This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), allowing third parties to copy and redistribute the material in any medium or format and to remix, transform, and build upon the material, provided the original work is properly cited, distributed under the same license, and used for noncommercial purposes only.

Wstęp. Zaburzenia depresyjne stanowią jedno z najczęstszych zaburzeń zdrowia psychicznego i istotnie wpływają na jakość życia. Niestety, pacjenci z implantowanym układem do elektroterapii serca (CIED) mają szczególne predyspozycje do występowania depresji. Są to pacjenci, u których nie przeprowadza się rutynowo badań przesiewowych w kierunku zaburzeń psychicznych i których rzadko kieruje się do poradni psychiatrycznych lub zdrowia psychicznego. Celem badania było określenie częstości występowania zaburzeń depresyjnych wśród chorych z CIED.

Wstęp. Obecnie brakuje narzędzi umożliwiających szybką digitalizację i wspierających interpretację papierowych zapisów elektrokardiograficznych (EKG). Powszechność urządzeń typu smartfonu sugeruje ich wykorzystanie w praktyce jako narzędzi wspomagających interpretację zapisów EKG. Celem pracy jest określenie możliwości wykorzystania darmowej aplikacji mobilnej i urządzenia typu smartfonu w ocenie częstotliwości zespołów QRS i osi elektrycznej serca jako podstawy do bardziej zaawansowanych analiz. Materiał i metody. Do analizy zakwalifikowano 50 zapisów 12-odprowadzeniowego EKG wykonanych z przesuwem 25 mm/s aparatami różnych producentów. Każdy z zapisów oceniło jako diagnostyczny dwóch kardiologów, którzy ponadto ocenili częstotliwość zespołów QRS, oś elektryczną serca, czas QT, amplitudę i czas trwania zespołów QRS i załamków T. Następnie przeprowadzono automatyczną interpretację zapisów EKG za pomocą aplikacji edukacyjnej eEKG (dostępna bez opłat w sklepach AppStore i Google Play) i telefonu iPhone 5s; zdjęcia krzywych EKG wykonano zgodnie z instrukcją aplikacji. Zestawiono wyniki oceny ekspertów i automatycznej interpretacji. Przyjęto 10-procentową granicę dopuszczalnego błędu dla oceny częstotliwości zespołów QRS przez aplikację.