Ajutor la Tele2, tarife, intrebari

Variabilitatea ritmului cardiac (HRV) — aceasta este variabilitatea duratei intervalelor R-R ale ciclurilor succesive de bătăi ale inimii pe anumite perioade de timp.

MIERCURIaceasta este severitatea fluctuațiilor ritmului cardiac (HR) în raport cu nivelul său mediu.

În prezent, determinarea HRV este recunoscută ca fiind cea mai informativă metodă non-invazivă pentru evaluarea cantitativă a reglării autonome a ritmului cardiac. Se crede că o scădere a indicatorilor HRV indică o încălcare a controlului autonom al activității cardiace și este nefavorabilă pentru prognostic. Cele mai mari rate ale HRV sunt înregistrate la tinerii sănătoși, sportivi, intermediari - la pacienții cu diverse boli organice ale inimii, inclusiv aritmii ventriculare, cele mai scăzute - la persoanele care au experimentat episoade de fibrilație ventriculară.

Rezultatele primului studiu HRV au fost publicate în 1965. Când se studiază leziunile intrauterine ale fătului, s-a observat că o încălcare gravă a ritmului cardiac fetal este precedată de modificări ale structurii ritmului. În 1973, au fost descrise fluctuații fiziologice ale ritmului cardiac. În anii '70, s-a lucrat pentru a studia secțiuni scurte de ritmocardiograme la pacienții cu polineuropatie diabetică. Primul raport privind asocierea HRV cu mortalitatea la pacienții cu infarct miocardic a fost publicat în 1978. În 1981, a fost propusă o metodă de analiză spectrală pentru a studia HRV. Inițial, studiul VRC s-a limitat la determinarea unor indicatori relativ simpli, precum severitatea aritmiei sinusale, diferența dintre intervalul R-R minim și maxim, abaterea standard a intervalului R-R pe segmente ECG scurte; au fost analizate doar fragmente scurte din înregistrare (2–5 min), ceea ce s-a datorat complexității studiului și capacităților reduse ale instrumentelor utilizate. Odată cu introducerea pe scară largă în practica monitorizării Holter, precum și cu apariția computerelor de mare viteză și a software-ului aferent, a devenit posibil să se studieze HRV în 24 de ore. Înregistrarea pe termen lung face posibilă luarea în considerare a fluctuațiilor circadiene (zilnice) ale ritmurilor biologice umane și este mai puțin susceptibilă la influența factorilor aleatori. De aceea, majoritatea producătorilor cunoscuți de monitoare Holter au inclus programe în software-ul de analiză a înregistrărilor care fac posibilă evaluarea HRV.

Studiul activ al HRV de către cardiologi din întreaga lume a condus la necesitatea standardizării terminologiei, a dezvoltării unor metode optime de măsurare a HRV, precum și a descrierii indicatorilor HRV și a caracteristicilor acestora în condiții normale și patologice. În acest scop, în mai 1994, un grup de lucru al Societății Europene de Cardiologie și al Societății Nord-Americane de Stimulare și Electrofiziologie a ținut o întâlnire în care a fost pregătit un raport care descrie standardele de măsurare, interpretare fiziologică și utilizarea clinică a variabilității ritmului cardiac. (denumite în continuare Standarde).

Conceptul de reglare cardiacă. Automatismul inimii și influența factorilor neuroumorali asupra funcției nodului sinusal.

Ritmul inimii este determinat de proprietatea automatismului, i.e. capacitatea celulelor sistemului de conducere al inimii de a se activa spontan și de a provoca contracția miocardică. Reglarea ritmului inimii este efectuată de sistemul nervos autonom, central, o serie de influențe umorale, precum și din cauza impulsurilor care apar ca răspuns la iritarea diverșilor intero- și exteroreceptori.

Automatismul asigură apariția impulsurilor electrice în miocard fără participarea stimulării nervoase. În condiții normale, nodul sinusal stabilește ritmul inimii. Frecvența obișnuită a formării impulsului sinusal este de 60 100 imp/min, adică. automatismul nodului sinusal nu este o valoare constantă, se poate modifica datorită posibilei deplasări a stimulatorului cardiac al inimii în cadrul nodului sinusal.

În activitatea ritmică a nodului sinusal se disting tahie sinusale, bradi-, normocardie și aritmie. Cu tahicardie sinusală la adulți, ritmul cardiac depășește 90 pe minut. Aritmia pentru tahicardia sinusală nu este tipică. Bradicardia sinusală se caracterizează printr-o frecvență cardiacă mai mică de 60 pe minut.

Aritmia sinusală se stabilește atunci când diferența dintre cel mai scurt și cel mai lung interval de frecvență cardiacă este de 0,15 0,16 s. Există aritmii sinusale ciclice asociate cu actul de respirație și aritmii sinusale non-respiratorii, non-ciclice, a căror origine nu este în mod normal pe deplin înțeleasă.

Inima este inervată de sistemul nervos autonom, care este format din nervi simpatici și parasimpatici. Sub influența nervului simpatic, ritmul cardiac crește. Nervii simpatici, stimulând receptorii beta-adrenergici ai nodului sinusal, mută stimulatoarele cardiace către celulele cu cea mai mare activitate automată. Iritația nervului vag, la rândul său, stimulează receptorii M-colinergici ai nodului sinusal, ducând la bradicardie. Sinusurile și ganglionii atrioventriculari se află în principal sub influența nervului vag și, într-o măsură mai mică, a celui simpatic, în timp ce ventriculii sunt controlați de nervul simpatic.

Tinerii sănătoși au un tonus parasimpatic ridicat, iar pacienții cu afectare a funcției ventriculare stângi (infarct miocardic recent, insuficiență cardiacă, cardiomiopatie dilatativă) au un tonus simpatic ridicat.

Activitatea sistemului nervos autonom este influențată de sistemul nervos central și de o serie de influențe umorale. Medula oblongata conține centrul cardiovascular, care combină centrii parasimpatic, simpatic și vasomotor. Reglarea acestor centri este realizată de nodurile subcorticale și de cortexul cerebral.

Activitatea ritmică a inimii este influențată și de impulsurile care emană din plexurile cardio-aortice, carotidiene și din alte plexuri. În plus, dintre factorii care afectează centrul cardiovascular, se pot evidenția modificările umorale din sânge (modificări ale presiunii parțiale a dioxidului de carbon și oxigen, modificări ale stării acido-bazice) și reflexul hemoreceptor.

Frecvența cardiacă, așa cum s-a menționat deja, este influențată de faza respirației: inhalarea provoacă oprimarea nervului vag și accelerarea ritmului, iritarea expirației a nervului vag și încetinirea activității cardiace.

Astfel, ritmul inimii este răspunsul organismului la diverși stimuli ai mediului extern și intern. Frecvența cardiacă este un indicator integrat al interacțiunii a 3 factori care reglează ritmul cardiac: mediul reflex simpatic, reflex parasimpatic și mediul umoral-metabolic-mediator.

O modificare a ritmului cardiac este o reacție operațională universală a întregului organism ca răspuns la orice influență a mediului extern. Într-o anumită măsură, caracterizează echilibrul dintre tonul diviziunilor simpatic și parasimpatic.

Metode de studiu HRV și standarde de măsurare

Determinarea HRV poate fi efectuată în diferite moduri. În funcție de mărimea fizică analizată, pentru studiul VRC sunt utilizate metode de analiză a timpului și a frecvenței. Cea mai simplă este analiza timpului. Pentru implementarea sa, în conformitate cu Standardele, se introduce parametrul NN-interval (normal-normal), care este definit ca ansamblul intervalelor dintre complexele QRS succesive cauzate de depolarizarea nodului sinusal. Analiza temporală se realizează prin metode statistice (la studierea ritmocardiogramei) și grafice (pentru analiza pulsogramei variaționale (histogramă). Indicatorii de frecvență sunt studiați prin metoda analizei spectrale.

Ritmocardiograma (RKG)

RKG — o serie variațională de intervale intersistolice, descrise ca segmente de linie dreaptă, cu un început comun pentru fiecare dintre ele pe axa x. Axa y arată valorile duratei ciclului cardiac, abscisa arată numerele de serie ale ciclului

Ritmocardiograma unei persoane sănătoase. Secțiune RCG care conține 500 de intervale R-R.

În mod normal, marginea superioară a unui astfel de RCG conține 3 tipuri de unde cu o frecvență de oscilație:

Primele două tipuri de unde sunt mediate, respectiv, de influențe vagale și simpatice asupra ritmului cardiac. Ele sunt ușor de distins, deoarece au periodicități diferite datorită unei diferențe semnificative în viteza de conducere a impulsurilor de-a lungul fibrelor parasimpatice și simpatice. Al treilea tip de unde, cu oscilații de joasă frecvență (<0,04 Гц), связан с колебаниями концентраций активных веществ гуморальных сред, влияющих на потенциал действия пейсмейкера синусового узла.

În funcție de predominanța undelor de o anumită lungime, se disting 6 clase RCG [Zhemaytite, 1982]. Oscilațiile cu perioade de la 2 la 10 s sunt atribuite claselor 1 și 2 ale RCG, de la 10 la 30 s la clasele a 3-a și a 4-a, mai mult de 30 s la clasele a 5-a și a 6-a. Fluctuațiile neregulate sunt tipice pentru clasele 1 și 2 ale RCG, în timp ce pentru a 3-a și a 4-a - mai ordonate. Practic nu sunt fluctuații la RCG din clasele a V-a și a VI-a. Toate aceste clase caracterizează procesele staționare, care includ efecte constante asupra inimii sistemului nervos central și autonom, saturația sângelui cu oxigen și dioxid de carbon și reflexe. RCG de clasa I reflectă bradicardie severă cu influența maximă a sistemului nervos parasimpatic, RCG de clasa a VI-a tahicardie severă cu influența maximă a sistemului nervos simpatic. Periodicitatea oscilațiilor de 2 4 clase reflectă efectul respirației asupra ritmului cardiac. Prezența aritmiei respiratorii indică predominanța reglării parasimpatice.

Există, de asemenea, 10 clase de RCG pentru stări tranzitorii (non-staționare), care includ un test ortostatic, un test cu hiperventilație etc.

După cum am menționat mai devreme, RCG este analizat prin metode statistice.

Metodele statistice sunt împărțite în două grupe: cele obținute prin măsurarea directă a intervalelor NN și cele obținute prin compararea diferitelor intervale NN.

Cea mai simplă metodă este de a calcula abaterea standard a tuturor intervalelor NN (SDNN), adică rădăcina pătrată a varianței. Deoarece varianța este echivalentul matematic al puterii totale a spectrului, SDNN reflectă toate componentele periodice ale variabilității în timpul înregistrării. Reducerea duratei înregistrării duce la faptul că SDNN vă permite să evaluați doar fluctuațiile de ritm cu lungime de undă scurtă. Pentru a evita denaturarea rezultatelor, se obișnuiește să se analizeze variabilitatea în înregistrarea de 5 minute (segmente scurte) sau de 24 de ore.

Alți indicatori sunt calculați prin eșantionarea secțiunilor scurte (de obicei 5 minute) din înregistrarea totală. Acestea includ deviația standard SDANN a intervalelor medii NN pentru fiecare 5 minute de înregistrare continuă, care evaluează modificările ritmului cardiac cu o lungime de undă mai mare de 5 minute și indicele SDNN media tuturor abaterilor standard de 5 minute ale intervalelor NN, ceea ce vă permite pentru a estima variabilitatea cu lungimea de undă mai mică de 5 min.

Deseori folosiți indicatori obținuți prin compararea intervalelor NN. Acestea includ RMSSD rădăcina pătrată a mediei diferențelor pătrate în duratele intervalelor NN succesive, NN50 numărul de intervale NN care diferă de cele învecinate cu mai mult de 50 ms, pNN50 raportul dintre NN50 și numărul total de intervale NN . Acești indicatori sunt utilizați pentru a evalua oscilațiile undelor scurte și pentru a corela cu puterea frecvențelor înalte.

RCG poate fi folosit pentru a construi atât serii variaționale, cât și spectre. În plus, cardiointervalogramele fac posibilă analiza proceselor tranzitorii, amplitudinile și duratele fazelor acestora. Cu cardiointervalografia, puteți „comprima” informații prin însumarea unui anumit număr de intervale. Acest lucru permite, de exemplu, să se analizeze doar componentele lente ale ritmului cardiac: în acest caz, este necesar să se însumeze 10-15 intervale pentru a elimina aritmia respiratorie.

O serie de cercetători autohtoni propun să efectueze RCG în mai multe poziții: culcat, test ortostatic activ, clinostază, perioadă de recuperare după activitatea fizică dozată.

Histograma și pulsograma variațională

Sub histogramă se referă la o reprezentare grafică a valorilor grupate ale intervalelor cardiace, unde abscisa arată valori temporare, iar ordonată indică numărul acestora. Se numește imaginea aceleiași funcții sub forma unei linii continue pulsogramă variațională

Există următoarele tipuri de histograme de distribuție a frecvenței cardiace: 1) o histogramă normală, similară ca aspect cu curbele gaussiene, este tipică pentru persoanele sănătoase în repaus; 2) asimetric indică o încălcare a staționarității procesului, observată în stările de tranziție; 3) excesiv se caracterizează printr-o bază foarte îngustă și un vârf ascuțit; se înregistrează în condiții de stres sever, condiții patologice. Există, de asemenea, o histogramă cu mai multe vârfuri, care se datorează prezenței unui ritm non-sinusal (fibrilație atrială, extrasistolă), precum și artefacte multiple. Există tipuri de histograme normotonice, simpaticotonice și vagotonice, care sunt folosite pentru a judeca starea sistemului nervos autonom.

Pulsogramele variaționale (histogramele) diferă în parametrii modului, amplitudinea modului, intervalul de variație, precum și în formă, simetrie și amplitudine. Curba variațională poate fi descrisă pe deplin prin parametrii de asimetrie (As), curtoză (Ex), mod (Mo) și amplitudine mod (AMo). Ultimii trei parametri pot fi determinați cu ușurință prin procesarea manuală a seriilor de timp ale ciclurilor cardiace.

Mode (Mo) cele mai comune valori ale intervalului RR, care corespund celui mai probabil nivel de funcționare a sistemelor de reglementare pentru o anumită perioadă de timp. În regimul staționar, Mo diferă puțin de M. Diferența lor poate fi o măsură a non-staționarității și se corelează cu coeficientul de asimetrie.

Amplitudinea modului (AMo) proporția cardiointervalelor corespunzătoare valorii modului.

Interval de variație (X) diferența dintre durata celui mai mare și cel mai mic interval R-R.

Pentru a determina gradul de adaptare a sistemului cardiovascular la factorii agresivi aleatori sau permanenți și pentru a evalua adecvarea proceselor de reglare, R.M.Baevsky a propus o serie de parametri care sunt derivați ai indicatorilor statistici clasici (indici Baevsky):

1. indicele echilibrului vegetativ IVR (IVR=AMo/X);
2. Indicator de ritm vegetativ VLR (VR=1/Mo x X);
3. PAPR un indicator al adecvării proceselor de reglementare (PAPR=AMo/Mo);
4. indicele de tensiune IN al sistemelor de reglementare (IN=AMo/2 X х Mo).

IVR determină raportul dintre reglarea simpatică și parasimpatică a activității cardiace. PAPR reflectă corespondența dintre nivelul de funcționare al nodului sinusal și activitatea simpatică. VLR face posibilă aprecierea echilibrului vegetativ: cu cât valoarea VLR este mai mică, cu atât echilibrul vegetativ este deplasat spre predominanța reglării parasimpatice. IN reflectă gradul de centralizare a controlului ritmului cardiac.

Standardele prevăd utilizarea metodelor grafice pentru evaluarea histogramelor.

Indicele triunghiular HRV este raportul dintre populația cu densitate de distribuție și densitatea maximă de distribuție, i.e. raportul dintre numărul total de intervale NN și numărul de intervale cu durata cea mai frecventă (amplitudinea modului).

TINN (interpolarea triunghiulară a histogramei intervalelor NN, „indicele Sf. Gheorghe”) lățimea bazei triunghiului, aproape de histograma distribuției intervalelor NN. Esența metodei este următoarea: histograma este reprezentată condiționat ca un triunghi, valoarea bazei căreia (b) se calculează prin formula: b=2A/h, unde h este numărul de intervale cu cele mai multe durata comună (amplitudinea modului), A este aria întregii histograme, adică de ex. numărul total al tuturor intervalelor R-R analizate. Această metodă face posibilă să nu se ia în considerare intervalele R-R asociate artefactelor și extrasistolelor, care formează vârfuri și domuri suplimentare pe histogramă, în timp ce la evaluarea HRV cu indicatorii statistici clasici și indicii lui R.M. Baevsky, artefactele și extrasistolele distorsionează semnificativ imaginea reală. . Valoarea bazei histogramei reflectă indirect variabilitatea ritmului: cu cât baza este mai largă, cu atât este mai mare variabilitatea ritmului; dimpotrivă, cu cât este mai îngust, cu atât ritmul este mai regulat.

Autorii autohtoni au propus să calculeze parametrii de lățime ai cupolei histogramei principale, care sunt calculați la intersecția nivelurilor de 1 și 5% din numărul total de intervale și 5 și 10% din amplitudinea modului cu conturul histogramei. Acest calcul face posibilă, de asemenea, excluderea intervalelor R-R artefacte.

Utilizarea metodelor grafice necesită un număr suficient de intervale NN, astfel încât acestea sunt utilizate pentru analizarea unei înregistrări cu o durată de cel puțin 20 de minute (de preferință 24 de ore).

Deoarece indicatorii sunt foarte corelați între ei, standardele oferă următoarele patru pentru uz clinic: SDNN, indicele triunghiular HRV (reflectă HRV total), SDANN (reflectă componentele undei lungi ale HRV) și RMSSD (reflectă componente de undă).

Analiza spectrală

Pentru a identifica și evalua componentele periodice ale ritmului cardiac, analiza spectrală este mai eficientă. Când studiezi RCG, este ușor să te asiguri că are forma unui val care se repetă periodic, sau mai degrabă, mai multor unde care au o anumită frecvență și amplitudine. Contribuția fiecăreia dintre aceste frecvențe la structura ritmului este estimată folosind analiza Fourier, rezultatul căreia este construirea unui grafic al dependenței puterii oscilațiilor de frecvența lor.

Prin urmare, spectrul ritmului cardiac reprezintă dependenţa puterii oscilaţiilor (de-a lungul axei ordonatelor) de frecvenţa oscilaţiilor (de-a lungul axei absciselor). Vârfurile de pe spectrogramă corespund undelor respiratorii, undelor lente de ordinul întâi și undelor lente de ordinul doi. În funcție de severitatea componentelor periodice respiratorii și non-respiratorii, natura spectrului se modifică în consecință.

Analiza spectrală vă permite să izolați fluctuațiile ritmului cardiac cu periodicitate diferită. Când se analizează o înregistrare scurtă (de obicei cinci minute), se disting trei componente în spectru: HF de înaltă frecvență (0,15 0,4 Hz) este asociată cu mișcările respiratorii și reflectă controlul vagal al ritmului cardiac; Frecvența joasă LF (0,04 0,15 Hz) are o origine mixtă și este asociată atât cu controlul vagal, cât și cu cel simpatic al ritmului cardiac; VLF frecvență foarte joasă (< 0,04 Гц), который не учитывается. Помимо амплитуды компонентов, определяют также TF — общую мощность спектра, отражающую суммарную активность вегетативных воздействий на сердечный ритм и LF/HF — отношение мощностей низких частот к мощности высоких, значение которого свидетельствует о балансе симпатических и парасимпатических влияний. Показатели измеряются в мсек 2 , но могут также измеряться в нормализованных единицах (n.u.)

La analizarea unei înregistrări ECG de 24 de ore se disting 4 componente ale spectrului: unde de înaltă frecvență HF (0,15 0,4 Hz) determinate de influența parasimpatică asupra inimii; unde de joasă frecvență LF (0,04 0,15 Hz) determinate de influențe simpatice și parasimpatice, precum și reflexul baroreceptor; undele de frecvență foarte joasă VLF (0,0033 0,04 Hz) și unde de frecvență ultra joasă ULF (10 −5 0,0033 Hz) reflectând acțiunea multor factori, inclusiv tonusul vascular, sistemele de termoreglare și sistemul renină-angiotensină (Fig. 4).

Caracteristicile HRV la persoanele sănătoase

Analiza spectrală a înregistrării de 24 de ore arată că perioadele de activitate în timpul zilei și odihna nocturnă sunt expresii a două stări diferite ale sistemului nervos autonom. La persoanele sănătoase, fracțiile LF și HF sunt fluctuații ciclice și interdependente, cu predominanța valorilor LF în timpul zilei și a valorilor HF pe timp de noapte. Cu înregistrarea pe termen lung, fracțiile HF și LF reprezintă aproximativ 5% din puterea totală, în timp ce fracțiile ULF și VLF reprezintă 95%. Sub influența diverșilor factori, HF și LF pot crește. O creștere a LF se observă în timpul testului cu înclinații, test ortostatic, stres emoțional și activitate fizică moderată la persoanele sănătoase. O creștere a HF se observă în timpul testelor cu hiperventilație, răcire a feței și rotație.

Modificări ale HRV în bolile sistemului cardiovascular

Ischemie cardiacă

La pacienții cu boală coronariană se constată o scădere a HRV (stabilizarea ritmului cardiac), o redistribuire a proporțiilor factorilor de reglare către o creștere a efectelor umorale și metabolice (o creștere a fracției VLF) și o încetinire a perioada de recuperare în timpul unui test cu activitate fizică dozată. În același timp, efectul tratamentului asupra HRV nu este luat în considerare.

infarct miocardic

Scăderea VFC după infarctul miocardic poate fi asociată cu o scădere a influențelor vagale asupra inimii, ceea ce duce la o predominanță a tonusului simpatic și instabilitate electrică. În faza acută a infarctului miocardic, o scădere a HRV se corelează cu disfuncția ventriculară stângă, concentrația maximă a creatin fosfokinazei și severitatea insuficienței circulatorii acute.

Analiza spectrală a HRV la pacienții după infarct miocardic reflectă o scădere a puterii totale, o creștere a LF pe fondul unei scăderi a IC și o modificare corespunzătoare a LF/HF.

În perioada postinfarct, o scădere a HRV indică în mod fiabil posibilitatea amenințării tahiaritmiilor ventriculare (tahicardie ventriculară paroxistică, fibrilație ventriculară) și a morții subite. HRV nu depinde de o scădere a fracției de ejecție a ventriculului stâng, de o creștere a activității ectopice ventriculare, de prezența potențialelor tardive și este un predictor independent. Cu toate acestea, combinația HRV cu unul dintre indicatorii de mai sus, în special cu o scădere a fracției de ejecție a ventriculului stâng, face prognoza mai fiabilă.

Valoarea prognostică a diferitelor metode de modificare a HRV este aproximativ aceeași. Nivelul critic al scăderii HRV este SDNN<50мсек и HRV triangular<15, умеренным — SDNN<100мсек и HRV triangular<20.

Precizia prognozei crește odată cu creșterea duratei înregistrării, prin urmare, pentru a evalua riscul de complicații post-infarct, se obișnuiește să se utilizeze monitorizarea de 24 de ore. Modificările HRV apar imediat după reperfuzia miocardică, dar momentul optim pentru măsurarea HRV este considerat a fi prima săptămână după infarctul miocardic. Modificările HRV rămân mult timp și nu se recuperează complet nici după 6-12 luni. Mai mult, o serie de autori consideră că HRV nu își pierde valoarea de prognostic nici după câțiva ani. Unii cercetători consideră că prognoza poate fi fiabilă doar în primele 6 luni.

Insuficienta cardiaca

La pacienții cu insuficiență cardiacă, există o scădere a HRV. Aceasta este însoțită de semne de activitate simpatică: creșterea ritmului cardiac, un nivel ridicat de catecolamine în sânge. Scăderea HRV este proporțională cu clasa de severitate a insuficienței cardiace conform NYHA (New York Heart Association). În stadiul sever al bolii, în ciuda predominării tonului simpatic, componenta LF nu este detectată pe spectrogramă, ceea ce se datorează scăderii sensibilității nodului sinusal la impulsurile nervoase.

Cardiomiopatie dilatată idiopatică

În cardiomiopatia dilatată, puterea HF este redusă semnificativ și raportul LF/HF este crescut, adică. slăbește parasimpaticul și/sau activează reglarea nervoasă simpatică. Într-o măsură mai mare, tonusul parasimpatic este redus la pacienții cu tahiaritmii ventriculare.

Transplant de inimă

La pacienții care au suferit transplant de inimă, HRV este foarte scăzută, componentele spectrale nu diferă. Apariția componentelor spectrale indică reinervarea inimii, care are loc la 1-2 ani după transplant. HRV crește în primul rând datorită tonusului simpatic (aspectul vârfului LF). Tonul vagului nu crește sau crește ușor.

Hipertensiune arterială (hipertensiune arterială esențială)

Cu hipertensiune arterială esențială 1 lingură. [OMS, 1978] constată predominanța periodicelor cu frecvență medie și amplitudine mare în toate probele (o creștere a fracției LF).

Cu hipertensiune arterială esențială 2 linguri. cu hipertrofia ventriculului stâng al inimii, amplitudinea undelor medii scade (scăderea fracției LF), iar influența factorului umoral asupra frecvenței cardiace crește, timpul de atingere a reacției maxime în ortotestul activ crește. , iar magnitudinea răspunsului la stimulul din acesta scade.

Modificări ale HRV în polineuropatia diabetică

În polineuropatia diabetică, caracterizată prin alterarea trunchiurilor nervoase mici, o scădere a HRV este asociată cu afectarea terminațiilor nervoase viscerale. În același timp, nu există un dezechilibru între componentele HF și LF (raportul LF/HF nu este modificat), deoarece fibrele diviziunilor simpatic și parasimpatic sunt în mod egal afectate. În etapele ulterioare ale polineuropatiei, se observă o scădere a puterii tuturor componentelor spectrale.

Trebuie remarcat faptul că o scădere a HRV la pacienții diabetici este un semn preclinic de polineuropatie și poate fi utilizată pentru diagnosticul precoce al acesteia. La acești pacienți, o scădere a HRV se corelează și cu probabilitatea morții subite.

Modificări ale HRV în boli ale sistemului nervos central

Accident cerebrovascular acut

Riscul de moarte subită se corelează cu lateralizarea și localizarea zonei CVA în creier. La pacienții cu AVC pe partea dreaptă, există o scădere a HRV respiratorie (IC), care este mai mult sub controlul sistemului nervos parasimpatic.

Tetraplegie

La pacienții cu leziuni complete înalte ale măduvei cervicale, fibrele nervoase vagale și simpatice care duc la nodul sinusal sunt intacte. Cu toate acestea, neuronilor simpatici le lipsesc influențele supraspinale inhibitorii ale sistemului baroreceptor. Astfel, acești pacienți reprezintă un model clinic unic pentru a evalua contribuția mecanismelor supraspinale la formarea fluctuațiilor frecvenței cardiace de joasă frecvență. S-a demonstrat că la pacienții cu tetraplegie nu este determinat vârful LF pe spectrogramă, ceea ce sugerează că mecanismele supraspinale joacă un rol decisiv în geneza componentei LF.

Datele privind modificările HRV în diferite patologii sunt prezentate în Tabelul 1.

tabelul 1

Modificări ale HRV în diferite patologii

	Temporal
	analiză	TF	HF	LF	VLF	LF/HF
Ischemie cardiacă	în declin	în declin	în declin	în declin	crește
infarct miocardic	în declin	în declin	în declin	crește		crește
Insuficienta cardiaca	în declin			scade (cu III-IV FC)
IDKMP			în declin	crește		crește
Transplant de inimă	în declin	apariţia LF indică reinervare
GB 1 lingura. [OMS, 1978]				crește
GB 2 linguri.				în declin	crește
Polineuropatia diabetică	în declin	în declin	în declin	în declin		nu se schimba
ONMK (pe partea dreaptă)			în declin
Tetraplegie				nedefinit

Beta-blocante

Datele privind efectul beta-antagoniștilor asupra HRV sunt rare. Experimentele pe animale și observațiile neplanificate au arătat că HRV crește ca răspuns la terapia cu beta-blocante.

Medicamente antiaritmice clasa 1c

Există dovezi că flecainida, propafenona, encainida și moricizina reduc HRV (reducerea semnificativă a puterii SDANN și pNN50 și VLF, LF și HF). Rezultatele sunt similare în studiul HRV în timpul zilei și pe timp de noapte.

Deși medicamentele de clasa 1c elimină activitatea ectopică ventriculară mult mai des decât beta-blocantele, tratamentul cu acestea duce la o accelerare a ritmului cardiac, o scădere a activității vagale și o creștere a efectelor simpatice asupra sistemului de conducere al inimii - „inițiatorul” factor al aritmiilor ventriculare maligne.

M-anticolinergice

Tratamentul cu atropină duce la o scădere pronunțată a tonusului parasimpatic și, ca urmare, la o scădere a HRV, în special a fracției HF.

Unele studii indică faptul că numirea de doze mici de M-anticolinergice (atropină, scopolamină) duce la o creștere paradoxală a tonusului parasimpatic și o creștere a HRV.

antagonişti de calciu

Efectul antagoniștilor de calciu asupra HRV variază. Există dovezi că administrarea de nifedipină contribuie la creșterea tonusului simpatic, care se manifestă printr-o scădere a HRV, o creștere a fracției LF, o scădere semnificativă a HF și o creștere a raportului LF/HF. Diltiazem, dimpotrivă, îmbunătățește efectele vagale asupra inimii, ceea ce se reflectă printr-o creștere a fracției HF.

Medicamente care măresc durata potențialului de acțiune

Efectul amiodaronei asupra HRV nu este bine înțeles. O serie de autori consideră că HRV nu se modifică atunci când se prescrie amiodarona.

inhibitori ai ECA

Observațiile clinice indică o creștere a HRV și o scădere a raportului LF/HF cu captopril și enalapril.

glicozide cardiace

Digoxina îmbunătățește semnificativ tonusul parasimpatic și duce la o creștere a HRV. Există dovezi că la pacienții cu insuficiență cardiacă de clasa funcțională I-II, administrarea de digoxină poate preveni o scădere progresivă a HRV.

Agenți care acționează asupra sistemului nervos central

Diferite medicamente psihotrope afectează HRV în moduri diferite.

Studiile au arătat că antidepresivele triciclice – inhibitori neselectivi de captare neuronală (amitriptilină, doxepină) reduc semnificativ HRV, în timp ce inhibitorii selectivi de captare neuronală (fluoxetină, fluvoxamină) nu modifică HRV.

Tranchilizatorii derivați de benzodiazepină (fenazepam) cresc HRV (fracțiunile LF, HF și puterea totală a spectrului cresc).

Derivații de dibenzodiazepină antipsihotice (clozapină) reduc semnificativ HRV.

Inducerea anesteziei cu propofol și tiopentonă duce la o scădere a puterii totale a spectrului, în special datorită scăderii fracției HF și creșterii raportului LF/HF.

Datele privind efectul medicamentelor asupra HRV sunt prezentate în Tabelul 2.

masa 2

Efectul medicamentelor asupra HRV

	Temporal	Analiza de frecvență (spectrală).
	analiză	TF	HF	LF	VLF	LF/HF
Beta-blocante	crește	crește
Antiaritmice clasa 1	în declin	în declin	în declin	în declin	în declin
M-anticolinergice	în declin		scade (cresterea paradoxala a IC cu doze mici)
Antagonişti ai nifedipinei	în declin		în declin	crește		crește
diltiazem			crește
Amiodarona	nu se schimba (?)
glicozide cardiace	crește		crește
Antidepresive triciclice neselective NPI amitriptiline)	în declin
(fluoxetină NPI selectivă)	nu schimba
Tranchilizatoare (BZ)	crește	crește	crește	crește
Antipsihotice (clozapină)	în declin
Inducerea anesteziei (propofol, tiopentonă)	în declin	în declin	în declin			crește

Concluzie

• Determinarea HRV este o metodă neinvazivă disponibilă pentru evaluarea reglării autonome a activității cardiace.
• Studiul HRV se bazează pe analiza RCG, histograme variaționale și analiza spectrală.
• Determinarea HRV se realizează prin metodele de analiză a timpului și frecvenței pe secțiuni scurte (2-15 min) și lungi (24 de ore) ale înregistrării.
• Nefavorabile pentru prognoza bolilor sunt o scădere a indicatorilor de analiză a timpului, o scădere a TP, o scădere a puterii HF, o creștere a puterii LF și o creștere a raportului LF/HF.
• Medicamentele afectează HRV în moduri diferite; unele dintre ele, inclusiv o serie de medicamente antiaritmice, reduc semnificativ HRV. În acest sens, sunt posibile studii privind prescrierea medicamentelor sub controlul monitorizării Holter cu analiza ulterioară a HRV.
• În prezent, evaluarea HRV în clinică este efectuată pentru a prezice riscul de moarte subită la pacienții cu infarct miocardic acut, precum și pentru diagnosticul precoce al polineuropatiei diabetice.
• Cercetarea HRV este promițătoare nu numai în practica terapeutică. În anestezie se studiază efectul anestezicelor și analgezicelor asupra HRV; cercetările în obstetrică și neonatologie vizează evaluarea riscului de deces intrauterin și infantil; în neurologie, se propune utilizarea analizei HRV în boala Parkinson, scleroza multiplă, sindromul Guillain-Barré.
• Studiul HRV deschide oportunități semnificative pentru evaluarea fluctuațiilor tonusului sistemului nervos autonom la persoanele sănătoase și la pacienții cu patologii cardiovasculare și alte patologii. Studiile ulterioare ale HRV vor extinde înțelegerea proceselor fiziologice din organism, a acțiunii medicamentelor și a mecanismelor bolilor.

În ultimele două decenii, au fost identificate relații semnificative între sistemul nervos autonom și mortalitatea bolilor cardiovasculare, inclusiv moartea subită. Dovezile experimentale ale unei asocieri între susceptibilitatea la aritmii letale și semnele de creștere a simpatiei sau scăderea activității vagale au stimulat dezvoltarea unor indicatori cantitativi ai activității autonome în domeniul cercetării.

Variabilitatea ritmului cardiac (HRV) este unul dintre cei mai promițători indicatori de acest gen. O modificare relativ simplă a metodei a popularizat aplicarea acesteia. Pe măsură ce un număr tot mai mare de dispozitive care oferă măsurare automată a HRV devin disponibile, cardiologul are un instrument suficient de simplu pentru a rezolva atât problemele de cercetare, cât și cele clinice. Cu toate acestea, semnificația și semnificația multor măsuri HRV sunt mai complexe decât se crede în mod obișnuit și, prin urmare, există potențialul de concepții greșite și extrapolări nerezonabile.

Recunoașterea acestei probleme de către Societatea Europeană de Cardiologie și Societatea Nord-Americană pentru Stimulare și Electrofiziologie a condus la crearea unui Grup de Lucru comun pentru a dezvolta standarde adecvate. Obiectivele principale ale acestui grup de lucru au fost standardizarea nomenclaturii și dezvoltarea definițiilor termenilor, specificarea metodelor standard de măsurare, definirea corelațiilor fiziologice și fiziopatologice, descrierea indicațiilor clinice de utilizare și definirea domeniilor de cercetare. .

Pentru a rezolva aceste probleme, componența Grupului de lucru a fost adunată din reprezentanți ai diferitelor domenii ale matematicii, designului, fiziologiei și medicinei clinice. Standardele și sugestiile furnizate în acest document nu sunt menite să limiteze dezvoltarea ulterioară, ci mai degrabă să permită compararea și interpretarea rezultatelor și să conducă la progrese suplimentare în acest domeniu.

Fenomenul căruia i se consacră acest articol sunt fluctuațiile în intervalul dintre bătăile succesive ale inimii, precum și fluctuațiile între ritmurile cardiace succesive. Termenul „variabilitatea ritmului cardiac” a devenit un termen acceptat pentru descrierea modificărilor atât ale ritmului cardiac, cât și ale intervalelor RR. Alți termeni precum variabilitatea duratei ciclului, variabilitatea perioadei cardiace, variabilitatea intervalului RR și tahograma RR au fost folosiți în literatură pentru a descrie fluctuațiile în ciclurile cardiace succesive. Acești termeni au făcut posibil să se sublinieze că subiectul studiului este tocmai intervalul dintre contracțiile succesive, și nu ritmul cardiac. Cu toate acestea, ele nu sunt la fel de utilizate pe scară largă ca HRV, așa că termenul HRV va fi folosit în acest document.

FUNDAL

Semnificația clinică a variabilității ritmului cardiac a fost apreciată pentru prima dată în 1965, când Hon și Lee au remarcat că suferința fetală a fost precedată de intervale alternante între bătăi înainte de a avea loc orice modificare vizibilă a ritmului cardiac în sine. Douăzeci de ani mai târziu, Sayers et al. a atras atenția asupra prezenței ritmurilor fiziologice în semnalul bătăilor inimii. Pe parcursul anilor 1970. Ewing și colab. a propus mai multe teste simple efectuate la patul pacientului, cu ajutorul cărora, prin modificări de scurtă durată ale intervalelor RR, a fost depistată neuropatia autonomă la pacienții cu diabet zaharat. Relația dintre un risc mai mare de deces la pacienții cu infarct miocardic cu HRV redus a fost demonstrată pentru prima dată de Wolf și colab. în 1977 . În 1981 Akselrod și colab. a folosit analiza spectrală a fluctuațiilor ritmului cardiac pentru a cuantifica performanța sistemului cardiovascular de la bătaie la bătaie.

Aceste metode de analiză a frecvenței au contribuit la înțelegerea unora dintre cauzele autonome ale fluctuațiilor intervalelor RR observate în înregistrările ritmului cardiac. Semnificația clinică a HRV a fost identificată la sfârșitul anilor 1980, când s-a confirmat că HRV este un predictor stabil și independent de deces la pacienții cu infarct miocardic acut. Odată cu disponibilitatea noilor dispozitive digitale de înregistrare ECG multicanal de 24 de ore, de înaltă frecvență, HRV are potențialul de a furniza informații suplimentare valoroase despre condițiile fiziologice și fiziopatologice și de a îmbunătăți evaluarea riscurilor.

DETERMINAREA VARIABILITĂȚII FRECUMENTULUI CARDIAC

Metode din domeniul timpului
(Metode din domeniul timpului)

Variabilitatea ritmului cardiac poate fi evaluată printr-o varietate de metode. Poate că cele mai simple de utilizat sunt metodele de estimare în domeniul timpului. Aceste metode iau în considerare fie valorile frecvenței cardiace calculate în fiecare moment de timp, fie intervalele dintre complexele succesive. Într-o înregistrare ECG continuă, fiecare complex QRS este detectat și sunt calculate așa-numitele intervale normale până la normal (NN), adică. se determină intervalele dintre complexele QRS adiacente, care sunt rezultatul depolarizării celulelor nodului sinusal, sau o frecvență cardiacă instantanee. Cele mai simple variabile care pot fi calculate sunt: ​​intervalul NN mediu, HR medie, diferența dintre cel mai lung și cel mai scurt interval NN, diferența dintre HR de zi și de noapte etc. Pot fi investigate și variațiile frecvenței cardiace instantanee asociate cu respirația, testul ortostatic (înclinare), manevra Valsalva, perfuzia cu fenilefrină. Modificările pot fi descrise prin analiza ritmului cardiac sau a duratei ciclului cardiac (RR).

Metode statistice

Pe baza unei serii de frecvențe cardiace instantanee sau intervale NN înregistrate pe o perioadă lungă de timp, de obicei 24 de ore, se pot calcula indicatori mai complexi - indicatori statistici de timp. Ele pot fi împărțite în două grupe: (1) - obținute prin prelucrarea măsurătorilor directe ale frecvenței cardiace instantanee sau intervalelor NN. (2) - calculat pe baza diferenței dintre intervalele NN. Acești indicatori pot fi calculați pentru întregul timp de observare sau pentru anumite intervale specifice în timpul perioadei de înregistrare, ceea ce face posibilă compararea HRV în diferite momente ale vieții, precum somn, odihnă etc.

