вариабельность сердечного ритма высокая что это значит
Вариабельность сердечного ритма
Вариабельность сердечного ритма
Часть этих методов заимствована из общей медицины, часть является собственными, прицельными, сугубо спортивно-медицинскими разработками. И совершенно особое внимание уделяется кардиологии, – диагностике функционального состояния миокарда, явных и скрытых нарушений в сердечнососудистой системе. Именно «синдром спортивного сердца», врожденные пороки, внезапные аритмии являются главными факторами преждевременной и внезапной летальности спортсменов, существенно повышенной в сравнении с общей (и более здоровой, выходит?) популяцией.
Существует несколько магистральных подходов к развитию спортивно-медицинской диагностики. Например, используются инновационные высокие технологии, позволяющие получать недоступные ранее данные. Не стоит на месте лабораторная биохимия. Разрабатываются методики комплексного индивидуального обследования и широкомасштабных скринингов, позволяющих применить всю мощь многомерного статистического анализа. Вообще, роль математической статистики в современной исследовательской медицине, в т.ч. спортивной, гораздо выше, чем может показаться неспециалисту. Велика она и в плане создания надежных и достоверных прогностических протоколов, построенных, к примеру, на теореме Байеса и позволяющих вычислять вероятность той или иной патологии, – в случаях, когда имеется конкретный индивидуальный набор хорошо известных ее предикторов (признаков-предвестников), в том числе и не связанных напрямую с состоянием здоровья.
Ряд специалистов утверждает, что традиционные, испытанные уже десятилетиями методы спортивной диагностики в целом достаточно информативны и надежны, однако результаты этих исследований могли бы рассказать гораздо больше, – при более внимательном и глубоком их анализе, – чем рассказывают сегодня. В рамках такого подхода разрабатываются различные индексы, коэффициенты, формулы и т.д., иные из которых настолько наглядны и содержательны, что прочно входят в арсенал спортивной медицины как надежный и простой инструмент диагностики или прогнозирования. Впрочем, не обязательно такой уж «простой». Математика на службе медицины – это совсем не просто, но зато очень эффективно и перспективно.
Слово «вариабельность» является статистическим термином, причем в матстатистике чаще и корректней употребляется синоним «вариативность». Имеется в виду изменчивость переменной, тенденция к ее случайным колебаниям и отклонениям от какой-либо средней или априорно заданной нормативной величины. О вариабельности сердечных ритмов (ВСР) в последние годы говорят много, содержательно, плодотворно. Этот расчетный (вычисляемый по «сырым» данным), т.е. недоступный прямому измерению показатель привлекает все большее внимание спортивных кардиологов, поскольку накапливается и публикуется все больше доказательств его прогностической значимости и потенциальных областей применения (в самых разных видах спорта).
Одним из отцов метода является Р.М.Баевский, корифей отечественной специальной медицины, прежде всего космической; несмотря на свой «математический уклон», методология анализа ВСР быстро развивается и совершенствуется.
Изменчивость сердечного ритма спортсмена оценивается способом статистического анализа различных показателей «обычной» ЭКГ, холтеровского мониторирования, тредмил-теста или другого исследования, где снимаются и регистрируются электрические потенциалы миокарда. Математическая обработка на основе преобразования Фурье учитывает множество отдельных показателей: частота сердечных сокращений, стандартное отклонение кардиоинтервалов, мощность высокочастотных и низкочастотных спектральных составляющих, активность регуляторных систем (красноречивый синоним – «цена адаптации») и т.д.
Это сложно; это требует от врача-кардиолога хорошего владения методом и основными понятиями математической статистики, такими как мода, медиана, дисперсия и т.п. Вычислить показатели ВСР вручную практически невозможно, однако для этого существуют компьютеры и целые компьютеризированные комплексы, специально предназначенные для анализа вариативности ритма в самых разных режимах и условиях.
