Bibliografía del artículo
1. Mandelbrot B. Scaling and power laws without geometry. In: The Fractal Geometry of Nature. Freeman Ed. San Francisco, pp. 344-8, 1972.
2. Zipf GK. The human behavior and the principle of least effort. Addison-Wesley Press, Cambridge, MA, 1949.
3. Mandelbrot B. Information theory and psycholinguistics: a theory of words frequencies, in: Lazafeld P, Henry N. (Eds.) Readings in mathematical social science, MIT Press, Cambridge, MA, 1966.
4. Mandelbrot B. Structure formelle des textes et comunication. World. 10:1-27, 1954.
5. Corral Á, Boleda G, Ferrer-i-Cancho R. Zipf's law for word frequencies: Word forms versus lemmas in long texts. PloS one, 10(7), e0129031, 2015.
6. Hernández A, Diéguez F. La ley de Zipf y la detección de la evolución verbal en la enfermedad de Alzheimer. Anuario de Psicología 43(1):67-82, 2013.
7. WHO. The atlas of heart disease and stroke. Deaths from coronary heart disease. Disponible en: http://www.who.int/cardiovascular_diseases/en/cvd_atlas_14_deathHD.pdf?ua=1.
8. Nichols M, Townsend N, Scarborough P, Rayner M. Cardiovascular disease in Europe 2014: epidemiological update. European Heart Journal 35(42):2950-2959, 2014. doi:
10.1093/eurheartj/ehu299.
9. Mozaffarian D, Benjamin E, Go AS, Arnett DK, Blaha MJ, et al. Heart disease and stroke statistics. Update. A report from the American Heart Association. Circulation 131:e29-e322, 2015.
10. OMS. Centro de prensa. Enfermedades cardiovasculares. Disponible en: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs317/es/.
11. Harris P, Stein PK, Fung GL, Drew BJ. Heart rate variability measured early in patients with evolving acute coronary syndrome and 1-year outcomes of rehospitalization and mortality. Vasc Health Risk Manag 10:451, 2014.
12. Shahbazi F, Asl BM. Generalized discriminant analysis for congestive heart failure risk assessment based on long-term heart rate variability. Comput Methods Programs Biomed pii: S0169-2607(15)00217-5, 20105. doi:
10.1016/j.cmpb.2015.08.007.
13. Lakusic N, Mahovic D, Kruzliak P, Cerkez Habek J, Novak M, Cerovec D. Changes in heart rate variability after coronary artery bypass grafting and clinical importance of these findings. Biomed Res Int. 2015;2015:680515. doi:
10.1155/2015/680515. Epub 2015 May 20.
14. Gallo J, Farbiarz J, Alvarez D. Análisis espectral de la variabilidad de la frecuencia cardíaca. Iatreia 12(2):61-71, 1999.
15. Goldberger A, Amaral L, Hausdorff JM, Ivanov P, Peng Ch, Stanley HE. Fractal dynamics in physiology: alterations with disease and aging. PNAS 99:2466-2472, 2002.
16. Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Bernal P, Puerta G, Vitery S, et al. Theoretical generalization of normal and sick coronary arteries with fractal dimensions and the arterial intrinsic mathematical harmony. BMC Medical Physics 10:1-6, 2010.
17. Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Bernal P, Álvarez L, Forero G, et al. Diagnóstico fractal del ventriculograma cardíaco izquierdo. Geometría fractal del ventriculograma durante la dinámica cardíaca. Rev Colomb Cardiol 19(1):18-24, 2012.
18. Goldberger AL, West BJ. Applications of nonlinear dynamics to clinical cardiology. Ann N Y Acad Sci 504:195, 1987.
19. Goldberger AL, Rigney DR, Mietus J, Antman EM, Greenwald S. Nonlinear dynamics in sudden cardiac death syndrome: heart rate oscillations and bifurcations. Experientia 44:983, 1988.
20. Pincus SM. Approximate entropy as a measure of system complexity. Proc Natl Acad Sci USA 88:2297, 1991.
21. Ksela J, Avbelj V, Kalisnik JM. Multifractality in heartbeat dynamics in patients undergoing beating-heart myocardial revascularization. Comput Biol Med 60:66-73, 2015.
22. Chang MC, Peng CK, Stanley HE. Emergence of dynamical complexity related to human heart rate variability. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys 90(6):062806, 2014.
23. Porta A, Bari V, Marchi A, De Maria B, Cysarz D, Van Leeuwen P, Takahashi AC, Catai AM, Gnecchi-Ruscone T. Complexity analyses show two distinct types of nonlinear dynamics in short heart period variability recordings. Front Physiol 6:71, 2015.
24. Rodríguez J. Nuevo diagnóstico físico y matemático de la monitoria fetal: predicción de aplicación clínica. Momento Revista de Física 44:49-65, 2012.
25. Rodríguez J, Prieto S, Ortiz L, Bautista A, Bernal P, Avilán N. Diagnóstico matemático de la monitoria fetal aplicando la ley de Zipf Mandelbrot. Rev Fac Med Univ Nac Colomb 54(2):96-107, 2006.
26. Rodríguez J. Entropía proporcional de los sistemas dinámicos cardíacos: Predicciones físicas y matemáticas de la dinámica cardíaca de aplicación clínica. Rev Colomb Cardiol 17:115-129, 2010.
