El registro rutinario de la presión arterial en los registros electrónicos de salud (EHR) sub-muestra la fisiología dinámica, arriesgando la posibilidad de pasar por alto inestabilidades hemodinámicas. Este estudio cuantifica cómo la sub-muestra similar a la de los EHR cambia la detección y la carga de la hipotensión y la hipertensión en comparación con el monitoreo continuo y articula las consecuencias para el soporte de decisiones clínicas y la calidad de las etiquetas de aprendizaje automático. Analizamos retrospectivamente a 78 pacientes pediátricos soportados por ECMO (2019-2023). La presión arterial media continua (MAP) capturada cada 5 segundos fue re-muestreada en intervalos de 5 segundos a 1 hora. Examinamos ventanas de 3 minutos de hipotensión o hipertensión en los umbrales normados por edad del 10º/90º percentil, comparando la frecuencia de eventos por paciente y la carga con las grabaciones derivadas de los EHR. En los umbrales del 10º/90º percentil, los eventos de hipotensión cayeron de 13,936 (5 s) a 3,803 (15 min; -72.7%); el EHR capturó 3,471. Los eventos de hipertensión disminuyeron de 1,573 a 410 (-73.9%); el EHR registró 1,587. Los datos del EHR exageraron la carga de hipertensión, indicando una documentación preferencial durante la inestabilidad prolongada mientras se pasaban por alto excursiones breves. El muestreo estándar de EHR informa significativamente menos sobre las alteraciones de la presión arterial en pacientes pediátricos con ECMO. Esta sub-reporte de eventos breves puede limitar la precisión de las herramientas de soporte de decisiones clínicas y los algoritmos de aprendizaje automático en pacientes de alta gravedad. La adquisición de datos de alta frecuencia mejora la captura de eventos y debe ser priorizada para el soporte de decisiones clínicas y el desarrollo de aprendizaje automático.