О правомерности, надежности и применимости показателей вариабельности сердечного ритма специалисты, разумеется, спорят. На то они и ученые, чтобы ради нашей безопасности до хрипоты оспаривать каждое новое слово, новый метод и новый результат. Однако в авторитетных международных журналах, диссертационных работах, докладах на научных форумах по вопросам спортивной медицины озвучиваются чрезвычайно интересные (а главное, доказательные и воспроизводимые в других исследованиях) факты и тенденции. Уже доказано, например, что ВСР у спортсменов достоверно отличается от ВСР людей вне спорта, даже если последние заняты на тяжелых физических работах. И что у оптимально тренированных атлетов сердечные ритмы варьируют не так, как у детренированных или перетренированных. И что ВСР спортсменов и спортсменок различается, причем женские сердца более устойчивы к тренировочным и соревновательным стресс-факторам. И что в игровых видах спорта сердечный ритм иной по сравнению с силовыми, а в спринтерских, скоростных, – не такой, как в стайерских, требующих прежде всего выносливости. И что среди спортсменов по критериям ВСР выделяется несколько групп, где одни способны добиться самых высоких результатов, другие смогут сделать это лишь ценой здоровья, а третьи не способны в принципе, даже если с риском для жизни протренируются «по нарастающей» до глубокой старости.
Исключительно важно то, что анализ вариативности сердечного ритма чувствителен и в диагностическом плане (в т.ч. к скрытой патологии), и в прогностическом: ВСР в покое и под нагрузкой имеет свою специфику у спортсменов, предрасположенных к развитию внезапных кризовых состояний.
Уже сегодня анализ ВСР стал одним из стандартов спортивно-медицинской диагностики. Возможности метода, судя по всему, далеко не исчерпаны.
Научная электронная библиотека
Прекина В И, Самолькина О Г,
1.1. Вариабельность ритма сердца
Для оценки риска развития неблагоприятных сердечных событий широко используется анализ вариабельности ритма сердца (ВРС), которая представляет собой временные колебания интервалов между последовательными ударами сердца (интервалов RR) и рассматривается как маркер активности вегетативной нервной системы (ВНС) [206]. ВРС – количественное выражение, мера синусовой аритмии. В последние годы возрос интерес к изучению ВРС как показателя, отражающего автономную регуляцию сердца и определяющего риск внезапной сердечной смерти [100, 226, 228]. В настоящее время ВРС признана наиболее информативным и доступным методом оценки вегетативной регуляции сердечного ритма и является неотъемлемой частью обследования кардиологических больных [227].
Несмотря на большое количество исследований, свидетельствующих о взаимосвязи симпатики, парасимпатики, барорефлекса, системы терморегуляции, гуморальных влияний с определенными временными и спектральными показателями ВРС, к настоящему времени накоплен большой фактический материал, не позволяющий однозначно рассматривать ВРС как метод оценки вагосимпатического баланса. Так, эксперты клиники Мэйо (США), проанализировав работы за 20-летний период в области ВРС, отметили, что, учитывая множественный характер эндо- и экзогенных факторов, влияющих на формирование структуры ритма сердца, параметры ВРС не отражают истинное состояние ВНС у больных с кардиоваскулярной патологией.
Основной целью исследования ВРС при суточном мониторировании ЭКГ (на длительных промежутках времени) является оценка функционального состояния пациента. Функциональное состояние пациента – это способность и готовность организма выполнять различные функции (по И.К. Анохину, 1975) [5], в частности – поддержание его гомеостаза и интеллектуального состояния [11]. Общей мерой для всех этих функций можно считать энергию, затраченную на их выполнение. Живой организм при взаимодействии с внешней средой стремится достигнуть полезного результата с наименьшими энергетическими затратами.
Одним из показателей нормального функционирования систем является нормальная ВРС. Высокая ЧСС, снижение ВРС и синусовой аритмии являются неблагоприятными факторами при оценке функционального состояния пациента [4, 123, 224]. Преобладание симпатической активности характерно для состояния стресса и неблагоприятно сказывается на деятельности сердечно-сосудистой системы, приводит к развитию тахикардии, сердечных аритмий, ишемии миокарда, гипертонических кризов [28, 113, 222, 223]. У пациентов с АГ и цереброваскулярными заболеваниями имеются изменения ВРС с преобладанием активности симпатической нервной системы [108]. Снижение ВРС связано с возрастом [21, 87].