27. Rodríguez J. Mathematical law of chaotic cardiac dynamic: Predictions of clinic application. J Med Med Sci 2(8):1050-1059, 2011.
28. Rodríguez J, Prieto S, Flórez M, Alarcón C, López R, Aguirre G, Morales L, Lima L, Méndez L. Physical-mathematical diagnosis of cardiac dynamic on neonatal sepsis: predictions of clinical application. J Med Med Sci 5(5):102-108, 2014.
29. Rodríguez J, Narváez R, Prieto S, Correa C, Bernal P, Aguirre G, Soracipa Y, Mora J. The mathematical law of chaotic dynamics applied to cardiac arrhythmias. J Med Med Sci 4(7):291-300, 2013.
30. Rodríguez J, Álvarez L, Tapia D, López F, Cardona M, Mora J, et al. Evaluación de la dinámica cardíaca de pacientes con arritmia con base en la teoría de la probabilidad. Medicina (Bogotá) 34(1):7-16, 2012.
31. Rodríguez J, Correa C, Melo M, Domínguez, D, Prieto S, Cardona DM, et al. Chaotic cardiac law: Developing predictions of clinical application. J Med Med Sci 4(2):79-84, 2013.
32. Rodríguez J, Prieto S, Domínguez D, Melo M, Mendoza F, Correa C, Soracipa Y, Pinilla L, Pardo J, Ramírez N. Mathematical-physical prediction of cardiac dynamics using the proportional entropy of dynamic systems. J Med Med Sci 4(8):370-381, 2013.
33. Rodríguez J, Prieto S, Bernal P, Izasa D, Salazar G, Correa C, Soracipa Y. Entropía proporcional aplicada a la evolución de la dinámica cardíaca. Predicciones de aplicación clínica. En: Rodríguez LG, coordinador. La emergencia de los enfoques de la complejidad en América Latina: implicancias políticas, epistemológicas y metodológicas para las ciencias del siglo XXI. Tomo 1,1a ed. Buenos Aires: Comunidad Editora Latinoamericana pp. 315-334, 2015.
34. Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Mendoza F, Weisz G, Soracipa Y, Velásquez N, Pardo J, Martínez M, Barrios F. Physical mathematical evaluation of the cardiac dynamic applying the Zipf ? Mandelbrot law. Journal of Modern Physics 6:1881-1888, 2015. http://dx.doi.org/
10.4236/jmp.2015.613193.
35. Rodríguez J, Correa C, Ortiz L, Prieto S, Bernal P, Ayala J. Evaluación matemática de la dinámica cardíaca con la teoría de la probabilidad. Rev Mex Cardiol 20(4):183-189, 2009.
36. Rodríguez J, Correa C, Prieto S, Bernal P, Forero G, Salazar G, Vitery S, Álvarez L, Puerta G. Confirmación del método de ayuda diagnóstica de la dinámica cardíaca de aplicación clínica desarrollado con base en la teoría de la probabilidad. Rev Fac Med 19(2):167-177, 2011.
37. Huikuri HV, Mäkikallio T, Peng CK et al. Fractal correlation properties of R ? R interval dynamics and mortality in patients with depressed left ventricular function after and acute myocardial infarction. Circulation 101:47-53, 2000.
38. Voss A, Schulz S, Schroeder R, Baumert M, Caminal P. Methods derived from nonlinear dynamics for analysing heart rate variability. Phil Trans R Soc A 367:277, 2009.
39. Rodríguez J. Comportamiento fractal del repertorio T específico contra el alérgeno Poa P9. Rev Fac Med Univ Nac Colomb 53:72-8, 2005.
40. Rodríguez J. Dynamical systems theory and Zipf-Mandelbrot Law applied to the development of a fetal monitoring diagnostic methodology. XVIII FIGO World Congress of Gynecology and Obstetrics. Kuala Lumpur, Malaysia. November 2006.
41. Borgatta L, Shrout PE, Divon MY. Reliability and reproducibility of nonstress test readings. Am J Obstet Gynecol 159(3):554-8, 1988.
42. Rodríguez J, Prieto S, Correa C, Pérez C, Mora J, Bravo J, Soracipa Y, Álvarez L. Predictions of CD4 lymphocytes count in HIV patients from complete blood count. BMC Medical Physics 13:3, 2013.
43. Rodríguez J, Bernal P, Prieto S, Correa C. Teoría de péptidos de alta unión de malaria al glóbulo rojo. Predicciones teóricas de nuevos péptidos de unión y mutaciones teóricas predictivas de aminoácidos críticos. Inmunología 29(1):7-19, 2010.
44. Rodríguez J. Método para la predicción de la dinámica temporal de la malaria en los municipios de Colombia. Rev Panam Salud Pública 27(3):211-218, 2010.
45. Rodríguez J, Prieto S, Correa C, et al. Theoretical generalization of normal and sick coronary arteries with fractal dimensions and the arterial intrinsic mathematical harmony. BMC Medical Physics 10:1-6, 2010.
46. Prieto S, Rodríguez J, Correa C, Soracipa Y. Diagnosis of cervical cells based on fractal and Euclidian geometrical measurements: intrinsic geometric cellular organization. BMC Medical Physics 14(2):1-9, 2014.