Cea mai convenabilă variabilă pentru calcul este abaterea standard a intervalelor NN - (SDNN) - rădăcina pătrată a răspândirii NN. Deoarece valoarea de sub rădăcină este echivalentă matematic cu puterea totală în analiza spectrală, SDNN captează toate componentele ciclice responsabile de variabilitatea pe perioada de înregistrare. În multe studii, SDNN este calculat pe întreaga perioadă de 24 de ore și, prin urmare, include atât modificări de înaltă frecvență pe termen scurt, cât și componente de frecvență foarte joasă care au avut loc în perioada de 24 de ore. Pe măsură ce perioada de înregistrare se scurtează, SDNN evaluează ciclurile cardiace din ce în ce mai scurte. De remarcat că, ceteris paribus, valoarea totală a variabilității crește odată cu creșterea lungimii înregistrării studiate. Pentru un ECG capturat aleatoriu, SDNN nu este cea mai bună cuantificare statistică datorită dependenței sale de durata perioadei de înregistrare. În practică, este incorect să comparați SDNN-urile calculate pe înregistrări cu durate diferite. Durata înregistrărilor pe care se presupune că se calculează SDNN ar trebui să fie standardizată. Duratele de 5 minute și 24 de ore sunt potrivite.

Statisticile utilizate în mod obișnuit includ și SDANN - abaterea standard a mediei NN calculată pe perioade scurte de timp (de obicei 5 minute), care vă permite să evaluați modificările ritmului cardiac cu o perioadă ciclică mai mare de 5 minute și indicele SDNN - media de Abateri standard de 5 minute ale intervalelor NN, calculate pe 24 de ore, reflectând variabilitatea cu o ciclicitate mai mică de 5 minute.

Cele mai frecvent utilizate metrici determinate din diferențele dintre intervale includ RMSSD - rădăcina pătrată a pătratelor medii a diferenței dintre intervalele NN adiacente, NN50 - numărul de cazuri în care diferența dintre durata NN-urilor consecutive depășește 50 ms, pNN50 - proporția intervalelor dintre NN-urile adiacente care depășesc 50 msec., la numărul total de intervale NN din înregistrare. Toți acești indicatori reflectă fluctuații rapide de înaltă frecvență în structura HRV și sunt foarte corelați (Fig. 1)

Orez. 1. Relații dintre măsurătorile RMSSD și pNN50 (a) și între pNN50 și NN50 (b) obținute din 857 de înregistrări Holter nominale de 24 de ore obținute înainte de externare de la pacienții cu infarct miocardic acut. Valorile NN50 prezentate în graficul (b) au fost normalizate pentru lungimea înregistrării (date din programul de cercetare post-infarct din St. George).

Metode geometrice

O secvență de intervale NN poate fi, de asemenea, transformată într-o structură geometrică, cum ar fi distribuția de densitate a duratei intervalelor NN, distribuția de densitate a diferenței dintre intervalele NN adiacente, distribuția lorentziană etc. Se aplică apoi o formulă simplă care permite estimarea variabilității pe baza proprietăților modelului geometric și/sau grafic. Când se lucrează cu metode geometrice, se utilizează trei abordări principale: (1) - principalele măsurători ale modelului geometric (de exemplu, lățimea histogramei de distribuție la un anumit nivel) sunt convertite în măsurători HRV, (2) - într-un anumit mod matematic (aproximarea histogramei de distribuție printr-un triunghi sau o histogramă diferențială a unei curbe exponențiale) se interpolează modelul geometric și apoi se analizează coeficienții care descriu această formă matematică, (3) - se clasifică forma geometrică, mai multe categorii de Se disting mostre de formă geometrică, reprezentând diferite clase de HRV (forma eliptică, liniară, triunghiulară a curbei Lorentz). Cele mai multe dintre metodele geometrice necesită ca o secvență de intervale NN să fie măsurată sau convertită la o scară discretă, ceea ce de obicei nu este realizat cu strictețe, dar permite obținerea de histograme netezite. Rata de eșantionare cel mai frecvent utilizată este de 8 ms (mai precis, 1/128 de secundă), ceea ce este în concordanță cu capacitățile echipamentelor disponibile comercial.

indice triunghiular- integrala densității de distribuție (și acesta este numărul total de intervale NN), raportat la densitatea maximă de distribuție. Când se utilizează o scară discretă de intervale NN, valoarea acesteia poate depinde de frecvența de eșantionare. Astfel, dacă se utilizează o aproximare de măsurare discretă cu o altă frecvență decât cea mai comună 128 Hz, atunci trebuie precizată frecvența de măsurare utilizată. Interpolarea triunghiulară a unei histograme NN bin (TINN) este lățimea bazei distribuției, măsurată ca baza triunghiului obținută prin cele mai mici pătrate care se potrivesc cu distribuția NN bins. Detaliile calculării indicelui triunghiular de variabilitate și TINN sunt prezentate în fig. 2. Ambele aceste măsurători exprimă variabilitatea totală a frecvenței cardiace măsurată pe parcursul a 24 de ore și depind mai mult de frecvența joasă decât de componentele de înaltă frecvență. Alte metode geometrice sunt încă în stare de explorare și explicație.

Orez. 2. Pentru a efectua măsurători geometrice pe histograma intervalelor NN, se construiește mai întâi densitatea distribuției eșantionului D, adică corespondența dintre fiecare valoare a lungimii intervalului NN din eșantion și numărul de intervale care au această lungime. . Apoi se determină lungimea X a celor mai comune intervale NN, în timp ce Y=D(X) este densitatea maximă de distribuție a eșantionului. Indicele HRV triunghiular este valoarea obținută prin împărțirea integralei sub curba D la Y. Când se utilizează o scară discretă pe axa orizontală, această valoare este egală cu numărul total de intervale NN împărțit la valoarea lui Y.

Pentru a calcula valoarea TINN, punctele N și M sunt specificate pe axa timpului, după care o funcție multiliniară q este construită astfel încât q(t)=0 pentru t< N и t>M și integrala

este minimă pentru toate valorile posibile între N și M. Valoarea TINN are dimensiunea milisecundelor și este exprimată prin formula TINN = M - N.

Principalul avantaj al metodelor geometrice este insensibilitatea lor relativă la calitatea analitică a unei serii de intervale RR. Cel mai mare dezavantaj este necesitatea unui număr acceptabil de intervale NN pentru a construi un model geometric. În practică, pentru a asigura corectitudinea aplicării metodelor geometrice, trebuie să utilizați înregistrări nu mai scurte de 20 de minute (dar de preferință 24 de ore). Metodele geometrice moderne nu sunt potrivite pentru evaluarea modificărilor rapide ale variabilității.

Familia de caracteristici temporale ale HRV este dată în tabel. 1. Deoarece multe dintre cantitățile derivate din analiza HRV în domeniul timp sunt strâns corelate cu altele, se recomandă utilizarea următorilor 4 indicatori:

1. SDNN - pentru a estima HRV global,
2. indicele HRV triunghiular - pentru a evalua HRV general,
3. SDANN - pentru a evalua componentele de joasă frecvență ale variabilității,
4. RMSSD - pentru a evalua componentele de înaltă frecvență ale variabilității.

Tabelul 1.

Unele caracteristici temporale ale HRV

Valoare	Unități	Descriere
Caracteristici statistice
		Abaterea standard a tuturor intervalelor NN
		Abaterea standard a valorilor medii ale intervalelor NN calculate pe intervale de 5 minute pe parcursul întregii înregistrări
		Rădăcina pătrată a sumei medii a diferențelor pătrate dintre intervalele NN adiacente
Index SDNN		Media abaterilor standard ale intervalelor NN calculate pe intervale de 5 minute pe întreaga înregistrare
		Abaterea standard a diferențelor dintre intervalele NN adiacente
		Numărul de perechi de intervale NN adiacente care diferă cu mai mult de 50 ms pe parcursul întregii înregistrări. Există trei opțiuni de calcul: numărarea tuturor astfel de perechi sau numărarea numai perechilor în care fie primul interval este mai lung decât al doilea, sau invers.
		Valoarea NN50 împărțită la numărul total de intervale NN
Caracteristici geometrice
Indicele HRV triunghiular		Numărul total de intervale NN împărțit la înălțimea histogramei tuturor intervalelor NN în pași de 7,8125 ms (1/128 ms). (A se vedea Fig. 2 pentru detalii)
		Lățimea bazei interpolării triunghiulare rms a celui mai înalt vârf al histogramei reprezentată pe toate intervalele NN. (A se vedea Fig. 2 pentru detalii)
Indicele diferențial		Diferența dintre lățimile unei histograme construită din diferențele dintre intervalele NN adiacente măsurate la înălțimi selectate (de exemplu, la niveluri de 1000 și 10000 de puncte)
indicele logaritmic		Coeficientul curbei exponențiale, care este cea mai bună aproximare a histogramei construită din diferențele absolute dintre intervalele NN adiacente

Sunt recomandate două metode pentru evaluarea HRV globală, deoarece indicele triunghiular oferă doar o estimare aproximativă a semnalului ECG. Dintre metodele bazate pe analiza diferenței dintre NN-urile adiacente, este de preferat calculul RMSSD, deoarece are proprietăți statistice mai bune decât NN50 și pNN50.

Metodele de evaluare a variabilității generale ale frecvenței cardiace și componentele sale cu o perioadă scurtă și lungă nu se pot înlocui reciproc. Alegerea metodei trebuie să fie în concordanță cu obiectivele unui anumit studiu. Metodele care pot fi recomandate pentru practica clinică sunt rezumate în secțiunea „Utilizarea clinică a analizei variabilității ritmului cardiac”.

Este necesar să fiți conștienți de diferențele dintre parametrii calculați din lungimile intervalului NN sau valorile instantanee ale ritmului cardiac și valorile calculate din diferența dintre NN-urile adiacente.

În sfârșit, este incorect compararea valorilor de timp, în special a celor care caracterizează variabilitatea globală, calculate pe baza înregistrărilor de durată diferită.

Metode din domeniul frecvenței.
(Metode ale domeniului de frecvență)

De la sfârșitul anilor '60 au fost utilizate diverse metode de analiză spectrală a tahogramelor. Analiza densității spectrale de putere (PSD) oferă informații despre distribuția puterii în funcție de frecvență.

Metodele de calcul a densității spectrale de putere pot fi clasificate în parametrice și neparametrice; în cele mai multe cazuri, ambele grupuri de metode dau rezultate comparabile. Caracteristicile pozitive ale metodelor neparametrice sunt: ​​(a) simplitatea algoritmului utilizat (în cele mai multe cazuri, transformata Fourier rapidă - FFT), (b) viteza de calcul, în timp ce avantajele metodelor parametrice includ: (a) mai netedă. componente spectrale, distinse indiferent de banda de frecvență preselectată, (b) procesare simplă a spectrului recepționat cu calcularea automată a componentelor de joasă și înaltă frecvență ale spectrului și identificare simplă a frecvenței fundamentale a fiecărei componente, (c) precisă estimarea densității spectrale de putere chiar și cu un număr mic de eșantioane, unde se presupune că semnalul este staționar. Principalul dezavantaj al metodelor neparametrice poate fi considerat necesitatea verificării faptului că modelul ales îndeplinește cerințele și complexitatea acestuia (ordinea modelului).

Componentele spectrale.

Intrări scurte.În spectrul obținut prin analiza înregistrărilor scurte (de la 2 la 5 minute), se disting trei componente spectrale principale: frecvențe foarte joase (VLF), frecvențe joase (LF) și frecvențe înalte (HF). Distribuția puterii și frecvența centrală a fiecărei componente nu sunt fixe, dar pot varia din cauza modificărilor modulațiilor autonome ale ciclului cardiac. Esența fiziologică a componentei VLF este cel puțin clară; în plus, existența unui proces fiziologic specific căruia i se pot atribui fluctuațiile în acest interval este în general discutabilă. Componenta nearmonică, care nu are proprietăți coerente, care poate fi extrasă folosind algoritmi de corectare a derivei la nivel zero, constituie partea principală a VLF. Astfel, semnificația componentei VLF obținută prin prelucrarea înregistrărilor scurte (de exemplu, mai puțin de 5 min) este discutabilă, iar interpretarea acesteia în analiza spectrală a electrocardiogramelor scurte trebuie evitată.

Măsurarea puterii VLF, LF, HF se realizează de obicei în unități de putere absolută (ms 2), dar LF și HF pot fi exprimate suplimentar în unități normalizate, care reflectă contribuția relativă a fiecăreia dintre componente proporțional cu puterea totală minus componenta VLF. Prezentarea componentelor LF și HF în unități normalizate subliniază comportamentul controlat și echilibrat al celor două părți ale sistemului nervos autonom. Mai mult, normalizarea minimizează efectul modificărilor puterii totale asupra nivelului frecvențelor joase și înalte (Fig. 3). Cu toate acestea, atunci când se utilizează unități normalizate, este întotdeauna necesar să se facă referire la valorile absolute ale componentelor LF și HF pentru a descrie în termeni generali distribuția puterii spectrului.

Orez. Fig. 3. Analiza spectrală (model autoregresiv de ordinul 12) a variabilității intervalelor RR ale unei persoane sănătoase în repaus (repaus) și în timpul unui test de înclinare (înclinare) cu o creștere de 900. În repaus, două spectrale principale componente cu frecvență înaltă (HF) și joasă (LF), aproximativ aceeași putere. Când componenta LF crește, devine dominantă, totuși, deoarece variabilitatea totală scade, puterea absolută a componentei LF rămâne neschimbată în comparație cu starea de repaus. Procedura de normalizare duce la dominarea frecvențelor joase și la o scădere a componentei de înaltă frecvență, ceea ce reflectă o modificare a compoziției spectrale datorită creșterii. Diagramele circulare ilustrează raportul dintre două componente spectrale și puterea lor absolută. În repaus, puterea totală a spectrului a fost de 1201 ms2, în timp ce puterea componentelor VLF, LF şi HF a fost de 586 ms2, 310 ms2 şi, respectiv, 302 ms2. În unitățile normalizate, puterea componentelor LF și HF a fost de 48,95 n.u. și, respectiv, 47,78 d.Hr. Raportul LF/HF a fost de 1,02. În timpul ascensiunii, puterea totală a fost de 671 ms2, iar puterea componentelor VLF, LF și HF a fost de 265 ms2, 308 ms2 și respectiv 95 ms2. În unitățile normalizate, puterea componentelor LF și HF a fost de 75,96 n.u. și 23.48 A.D. respectiv. Raportul LF/HF a fost de 3,34. Astfel, în acest exemplu, puterea absolută a componentei de joasă frecvență a spectrului în timpul creșterii a scăzut ușor, în timp ce valoarea normalizată a acestei componente a crescut semnificativ.

Intrări lungi. Analiza spectrală poate fi folosită și pentru a analiza o secvență de intervale NN pe întreaga perioadă de 24 de ore; în acest caz, împreună cu componentele VLF, LF și HF, se va obține și o componentă de frecvență ultra joasă (ULF) a spectrului. Pentru a caracteriza spectrul, poate fi utilizată panta α a spectrului zilnic construit pe o scară dublă logaritmică. În tabel. 2 prezintă unele caracteristici spectrale ale HRV.

Masa 2.

Unele caracteristici de frecvență ale HRV

Valoare	Unități	Descriere	gama de frecvente
Analiza înregistrărilor pe termen scurt (5 min)
5 minute putere maximă	ms 2	Variabilitatea intervalelor RR în segmentul de timp	Aproximativ<=0,4 Гц
VLF	ms 2		<= 0,04 Гц
LF	ms 2		0,04-0,15 Hz
LF normal.	Nu.	Putere în domeniul de frecvență joasă în unități normalizate: LF/(putere totală-VLF).100	-
	ms 2		0,15-0,4 Hz
norma HF.	-	Putere în domeniul de înaltă frecvență în unități normalizate: HF/(putere totală-VLF). 100	-
LF/HF	-	Raportul dintre componenta de joasă frecvență și cea de înaltă frecvență	-
Analiza înregistrării de 24 de ore
putere generală	ms 2	Variabilitatea tuturor intervalelor RR	Aproximativ<=0,4Гц
ULF	ms 2	Putere în intervalul de frecvență ultra joasă	<=0,003 Гц
VLF	ms 2	Putere în intervalul de frecvență foarte joasă	0,003-0,04 Hz
LF	ms 2	Putere în intervalul de frecvență joasă	0,04-0,15 Hz
HF	ms 2	Putere în domeniul de înaltă frecvență	0,15-0,4 Hz
α	-	Panta interpolării liniare a spectrului reprezentat pe o scară logaritmică de-a lungul ambelor axe	Aproximativ <= 0,4 Гц

În ceea ce privește înregistrările lungi, se discută adesea problema „staționarității”. Dacă mecanismul responsabil pentru anumite modulații ale perioadei cardiace rămâne neschimbat pe întreaga perioadă de înregistrare, atunci componenta de frecvență corespunzătoare poate fi o măsură a acestor modulații. Dacă modulațiile sunt instabile, atunci interpretarea rezultatelor analizei spectrale este mai puțin evidentă. În special, nu se poate presupune că mecanismele fiziologice de modulare a frecvenței cardiace care mediază componentele LF și HF ale spectrului rămân constante pe tot parcursul zilei. Astfel, analiza spectrală efectuată pe toată perioada de 24 de ore, precum și analiza segmentelor scurte (5 minute) cu medie pe toată perioada de înregistrare (zi) (rezultatele obținute prin aceste două metode practic nu diferă) implică o medie a modulațiilor în centrul componentelor HF și LF (Fig. 4). Astfel de generalizări ascund informațiile detaliate despre modulațiile sistemului nervos autonom care pot fi obținute din analiza înregistrărilor scurte. Trebuie amintit că analiza compoziției spectrale a HRV oferă o evaluare a gradului de modulație autonomă mai degrabă decât a nivelului de ton autonom, iar media modulațiilor nu oferă un nivel mediu de ton autonom.

Orez. Fig. 4. Un exemplu de estimare a densității spectrale de putere obținute pe întregul interval de 24 de ore al unei înregistrări Holter pe termen lung. Numai componentele de joasă frecvență (LF) și de înaltă frecvență (HF) corespund vârfurilor spectrului, în timp ce componentele de frecvență foarte joasă (VLF) și frecvență ultra joasă (ULF) pot fi estimate prin reprezentarea grafică logaritmică pe ambele axe. Panta acestui grafic reprezintă măsurarea α a HRV. Aici și mai jos, puterea este putere, frecvența este frecvența.

Datorită diferențelor importante în interpretarea rezultatelor, abordările pentru analiza spectrală a electrocardiogramelor scurte și lungi ar trebui să fie strict diferite, așa cum se arată în tabel. 2.

Pentru a efectua o evaluare spectrală fiabilă, semnalul ECG analizat trebuie să îndeplinească anumite cerințe, orice abatere de la care poate duce la rezultate nereproductibile și prost explicate.

Componentele spectrale pot fi asociate cu anumite mecanisme fiziologice de modulare a ritmului numai dacă aceste mecanisme au rămas neschimbate în timpul perioadei de înregistrare. Fenomenele fiziologice tranzitorii pot fi eventual analizate prin intermediul unor metode specifice, care constituie în prezent o temă științifică actuală, dar nu au fost suficient elaborate pentru a fi utilizate în cercetarea aplicată. Testele statistice tradiționale pot fi utilizate pentru a testa stabilitatea semnalului în ceea ce privește anumite componente spectrale.

Frecvența de măsurare trebuie selectată corect. O valoare scăzută a acestei frecvențe poate provoca o eroare în determinarea timpului de apariție a undei R (punctul de plecare al măsurării), care poate distorsiona semnificativ spectrul. Intervalul optim este de 250-500 Hz și, eventual, chiar mai mare, în timp ce o frecvență mai mică (în orice caz peste 100 Hz) se poate comporta satisfăcător numai dacă se aplică un algoritm de interpolare parabolică pentru a rafina undea R a punctului de plecare al măsurării.

Algoritmii de eliminare a derivei zero, dacă sunt aplicați, pot afecta componentele inferioare ale spectrului. Este de dorit să se monitorizeze răspunsul în frecvență al filtrului sau comportamentul algoritmului de regresie și să se asigure că componentele spectrale de interes nu sunt afectate semnificativ.

Alegerea punctului de plecare pentru măsurarea QRS poate fi critică. Pentru a localiza un reper stabil și independent de zgomot, trebuie utilizat un algoritm robust. Rețineți că punctul de plecare al măsurării, situat departe în interiorul complexului QRS, poate fi afectat de tulburări de conducere intraventriculară.

Extrasistole și alte aritmii, defectele de înregistrare, zgomotul acestuia pot aduce modificări în evaluarea densității spectrale de putere a variabilității ritmului cardiac. Interpolarea adecvată (prin regresie liniară sau alți algoritmi similari) asupra valorii complexului QRS precedent și următor poate reduce eroarea. Este de preferat să folosiți înregistrări scurte fără extrasistole și zgomote. În unele circumstanțe, totuși, o astfel de selectivitate poate duce la părtinire. În astfel de cazuri, trebuie efectuată o interpolare adecvată; trebuie avut în vedere că rezultatele obţinute pot depinde de prezenţa extrasistolei. De asemenea, este necesar să se indice numărul și durata relativă a intervalelor interpolate sau eliminate din procesarea RR.

Seturile de date supuse analizei spectrale pot fi obținute în diferite moduri. O reprezentare ilustrativă utilă a rezultatelor este Secvența de evenimente discrete (DES), care este un grafic al intervalelor Ri - Ri-1 în funcție de timp (timpul este notat în momentul în care apare următorul Ri), care este un semnal măsurat la neregulat. ori. În plus, multe studii au folosit analiza spectrală a secvenței instantanee ale ritmului cardiac.

Spectrul semnalului HRV este de obicei calculat fie pe baza tahogramei intervalelor RR (adică, dependența duratei RR de numărul de secvență al bătăii - vezi Fig. 5.a,b), fie prin interpolarea unei secvențe de evenimente discrete, după care semnalul continuu este o funcție de timp, sau prin calcularea spectrului de mostre de impulsuri individuale în funcție de timp în conformitate cu fiecare complex recunoscut. Alegerea tipului de prezentare a datelor inițiale poate afecta morfologia și unitățile de măsură ale spectrului, precum și parametrii determinați ai spectrelor. Pentru standardizarea abordărilor, se poate propune utilizarea tahogramei intervalelor RR și a metodelor parametrice sau a secvenței discrete interpolate de evenimente și a metodelor neparametrice. Cu toate acestea, metodele parametrice pot fi utilizate și pentru a analiza o serie discretă interpolată. Frecvența maximă de interpolare a seriei discrete trebuie să fie substanțial mai mare decât frecvența Nyquist a spectrului și nu în intervalul de frecvență de interes.

Orez. Fig. 5. Tahograma cu intervale pentru 256 de intervale RR consecutive a unei persoane sănătoase întinsă pe spate (a) și după un test de înclinare (b). Sunt prezentate spectrele HRV calculate folosind un model autoregresiv parametric (c și d), precum și spectrele calculate folosind un algoritm neparametric bazat pe transformarea Fourier rapidă (e și f). Tahogramele arată valorile medii, răspândirea valorilor și numărul de puncte din probe. Graficele (c) și (d) arată frecvențele și puterile centrale în unități absolute și normalizate pentru componentele VLF, LF și HF, precum și ordinea p a modelului utilizat și valorile minime PEWT și OOT care satisfac teste. Graficele (e) și (f) arată frecvența de vârf și puterea componentelor VLF, LF și HF calculate prin integrarea densității spectrale de putere (PSD) într-un interval de frecvență dat și tipul de fereastră. În graficele (c) - (f), componenta LF este prezentată cu gri închis, iar componenta HF în gri deschis.

Standardele pentru metodele neparametrice (bazate pe transformata Fourier) ar trebui să includă valorile prezentate în tabel. 2, formula de interpolare a secvenței discrete, rata de eșantionare a curbei de interpolare, numărul de puncte utilizate pentru a calcula spectrul și ferestrele spectrale utilizate (cele mai frecvent utilizate ferestre sunt Hann, Hamming, ferestre triunghiulare). De asemenea, este necesar să se precizeze metoda de calcul al puterii în funcție de fereastra utilizată. În plus față de cerințele stabilite în altă parte în document, fiecare studiu care utilizează metode de analiză spectrală HRV non-parametrică trebuie să facă referire la toți acești parametri.

Standardele pentru metodele parametrice ar trebui să includă valorile prezentate în tabel. 2, tipul modelului, numărul de puncte, frecvența centrală pentru fiecare componentă spectrală (HF și LF) și ordinea modelului (numărul de parametri). Mai mult, prin calcularea datelor numerice statistice se verifică caracterul adecvat al modelului. Testul de alb al erorii de predicție (PEWT) oferă informații despre potrivirea modelului, în timp ce testul de ordine optimă (OOT) testează potrivirea ordinii modelului. Există diverse posibilități pentru efectuarea OOT, care includ determinarea erorii finale de predicție și criteriul de informare Akaike. Pentru a selecta ordinea p a unui model autoregresiv, pot fi propuse următoarele criterii operaționale: ordinea modelului trebuie să fie în intervalul 8-20, să satisfacă testul PEWT și să se supună testului OOT (p=min(OOT) ).

Corelații și diferențe de măsurători în domeniul timp și frecvență.

Există mai multe cunoștințe experimentale și teoretice cu privire la interpretarea fiziologică a analizei de frecvență a înregistrărilor scurte staționare decât analiza lor folosind metode de timp.

Între timp, multe variabile ale domeniului timp și frecvență calculate pe o perioadă de 24 de ore sunt foarte corelate între ele (Tabelul 3). Aceste corelații strânse există datorită conexiunilor atât matematice, cât și fiziologice. În plus, interpretarea fiziologică a componentelor spectrale calculate pe zi este dificilă din motivele deja descrise (în secțiunea „Înregistrări lungi”). Astfel, până când s-au făcut studii dedicate folosind înregistrarea semnalului de 24 de ore pentru a extrage informații suplimentare dincolo de componentele spectrale obișnuite (panta spectrogramei la scară dublă logaritmică), rezultatele analizei în domeniul frecvenței sunt aproape echivalente cu cele ale celor mai ușor de utilizat. -aplicați analiza în domeniul timpului.

Tabelul 3

Corespondența aproximativă între variabilele de timp și frecvență aplicate înregistrărilor ECG de 24 de ore

variabilă temporară	Variabilă de frecvență aproximativ corespunzătoare
	putere generală
Indicele HRV triunghiular	putere generală
	putere generală
	Frecvență ultra joasă
Index SDNN	Putere totală medie de 5 minute
	Frecventa inalta
	Frecventa inalta
	Frecventa inalta
	Frecventa inalta
Indicele diferențial	Frecventa inalta
indicele logaritmic	Frecventa inalta

Analiza tiparelor de ritm

După cum se arată în fig. 6, atât metodele temporale, cât și cele ale frecvenței împărtășesc limitările impuse de neregularitatea seriei RR. Profiluri distincte analizate prin aceste metode pot da rezultate identice. Tendințele de scădere sau creștere a duratei ciclului cardiac sunt în realitate asimetrice, deoarece accelerarea ritmului cardiac este de obicei urmată de o scădere mai rapidă. Acest lucru se reflectă în rezultatele analizei spectrale sub forma unei tendințe de a reduce vârful la frecvența fundamentală și de a lărgi baza. Cele de mai sus duce la ideea de a evalua blocurile de intervale RR definite de proprietățile ritmului și de a studia relația acestor blocuri fără o analiză end-to-end a variabilității.

Orez. 6. Un exemplu de patru secvențe de timp sintetizate având aceleași medii, extinderi și intervale. În plus, secvențele (c) și (d) au funcții de autocorelare identice și, prin urmare, spectre identice. Reproduce cu permisiunea.

Pentru a face față unor astfel de dificultăți, au fost propuse abordări dezvoltate în analiza domeniului timp și frecvență. Metodele de analiză a spectrului de intervale și a spectrului de citiri conduc la rezultate echivalente și sunt în concordanță cu scopul de a studia relația dintre variabilitatea ritmului cardiac și variabilitatea altor parametri fiziologici. Metoda de analiză a spectrului de interval este potrivită pentru a lega intervalele RR la variabile care nu sunt legate de modificări rapide ale lungimii ciclului cardiac (de exemplu, tensiunea arterială). Spectrul de citiri este de preferat daca intervalele RR sunt corelate cu un semnal constant (respiratie) sau cu aparitia unor evenimente speciale (aritmii).

Procedurile de împrăștiere maximă („Reak-valley”) se bazează fie pe detectarea vârfului și a celui mai scăzut nivel de oscilație, fie pe detectarea tendințelor ritmului cardiac. Capacitățile de detectare pot fi limitate pentru schimbări pe perioadă scurtă, dar detectarea poate fi aplicată variațiilor pe termen mai lung: vârfuri și scăderi de ordinul doi și trei, sau o creștere treptată într-o succesiune de cicluri adiacente de creșteri sau scăderi înconjurate de tendințe opuse. . Diferite oscilații pot fi caracterizate printr-o creștere sau scădere a ritmului cardiac, a lungimii de undă și a amplitudinii. În majoritatea înregistrărilor de scurtă și medie durată, rezultatele se corelează cu componentele spectrale ale variabilității. Cu toate acestea, corelațiile tind să scadă pe măsură ce durata înregistrării și lungimea de undă cresc. Demodularea complexă utilizează tehnici de interpolare și declinare a tendinței, oferă rezoluția în timp necesară pentru a detecta modificări rapide ale frecvenței cardiace și descrie amplitudinile și fazele componentelor individuale de frecvență în funcție de timp.

Metode neliniare

Fenomenele neliniare sunt, fără îndoială, una dintre cauzele HRV. Ele sunt cauzate de interacțiuni complexe ale factorilor hemodinamici, electrofiziologici, umorali, precum și de influența sistemului nervos central și autonom. S-a presupus că analiza HRV, bazată pe metodele dinamicii neliniare, poate oferi informații importante pentru interpretarea fiziologică a variabilității și evaluarea riscului de moarte subită. Parametrii care au fost aplicați pentru a descrie proprietățile neliniare ale variabilității includ scalarea spectrului Fourier 1/f, scalarea exponențială H, analiza spectrală cluster (CGSA). Pentru prezentarea rezultatelor s-au folosit următoarele: secțiunea Poincare, diagrame atractoare pe un număr mic de dimensiuni, descompunerea valorii singulare și traiectorii atractorilor. Pentru o descriere cantitativă au fost utilizate dimensiunile corelației D2, exponentul Lyapunov și entropia Kholmogorov.

Deși, în principiu, aceste metode s-au dovedit a fi instrumente puternice pentru studierea diverselor sisteme complexe, ele nu au fost folosite pentru a realiza progrese majore în utilizarea lor în prelucrarea datelor biologice și medicale, inclusiv în analiza HRV. Este posibil ca măsurătorile complexe integrale să fie inadecvate pentru analiza sistemelor biologice și să fie prea insensibile pentru a dezvălui caracteristicile neliniare ale HRV, care pot fi importante din punct de vedere al fiziologiei și din punct de vedere practic. S-au obținut rezultate mai încurajatoare cu măsurători diferențiale mai degrabă decât integrale, cum ar fi metoda indicelui de scalare. Cu toate acestea, nu au fost efectuate studii sistematice folosind aceste metode pe populații mari de pacienți.

Metodele neliniare sunt mijloace potențial promițătoare de estimare a HRV, dar în prezent există o lipsă de standarde și un domeniu limitat de utilizare a acestor metode. Înainte ca aceste metode să fie gata de utilizare în cercetarea fiziologică și clinică, sunt necesare progrese în tehnologia de analiză și interpretare a rezultatelor.

Stabilitatea și reproductibilitatea măsurătorilor variabilității ritmului cardiac

Numeroase studii au arătat că măsurile care caracterizează componentele pe termen scurt ale variabilității cu o perioadă scurtă revin rapid la valoarea inițială după tulburări temporare cauzate de astfel de manipulări precum exercițiul moderat, administrarea de vasodilatatoare cu acțiune scurtă, ocluzia coronariană temporară etc. Stimuli mai puternici, cum ar fi activitatea fizică maximă sau numirea unor medicamente cu acțiune prelungită, duc la modificări care nu revin la valorile de control pentru un timp semnificativ mai lung.

Există mult mai puține date privind stabilitatea componentelor pe termen lung ale variabilității obținute din monitorizarea Holter de 24 de ore. Cu toate acestea, aceeași cantitate de date indică stabilitatea rezultatelor analizei HRV, efectuată pe baza unei înregistrări ECG zilnice, atât la persoanele sănătoase, cât și la cei care au avut infarct miocardic acut, cât și la pacienții cu aritmii ventriculare. Există rezultate fragmentare în favoarea faptului că parametrii HRV pot rămâne neschimbați luni și ani. Deoarece ratele de 24 de ore par a fi stabile și independente de placebo, acestea ar putea fi indicatori ideali pentru evaluarea efectului terapiei.

Cerințe de intrare

semnal ECG

Recunoașterea pe înregistrarea punctului de plecare al măsurării care identifică complexul QRS se poate baza pe maximul sau baricentrul complexului, pe determinarea maximului curbei de interpolare sau pe găsirea prin potrivirea unui model sau a altor evenimente marcatoare.

Pentru o sincronizare suficient de clară a complexului QRS, este acceptabilă o gamă largă de indicatori de echipament în ceea ce privește raportul semnal-zgomot, suprimarea zgomotului în modul comun, lățimea de bandă de înregistrare etc. . Dacă frecvența de tăiere superioară este semnificativ sub cei 200 Hz acceptați pentru echipamentele de diagnosticare, acest lucru poate provoca dispersie suplimentară, introducând erori în recunoașterea punctului de plecare al complexului QRS și, prin urmare, în măsurarea intervalelor RR. În mod similar, o rată de eșantionare limitată introduce o eroare în spectrul HRV care crește în magnitudine pe măsură ce crește frecvența, afectând astfel mai mult componentele de înaltă frecvență. Interpolarea semnalului ECG poate reduce gradul de eroare. Cu o interpolare adecvată, chiar și o frecvență de măsurare de 100 Hz poate fi suficientă.

În cazul utilizării înregistrării digitale a datelor primare, este necesar să se selecteze cu atenție metodele de compresie utilizate, ținând cont de rata efectivă de eșantionare și de calitatea metodei de recuperare a semnalului; în caz contrar, pot fi introduse distorsiuni suplimentare în amplitudinea și faza semnalului.

Durata și condițiile înregistrării ECG

În studiile HRV, durata înregistrării este dictată de natura studiului în sine. Standardizarea este necesară, în special în studiile care investighează potențialul fiziologic și clinic al HRV.

Când se lucrează cu înregistrări scurte, metodele de analiză a frecvenței sunt de preferat celor temporale. Durata înregistrării ar trebui să fie de cel puțin 10 lungimi de undă ale benzii de frecvență joasă a componentei testate, dar nu ar trebui să fie semnificativ mai lungă pentru a fi sigur de stabilitatea semnalului. Astfel, este nevoie de o înregistrare de aproximativ 1 minut pentru a evalua componenta de înaltă frecvență, în timp ce sunt necesare 2 minute pentru a analiza componenta de joasă frecvență. Pentru a standardiza diverse studii privind analiza variabilității ritmului cardiac pe înregistrări scurte, durata preferată de înregistrare pentru sistemele staționare este de 5 minute, cu excepția cazului în care natura studiului dictează altfel.

Medierea componentelor spectrale obţinute pe intervale de timp succesive este capabilă să minimizeze eroarea impusă de analiza segmentelor foarte scurte. Cu toate acestea, dacă natura și gradul modulațiilor fiziologice ale perioadei cardiace se modifică de la un fragment scurt de înregistrare la altul, atunci interpretarea fiziologică a unor astfel de componente spectrale medii suferă de aceleași probleme ca și analiza spectrală a înregistrărilor lungi și necesită un studiu suplimentar. Demonstrarea seriei colectate de spectre de putere consecutive (mai mult de 20 de minute) poate ajuta la confirmarea condițiilor de stabilitate a stării fiziologice în timpul înregistrării seriei.

Deși metodele de analiză temporală, în special SDNN și RMSSD, pot fi utilizate pentru a studia înregistrările de scurtă durată, metodele de frecvență sunt de obicei capabile să ofere rezultate mai ușor de interpretat în raport cu efectele de reglare fiziologică. În general, metodele de analiză temporală sunt ideale pentru analiza înregistrărilor lungi (stabilitatea mai mică a modulațiilor perioadei cardiace peste înregistrările lungi face ca rezultatele analizei de frecvență să fie mai dificil de interpretat). Experiența a arătat că diferențele circadiene zi/noapte contribuie la o parte semnificativă a caracteristicilor de variabilitate obținute pe o perioadă lungă. Astfel, înregistrările pe termen lung analizate prin metode de analiză temporală ar trebui să conțină cel puțin 18 ore de ECG analizat, inclusiv întreaga noapte.

Se cunosc puține despre efectele circumstanțelor și ale stilului de viață (tipul și natura activității fizice, emoții) asupra înregistrărilor pe termen lung. Scopul unor studii experimentale necesită descrierea condițiilor externe și controlul modificărilor asociate stilului de viață. Este nevoie de încredere că condițiile de înregistrare pentru subiecții individuali sunt similare. În studiile fiziologice care compară variabilitatea frecvenței cardiace între grupuri de pacienți, diferențele în ritmul cardiac inițial trebuie cunoscute.

Editarea secvenței intervalelor RR

Este cunoscut faptul că erorile impuse de inexactitatea determinării intervalelor RR pot afecta semnificativ rezultatele metodelor statistice de timp și frecvență. Se știe că editarea brută a datelor prin intervale RR este suficientă pentru o estimare aproximativă a variabilității totale prin metode geometrice, dar nu este clar ce precizie a editării este necesară pentru a obține încrederea că se vor obține rezultate corecte atunci când se utilizează alte metode. Astfel, atunci când se utilizează metode statistice ale domeniului timp și frecvență, editarea manuală a matricei de intervale RR trebuie efectuată în conformitate cu standarde înalte de identificare și clasificare corectă a fiecărui complex QRS. Filtrele automate care exclud unele intervale RR din secvența inițială (de exemplu, cele care diferă cu mai mult de 20% față de cea anterioară) nu pot înlocui editarea de către un medic, deoarece comportamentul lor nesatisfăcător și prezența efectelor nedorite, ducând potențial la erori. , au fost observate.

Propuneri pentru standardizarea echipamentelor comerciale

Măsurarea standard a HRV. Echipamentele comerciale concepute pentru analiza HRV pe termen scurt ar trebui să includă metode de analiză spectrală neparametrică și, de preferință, parametrică. Pentru a preveni eventualele confuzii în interpretarea analizei cardiace a bătăilor inimii în ceea ce privește componentele de timp și frecvență, în toate cazurile, analiza trebuie oferită pe baza prelevării regulate din tahogramă. Metodele de analiză spectrală neparametrică ar trebui să utilizeze cel puțin 512 (de preferință 1024) puncte pe înregistrări de 5 minute.

Echipamentele concepute pentru analiza HRV pe înregistrări pe termen lung trebuie să implementeze metode temporale, inclusiv măsurarea tuturor celor patru valori standard - SDNN, SDANN, RMSSD și indicele HRV triunghiular. Pe lângă alte opțiuni, analiza frecvenței trebuie efectuată pe segmente de 5 minute (cu aceeași acuratețe ca și analiza înregistrărilor ECG pe termen scurt). Atunci când se efectuează o analiză spectrală a unei înregistrări nominale de 24 de ore, pentru a calcula întreaga gamă de componente HF, LF, VLF și VLF, analiza trebuie efectuată cu acuratețea eșantionării periodogramei corespunzătoare (așa cum este sugerat pentru analiza pe termen scurt) , de exemplu, folosind 218 puncte.

Strategia de achiziție a datelor pentru analiza HRV ar trebui să urmeze modelul prezentat în Fig. 7.

Orez. 7. Diagrama care rezumă secvența pașilor în înregistrarea și procesarea unui semnal ECG în vederea obținerii datelor pentru analiza HRV.