Инсульт приводит не только к повышению уровня катехоламинов плазмы, но и изменениям автономной регуляции сердечно-сосудистой системы, нарушению ВРС, что может негативно влиять на электрическую нестабильность миокарда, провоцировать аритмии, которые могут ухудшать гемодинамику и негативно влиять на репаративные процессы в зоне церебральной ишемии [36, 145, 184]. При развитии ишемического инсульта отмечалась положительная корреляция между частотными показателями ВРС и уровнями систолического и диастолического АД в дневные и ночные часы, что свидетельствует о едином механизме, участвующем в регуляции работы сердечно-сосудистой системы, и его нарушении у больных в остром периоде ИИ [24]. Дисфункция вегетативной регуляции сердечно-сосудистой системы влияет на выживаемость после инсульта [193, 264].
В острейшем периоде ИИ происходит угнетение вегетативной регуляции сердца со снижением всех параметров ВРС и циркадного
индекса (ЦИ) ЧСС. Выявлена прямая связь между суммарной вегетативной активностью (SDNN) и тяжестью неврологического дефицита в начале и по окончании острого периода [114]. Риск возникновения инсульта коррелирует с низкими показателями SDNN ночью [176]. При наличии депрессии у больных с инсультом SDNN был зна-
чительно ниже [246].
При инсульте наблюдалось большее, чем у пациентов с гипертоническим кризом, снижение временных показателей ВРС и ЦИ [23, 128]. Отмечено снижение ВРС у больных с АГ в острейшем периоде ИИ [23]. К концу острого периода увеличивается выраженность вегетативного дефицита у больных ХСН, что обусловлено диффузными изменениями сердечной мышцы, приводящими к перестройке внутрисердечного вегетативного аппарата [115].
При наличии выраженного неврологического дефицита по окончании раннего восстановительного периода инсульта у больных хронической сердечной недостаточностью I-II ФК в динамике, по сравнению с острым периодом (7–10-й день болезни), выявлено статистически значимое снижение ВРС, нарастание активности симпатико-адреналовой системы. Регресс неврологической симптоматики в раннем восстановительном периоде ишемического МИ сопровождается уменьшением вегетативной дисфункции по данным ВРС [51].
Лакунарный инсульт в остром периоде сопровождается изменениями ВРС [37]. Сниженная парасимпатическая активность коррелирует с неблагоприятным ранним прогнозом у лиц с атеротромботическим
инсультом [182].
В остром периоде инсульта происходит снижение ВРС, обусловленное поражением определенных мозговых структур [210, 211]. К концу острого периода максимальный дефицит вегетативных влияний на ритм сердца сохраняется у больных с инсультом в вертебрально-базилярной системе и при большом очаговом поражении [114]. Проспективное наблюдение на протяжении 1 года состояния вегетативного статуса у больных после инсульта в вертебрально-базилярном бассейне указывает на значительную стойкость выявленных нарушений ВРС [133]. Cнижение ВРС более выраженно при правосторонней локализации церебрального поражения. При этом самые низкие значения ВРС регистрировались при вовлечении в патологический очаг правого островка [265]. При правосторонней локализации инсульта независимо от поражения островковой доли имеется стойкий дефицит вегетативной регуляции, в большей степени за счет парасимпатической составляющей, что может быть связано с более неблагоприятным прогнозом [115].
В острейшем периоде ИИ у больных с преимущественным поражением каротидного бассейна с образованием больших и средних по размеру очагов отмечается стойкое нарушение сердечно-сосудистой автономной регуляции.
Выявлены взаимосвязи церебральной и центральной гемодинамики в остром периоде вертебробазилярного инсульта ишемического генеза, выражающиеся в снижении мозгового кровотока не только в бассейне позвоночных артерий, но и в целом, при одновременном увеличении показателей насосной функции сердца в первые сутки мозговой катастрофы и с последующим её снижением к концу 3-й недели; при этом падение сердечного индекса менее 1,8 являлось прогностически неблагоприятным [42].
К концу острого периода инсульта увеличивается выраженность вегетативного дефицита у больных с хронической сердечной недостаточностью (ХСН), что обусловлено диффузными изменениями сердечной мышцы, приводящими к перестройке внутрисердечного вегетативного аппарата [116]. Регресс неврологической симптоматики в раннем восстановительном периоде ИИ сопровождается уменьшением вегетативной дисфункции по данным ВРС [51].
