuracy, a field test shall be done on volunteers around the University campus. As reference, a Patient Monitor device shall be used on the same group of volunteers.  Using those data, the accuracy value of Blue ECG will be found the BPM values and qualitative analysis on acquired ECG morphology. The final product shall be described with details including the list of its components. "