Precizia și testarea echipamentelor comerciale. Pentru a constata calitatea diferitelor echipamente utilizate pentru analiza variabilității și pentru a găsi echilibrul potrivit între acuratețea necesară pentru studiile științifice și clinice și prețul echipamentului necesar, este necesară testarea independentă a tuturor echipamentelor. Deoarece erorile potențiale în estimarea variabilității includ inexactități în determinarea punctului de plecare al complexului QRS, testarea ar trebui să includă toate fazele funcționării echipamentului: înregistrare, redare și analiză. Astfel, este probabil ideal să testați diferite echipamente cu semnale cu proprietăți cunoscute de variabilitate (de exemplu, simulate pe computer), mai degrabă decât cu baze de date numerice ECG preexistente. Dacă echipamentul comercial este utilizat în cercetarea aspectelor fiziologice și clinice ale HRV, ar trebui să fie întotdeauna necesară testarea independentă a echipamentului utilizat. O posibilă strategie de testare a echipamentelor comerciale este sugerată în Anexa B. Standardele de echipamente de fabricație alese aleatoriu ar trebui să evolueze de-a lungul acestei strategii sau a uneia similare.

Pentru a minimiza erorile introduse de tehnicile incorect alese sau utilizate incorect, se recomandă următoarele:

Echipamentul ECG trebuie să îndeplinească criteriile tipice pentru raportul semnal-zgomot, respingerea modului comun, lățimea de bandă de înregistrare etc.

Când se utilizează înregistrări de date primare în formă digitală, reconstrucția semnalului care duce la distorsiuni de amplitudine și fază nu ar trebui să fie permisă. Dispozitivele analogice pentru înregistrarea pe termen lung a ECG pe bandă magnetică trebuie să înregistreze marcaje temporale (urmărire a timpului blocat în fază) simultan cu înregistrarea semnalului.

Echipamentele comerciale utilizate pentru măsurarea variabilității ritmului cardiac trebuie să îndeplinească specificațiile prezentate în secțiunea Măsurarea standard a variabilității HRV, iar performanța lor trebuie testată independent.

Pentru a standardiza studiile fiziologice și clinice, dacă este posibil, ar trebui utilizate două tipuri de înregistrări: (a) înregistrări scurte (5 minute) realizate în condiții stabile din punct de vedere fiziologic și analizate prin metode spectrale și/sau (b) zilnic (24 de ore) înregistrare, analizată prin metode temporale.

Atunci când ECG-urile pe termen lung sunt analizate în studii clinice, înregistrările pe pacienți trebuie făcute în condiții destul de uniforme și cu echipamente similare.

Când se utilizează metode statistice de timp și frecvență, semnalul complet trebuie editat cu atenție utilizând controlul vizual și corectarea manuală a clasificării complexelor QRS și a intervalelor RR. Filtrele automate bazate pe ipoteza unei secvențe logice de intervale RR (de exemplu, excluderea intervalelor RR în funcție de un anumit prag de prematuritate) nu pot fi bazate pe până când nu se obține încrederea în calitatea secvenței de intervale RR.

CORELATE FIZIOLOGICE ALE VARIABILITĂȚII FRECUMENTULUI CARDIAC

Corelații fiziologice ale componentelor HRV

Modularea autonomă a ritmului cardiac

În ciuda faptului că automatismul este inerent diferitelor țesuturi stimulatoare cardiace, frecvența și ritmul bătăilor inimii sunt în mare parte sub influența sistemului nervos autonom. Influențele parasimpatice asupra ritmului cardiac sunt mediate de eliberarea de acetilcolină de către ramurile nervului vag. Receptorii muscarinici de acetilcolină răspund la aceasta prin creșterea conductivității de potasiu a membranei celulare. Acetilcolina inhibă de asemenea curentul stimulatorului cardiac activat de hiperpolarizare If. Conform ipotezei „epuizării curentului Ik”, depolarizarea stimulatorului cardiac se datorează inactivării lente a curentului de restabilire tardivă Ik, care, datorită unui curent de intrare independent de fond, provoacă depolarizare diastolică. În schimb, ipoteza „curentului de activare If” sugerează că după sfârșitul potențialului de acțiune, If furnizează un curent de intrare lent care depășește curentul atenuat Ik, ducând astfel la declanșarea unei depolarizări diastolice lente.

Influențele simpatice asupra inimii sunt mediate de eliberarea de epinefrină și norepinefrină. Activarea receptorilor β-adrenergici are ca rezultat fosforilarea mediată de cAMP a proteinelor membranare și creșterea curenților ICaL și If. Rezultatul final este o accelerare a repolarizării diastolice lente.

În repaus, tonusul vagal domină, iar variațiile periodicității cardiace depind în mare măsură de modulația vagală. Activitatea vagă și simpatică sunt în interacțiune constantă. Deoarece nodul sinusal este bogat în colinesterază, acțiunea oricărui impuls vagal este de scurtă durată, deoarece acetilcolina este rapid hidrolizată. Predominanța influențelor parasimpatice față de cele simpatice poate fi explicată prin două mecanisme independente: o scădere indusă colinergic a eliberării de norepinefrină ca răspuns la stimularea simpatică și suprimarea colinergică a răspunsului la stimulul adrenergic.

Componentele HRV

Variațiile intervalului RR de repaus reprezintă o reglare fină a mecanismelor de control al bătăilor inimii. Stimularea vagală aferentă are ca rezultat excitarea reflexă a activității vagale eferente și inhibarea activității simpatice eferente. Efectele reflexului de orientare opusă sunt mediate de stimularea activității simpatice aferente. Activitatea vagală eferentă se află, de asemenea, sub influența reținerii tonice a activității simpatice cardiace aferente. Impulsurile simpatice și vagale eferente direcționate către nodul sinusal se caracterizează printr-o descărcare, predominant sincronizată cu fiecare ciclu cardiac, care este modulată de centrale (de exemplu, centrii vasomotori și respiratori) și periferice (de exemplu, fluctuațiile tensiunii arteriale și mișcările respiratorii). ) oscilatoare. Aceste oscilatoare generează oscilații ritmice ale descărcărilor neuronale, care se manifestă prin oscilații pe termen scurt și lung ale periodicității inimii. Analiza acestor fluctuații poate face posibilă aprecierea stării și funcției (a) oscilatorilor centrali, (b) activității eferente simpatice și vagale, (c) factorilor umorali și (d) nodului sinusal.

Înțelegerea efectelor modulatorii ale mecanismelor neuronale care controlează nodul sinusal sa îmbunătățit prin analiza spectrală a HRV. Activitatea vagală eferentă este o componentă importantă a componentei HF, care a fost demonstrată în observațiile clinice și experimentale ale efectelor asupra sistemului nervos autonom, și anume cu stimularea electrică a vagului, blocarea receptorilor muscarinici și vagotomia. Interpretarea componentei LF este mai controversată. Este considerat de unii ca un marker al modulației simpatice (mai ales atunci când este exprimat în unități normalizate), în timp ce de alții este considerat un parametru dependent atât de influențele simpatice, cât și de cele vagale. Această contradicție se explică prin faptul că în unele stări asociate cu activarea simpatică se observă o scădere a puterii absolute a componentei LF. Este important de reținut că în timpul activării simpatice, tahicardia este de obicei însoțită de o scădere pronunțată a puterii totale, în timp ce în timpul stimulării vagale, se observă modelul opus. Când se exprimă componentele spectrale în unități absolute (ms2), modificările puterii totale afectează componentele HF și LF în aceeași direcție, excluzând posibilitatea estimării distribuției fracționale a energiei. Acest lucru explică de ce atropina reduce atât HF cât și LF în poziția dorsală în timpul controlului respirației și de ce puterea LF este redusă semnificativ în timpul exercițiului. Acest concept este ilustrat în fig. 3 prezentând o analiză spectrală a HRV la un subiect normal în poziție orizontală și la un test de înclinare cu o înălțime la 90°. Datorită scăderii puterii totale LF, exprimată în unități absolute, aceasta pare a fi neschimbată. Cu toate acestea, după normalizare, creșterea frecvențelor joase devine evidentă. Același lucru este valabil și pentru raportul componentelor LF/HF.

Analiza spectrală a înregistrărilor de 24 de ore arată că la subiecții normali, componentele LF și HF exprimate în unități normalizate se caracterizează prin comportament circadian și fluctuații reciproce cu valori mai mari ale LF în timpul zilei și HF noaptea. Acest comportament devine nedetectabil atunci când se aplică un spectru întregii înregistrări de 24 de ore sau se face media segmentelor scurte succesive. În înregistrările pe termen lung, componentele HF și LF reprezintă aproximativ 5% din puterea totală. Deși componentele ULF și VLF reprezintă restul de 95% din puterea totală, semnificația lor fiziologică rămâne necunoscută.

Componentele LF și HF pot fi mărite în diferite condiții. O creștere a componentei LF (exprimată în unități normalizate) se observă la subiecții sănătoși în timpul translației de la o poziție orizontală la o poziție verticală, în picioare, stres mental și activitate fizică moderată, precum și în experimentele pe câini neanesteziați în timpul hipotensiunii moderate, activității fizice. şi ocluzia arterelor coronare sau carotide generale. Dimpotrivă, creșterea componentei HF este cauzată de respirația controlată, expunerea la frig a feței și stimularea rotațională.

Activitatea vagală este componenta principală a componentei HF.

Există contradicții în evaluarea componentei LF. Într-un număr de studii, se presupune că NP exprimat în unități normalizate este un marker cantitativ al modulării simpatice, în timp ce alți cercetători consideră că NP reflectă atât activitatea simpatică, cât și cea vagală. Există și un punct de vedere conform căruia raportul componentelor HF/LF reflectă echilibrul vagal-simpatic sau modulațiile simpatice.

Interpretarea fiziologică a componentelor de joasă frecvență ale HRV (și anume VLF și ULF) necesită studii suplimentare.

Este important de menționat că HRV măsoară fluctuațiile influențelor autonome asupra inimii și nu nivelul mediu al stării de tonus autonom. Astfel, atât inhibarea autonomă, cât și un nivel saturat de ridicat de stimulare simpatică duc la o scădere a HRV.

Modificări ale HRV asociate cu diferite stări patologice

Se observă că modificările HRV însoțesc diferite boli cardiologice și non-cardiologice.

infarct miocardic

Scăderea HRV poate reflecta o scădere a activității vagale în raport cu inima, ducând la dominarea mecanismelor simpatice și la instabilitatea electrică a inimii. În faza acută a IM, o scădere a SDNN zilnic a fost asociată semnificativ cu dezvoltarea disfuncției ventriculare stângi, valoarea maximă a creatin fosfokinazei și clasa Killip.

Mecanismul prin care HRV scade tranzitoriu după IM, care servește ca semn de prognostic al răspunsului sistemului nervos la faza acută a IM, nu este pe deplin înțeles. Cu toate acestea, tulburările componentelor cardiace ale sistemului nervos sunt probabil legate de aceasta. Conform uneia dintre ipoteze, în proces sunt implicate reflexele cardio-cardiace simpatico-simpatic și simpatico-vagale. Se presupune că modificările geometriei inimii contractante, datorate segmentelor necrotice și necontractante, pot determina impulsuri crescute ale fibrelor simpatice aferente datorită întinderii mecanice a terminațiilor senzoriale. Această activare a componentelor simpatice slăbește influențele vagale asupra nodului sinusal. O altă explicație, aplicabilă în special în cazurile de suprimare severă a HRV, este o scădere a sensibilității celulelor nodului sinusal la efectele neuro-modulatoare.

Analiza spectrală a VR la pacienții cu infarct miocardic acut a evidențiat o scădere a puterilor totale și individuale ale componentelor spectrale. Cu toate acestea, la exprimarea puterii componentelor LF și HF în unități normalizate, atât în ​​stare de repaus controlat, cât și în timpul înregistrării zilnice (cu analiza la intervale de 5 minute), s-a observat o creștere a componentei LF și o scădere a HF. . Aceste modificări pot indica o schimbare a echilibrului vagal-simpatic spre o slăbire a vagalului și dominarea tonului simpatic. Aceleași concluzii rezultă din analiza modificărilor raportului componentelor LF/HF. Prezența tulburărilor în mecanismele de control neuronal se reflectă și în modificarea fluctuațiilor zilnice în intervalele RR, precum și în variația componentelor spectrale HF și LF în perioade de timp variind de la zile la săptămâni după faza acută a boala. La pacienții cu infarct miocardic acut cu HRV foarte scăzută, cea mai mare parte a energiei reziduale este distribuită în intervalul VLF sub 0,03 Hz, cu o proporție mică datorită componentei HF mediată de respirație. Aceste caracteristici ale profilului spectral sunt similare cu cele observate în insuficiența cardiacă severă sau după un transplant de inimă și reflectă cel mai probabil fie o susceptibilitate redusă a organului țintă la influențele neuronale, fie un efect de saturare al tonusului simpatic crescut asupra nodului sinusal.

Neuropatie diabetică

În cazurile de neuropatie asociată diabetului zaharat, caracterizată prin funcționarea afectată a fibrelor nervoase mici, o scădere a parametrilor de timp ai HRV nu poartă doar informații prognostice negative, ci precede și manifestările clinice ale neuropatiei autonome. Scăderea puterii absolute a componentelor LF și HF a fost, de asemenea, raportată în condiții controlate la pacienții diabetici fără semne de neuropatie autonomă. Cu toate acestea, luând în considerare raportul componentelor LF/HF sau expresia acestor parametri în unități normalizate, nu s-au găsit diferențe semnificative în comparație cu grupul de control. Astfel, este probabil ca manifestările inițiale ale acestei neuropatii să afecteze ambele părți eferente ale sistemului nervos autonom.

Transplant de inimă

La pacienții care au suferit recent un transplant de inimă, există o scădere foarte pronunțată a HRV fără o separare clară a componentelor spectrale. Apariția componentelor spectrale individuale la unii pacienți este considerată o reflectare a procesului de reinervare cardiacă. Poate apărea la 1-2 ani după operație și se referă de obicei la legătura simpatică. De fapt, la unii pacienți după transplant de inimă, a existat o corelație între frecvența respiratorie și componenta IC a HRV, indicând faptul că mecanismele non-nervose pot fi implicate și în originea fluctuațiilor ritmice legate de respirație. Dovezile emergente ale posibilității de a identifica pacienții cu amenințare de respingere prin modificări ale HRV pot fi de interes clinic, dar necesită o confirmare suplimentară.

Disfuncție miocardică

Pacienții cu insuficiență cardiacă au observat în mod constant o scădere a HRV. În această afecțiune, care se caracterizează prin semne de activare simpatică, cum ar fi creșterea frecvenței cardiace și niveluri ridicate de catecolamine circulante, există rapoarte contradictorii privind relația dintre modificările HRV și gradul de disfuncție ventriculară stângă. Într-adevăr, în timp ce o scădere a caracteristicilor temporale ale HRV corespunde severității bolii, relația dintre componentele spectrale și măsurile disfuncției ventriculare este mai complexă. De exemplu, la majoritatea pacienților aflați în faza avansată a bolii și cu o HRV redusă brusc, componenta LF nu este detectată deloc, în ciuda semnelor clinice de activare simpatică. Astfel, se pare că în stările caracterizate printr-o activare stabilă și neopusă a legăturii simpatice, sensibilitatea nodului sinusal la influențele nervoase este semnificativ redusă.

Tetraplegie

La pacienții cu blocare cronică completă a măduvei spinării în regiunea cervicală superioară, fibrele eferente vagale și simpatice care inervează nodul sinusal rămân intacte. Cu toate acestea, neuronii simpatici spinali nu sunt sub influența controlului modulator și, în special, sub influența influențelor inhibitoare supraspinale ale baroreflexului. Din acest motiv, acești pacienți reprezintă un model clinic unic de evaluare a contribuției mecanismelor supraspinale la determinarea activității simpatice responsabile de fluctuațiile de joasă frecvență ale HRV. S-a raportat că componenta LF nu este detectată la pacienții cu tetraplegie, sugerând un rol critic pentru mecanismele supraspinale în determinarea ritmurilor la frecvențe de 0-1 Hz. În două studii recente, totuși, s-a arătat că componenta LF a fost detectată în HRV și fluctuațiile tensiunii arteriale la unii pacienți tetraplegici. În timp ce Koh și colab. asociază componenta LF cu modulațiile vagale HRV, Guzetti și colab. asociază-l cu activitatea simpatică datorită întârzierii cu care apare componenta LF după leziunea măduvei spinării, sugerând apariţia unor ritmuri spinale capabile să moduleze impulsurile simpatice.

Modificări ale HRV cu diferite intervenții

Încercările de a influența HRV la pacienții post-IM se bazează pe numeroase observații care indică o mortalitate mai mare la pacienții în perioada post-infarct în prezența unei scăderi pronunțate a HRV. Se presupune că intervențiile de creștere a HRV pot fi de protecție împotriva morții cardiace subite și a morții cardiace în general. Deși o astfel de premisă este logică în exterior, conține un pericol, deoarece duce la presupunerea nefondată că modificarea HRV este direct legată de efectul proiectiv asupra inimii, care în sine nu a fost încă dovedit. Scopul este de a îmbunătăți stabilitatea electrică a inimii, HRV este doar un marker al activității autonome. În ciuda unui consens din ce în ce mai mare cu privire la rolul proiectiv al activității vagale crescute, rămâne de văzut în ce măsură aceasta (sau markerii săi) ar trebui mărite pentru a obține o protecție optimă.

Blocarea beta-adrenergică și HRV

Datele privind efectul beta-blocantelor asupra HRV la pacienții post-IM sunt surprinzător de limitate. În ciuda creșterii semnificative statistic, în realitate schimbările sunt destul de moderate. Trebuie remarcat, totuși, că beta-blocarea împiedică creșterea componentei de joasă frecvență dimineața. La câinii neanesteziați după IM, beta-blocantele nu au modificat HRV. A fost o observație surprinzătoare că, înainte de IM, beta-blocantele au crescut HRV numai la animalele clasificate ca cu risc scăzut de deces din cauza aritmiilor letale în perioada post-infarct. Aceasta poate servi drept bază pentru o nouă abordare a stratificării riscului post-IM.

Medicamente antiaritmice și HRV

În prezent, există informații despre mai multe antiaritmice. S-a demonstrat că propafenona și flecainida (dar nu amiodarona) reduc timpul de HRV la pacienții cu aritmii ventriculare cronice. Într-un alt studiu, propafenona a redus HRV și a suprimat componenta LF într-o măsură mai mare decât HF, ducând la o scădere semnificativă a raportului LF/HF. Un studiu mai amplu a arătat că flecainida, precum și encainida și moricizina, au redus HRV la pacienții post-infarct, dar observația nu a relevat o corelație între aceste modificări și mortalitate. Astfel, o serie de medicamente antiaritmice asociate cu o mortalitate crescută pot reduce HRV. Cu toate acestea, nu se știe dacă aceste modificări ale HRV au vreo valoare prognostică directă.

Scopolamină și HRV

Dozele mici de blocanți ai receptorilor muscarinici precum atropina și scopolamina pot duce la o creștere paradoxală a activității vagale eferente, manifestată ca o scădere a frecvenței cardiace. Efectele formelor transdermice de scopolamină asupra parametrilor activității vagale la pacienții din perioada post-infarct timpurie și la pacienții cu insuficiență cardiacă congestivă au fost studiate într-un număr de studii. Scopolamina crește semnificativ HRV, sugerând că modularea farmacologică a activității neuronale de către scopolamină poate crește în mod eficient activitatea vagală. Cu toate acestea, eficacitatea pe termen lung a unui astfel de tratament nu a fost încă studiată. Mai mult, în experimentele pe câini, dozele mici de scopolamină nu au prevenit fibrilația ventriculară din cauza ischemiei acute după infarctul miocardic.

Tromboliza și HRV

Efectul trombolizei asupra HRV (măsurată prin pNN50) a fost determinat la 95 de pacienți după IM acut. HRV a crescut la 90 de minute după tromboliza la pacienții cu permeabilitatea restabilită a arterei afectate. Cu toate acestea, analiza nu a evidențiat diferențe semnificative după 24 de ore de observație.

Exerciții și HRV

Exercițiul fizic poate reduce incidența morții subite cardiace și a mortalității generale prin boli cardiovasculare. Se crede că antrenamentul regulat este, de asemenea, capabil să schimbe echilibrul autonom. O lucrare experimentală recent publicată, axată pe evaluarea efectului exercițiului asupra markerilor activității vagale simultan, a făcut posibilă evaluarea modificărilor stabilității electrice. Câinii cu risc crescut de a dezvolta fibrilație ventriculară în timpul ischemiei miocardice acute au fost randomizați în grupuri de urmărire de 6 săptămâni, dintre care unul a fost exercitat în mod regulat, iar celălalt a fost precedat de o perioadă de repaus în cușcă. După antrenament, HRV (SDNN) a crescut cu 74% și toate animalele au fost supuse unui nou test ischemic. Exercițiul fizic contribuie, de asemenea, la restabilirea interacțiunilor fiziologice simpato-vagale, așa cum se arată în exemplul pacienților post-infarct.

APLICAȚII CLINICE ALE VARIABILITĂȚII FRECUMENTULUI CARDIAC

Deși HRV a făcut obiectul multor studii clinice care vizează o gamă largă de boli cardiace și non-cardiace și afecțiuni clinice, un consens cu privire la aplicarea practică a HRV în medicină a fost atins în doar două scenarii clinice. O scădere a HRV poate fi utilizată ca un predictor al riscului după infarctul miocardic acut și ca un semn precoce al dezvoltării neuropatiei diabetice.

Evaluarea riscului după infarct miocardic acut

Faptul că la pacienții după infarct miocardic acut, absența aritmiei sinusurilor respiratorii este asociată cu o creștere a mortalității în spital a fost primul dintr-o serie de observații care au demonstrat valoarea prognostică a evaluării HRV pentru identificarea pacienților cu risc.

HRV redusă este un predictor semnificativ al mortalității și complicațiilor aritmice (de exemplu, tahicardie ventriculară susținută simptomatică) la pacienții cu IM acut (Fig. 8). Valoarea predictivă a HRV este independentă de alți factori utilizați pentru stratificarea riscului post-IM, cum ar fi scăderea fracției de ejecție a ventriculului stâng, creșterea activității ventriculare ectopice și prezența potențialelor ventriculare tardive. Pentru a prezice mortalitatea globală, valoarea HRV este comparabilă cu valoarea fracției de ejecție a ventriculului stâng, dar o depășește în raport cu predicția aritmiilor (moarte subită cardiacă și tahicardie ventriculară). Acest lucru permite să se speculeze că HRV este un predictor mai semnificativ al mortalității aritmice decât mortalitatea non-aritmică. Cu toate acestea, nu au existat diferențe clare între HRV la pacienții care au murit brusc și nu brusc după un IM acut. Cu toate acestea, acest lucru poate fi explicat prin particularitățile definiției morții subite cardiace, care include nu numai moartea din cauza aritmiilor cardiace, ci și reinfarctele fatale și alte tulburări cardiovasculare acute.

Orez. 8. Rata de supraviețuire cumulativă a pacienților după infarct miocardic. Graficul (a) arată supraviețuirea stratificată în funcție de scorul SDNN de 24 de ore în trei grupuri la niveluri de 50 și 100 ms. (Reprodus cu permisiunea). Graficul (b) prezintă curbe similare stratificate în funcție de indicele HRV triunghiular de 24 de ore la niveluri de 15 și 20 de unități (date din Programul de anchetă de cercetare post-infarct din St. George)

Valoarea analizei convenționale a răspunsului în timp și frecvență a fost explorată pe larg în mai multe studii prospective independente, dar datorită utilizării punctelor de întrerupere optimizate care definesc HRV normală și redusă, aceste studii pot supraestima ușor valoarea predictivă a HRV. În ciuda acestui fapt, datorită volumului suficient al populațiilor studiate, intervalele de încredere ale unor astfel de valori limită sunt destul de înguste. Astfel, criteriile pentru analiza HRV 24 de ore, și anume SDNN< 50 мс и треугольный индекс ВСР < 15 для выраженного снижения ВСР или SDNN < 100 мс и треугольный индекс < 20 для умеренно сниженной ВСР, могут быть широко применимы.

Nu se știe dacă diferite măsuri ale HRV (de exemplu, determinarea componentelor pe termen scurt și pe termen lung) pot fi combinate într-o analiză multivariată pentru a îmbunătăți stratificarea riscului post-IM. Există, totuși, un consens că combinarea altor măsuri cu HRV pare a fi redundantă.

Aspecte fiziopatologice

Până în prezent, nu a fost stabilit dacă reducerea HRV este parte a mecanismului responsabil pentru creșterea mortalității postinfarct sau dacă este pur și simplu un marker de prognostic prost. Dovezile sugerează că scăderea HRV nu este pur și simplu o reflectare a creșterii tonusului simpatic sau vagal scăzut din cauza scăderii contractilității ventriculare, ci caracterizează și scăderea activității vagale, care este strâns legată de patogeneza aritmiilor ventriculare și a morții cardiace subite.

Evaluarea HRV pentru stratificarea riscului după infarct miocardic acut

În mod tradițional, HRV, utilizat pentru stratificarea riscului după IMA, este estimat dintr-o înregistrare de 24 de ore. HRV măsurată din înregistrări ECG scurte conține, de asemenea, informații de prognostic pentru stratificarea riscului după IMA, cu toate acestea, dacă o astfel de metodă este comparabilă ca semnificație cu înregistrarea pe 24 de ore rămâne necunoscut. HRV, evaluată prin electrocardiograme scurte, este redusă la pacienții cu risc crescut; valoarea prognostică a HRV redusă crește odată cu durata înregistrării. Astfel, utilizarea înregistrărilor de 24 de ore poate fi recomandată pentru studiile de stratificare după IMA. Pe de altă parte, analiza înregistrărilor pe termen scurt poate fi utilizată pentru screeningul primar al pacienților care au supraviețuit IMA. Această evaluare are o sensibilitate similară, dar o specificitate mai mică pentru prezicerea riscului ridicat în comparație cu înregistrarea HRV pe 24 de ore.

Analiza spectrală a HRV la pacienții cu IAM sugerează că componentele VLF și ULF au o valoare predictivă ridicată. Deoarece semnificația fiziologică a acestor componente este necunoscută și ele reprezintă până la 95% din puterea totală în analiza caracteristicilor temporale, utilizarea componentelor spectrale HRV individuale pentru stratificarea riscului după IMA nu este mai semnificativă decât analiza acelor componente temporale. parametrii care estimează HRV ca întreg.

Dinamica HRV după infarctul miocardic acut

Perioada de timp post-IM în care scăderea HRV atinge cea mai mare valoare predictivă nu a fost investigată în mod adecvat. În ciuda acestui fapt, este în general acceptat că HRV ar trebui evaluat cu puțin timp înainte de externare din spital, de exemplu. la aproximativ 1 săptămână după infarct. Această recomandare se potrivește bine cu practica spitalicească standard în ceea ce privește managementul pacienților post-IMA.

HRV scade la scurt timp după un IM și începe să se recupereze în câteva săptămâni. Recuperarea atinge vârfuri (dar nu revine la valoarea inițială) la 6-12 luni după IMA. Evaluarea HRV atât în ​​stadiul incipient al IMA (după 2-3 zile), cât și înainte de externarea din spital (după 1-3 săptămâni) are informații importante de prognostic. HRV evaluat mai târziu (1 an după IMA) prezice și mortalitatea viitoare. Datele pe animale sugerează că rata de recuperare a HRV după IM se corelează cu riscul mai târziu.

Utilizarea HRV pentru stratificarea multivariată a riscului

Valoarea predictivă a HRV în sine este destul de modestă, dar atunci când este combinată cu alte metode, crește semnificativ acuratețea predictivă pozitivă în intervalul de sensibilitate important din punct de vedere clinic (25-75%) pentru moarte cardiacă și aritmii (Fig. 9).

Orez. 9. Comparația caracteristicilor predictive pozitive ale VRC (linii continue) și combinații ale VRC cu fracția de ejecție a ventriculului stâng (linii întrerupte) și VRC cu fracția de ejecție a ventriculului stâng și numărul de ectopii pe înregistrările de 24 de ore (linii întrerupte) utilizate pentru identificarea riscul de deces cardiac în decurs de un an (a) și evenimente aritmice în decurs de un an (moarte subită și/sau tahicardie ventriculară susținută simptomatică (b) după infarct miocardic acut (date din programul de cercetare post-infarct din St. George)

S-a raportat că acuratețea predictivă pozitivă a fost crescută prin combinarea VRC cu frecvența cardiacă medie, fracția de ejecție a ventriculului stâng, rata activității ventriculare ectopice, parametrii ECG de înaltă rezoluție (de exemplu, prezența sau absența potențialelor tardive) și datele de examinare clinică. Nu se știe, totuși, care dintre factorii suplimentari de stratificare sunt cei mai semnificativi în practică și cel mai adecvat pentru combinarea cu HRV pentru stratificarea riscului multivariat.

Pentru a ajunge la un consens și a dezvolta recomandări privind combinarea HRV cu alți indicatori practic semnificativi, este necesar să se efectueze studii sistematice multivariate privind stratificarea riscului după IMA. Trebuie studiate o serie de aspecte care sunt inacceptabile pentru stratificarea univariată a riscului: nu se știe cât de potriviți pentru analiza multivariată sunt indicatorii de limită optimi pentru factorii de risc individuali conform rezultatelor studiilor univariate. Este probabil ca analiza diferitelor combinații multivariate să fie necesară pentru a optimiza acuratețea predictivă în diferite intervale de sensibilitate. Strategiile de stadializare ar trebui evaluate pentru a dezvolta secvențe optime de teste de diagnostic utilizate în stratificarea multivariată.

Următoarele informații trebuie luate în considerare atunci când se utilizează estimările HRV în studiile clinice și/sau studiile cu pacienți post-AIM.

HRV redus este independent de alți factori de risc cunoscuți ca un predictor al mortalității și complicațiilor aritmice.

Există un consens că HRV ar trebui evaluat la aproximativ 1 săptămână după infarct.

Deși HRV estimat din înregistrări scurte conține unele informații predictive, analiza HRV pe 24 de ore este un predictor mai semnificativ al riscului. HRV estimată din înregistrările pe termen scurt poate fi utilizată pentru screening-ul inițial al tuturor supraviețuitorilor IAM.

Niciunul dintre indicii HRV disponibili nu are mai multe informații predictive decât măsurile temporale HRV care măsoară HRV în ansamblu (adică SDNN sau indicele triunghiular). Alți indicatori, cum ar fi componenta ULF a analizei spectrale a întregii înregistrări de 24 de ore, au valoare informativă similară. Grupul cu risc ridicat poate fi identificat prin SDNN< 50 мс или треугольному индексу < 15.

În intervalul de sensibilitate acceptabil din punct de vedere clinic, valoarea predictivă a HRV este modestă, dar totuși mai mare decât orice alt factor de risc cunoscut. HRV poate fi combinat cu alți factori pentru a crește valoarea prognostică a HRV, dar setul optim de astfel de factori de risc și criteriile corespunzătoare nu au fost încă dezvoltate.

Diagnosticul neuropatiei diabetice

Neuropatia autonomă, care este o complicație a diabetului zaharat, se caracterizează prin degenerarea neuronală precoce și diseminată a fibrelor nervoase mici atât în ​​tractul simpatic, cât și în cel parasimpatic. Manifestările sale clinice sunt o varietate de tulburări funcționale și includ hipotensiune posturală, tahicardie persistentă, transpirație, gastropareză, atonie a vezicii urinare și diaree nocturnă. De la debutul simptomelor clinice ale neuropatiei autonome diabetice (DAN), rata de mortalitate estimată în următorii 5 ani va fi de 50%. Astfel, detectarea disfuncției autonome în stadiul preclinic este importantă pentru stratificarea riscului și tratamentul ulterior. S-a demonstrat că analiza HRV pe termen scurt și lung poate fi utilizată pentru a diagnostica DVN.

Pentru un pacient cu DVN confirmată sau suspectată, există trei metode de analiză a HRV care pot fi aplicate: (a) tehnici simple de intervalografie RR la pat, (b) analiză temporală pe termen lung, care este mai sensibilă și mai reproductibilă decât analiza. a înregistrărilor scurte și (c) analiza frecvenței, efectuată pe înregistrări scurte în repaus, care face posibilă distincția între tulburările simpatice și parasimpatice.

Caracteristici temporale evaluate în timpul înregistrării pe termen lung

HRV calculată dintr-o înregistrare Holter de 24 de ore este mai sensibilă decât testele simple la pat (de exemplu, manevra Valsalva, testul ortostatic și respirația profundă) în diagnosticarea DVN. Cea mai mare experiență a fost cu metodele NN50 și SDSD (vezi Tabelul 1). Folosind numărul NN50 de 24 de ore, unde intervalul de încredere cu 95% mai mic pentru vârstă variază de la 500 la 2000, aproximativ jumătate dintre pacienții diabetici au scoruri anormal de scăzute. În plus, există o corelație semnificativă între proporția de pacienți cu valori anormale calculate și severitatea neuropatiei autonome, determinată prin metode convenționale.

Pe lângă faptul că este mai sensibilă, analiza temporală de 24 de ore se corelează cu alți indici HRV. Reproductibilitatea și stabilitatea sa în timp au fost demonstrate. Prin analogie cu supraviețuitorii IMA, pacienții cu DVN sunt, de asemenea, predispuși la rezultate adverse, cum ar fi moartea subită, dar valoarea predictivă a HRV în rândul diabeticilor trebuie încă confirmată.

Caracteristicile frecvenței

Mai jos sunt caracteristicile caracteristicilor frecvenței HRV detectate la pacienții cu DVN: (a) o scădere a puterii în toate intervalele de frecvență, care este cea mai frecventă constatare, (b) absența unei creșteri a componentei de joasă frecvență atunci când se ridică. , care este o reflectare a unui răspuns simpatic afectat sau o sensibilitate redusă a baroreflexului ; (c) o putere totală redusă anormal cu un raport LF/HF neschimbat și (d) o deplasare a frecvenței centrale a componentei LF a spectrului la stânga, a cărei semnificație fiziologică necesită un studiu suplimentar.

În neuropatia avansată, analiza spectrului de putere de repaus dezvăluie adesea amplitudini foarte scăzute ale tuturor componentelor spectrale, ceea ce face dificilă distingerea acestora de zgomot. Prin urmare, se recomandă ca testele să includă diverse intervenții, cum ar fi testarea stării în picioare sau a înclinării. O altă metodă de a depăși dificultățile asociate cu un raport semnal-zgomot scăzut este introducerea unei funcții de coerență, care analizează încurcarea puterii totale cu una sau două benzi de frecvență.

Alte aplicații în clinică

Lista studiilor în care a fost studiată HRV în raport cu alte boli cardiace este dată în tabel. 4.

Tabelul 4

Constatări din studii selectate care investighează valoarea clinică a HRV în alte boli cardiace decât infarctul miocardic.

Boala	Autor publicație	Numărul de pacienți	Parametru în studiu	Constatări clinice	Valoarea potențială
hipertensiune	Guzetti, 1991	49 de pacienți cu GB 30 sănătoși	AR spectral	LF la pacienții hipertensivi comparativ cu cei sănătoși cu tocirea oscilațiilor circadiene	Hipertensiunea arterială se caracterizează printr-o scădere a ritmului circadian al LF
	Langewitz, 1994	41 c HAP 34 pacienţi HD 54 sănătoşi	FFT spectral	Scăderea tonusului vagal la pacienții hipertensivi	Sprijină utilizarea terapiei nepatogenetice pentru GB cu medicamente, ton vag (educație fizică)
Insuficiență circulatorie congestivă	Saul, 1988	25 c. NK NYHA III-IV 21 sănătos	Spectral Blackman-Turcia 15 min. înregistrare	puterea spectrală a tuturor frecvențelor, în special > 0,04 Hz pentru b-x cu NC	În NK, există o modulare HR simpatică vagală, dar relativ conservată.
	Casolo, 1989	20 c. NK NYHA II-IV 20 sănătos	Histograma temporală a intervalelor RR prin Holter de 24 de ore	HRV scăzut	Activitate vagală redusă în b-x cu NK
	Binkley, 1991	10 c DCM (EF 14 - 40%) 10 sănătos	FFT spectral, înregistrare de 4 minute în decubit dorsal	putere medie de înaltă frecvență (>0,01 Hz) cu LF LF/HF	Cu NK, există o slăbire a tonusului parasimpatic. NK este însoțită de un dezechilibru al tonusului autonom cu parasimpatic și dominant simpatic
	Kienzle, 1992	23 NK NYHA II - IV	Analiza spectrală a timpului FFT a Holterului de 24-48 de ore	Modificările HRV sunt vag legate de severitatea NC HRV este asociată cu activarea simpatică
	Townend, 1992	12 NK NYHA III - IV		HRV în timpul terapiei cu inhibitori ai ECA
	Binkley, 1993	13 NK NYHA II - III	Înregistrare spectrală FFT de 4 minute în decubit dorsal	Tratament cu inhibitori ECA timp de 12 săptămâni HRV de înaltă frecvență	Creșteri semnificative ale tonusului parasimpatic sunt asociate cu terapia cu inhibitori ai ECA.
	Woo, 1994	21 NC NYHA III	Construcția Poincaré Analiza timpului de Holter de 24 de ore	Construcțiile dificile sunt asociate cu nivelurile de norepinefrină și o mai mare activare simpatică	Construcțiile lui Poincare pot fi aplicate în analiza influențelor simpatice
Transplant de inimă	Axelopoulos, 1988	19 transplantate 10 sănătoase	Analiza timpului Holterului de 24 de ore	Scăderea HRV într-o inimă denervată de donator: inimile inervate de primitor prezintă HRV mai mare
	Nisipuri, 1989	17 transplantate 6 sănătoase	FFT spectral, înregistrare de 15 minute în decubit dorsal	HRV de la 0,02 la 1,0 Hz redus cu 90%	Pacienții cu respingere documentată prin biopsie prezintă o variabilitate semnificativ mai mare
Insuficiență mitrală cronică	Stein, 1993	38 cu insuficiență mitrală cronică		Frecvența cardiacă și parametrii de frecvență ultra-scăzută SDANN au corelat cu funcția ventriculară și cu evenimentele clinice prezise.	Poate fi un indicator predictiv al fibrilației atriale, mortalității și progresiei către chirurgia valvulară cardiacă
Prolaps de valva mitrala	Marangoni, 1993	39 de femei cu MVP 24 de femei sănătoase	Spectral AR, înregistrare de 10 minute în decubit dorsal	Pacienții cu MVP au avut o frecvență ridicată	Pacienții cu MVP au avut un tonus vagal scăzut
Cardiomiopatie	Counhilan, 1993	104 GKMP	FFT spectral, Holter 24 de ore	Parametrii vagali generali și specifici ai HRV au fost găsiți la pacienții simptomatici	HRV nu îmbunătățește acuratețea predictivă a factorilor de risc cunoscuți în HCM
Moarte subită sau stop cardiac	Dougherty 1992	16 supraviețuitori OS, 5 decese OS, 5 sănătoși		Puterea de frecvență joasă a HRV și SDNN au fost asociate cu mortalitatea pe 1 an	HRV este aplicabilă în clinică pentru a stratifica riscul de deces în decurs de 1 an în rândul supraviețuitorilor OS
	Huikuri, 1992	22 de supraviețuitori ai controalelor OS 22	Spectral AR, analiză timp Holter pe 24 de ore	putere de înaltă frecvență între sistemele de operare transferate - este imposibil să evidențiați un grup de sisteme de operare transferate după frecvența joasă
	Algra, 1993	193 cazuri VS 230 pacienţi simptomatici	Analiza timpului Holterului de 24 de ore	variația pe termen scurt (0,05 - 0,50 Hz) crește independent riscul de VS de 2,6 ori, iar variația pe termen lung (0,02 - 0,05 Hz) - de 2 ori	HRV poate fi utilizat pentru a evalua riscul de moarte subită
	Myers, 1986	6 sănătoși, 12 pacienți cu boală cardiacă structurală (6 cu și 6 fără antecedente de VS)	Analiza timpului și frecvenței Holterului de 24 de ore	Caracteristicile temporale și de frecvență au făcut posibilă separarea supraviețuitorilor sănătoși de cei VS. Puterea RF (0,35 - 0,5 Hz) a fost cel mai bun marker de separare între pacienții cu și fără antecedente de VS	HF poate fi un predictor al VS
	Martin, 1988	20 de pacienți sănătoși care au suferit VS în timpul monitorizării Holter	Analiza timpului Holterului de 24 de ore	Indicele SDNN este semnificativ mai mic la cei care au murit brusc	Indicatorii temporali pot determina un risc crescut de VS
Aritmii ventriculare	Vibiral, 1993	24 VF 19 IHD	Analiza timpului Holterului de 24 de ore	Indicatorii HRV nu s-au schimbat semnificativ înainte de VF
	Huikuri, 1992	18 VT sau OS	Holter spectral AR 24 de ore	Toate spectrele de putere HRV au fost semnificativ mai mari înainte de debutul TV susținută decât înainte de TV nesusținută.	Există o relație temporală între o scădere a VRC și apariția TV susținută
	Holnloser, 1994	14 după IM cu FV sau TV susținută 14 după IM (grup de comparație)		HRV la supraviețuitorii SG după IMA nu a fost diferit de HRV la alți pacienți după IMA. Loturile au diferit semnificativ în sensibilitatea baroreflexului	Sensibilitatea baroreflexului, mai degrabă decât a HRV, a făcut posibilă distingerea între grupurile de pacienți după IAM cu și fără antecedente de FV/TV
Aritmii supraventriculare	Kokovic, 1993	64 NVT	FFT spectral, analiză timp Holter pe 24 de ore	Frecvența cardiacă, HRV și declinul parasimpatic după ablația RF	Nodurile și fibrele parasimpatice pot fi distribuite mai dens în mijloc și în fața părții inferioare a septului

AR autoregresiv; OS - stop cardiac; IHD - boală cardiacă ischemică; AH - hipertensiune arterială HAP - hipertensiune arterială limită, NK - insuficiență circulatorie congestivă; EF - fracțiune de ejecție FFT - transformată Fourier rapidă; HCM - cardiomiopatie hipertrofică; MVP - prolaps de valvă mitrală, IMA - infarct miocardic acut, inhibitor ECA al enzimei de conversie a angiotensinei, HF - frecvență înaltă; HRV - variabilitatea ritmului cardiac; LF - frecvență joasă; NYHA - clasificarea New York Heart Association; BC - moarte subită; SVT - tahicardie supraventriculară; FV - fibrilație ventriculară; VT - tahicardie ventriculară.