ЦИ ЧСС характеризует изменчивость ритма в течение суток и является важной характеристикой патологического процесса. Циркадные колебания частоты кардиальных кризов тесно связаны с биоритмами изменений электрофизиологических свойств в миокарде [187]. В первые сутки ИИ отмечается существенное снижение ЦИ, сохраняющееся на протяжении последующих трех недель. При локализации очага в вертебро-базилярной системе снижение ЦИ носит стойкий характер и свидетельствует о стабильности нарушений функциональных резервов сердечно-сосудистой системы, поражение в каротидной системе сопровождается адекватной реакцией ЦИ в процессе восстановления [145]. У больных с различным течением инсульта встречаются разные варианты изменений вегетативной регуляции и неодинаковая степень их выраженности, что позволяет использовать оценку изменений обоих отделов ВНС для прогнозирования тяжести и исхода заболевания [173, 181, 183, 212].
Наиболее информативные критерии ВРС, которые с вероятностью 70–82 % ассоциируются с высоким риском летального исхода при инсульте: SDNN 1,45 (Макаров Л.М., 2011). Незначительное отклонение циркадного профиля от нормы (пограничное значение) считали при значении ЦИ в пределах 1,2–1,23.
Кроме временных показателей ВРС использовали метод «анализа коротких участков» [110]. Интегральное заключение по ВРС проводилось по доле участков с малой вариабельностью: если больше 60 %, то «Резко снижена», от 30 до 60 % – «Умеренно снижена», меньше
30 % – «Норма».
С помощью исследования ВРС можно получить новые дифференциально-диагностические критерии дисфункции сердечно-сосудистой системы, в том числе и в результате сосудистого церебрального поражения. ВРС представляет собой объективный и чувствительный индикатор церебральной функции при инсульте.
В табл. 1.1.1 представлена сравнительная характеристика ЧСС, показателей ВРС и ЦИ пациентов, включенных в исследование. Средняя ЧСС в исследуемых группах была примерно одинаковой. Максимальное снижение SDNN отмечено у пациентов ОГ: на 11,36 % (P ОГ ( n = 108)
Стандарты измерения, физиологическая интерпретация и клиническое использование
Последние два десятилетия свидетельствуют, что обнаружена тесная связь между активностью вегетативной нервной системы и смертностью, обусловленной заболеваниями сердечно-сосудистой системы, в том числе внезапной сердечной смертью.
Экспериментальные доказательства связи между склонностью к летальным аритмиям и повышенной симпатической или сниженной вагусной активностью подтолкнуло разработку методов количественной оценки активности вегетативной нервной системы (ВНС).
Вариабельность сердечного ритма представляет один из наиболее обещающих показателей активности вегетативной нервной системы. Явная простота таких измерений способствовала популяризации их использования. Многие коммерческие приборы уже сейчас предоставляют возможность автоматического измерения вариабельности сердечного ритма, то кардиологи, были обеспечены, вроде бы, простым инструментом, как для научных, так и для клинических исследований.
Однако, оценка важности и значимости множества различных показателей вариабельности сердечного ритма более сложна, чем обычно считалось и может служить источником неправильных выводов и излишне оптимистичных или необоснованных предсказаний.
Признание этих задач привело Европейскую ассоциацию кардиологии и Северо-Американскую ассоциацию ритмологии и электрофизиологии к необходимости создать группу экспертов для разработки подходящих стандартов. В цели этой группы экспертов входили следующие задачи: стандартизовать номенклатуру и разработать описание терминов, описать стандарты методов измерения; описать физиологические соответствия; описать уже принятое клиническое использование и определить направление дальнейших исследований.
Для решения поставленных задач, группа экспертов была сформирована из математиков, инженеров, физиологов и медиков клиницистов. Стандарты и предложения представленные в этом тексте не должны ограничивать дальнейших разработок, а скорее, наоборот, позволять проводить соответствующее сравнение результатов, помогать осторожной интерпретации и вести к дальнейшему прогрессу в этой области исследований.
Этот доклад о колебаниях временных интервалов между последовательными сокращениями сердца или колебаниями последовательных значений мгновенной частоты сердечных сокращений. Термин «вариабельность сердечного ритма» стал общепринятым для описания, как вариаций мгновенной частоты сердечных сокращений, так и длительности RR интервалов.
Для описания колебаний последовательности кардиоциклов в литературе используются и другие термины, например, вариабельность длины цикла, вариабельность RR и тахограмма RR интервалов, которые ближе отражают тот факт, что анализируются именно интервалы между сердечными сокращениями, а не частота сердечных сокращений в секунду.
