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dc.contributor.advisor | Arenillas Lara, Juan Francisco | es |
dc.contributor.author | Talegón de la Fuente, Ernesto Manuel | |
dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Facultad de Medicina | es |
dc.date.accessioned | 2022-09-06T16:08:27Z | |
dc.date.available | 2022-09-06T16:08:27Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://uvadoc.uva.es/handle/10324/54976 | |
dc.description.abstract | El ictus representa una de las principales causas de morbimortalidad en nuestro medio. Hasta un 40% de los pacientes con ictus de origen indeterminado presentan realmente fibrilación auricular (FA) paroxística oculta como causa del mismo, por lo que, si no es detectada, llevarán un tratamiento insuficiente para la prevención de la recurrencia del mismo. Nos proponemos evaluar la capacidad del nuevo sistema Holter SRA de incrementar la detección intrahospitalaria de FA oculta frente al método convencional en esta población, así como conocer la estimación del riesgo de FA oculta en pacientes evaluados con él. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Inteligencia artificial | es |
dc.subject | Corazón - Enfermedades | es |
dc.subject.classification | Ictus | es |
dc.subject.classification | Fibrilación auricular | es |
dc.subject.classification | Holter | es |
dc.title | Eficacia de un nuevo sistema de detección automática de fibrilación auricular oculta, basado en inteligencia artificial, en pacientes con ictus criptogénico | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.description.degree | Grado en Medicina | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
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- Trabajos Fin de Grado UVa [29685]
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