No desenvolvimento cardíaco infantil, a mudança na dinâmica vetorial do miocárdio influencia os parâmetros de normalidade, especialmente nos primeiros dias de vida. Estes limites são idade-dependentes, o que torna a análise do eletrocardiograma (ECG) potencialmente mais difícil em crianças que em adultos. Para facilitar esta tarefa, desenvolvemos um sistema interpretativo computadorizado para análise segmentar no ECG pediátrico. Para validar esta ferramenta, 15 cardiologistas pediátricos foram randomicamente distribuídos em três diferentes grupos, segundo abordagem quali-quantitativa, aqui definidas como avaliação livre (AL), dirigida (AD) e automatizada (AA), na análise de 20 ECGs pediátricos, distribuídos em uma proporção mínima de 35% para exames anormais, com 16 segmentos estudados em cada ECG. Na AL, o cardiologista foi solicitado a responder se o segmento em análise estava normal ou não, com liberdade para medir cada segmento antes de responder. Na AD, a mesma pergunta foi formulada, porém com a imposição de uma aferição prévia do segmento em análise. Consultar a tabela de normalidade foi permitida em ambas situações. Na AA, apenas a aferição foi solicitada e o resultado submetido a um software de interpretação segmentar para ECG pediátrico, com a tabela de normalidade em seu banco de dados. As respostas foram comparadas às análises de dois cardiologistas controle e os resultados conflitantes foram considerados discordantes. Foram observadas discordâncias em 11,6%, 10,7% e 6,2% nas AL, AD e AA, respectivamente. O viés de interpretação foi reduzido em 45% (p<0,0001) com o uso da AA. Observou-se maior benefício com a AA nos estudos das ondas Q em avF e em V6 e R em V1. Em análises não automatizadas, a aferição precedente não mudou a avaliação segmentar do ECG. Concluindo, a AA reduziu significativamente o viés interpretativo em análises não automatizadas, a aferição precedente não mudou a interpretação do ECG e o uso deste software permitiu reduzir o erro de análise segmentar em 45%.

During the cardiac development of children, changes in the vectorial dynamics of the myocardium influence upon normality standards, especially during the first days in life. These are age-dependent limits that make the analysis of EKG of children potentially harder than that of adults. Aiming to make this task easier, we designed a computerized interpretation system for segmental analysis of pediatric EKGs. In order to validate this tool, 15 pediatric cardiologists were randomly allocated to three different groups according to qualitative-quantitative evaluation methods herein defined as free (FE), guided (GE) and automatized (AE) evaluation, for the purpose of analyzing 20 pediatric EKG tracings distributed in a proportion of at least 35% abnormal examinations, with 16 segments being studied in each EKG tracing. In FE, cardiologists were asked to answer whether the segment was normal or not, with freedom to measure each segment before giving their answer. In GE, the same question was made, however they were requested to measure the segment before answering. In both situations they were allowed to refer to a table of normality standards. In AE, only the measurement was asked, and the result was then entered into the software for segmental interpretation of pediatric EKGs, whose database included the table of normality standards. Answers were all compared with those given by two control cardiologists. Discordant results were seen in 11.6%, 10.7% and 6.2% of FE, GE and AE, respectively. Interpretation bias was reduced by 45% (p<0.0001) with the use of AE. In the not automatized types of analyses, previous measurement of segments did not alter the segmental evaluation of EKGs . In conclusion, the automatized evaluation significantly reduced interpretation bias, previous measurement did not change the EKG interpretation with the other not automatized methods and the use of this software allowed to reduce the error of segmental analysis in 45%.