PERSPECTIVE

Dezvoltarea metodelor de măsurare a HRV

Metodele moderne de analiză a parametrilor temporali, utilizate în principal în practică, sunt probabil suficiente pentru a evalua profilul HRV pe termen lung. Îmbunătățirile pot viza acuratețea valorilor numerice. Metodele spectrale moderne neparametrice și parametrice sunt aplicabile și analizei electrocardiogramelor pe termen scurt fără modificări tranzitorii ale modulațiilor ciclului cardiac.

Pe lângă nevoia de a dezvolta tehnici numerice extrem de fiabile pentru măsurarea complet automată (metodele geometrice fiind doar una dintre aceste opțiuni), următoarele trei domenii merită atenție.

Modificări dinamice și tranzitorii ale HRV

Posibilitățile moderne de evaluare cantitativă a dinamicii secvenței intervalelor RR și a modificărilor tranzitorii ale HRV sunt insuficiente și sunt în stadiul de dezvoltare a unui aparat matematic. Cu toate acestea, se poate presupune că o evaluare adecvată a dinamicii HRV va duce la îmbunătățiri semnificative în înțelegerea noastră atât a modulațiilor ciclului cardiac, cât și a corelațiilor lor fiziologice și patofiziologice.

Rămâne neexplorat dacă metodele de dinamică neliniară sunt aplicabile pentru a evalua modificările tranzitorii ale intervalelor RR și dacă dezvoltarea de noi modele matematice și algoritmi este necesară pentru a adapta mai bine principiile de măsurare la natura fiziologică a parogramelor cardiace. În orice caz, sarcina de a evalua modificările tranzitorii ale HRV pare a fi mai relevantă decât îmbunătățirile ulterioare ale tehnologiei utilizate pentru a analiza modulațiile perioadelor cardiace în faza lor stabilă.

intervalele PP și RR

Se știe puțin despre relația dintre modulațiile autonome ale intervalelor PP și PR. Prin urmare, și succesiunea intervalelor PP trebuie studiată. Din păcate, este aproape imposibil să se localizeze cu precizie punctul de început al undei P pe un ECG de suprafață înregistrat pe dispozitive moderne. Cu toate acestea, progresele tehnologice ar trebui să permită studierea variabilității intervalelor PP și PR în studiile viitoare.

Analiza multi-semnal

Este clar că modulațiile ciclurilor cardiace nu sunt singura manifestare a mecanismelor de reglare autonomă. În prezent, există echipamente comerciale sau semi-comerciale care permit înregistrarea simultană a ECG, a respirației, a tensiunii arteriale etc. Cu toate acestea, în ciuda ușurinței cu care aceste informații pot fi înregistrate, nu există o metodologie larg acceptată pentru o analiză completă cu mai multe semnale. Fiecare semnal poate fi analizat separat, de exemplu folosind metode parametrice spectrale, iar rezultatele analizelor sunt comparate. Analiza relațiilor dintre semnalele fiziologice face posibilă cuantificarea caracteristicilor acestor relații.

Cercetarea necesară pentru a extinde înțelegerea fiziologică

Ar trebui depuse eforturi pentru a identifica corelațiile fiziologice și implicațiile biologice ale diferitelor criterii HRV evaluate în prezent. În unele cazuri, cum ar fi componenta RF, acest lucru a fost deja făcut. Pentru alți parametri, cum ar fi componentele VLF și ULF, semnificația lor fiziologică rămâne în mare parte necunoscută.

Această incertitudine face dificilă interpretarea relației dintre aceste variabile și risc la pacienții cardiaci. Pare atractiv să folosim markeri ai activității vegetative. Cu toate acestea, până la găsirea unei relații mecanice clare între aceste variabile și riscul cardiac, există pericolul ca eforturile terapeutice să se concentreze pe modificarea acestor markeri. Acest lucru poate duce la presupuneri incorecte și la erori grave de interpretare.

Oportunități promițătoare pentru utilizare clinică

standardele normative

Sunt necesare studii de populație prospective pe scară largă pentru a stabili standarde de norme HRV pentru diferite categorii de vârstă și sex. Recent, participanții la Framingham Heart Study au publicat rezultatele măsurătorilor caracteristicilor de timp și frecvență ale HRV la 736 de subiecți în vârstă, precum și relația acestor parametri cu mortalitatea totală pe o perioadă de urmărire de 4 ani. Cercetătorii au concluzionat că HRV poartă informații de prognostic care sunt independente și în afara factorilor de risc tradiționali. Există o nevoie clară de mai multe studii bazate pe populație ale HRV care să acopere întregul spectru de vârstă la bărbați și femei.

Fenomene fiziologice

Ar fi interesant să se evalueze HRV în diferite modele circadiene, cum ar fi cicluri normale zi-noapte, cicluri inverse persistente (trecerea orelor de lucru la seară-noapte) și ciclismul variabil care poate apărea pe călătoriile lungi. Fluctuațiile autonome care pot apărea în diferite faze ale somnului, inclusiv somnul REM, au fost investigate la mai mulți subiecți. La persoanele sănătoase, componenta HF vagală a spectrului de putere a crescut doar în afara fazei de somn REM, în timp ce această creștere a fost absentă în rândul celor care au avut IMA.

Răspunsul sistemului nervos autonom la programele de antrenament sportiv și de exerciții de recuperare după diferite boli este prezentat ca un fenomen de adaptare. Datele HRV ar trebui să fie utile pentru înțelegerea aspectelor cronologice ale antrenamentului și timpilor optimi de pregătire, deoarece acestea sunt legate de efectele autonome asupra inimii. In plus, HRV poate oferi informatii importante cu privire la deantrenamentul dupa repaus prelungit la pat, ramanerea intr-o stare de imponderabilitate, care insoteste zborurile spatiale.

Reacții la medicamente

Multe medicamente afectează direct sau indirect sistemul nervos autonom, iar HRV poate fi utilizată pentru a evalua efectul diferiților agenți asupra activității simpatice sau parasimpatice. Se știe că blocarea parasimpatică printr-o doză saturată de atropină duce la o scădere pronunțată a HRV. Scopolamina in doze mici are efect vagotonic si duce la o crestere a HRV, in special a componentelor HF. Blocarea beta-adrenergică este însoțită de o creștere a HRV și o scădere a componentei LF, măsurată în unități normalizate. Este nevoie de un efort semnificativ mai mare pentru a studia efectele și semnificația clinică a tonusului parasimpatic și adrenergic modificat asupra puterii totale a HRV și a diferitelor sale componente la persoanele sănătoase și la pacienții cu diferite boli.

În prezent, s-a acumulat o cantitate limitată de informații cu privire la modificările HRV cu numirea de blocante ale canalelor de calciu, sedative, anxiolitice, analgezice, antiaritmice, narcotice și medicamente pentru chimioterapie, în special vincristina.

Stratificarea riscului

Pentru a evalua riscul de deces după IAM, precum și mortalitatea generală și moartea subită cardiacă la pacienții cu boli cardiace structurale și alte afecțiuni fiziopatologice, sunt utilizate caracteristicile de timp și frecvență ale HRV, estimate de la 24 de ore pe termen lung și scurt (de la 2 până la 15 minute) Înregistrări ECG. Utilizarea instrumentelor de diagnosticare care sunt capabile să evalueze HRV în combinație cu frecvența și complexitatea aritmiilor ventriculare, ECG cu media semnalului, variabilitatea segmentului ST și eterogenitatea repolarizării ar trebui să îmbunătățească semnificativ identificarea pacienților cu risc crescut de moarte subită cardiacă și aritmii periculoase. Sunt necesare studii prospective pentru a evalua sensibilitatea, specificitatea și acuratețea predictivă a diagnosticelor combinate.

Variabilitatea frecvenței cardiace fetale și neonatale este un domeniu important de cercetare care poate oferi informații timpurii despre stresul neonatal și poate identifica pe cei cu risc pentru sindromul morții subite a sugarului. O mare parte din cercetările preliminare în acest domeniu au avut loc la începutul anilor 1980 înainte de dezvoltarea unor tehnici mai sofisticate pentru estimarea puterii spectrale. Utilizarea corectă a acestor tehnici poate oferi, de asemenea, o perspectivă asupra maturizării sistemului nervos autonom la făt.

Mecanisme ale bolii

Un domeniu fructuos de cercetare este utilizarea tehnicilor HRV pentru a studia semnificația disfuncției sistemului nervos autonom în mecanismele de dezvoltare a bolii, în special în acele condiții în care se consideră că factorii vagosimpatici joacă un rol important. Rezultatele unui studiu recent sugerează că tulburările în inervația autonomă a inimii în curs de dezvoltare pot fi responsabile pentru unele forme de sindrom QT lung. Studiul HRV fetal la mamele cu această tulburare este cu siguranță acceptabil și poate fi foarte informativ.

Rolul sistemului nervos autonom în hipertensiunea arterială esențială este un alt domeniu important de cercetare. Răspunsul la întrebarea dacă creșterea activității simpatice în hipertensiunea arterială esențială este primară sau secundară poate fi obținut prin efectuarea de studii prospective pe termen lung la subiecții inițial normotensivi. Este hipertensiunea arterială esențială o consecință a tonusului simpatic crescut cu un răspuns alterat la mecanismele neuronale de reglare?

O serie de tulburări neurologice sunt asociate cu funcționarea afectată a sistemului nervos autonom, inclusiv boala Parkinson, scleroza multiplă, sindromul Julian-Barré și hipotensiunea ortostatică de tip Shi-Drager. Pentru unele dintre aceste tulburări, modificările HRV pot fi o manifestare precoce și pot fi utilizate pentru a cuantifica rata de progresie a bolii și/sau eficacitatea intervențiilor de tratament. Aceeași abordare poate fi utilizată pentru a evalua tulburările neurologice autonome secundare care însoțesc diabetul zaharat, alcoolismul și leziunile măduvei spinării.

Concluzie

Variabilitatea ritmului cardiac are un potențial semnificativ de a determina rolul fluctuațiilor sistemului nervos autonom la indivizii sănătoși și la pacienții cu diferite boli cardiovasculare și de altă natură. Cercetarea HRV ar trebui să ne îmbunătățească înțelegerea fenomenelor fiziologice, a acțiunilor medicamentelor și a mecanismelor de dezvoltare a bolii. Studiile prospective mari în cohorte mari sunt concepute pentru a determina sensibilitatea, specificitatea și valoarea predictivă a HRV în identificarea pacienților cu risc crescut de deces sau de altă afecțiune patologică.

LITERATURĂ

1. Lown B, Verrier RL.Activitatea neuronală și fibrilația ventriculară. N Engi J Med 1976; 294:1165-70.

2. Corr PB, Yamada KA, Witkowski FX. Mecanisme de control al funcției autonome cardiace și relația lor cu aritmogeneza. În: Fozzard HA, Haber E, Jennings RB, Katz AN, Morgan HE, eds. Inima și sistemul cardiovascular. New York: Raven Press, 1986: 1343-1403.

3. Schwartz PJ, Priori SG. Sistemul nervos simpatic și aritmii cardiace. În: Zipes DP, Jalife J, eds. Electrofiziologie cardiacă. De la celulă la pat. Philadelphia: W.B. Saunders, 1990: 330-43.

4. Levy MN, Schwartz PJ eds. Controlul vagal al inimii: baze experimentale și implicații clinice. Armonk: Viitorul, 1994.

5. Dreifus LS, Agarwal JB, Botvinick EH și colab. (Colegiul American de Cardiologie Cardiovascular Technology Assessment Committee). Variabilitatea ritmului cardiac pentru stratificarea riscului de aritmii care pun viața în pericol. J Am Coil Cardiol 1993; 22:948-50.

6 Onorată EH, Lee ST. Evaluări electronice ale modelelor de frecvență cardiacă fetală precedând moartea fetală, observații suplimentare. Am J Obstet Gynec 1965; 87:814-26.

7. Sayers B.M. Analiza variabilității ritmului cardiac. Ergonomie 1973; 16:17-32.

8. Penaz J, Roukenz J, Van der Waal HJ. Analiza spectrală a unor ritmuri spontane în circulaţie. În: Drischel H, Tiedt N, eds. Leipzig: Biokybernetik, Karl Marx Univ, 1968: 233-41.

9. Luczak H, Lauring WJ. O analiză a variabilității ritmului cardiac. Ergonomie 1973; 16:85-97.

10. Hirsh JA, Bishop B. Aritmia sinusală respiratorie la om; modul în care modelul de respirație modulează ritmul cardiac. Am J Variabilitatea perioadei Physiol și mortalitatea după infarctul miocardic. Tiraj 1992; 85:164-71.

11. Ewing DJ, Martin CN, Young RJ. Clarke BF. Valoarea testelor funcției autonome cardiovasculare: 10 ani de experiență în diabet. Diabetic Care 1985; 8:491-8.

12. Wolf MM, Varigos GA, Hunt D. Sloman JG. Aritmia sinusală în infarctul miocardic acut. Med J Australia 1978; 2:52-3.

13. Akselrod S, Gordon D, Ubel FA și colab. Analiza spectrului de putere a fluctuației ritmului cardiac: o sondă cantitativă a bătăii pentru a învinge controlul cardiovascular. Science 1981:213:220-2.

14. Pomeranz M, Macaulay RJB, Caudill MA. Evaluarea funcției autonome la om prin analiza spectrală a frecvenței cardiace. Am J Physiol 1985; 248:H151-3.

15. Pagani M, Lombard! F, Guzzetti S et al. Analiza spectrală de putere a variabilității ritmului cardiac și a presiunii arteriale ca marker al interacțiunii simpato-vagale la om și câinele conștient. Circ Res 1986; 59:178-93.

16. Kleiger RE, Miller JP, Bigger JT, Moss AJ și Multi-centre Post-Infarct Research Group. Scăderea variabilității ritmului cardiac și asocierea acesteia cu creșterea mortalității după infarct miocardic acut. Am J Cardiol 1987; 59:256-62.

17. Malik M, Farrell T, Cripps T, Camm AJ. Variabilitatea frecvenței cardiace în raport cu prognosticul după infarctul miocardic: selecția tehnicilor optime de procesare. Eur Heart J 1989: 10:1060-74.

18. Bigger JT, Fleiss JL, Steinman RC și colab. Măsoară domeniul de frecvență a variabilității perioadei cardiace și a mortalității după infarctul miocardic. Tiraj 1992; 85:164-71.

19. Saul JP, Albrecht P, Berger RD, Cohen RJ. Analiza variabilității ritmului cardiac pe termen lung: metode, scalare 1/f și implicații. Computers in Cardiology 1987. IEEE Computer Society press, Washington 1988: 419-22.

20 Malik M, Xia R, Odemuyiwa O și colab. Influența artefactului de recunoaștere în analiza automată a electrocardiogramelor pe termen lung asupra măsurării în domeniul timpului a variabilității ritmului cardiac. Med Biol Eng Comput 1993; 31:539-44.

21. Bjokander I, Held C, Forslund L et al. Variabilitatea frecvenței cardiace la pacienții cu angină pectorală stabilă. Eur Heart J 1992; 13(AbstrSuppI): 379.

22 Scherer P, Ohier JP, Hirche H, Hopp H-W. Definirea unui nou parametru bătăi la bătăi al variabilității ritmului cardiac (Abstr). Pacing Clin Electrophys 1993; 16:939.

23. Kay SM, Marple, SL. Analiza spectrului: O perspectivă modernă Proc IEEE 1981; 69: 1380-1419.

24. Malliani A, Pagani M, Lombard! F, Cerutti S. Reglarea neuronală cardiovasculară explorată în domeniul frecvenței. Tiraj 1991; 84:1482-92.

25. Furlan R, Guzetti S, Crivellaro W et al. Evaluarea continuă pe 24 de ore a reglării neuronale a presiunii arteriale sistemice și a variabilităților RR la subiecții ambulanți. Tiraj 1990; 81:537-47.

26. Berger RD, Akselrod S, Gordon D, Cohen RJ. Un algoritm eficient pentru analiza spectrală a variabilității ritmului cardiac. IEEE Trans Biomed Eng 1986; 33:900-4.

27 Rottman JN, Steinman RC, Albrecht P et al. Estimarea eficientă a spectrului de putere a perioadei cardiace potrivită pentru studii fiziologice sau farmacologice. Am J Cardiol 1990; 66:1522-4.

28. Malik M, Camm AJ. Componentele variabilității ritmului cardiacc Ce înseamnă ele cu adevărat și ce măsurăm cu adevărat. Am J Cardiol 1993; 72:821-2.

29 Bendat JS, Piersol AG. Măsurarea și analiza datelor aleatorii. New York: Wiley, 1966.

30. Pinna GD, Maestri R, Di Cesare A et al. Precizia analizei spectrului de putere a variabilității ritmului cardiac din lista RR adnotată generată de sistemele Holter. Physiol Meas 1994; 15:163-79.

31. Merri M, Farden DC, Mottley JG, Titlebaum EL. Frecvența de eșantionare a electrocardiogramei pentru analiza spectrală a variabilității ritmului cardiac, IEEE Trans Biomed Eng 1990; 37:99-106.

32 Bianchi AM, Mainardi LT, Petrucci E et al. Analiza spectrului de putere variabilă în timp pentru detectarea episoadelor tranzitorii în semnalul HRV. IEEE Trans Biomed Eng 1993; 40:136-44.

33 Friesen GM, Jannett TC, Jadalloh MA și colab. O comparație a sensibilității la zgomot a nouă algoritmi de detecție QRS. IEEE Trans Biomed Eng 1990; 37:85-98.

34. Kamath MV, Fallen EL. Corectarea semnalului de variabilitate a ritmului cardiac pentru ectopice și bătăi lipsă. În: Malik M, Camm AJ, eds. Variabilitatea ritmului cardiac. Armonk: Futura, 1995: 75-85.

35. De Boer RW, Karemaker JM, Strackee J. Compararea spectrelor unei serii de evenimente punctuale, în special pentru spectre de variabilitate a ritmului cardiac. IEEE Trans Biomed Eng 1984; 31:384-7.

36. Harris FJ. Despre utilizarea ferestrelor pentru analiza armonică cu transformata Fourier discretă. IEEE Proc 1978; 66:51-83.

37. Box GEP, Jenkins GM. Analiza serii cronologice: previziune și control. San Francisco: Holden Day, 1976.

38. Akaike H. A new look at the statistical model identification, IEEE Trans Autom Cont 1974; 19:716-23.

39 Kaplan DT. Analiza variabilitatii. J Cardiovasc Electrophysiol 1994; 5:16-19.

40. Katona PG, Jih F. Aritmia sinusală respiratorie: o măsură non-invazivă a controlului cardiac parasimpatic. J Appi Physiol 1975; 39:801-5.

41. Eckberg DL. Aritmia sinusală umană ca indice al fluxului cardiac vagal. J Appi Physiol 1983; 54:961-6.

42. Fouad FM, Tarazi RC, Ferrario CMA et al. evaluarea controlului parasimpatic al frecvenței cardiace printr-o metodă neinvazivă. Heart Circ Physiol 1984; 15: H838-42.

43 Schechtman VL, Kluge KA, Harper RM. Sistem în domeniul timpului pentru evaluarea variației ritmului cardiac. Med Biol Eng Comput 1988; 26:367-73.

44 Courmel Ph, Hermida JS, Wennerblom B și colab. Variabilitatea ritmului cardiac în hipertrofia miocardică și insuficiența cardiacă și efectele terapiei beta-blocante. O analiză non-spectrală a oscilațiilor ritmului cardiac. Eur Heart J 1991; 12:412-22.

45. Grossman P, Van Beek J, Wientjes C. O comparație a trei metode de cuantificare pentru estimarea aritmiei sinusurilor respiratorii. Psihofiziologie 1990; 27:702-14.

46. ​​​​Shin SJ, Tapp WN, Reisman SS, Natelson BH. Evaluarea reglării autonome a variabilității ritmului cardiac prin metoda demodulării complexe. IEEE Trans Biomed Eng 1989; 36:274-83.

47. Kobayashi M, Musha T. 1/f fluctuația perioadei bătăilor inimii. IEEE Trans Biomed Eng 1982; 29:456-7.

48. Yamamoto Y, Hughson RL. Analiza spectrală cu granulație grosieră: nouă metodă pentru studierea variabilității ritmului cardiac. J Appi Physiol 1991; 71:1143-50.

49. Babloyantz A, Destexhe A. Este inima normală un oscilator periodic? Biol Cybern 1988; 58:203-11.

50. Morfill GE, Demmel V, Schmidt G. Der plotzliche Herztod: Neue Erkenntnisse durch die Anwendung komplexer Diagno-severfahren. Bioscope 1994; 2:11-19.

51 Schmidt G, Monfill G.E. Metode neliniare pentru evaluarea variabilității ritmului cardiac. În: Malik M, Camm AJ, eds. Variabilitatea ritmului cardiac. Armonk: Futura, 1995: 87-98.

52. Kleiger RE, Bigger JT, Bosner MS et al. Stabilitatea în timp a variabilelor care măsoară variabilitatea ritmului cardiac la subiecții normali. Am J Cardiol 1991; 68:626-30.

53 Van Hoogenhuyze DK, Weinstein N, Martin GJ și colab. Reproductibilitatea și relația cu frecvența cardiacă medie a variabilității frecvenței cardiace la subiecții normali și la pacienții cu insuficiență cardiacă congestivă secundară bolii coronariene. Am J Cardiol 1991; 68:1668-76.

54. Kautzner J. Reproductibilitatea măsurării variabilității ritmului cardiac. În: Malik M, Camm AJ, eds. Variabilitatea ritmului cardiac. Armonk: Futura, 1995: 165-71.

55. Bigger JT, Fleiss JL, Rolnitzsky LM, Steinman RC. Stabilitatea în timp a variabilității perioadei cardiace la pacienții cu infarct miocardic anterior și aritmii ventriculare. Am J Cardiol 1992; 69:718-23.

56. Bailey JJ, Berson AS, Garson A Jr și colab. Recomandări pentru standardizare și specificații în electrocardiografia automată. Tiraj 1990; 81:730-9.

57. Kennedy HN. Tehnologia electrocardiografiei ambulatorie (Holter). Clin Cardiol 1992; 10:341-56.

58. Malik M, Cripps T, Farrell T, Camm AJ. Valoarea prognostică a variabilității ritmului cardiac după infarct miocardic o comparație a diferitelor metode de prelucrare a datelor. Med Biol Eng Comput 1989; 27:603-11.

59 Jalife J, Michaels DC. Controlul neuronal al activității stimulatorului cardiac sinoatrial. În: Levy MN, Schwartz PJ, eds. Controlul vagal al inimii: baze experimentale și implicații clinice. Armonk: Futura, 1994: 173-205.

60. Noma A, Trautwein W. Relaxation of the ACh-induced potasium current in the rabbit sinoatrial node cell Pflugers Arch 1978; 377:193-200.

61. Osterrieder W, Noma A, Trautwein W. Despre cinetica canalului de potasiu activat de acetilcolină în nodul S-A al inimii iepurelui. Pflugers Arch 1980; 386:101-9.

62. Sakmann B, Noma A, Trautwein W. Activarea acetilcolinei a canalelor K + muscarinice unice în celulele stimulatoare cardiace izolate ale inimii mamiferelor. Natura 1983; 303:250-3.

63. DiFrancesco D, Tromba C. Inhibarea curentului hiperpolarizant-activat If, indus de aceticolină în miocitele nodului sino-atrial de iepure. J Physiol (Londra) 1988; 405:477-91.

64. DiFrancesco D, Tromba C. Controlul muscarinic al curentului activat hiper-polarizant Dacă în miocitele nodului sino-atrial de iepure. J Physiol (Londra) 1988; 405:493-510.

65. Irisawa H, Brown HF, Giles WR. Stimularea cardiacă în nodul sinoatrial. Physiol Rev 1993; 73:197-227.

66. Irisawa H, Giles WR. Celulele sinusurilor și nodulului atrioventricular: electrofiziologie celulară. În: Zipes DP, Jalife J, eds. Electrofiziologie cardiacă: de la celulă la pat. Philadelphia: W. B. Saunders, 1990: 95-102.

67. DiFrancesco D. Contribuția curentului stimulatorului cardiac (If) la generarea activității spontane în miocitele nodului sino-atrial de iepure. J Physiol (Londra) 1991; 434:23-40.

68. Trautwein W, Kameyama M. Controlul intracelular al curenților de calciu și potasiu în celulele cadiace. Jpn Heart J 1986; 27:31-50.

69. Brown HF, DiFrancesco D, Noble SJ. Cum accelerează adrenalina inima? Natura 1979; 280:235-6.

70. DiFrancesco D, Ferroni A, Mazzanti M, Tromba C. Proprietățile curentului hiperpolarizant-activat (If) în celulele izolate din nodul sino-atrial de iepure. J Physiol (Londra) 1986; 377:61-88.

71. Levy MN. Interacțiuni simpatico-parasimpatice în inimă. Circ Res 1971; 29:437-45.

72. Sah GF, Tarn RMK, Calaresu FR. Influența intrărilor neuronale cardiace asupra variațiilor ritmice ale perioadei cardiace la pisică. Am J Physiol 1975; 228:775-80.

73. Akselrod S, Gordon D, Madwed JB et al. Reglarea hemodinamică: investigare prin analiză spectrală. Am J Physiol 1985; 249:H867-75.

74. Saul JP, Rea RF, Eckberg DL et al. Frecvența cardiacă și variabilitatea nervului simpatic muscular în timpul modificărilor reflexe ale activității autonome. Am J Physiol 1990; 258:H713-21.

75 Schwartz PJ, Pagani M, Lombardi F et al. Un reflex cardio-cardiac simpato-vagal la pisică. Circ Res 1973; 32:215-20.

76. Malliani A. Fibre aferente simpatice cardiovasculare. Rev Physiol Biochem Pharmacol 1982; 94:11-74.

77. Cerati D, Schwartz PJ. Activitatea fibrelor vagale cardiace unice, ischemie miocardică acută și risc de moarte subită. Circ Res 1991; 69:1389-1401.

78. Kamath MV, Fallen EL. Analiza spectrală de putere a variabilității ritmului cardiac: o semnătură neinvazivă a funcției autonome cardiace. Crit Revs Biomed Eng 1993; 21:245-311.

79 Rimoldi O, Pierini S, Ferrari A et al. Analiza oscilațiilor pe termen scurt ale R-R și a presiunii arteriale la câinii conștienți. Am J Physiol 1990; 258: H967-H976.

80. Montano N, Gnecchi, Ruscone T et al. Analiza spectrului de putere a variabilității ritmului cardiac pentru a evalua modificările echilibrului simpatovagal în timpul înclinării ortostatice gradate. Tiraj 1994; 90: 1826-31.

81 Appel ML, Berger RD, Saul JP et al. Variabilitatea bată la bată a variabilelor cardiovasculare: zgomot sau muzică? J Am Coil Cardiol 1989; 14:1139-1148.

82. Malliani A, Lombard! F, Pagani M. Analiza spectrală de putere a variabilității ritmului cardiac: un instrument pentru a explora mecanismele de reglare neuronale. Br Heart J 1994; 71:1-2.

83. Malik M, Camm AJ. Variabilitatea frecvenței cardiace și cardiologie clinică. Br Heart J 1994; 71:3-6.

84. Casolo GC, Stroder P, Signorini C et al. Variabilitatea ritmului cardiac în timpul fazei acute a infarctului miocardic. Tiraj 1992; 85:2073-9.

85 Schwartz PJ, Vanoli E, Stramba-Badiale M et al. Mecanisme autonome și moarte subită. Noi perspective din analiza reflexelor baroreceptoare la câinii conștienți cu și fără infarct miocardic. Tiraj 1988; 78:969-79.

86. Malliani A, Schwartz PJ, Zanchetti A. A sympathetic reflex elicited by experimental coronary occlusion. Am J Physiol 1969; 217:703-9.

87. Brown AM, Malliani A. Reflexe simpatice spinale inițiate de receptorii coronarieni. J Physiol 1971; 212:685-705.

88 Malliani A, Recordati G, Schwartz PJ. Activitatea nervoasă a fibrelor simpatice cardiace aferente cu terminații atriale și ventriculare. J Physiol 1973; 229:457-69.

89. Bigger JT Jr, Fleiss JL, Rolnitzky LM, Steinman RC, Schneider WJ. Cursul de timp al recuperării variabilității perioadei cardiace după infarctul miocardic. J Am Coil Cardiol 1991; 18:1643-9.

90. Lombard! F, Sandrone G, Pempruner S et al. Variabilitatea ritmului cardiac ca indice al interacțiunii simpaticovagale după infarctul miocardic. Am J Cardiol 1987; 60:1239-45.

91 Lombardi F, Sandrone G, Mortara A et al. Variația circadiană a indicilor spectrale ai variației ritmului cardiac după infarctul miocardic. Am Heart J 1992; 123:1521-9.

92. Kamath MV, Fallen EL. Variații diurne ale ritmurilor neurocardice în infarctul miocardic acut. Am J Cardiol 1991; 68:155-60.

93. Bigger JT Jr, Fleiss JL, Steinman RC și colab. Măsoară domeniul de frecvență a variabilității perioadei cardiace și a mortalității după infarctul miocardic. Tiraj 1992; 85:164-71.

94. Ewing DJ, Neilson JMM, Traus P. Noua metoda de evaluare a activitatii parasimpatice cardiace folosind electrocardiograme de 24 de ore. Br Heart J 1984; 52:396-402.

95. Kitney RI, Byrne S, Edmonds ME et al. Variabilitatea ritmului cardiac în evaluarea neuropatiei diabetice autonome. Automedica 1982; 4:155-67.

96. Pagani M, Malfatto G, Pierini S et al. Analiza spectrală a variabilității ritmului cardiac în evaluarea neuropatiei diabetice autonome. J Auton Nerv System 1988; 23:143-53.

97. Freeman R, Saul JP, Roberts MS et al. Analiza spectrală a frecvenței cardiace în neuropatia diabetică. Arch Neurol 1991; 48:185-90.

98. Bernardi L, Ricordi L, Lazzari P, et al. Modularea circulației afectate a modulării simpatovagale a activității simpatovagale în diabet. Tiraj 1992; 86:1443-52.

Bernardi L, Salvucci F, Suardi R et al. Dovezi pentru un mecanism intrinsec care reglează variabilitatea ritmului cardiac la inima transplantată și intactă în timpul exercițiului dinamic submaximal? Cardiovasc Res 1990; 24:969-81.

100. Sands KE, Appel ML, Lilly LS et al. Analiza spectrului de putere a variabilității ritmului cardiac la primitorii de transplant cardiac uman. Tiraj 1989; 79:76-82.

101. Fallen EL, Kamath MV, Ghista DN, Fitchett D. Analiza spectrală a variabilității ritmului cardiac după transplantul cardiac uman: dovezi pentru reinervarea funcțională. J Auton Nerv Syst 1988; 23:199-206.

102. Casolo G, Balli E, Taddei T Scăderea variabilității ritmului cardiac spontan la insuficiența cardiacă congestivă. Am J Cardiol 1989; 64:1162-7.

103 Nolan J, Flapan AD, Capewell S et al. Scăderea activității parasimpatice cardiace în insuficiența cardiacă cronică și relația acesteia cu funcția ventriculară stângă. Br Heart J 1992; 69:761-7. 104. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Corelații clinice hemodinamice și neuronale simpatice ale variabilității ritmului cardiac în insuficiența cardiacă congestivă. Am J Cardiol 1992; 69:482-5.

105. Mortara A, La Rovere MT, Signorini MG et al. Poate analiza spectrală de putere a variabilității ritmului cardiac să identifice un subgrup cu risc ridicat de pacienți cu insuficiență cardiacă congestivă cu activare simpatică excesivă? Un studiu pilot înainte și după transplantul de inimă. Br Heart J 1994; 71:422-30.

106. Gordon D, Herrera VL, McAlpine L et al. Analiza spectrală a frecvenței cardiace: o sondă neinvazivă de reglare cardiovasculară la copiii grav bolnavi cu boli de inimă. Ped Cardiol 1988; 9:69-77.

146. Bianchi A, Bontempi B, Cerutti S, Gianogli P, Comi G, Natali Sora MG. Analiza spectrală a semnalului de variabilitate a frecvenței cardiace și a respirației la subiecții diabetici. Med Biol Eng Comput 1990; 28:205-11.

147. Bellavere F, Balzani I, De Masi G et al. Analiza spectrală de putere a variației ritmului cardiac îmbunătățește evaluarea neuropatiei autonome cardiace diabetice. Diabet 1992; 41:633-40.

148. Van den Akker TJ, Koelman ASM, Hogenhuis LAH, Rompelman G. Heart rate variability and blood pressure oscillations in diabetics with autonomic neuropathy. Automedica 1983; 4:201-8.

149 Guzzetti S, Dassi S, Pecis M et al. Model modificat al controlului neuronal circadian al perioadei cardiace în hipertensiunea ușoară. J Hypertens 1991; 9:831-838.

150. Langewitz W, Ruddel H, Schachinger H. Reducerea controlului cardiac parasimpatic la pacienții cu hipertensiune arterială în repaus și sub stres mental. Am Heart J 1994; 127:122-8.

151 Saul JP, Aral Y, Berger RD et al. Evaluarea reglării autonome în insuficiența cardiacă congestivă cronică prin analiza spectrală a frecvenței cardiace. Am J Cardiol 1988; 61:1292-9.

152. Binkley PF, Nunziata E, Haas GJ et al. Sevrajul parasimpatic este o componentă integrantă a dezechilibrului autonom în insuficiența cardiacă congestivă: demonstrație la subiecți umani și verificare într-un model canin ritmat de insuficiență ventriculară. J Am Coil Cardiol, 1991; 18:464-72.

153 Townend JN, West JN, Davies MK, Littles WA. Efectul quinaprilului asupra tensiunii arteriale și a frecvenței cardiace în insuficiența cardiacă congestivă. Am J Cardiol 1992; 69:1587-90.

154 Binkley PF, Haas GJ, Starling RC și colab. Creșterea susținută a tonusului parasimpatic cu inhibitor al enzimei de conversie a angiotensinei la pacienții cu insuficiență cardiacă congestivă. J Am Coil Cardiol 1993; 21:655-61.

155 Woo MA, Stevenson WG, Moser DK, Middlekauff HR. Variabilitatea complexă a frecvenței cardiace și nivelurile serice de norepinefrină la pacienții cu insuficiență cardiacă avansată. J Am Coil Cardiol 1994; 23:565-9.

156 Alexopoulos D, Yusuf S, Johnston JA et al. Comportamentul ritmului cardiac de 24 de ore la supraviețuitorii pe termen lung ai transplantului cardiac. Am J Cardiol 1988; 61:880-4.

157. Stein KM, Bores JS, Hochreites C și colab. Valoarea prognostică și corelațiile fiziologice ale variabilității frecvenței cardiace în insuficiența mitrală severă cronică. Tiraj 1993; 88:127-35.

158 Marangoni S, Scalvini S, Mat R et al. Evaluarea variabilității ritmului cardiac la pacienții cu sindrom de prolaps de valvă mitrală. Am J Noninvas Cardiol 1993; 7:210-14.

159 Counihan PJ, Fei L, Bashir Y et al. Evaluarea variabilității ritmului cardiac în cardiomiopatia hipertrofică. Asociere cu caracteristici clinice și prognostice. Tiraj 1993; 88:1682-90.

160. Dougherty CM, Burr RL. Comparația variabilității frecvenței cardiace la supraviețuitorii și nesupraviețuitorii stopului cardiac brusc. Am J Cardiol 1992; 70:441-8.

161. Huikuri HV, Linnaluoto MK, Seppanen T și colab. Ritmul circadian al variabilității ritmului cardiac la supraviețuitorii stopului cardiac. Am J Cardiol 1992:70:610-15.

162. Myers GA, Martin GJ, Magid NM și colab. Analiza spectrală de putere a variabilității ritmului cardiac în moartea subită cardiacă: comparație cu alte metode. IEEE Trans Biomed Eng 1986; 33:1149-56.

163. Martin GJ, Magid NM, Myers G și colab. Variabilitatea ritmului cardiac și moartea subită secundară bolii coronariene în timpul monitorizării ECG ambulatoriu. Am J Cardiol 1986; 60:86-9.

164. Vybiral T, Glaeser DH, Goldberger AL și colab. Analiza convențională a variabilității frecvenței cardiace a înregistrărilor electrocardiografice ambulatorii nu reușește să prezică fibrilația ventriculară iminentă. J Am Coil Cardiol 1993; 22:557-65.

165 Huikuri HV, Valkama JO, Airaksinen KEJ și colab. Măsoară domeniul de frecvență a variabilității ritmului cardiac înainte de debutul tahicardiei ventriculare nesusținute și susținute la pacienții cu boală coronariană. Tiraj 1993; 87:1220-8.

166. Hohnloser SH, Klingenheben T, van de Loo A și colab. Activitatea reflexă versus tonica vagală ca parametru de prognostic la pacienții cu tahicardie ventriculară susținută sau fibrilație ventriculară. Tiraj 1994; 89:1068-1073.

167. Kocovic DZ, Harada T, Shea JB et al. Modificări ale frecvenței cardiace și ale variabilității frecvenței cardiace după ablația cu cateter cu radiofrecvență a tahicardiei supraventriculare. Tiraj 1993; 88: 1671-81.

168. Lefler CT, Saul JP, Cohen RJ. Efecte legate de frecvență și autonome asupra conducerii atrioventriculare evaluate prin intervalul PR bătăi la bătăi și variabilitatea duratei ciclului. J Cardiovasc Electrophys 1994; 5:2-15.