Однако эти термины не получили такого широкого распространения, как вариабельность сердечного ритма, поэтому будет использоваться термин «вариабельность сердечного ритма» в этом документе.
Предпосылки.
Клиническое значение вариабельности сердечного ритма было впервые признано в 1965г., когда Хон и Ли опубликовали, что «бедствию» предшествовали изменения интервалов между сердечными сокращениями, перед тем, как заметные изменения проявились в самой частоте сердечных сокращений (ЧСС).
Начиная с 70 ых годов 20 века начался резкий рост исследований по ВСР в США и Советском Союзе. Сайер и коллеги обратили внимание на существование ритмов, содержащихся в изменении ЧСС. В течении 1970 годов Эвинг и другие ученые проанализировали различия RR интервалов в множестве кратковременных записей ЭКГ, чтобы выявит нейропатию вегетативной нервной системы у больных сахарным диабетом. Связь между высоким риском смерти после инфаркта и низкой вариабельностью сердечного ритма впервые была показана Вольфом в 1977г..
В 1981г. Аксельрод и коллеги предложили использовать спектральный анализ флюктуаций сердечного ритма, чтобы количественно оценить управление сердечнососудистой системой. Анализ частотных компонент вариабельности сердечного ритма внес существенный вклад в понимание влияния вегетативной нервной системы на флюктуации RR интервалов.
Клиническое значение вариабельности сердечного ритма стало очевидно, когда в конце 1980г. было подтверждено, что вариабельность сердечного ритма является надежным и независимым показателем смертности после инфаркта миокарда.
Учитывая возможности новых цифровых, высокочастотных, многоканальных устройств для 24-часовой записи ЭКГ, измерение вариабельности сердечного ритма предоставляет дополнительные возможности по определению физиологического и патофизиологического состояния и повышает стратификацию рисков.
Измерение вариабельности сердечного ритма
Методы анализа во временной области
Вариабельность сердечного ритма можно оценить различными методами. Проще всего измерить временные интервалы. Этим методом определяется либо ЧСС в каждый момент времени, либо временной интервал между нормальными кардиокомплексами.
В продолжительных записях ЭКГ, каждый QRS комплекс выделяется, а затем формируется последовательность из временных интервалов между нормальными QRS комплексами или мгновенные значения ЧСС (NN, нормальный-нормальный) при синусовом ритме.
Простые показатели вариабельности включают среднюю продолжительность NN интервалов, среднее значение ЧСС, различие между самым длинным и коротким NN интервалом, между дневной и ночной ЧСС. Другие используемые оценки во временной области включают изменения мгновенной ЧСС в различных функциональных пробах: дыхательной, фармакологической, Вальсальвы и ортостатической. Эти изменения можно описывать, как в единицах ЧСС, так и длительности.
Статистические методы
На основе серии мгновенных значений ЧСС или интервалов между кардиоциклами, зарегистрированных на протяжении достаточно продолжительного интервала времени, обычно 24-часов, более сложные, статистические показатели могут быть вычислены. Эти показатели можно разделить на два класса:
(а) полученные в результате прямых измерений NN интервалов или мгновенных величин XCC, (б) полученные в результате анализа различий NN интервалов.
Эти показатели вычисляются либо по всей ЭКГ, либо по еѐ нескольким сегментам
Современные методы позволяют сравнивать показатели ВСР при различной активности, то есть во время сна или отдыха. Простейшим показателем вариабельности является среднеквадратическое отклонение NN интервалов SDNN (standard deviation of the NN interval), иначе корень квадратный из дисперсии. Та как дисперсия математически эквивалентна общей мощности спектрального анализа, то SDNN отражает все циклические компоненты, обуславливающие вариабельность во всей записи.
Во многих исследованиях SDNN вычисляется по 24-х 3 часовой записи, что охватывает, как коротко периодические, высокочастотные вариации, так и низкочастотные компоненты, проявляющиеся за 24 часа.
Если период мониторирования уменьшать, то SDNN будет оценивать все более и более короткие циклические компоненты. Следует отметить, что общая изменчивость ВСР будет увеличиваться при увеличении продолжительности записи.
