Tengo una pregunta sobre JMP® Student Edition.
Me gustaría saber si es posible utilizar este software para averiguar el índice de estrés LF/HF (componente de baja frecuencia/componente de alta frecuencia) a partir de los datos de Excel del RRI (intervalo de frecuencia cardíaca) y, de ser así, indíqueme el procedimiento para hacerlo.
Tengo una pregunta sobre JMP® Student Edition.
¿Es posible usar este software para determinar el indicador de estrés LF/HF (componente de baja frecuencia/componente de alta frecuencia) a partir de datos de Excel sobre el intervalo de frecuencia cardíaca (RRI)? De ser así, explique el procedimiento.
Mi nombre es Ono y trabajo como probador senior en la división JMP Japón de SAS Institue Japan.
Yo mismo me enteré de la "relación HF/LF" gracias a tu pregunta, por lo que mi respuesta será bastante vaga.
Básicamente, el cálculo de la relación HF/LF no se proporciona como una característica estándar de JMP, y requiere un procesamiento que ni siquiera está disponible como función de programación, por lo que creo que sería bastante problemático hacer esto en JMP.
En primer lugar, no es posible calcular la relación AF/BF, un índice de estrés, a partir de los datos del intervalo RR utilizando una sola función o con el ratón en JMP o JMP Pro (en adelante, "JMP"). Sin embargo, JMP Student Edition incluye las funciones de JMP Pro. También existen otras funciones, como los cálculos del IMC, que no se incluyen en la interfaz gráfica de usuario de JMP. Si desea realizar cálculos en JMP que no están incluidos de serie, deberá programarlos usted mismo.
(No existe ningún complemento que pueda realizar el cálculo de la "relación HF/LF", pero hay varios programas gratuitos disponibles en el sitio web JMP Marketplace ( https://marketplace.jmp.com/ja) que utilizan una función llamada "complementos" y se proporcionan tal como están).
Si desea calcular la relación HF/LF en JMP, deberá programarla (escribir el código usted mismo) de la siguiente manera:
- La programación se realiza en un lenguaje específico de JMP llamado JSL (JMP Scripting Language).
- Programación en Python (JMP 18 y posterior) dentro de JMP.
Existen varios métodos para procesar y calcular la relación HF/LF a partir de los datos del intervalo RR. Puede que ya exista un método estándar que sea el mejor, pero cuando hice la siguiente pregunta en ChatGpt, se presentaron varios artículos.
Existen varios métodos para calcular la relación LF/HF a partir del intervalo RR, como (a) la interpolación lineal o la interpolación spline para que los datos estén espaciados uniformemente, (b) si se debe usar el valor tal cual o suavizarlo para calcular la potencia en el dominio de la frecuencia, y (c) cómo integrar numéricamente el espectro de potencia. ¿Existen artículos que comparen estos métodos?
Para los métodos de cálculo sencillos utilizados en los artículos para responder a las indicaciones anteriores (por ejemplo, crear datos equiespaciados mediante interpolación lineal, realizar una transformada rápida de Fourier sin procesar y la distribución del producto mediante la regla del trapecio), existen varias funciones disponibles en JSL (la interpolación lineal se puede realizar con la función Interpolar y la transformada rápida de Fourier con FFT). Sin embargo, para otros procesos, no hay funciones específicas disponibles en JMP, y deberá desarrollar esas partes desde cero. Si no está seguro de cuál es el mejor método de cálculo, es mejor probar todos los métodos y demostrar que los resultados son los mismos, por lo que creo que desarrollarlo en JSL para JMP llevaría mucho tiempo.
Además de los detalles que deben tenerse en cuenta al realizar cálculos como los mencionados anteriormente, primero debe considerar si la relación LF/HF en sí misma es un indicador válido y si se ajusta al objeto de su estimación. Creo que sería más rápido consultar a un experto que haya analizado datos reales de ECG en el dominio de la frecuencia (no solo en el dominio del tiempo). Si no sabe cómo interpretar los datos en el dominio de la frecuencia y simplemente calcula la relación LF/HF con cualquier método, podría tener dudas sobre si el cálculo es correcto, etc.
(Tenga en cuenta que si desea ajustar un modelo ARIMA y observar la densidad espectral de potencia, puede hacerlo en la plataforma Time Series. Sin embargo, esta plataforma no calcula la potencia LF, la potencia HF, la relación LF/HF, etc.)
Lamento que esta no sea una respuesta positiva, pero si tienes alguna pregunta, házmelo saber.
Esta no es mi área de especialización y creo que se necesitan bastantes conocimientos previos para medir correctamente la relación LF/HF a partir de los datos. Encontré esto, que describe muchas medidas: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5624990/ . También encontré varias referencias que citan problemas con el uso de esta relación. Pero, en cuanto a las capacidades de JMP, parece que construir cualquiera de estas medidas es sencillo; parece que todas se pueden lograr con fórmulas JMP relativamente simples. Dado que los datos son datos de series de tiempo, se podrían utilizar varios métodos integrados, incluyendo splines simples o modelos de series de tiempo más complejos, y los resultados de estos se pueden guardar fácilmente como variables en el conjunto de datos. Por lo tanto, si bien el cálculo apropiado y su interpretación parecen requerir un amplio conocimiento de la materia, la implementación de JMP no me parece compleja.
Entonces, mi respuesta a tu pregunta sería: sí, JMP se puede usar fácilmente para medir LF/HF a partir de tus datos de frecuencia cardíaca. Pero para explicar el procedimiento, necesitas proporcionar más información sobre qué medida quieres usar exactamente. No entiendo bien la respuesta de yusuke_ono, lo que hace que el cálculo de JMP parezca complejo, pero quizás se deba a que entiendo aún menos sobre LF/HF que ellos.
Disculpe la demora en responder. Gracias por su respuesta.
Entiendo que no es posible calcular la relación AF/BF solo con el ratón. También agradezco que me hayas informado de que es necesario programar y de que existe una función llamada "complemento".
Parece un poco desafiante con JMP, así que creo que consideraré otros métodos también.