169. Berger RD, Saul JP, Cohen RJ. Evaluarea răspunsului autonom prin respirație în bandă largă. IEEE Trans Biomed Eng 1989; 36:1061-5.

170. Berger RD, Saul JPP, Cohen RJ. Analiza funcției de transfer a reglării autonome: I - Răspunsul ratei atriale canine. Am J Physiol 1989; 256:H142-52.

171. Saul JP, Berger RD, Chen MH, Cohen RJ. Analiza funcţiei de transfer a reglării autonome: II - Aritmia sinusală respiratorie. Am J Physiol 1989; 256:H153-61.

172. Saul JP, Berger RD, Albrecht P et al. Analiza funcției de transfer a circulației: perspective unice asupra reglării cardiovasculare. Am J Physiol 1991; 261: H1231-45.

173 Baselli G, Cerutti S, Civardi S et al. Semnale de variabilitate cardiovasculară: spre identificarea unui model în buclă închisă a mecanismelor de control neuronal. IEEE Trans Biomed Eng 1988; 35:1033-46.

174 Appel ML, Saul JP, Berger RD, Cohen RJ. Identificarea în buclă închisă a mecanismelor circulatorii cardiovasculare. Computers in Cardiology 1989. Los Alamitos: IEEE Press, 1990: 3-7.

175. Tsuji H, Venditti FJ, Manders ES et al. Variabilitatea ritmului cardiac redus și riscul de mortalitate într-o cohortă de vârstnici: Studiul Framingham. Tiraj 1994; 90:878-83.

176 Vanoli E, Adamson PB, Lin B și colab. Variabilitatea ritmului cardiac în timpul anumitor etape de somn: o comparație a subiecților sănătoși cu pacienții după infarct miocardic. Circulation 1995, 91: 1918-22.

177. Singer DH, Ori Z. Modificări ale variabilității ritmului cardiac asociate cu moartea subită cardiacă. În: Malik M, Camm AJ, eds. Variabilitatea ritmului cardiac. Armonk: Futura, 1995: 429-48.

178. Malfatto G, Rosen TS, Steinberg SF și colab. Modularea neuronală simpatică a inițierii și repolarizării impulsului cardiac la nou-născutul șobolan. Circ Res 1990; 66:427-37.

179. Hirsch M, Karin J, Akselrod S. Heart rate variability in the fetus. În: Malik M, Camm AJ, eds. Variabilitatea ritmului cardiac. Armonk: Futura, 1995: 517-31.

180 Parati G, Di Rienzo M, Groppelli A et al. Variabilitatea ritmului cardiac și a tensiunii arteriale și interacțiunea lor în hipertensiune arterială. În: Malik M, Camm AJ, eds. Variabilitatea ritmului cardiac. Armonk: Futura, 1995; 465-78.

181 Bigger JT Jr, Fleiss JL, Steinman RC și colab. Variabilitatea RR la persoanele sănătoase, de vârstă mijlocie, comparativ cu pacienții cu boală coronariană cronică sau infarct miocardic acut recent. Tiraj 1995; 91: 1936-43.

ANEXA A

Valori normale pentru parametrii de variabilitate a ritmului cardiac

Deoarece până în prezent nu au fost efectuate studii cuprinzătoare ale tuturor indicilor HRV la populații mari normale, intervalul valorilor normale prezentate în acest tabel se bazează pe studii care au inclus un număr mic de subiecți. Astfel, aceste valori ar trebui considerate ca fiind orientative și nu trebuie trase din ele concluzii clinice definitive. Împărțirea pe sex, vârstă și alți factori, care este, de asemenea, necesară, nu este dată în tabel din cauza surselor limitate de informații.

Valoare		Valori normale (M±m)
Analiza timpului de înregistrare de 24 de ore
Indicele HRV triunghiular
Analiza spectrală a înregistrării de 5 minute (odihnă, decubit dorsal)
Energie totală

Tabelul listează numai acei parametri HRV care pot fi propuși pentru standardizarea studiilor fiziologice și clinice ulterioare.

ANEXA B

Proceduri sugerate pentru testarea echipamentelor comerciale concepute pentru a evalua variabilitatea ritmului cardiac

Concept

Pentru a obține o precizie comparativă a măsurătorilor atunci când se utilizează dispozitive diferite, fiecare dispozitiv trebuie testat independent de producător (de exemplu, într-o instituție de cercetare). Fiecare test ar trebui să includă mai multe înregistrări de testare scurte și, dacă este posibil, pe termen lung, cu parametrii HRV cunoscuți cu precizie și diferite caracteristici morfologice ale semnalului ECG în prealabil. Dacă procedura de testare necesită implicarea producătorului (de exemplu, pentru a edita manual etichetarea complexelor QRS), producătorul nu ar trebui să cunoască adevăratele caracteristici HRV ale înregistrărilor de testare și ale parametrilor de înregistrare a semnalului. În special, atunci când rezultatele testelor sunt dezvăluite unui producător pentru îmbunătățirea ulterioară a instrumentului sau în alte scopuri, înregistrările de testare complet noi trebuie utilizate în testele noi.

Cerinte tehnice

Testarea trebuie efectuată pe toate părțile componente ale echipamentului. În special, trebuie testate atât componentele de înregistrare, cât și componentele analitice ale instrumentului. Ar trebui utilizată o tehnologie adecvată pentru a capta un semnal complet reproductibil cu parametrii HRV cunoscuți, de ex. semnalul de testare trebuie să fie generat de un computer sau alt dispozitiv tehnic. Testele ar trebui să utilizeze atât reportofoare noi, cât și cele folosite pentru aproximativ jumătate din durata de viață a reportofoarelor. Testarea sistemelor pentru prima dată pe piață nu trebuie amânată. Dacă un producător susține că dispozitivul său este capabil să analizeze înregistrările ECG (de exemplu, benzi Holter) obținute de la dispozitive de la alți producători, fiecare combinație trebuie testată independent.

Deoarece este posibil să se prezică analiza HRV cu ajutorul dispozitivelor cu impulsuri, proceduri similare ar trebui utilizate pentru a genera un semnal intracardiac simulat. Atunci când este posibil, generatoarele de impulsuri trebuie testate atât cu o baterie complet încărcată, cât și cu una parțial descărcată.

Înregistrări de testare

Indiferent de echipamentul folosit, este extrem de dificil să cunoști cu exactitate parametrii HRV ai oricărei înregistrări ECG reale. Prin urmare, ar trebui să se acorde preferință semnalelor ECG simulate. Cu toate acestea, morfologia unor astfel de semnale simulate, precum și caracteristicile HRV, ar trebui să fie apropiate de înregistrările reale. Rata de eșantionare utilizată pentru a genera aceste semnale trebuie să fie substanțial mai mare decât rata de eșantionare utilizată de dispozitivul testat. Producerea de înregistrări de testare ar trebui să simuleze influențe care afectează sau pot afecta acuratețea determinării HRV, cum ar fi diferite niveluri de zgomot, morfologie variabilă a complexului QRS care poate provoca o schimbare a punctului de plecare, interferență aleatoare a zgomotului în diferite canale de înregistrare, treptat și brusc. modificări ale caracteristicilor HRV și diferite rate de extrasistole atriale și ventriculare cu morfologii de semnal realiste.

Calitatea înregistrărilor pe bandă magnetică poate să nu fie consecventă în cazul înregistrărilor pe termen lung din cauza tensiunii neuniforme, vitezei de rotație și a altor factori. Funcționarea tuturor registratorilor este sub influența externă a factorilor de mediu. Din acest motiv, sunt preferate testele cu înregistrare pe termen lung (de exemplu, un test complet de 24 de ore).

Proceduri de testare

Fiecare dispozitiv sau oricare dintre configurațiile sale ar trebui testate folosind înregistrări diferite cu caracteristici diferite și caracteristici HRV diferite. Parametrii HRV ai fiecărei înregistrări de testare și fiecare segment de înregistrare selectat obținut cu ajutorul unui dispozitiv comercial ar trebui comparați cu caracteristicile cunoscute ale semnalului original. Orice diferențe găsite trebuie analizate pentru caracteristicile speciale introduse în înregistrarea testului, cum ar fi zgomot crescut, rătăcirea punctului de plecare etc. Eroarea sistemului echipamentului și erorile relative trebuie determinate.

Raportarea rezultatelor

Raportul de testare tehnică trebuie întocmit exclusiv de către organizația de testare, indiferent de producătorul dispozitivului testat.

ANEXA C

Membrii Grupului de Lucru

Grupul de lucru a fost format din 17 membri:

Copreședinți:

A. John Camm, REGATUL UNIT., Marek Malik Londra, Marea Britanie

J. Thomas Bigger, Jr., New York, S.U.A., Gunter Breithardt, Munster, Germania, Sergio Cerutti, Milano, Italia, Richard J Cohen, Cambridge, S.U.A. Philippe Coumel, Paris, Franta, Ernest L căzut, Hamilton, Canada Harold L Kennedy, Sf. Louis, S.U.A. Robert E. Kleiger, Sf. Louis, S.U.A. Federico Lombardi, Milano, Italia, Alberto Malliani, Milano, Italia, Arthur J. Moss, Rochester (NY), S.U.A., Georg Schmidt, Munchen, Germania, Peter J. Schwartz, Pavia, Italia, Donald H Singer, Chicago, S.U.A.

Deși textul acestui raport a fost întocmit și aprobat de toți membrii Grupului de Lucru, structura textului a fost elaborată de Comitetul Editorial al Grupului de Lucru, format din următorii membri:

Marek Malik (Președinte), J. Thomas Bigger, A. John Camm, Robert E. Kleiger, Alberto Malliani, Arthur J. Moss, Peter J. Schwartz.

Cardiolog

Educatie inalta:

Cardiolog

Universitatea de Stat de Medicină din Saratov. IN SI. Razumovsky (SSMU, mass-media)

Nivel de studii - Specialist

Educatie suplimentara:

„Cardiologie de urgență”

1990 - Institutul Medical Ryazan a fost numit după Academicianul I.P. Pavlova

Variabilitatea ritmului cardiac (HRV) este un criteriu important care reflectă caracteristicile interacțiunii dintre sistemul cardiovascular și alte sisteme ale corpului. Fazele respirației afectează ritmul cardiac. La inhalare, ritmul cardiac se accelerează, în timp ce expiră, există o încetinire a activității cardiace din cauza iritației nervului vag. Ritmul inimii poate fi considerat un fel de reacție a organismului la influența factorilor externi sau interni. Abaterea de la indicatorii standard indică adesea o încălcare a funcțiilor părților parasimpatice și simpatice ale sistemului nervos.

Cum este studiul variabilității ritmului cardiac

Analiza variabilității ritmului cardiac astăzi este efectuată destul de des. În timpul implementării sale, se determină secvența intervalelor R-R ale electrocardiogramei.

Această analiză ajută la evaluarea stării sănătății umane și la monitorizarea dinamicii dezvoltării diferitelor boli. O scădere a variabilității ritmului cardiac este un semnal alarmant. Poate semnala prezența unui pacient cu boală cardiacă cronică de etiologie organică, care duce adesea la deces.

Parametrii relevanți depind de sexul pacientului

Variabilitatea ritmului cardiac oferă o perspectivă asupra rezistenței fizice a unei persoane. Factori precum ora din zi, precum și vârsta și sexul persoanei sunt de mare importanță.

Variabilitatea ritmului cardiac este individuală. În același timp, sexul frumos este de obicei diagnosticat cu o frecvență cardiacă mai mare. Cea mai mare HRV este observată la adolescenți și copii.

Activitatea fizică afectează și variabilitatea ritmului cardiac. Odată cu antrenamentul fizic obositor, contracțiile inimii cresc și se observă o scădere a HRV. Prin urmare, sportivii ar trebui să acorde cu siguranță atenție variației ritmului cardiac pentru a reduce cât mai mult posibil activitatea fizică.

Persoanele care sunt implicate activ în sport pot folosi următoarele metode care vă permit să vă recuperați rapid după antrenamentul fizic:

• aerobic ușor - astfel de exerciții normalizează funcționarea organelor sistemului limfatic, normalizează circulația sângelui;
• masaj - ajută la ameliorarea tensiunii musculare, ajută la ameliorarea oboselii;
• meditația - ajută să facă față iritabilității, crește performanța unei persoane.

Tehnici de măsurare

Până în prezent, există diferite metode de detectare a HRV. O atenție deosebită trebuie acordată următoarelor metode de diagnostic:

1. Metode din domeniul timpului.
2. Indicatori integrati.
3. Metode din domeniul frecvenței.

La aplicarea metodelor din domeniul timpului, specialiștii se ghidează după rezultatele studiilor statistice. Indicatorii integrali ai HRV sunt dezvăluiți în timpul ritmografiei de corelație și analizei de autocorelație. Metodele din domeniul frecvenței sunt concepute pentru a studia componentele periodice ale variabilității.

Când se utilizează metode statistice pentru studierea ritmului cardiac, se calculează intervalele NN și se analizează în continuare măsurătorile corespunzătoare. După aceea, pacientului i se face o cardiointervalogramă. De fapt, este un set de intervale RR aranjate într-o anumită secvență.

Pentru a evalua rezultatele unei cardiointervalograme, se folosesc următoarele criterii:

• SDNN - indicator total al HRV;
• RMSSD - acest criteriu este o analiză a datelor obținute prin compararea intervalelor NN;
• pNN50 - acest indicator ajută la identificarea raportului dintre intervalele NN care diferă unul de celălalt cu mai mult de 50 ms și numărul total de intervale NN.

Atunci când se efectuează cercetări HRV, sunt utilizate și metode geometrice. Când se folosesc, cardiointervalele sunt prezentate ca variabile aleatorii. Informațiile despre durata lor sunt înregistrate pe histogramă.

Criterii suplimentare de luat în considerare

Pentru a evalua gradul de adaptare a inimii la diverși factori, se calculează parametri suplimentari:

• indicele echilibrului autonom, care reflectă influența sistemelor parasimpatic și simpatic asupra stării inimii;
• un indicator al adecvării proceselor de reglementare necesare pentru a determina impactul departamentului simpatic asupra stării nodului sinusal;
• indicele de tensiune, care arată gradul de influență a sistemului nervos asupra funcționării inimii.

Pulsoximetru pentru cercetare

Este necesar să înțelegeți mai în detaliu ce este un pulsioximetru. Dispozitivul Medscanner BIORS nu analizează doar HRV. Dispozitivul este, de asemenea, conceput pentru a evalua nivelul de saturație a oxigenului din sânge și, de asemenea, ajută la detectarea hipoxiei. Înfometarea de oxigen este dăunătoare creierului. Un studiu adecvat asupra unui pulsioximetru este indicat pentru următoarele categorii de pacienți:

• nou-născuți care s-au născut înainte de data scadenței;
• persoanele care suferă de boli pulmonare cronice;
• pacienții cu boli cardiace cronice.

Masurarea necesara se face printr-un senzor special din silicon, care se pune pe deget. Tehnica este non-invazivă și nu provoacă durere unei persoane.

Motive pentru scăderea HRV

Variabilitatea ritmului cardiac poate fi redusă dacă pacientul prezintă următoarele patologii prezentate în tabel.

Boli	Principalele simptome ale bolii
infarct miocardic	În cazul infarctului miocardic, apar simptome precum paloarea pielii, transpirație rece, durere apăsătoare în regiunea inimii. Durerea poate radia spre spate sau gât, leșin, dificultăți de respirație, dificultăți de respirație. În absența unei îngrijiri medicale adecvate, infarctul miocardic poate provoca apariția semnelor de insuficiență cardiacă acută, ruptură cardiacă, șoc cardiogen și scăderea HRV.
Scleroză multiplă	Patologia este o boală neurologică cronică în care integritatea fibrelor nervoase este perturbată. Boala duce adesea la dizabilitate. Boala este mai susceptibilă la sexul frumos. Patologia afectează cel mai adesea persoanele cu vârsta cuprinsă între 25 și 40 de ani. Cu scleroza multiplă, există o senzație de furnicături la nivelul membrelor. Pacientul are adesea o claritate vizuală redusă. Cu scleroza multiplă, există și o senzație de vedere dublă în ochi. Mulți pacienți au probleme cu urinarea: incontinență urinară, o senzație de greutate în zona vezicii urinare. În stadiile incipiente ale sclerozei multiple, se observă simptome precum oboseală crescută, amețeli și tensiune arterială scăzută.
Boala ischemică	Dacă pacientul are boală coronariană, alimentarea cu sânge a miocardului - mușchiul inimii - se înrăutățește. Pacientul prezintă următoarele simptome: dificultăți de respirație, sărituri ale tensiunii arteriale, dureri ascuțite în zona pieptului.
boala Parkinson	Cu boala Parkinson, are loc o moarte treptată a neuronilor - celulele nervoase motorii. Ca urmare, pacientul are tremor, rigiditate a mișcărilor, anomalii mentale.
Insuficienta cardiaca	În această boală, pe lângă modificările HRV, apar și alte simptome adverse: o creștere a frecvenței contracțiilor inimii, o creștere a conținutului de catecolamine în organism.
Diabet	O creștere a nivelului de glucoză în organism se caracterizează prin următoarele simptome: sete intensă, senzație de uscăciune a gurii, urinare frecventă, somnolență, iritabilitate, oboseală.

Atropina afectează HRV?

HRV este adesea redusă la persoanele care iau atropină. Medicamentul provoacă alte reacții adverse:

• senzație de uscăciune în gură;
• tahicardie;
• probleme cu urinarea;
• constipație;
• ameţeală;
• apariția edemului la nivelul conjunctivei.

Atropina este utilizată în tratamentul următoarelor patologii: ulcer gastric, spasm al căilor biliare, ulcer duodenal, bradicardie, colică renală, bronhospasm.

Atropina, care reduce HRV, trebuie utilizată cu prudență dacă pacientul are fibrilație atrială, boală coronariană, insuficiență cardiacă și stenoză mitrală, presiune intraoculară crescută, patologii cronice ale glandei prostatei.

Ce medicamente, în afară de atropină, au efect asupra fluctuațiilor ritmului cardiac?
O scădere a HRV poate fi o consecință a utilizării medicamentelor aparținând diferitelor grupe farmacologice. Ele sunt enumerate în tabelul de mai jos.

Pregătiri	Caracteristicile medicamentelor
Beta-blocante	Beta-blocantele sunt medicamente pentru hipertensiune arterială care acționează asupra sistemului nervos simpatic. Medicamentele reduc probabilitatea decesului la pacienții care au fost diagnosticați cu boală coronariană. În același timp, medicamentele aparținând acestui grup farmacologic provoacă adesea reacții adverse: durere în cap, agravarea somnului, iritabilitate, scăderea dorinței sexuale, somnolență, senzații de răceală la nivelul extremităților și greață.
glicozide cardiace	Medicamentele îmbunătățesc calitatea vieții pacienților care au fost diagnosticați cu insuficiență cardiacă. Medicamentele sunt utilizate pentru distrofia miocardică, tahicardie, cardioscleroză postinfarct.
Medicamente psihotrope	Medicamentele au un efect hipnotic și sedativ. Medicamentele ajută la depresie și tulburările de somn, dar adesea provoacă reacții adverse. Pe lângă o scădere a HRV, se observă și alte reacții adverse la utilizarea medicamentelor psihotrope (greață, nereguli menstruale, somnolență, dureri de cap).
inhibitori ai ECA	Medicamentele reduc probabilitatea bolilor cardiovasculare la pacienții cu hipertensiune arterială. În ceea ce privește eficacitatea lor, medicamentele nu sunt în niciun caz inferioare beta-blocantelor, medicamentelor dotate cu proprietăți diuretice și antagoniștilor de calciu. Inhibitorii ECA sunt utilizați la pacienții cu hipertrofie ventriculară stângă asociată cu hipertensiune arterială și insuficiență cardiacă.

Evaluarea variabilității ritmului cardiac fetal

Pentru a obține informații despre HRV la un copil nenăscut, se efectuează cardiotocografie. Manipularea diagnosticului ajută la identificarea anomaliilor în activitatea inimii fetale, provocate de influența factorilor externi. Cu ajutorul cardiotocografiei se obțin date obiective asupra activității motorii a bebelușului nenăscut. Procedura de diagnosticare nu dăunează fătului. În cele mai multe cazuri, se efectuează după 30 de săptămâni de sarcină.

Există următoarele indicații pentru studiu:

• prezența toxicozei tardive în ultimul trimestru de sarcină;
• incompatibilitatea factorilor Rh ai mamei și a copilului nenăscut;
• avorturi spontane sau nașteri premature în istorie;
• prezența bolilor cronice severe la o femeie însărcinată;
• exces de lichid amniotic în uter;
• prezența anomaliilor în dezvoltarea fătului, identificate mai devreme;
• scăderea activității motorii a fătului;
• ieșirea de sânge obstrucționată în placentă.

În mod normal, amplitudinea contracțiilor inimii la un viitor copil ar trebui să varieze de la 9 la 25 de bătăi. Măsurarea se efectuează timp de 60 de secunde. Abaterile de la parametrii recomandați pot fi rezultatul semnelor de hipoxie cardiacă la făt.
O scădere a amplitudinii contracțiilor inimii poate fi un fel de reacție fetală la o excitare puternică. Patologia poate apărea cu presiune excesivă asupra cordonului ombilical, circulație uterină afectată.

Cauzele modificărilor variației ritmului cardiac la un nou-născut

Principalele motive pentru modificările HRV la un copil nenăscut sunt:

• prezența unei tumori în regiunea inimii;
• boli ale sistemului cardiovascular, care apar în formă severă;
• deteriorarea proceselor metabolice;
• prezența bolilor sistemului nervos central, provocate de hipoxie sau traumatisme la naștere.

Cel mai adesea, patologia este observată la copiii care s-au născut mult mai devreme decât data scadenței. Sistemul cardiovascular al unor astfel de bebeluși este mai puțin stabil.

Părinții ar trebui să acorde atenție următoarelor simptome, care pot indica o modificare a ritmului cardiac: piele palidă, oboseală crescută, dificultăți de respirație la copil, somn slab, letargie.

În concluzie, trebuie menționat că HRV este utilizat în scopuri de diagnostic. Vă permite să identificați prezența polineuropatiei diabetice la un pacient, pentru a determina riscul de moarte subită la persoanele care au suferit în trecut infarct miocardic. Acest indicator și-a găsit aplicație în ramuri ale medicinei precum obstetrică, neurologie, ginecologie.

Analiza variabilității frecvenței cardiace (HRV) este o ramură în dezvoltare rapidă a cardiologiei, în care posibilitățile metodelor de calcul sunt cel mai bine realizate. Această direcție a fost inițiată în mare măsură de munca de pionierat a celebrului cercetător rus R.M. Baevsky în domeniul medicinei spațiale, care a introdus pentru prima dată în practică o serie de indicatori complecși care caracterizează funcționarea diferitelor sisteme de reglare ale corpului. În prezent, standardizarea în domeniul HRV este realizată de un grup de lucru al Societății Europene de Cardiologie și al Societății Nord-Americane de Stimulare și Electrofiziologie.

Inima este capabilă în mod ideal să răspundă la cele mai mici modificări ale nevoilor numeroaselor organe și sisteme. Analiza variațională a ritmului cardiac face posibilă cuantificarea și diferențierea gradului de tensiune sau tonus al diviziunilor simpatice și parasimpatice ale SNA, interacțiunea lor în diferite stări funcționale, precum și activitatea subsistemelor care controlează activitatea diferitelor organe. Prin urmare, programul maxim al acestei direcții este de a dezvolta metode computaționale și analitice pentru diagnosticarea complexă a corpului în funcție de dinamica ritmului cardiac.

Metodele HRV nu sunt destinate diagnosticării patologiilor clinice, unde, așa cum am văzut mai sus, mijloacele tradiționale de analiză vizuală și de măsurare funcționează bine. Avantajul acestei secțiuni este capacitatea de a detecta cele mai subtile anomalii ale activității cardiace, astfel încât metodele sale sunt deosebit de eficiente pentru evaluarea funcționalității generale a corpului în normă, precum și a abaterilor timpurii, care, în absența măsurilor preventive necesare. proceduri, se pot dezvolta treptat în boli grave. Tehnica HRV este, de asemenea, utilizată pe scară largă în multe aplicații practice independente, în special, în monitorizarea Holter și în evaluarea stării de fitness a sportivilor, precum și în alte profesii asociate cu stres fizic și psihologic crescut (vezi la sfârșitul secțiunii).

Materialul de plecare pentru analiza HRV este înregistrările ECG scurte pe un singur canal (de la două până la câteva zeci de minute) efectuate într-o stare calmă, relaxată sau în timpul testelor funcționale. În prima etapă, cardiointervalele succesive (CI) sunt calculate dintr-o astfel de înregistrare, undele R sunt folosite ca puncte de referință (limită) ale cărora, ca componente cele mai pronunțate și stabile ale ECG.

Metode de analiză HRV sunt de obicei grupate în următoarele patru secțiuni principale:

• intervalografie;
• pulsometrie variațională;
• analiza spectrală;
• ritmografie de corelație.

Alte metode. Pentru analiza HRV se folosesc și o serie de metode mai puțin obișnuite, legate de construcția de grafice tridimensionale, histograme diferențiale, calculul funcțiilor de autocorelare, interpolarea triangulației și calculul indicelui Sf. Gheorghe. În planurile de evaluare și diagnostic, aceste metode pot fi caracterizate ca fiind științifice și exploratorii și practic nu introduc informații fundamental noi.

Monitorizare Holter. Monitorizarea Holter ECG pe termen lung implică multe ore sau multe zile de înregistrare ECG continuă pe un singur canal a unui pacient în condițiile normale de viață. Înregistrarea este efectuată de un reportofon portabil pe suport magnetic. Datorită duratei îndelungate, studiul ulterior al înregistrării ECG se realizează prin metode de calcul. În acest caz, se construiește de obicei o intervalogramă, se determină zone de schimbare bruscă a ritmului, se caută contracții extrasistolice și pauze asistolice, numărându-le numărul total și clasificând extrasistolele după formă și localizare.

Intervalografie În această secțiune, sunt utilizate în principal metode de analiză vizuală a graficelor modificărilor în CI succesive (intervalogramă sau ritmogramă). Acest lucru face posibilă evaluarea severității diferitelor ritmuri (în primul rând, ritmul respirator, vezi Fig. 6.11), pentru a identifica încălcări ale variabilității CI (vezi Fig. 6.16, 6.18, 6.19), asistolă și extrasistolă. Deci în fig. Figura 6.21 prezintă o intervalogramă cu trei saltări ale bătăilor inimii (trei CI extinse pe partea dreaptă) urmate de o extrasistolă (IC scurtată) urmată imediat de o al patrulea salt de bătăi cardiace.

Orez. 6.11. Diagrama intervalului de respirație profundă

Orez. 6.16. Intervalul de fibrilație

Orez. 6.19. Intervalograma unui pacient cu sănătate normală, dar cu tulburări evidente ale HRV

Intervalograma face posibilă identificarea caracteristicilor individuale importante ale acțiunii mecanismelor de reglare ca răspuns la testele fiziologice. Ca exemplu ilustrativ, luați în considerare tipurile opuse de reacții la un test de ținere a respirației. Orez. 6.22 demonstrează reacțiile de accelerare a ritmului cardiac în timpul ținerii respirației. Totuși, la subiect (Fig. 6.22, a), după declinul brusc inițial, stabilizarea are loc cu tendință la o oarecare alungire a CI, în timp ce la subiect (Fig. 6.22, b), declinul brusc inițial continuă cu o scurtarea mai lentă a CI, în timp ce încălcări ale variabilității apar CI cu un caracter discret al alternanței lor (care pentru acest subiect nu s-a manifestat într-o stare de relaxare). Figura 6.23 prezintă reacțiile opuse cu alungirea CI. Totuși, dacă pentru subiect (Fig. 6.23, a) există o tendință de creștere apropiată de liniară, atunci pentru subiect (Fig. 23, b) această tendință arată o activitate cu undă lentă de amplitudine mare.

Orez. 6.23. Intervalograme pentru testele de reținere a respirației cu prelungire CI

Pulsometria variațională În această secțiune, instrumentele de statistică descriptivă sunt utilizate în principal pentru a evalua distribuția CI cu construirea unei histograme, precum și o serie de indicatori derivați care caracterizează funcționarea diferitelor sisteme de reglementare ale organismului și indici internaționali speciali. Pentru mulți dintre acești indici, pe un material experimental mare, limitele clinice ale normei au fost determinate în funcție de sex și vârstă, precum și un număr de intervale numerice ulterioare corespunzătoare disfuncțiilor de un grad sau altul.

Diagramă cu bare. Reamintim că o histogramă este un grafic al densității de probabilitate a unei distribuții de eșantion. În acest caz, înălțimea unei anumite coloane exprimă procentul de cardiointervale dintr-un interval de durată dat prezent în înregistrarea ECG. Pentru aceasta, scara orizontală a duratelor CI este împărțită în intervale succesive de dimensiuni egale (bins). Pentru comparabilitatea histogramelor, standardul internațional stabilește dimensiunea bin la 50 ms.

Activitatea cardiacă normală este caracterizată printr-o histogramă simetrică, în formă de cupolă și solidă (Fig. 6.24). În timpul relaxării cu respirație superficială, histograma se îngustează, în timp ce respirația profundă se lărgește. Dacă există lacune în contracții sau extrasistole, pe histogramă apar fragmente separate (respectiv, în dreapta sau în stânga vârfului principal, Fig. 6.25). Forma asimetrică a histogramei indică natura aritmică a ECG. Un exemplu de astfel de histogramă este prezentat în Fig. 6,26 a. Pentru a afla motivele unei astfel de asimetrii, este util să ne referim la intervalogramă (Fig. 6.26, b), care în acest caz arată că asimetria este determinată mai probabil nu de aritmia patologică, ci de prezența mai multor episoade de o modificare a ritmului normal, care poate fi cauzată de motive emoționale sau modificări ale adâncimii și ale ritmului respirator.

Orez. 6.24. Histogramă simetrică

Orez. 6.25. Histogramă cu tăieturi lipsă

a - histograma; b - intervalogramă

Indicatori. Pe lângă reprezentarea histografică în pulsometria variațională, sunt calculate și o serie de estimări numerice: statistici descriptive, indicatorii lui Baevsky, indicii lui Kaplan și o serie de altele.

Măsuri statistice descriptive caracterizați suplimentar distribuția CI:

• dimensiunea eșantionului N;
• interval de variație dRR - diferența dintre CI maxim și minim;
• valoarea medie a RRNN (norma în ceea ce privește frecvența cardiacă este: 64±2,6 pentru vârstele 19-26 și 74±4,1 pentru vârstele 31-49);
• abaterea standard SDNN (norma 91±29);
• coeficient de variație CV=SDNN/RRNN*100%;
• coeficienți de asimetrie și curtoză, care caracterizează simetria histogramei și severitatea vârfului central al acesteia;
• modul Mo sau valoarea CI împărțind întregul eșantion la jumătate, cu o distribuție simetrică, modul este apropiat de valoarea medie;
• amplitudinea modului AMo - procentul CI care se încadrează în bin modal.
• RMSSD - rădăcina pătrată a sumei medii de pătrate a diferențelor dintre IC-urile adiacente (practic coincide cu abaterea standard SDSD, norma este 33±17), are proprietăți statistice stabile, ceea ce este deosebit de important pentru înregistrările scurte;
• pNN50 - procentul intervalelor cardio învecinate care diferă unul de celălalt cu mai mult de 50 ms (normă 7 ± 2%), de asemenea, se va schimba puțin în funcție de lungimea înregistrării.

Indicatorii dRR, RRNN, SDNN, Mo sunt exprimați în ms. Cel mai semnificativ este AMo, care este rezistent la artefacte și sensibil la modificările stării funcționale. În mod normal, la persoanele sub 25 de ani, AMo nu depășește 40%, cu vârsta crește cu 1% la fiecare 5 ani, un exces de 50% este considerat o patologie.

Indicatori R.M. Baevski:

• indicele de echilibru autonom IVR=AMo/dRR indică raportul dintre activitatea diviziunilor simpatic și parasimpatic ale SNA;
• indicatorul de ritm vegetativ VPR=1/(Mo*dRR) permite aprecierea echilibrului vegetativ al organismului;
• indicatorul adecvării proceselor de reglare PAPR=AMo/Mo reflectă corespondența dintre activitatea departamentului sipatic al SNA și nivelul conducător al nodului sinusal;
• indicele de tensiune al sistemelor de reglare IN=AMo/(2*dRR*Mo) reflectă gradul de centralizare a controlului ritmului cardiac.

Cel mai semnificativ în practică este indicele IN, care reflectă în mod adecvat efectul total al reglării cardiace. Limitele normei sunt: ​​62,3±39,1 pentru vârstele 19-26 ani. Indicatorul este sensibil la o creștere a tonusului ANS simpatic, o sarcină mică (fizică sau emoțională) o crește de 1,5-2 ori, cu sarcini semnificative, creșterea este de 5-10 ori.

Indicii A.Ya. Kaplan. Dezvoltarea acestor indici a urmărit sarcina de a evalua componentele undei lente și rapide ale variabilității CI fără a recurge la metode complexe de analiză spectrală:

• indicele de modulație respiratorie (RII) evaluează gradul de influență a ritmului respirator asupra variabilității CI:
• IDM=(0,5* RMSSD/RRNN)*100%;
• indicele tonusului simpatico-suprarenal: CAT=AMo/IDM*100%;
• indicele aritmiei cu unde lente: IMA \u003d (1-0,5 * IDM / CV) * 100% -30
• indicele de supratensiune al sistemelor de reglementare ale IPS este produsul SAT și raportul dintre timpul măsurat de propagare a undei de impuls și timpul de propagare în repaus, intervalul de valori:

40-300 - stres neuropsihic de lucru;

900-3000 - supratensiune, nevoie de odihnă;

3000-10000 - supratensiune periculoasă pentru sănătate;

mai sus - necesitatea unei ieșiri urgente din starea actuală cu apel la un cardiolog.

Indicele CAT, spre deosebire de IN, ia în considerare doar componenta rapidă a variabilității CI, deoarece conține în numitor nu intervalul total CI, ci o evaluare normalizată a variabilității între CI succesive - IDM. Astfel, cu cât contribuția componentei de înaltă frecvență (respiratorie) a ritmului cardiac la variabilitatea totală a CI, cu atât este mai mare indicele CAT. Este foarte eficient pentru o evaluare generală preliminară a activității cardiace în funcție de vârstă, limitele normei sunt: ​​30-80 până la 27 de ani, 80-250 de la 28 la 40 de ani, 250-450 de la 40 la 60 de ani. și 450-800 pentru vârste mai înaintate. Calculul CAT se efectuează la intervale de 1-2 minute într-o stare calmă, depășirea limitei superioare de vârstă a normei este un semn al tulburărilor activității cardiace, iar depășirea limitei inferioare este un semn favorabil.

O adăugare naturală la CAT este IMA, care este direct proporțională cu varianța CI, dar nu totală, ci variabilitatea CI rămasă minus componenta rapidă. Limitele normei IMA sunt: ​​29,2±13,1 pentru vârstele 19-26 ani.

Indici pentru evaluarea abaterilor de variabilitate. Majoritatea indicatorilor considerați sunt integrali, deoarece sunt calculați pe secvențe destul de extinse de CI, în timp ce sunt concentrați în mod special pe evaluarea variabilității medii a CI și sunt sensibili la diferențele dintre astfel de valori medii. Aceste estimări integrale netezesc variațiile locale și funcționează bine în condiții de staționaritate a stării funcționale, de exemplu, în timpul relaxării. În același timp, ar fi interesant să existe și alte estimări care: a) ar funcționa bine în condițiile testelor funcționale, adică atunci când ritmul cardiac nu este staționar, dar are o dinamică vizibilă, de exemplu, sub formă de o tendință; b) au fost sensibili tocmai la abaterile extreme asociate cu variabilitatea IC scăzută sau crescută. Într-adevăr, multe anomalii minore, timpurii, ale activității cardiace nu apar în repaus, dar pot fi detectate în timpul testelor funcționale asociate cu creșterea stresului fiziologic sau mental.

În acest sens, are sens să se propună una dintre posibilele abordări alternative care să permită construirea indicatorilor HRV, care, spre deosebire de cei tradiționali, ar putea fi numiți diferențiali sau interval. Astfel de indicatori sunt calculați într-o scurtă fereastră glisantă cu o medie ulterioară pe întreaga secvență CI. Lățimea ferestrei glisante poate fi aleasă de ordinul a 10 bătăi ale inimii, pe baza următoarelor trei considerații: 1) aceasta corespunde la trei sau patru respirații, ceea ce vă permite într-o anumită măsură să neutralizați influența principală a ritmului respirator; 2) într-o perioadă atât de scurtă, ritmul cardiac poate fi considerat staționar condiționat chiar și în condițiile testelor funcționale de încărcare; 3) o astfel de dimensiune a eșantionului asigură o stabilitate statistică satisfăcătoare a estimărilor numerice și aplicabilitatea criteriilor parametrice.

În cadrul abordării propuse, am construit doi indici de evaluare: indicele de stres cardiac PVR și indicele de aritmie cardiacă PSA. După cum a arătat un studiu suplimentar, o creștere moderată a lățimii ferestrei glisante reduce ușor sensibilitatea acestor indici și extinde limitele normei, dar aceste modificări nu sunt de natură fundamentală.

Indicele PSS este conceput pentru a evalua variabilitatea „proastă” a CI, exprimată în prezența CI de aceeași durată sau foarte apropiată cu o diferență de până la 5 ms (exemple de astfel de abateri sunt prezentate în Fig. 6.16, 6.18, 6.19). Acest nivel de „deadness” a fost ales din două motive: a) este suficient de mic, fiind de 10% din bin-ul standard de 50 ms; b) este suficient de mare pentru a asigura stabilitatea și comparabilitatea estimărilor pentru înregistrările ECG realizate cu rezoluție temporală diferită. . Valoarea medie în normă este de 16,3%, abaterea standard este de 4,08%.

Indicele PSA este conceput pentru a evalua extravariabilitatea CI sau nivelul de aritmie. Se calculează ca procent de CI care diferă de medie cu mai mult de 2 abateri standard. În conformitate cu legea distribuției normale, astfel de valori vor fi mai mici de 2,5%. Valoarea medie a PSA în normă este de 2,39%, abaterea standard este de 0,85%.

Calculul limitelor normei. Adesea, atunci când se calculează limitele normei, se utilizează o procedură destul de arbitrară. Sunt selectați pacienți „sănătoși” condiționat, la care nu au fost detectate boli în timpul observării policlinice. Indicatorii HRV sunt calculați din cardiogramele lor, iar valorile medii și abaterile standard sunt determinate din această probă. Această metodă nu poate fi considerată corectă din punct de vedere statistic.

1. După cum sa menționat mai sus, întregul eșantion trebuie mai întâi curățat de valori aberante. Limita abaterilor și numărul de valori aberante la un pacient individual este determinată de probabilitatea unor astfel de valori aberante, care depinde de numărul de indicatori și de numărul de măsurători.

2. Cu toate acestea, în continuare este necesar să se efectueze o curățare pentru fiecare indicator separat, deoarece, având în vedere natura normativă generală a datelor, indicatorii individuali ai unor pacienți pot diferi foarte mult de valorile grupului. Criteriul abaterii standard nu este potrivit aici, deoarece abaterile standard în sine se dovedesc a fi părtinitoare. O astfel de curățare diferențiată se poate face prin examinarea vizuală a graficului valorilor indicilor sortate în ordine crescătoare (graficul Quetelet). Este necesar să se excludă valorile care aparțin secțiunilor terminale, curbe, rare ale graficului, lăsând partea centrală, densă și liniară a acestuia.

Analiza spectrală Această metodă se bazează pe calculul spectrului de amplitudine (pentru detalii, vezi Secțiunea 4.4) a unui număr de cardiointervale.