При произвольно выбранных длинах ЭКГ, SDNN не точно представляет статистические оценки, вследствие их зависимости от длины реализации. На практике, сравнение SDNN, вычисленных по реализациям различной длины не приемлемо. Поэтому длина реализации для вычисления SDNN (и других оценок ВСР) должна быть стандартизована.
Ниже в этом документе будет показано, что для кратковременного анализа можно использовать реализации продолжительностью 5 мин, а для номинального анализа 24-х часовые записи. Другими общепринятыми статистическими характеристиками ВСР, вычисляемыми по сегментам всего периода мониторинга, являются:
Все эти показатели короткопериодических изменений оценивают высокочастотные составляющие вариаций сердечного ритма и имеют высокую степень корреляции между собой.
Геометрические методы
Серию NN интервалов, также, можно представить в графической форме, такой как плотность распределения длительностей NN интервалов, плотность распределения дифференциальной последовательности длительностей соседних NN интервалов, то есть построение Лоренца NN или RR интервалов (скаттерограмма) и использовать простую формулу для оценки вариабельности, основанную на геометрических или графических свойствах данного построения.
Три основных подхода используются в геометрических методах:
(а) оценка основных характеристик графического представления (например, ширины гистограммы на заданном уровне) и преобразование их в оценку ВСР;
(б) аппроксимация графического построения математической функцией (например, аппроксимация гистограммы треугольником или дифференциальной гистограммы экспонентой) и использование еѐ параметров;
(в) классификация графических построений по различным категориям ВСР (например, эллиптическая, линейная или треугольная форма построения Лоренца).
Большинство геометрических методов требуют, чтобы последовательность RR или NN интервалов была измерена и преобразована в не слишком точную, но и в не слишком грубую дискретную шкалу, чтобы построить достаточно гладкую гистограмму.
Большая часть измерений получена с дискретностью приблизительно равной 8 мс (точнее 7.8185 мс=1.128 с), что соответствует точности большинства измерительных устройств.
Треугольный индекс ВСР определяется, как отношение интеграла от плотности распределения (т.е. общего количества NN интервалов) к максимуму плотности распределения. Используя измерения NN интервалов в дискретной шкале, эта характеристика аппроксимируется следующим выражением: (общее число NN интервалов)/( чиcло NN интервалов в модальном дискрете) 4 которое зависит от длительности дискрета или от точности шкалы измерений. Если измерения NN интервалов выполнены на шкале, отличающейся от наиболее употребительной, таких как 128 Гц, то размер дискрета должен быть приведен в соответствие.
Таблица 1. Временные методы измерения вариабельности сердечного ритма
Другие геометрические методы до сих пор находятся в стадии исследований. Основное преимущество геометрических методов заключается в их сравнительно слабой чувствительности к качеству серии NN интервалов. Главный недостаток состоит в необходимости использования достаточно большой серии NN интервалов, чтобы получить необходимое геометрическое построение. На практике, необходимо использовать по крайней мере 20-ти минутную запись (предпочтительно 24-х часовую) для корректного применения геометрического метода. Получается, что эти геометрические методы не подходят для оценки короткопериодических изменений ВСР.
Итоги и рекомендации
Разновидности оценок ВСР во временной области сведены в Таблицу 1.
Показатели выражающие общую ВСР и ее короткопериодические и длиннопериодические компоненты не могут подменять друг друга. Выбираемые показатели должны соответствовать цели исследования.
Показатели, рекомендуемые для клинической практики представлены в главе «Клиническое использование вариабельности сердечного ритма». Различия должны быть сделаны между показателями, полученными на прямых измерениях NN интервалов или мгновенных величинах ЧСС и показателями, основанными на дифференциальных последовательностях NN интервалов. Недопустимо сравнивать показатели (особенно общей ВСР), полученные по реализациям разной продолжительности.
Другие практические рекомендации перечислены в разделе по требованиям к регистрации сигналов и предложениями, касающимися частотного анализа ВСР.
Частотные методы
Различные методы спектрального анализа тахограмм применяются с конца 60-х годов. Анализ спектральной плотности мощности позволяет получить основную информацию о распределении мощности (т.е. вариабельности в зависимости от частоты).
Независимо от использованного метода, только оценка истинной мощности спектральной плотности может быть получена при использовании подходящего математического алгоритма. Методы вычисления МСП можно разделить на непараметрические и параметрические.