Renormalizare preliminară a timpului. Cu toate acestea, analiza spectrală nu poate fi efectuată direct pe intervalogramă, deoarece în sens strict nu este o serie de timp: pseudo-amplitudinele sale (KIi) sunt separate în timp de către CIi înșiși, adică, pasul său de timp este neuniform. . Prin urmare, înainte de calcularea spectrului, este necesară o renormalizare temporală a intervalogramei, care se realizează după cum urmează. Să alegem valoarea CI minim (sau jumătate din acesta) ca pas de timp constant, pe care îl vom desemna ca MCI. Să desenăm acum două axe de timp una sub alta: marcați-o pe cea superioară în funcție de CI-uri succesive, iar pe cea inferioară cu un pas constant de MCI-uri. Pe scara inferioară, vom reprezenta grafic amplitudinile aQI ale variabilității CI după cum urmează. Luați în considerare următorul pas al MKIi pe scara inferioară, pot exista două opțiuni: 1) MKIi se încadrează complet în următorul KIj de pe scara superioară, apoi luăm aKIi=KIj; 2) mKIi se suprapune pe două CIj și CIj+1 adiacente în termeni procentuali a% și b% (a+b=100%), apoi valoarea lui aCIi se calculează din proporția de reprezentabilitate corespunzătoare aCIi=(CIj/a%+ CIj+1/b %)*100%. Seria de timp rezultată aKIi și supusă analizei spectrale.

intervale de frecvență. Zone separate ale spectrului de amplitudine obținut (amplitudinile sunt măsurate în milisecunde) reprezintă puterea variabilității CI datorită influenței diferitelor sisteme de reglare ale corpului. În analiza spectrală, se disting patru intervale de frecvență:

• 0,4-0,15 Hz (perioada de oscilație 2,5-6,7 s) - frecvența înaltă (HF - frecvență înaltă) sau intervalul respirator reflectă activitatea centrului cardioinhibitor parasimpatic al medulei oblongate, se realizează prin nervul vag;
• 0,15-0,04 Hz (perioada de oscilație 6,7-25 s) - frecvență joasă (LF - frecvență joasă) sau interval vegetativ (unde lente de ordinul întâi Traube-Goering) reflectă activitatea centrilor simpatici ai medulului oblongata, se realizează prin influența SINS și PSVNS, dar în principal prin inervația din ganglionul simpatic toracic superior (stelat);
• 0,04-0,0033 Hz (perioada de oscilație de la 25 s la 5 min) - frecvență ultra joasă (VLF - frecvență foarte joasă) vascular-motor sau vascular (unde Mayer lente de ordinul doi) reflectă acțiunea ergotropului central și umoral-metabolic reglarea mecanismelor; implementat printr-o modificare a hormonilor din sânge (retină, angiotensină, aldosteron etc.);
• · 0,0033 Hz și mai lent - intervalul de frecvență ultra joasă (ULF) reflectă activitatea centrelor superioare de reglare a frecvenței cardiace, originea exactă a reglării este necunoscută, intervalul este rar studiat din cauza necesității de a efectua pe termen lung înregistrări.

a - relaxare; b - respirație profundă 6.27 prezintă spectrograme pentru două probe fiziologice. Într-o stare de relaxare (Fig. 6.27, a) cu respirație superficială, spectrul de amplitudine scade destul de monoton în direcția de la frecvențe joase la înalte, ceea ce indică o reprezentare echilibrată a diferitelor ritmuri. La respirația profundă (Fig. 6.27, b), un vârf respirator iese în evidență brusc la o frecvență de 0,11 Hz (cu o perioadă de respirație de 9 s), amplitudinea (variabilitatea) sa este de 10 ori mai mare decât nivelul mediu la alte frecvențe.

Indicatori. Pentru a caracteriza intervalele spectrale, se calculează un număr de indicatori:

• frecvența fi și perioada Ti a vârfului mediu ponderat al intervalului i, poziția unui astfel de vârf este determinată de centrul de greutate (față de axa frecvenței) al secțiunii graficului spectrului din interval;
• puterea spectrului în benzi ca procent din puterea întregului spectru VLF%, LF%, HF% (puterea este calculată ca suma amplitudinilor armonicilor spectrale din bandă); limitele normei sunt, respectiv: 28,65±11,24; 33,68±9,04; 35,79±14,74;
• valoarea medie a amplitudinii spectrului în intervalul Аср sau variabilitatea medie a CI; limitele normei sunt, respectiv: 23,1±10,03, 14,2±4,96, 6,97±2,23;
• amplitudinea armonicii maxime în domeniul Amax și perioada sa Tmax (pentru a crește stabilitatea acestor estimări, este necesară netezirea prealabilă a spectrului);
• puteri normalizate: LFnorm=LF/(LF+HF)*100%; HFnorm=HF/(LF+HF) *100%; coeficientul echilibrului vasosimpatic LF/HF; limitele normei sunt, respectiv: 50,6±9,4; 49,4±9,4; 0,7±1,5.

Erori ale spectrului CI. Să ne oprim asupra unor erori instrumentale ale analizei spectrale (vezi Secțiunea 4.4) aplicate intervalogramei. În primul rând, puterea în intervalele de frecvență depinde în mod semnificativ de rezoluția „reală” a frecvenței, care, la rândul său, depinde de cel puțin trei factori: lungimea înregistrării ECG, valorile CI și pasul de renormalizare a timpului intervalogramului ales. Acest lucru în sine impune restricții asupra comparabilității diferitelor spectre. În plus, scurgerea de putere de la vârfurile de amplitudine mare și vârfurile laterale din cauza modulării în amplitudine a ritmului se poate extinde mult în intervalele adiacente, introducând distorsiuni semnificative și necontrolabile.

În al doilea rând, la înregistrarea unui ECG, principalul factor de acțiune nu este normalizat - ritmul respirator, care poate avea frecvențe și adâncimi diferite (frecvența respiratorie este reglată numai în probe de respirație profundă și hiperventilație). Iar comparabilitatea spectrelor în intervalele HF și LF ar putea fi discutată doar atunci când testele sunt efectuate cu o perioadă și amplitudine a respirației fixe. Pentru a înregistra și controla ritmul respirator, înregistrarea ECG trebuie completată cu înregistrarea respirației toracice și abdominale.

Și, în cele din urmă, împărțirea spectrului CI în intervale existente este mai degrabă condiționată și nu este fundamentată statistic în niciun fel. Pentru o astfel de justificare, ar fi necesar să se testeze diferite partiții pe un material experimental mare și să se aleagă pe cea mai semnificativă și mai stabilă din punct de vedere al interpretării factoriale.

Utilizarea pe scară largă a estimărilor de putere SA este, de asemenea, oarecum uluitoare. Astfel de indicatori nu sunt de acord între ei, deoarece depind direct de mărimea intervalelor de frecvență, care, la rândul lor, diferă de 2-6 ori. În acest sens, este de preferat să se utilizeze amplitudinile medii ale spectrului, care, la rândul lor, se corelează bine cu un număr de indicatori IP în intervalul de valori de la 0,4 la 0,7.

Ritmografie de corelație Această secțiune include în principal construcția și studiul vizual al scattergramelor sau diagramelor de dispersie bidimensionale reprezentând dependența CI anterioare de cele ulterioare. Fiecare punct de pe acest grafic (Fig. 6.28) reprezintă raportul dintre duratele KIi anterior (pe axa Y) și următorul KIi+1 (pe axa X).

Indicatori. Pentru a caracteriza norul de împrăștiere, se calculează poziția centrului său, adică valoarea medie a lui KI (M), precum și dimensiunile axelor longitudinale L și transversale și raportul lor w/L. Dacă luăm o sinusoidă pură ca CI (cazul ideal al influenței unui singur ritm), atunci w va fi 2,5% din L. Abaterile standard ale lui a și b de-a lungul acestor axe sunt de obicei folosite ca estimări ale lui w și L. .

Pentru o mai bună comparabilitate vizuală, pe diagrama de dispersie este construită o elipsă (Fig. 6.28) cu dimensiunea axelor 2L, 2w (cu o dimensiune mică a eșantionului) sau 3L, 3w (cu o dimensiune mare a eșantionului). Probabilitatea statistică de a depăși două și trei abateri standard este de 4,56 și 0,26% cu distribuția normală a CI.

Normă și abateri.În prezența unor încălcări ascuțite ale HRV, diagrama de împrăștiere capătă un caracter aleatoriu (Fig. 6.29, a) sau se desparte în fragmente separate (Fig. 6.29, b): în cazul extrasistolei, grupuri de puncte simetrice față de la diagonală apar, deplasat către regiunea CI scurt din împrăștierea norilor principale, iar în cazul asistoliei, în zona CI scurte apar grupuri simetrice de puncte. În aceste cazuri, scattergrama nu oferă nicio informație nouă în comparație cu intervalograma și histograma.

a - aritmie severă; b - extrasistolă și asistolă Prin urmare, scattergramele sunt utile în principal în condiții normale pentru comparații reciproce ale diverșilor subiecți în diverse teste funcționale. O zonă separată a unei astfel de aplicații este testarea aptitudinii și a pregătirii funcționale pentru stresul fizic și psihologic (a se vedea mai jos).

Corelarea indicatorilor Pentru a evalua semnificația și corelarea diverșilor indicatori HRV în anul 2006, am realizat un studiu statistic special. Datele inițiale au fost 378 de înregistrări ECG realizate în stare de relaxare în rândul sportivilor de cea mai înaltă calificare (fotbal, baschet, hochei, pistă scurtă, judo). Rezultatele analizei de corelație și factori au permis tragerea următoarelor concluzii:

1. Setul de indicatori HRV cel mai frecvent folosiți în practică este redundant, mai mult de 41% din acesta (15 din 36) sunt indicatori legați funcțional și foarte corelați:

Următoarele perechi de indicatori sunt dependenți din punct de vedere funcțional: HR-RRNN, Mo-RRNN, LF/HF-HFnorm, LFnorm-HFnorm, fVLF-TVLF, fLF-TLF, fHF-THF, w/L-IMA, Kr-IMA, Kr - w/L;

Următorii indicatori sunt foarte corelați (coeficienții de corelare sunt indicați ca multiplicatori): *IN, PAPR-0.95*IN-0.91*VPR, dX-0.92*SDNN, RMSSD-0.91*рNN50, IDM-0.91*HF%, IDM-0.91 *АсрHF, w=0,91*рNN50, Br=0,91*w/L, Br=0,91*Kr, LF/HF=0,9*VL%.

În special, toți indicatorii ritmografiei de corelație în sensul indicat sunt duplicați de indicatori de pulsometrie variațională, astfel încât această secțiune este doar o formă convenabilă de reprezentare vizuală a informațiilor (scattergram).

2. Indicatorii pulsometriei variaționale și analiza spectrală reflectă structuri diferite și ortogonale ale factorilor.

3. Dintre indicatorii pulsometriei variaţionale, două grupe de indicatori au cea mai mare semnificaţie factorială: a) SAT, PSS, IN, SDNN, pNN50, IDM, care caracterizează diverse aspecte ale intensităţii activităţii cardiace; b) IMA, PSA, care caracterizează raportul ritmicitate-aritmie a activității cardiace;

4. Semnificația intervalelor LF și VLF pentru diagnosticarea funcțională este îndoielnică, deoarece corespondența factorială a indicatorilor lor este ambiguă, iar spectrele în sine sunt supuse influenței numeroaselor și necontrolate distorsiuni.

5. În locul indicatorilor spectrale instabili și ambigui, este posibil să se utilizeze IDM și IMA, care reflectă componentele respiratorii și cu unde lente ale variabilității cardiace. În loc de estimări de putere în benzi, este de preferat să se utilizeze amplitudinile medii ale spectrului.

Evaluarea condiției fizice Una dintre metodele eficiente de evaluare a condiției fizice și a pregătirii funcționale (a sportivilor și a altor profesioniști a căror activitate este asociată cu stres fizic și psihologic crescut) este analiza dinamicii modificărilor ritmului cardiac în timpul activității fizice de intensitate mai mare și în timpul post- recuperarea exercițiului. Această dinamică reflectă în mod direct caracteristicile de mare viteză și eficiente ale proceselor metabolice biochimice care au loc în mediul lichid al corpului. În condiții staționare, activitatea fizică se dă de obicei sub formă de teste ergonomice pe bicicletă, în timp ce în condiții reale de competiție se pot studia în principal procesele de recuperare.

Biochimia aprovizionării cu energie musculară. Energia primită de organism din descompunerea alimentelor este stocată și transportată către celule sub forma unui compus de mare energie ATP (acid adrenozin trifosforic). Evoluția a format trei sisteme funcționale care furnizează energie:

• 1. Sistemul anaerob-alactat (ATP - CF sau creatina fosfat) foloseste ATP muscular in faza initiala a muncii, urmata de refacerea rezervelor de ATP in muschi prin scindarea CF (1 mol CF = 1 mol ATP). Rezervele de ATP și CF asigură doar nevoi de energie pe termen scurt (3-15 s).
• 2. Sistemul anaerob-lactat (glicolitic) furnizează energie prin scindarea glucozei sau glicogenului, însoțită de formarea acidului piruvic, urmată de transformarea acestuia în acid lactic, care, descompunându-se rapid, formează săruri de potasiu și sodiu, care se numesc colectiv lactat. . Glucoza și glicogenul (formate în ficat din glucoză) sunt transformate în glucoză-6-fosfat și apoi în ATP (1 mol de glucoză \u003d 2 moli de ATP, 1 mol de glicogen \u003d 3 moli de ATP).
• 3. Sistemul aerob-oxidativ folosește oxigenul pentru a oxida carbohidrații și grăsimile pentru a asigura munca musculară pe termen lung cu formarea de ATP în mitocondrii.

În repaus, energia este generată prin descompunerea aproape aceleiași cantități de grăsimi și carbohidrați cu formarea glucozei. În timpul exercițiilor intense pe termen scurt, ATP se formează aproape exclusiv din cauza descompunerii carbohidraților (cea mai „rapidă” energie). Conținutul de carbohidrați din ficat și mușchii scheletici asigură formarea a nu mai mult de 2000 kcal de energie, ceea ce vă permite să alergați aproximativ 32 km. Deși în organism există mult mai multe grăsimi decât carbohidrați, metabolismul grăsimilor (gluconeogeneza) cu formarea acizilor grași, și apoi ATP, este nemăsurat mai lent din punct de vedere energetic.

Tipul de fibre musculare determină capacitatea lor oxidativă. Deci mușchii, alcătuiți din fibre BS, sunt mai specifici efectuării unei activități fizice de mare intensitate datorită utilizării energiei sistemului glicolitic al corpului. Mușchii, pe de altă parte, formați din fibre MS conțin un număr mai mare de mitocondrii și enzime oxidative, ceea ce asigură efectuarea unei cantități mai mari de activitate fizică folosind metabolismul aerob. Activitatea fizică care vizează dezvoltarea rezistenței favorizează creșterea mitocondriilor și a enzimelor oxidative în fibrele MS, dar mai ales în fibrele BS. Acest lucru crește sarcina asupra sistemului de transport de oxigen către mușchii care lucrează.

Lactatul care se acumulează în mediul lichid al corpului „acidifică” fibrele musculare și inhibă descompunerea în continuare a glicogenului și, de asemenea, reduce capacitatea mușchilor de a lega calciul, ceea ce împiedică contracția acestora. În sporturile intensive, acumularea de lactat ajunge la 18-22 mmol/kg cu o rată de 2,5-4 mmol/kg. Sporturi precum boxul și hocheiul se disting în special prin concentrațiile limită de lactat, iar observarea lor în practica clinică este tipică pentru condițiile pre-infarct.

Eliberarea maximă de lactat în sânge are loc în al 6-lea minut după o încărcare intensă. În consecință, atinge un maxim și ritmul cardiac. În plus, concentrația de lactat din sânge și ritmul cardiac scade sincron. Prin urmare, în funcție de dinamica ritmului cardiac, se pot judeca abilitățile funcționale ale corpului de a reduce concentrația de lactat și, în consecință, eficiența metabolismului de recuperare a energiei.

Instrumente de analiză.În perioada de încărcare și recuperare se efectuează un număr de minute i=1,2,3. Înregistrări ECG. Pe baza rezultatelor, sunt construite diagrame de dispersie, care sunt combinate pe o singură diagramă (Fig. 6.30), conform cărora dinamica modificărilor indicatorilor CI este evaluată vizual. Pentru fiecare i-a diagramă de dispersie se calculează indicatorii numerici M, a, b, b/a. Pentru a evalua și compara fitness-ul în dinamica modificărilor în fiecare astfel de indicator Pi, se calculează estimări de interval ale formei: (Pi-Pmax)/(Po-Pmax), unde Po este valoarea indicatorului în stare de relaxare; Pmax este valoarea indicatorului la maximul de activitate fizică.

Orez. 6.30. Scattergrame combinate de intervale de recuperare de 1 secundă post-exercițiu și stări de relaxare

Literatură 5. Gnezditsky V.V. Potențialele evocate ale creierului în practica clinică. Taganrog: Medic, 1997.

6. Gnezditsky V.V. Problemă inversă EEG și electroencefalografie clinică. Taganrog: Medikom, 2000

7. Zhirmunskaya E.A. Electroencefalografia clinică. M.: 1991.

13. Max J. Metode şi tehnici de prelucrare a semnalului în măsurători tehnice. M.: Mir, 1983.

17. Otnes R., Enokson L. Analiza aplicată a seriilor temporale. M.: Mir, 1982. Vol. 1, 2.

18. K. Pribram. Limbi ale creierului. Moscova: Progres, 1975.

20. Randall R.B. Analiza de frecventa. Bruhl și Kjær, 1989.

22. Rusinov V.S., Grindel O.M., Boldyreva G.N., Vaker E.M. Biopotențialele creierului. Analiza matematică. M.: Medicină, 1987.

23. A.Da. Kaplan. Problema descrierii segmentare a electroencefalogramei umane//Fiziologia umană. 1999. V.25. Numarul 1.

24. A. Da. Kaplan, Al.A. Fingerkurts, An.A. Fingerkurts, S.V. Borisov, B.S. Darkhovsky. Natura nestaționară a activității creierului, așa cum este dezvăluită de EEG/MEG: provocări metodologice, practice și conceptuale//Procesarea semnalului. Problemă specială: Coordonarea neuronală în creier: o perspectivă de procesare a semnalului. 2005. Nr. 85.

25. A.Da. Kaplan. Non-staționaritate EEG: analiză metodologică și experimentală//Avansuri în științe fiziologice. 1998. V.29. Numarul 3.

26. Kaplan A.Ya., Borisov S.V. Dinamica caracteristicilor segmentare ale activității EEG alfa umane în repaus și sub sarcini cognitive// Jurnalul VND. 2003. Nr. 53.

27. Kaplan A.Ya., Borisov S.V., Zheligovsky V.A. Clasificarea EEG al adolescenților în funcție de caracteristicile spectrale și segmentare în normă și în tulburările din spectrul schizofreniei // Jurnalul VND. 2005. V.55. nr. 4.

28. Borisov S.V., Kaplan A.Ya., Gorbachevskaya N.L., Kozlova I.A. Organizarea structurală a activității EEG alfa la adolescenții care suferă de tulburări ale spectrului schizofreniei // Jurnalul VND. 2005. V.55. Numarul 3.

29. Borisov S.V., Kaplan A.Ya., Gorbachevskaya N.L., Kozlova I.A. Analiza sincroniei structurale EEG la adolescenții care suferă de tulburări ale spectrului schizofrenic//Fiziologie umană. 2005. V.31. Numarul 3.

38. Kulaichev A.P. Câteva probleme metodologice ale analizei frecvenței EEG//Journal of VND. 1997. nr 5.

43. Kulaichev A.P. Metodologia automatizării experimentelor psihofiziologice / Sat. Modelare si analiza datelor. M.: RUSAVIA, 2004.

44. Kulaichev A.P. Electrofiziologie computerizată. Ed. al 3-lea. M.: Editura Universității de Stat din Moscova, 2002.

Variabilitatea ritmului cardiac

Variabilitatea ritmului cardiac (HRV) (este folosită și abrevierea - variabilitatea ritmului cardiac - HRV) este o ramură a cardiologiei în dezvoltare rapidă, în care posibilitățile metodelor de calcul sunt cel mai bine realizate. Această direcție a fost inițiată în mare măsură de munca de pionierat a celebrului cercetător rus R.M. Baevsky în domeniul medicinei spațiale, care a introdus pentru prima dată în practică o serie de indicatori complecși care caracterizează funcționarea diferitelor sisteme de reglare ale corpului. În prezent, standardizarea în domeniul variabilității ritmului cardiac este realizată de un grup de lucru al Societății Europene de Cardiologie și al Societății Nord-Americane de Stimulare și Electrofiziologie.

Variabilitatea este variabilitatea diferiților parametri, inclusiv ritmul cardiac, ca răspuns la influența oricăror factori, externi sau interni.

Construirea unei cardiointervalograme

Inima este capabilă în mod ideal să răspundă la cele mai mici modificări ale nevoilor numeroaselor organe și sisteme. Analiza variațională a ritmului cardiac face posibilă cuantificarea și diferențierea gradului de tensiune sau tonus al diviziunilor simpatice și parasimpatice ale SNA, interacțiunea lor în diferite stări funcționale, precum și activitatea subsistemelor care controlează activitatea diferitelor organe. Prin urmare, programul maxim al acestei direcții este de a dezvolta metode computaționale și analitice pentru diagnosticarea complexă a corpului în funcție de dinamica ritmului cardiac.

Metodele HRV nu sunt destinate diagnosticului patologiilor clinice, unde mijloacele tradiționale de analiză vizuală și de măsurare funcționează bine. Avantajul acestei metode este capacitatea de a detecta cele mai subtile anomalii ale activității cardiace, astfel încât utilizarea sa este deosebit de eficientă pentru evaluarea funcționalității generale a corpului, precum și a anomaliilor precoce, care, în absența procedurilor preventive necesare, pot se dezvoltă treptat în boli grave. Tehnica HRV este utilizată pe scară largă în multe aplicații practice independente, în special, în monitorizarea Holter și în evaluarea stării de fitness a sportivilor, precum și în alte profesii asociate cu stres fizic și psihologic crescut.

Materialul de plecare pentru analiza variabilității ritmului cardiac sunt înregistrările ECG scurte cu un singur canal (conform standardului Societății Nord-Americane de Stimulare și Electrofiziologie, se disting înregistrările pe termen scurt - 5 minute și pe termen lung - 24 de ore) , efectuat în stare calmă, relaxată sau în timpul testelor funcționale. În prima etapă, cardiointervalele succesive (CI) sunt calculate dintr-o astfel de înregistrare, undele R sunt folosite ca puncte de referință (limită) ale cărora, ca componente cele mai pronunțate și stabile ale ECG. Metoda se bazează pe recunoașterea și măsurarea intervalelor de timp dintre undele R ECG (R-R-intervals), construirea unor serii dinamice de cardiointervale - cardiointervalogramă (Fig. 1) și analiza ulterioară a seriei numerice obținute prin diverse metode matematice.

Orez. 1. Principiul construirii unei cardiointervalograme (ritmograma este marcată cu o linie netedă pe graficul inferior), unde t este valoarea intervalului RR în milisecunde, iar n este numărul (numărul) intervalului RR.

Metode de analiză

Metodele de analiză HRV sunt de obicei grupate în următoarele patru secțiuni principale:

• cardiointervalografie;
• pulsometrie variațională;
• analiza spectrală;
• ritmografie de corelație.

Principiul metodei: analiza HRV este o metodă cuprinzătoare de evaluare a stării mecanismelor de reglare a funcțiilor fiziologice din corpul uman, în special, activitatea generală a mecanismelor de reglare, reglarea neuroumorală a inimii, relația dintre simpatic și diviziunile parasimpatice ale sistemului nervos autonom.

Două bucle de control

Se pot distinge două bucle de control: centrală și autonomă cu direct și feedback.

Structurile de lucru ale circuitului de reglare autonomă sunt: ​​nodul sinusal, nervii vagi și nucleii acestora în medular oblongata.

Circuitul central de reglare a frecvenței cardiace este un sistem complex pe mai multe niveluri de reglare neuroumorală a funcțiilor fiziologice:

Nivelul 1 asigură interacțiunea organismului cu mediul extern. Include sistemul nervos central, inclusiv mecanismele corticale de reglare. Coordonează activitatea tuturor sistemelor corpului în conformitate cu influența factorilor de mediu.

Nivelul 2 realizează interacțiunea diferitelor sisteme ale corpului între ele. Rolul principal îl au centrii vegetativi superiori (sistemul hipotalamo-hipofizar), care asigură homeostazia hormonal-vegetativă.

Nivelul 3 asigură homeostazia intrasistemică în diferite sisteme ale corpului, în special în sistemul cardiorespirator. Aici rolul principal îl au centrii nervoși subcorticali, în special centrul vasomotor, care are un efect stimulator sau deprimant asupra inimii prin fibrele nervilor simpatici.

Orez. 2. Mecanisme de reglare a ritmului cardiac (în figură, PSNS - sistem nervos parasimpatic).

Analiza HRV este utilizată pentru a evalua reglarea autonomă a ritmului cardiac la persoanele practic sănătoase pentru a le identifica capacitățile de adaptare și la pacienții cu diverse patologii ale sistemului cardiovascular și ale sistemului nervos autonom.

Analiza matematică a variabilității ritmului cardiac

Analiza matematică a variabilității ritmului cardiac include utilizarea de metode statistice, metode de pulsometrie variațională și metoda spectrală.

1. Metode statistice

Pe baza seriei dinamice inițiale de intervale R-R, se calculează următoarele caracteristici statistice:

RRNN - așteptare matematică (M) - valoarea medie a duratei intervalului R-R, are cea mai mică variabilitate dintre toți indicatorii de ritm cardiac, fiind unul dintre cei mai homeostatici parametri ai organismului; caracterizează reglarea umorală;

SDNN (ms) - abaterea standard (RMSD), este unul dintre principalii indicatori ai variabilității HR; caracterizează reglarea vagală;

RMSSD (ms) - diferența pătrată medie între durata intervalelor R-R adiacente, este o măsură a HRV cu o durată scurtă de cicluri;

PNN50 (%) - proporția intervalelor R-R sinusurilor adiacente care diferă cu mai mult de 50 ms. Este o reflectare a aritmiei sinusale asociate cu respirația;

CV - coeficient de variație (CV), CV=RMS / M x 100, în sens fiziologic nu diferă de abaterea standard, ci este un indicator normalizat de frecvența pulsului.

2. Metoda pulsometriei variaţionale

Mo - mod - gama celor mai comune valori ale intervalelor cardio. De obicei, valoarea inițială a intervalului în care este notat cel mai mare număr de intervale R-R este luată ca mod. Uneori se ia mijlocul intervalului. Modul indică nivelul cel mai probabil de funcționare a sistemului circulator (mai precis, nodul sinusal) și, cu procese suficient de staționare, coincide cu așteptarea matematică. În procesele tranzitorii, valoarea M-Mo poate fi o măsură condiționată a non-staționarității, iar valoarea Mo indică nivelul de funcționare care domină în acest proces;

AMo - amplitudinea modului - numărul de cardiointervale care au intrat în intervalul de mod (în %). Mărimea amplitudinii modului depinde de influența diviziunii simpatice a sistemului nervos autonom și reflectă gradul de centralizare a controlului ritmului cardiac;

DX - interval de variație (VR), DX=RRMAXx-RRMIN - amplitudinea maximă a fluctuațiilor în valorile intervalelor cardio, determinată de diferența dintre durata maximă și minimă a cardiociclului. Intervalul de variație reflectă efectul total al reglării ritmului de către sistemul nervos autonom, care este în mare parte asociat cu starea diviziunii parasimpatice a sistemului nervos autonom. Totuși, în anumite condiții, cu o amplitudine semnificativă a undelor lente, intervalul de variație depinde într-o măsură mai mare de starea centrilor nervoși subcorticali decât de tonusul sistemului parasimpatic;

VPR - indicator vegetativ al ritmului. CĂUTARE V\u003d 1 / (Mo x BP); face posibilă aprecierea bilanţului vegetativ din punctul de vedere al aprecierii activităţii circuitului autonom de reglare. Cu cât această activitate este mai mare, adică cu cât valoarea CM este mai mică, cu atât echilibrul vegetativ este deplasat spre predominarea departamentului parasimpatic;

IN - indicele de stres al sistemelor de reglementare [Baevsky R.M., 1974]. IN \u003d AMo / (2VR x Mo), reflectă gradul de centralizare a controlului ritmului cardiac. Cu cât valoarea IN este mai mică, cu atât activitatea diviziunii parasimpatice și a circuitului autonom este mai mare. Cu cât valoarea IN este mai mare, cu atât este mai mare activitatea departamentului simpatic și gradul de centralizare a controlului ritmului cardiac.

La adulții sănătoși, valorile medii ale pulsometriei variaționale sunt: ​​Mo - 0,80 ± 0,04 sec.; AMo, 43,0 ± 0,9%; VR - 0,21 ± 0,01 sec. IN la indivizii bine dezvoltați fizic variază de la 80 la 140 de unități convenționale.

3. Metoda spectrală pentru analiza HRV

În analiza structurii de undă a cardiointervalogramei, se distinge acțiunea a trei sisteme de reglare: diviziunile simpatice și parasimpatice ale sistemului nervos autonom și acțiunea sistemului nervos central, care afectează variabilitatea ritmului cardiac.

Utilizarea analizei spectrale face posibilă cuantificarea diferitelor componente de frecvență ale fluctuațiilor ritmului cardiac și reprezentarea grafică vizuală a rapoartelor diferitelor componente ale ritmului cardiac, reflectând activitatea anumitor părți ale mecanismului de reglare. Există trei componente spectrale principale (vezi figura de mai sus):

HF (s - unde) - undele respiratorii sau undele rapide (T = 2,5-6,6 sec., v = 0,15-0,4 Hz.), reflectă procesele respirației și alte tipuri de activitate parasimpatică, sunt marcate pe spectrogramă cu verde;

LF (m - unde) - undele lente de ordinul I (MBI) sau undele medii (T=10-30sec., v=0,04-0,15 Hz) sunt asociate cu activitatea simpatică (în primul rând a centrului vasomotor), marcate cu roșu pe spectrogramă;

VLF (l - unde) - unde lente de ordinul II (MBII) sau unde lente (T> 30sec., v<0.04Гц) - разного рода медленные гуморально-метаболические влияния, на спектрограмме отмечены синим цветом.

Analiza spectrală determină puterea totală a tuturor componentelor spectrului (TP) și puterea totală absolută pentru fiecare dintre componente, în timp ce TP este definită ca suma puterilor în benzile HF, LF și VLF.

Toți parametrii de mai sus sunt reflectați în raportul testului cardio.

Cum se analizează matematic variabilitatea ritmului cardiac

Rezultatele sunt cel mai bine înregistrate într-un tabel și comparate cu valorile normale. Apoi, datele obținute sunt evaluate și se face o concluzie despre starea sistemului nervos autonom, influența circuitelor de reglare autonomă și centrală și capacitățile adaptative ale subiectului.

Tabelul „Variabilitatea ritmului cardiac”.

Studiul a fost realizat în poziție (întins/șezând).

Durata în min.___________. Numărul total de intervale R-R ___________. HR:________

Variabilitatea ritmului cardiac normal și scăzut

Efectuarea unui diagnostic legat de problemele din zona inimii este mult simplificată de cele mai recente metode de studiere a sistemului vascular uman. În ciuda faptului că inima este un organ independent, este destul de grav afectată de activitatea sistemului nervos, ceea ce poate duce la întreruperi în activitatea sa.

Studii recente au scos la iveală relația dintre bolile de inimă și sistemul nervos, provocând moartea subită frecventă.

Ce este VSR?

Intervalul normal de timp dintre fiecare ciclu de bătăi ale inimii este întotdeauna diferit. La persoanele cu o inimă sănătoasă, se schimbă tot timpul chiar și cu odihnă staționară. Acest fenomen se numește variabilitate a frecvenței cardiace (HRV pe scurt).

Diferența dintre contracții este în cadrul unei anumite valori medii, care variază în funcție de starea specifică a corpului. Prin urmare, HRV este evaluată doar în poziție staționară, deoarece diversitatea activității organismului duce la o modificare a ritmului cardiac, ajustându-se de fiecare dată la un nou nivel.

Citirile HRV indică fiziologia în sisteme. Analizând HRV, se pot evalua cu precizie caracteristicile funcționale ale corpului, se pot monitoriza dinamica inimii și se poate identifica o scădere bruscă a ritmului cardiac, care duce la moarte subită.

Metode de determinare

Studiul cardiologic al contracțiilor inimii a determinat metodele optime de HRV, caracteristicile acestora în diferite condiții.

Analiza se efectuează pe studiul succesiunii de intervale:

• R-R (electrocardiograma contractiilor);
• N-N (intervale dintre contracțiile normale).

Metode statistice. Aceste metode se bazează pe obținerea și compararea intervalelor „N-N” cu o estimare a variabilității. Cardiointervalograma obținută în urma examinării arată un set de intervale „R-R” care se repetă unul după altul.

Indicatorii acestor lacune includ:

• SDNN reflectă suma indicatorilor HRV la care sunt evidențiate abaterile intervalelor N-N și variabilitatea intervalelor R-R;
• compararea RMSSD a unei secvențe de intervale N-N;
• PNN5O arată procentul de goluri N-N care diferă cu mai mult de 50 de milisecunde pe întregul interval de studiu;
• Evaluarea CV a indicatorilor variabilității amplitudinii.

Metodele geometrice sunt izolate prin obținerea unei histograme, care arată cardiointervale cu durate diferite.

Aceste metode calculează variabilitatea ritmului cardiac folosind anumite valori:

• Mo (Mode) înseamnă intervale cardio;
• Amo (Mode Amplitude) - numărul de intervale cardio care sunt proporționale cu Mo ca procent din volumul selectat;
• VAR (variation range) este raportul dintre gradul dintre intervalele cardio.

Analiza de autocorelație evaluează ritmul cardiac ca o dezvoltare aleatorie. Acesta este un grafic de corelație dinamică obținut cu o deplasare treptată a unei unități a seriei dinamice în raport cu seriile proprii.

Această analiză calitativă ne permite să studiem influența verigii centrale asupra activității inimii și să determinăm latența periodicității ritmului cardiac.

Ritmografie de corelație (dispersografie). Esența metodei constă în afișarea intervalelor cardio succesive într-un plan grafic bidimensional.

În timpul construcției scatterogramei, este selectată o bisectoare, în centrul căreia există un set de puncte. Dacă punctele sunt deviate spre stânga, puteți vedea cât de mult este ciclul mai scurt, deplasarea spre dreapta arată cât de mult este mai lung cel precedent.

Pe ritmograma rezultată se evidențiază zona corespunzătoare abaterii N-N goluri. Metoda permite identificarea activității active a sistemului autonom și efectul său ulterior asupra inimii.

Metode de studiere a HRV

Standardele medicale internaționale definesc două moduri de a studia ritmul cardiac:

1. Înregistrarea înregistrării intervale „RR” - timp de 5 minute este utilizat pentru evaluarea rapidă a HRV și anumite teste medicale;
2. Înregistrarea zilnică a intervalelor „RR” - evaluează mai precis ritmurile înregistrării vegetative a intervalelor „RR”. Cu toate acestea, la descifrarea înregistrării, mulți indicatori sunt evaluați prin intervalul de cinci minute de înregistrare HRV, deoarece segmentele sunt formate pe o înregistrare lungă care interferează cu analiza spectrală.

Pentru a determina componenta de înaltă frecvență într-un ritm cardiac, este nevoie de o înregistrare de aproximativ 60 de secunde, iar pentru a analiza componenta de frecvență joasă sunt necesare 120 de secunde de înregistrare. Pentru a evalua corect componenta de joasă frecvență, este necesară o înregistrare de cinci minute, care este aleasă pentru studiul standard HRV.

HRV a unui corp sănătos

Variabilitatea ritmului mediu la persoanele sănătoase face posibilă determinarea rezistenței lor fizice în funcție de vârstă, sex, moment al zilei.

Fiecare persoană are un scor HRV diferit. Femeile au o frecvență cardiacă mai activă. Cel mai mare HRV este urmărit în copilărie și adolescență. Componentele de înaltă și joasă frecvență scad odată cu vârsta.

HRV este afectată de greutatea unei persoane. Greutatea corporală redusă provoacă puterea spectrului HRV, la persoanele supraponderale se observă efectul opus.

Sportul și activitatea fizică ușoară au un efect benefic asupra VRC: puterea spectrului crește, ritmul cardiac devine mai puțin frecvent. Încărcările excesive, dimpotrivă, cresc frecvența contracțiilor și reduc HRV. Aceasta explică frecventele decese subite în rândul sportivilor.

Utilizarea metodelor de determinare a variației ritmului cardiac vă permite să controlați antrenamentul, crescând treptat sarcina.

Dacă HRV este scăzut

O scădere bruscă a variației ritmului cardiac indică anumite boli:

Boli ischemice și hipertensiune arterială;

Recepția anumitor medicamente;

Studiile HRV în practica medicală se numără printre metodele simple și accesibile care evaluează reglarea autonomă la adulți și copiii cu o serie de boli.

În practica medicală, analiza permite:

· Evaluează reglarea viscerală a inimii;

Determinați activitatea generală a corpului;

Evaluează nivelul de stres și activitate fizică;

Monitorizați eficacitatea terapiei medicamentoase;

Diagnosticați boala într-un stadiu incipient;

· Ajută la alegerea unei abordări pentru tratamentul bolilor cardiovasculare.

Prin urmare, atunci când examinăm corpul, nu trebuie să neglijăm metodele de studiu a contracțiilor inimii. Indicatorii HRV ajută la determinarea severității bolii și la alegerea tratamentului potrivit.

postări asemănatoare:

Lasa un raspuns

Există risc de accident vascular cerebral?

1. Creșterea tensiunii arteriale (mai mult de 140):

• de multe ori
• Uneori
• rareori

2. Ateroscleroza vaselor

3. Fumatul și alcoolul:

• de multe ori
• Uneori
• rareori

4. Boli de inima:

• defect din nastere
• tulburări valvulare
• atac de cord

5. Trecerea examenului medical și RMN diagnostic:

• In fiecare an
• o dată în viață
• nu

Total: 0%

Accidentul vascular cerebral este o boală destul de periculoasă, care afectează oameni departe de bătrânețe, dar și oameni mijlocii și chiar foarte tineri.

Un accident vascular cerebral este o situație de urgență care necesită ajutor imediat. Se termină adesea cu invaliditate, în multe cazuri chiar cu moartea. Pe lângă blocarea unui vas de sânge de tip ischemic, o hemoragie cerebrală pe fondul hipertensiunii arteriale, cu alte cuvinte, un accident vascular cerebral hemoragic, poate provoca, de asemenea, un atac.

O serie de factori cresc șansa de a avea un accident vascular cerebral. De exemplu, genele sau vârsta nu sunt întotdeauna de vină, deși după 60 de ani amenințarea crește semnificativ. Cu toate acestea, toată lumea poate face ceva pentru a o preveni.

Hipertensiunea arterială este un factor de risc major pentru accident vascular cerebral. Hipertensiunea arterială insidioasă nu prezintă simptome în stadiul inițial. Prin urmare, pacienții îl observă târziu. Este important să vă verificați regulat tensiunea arterială și să luați medicamente pentru niveluri ridicate.

Nicotina îngustează vasele de sânge și crește tensiunea arterială. Un fumător are de două ori mai multe șanse de a avea un accident vascular cerebral decât un nefumător. Cu toate acestea, există o veste bună: cei care se lasă de fumat reduc semnificativ acest risc.

3. Excesul de greutate: pierde in greutate

Obezitatea este un factor important în dezvoltarea infarctului cerebral. Obezii ar trebui să se gândească la un program de slăbire: mănâncă mai puțin și mai bine, adaugă activitate fizică. Persoanele în vârstă ar trebui să discute cu medicul lor despre măsura în care beneficiază de pierderea în greutate.

4. Ține-ți sub control nivelul colesterolului

Nivelurile crescute de colesterol LDL „rău” duc la depuneri în vasele de plăci și embolism. Care ar trebui să fie valorile? Fiecare ar trebui să afle individual cu un medic. Deoarece limitele depind, de exemplu, de prezența bolilor concomitente. În plus, valorile ridicate ale colesterolului HDL „bun” sunt considerate pozitive. Un stil de viață sănătos, în special o dietă echilibrată și multă mișcare, poate afecta pozitiv nivelul colesterolului.

Utilă pentru vasele de sânge este o dietă cunoscută sub denumirea de „mediteraneeană”. Adică multe fructe și legume, nuci, ulei de măsline în loc de ulei de gătit, mai puțin cârnați și carne și mult pește. Vești bune pentru gurmanzi: vă puteți permite să vă abateți de la reguli pentru o zi. Este important să mănânci corect în general.

6. Consum moderat de alcool

Consumul excesiv de alcool crește moartea celulelor cerebrale afectate de accident vascular cerebral, ceea ce este inacceptabil. Nu este necesară abstinența completă. Un pahar de vin roșu pe zi este chiar util.

Mișcarea este uneori cel mai bun lucru pe care îl poți face pentru sănătatea ta pentru a slăbi, a normaliza tensiunea arterială și a menține elasticitatea vaselor de sânge. Ideal pentru acest exercițiu de anduranță, cum ar fi înotul sau mersul rapid. Durata și intensitatea depind de starea fizică personală. Notă importantă: Persoanele neinstruite cu vârsta peste 35 de ani ar trebui să fie examinate inițial de un medic înainte de a începe să facă mișcare.

8. Ascultă ritmul inimii

O serie de afecțiuni cardiace contribuie la probabilitatea unui accident vascular cerebral. Acestea includ fibrilația atrială, malformații congenitale și alte tulburări de ritm. Posibilele semne precoce ale problemelor cardiace nu trebuie ignorate în nicio circumstanță.

9. Controlează-ți glicemia

Persoanele cu diabet zaharat au de două ori mai multe șanse de a avea un infarct cerebral decât restul populației. Motivul este că nivelurile crescute de glucoză pot deteriora vasele de sânge și pot favoriza acumularea plăcii. În plus, pacienții diabetici au adesea alți factori de risc pentru accident vascular cerebral, cum ar fi hipertensiunea arterială sau lipidele din sânge prea mari. Prin urmare, pacienții cu diabet ar trebui să aibă grijă de reglarea nivelului de zahăr.

Uneori, stresul nu are nimic în neregulă, poate chiar motiva. Cu toate acestea, stresul prelungit poate crește tensiunea arterială și susceptibilitatea la boli. Poate provoca indirect un accident vascular cerebral. Nu există panaceu pentru stresul cronic. Gândește-te la ceea ce este cel mai bine pentru psihicul tău: sport, un hobby interesant sau poate exerciții de relaxare.

Studii recente au scos la iveală relația dintre bolile de inimă și sistemul nervos, provocând moartea subită frecventă.

Ce este VSR?

Intervalul normal de timp dintre fiecare ciclu de bătăi ale inimii este întotdeauna diferit. La persoanele cu o inimă sănătoasă, se schimbă tot timpul chiar și cu odihnă staționară. Acest fenomen se numește variabilitate a frecvenței cardiace (HRV pe scurt).

Diferența dintre contracții este în cadrul unei anumite valori medii, care variază în funcție de starea specifică a corpului. Prin urmare, HRV este evaluată doar în poziție staționară, deoarece diversitatea activității organismului duce la o modificare a ritmului cardiac, ajustându-se de fiecare dată la un nou nivel.

Citirile HRV indică fiziologia în sisteme. Analizând HRV, se pot evalua cu precizie caracteristicile funcționale ale corpului, se pot monitoriza dinamica inimii și se poate identifica o scădere bruscă a ritmului cardiac, care duce la moarte subită.

Metode de determinare

Studiul cardiologic al contracțiilor inimii a determinat metodele optime de HRV, caracteristicile acestora în diferite condiții.

Analiza se efectuează pe studiul succesiunii de intervale:

• R-R (electrocardiograma contractiilor);
• N-N (intervale dintre contracțiile normale).

Metode statistice. Aceste metode se bazează pe obținerea și compararea intervalelor „N-N” cu o estimare a variabilității. Cardiointervalograma obținută în urma examinării arată un set de intervale „R-R” care se repetă unul după altul.

Indicatorii acestor lacune includ:

• SDNN reflectă suma indicatorilor HRV la care sunt evidențiate abaterile intervalelor N-N și variabilitatea intervalelor R-R;
• compararea RMSSD a unei secvențe de intervale N-N;
• PNN5O arată procentul de goluri N-N care diferă cu mai mult de 50 de milisecunde pe întregul interval de studiu;
• Evaluarea CV a indicatorilor variabilității amplitudinii.

Metodele geometrice sunt izolate prin obținerea unei histograme, care arată cardiointervale cu durate diferite.

Aceste metode calculează variabilitatea ritmului cardiac folosind anumite valori:

• Mo (Mode) înseamnă intervale cardio;
• Amo (Mode Amplitude) - numărul de intervale cardio care sunt proporționale cu Mo ca procent din volumul selectat;
• VAR (variation range) este raportul dintre gradul dintre intervalele cardio.

Analiza de autocorelație evaluează ritmul cardiac ca o dezvoltare aleatorie. Acesta este un grafic de corelație dinamică obținut cu o deplasare treptată a unei unități a seriei dinamice în raport cu seriile proprii.

Această analiză calitativă ne permite să studiem influența verigii centrale asupra activității inimii și să determinăm latența periodicității ritmului cardiac.

Ritmografie de corelație (dispersografie). Esența metodei constă în afișarea intervalelor cardio succesive într-un plan grafic bidimensional.

În timpul construcției scatterogramei, este selectată o bisectoare, în centrul căreia există un set de puncte. Dacă punctele sunt deviate spre stânga, puteți vedea cât de mult este ciclul mai scurt, deplasarea spre dreapta arată cât de mult este mai lung cel precedent.

Pe ritmograma rezultată se evidențiază zona corespunzătoare abaterii N-N goluri. Metoda permite identificarea activității active a sistemului autonom și efectul său ulterior asupra inimii.

Metode de studiere a HRV

Standardele medicale internaționale definesc două moduri de a studia ritmul cardiac:

1. Înregistrarea înregistrării intervale „RR” - timp de 5 minute este utilizat pentru evaluarea rapidă a HRV și anumite teste medicale;
2. Înregistrarea zilnică a intervalelor „RR” - evaluează mai precis ritmurile înregistrării vegetative a intervalelor „RR”. Cu toate acestea, la descifrarea înregistrării, mulți indicatori sunt evaluați prin intervalul de cinci minute de înregistrare HRV, deoarece segmentele sunt formate pe o înregistrare lungă care interferează cu analiza spectrală.

Pentru a determina componenta de înaltă frecvență într-un ritm cardiac, este nevoie de o înregistrare de aproximativ 60 de secunde, iar pentru a analiza componenta de frecvență joasă sunt necesare 120 de secunde de înregistrare. Pentru a evalua corect componenta de joasă frecvență, este necesară o înregistrare de cinci minute, care este aleasă pentru studiul standard HRV.

HRV a unui corp sănătos

Variabilitatea ritmului mediu la persoanele sănătoase face posibilă determinarea rezistenței lor fizice în funcție de vârstă, sex, moment al zilei.

Fiecare persoană are un scor HRV diferit. Femeile au o frecvență cardiacă mai activă. Cel mai mare HRV este urmărit în copilărie și adolescență. Componentele de înaltă și joasă frecvență scad odată cu vârsta.

HRV este afectată de greutatea unei persoane. Greutatea corporală redusă provoacă puterea spectrului HRV, la persoanele supraponderale se observă efectul opus.

Sportul și activitatea fizică ușoară au un efect benefic asupra VRC: puterea spectrului crește, ritmul cardiac devine mai puțin frecvent. Încărcările excesive, dimpotrivă, cresc frecvența contracțiilor și reduc HRV. Aceasta explică frecventele decese subite în rândul sportivilor.

Utilizarea metodelor de determinare a variației ritmului cardiac vă permite să controlați antrenamentul, crescând treptat sarcina.

Dacă HRV este scăzut

O scădere bruscă a variației ritmului cardiac indică anumite boli:

Boli ischemice și hipertensiune arterială;

Recepția anumitor medicamente;

Studiile HRV în practica medicală se numără printre metodele simple și accesibile care evaluează reglarea autonomă la adulți și copiii cu o serie de boli.

În practica medicală, analiza permite:

· Evaluează reglarea viscerală a inimii;

Determinați activitatea generală a corpului;

Evaluează nivelul de stres și activitate fizică;

Monitorizați eficacitatea terapiei medicamentoase;

Diagnosticați boala într-un stadiu incipient;

· Ajută la alegerea unei abordări pentru tratamentul bolilor cardiovasculare.

Prin urmare, atunci când examinăm corpul, nu trebuie să neglijăm metodele de studiu a contracțiilor inimii. Indicatorii HRV ajută la determinarea severității bolii și la alegerea tratamentului potrivit.

postări asemănatoare:

Lasa un raspuns

Există risc de accident vascular cerebral?

1. Creșterea tensiunii arteriale (mai mult de 140):

• de multe ori
• Uneori
• rareori

2. Ateroscleroza vaselor

3. Fumatul și alcoolul:

• de multe ori
• Uneori
• rareori

4. Boli de inima:

• defect din nastere
• tulburări valvulare
• atac de cord

5. Trecerea examenului medical și RMN diagnostic:

• In fiecare an
• o dată în viață
• nu

Total: 0%

Accidentul vascular cerebral este o boală destul de periculoasă, care afectează oameni departe de bătrânețe, dar și oameni mijlocii și chiar foarte tineri.

Un accident vascular cerebral este o situație de urgență care necesită ajutor imediat. Se termină adesea cu invaliditate, în multe cazuri chiar cu moartea. Pe lângă blocarea unui vas de sânge de tip ischemic, o hemoragie cerebrală pe fondul hipertensiunii arteriale, cu alte cuvinte, un accident vascular cerebral hemoragic, poate provoca, de asemenea, un atac.

O serie de factori cresc șansa de a avea un accident vascular cerebral. De exemplu, genele sau vârsta nu sunt întotdeauna de vină, deși după 60 de ani amenințarea crește semnificativ. Cu toate acestea, toată lumea poate face ceva pentru a o preveni.

Hipertensiunea arterială este un factor de risc major pentru accident vascular cerebral. Hipertensiunea arterială insidioasă nu prezintă simptome în stadiul inițial. Prin urmare, pacienții îl observă târziu. Este important să vă verificați regulat tensiunea arterială și să luați medicamente pentru niveluri ridicate.

Nicotina îngustează vasele de sânge și crește tensiunea arterială. Un fumător are de două ori mai multe șanse de a avea un accident vascular cerebral decât un nefumător. Cu toate acestea, există o veste bună: cei care se lasă de fumat reduc semnificativ acest risc.

3. Excesul de greutate: pierde in greutate

Obezitatea este un factor important în dezvoltarea infarctului cerebral. Obezii ar trebui să se gândească la un program de slăbire: mănâncă mai puțin și mai bine, adaugă activitate fizică. Persoanele în vârstă ar trebui să discute cu medicul lor despre măsura în care beneficiază de pierderea în greutate.

4. Ține-ți sub control nivelul colesterolului

Nivelurile crescute de colesterol LDL „rău” duc la depuneri în vasele de plăci și embolism. Care ar trebui să fie valorile? Fiecare ar trebui să afle individual cu un medic. Deoarece limitele depind, de exemplu, de prezența bolilor concomitente. În plus, valorile ridicate ale colesterolului HDL „bun” sunt considerate pozitive. Un stil de viață sănătos, în special o dietă echilibrată și multă mișcare, poate afecta pozitiv nivelul colesterolului.

Utilă pentru vasele de sânge este o dietă cunoscută sub denumirea de „mediteraneeană”. Adică multe fructe și legume, nuci, ulei de măsline în loc de ulei de gătit, mai puțin cârnați și carne și mult pește. Vești bune pentru gurmanzi: vă puteți permite să vă abateți de la reguli pentru o zi. Este important să mănânci corect în general.

6. Consum moderat de alcool

Consumul excesiv de alcool crește moartea celulelor cerebrale afectate de accident vascular cerebral, ceea ce este inacceptabil. Nu este necesară abstinența completă. Un pahar de vin roșu pe zi este chiar util.

Mișcarea este uneori cel mai bun lucru pe care îl poți face pentru sănătatea ta pentru a slăbi, a normaliza tensiunea arterială și a menține elasticitatea vaselor de sânge. Ideal pentru acest exercițiu de anduranță, cum ar fi înotul sau mersul rapid. Durata și intensitatea depind de starea fizică personală. Notă importantă: Persoanele neinstruite cu vârsta peste 35 de ani ar trebui să fie examinate inițial de un medic înainte de a începe să facă mișcare.

8. Ascultă ritmul inimii

O serie de afecțiuni cardiace contribuie la probabilitatea unui accident vascular cerebral. Acestea includ fibrilația atrială, malformații congenitale și alte tulburări de ritm. Posibilele semne precoce ale problemelor cardiace nu trebuie ignorate în nicio circumstanță.

9. Controlează-ți glicemia

Persoanele cu diabet zaharat au de două ori mai multe șanse de a avea un infarct cerebral decât restul populației. Motivul este că nivelurile crescute de glucoză pot deteriora vasele de sânge și pot favoriza acumularea plăcii. În plus, pacienții diabetici au adesea alți factori de risc pentru accident vascular cerebral, cum ar fi hipertensiunea arterială sau lipidele din sânge prea mari. Prin urmare, pacienții cu diabet ar trebui să aibă grijă de reglarea nivelului de zahăr.

Uneori, stresul nu are nimic în neregulă, poate chiar motiva. Cu toate acestea, stresul prelungit poate crește tensiunea arterială și susceptibilitatea la boli. Poate provoca indirect un accident vascular cerebral. Nu există panaceu pentru stresul cronic. Gândește-te la ceea ce este cel mai bine pentru psihicul tău: sport, un hobby interesant sau poate exerciții de relaxare.

Analiza variabilității ritmului cardiac

Selecția individualizată a terapiei antiaritmice pentru fibrilația atrială (FA) este încă o problemă dificilă. În acest sens, dezvoltarea de noi tehnici non-invazive continuă să îmbunătățească acuratețea diagnosticului clinic și eficacitatea selecției regimurilor de tratament. O analiză a variabilității ritmului cardiac (HRV) poate fi utilizată ca o astfel de tehnică.

Metoda variabilității ritmului cardiac se bazează pe o analiză cantitativă a intervalelor RR măsurate prin ECG pe o anumită perioadă de timp. În acest caz, poate fi normalizat fie numărul de cardiocicluri, fie durata înregistrării. Comisia de lucru a Societății Europene de Cardiologie și a Societății Nord-Americane de Pacing și Electrofiziologie a propus standardizarea timpului de înregistrare ECG necesar pentru o evaluare adecvată a parametrilor de variabilitate a frecvenței cardiace. Pentru a studia caracteristicile timpului, se obișnuiește să se utilizeze o înregistrare ECG scurtă (5 min) și lungă (24 de ore).

Variabilitatea ritmului cardiac poate fi determinată în diferite moduri. Cele mai utilizate în analiza variabilității ritmului cardiac sunt metodele de evaluare în intervalul de timp și frecvență.

În primul caz, indicatorii sunt calculați pe baza înregistrării intervalelor NN pentru o perioadă lungă de timp. Au fost propuși o serie de parametri pentru caracteristicile cantitative ale variabilității ritmului cardiac în intervalul de timp: NN, SDNN, SDANN, SDNNi, RMSSD, NN > 50, pNN 50.

NN este numărul total de intervale RR de origine sinusală.

SDNN - abaterea standard a intervalelor NN. Folosit pentru a evalua variabilitatea generală a frecvenței cardiace. Echivalent matematic cu puterea totală în analiza spectrală și reflectă toate componentele ciclice care formează variabilitatea ritmului.

SDANN este abaterea standard a valorilor medii ale intervalelor NN calculate pe intervale de 5 minute pe parcursul întregii înregistrări. Reflectă fluctuațiile cu un interval mai mare de 5 minute. Folosit pentru a analiza componentele de joasă frecvență ale variabilității.

SDNNi este media abaterilor standard ale intervalelor NN calculate pe intervale de 5 minute pe parcursul înregistrării. Reflectă variabilitatea cu o ciclicitate mai mică de 5 minute.

RMSSD este rădăcina pătrată a sumei medii a diferențelor pătrate dintre intervalele NN adiacente. Folosit pentru a evalua componentele de înaltă frecvență ale variabilității.

NN 50 - numărul de perechi de intervale NN adiacente care diferă cu mai mult de 50 m/s pe parcursul întregii înregistrări.

pNN 50 este valoarea lui NN 50 împărțită la numărul total de intervale NN.

Studiul variabilității ritmului cardiac în intervalul de frecvență vă permite să analizați severitatea fluctuațiilor diferitelor frecvențe din spectrul general. Cu alte cuvinte, această metodă determină puterea diferitelor componente armonice care formează împreună variabilitatea. Gama posibilă de intervale RR poate fi interpretată ca lățimea de bandă a canalului de reglare a ritmului cardiac. Prin raportul dintre puterile diferitelor componente spectrale, se poate aprecia dominanța unuia sau altuia mecanism fiziologic de reglare a ritmului cardiac. Spectrul este construit prin metoda transformării rapide Fourier. Mai puțin folosită este analiza parametrică bazată pe modele autoregresive. Există patru intervale de frecvență informative în spectru:

HF - frecvență înaltă (0,15-0,4 Hz). Componenta HF este recunoscută ca un marker al activității sistemului parasimpatic.

LF - frecvență joasă (0,04-0,15 Hz). Interpretarea componentei LF este mai controversată. Este interpretat de unii cercetători ca un marker al modulării simpatice, de alții ca un parametru care include influența simpatică și vagală.

VLF - frecventa foarte joasa (0,003-0,04 Hz). Originea componentelor VLF și ULF necesită studii suplimentare. Conform datelor preliminare, VLF reflectă activitatea centrului de reglare subcortical simpatic.

ULF - frecvență ultra joasă (< 0,003 Гц). Для 5-минутной записи ЭКГ-оценка и интерпретация ULF-компоненты некорректна из-за нарушения требуемого соотношения между длителностью регистрации и нижней частотой спектра. Поэтому использование данной компоненты оправдано лишь при 24-часовом исследовании ЭКГ.

Spectrul ritmogramei este concentrat într-o regiune îngustă de frecvență infra-joasă de la 0 la 0,4 Hz, care corespunde fluctuațiilor de la 2,5 s la infinit. În practică, perioada maximă este limitată la un interval egal cu 1/3 din timpul de înregistrare a intervalogramei. Cu analiza spectrală a unei înregistrări ECG de 5 minute, pot fi detectate oscilații ale undelor cu perioade de până la 99 s, iar cu monitorizarea Holter, pot fi detectate oscilații circadiene cu intervale de până la 8 ore.Singura limitare este cerința staționării , adică independența caracteristicilor statistice față de timp.

Dimensiunea principală a componentelor spectrale este exprimată în ms 2 /Hz. Uneori, ele sunt măsurate în unități relative ca raport dintre puterea unei componente spectrale individuale și puterea totală a spectrului minus componenta de frecvență ultra joasă.

Analiza comună temporală și spectrală crește semnificativ cantitatea de informații despre procesele și fenomenele studiate de natură variată, deoarece proprietățile temporale și de frecvență sunt interdependente. Cu toate acestea, unele caracteristici se reflectă clar în planul temporal, în timp ce altele se manifestă în analiza frecvenței.

Există două funcții principale ale variabilității ritmului cardiac: dispersie și concentrare. Primul este testat de indicatorii SDNN, SDNNi, SDANN. În 8 mostre scurte de ritm sinusal în condiții de staționaritate a procesului, funcția de împrăștiere reflectă departamentul parasimpatic de reglare. Indicatorul RMSSD în interpretarea fiziologică poate fi considerat ca o evaluare a capacității nodului sinusal de a concentra ritmul inimii, reglementată de tranziția funcției stimulatorului cardiac principal la diferite părți ale nodului sinoatrial, care au un nivel inegal. de sincronizare a excitabilităţii şi automatismului. Cu o creștere a frecvenței cardiace pe fondul activării influenței simpatice, se observă o scădere a RMSSD, adică. concentrație crescută și invers, cu o creștere a bradicardiei pe fondul creșterii tonusului vagal, concentrația ritmului scade. La pacienții cu ritmul principal non-sinusal, acest indicator nu reflectă influența autonomă, ci indică nivelul rezervelor funcționale ale ritmului cardiac în ceea ce privește menținerea hemodinamicii adecvate. O slăbire accentuată a funcției de concentrare cu o creștere a RMSSD de peste 350 ms la pacienții cu bradiaritmie heterotropă este strâns asociată cu moartea subită.

Cel mai adesea, variabilitatea frecvenței cardiace este utilizată pentru a stratifica riscul de mortalitate cardiacă și aritmică după infarctul miocardic. S-a dovedit că scăderea performanței (în special SDNN< 100) коррелируете высокой вероятностью развития угрожающих жизни аритмий и внезапной смерти после инфаркта миокарда.

Există dovezi că variabilitatea scăzută este un predictor al patologiei cardiovasculare la indivizii aparent sănătoși. Astfel, semnificația prognostică a acestor parametri a fost deja dovedită. Cu toate acestea, în prezent, o serie de limitări reduc valoarea diagnostică a tehnicii. Unul dintre principalele obstacole în calea utilizării clinice pe scară largă a indicatorilor de variabilitate a frecvenței cardiace este gama largă de fluctuații individuale în aceeași boală, ceea ce face ca limitele normei să fie foarte vagi.

În tabel. sunt prezentați parametri normali ai variabilității ritmului cardiac.

Valori normale ale variabilității ritmului cardiac

Ceea ce se numește variabilitatea ritmului cardiac, algoritm de analiză

„Inima funcționează ca un ceas” - această expresie este adesea aplicată persoanelor care au o inimă puternică și sănătoasă. Se înțelege că o astfel de persoană are un ritm clar și uniform al bătăilor inimii. De fapt, argumentul este fundamental greșit. Stephen Gales, un om de știință englez care a efectuat cercetări în domeniul chimiei și fiziologiei, în 1733 a descoperit că ritmul inimii este schimbător.

Ce este variabilitatea ritmului cardiac?

Ciclul de contracție al mușchiului inimii este variabil. Chiar și la oamenii perfect sănătoși care sunt în repaus, este diferit. De exemplu: dacă pulsul unei persoane este de 60 de bătăi pe minut, aceasta nu înseamnă că intervalul de timp dintre bătăile inimii este de 1 secundă. Pauzele pot fi mai scurte sau mai lungi cu fracțiuni de secundă și un total de 60 de bătăi. Acest fenomen se numește variabilitatea ritmului cardiac. În cercurile medicale - sub forma unei abrevieri pentru HRV.

Deoarece diferența dintre intervalele dintre ciclurile de ritm cardiac depinde și de starea corpului, este necesar să se analizeze HRV într-o poziție staționară. Modificările frecvenței cardiace (HR) apar datorită diferitelor funcții ale corpului, trecând constant la noi niveluri.

Rezultatele analizei spectrale a HRV indică procesele fiziologice care au loc în sistemele corpului. Această metodă de studiere a variabilității face posibilă evaluarea caracteristicilor funcționale ale corpului, verificarea activității inimii și identificarea cât de puternic este redusă ritmul cardiac, ducând adesea la o moarte subită.

Legătura dintre sistemul nervos autonom și activitatea inimii

Sistemul nervos autonom (SNA) este responsabil de reglarea funcționării organelor interne, inclusiv a inimii și a vaselor de sânge. Poate fi comparat cu un computer de bord autonom care monitorizează activitatea și reglează activitățile sistemelor din organism. O persoană nu se gândește la modul în care respiră sau la modul în care procesul digestiv are loc în interior, vasele de sânge se îngustează și se extind. Toată această activitate are loc automat.

VNS este împărțit în două tipuri:

Fiecare dintre sisteme afectează funcționarea corpului, activitatea mușchiului inimii.

Simpatic – este responsabil pentru asigurarea funcțiilor care sunt necesare pentru supraviețuirea organismului în situații stresante. Activează forțele, furnizează un flux mare de sânge către țesuturile musculare, face inima să bată mai repede. Sub stres, reduceți variabilitatea ritmului cardiac: intervalele dintre bătăi devin mai scurte, iar pulsul crește.

Parasimpatic - responsabil pentru odihna si acumularea corpului. Prin urmare, afectează scăderea ritmului cardiac și variabilitatea. Cu respirații adânci, o persoană se calmează, iar corpul începe să-și restabilească funcțiile.

Datorită capacității ANS de a se adapta la schimbările externe și interne, echilibrarea adecvată în diferite situații asigură supraviețuirea omului. Încălcările în activitatea sistemului nervos autonom devin adesea cauzele tulburărilor, dezvoltarea bolilor și chiar decesele.

Istoria apariției metodei

Utilizarea analizei variabilității ritmului cardiac a început nu cu mult timp în urmă. Metoda de evaluare a HRV a atras atenția oamenilor de știință abia în anii secolului XX. În această perioadă, lumini străini ai științei s-au angajat în dezvoltarea analizei și a aplicației sale clinice. Uniunea Sovietică a luat decizia riscantă de a pune metoda în practică.

În timpul pregătirii cosmonautului Gagarin Yu.A. până la primul zbor, oamenii de știință sovietici s-au confruntat cu o sarcină dificilă. A fost necesar să se studieze problemele influenței zborului spațial asupra corpului uman și să se furnizeze obiectului spațial un număr minim de instrumente și senzori.

Consiliul științific a decis să folosească analiza spectrală HRV pentru a studia starea astronautului. Metoda a fost dezvoltată de Dr. Baevsky R.M. si se numeste cardiointervalografie. În aceeași perioadă, medicul a început să creeze primul senzor, care a fost folosit ca dispozitiv de măsurare pentru verificarea HRV. El a reprezentat un computer electric portabil cu un aparat pentru citirea ritmului cardiac. Dimensiunile senzorului sunt relativ mici, astfel încât dispozitivul poate fi transportat și utilizat pentru examinare în orice loc.

Baevsky R.M. a deschis o abordare complet nouă pentru verificarea sănătății umane, care se numește diagnostic prenosologic. Metoda vă permite să evaluați starea unei persoane și să determinați ce a cauzat dezvoltarea bolii și multe altele.

Oamenii de știință care efectuează cercetări la sfârșitul anilor 1980 au descoperit că analiza spectrală a HRV oferă o predicție precisă a morții la persoanele care au suferit un infarct miocardic.

În anii 1990, cardiologii au ajuns la standarde uniforme pentru utilizarea clinică și analiza spectrală a HRV.

Unde mai este folosită metoda HRV?

Astăzi, cardiointervalografia este folosită nu numai în domeniul medicinei. Unul dintre domeniile populare de utilizare este sportul.

Oamenii de știință din China au descoperit că analiza HRV vă permite să evaluați intervalul de variație a ritmului cardiac și să determinați gradul de stres din organism în timpul efortului fizic. Folosind metoda, este posibil să se dezvolte un program de antrenament personal pentru fiecare sportiv.

Oamenii de știință finlandezi în dezvoltarea sistemului Firstbeat au luat ca bază analiza HRV. Programul este recomandat pentru a fi folosit de sportivi pentru a măsura nivelul de stres, a analiza eficacitatea antrenamentului și a evalua durata de recuperare a corpului după efort fizic.

Analiza HRV

Variabilitatea ritmului cardiac este studiată prin analiză. Această metodă se bazează pe determinarea secvenței intervalelor R-R ECG. Există și intervale NN, dar în acest caz sunt luate în considerare doar distanțele dintre bătăile normale ale inimii.

Datele obținute fac posibilă determinarea stării fizice a pacientului, urmărirea dinamicii și identificarea abaterilor în activitatea corpului uman.

După ce am studiat rezervele adaptive ale unei persoane, este posibil să se prezică posibile disfuncționalități în activitatea inimii și a vaselor de sânge. Dacă parametrii sunt redusi, acest lucru indică faptul că relația dintre VHF și sistemul cardiovascular a fost întreruptă, ceea ce duce la dezvoltarea patologiilor în activitatea mușchiului inimii.

Sportivii și băieții puternici și sănătoși au date HRV ridicate, deoarece tonusul parasimpatic crescut este o condiție caracteristică pentru ei. Tonul simpatic ridicat apare din cauza diferitelor tipuri de boli ale inimii, ceea ce duce la o HRV redusă. Dar cu o scădere acută, bruscă a variabilității, există un risc serios de deces.

Analiza spectrală - caracteristici ale metodei

Când se utilizează analiza spectrală, este posibil să se evalueze influența sistemelor de reglare ale organismului asupra funcțiilor cardiace.

Medicii au identificat principalele componente ale spectrului, corespunzătoare fluctuațiilor ritmice ale mușchiului inimii și care diferă în diferite periodicități:

• HF - frecvență înaltă;
• LF - frecvență joasă;
• VLF este o frecvență foarte joasă.

Toate aceste componente sunt utilizate în procesul de înregistrare pe termen scurt a unei electrocardiograme. Pentru înregistrarea pe termen lung, se utilizează o componentă ULF cu frecvență ultra-joasă.

Fiecare componentă are propriile sale funcții:

• LF - determină modul în care sistemul nervos simpatic și parasimpatic afectează ritmul bătăilor inimii.
• HF - are o legătură cu mișcările sistemului respirator și arată modul în care nervul vag afectează funcționarea mușchiului inimii.
• ULF, VLF indică diverși factori: tonusul vascular, procesele de termoreglare și alții.

Un indicator important este TP, care dă valoarea puterii totale a spectrului. Face posibilă rezumarea activității efectelor ANS asupra activității inimii.

Parametrii nu mai puțin importanți ai analizei spectrale sunt indicele de centralizare, care se calculează folosind formula: (HF+LF)/VLF.

La efectuarea analizei spectrale, se ia în considerare indicele de interacțiune vagosimpatică a componentelor LF și HF.

Raportul LF/HF indică modul în care diviziunile simpatice și parasimpatice ale SNA afectează activitatea cardiacă.

Luați în considerare normele unor indicatori ai analizei spectrale HRV:

• LF. Determină influența sistemului suprarenal al diviziunii simpatice a SNA asupra activității mușchiului inimii. Valorile normale ale indicatorului sunt în ms 2.
• HF. Determină activitatea sistemului nervos parasimpatic și efectul acestuia asupra activității sistemului cardiovascular. Norma indicatoare: ms 2.
• LF/HF. Indică echilibrul SNS și PSNS și creșterea tensiunii. Norma este 1,5-2,0.
• VLF. Determină suportul hormonal, funcțiile de termoreglare, tonusul vascular și multe altele. Norma nu este mai mare de 30%.

HRV a unei persoane sănătoase

Citirile analizei spectrale HRV sunt individuale pentru fiecare persoană. Cu ajutorul variabilității ritmului cardiac, se poate evalua cu ușurință cât de mare este rezistența fizică în raport cu vârsta, sexul și ora din zi.

De exemplu: populația feminină are o frecvență cardiacă mai mare. Cele mai mari rate ale HRV sunt observate la copii și adolescenți. Componentele LF și HF devin mai mici odată cu vârsta.

S-a dovedit că greutatea corpului uman afectează valorile HRV. La greutate mică, puterea spectrului crește, dar la persoanele obeze, indicatorul este redus.

Sportul și activitatea fizică moderată au un efect benefic asupra variabilității. Cu astfel de exerciții, ritmul cardiac scade, iar puterea spectrului crește. Antrenamentul de forță crește ritmul cardiac și scade variabilitatea ritmului cardiac. Nu este neobișnuit ca un sportiv să moară brusc după un antrenament intens.

Ce înseamnă HRV scăzut?

Dacă a existat o scădere bruscă a variabilității ritmului cardiac, aceasta poate indica dezvoltarea unor boli grave, dintre care cele mai frecvente sunt:

• Hipertensiune.
• Ischemie cardiacă.
• sindromul Parkinson.
• Diabetul zaharat tip I și II.
• Scleroză multiplă.

Tulburările HRV sunt adesea cauzate de anumite medicamente. Variațiile reduse pot indica patologii de natură neurologică.

Analiza HRV este o modalitate simplă și accesibilă de a evalua funcțiile de reglementare ale sistemului autonom în diferite boli.

Cu această cercetare, puteți:

• să ofere o evaluare obiectivă a activității tuturor sistemelor corpului;
• determinați cât de mare este nivelul de stres în timpul efortului fizic;
• pentru a monitoriza eficacitatea tratamentului;
• evaluează reglarea viscerală a mușchiului inimii;
• identificarea patologiilor în stadiile incipiente ale bolii;
• pentru a alege terapia adecvată pentru bolile sistemului cardiovascular.

Studiul ritmului cardiac vă permite să stabiliți severitatea patologiei și să alegeți un tratament eficient, așa că nu trebuie să neglijați acest tip de examinare.

Variabilitatea ritmului cardiac

În acest articol, vom explica ce este variabilitatea ritmului cardiac, ce o afectează, cum să o măsuram și ce să faceți cu datele.

Inima noastră nu este doar o pompă. Acesta este un centru de procesare a informațiilor foarte complex, care comunică cu creierul prin sistemele nervos și hormonal, precum și în alte moduri. Articolele oferă o descriere extinsă și diagrame ale interacțiunii inimii cu creierul.

Și nici nu ne controlăm inima, autonomia ei se datorează lucrului nodului sinusal - care declanșează contracția mușchiului inimii. Are automatism, adică este excitat spontan și declanșează propagarea unui potențial de acțiune prin miocard, ceea ce determină o contracție a inimii.

Lucrarea tuturor sistemelor de reglementare ale corpului nostru poate fi reprezentată sub forma unui model cu două bucle propus de Baevsky R.M. . El a propus să împartă toate sistemele de reglementare (buclele de control) ale corpului în două tipuri: cel mai înalt - bucla centrală și cel inferioară - bucla de control autonomă (Fig. 3).

Circuitul autonom de reglare constă din nodul sinusal, care este conectat direct cu sistemul cardiovascular (CVS) și prin acesta cu sistemul respirator (RS) și centrii nervoși care asigură reglarea reflexă a respirației și circulației sanguine. Nervii vagi au un efect direct asupra celulelor nodului sinusal (V).

Circuitul de reglare centrală acționează asupra nodului sinusal prin nervii simpatici (S) și canalul de reglare umorală (gk), sau modifică tonul central al nucleilor nervilor vagi, are o structură mai complexă, este format din 3 nivele, în funcţie de funcţiile îndeplinite.

Nivelul B: circuitul central de control al ritmului cardiac, asigură homeostazia „intrasistemică” prin intermediul sistemului simpatic.

Nivelul B: asigură homeostazia intersistemului, între diferite sisteme ale corpului cu ajutorul celulelor nervoase și umoral (cu ajutorul hormonilor).

Nivelul A: asigură adaptarea la mediul extern cu ajutorul sistemului nervos central.

Adaptarea eficientă are loc cu participarea minimă a nivelurilor superioare de management, adică datorită unui circuit autonom. Cu cât contribuția circuitelor centrale este mai mare, cu atât este mai dificil și mai „costisitor” pentru organism să se adapteze.

Pe un EKG arată astfel:

Deoarece suntem interesați de activitatea tuturor sistemelor de reglare ale corpului și se reflectă în activitatea nodului sinusal, este extrem de important să excludem din considerare rezultatele acțiunii altor centre de excitație, a căror acțiune pentru scopurile noastre va fi o piedică.

Prin urmare, este extrem de important ca nodul sinusal să înceapă contracția inimii. Aceasta va apărea pe ECG ca o undă P (marcată cu roșu) (vezi Figura 6)

Sunt posibile diverse defecte de înregistrare din cauza:

Încercăm să eliminăm toate distragerile, sarcina noastră este ideal să luăm toate măsurătorile în același timp și în același loc care ne este confortabil. De asemenea, recomand să te ridici din pat, să faci procedurile necesare (dimineața) și să te întorci - acest lucru va reduce șansa de a adormi în timpul înregistrării, ceea ce se întâmplă periodic. Întindeți-vă încă câteva minute și porniți înregistrarea. Cu cât înregistrarea este mai lungă, cu atât este mai informativă. Pentru înregistrări scurte, 5 minute sunt de obicei suficiente. Există și opțiuni pentru înregistrarea intervalelor de 256 RR. Deși puteți întâlni și încercări de a vă evalua starea din înregistrări mai scurte. Folosim o înregistrare de 10 minute, deși ne-am dori mai multe... O înregistrare mai lungă va conține mai multe informații despre starea corpului.

Și așa, avem o matrice de intervale RR, care arată cam așa: Figura 7:

Înainte de începerea analizei, artefactele și zgomotele (extrasistole, aritmii, defecte de înregistrare etc.) trebuie excluse din datele inițiale. Dacă acest lucru nu se poate face, atunci astfel de date nu sunt potrivite, cel mai probabil indicatorii vor fi fie supraestimați, fie subestimați.

Variabilitatea ritmului cardiac poate fi evaluată în mai multe moduri. Una dintre cele mai simple modalități este evaluarea variabilității statistice a secvenței intervalelor RR, pentru aceasta fiind folosită o metodă statistică. Acest lucru vă permite să cuantificați variabilitatea pe o anumită perioadă de timp.

SDNN este abaterea standard a tuturor intervalelor normale (sinus, NN) de la medie. Reflectă variabilitatea generală a întregului spectru, se corelează cu puterea totală (TP), este mai dependentă de componenta de joasă frecvență. De asemenea, orice mișcare din timpul de înregistrare va fi neapărat reflectată în acest indicator. Unul dintre principalii indicatori care evaluează mecanismele de reglementare.

Articolul încearcă să găsească o corelație a acestui indicator cu VO2Max.

NN50 este numărul de perechi de intervale consecutive care diferă între ele cu mai mult de 50 ms.

pNN50 - % din intervalele NN50 din numărul total al tuturor intervalelor NN. Vorbește despre activitatea sistemului parasimpatic.

RMSSD - precum și pNN50 indică în principal activitatea sistemului parasimpatic. Măsurată ca rădăcină pătrată a pătratelor medii ale diferențelor dintre intervalele NN adiacente.

Iar lucrarea evaluează dinamica antrenamentului triatleților pe baza RMSSD și ln RMSSD timp de 32 de săptămâni.

De asemenea, acest indicator se corelează cu starea sistemului imunitar.

CV(SDNN/R-Rav) - coeficient de variație, vă permite să evaluați efectul ritmului cardiac asupra variabilității.

Pentru claritate, am atașat un dosar cu dinamica unora dintre indicatorii indicați mai sus, în perioada de dinainte și de după semimaraton, care a fost pe 5 noiembrie 2017.

Dacă te uiți cu atenție la înregistrarea variabilității, poți vedea că se modifică în valuri (vezi Fig.

Pentru a evalua aceste unde, este necesar să se transforme totul într-o formă diferită folosind transformata Fourier (Fig. 9 demonstrează aplicarea transformării Fourier).

Acum putem estima puterea acestor unde și le putem compara între ele, vezi Fig.

HF (High Frequency) - puterea regiunii de înaltă frecvență a spectrului, intervalul este de la 0,15 Hz la 0,4 Hz, ceea ce corespunde unei perioade cuprinse între 2,5 sec și 7 sec. Acest indicator reflectă activitatea sistemului parasimpatic. Principalul mediator este acetilcolina, care este distrusă rapid. HF reflectă respirația noastră. Mai exact, unda respiratorie - în timpul inhalării, intervalul dintre contracțiile inimii scade, iar în timpul expirației crește.

Cu acest indicator, totul este „bine”, există multe articole științifice care demonstrează relația sa cu sistemul parasimpatic.

LF (Low Frequency) - puterea părții de joasă frecvență a spectrului, unde lente, variază de la 0,04 Hz la 0,15 Hz, ceea ce corespunde unei perioade cuprinse între 7 sec și 25 sec. Principalul mediator este norepinefrina. LF reflectă activitatea sistemului simpatic.

Spre deosebire de HF, totul este mai complicat aici, nu este complet clar dacă reflectă într-adevăr sistemul simpatic. Deși în cazurile de monitorizare de 24 de ore acest lucru este confirmat de următorul studiu. Cu toate acestea, un articol amplu vorbește despre complexitatea interpretării și chiar respinge legătura acestui indicator cu sistemul simpatic.

LF/HF - reflectă echilibrul diviziunilor simpatic și parasimpatic ale SNA.

VLF (Very Low Frequency) - unde foarte lente, cu o frecvență de până la 0,04 Hz. Perioada intre 25 si 300 sec. Încă nu este clar ce afișează, mai ales la înregistrările de 5 minute. Există articole care arată o corelație cu ritmurile circadiene și temperatura corpului. La persoanele sănătoase, există o creștere a puterii VLF care are loc noaptea și atinge vârfuri înainte de trezire. Această creștere a activității autonome pare să se coreleze cu vârful de cortizol de dimineață.

Articolul încearcă să găsească o corelație a acestui indicator cu depresia. În plus, puterea scăzută în această bandă a fost asociată cu o inflamație severă.

Puteți analiza VLF numai pentru înregistrări lungi.

TP (Puterea totală) - puterea totală a tuturor undelor cu o frecvență în intervalul de la 0,0033 Hz la 0,40 Hz.

HFL este o măsură nouă bazată pe o comparație dinamică a componentelor HF și LF ale variabilității ritmului cardiac. Indicatorul HLF face posibilă caracterizarea echilibrului autonom al sistemelor simpatic și parasimpatic în dinamică. O creștere a acestui indicator a indicat predominanța reglării parasimpatice în mecanismele de adaptare, o scădere a indicatorului a indicat includerea reglării simpatice.

Și așa arată dinamica, în timpul performanței la semimaraton, a indicatorilor indicați mai sus:

În următoarea parte a articolului, vom analiza diverse aplicații pentru evaluarea variabilității ritmului cardiac și apoi vom trece direct la practică.

2 Armour, J.A. și J.L. Ardell, eds. Neurocardiologie., Oxford University Press: New York. Micul creier pe inimă, 1994. [PDF]

3. Baevsky Forecasting afirmă în pragul normei și patologiei. „Medicina”, 1979.

4. Fred Shaffer, Rollin McCraty și Christopher L. Zerr. O inimă sănătoasă nu este un metronom: o revizuire integrativă a anatomiei inimii și a variabilității ritmului cardiac, 2014. [NCBI]

18. George E. Billman, Raportul LF/HF nu măsoară cu precizie echilibrul simpato-vagal cardiac, 2013

Variabilitatea ritmului cardiac este normală

Prelegerea: Analiza variabilitatii ritmului cardiac Domnul A.P. Kulaichev. Electrofiziologie computerizată și diagnosticare funcțională. Ed. a 4-a, revizuită. si suplimentare - M.: INFRA-M, 2007, p.

Analiza variabilității frecvenței cardiace (HRV) este o ramură în dezvoltare rapidă a cardiologiei, în care posibilitățile metodelor de calcul sunt cel mai bine realizate. Această direcție a fost inițiată în mare măsură de munca de pionierat a celebrului cercetător rus R.M. Baevsky în domeniul medicinei spațiale, care a introdus pentru prima dată în practică o serie de indicatori complecși care caracterizează funcționarea diferitelor sisteme de reglare ale corpului. În prezent, standardizarea în domeniul HRV este realizată de un grup de lucru al Societății Europene de Cardiologie și al Societății Nord-Americane de Stimulare și Electrofiziologie.

Inima este capabilă în mod ideal să răspundă la cele mai mici modificări ale nevoilor numeroaselor organe și sisteme. Analiza variațională a ritmului cardiac face posibilă cuantificarea și diferențierea gradului de tensiune sau tonus al diviziunilor simpatice și parasimpatice ale SNA, interacțiunea lor în diferite stări funcționale, precum și activitatea subsistemelor care controlează activitatea diferitelor organe. Prin urmare, programul maxim al acestei direcții este de a dezvolta metode computaționale și analitice pentru diagnosticarea complexă a corpului în funcție de dinamica ritmului cardiac.

Metodele HRV nu sunt destinate diagnosticării patologiilor clinice, unde, așa cum am văzut mai sus, mijloacele tradiționale de analiză vizuală și de măsurare funcționează bine. Avantajul acestei secțiuni este capacitatea de a detecta cele mai subtile anomalii ale activității cardiace, astfel încât metodele sale sunt deosebit de eficiente pentru evaluarea funcționalității generale a corpului în normă, precum și a abaterilor timpurii, care, în absența măsurilor preventive necesare. proceduri, se pot dezvolta treptat în boli grave. Tehnica HRV este, de asemenea, utilizată pe scară largă în multe aplicații practice independente, în special, în monitorizarea Holter și în evaluarea stării de fitness a sportivilor, precum și în alte profesii asociate cu stres fizic și psihologic crescut (vezi la sfârșitul secțiunii).

Materialul de plecare pentru analiza HRV este înregistrările ECG scurte pe un singur canal (de la două până la câteva zeci de minute) efectuate într-o stare calmă, relaxată sau în timpul testelor funcționale. În prima etapă, cardiointervalele succesive (CI) sunt calculate dintr-o astfel de înregistrare, undele R sunt folosite ca puncte de referință (limită) ale cărora, ca componente cele mai pronunțate și stabile ale ECG.

Metode de analiză HRV sunt de obicei grupate în următoarele patru secțiuni principale:

• intervalografie;
• pulsometrie variațională;
• analiza spectrală;
• ritmografie de corelație.

Alte metode. Pentru analiza HRV se folosesc și o serie de metode mai puțin obișnuite, legate de construcția de grafice tridimensionale, histograme diferențiale, calculul funcțiilor de autocorelare, interpolarea triangulației și calculul indicelui Sf. Gheorghe. În planurile de evaluare și diagnostic, aceste metode pot fi caracterizate ca fiind științifice și exploratorii și practic nu introduc informații fundamental noi.

Monitorizare Holter. Monitorizarea Holter ECG pe termen lung implică multe ore sau multe zile de înregistrare ECG continuă pe un singur canal a unui pacient în condițiile normale de viață. Înregistrarea este efectuată de un reportofon portabil pe suport magnetic. Datorită duratei îndelungate, studiul ulterior al înregistrării ECG se realizează prin metode de calcul. În acest caz, se construiește de obicei o intervalogramă, se determină zone de schimbare bruscă a ritmului, se caută contracții extrasistolice și pauze asistolice, numărându-le numărul total și clasificând extrasistolele după formă și localizare.

Intervalografie În această secțiune, sunt utilizate în principal metode de analiză vizuală a graficelor modificărilor în CI succesive (intervalogramă sau ritmogramă). Acest lucru face posibilă evaluarea severității diferitelor ritmuri (în primul rând, ritmul respirator, vezi Fig. 6.11), pentru a identifica încălcări ale variabilității CI (vezi Fig. 6.16, 6.18, 6.19), asistolă și extrasistolă. Deci în fig. Figura 6.21 prezintă o intervalogramă cu trei saltări ale bătăilor inimii (trei CI extinse pe partea dreaptă) urmate de o extrasistolă (IC scurtată) urmată imediat de o al patrulea salt de bătăi cardiace.

Orez. 6.11. Diagrama intervalului de respirație profundă

Orez. 6.16. Intervalul de fibrilație

Orez. 6.19. Intervalograma unui pacient cu sănătate normală, dar cu tulburări evidente ale HRV

Intervalograma face posibilă identificarea caracteristicilor individuale importante ale acțiunii mecanismelor de reglare ca răspuns la testele fiziologice. Ca exemplu ilustrativ, luați în considerare tipurile opuse de reacții la un test de ținere a respirației. Orez. 6.22 demonstrează reacțiile de accelerare a ritmului cardiac în timpul ținerii respirației. Totuși, la subiect (Fig. 6.22, a), după declinul brusc inițial, stabilizarea are loc cu tendință la o oarecare alungire a CI, în timp ce la subiect (Fig. 6.22, b), declinul brusc inițial continuă cu o scurtarea mai lentă a CI, în timp ce încălcări ale variabilității apar CI cu un caracter discret al alternanței lor (care pentru acest subiect nu s-a manifestat într-o stare de relaxare). Figura 6.23 prezintă reacțiile opuse cu alungirea CI. Totuși, dacă pentru subiect (Fig. 6.23, a) există o tendință de creștere apropiată de liniară, atunci pentru subiect (Fig. 23, b) această tendință arată o activitate cu undă lentă de amplitudine mare.

Orez. 6.23. Intervalograme pentru testele de reținere a respirației cu prelungire CI

Pulsometria variațională În această secțiune, instrumentele de statistică descriptivă sunt utilizate în principal pentru a evalua distribuția CI cu construirea unei histograme, precum și o serie de indicatori derivați care caracterizează funcționarea diferitelor sisteme de reglementare ale organismului și indici internaționali speciali. Pentru mulți dintre acești indici, pe un material experimental mare, limitele clinice ale normei au fost determinate în funcție de sex și vârstă, precum și un număr de intervale numerice ulterioare corespunzătoare disfuncțiilor de un grad sau altul.

Diagramă cu bare. Reamintim că o histogramă este un grafic al densității de probabilitate a unei distribuții de eșantion. În acest caz, înălțimea unei anumite coloane exprimă procentul de cardiointervale dintr-un interval de durată dat prezent în înregistrarea ECG. Pentru aceasta, scara orizontală a duratelor CI este împărțită în intervale succesive de dimensiuni egale (bins). Pentru comparabilitatea histogramelor, standardul internațional stabilește dimensiunea bin la 50 ms.

Activitatea cardiacă normală este caracterizată printr-o histogramă simetrică, în formă de cupolă și solidă (Fig. 6.24). În timpul relaxării cu respirație superficială, histograma se îngustează, în timp ce respirația profundă se lărgește. Dacă există lacune în contracții sau extrasistole, pe histogramă apar fragmente separate (respectiv, în dreapta sau în stânga vârfului principal, Fig. 6.25). Forma asimetrică a histogramei indică natura aritmică a ECG. Un exemplu de astfel de histogramă este prezentat în Fig. 6,26 a. Pentru a afla motivele unei astfel de asimetrii, este util să ne referim la intervalogramă (Fig. 6.26, b), care în acest caz arată că asimetria este determinată mai probabil nu de aritmia patologică, ci de prezența mai multor episoade de o modificare a ritmului normal, care poate fi cauzată de motive emoționale sau modificări ale adâncimii și ale ritmului respirator.

Orez. 6.24. Histogramă simetrică

Orez. 6.25. Histogramă cu tăieturi lipsă

a - histograma; b - intervalogramă

Indicatori. Pe lângă reprezentarea histografică în pulsometria variațională, sunt calculate și o serie de estimări numerice: statistici descriptive, indicatorii lui Baevsky, indicii lui Kaplan și o serie de altele.

Măsuri statistice descriptive caracterizați suplimentar distribuția CI:

• dimensiunea eșantionului N;
• interval de variație dRR - diferența dintre CI maxim și minim;
• valoarea medie a RRNN (norma în ceea ce privește frecvența cardiacă este: 64±2,6 pentru vârstele 19-26 și 74±4,1 pentru vârstele 31-49);
• abaterea standard SDNN (norma 91±29);
• coeficient de variație CV=SDNN/RRNN*100%;
• coeficienți de asimetrie și curtoză, care caracterizează simetria histogramei și severitatea vârfului central al acesteia;
• modul Mo sau valoarea CI împărțind întregul eșantion la jumătate, cu o distribuție simetrică, modul este apropiat de valoarea medie;
• amplitudinea modului AMo - procentul CI care se încadrează în bin modal.
• RMSSD - rădăcina pătrată a sumei medii de pătrate a diferențelor dintre IC-urile adiacente (practic coincide cu abaterea standard SDSD, norma este 33±17), are proprietăți statistice stabile, ceea ce este deosebit de important pentru înregistrările scurte;
• pNN50 - procentul intervalelor cardio învecinate care diferă unul de celălalt cu mai mult de 50 ms (normă 7 ± 2%), de asemenea, se va schimba puțin în funcție de lungimea înregistrării.

Indicatorii dRR, RRNN, SDNN, Mo sunt exprimați în ms. Cel mai semnificativ este AMo, care este rezistent la artefacte și sensibil la modificările stării funcționale. În mod normal, la persoanele sub 25 de ani, AMo nu depășește 40%, cu vârsta crește cu 1% la fiecare 5 ani, un exces de 50% este considerat o patologie.

Indicatori R.M. Baevski:

• indicele de echilibru autonom IVR=AMo/dRR indică raportul dintre activitatea diviziunilor simpatic și parasimpatic ale SNA;
• indicatorul de ritm vegetativ VPR=1/(Mo*dRR) permite aprecierea echilibrului vegetativ al organismului;
• indicatorul adecvării proceselor de reglare PAPR=AMo/Mo reflectă corespondența dintre activitatea departamentului sipatic al SNA și nivelul conducător al nodului sinusal;
• indicele de tensiune al sistemelor de reglare IN=AMo/(2*dRR*Mo) reflectă gradul de centralizare a controlului ritmului cardiac.

Cel mai semnificativ în practică este indicele IN, care reflectă în mod adecvat efectul total al reglării cardiace. Limitele normei sunt: ​​62,3±39,1 pentru vârstele 19-26 ani. Indicatorul este sensibil la o creștere a tonusului ANS simpatic, o sarcină mică (fizică sau emoțională) o crește de 1,5-2 ori, cu sarcini semnificative, creșterea este de 5-10 ori.

Indicii A.Ya. Kaplan. Dezvoltarea acestor indici a urmărit sarcina de a evalua componentele undei lente și rapide ale variabilității CI fără a recurge la metode complexe de analiză spectrală:

• indicele de modulație respiratorie (RII) evaluează gradul de influență a ritmului respirator asupra variabilității CI:
• IDM=(0,5* RMSSD/RRNN)*100%;
• indicele tonusului simpatico-suprarenal: CAT=AMo/IDM*100%;
• indicele aritmiei cu unde lente: IMA \u003d (1-0,5 * IDM / CV) * 100% -30
• indicele de supratensiune al sistemelor de reglementare ale IPS este produsul SAT și raportul dintre timpul măsurat de propagare a undei de impuls și timpul de propagare în repaus, intervalul de valori:

40-300 - stres neuropsihic de lucru;

900-3000 - supratensiune, nevoie de odihnă;

3000-10000 - supratensiune periculoasă pentru sănătate;

mai sus - necesitatea unei ieșiri urgente din starea actuală cu apel la un cardiolog.

Indicele CAT, spre deosebire de IN, ia în considerare doar componenta rapidă a variabilității CI, deoarece conține în numitor nu intervalul total CI, ci o evaluare normalizată a variabilității între CI succesive - IDM. Astfel, cu cât contribuția componentei de înaltă frecvență (respiratorie) a ritmului cardiac la variabilitatea totală a CI, cu atât este mai mare indicele CAT. Este foarte eficient pentru o evaluare generală preliminară a activității cardiace în funcție de vârstă, limitele normei sunt: ​​30-80 până la 27 de ani, 80-250 de la 28 la 40 de ani, 250-450 de la 40 la 60 de ani. și 450-800 pentru vârste mai înaintate. Calculul CAT se efectuează la intervale de 1-2 minute într-o stare calmă, depășirea limitei superioare de vârstă a normei este un semn al tulburărilor activității cardiace, iar depășirea limitei inferioare este un semn favorabil.

O adăugare naturală la CAT este IMA, care este direct proporțională cu varianța CI, dar nu totală, ci variabilitatea CI rămasă minus componenta rapidă. Limitele normei IMA sunt: ​​29,2±13,1 pentru vârstele 19-26 ani.

Indici pentru evaluarea abaterilor de variabilitate. Majoritatea indicatorilor considerați sunt integrali, deoarece sunt calculați pe secvențe destul de extinse de CI, în timp ce sunt concentrați în mod special pe evaluarea variabilității medii a CI și sunt sensibili la diferențele dintre astfel de valori medii. Aceste estimări integrale netezesc variațiile locale și funcționează bine în condiții de staționaritate a stării funcționale, de exemplu, în timpul relaxării. În același timp, ar fi interesant să existe și alte estimări care: a) ar funcționa bine în condițiile testelor funcționale, adică atunci când ritmul cardiac nu este staționar, dar are o dinamică vizibilă, de exemplu, sub formă de o tendință; b) au fost sensibili tocmai la abaterile extreme asociate cu variabilitatea IC scăzută sau crescută. Într-adevăr, multe anomalii minore, timpurii, ale activității cardiace nu apar în repaus, dar pot fi detectate în timpul testelor funcționale asociate cu creșterea stresului fiziologic sau mental.

În acest sens, are sens să se propună una dintre posibilele abordări alternative care să permită construirea indicatorilor HRV, care, spre deosebire de cei tradiționali, ar putea fi numiți diferențiali sau interval. Astfel de indicatori sunt calculați într-o scurtă fereastră glisantă cu o medie ulterioară pe întreaga secvență CI. Lățimea ferestrei glisante poate fi aleasă de ordinul a 10 bătăi ale inimii, pe baza următoarelor trei considerații: 1) aceasta corespunde la trei sau patru respirații, ceea ce vă permite într-o anumită măsură să neutralizați influența principală a ritmului respirator; 2) într-o perioadă atât de scurtă, ritmul cardiac poate fi considerat staționar condiționat chiar și în condițiile testelor funcționale de încărcare; 3) o astfel de dimensiune a eșantionului asigură o stabilitate statistică satisfăcătoare a estimărilor numerice și aplicabilitatea criteriilor parametrice.

În cadrul abordării propuse, am construit doi indici de evaluare: indicele de stres cardiac PVR și indicele de aritmie cardiacă PSA. După cum a arătat un studiu suplimentar, o creștere moderată a lățimii ferestrei glisante reduce ușor sensibilitatea acestor indici și extinde limitele normei, dar aceste modificări nu sunt de natură fundamentală.

Indicele PSS este conceput pentru a evalua variabilitatea „proastă” a CI, exprimată în prezența CI de aceeași durată sau foarte apropiată cu o diferență de până la 5 ms (exemple de astfel de abateri sunt prezentate în Fig. 6.16, 6.18, 6.19). Acest nivel de „deadness” a fost ales din două motive: a) este suficient de mic, fiind de 10% din bin-ul standard de 50 ms; b) este suficient de mare pentru a asigura stabilitatea și comparabilitatea estimărilor pentru înregistrările ECG realizate cu rezoluție temporală diferită. . Valoarea medie în normă este de 16,3%, abaterea standard este de 4,08%.

Indicele PSA este conceput pentru a evalua extravariabilitatea CI sau nivelul de aritmie. Se calculează ca procent de CI care diferă de medie cu mai mult de 2 abateri standard. În conformitate cu legea distribuției normale, astfel de valori vor fi mai mici de 2,5%. Valoarea medie a PSA în normă este de 2,39%, abaterea standard este de 0,85%.

Calculul limitelor normei. Adesea, atunci când se calculează limitele normei, se utilizează o procedură destul de arbitrară. Sunt selectați pacienți „sănătoși” condiționat, la care nu au fost detectate boli în timpul observării policlinice. Indicatorii HRV sunt calculați din cardiogramele lor, iar valorile medii și abaterile standard sunt determinate din această probă. Această metodă nu poate fi considerată corectă din punct de vedere statistic.

1. După cum sa menționat mai sus, întregul eșantion trebuie mai întâi curățat de valori aberante. Limita abaterilor și numărul de valori aberante la un pacient individual este determinată de probabilitatea unor astfel de valori aberante, care depinde de numărul de indicatori și de numărul de măsurători.

2. Cu toate acestea, în continuare este necesar să se efectueze o curățare pentru fiecare indicator separat, deoarece, având în vedere natura normativă generală a datelor, indicatorii individuali ai unor pacienți pot diferi foarte mult de valorile grupului. Criteriul abaterii standard nu este potrivit aici, deoarece abaterile standard în sine se dovedesc a fi părtinitoare. O astfel de curățare diferențiată se poate face prin examinarea vizuală a graficului valorilor indicilor sortate în ordine crescătoare (graficul Quetelet). Este necesar să se excludă valorile care aparțin secțiunilor terminale, curbe, rare ale graficului, lăsând partea centrală, densă și liniară a acestuia.

Analiza spectrală Această metodă se bazează pe calculul spectrului de amplitudine (pentru detalii, vezi Secțiunea 4.4) a unui număr de cardiointervale.

Renormalizare preliminară a timpului. Cu toate acestea, analiza spectrală nu poate fi efectuată direct pe intervalogramă, deoarece în sens strict nu este o serie de timp: pseudo-amplitudinele sale (KIi) sunt separate în timp de către CIi înșiși, adică, pasul său de timp este neuniform. . Prin urmare, înainte de calcularea spectrului, este necesară o renormalizare temporală a intervalogramei, care se realizează după cum urmează. Să alegem valoarea CI minim (sau jumătate din acesta) ca pas de timp constant, pe care îl vom desemna ca MCI. Să desenăm acum două axe de timp una sub alta: marcați-o pe cea superioară în funcție de CI-uri succesive, iar pe cea inferioară cu un pas constant de MCI-uri. Pe scara inferioară, vom reprezenta grafic amplitudinile aQI ale variabilității CI după cum urmează. Luați în considerare următorul pas al MKIi pe scara inferioară, pot exista două opțiuni: 1) MKIi se încadrează complet în următorul KIj de pe scara superioară, apoi luăm aKIi=KIj; 2) mKIi se suprapune pe două CIj și CIj+1 adiacente în termeni procentuali a% și b% (a+b=100%), apoi valoarea lui aCIi se calculează din proporția de reprezentabilitate corespunzătoare aCIi=(CIj/a%+ CIj+1/b %)*100%. Seria de timp rezultată aKIi și supusă analizei spectrale.

intervale de frecvență. Zone separate ale spectrului de amplitudine obținut (amplitudinile sunt măsurate în milisecunde) reprezintă puterea variabilității CI datorită influenței diferitelor sisteme de reglare ale corpului. În analiza spectrală, se disting patru intervale de frecvență:

• 0,4-0,15 Hz (perioada de oscilație 2,5-6,7 s) - frecvența înaltă (HF - frecvență înaltă) sau intervalul respirator reflectă activitatea centrului cardioinhibitor parasimpatic al medulei oblongate, se realizează prin nervul vag;
• 0,15-0,04 Hz (perioada de oscilație 6,7-25 s) - frecvență joasă (LF - frecvență joasă) sau interval vegetativ (unde lente de ordinul întâi Traube-Goering) reflectă activitatea centrilor simpatici ai medulului oblongata, se realizează prin influența SINS și PSVNS, dar în principal prin inervația din ganglionul simpatic toracic superior (stelat);
• 0,04-0,0033 Hz (perioada de oscilație de la 25 s la 5 min) - frecvență ultra joasă (VLF - frecvență foarte joasă) vascular-motor sau vascular (unde Mayer lente de ordinul doi) reflectă acțiunea ergotropului central și umoral-metabolic reglarea mecanismelor; implementat printr-o modificare a hormonilor din sânge (retină, angiotensină, aldosteron etc.);
• · 0,0033 Hz și mai lent - intervalul de frecvență ultra joasă (ULF) reflectă activitatea centrelor superioare de reglare a frecvenței cardiace, originea exactă a reglării este necunoscută, intervalul este rar studiat din cauza necesității de a efectua pe termen lung înregistrări.

a - relaxare; b - respirație profundă 6.27 prezintă spectrograme pentru două probe fiziologice. Într-o stare de relaxare (Fig. 6.27, a) cu respirație superficială, spectrul de amplitudine scade destul de monoton în direcția de la frecvențe joase la înalte, ceea ce indică o reprezentare echilibrată a diferitelor ritmuri. La respirația profundă (Fig. 6.27, b), un vârf respirator iese în evidență brusc la o frecvență de 0,11 Hz (cu o perioadă de respirație de 9 s), amplitudinea (variabilitatea) sa este de 10 ori mai mare decât nivelul mediu la alte frecvențe.

Indicatori. Pentru a caracteriza intervalele spectrale, se calculează un număr de indicatori:

• frecvența fi și perioada Ti a vârfului mediu ponderat al intervalului i, poziția unui astfel de vârf este determinată de centrul de greutate (față de axa frecvenței) al secțiunii graficului spectrului din interval;
• puterea spectrului în benzi ca procent din puterea întregului spectru VLF%, LF%, HF% (puterea este calculată ca suma amplitudinilor armonicilor spectrale din bandă); limitele normei sunt, respectiv: 28,65±11,24; 33,68±9,04; 35,79±14,74;
• valoarea medie a amplitudinii spectrului în intervalul Аср sau variabilitatea medie a CI; limitele normei sunt, respectiv: 23,1±10,03, 14,2±4,96, 6,97±2,23;
• amplitudinea armonicii maxime în domeniul Amax și perioada sa Tmax (pentru a crește stabilitatea acestor estimări, este necesară netezirea prealabilă a spectrului);
• puteri normalizate: LFnorm=LF/(LF+HF)*100%; HFnorm=HF/(LF+HF) *100%; coeficientul echilibrului vasosimpatic LF/HF; limitele normei sunt, respectiv: 50,6±9,4; 49,4±9,4; 0,7±1,5.

Erori ale spectrului CI. Să ne oprim asupra unor erori instrumentale ale analizei spectrale (vezi Secțiunea 4.4) aplicate intervalogramei. În primul rând, puterea în intervalele de frecvență depinde în mod semnificativ de rezoluția „reală” a frecvenței, care, la rândul său, depinde de cel puțin trei factori: lungimea înregistrării ECG, valorile CI și pasul de renormalizare a timpului intervalogramului ales. Acest lucru în sine impune restricții asupra comparabilității diferitelor spectre. În plus, scurgerea de putere de la vârfurile de amplitudine mare și vârfurile laterale din cauza modulării în amplitudine a ritmului se poate extinde mult în intervalele adiacente, introducând distorsiuni semnificative și necontrolabile.

În al doilea rând, la înregistrarea unui ECG, principalul factor de acțiune nu este normalizat - ritmul respirator, care poate avea frecvențe și adâncimi diferite (frecvența respiratorie este reglată numai în probe de respirație profundă și hiperventilație). Iar comparabilitatea spectrelor în intervalele HF și LF ar putea fi discutată doar atunci când testele sunt efectuate cu o perioadă și amplitudine a respirației fixe. Pentru a înregistra și controla ritmul respirator, înregistrarea ECG trebuie completată cu înregistrarea respirației toracice și abdominale.

Și, în cele din urmă, împărțirea spectrului CI în intervale existente este mai degrabă condiționată și nu este fundamentată statistic în niciun fel. Pentru o astfel de justificare, ar fi necesar să se testeze diferite partiții pe un material experimental mare și să se aleagă pe cea mai semnificativă și mai stabilă din punct de vedere al interpretării factoriale.

Utilizarea pe scară largă a estimărilor de putere SA este, de asemenea, oarecum uluitoare. Astfel de indicatori nu sunt de acord între ei, deoarece depind direct de mărimea intervalelor de frecvență, care, la rândul lor, diferă de 2-6 ori. În acest sens, este de preferat să se utilizeze amplitudinile medii ale spectrului, care, la rândul lor, se corelează bine cu un număr de indicatori IP în intervalul de valori de la 0,4 la 0,7.

Ritmografie de corelație Această secțiune include în principal construcția și studiul vizual al scattergramelor sau diagramelor de dispersie bidimensionale reprezentând dependența CI anterioare de cele ulterioare. Fiecare punct de pe acest grafic (Fig. 6.28) reprezintă raportul dintre duratele KIi anterior (pe axa Y) și următorul KIi+1 (pe axa X).

Indicatori. Pentru a caracteriza norul de împrăștiere, se calculează poziția centrului său, adică valoarea medie a lui KI (M), precum și dimensiunile axelor longitudinale L și transversale și raportul lor w/L. Dacă luăm o sinusoidă pură ca CI (cazul ideal al influenței unui singur ritm), atunci w va fi 2,5% din L. Abaterile standard ale lui a și b de-a lungul acestor axe sunt de obicei folosite ca estimări ale lui w și L. .

Pentru o mai bună comparabilitate vizuală, pe diagrama de dispersie este construită o elipsă (Fig. 6.28) cu dimensiunea axelor 2L, 2w (cu o dimensiune mică a eșantionului) sau 3L, 3w (cu o dimensiune mare a eșantionului). Probabilitatea statistică de a depăși două și trei abateri standard este de 4,56 și 0,26% cu distribuția normală a CI.

Normă și abateri.În prezența unor încălcări ascuțite ale HRV, diagrama de împrăștiere capătă un caracter aleatoriu (Fig. 6.29, a) sau se desparte în fragmente separate (Fig. 6.29, b): în cazul extrasistolei, grupuri de puncte simetrice față de la diagonală apar, deplasat către regiunea CI scurt din împrăștierea norilor principale, iar în cazul asistoliei, în zona CI scurte apar grupuri simetrice de puncte. În aceste cazuri, scattergrama nu oferă nicio informație nouă în comparație cu intervalograma și histograma.

a - aritmie severă; b - extrasistolă și asistolă Prin urmare, scattergramele sunt utile în principal în condiții normale pentru comparații reciproce ale diverșilor subiecți în diverse teste funcționale. O zonă separată a unei astfel de aplicații este testarea aptitudinii și a pregătirii funcționale pentru stresul fizic și psihologic (a se vedea mai jos).

Corelarea indicatorilor Pentru a evalua semnificația și corelarea diverșilor indicatori HRV în anul 2006, am realizat un studiu statistic special. Datele inițiale au fost 378 de înregistrări ECG realizate în stare de relaxare în rândul sportivilor de cea mai înaltă calificare (fotbal, baschet, hochei, pistă scurtă, judo). Rezultatele analizei de corelație și factori au permis tragerea următoarelor concluzii:

1. Setul de indicatori HRV cel mai frecvent folosiți în practică este redundant, mai mult de 41% din acesta (15 din 36) sunt indicatori legați funcțional și foarte corelați:

Următoarele perechi de indicatori sunt dependenți din punct de vedere funcțional: HR-RRNN, Mo-RRNN, LF/HF-HFnorm, LFnorm-HFnorm, fVLF-TVLF, fLF-TLF, fHF-THF, w/L-IMA, Kr-IMA, Kr - w/L;

Următorii indicatori sunt foarte corelați (coeficienții de corelare sunt indicați ca multiplicatori): *IN, PAPR-0.95*IN-0.91*VPR, dX-0.92*SDNN, RMSSD-0.91*рNN50, IDM-0.91*HF%, IDM-0.91 *АсрHF, w=0,91*рNN50, Br=0,91*w/L, Br=0,91*Kr, LF/HF=0,9*VL%.

În special, toți indicatorii ritmografiei de corelație în sensul indicat sunt duplicați de indicatori de pulsometrie variațională, astfel încât această secțiune este doar o formă convenabilă de reprezentare vizuală a informațiilor (scattergram).

2. Indicatorii pulsometriei variaționale și analiza spectrală reflectă structuri diferite și ortogonale ale factorilor.

3. Dintre indicatorii pulsometriei variaţionale, două grupe de indicatori au cea mai mare semnificaţie factorială: a) SAT, PSS, IN, SDNN, pNN50, IDM, care caracterizează diverse aspecte ale intensităţii activităţii cardiace; b) IMA, PSA, care caracterizează raportul ritmicitate-aritmie a activității cardiace;

4. Semnificația intervalelor LF și VLF pentru diagnosticarea funcțională este îndoielnică, deoarece corespondența factorială a indicatorilor lor este ambiguă, iar spectrele în sine sunt supuse influenței numeroaselor și necontrolate distorsiuni.

5. În locul indicatorilor spectrale instabili și ambigui, este posibil să se utilizeze IDM și IMA, care reflectă componentele respiratorii și cu unde lente ale variabilității cardiace. În loc de estimări de putere în benzi, este de preferat să se utilizeze amplitudinile medii ale spectrului.

Evaluarea condiției fizice Una dintre metodele eficiente de evaluare a condiției fizice și a pregătirii funcționale (a sportivilor și a altor profesioniști a căror activitate este asociată cu stres fizic și psihologic crescut) este analiza dinamicii modificărilor ritmului cardiac în timpul activității fizice de intensitate mai mare și în timpul post- recuperarea exercițiului. Această dinamică reflectă în mod direct caracteristicile de mare viteză și eficiente ale proceselor metabolice biochimice care au loc în mediul lichid al corpului. În condiții staționare, activitatea fizică se dă de obicei sub formă de teste ergonomice pe bicicletă, în timp ce în condiții reale de competiție se pot studia în principal procesele de recuperare.

Biochimia aprovizionării cu energie musculară. Energia primită de organism din descompunerea alimentelor este stocată și transportată către celule sub forma unui compus de mare energie ATP (acid adrenozin trifosforic). Evoluția a format trei sisteme funcționale care furnizează energie:

• 1. Sistemul anaerob-alactat (ATP - CF sau creatina fosfat) foloseste ATP muscular in faza initiala a muncii, urmata de refacerea rezervelor de ATP in muschi prin scindarea CF (1 mol CF = 1 mol ATP). Rezervele de ATP și CF asigură doar nevoi de energie pe termen scurt (3-15 s).
• 2. Sistemul anaerob-lactat (glicolitic) furnizează energie prin scindarea glucozei sau glicogenului, însoțită de formarea acidului piruvic, urmată de transformarea acestuia în acid lactic, care, descompunându-se rapid, formează săruri de potasiu și sodiu, care se numesc colectiv lactat. . Glucoza și glicogenul (formate în ficat din glucoză) sunt transformate în glucoză-6-fosfat și apoi în ATP (1 mol de glucoză \u003d 2 moli de ATP, 1 mol de glicogen \u003d 3 moli de ATP).
• 3. Sistemul aerob-oxidativ folosește oxigenul pentru a oxida carbohidrații și grăsimile pentru a asigura munca musculară pe termen lung cu formarea de ATP în mitocondrii.

În repaus, energia este generată prin descompunerea aproape aceleiași cantități de grăsimi și carbohidrați cu formarea glucozei. În timpul exercițiilor intense pe termen scurt, ATP se formează aproape exclusiv din cauza descompunerii carbohidraților (cea mai „rapidă” energie). Conținutul de carbohidrați din ficat și mușchii scheletici asigură formarea a nu mai mult de 2000 kcal de energie, ceea ce vă permite să alergați aproximativ 32 km. Deși în organism există mult mai multe grăsimi decât carbohidrați, metabolismul grăsimilor (gluconeogeneza) cu formarea acizilor grași, și apoi ATP, este nemăsurat mai lent din punct de vedere energetic.

Tipul de fibre musculare determină capacitatea lor oxidativă. Deci mușchii, alcătuiți din fibre BS, sunt mai specifici efectuării unei activități fizice de mare intensitate datorită utilizării energiei sistemului glicolitic al corpului. Mușchii, pe de altă parte, formați din fibre MS conțin un număr mai mare de mitocondrii și enzime oxidative, ceea ce asigură efectuarea unei cantități mai mari de activitate fizică folosind metabolismul aerob. Activitatea fizică care vizează dezvoltarea rezistenței favorizează creșterea mitocondriilor și a enzimelor oxidative în fibrele MS, dar mai ales în fibrele BS. Acest lucru crește sarcina asupra sistemului de transport de oxigen către mușchii care lucrează.

Lactatul care se acumulează în mediul lichid al corpului „acidifică” fibrele musculare și inhibă descompunerea în continuare a glicogenului și, de asemenea, reduce capacitatea mușchilor de a lega calciul, ceea ce împiedică contracția acestora. În sporturile intensive, acumularea de lactat ajunge la 18-22 mmol/kg cu o rată de 2,5-4 mmol/kg. Sporturi precum boxul și hocheiul se disting în special prin concentrațiile limită de lactat, iar observarea lor în practica clinică este tipică pentru condițiile pre-infarct.

Eliberarea maximă de lactat în sânge are loc în al 6-lea minut după o încărcare intensă. În consecință, atinge un maxim și ritmul cardiac. În plus, concentrația de lactat din sânge și ritmul cardiac scade sincron. Prin urmare, în funcție de dinamica ritmului cardiac, se pot judeca abilitățile funcționale ale corpului de a reduce concentrația de lactat și, în consecință, eficiența metabolismului de recuperare a energiei.

Instrumente de analiză.În perioada de încărcare și recuperare se efectuează un număr de minute i=1,2,3. Înregistrări ECG. Pe baza rezultatelor, sunt construite diagrame de dispersie, care sunt combinate pe o singură diagramă (Fig. 6.30), conform cărora dinamica modificărilor indicatorilor CI este evaluată vizual. Pentru fiecare i-a diagramă de dispersie se calculează indicatorii numerici M, a, b, b/a. Pentru a evalua și compara fitness-ul în dinamica modificărilor în fiecare astfel de indicator Pi, se calculează estimări de interval ale formei: (Pi-Pmax)/(Po-Pmax), unde Po este valoarea indicatorului în stare de relaxare; Pmax este valoarea indicatorului la maximul de activitate fizică.

Orez. 6.30. Scattergrame combinate de intervale de recuperare de 1 secundă post-exercițiu și stări de relaxare

Literatură 5. Gnezditsky V.V. Potențialele evocate ale creierului în practica clinică. Taganrog: Medic, 1997.

6. Gnezditsky V.V. Problemă inversă EEG și electroencefalografie clinică. Taganrog: Medikom, 2000

7. Zhirmunskaya E.A. Electroencefalografia clinică. M.: 1991.

13. Max J. Metode şi tehnici de prelucrare a semnalului în măsurători tehnice. M.: Mir, 1983.

17. Otnes R., Enokson L. Analiza aplicată a seriilor temporale. M.: Mir, 1982. Vol. 1, 2.

18. K. Pribram. Limbi ale creierului. Moscova: Progres, 1975.

20. Randall R.B. Analiza de frecventa. Bruhl și Kjær, 1989.

22. Rusinov V.S., Grindel O.M., Boldyreva G.N., Vaker E.M. Biopotențialele creierului. Analiza matematică. M.: Medicină, 1987.

23. A.Da. Kaplan. Problema descrierii segmentare a electroencefalogramei umane//Fiziologia umană. 1999. V.25. Numarul 1.

24. A. Da. Kaplan, Al.A. Fingerkurts, An.A. Fingerkurts, S.V. Borisov, B.S. Darkhovsky. Natura nestaționară a activității creierului, așa cum este dezvăluită de EEG/MEG: provocări metodologice, practice și conceptuale//Procesarea semnalului. Problemă specială: Coordonarea neuronală în creier: o perspectivă de procesare a semnalului. 2005. Nr. 85.

25. A.Da. Kaplan. Non-staționaritate EEG: analiză metodologică și experimentală//Avansuri în științe fiziologice. 1998. V.29. Numarul 3.

26. Kaplan A.Ya., Borisov S.V. Dinamica caracteristicilor segmentare ale activității EEG alfa umane în repaus și sub sarcini cognitive// Jurnalul VND. 2003. Nr. 53.

27. Kaplan A.Ya., Borisov S.V., Zheligovsky V.A. Clasificarea EEG al adolescenților în funcție de caracteristicile spectrale și segmentare în normă și în tulburările din spectrul schizofreniei // Jurnalul VND. 2005. V.55. nr. 4.

28. Borisov S.V., Kaplan A.Ya., Gorbachevskaya N.L., Kozlova I.A. Organizarea structurală a activității EEG alfa la adolescenții care suferă de tulburări ale spectrului schizofreniei // Jurnalul VND. 2005. V.55. Numarul 3.

29. Borisov S.V., Kaplan A.Ya., Gorbachevskaya N.L., Kozlova I.A. Analiza sincroniei structurale EEG la adolescenții care suferă de tulburări ale spectrului schizofrenic//Fiziologie umană. 2005. V.31. Numarul 3.

38. Kulaichev A.P. Câteva probleme metodologice ale analizei frecvenței EEG//Journal of VND. 1997. nr 5.

43. Kulaichev A.P. Metodologia automatizării experimentelor psihofiziologice / Sat. Modelare si analiza datelor. M.: RUSAVIA, 2004.

44. Kulaichev A.P. Electrofiziologie computerizată. Ed. al 3-lea. M.: Editura Universității de Stat din Moscova, 2002.