Преимущества параметрических методов состоят в следующем:
а) более гладкие спектральные компоненты, которые могут вычисляться независимо от определенной частоты линий,
б) более простая последующая обработка спектра для автоматического вычисления высокочастотных и низкочастотных компонент мощности и более простое определение центральной частоты каждой компоненты,
в) в точная оценка МСП даже по короткой реализации, если она стационарна.
Основной 6 недостаток параметрического метода – необходимость проверки адекватности выбранной модели и ее сложности (т.е. порядок модели).
Спектральные составляющие
Кратковременные записи. Три главных спектральных составляющих выделяются в спектрах, вычисленных по кратковременным записям длительностью от 2 до 5 мин. Особо низкочастотные VLF (very low frequency), низкочастотные LF (low frequency) и высокочастотные HF (high frequency) компоненты.
Распределение мощности и центральная частота LF и HF не фиксируется и может варьироваться в зависимости от изменения модуляции сердечного ритма вегетативной нервной системой.
Физиологическое объяснение VLF компоненты в значительной степени отсутствует и наличие какого-либо физиологического процесса, определяющего изменения сердечного ритма такой периодичности должно быть выяснено.
Негармонические компоненты, которые не имеют когерентных свойств и которые симулируются поведением средней линии или смещением тренда обычно принимаются за главные составляющие VLF. Т.о., VLF компонента, полученная из кратковременной записи (т.е. 100Гц) будет удовлетворительно, только при использовании специального алгоритма для интерполяции реперной точки R-пика, например, гиперболической.
Удаление средней линии или тренда (если используется) может искажать низкочастотные компоненты спектра. Рекомендуется проверить частотный отклик фильтра или поведение регрессионного алгоритма и проверить, чтобы интерпретирующие спектральные компоненты искажались не существенно.
Выбор реперной точки QRS комплекса может быть критичен. Необходимо использовать хорошо проверенный алгоритм (например, пороговый, сравнения с шаблонным, корреляционный метод и т.д.) для того, чтобы стабильно и независимо то шума определять 8 реперную точку. Различные возмущения вентрикулярной проводимости, также могут вызвать перемещение реперной точки внутри QRS комплекса.
Эктопические сокращения, аритмии, пропуск данных и влияние шума могут изменить оценки МСП ВСР. Подходящая интерполяция (или линейная регрессия или схожие алгоритмы) по предшествующим нормальным сокращениям ВСР или его автокорреляционной функции может снизить ошибку. Кратковременные записи, которые свободны от эктопических сокращений, пропуска данных и шума должны использоваться в большинстве случаев. Однако, при некоторых обстоятельствах использование только свободных от эктопических сокращений кратковременных записей может вызвать значительные сложности. В таких случаях подходящая интерполяция должна быть выполнена и возможные результаты, вызванные эктопией должны быть рассмотрены. Относительное число RR интервалов и промежуток между ними из-за пропуска должно быть ограничено.
Алгоритмические стандарты и рекомендации
Спектр ВСР обычно вычисляется или по тахограммам (RR интервалов, в зависимости от номера сокращения, см. Рис. 5а,б), или и по интерполированным ДР, получая непрерывный сигнал, как функцию времени, но может вычисляться и поотсчетам единичного пульса, как функции от времени, соответствующего каждому распознанному QRS комплексу [35]. Такой выбор может запутывать морфологию единиц измерения и оценки важных параметров спектра. Для того, чтобы стандартизовать методы, можно предложить использовать параметрический метод с тахограммами RR-интервалов и интерполированные ДР с непараметрическими методами, тем не менее ДР, также подходят и для параметрических методов. Частота дискретизации, применяемая при интерполяции ДР должна быть значительно выше частоты Найквиста спектра и не должна попадать внутрь интересующего частотного диапазона.
Стандарты непараметрических методов (основанных на алгоритме БПФ) должны включать величины, представленные в таблице 2.,а также формулу интерполяции ДР, частоту дискретизации интерполированного ДР, использованную для вычисления спектра длину ряда, спектральное окно (чаще всего используются окна Ханна, Хэмминга и треугольное окно). Окно, использованное для вычисления мощности должно быть оговорено. В дополнение к требованиям, описанным в других частях этого документа, каждое исследование на основе непараметрического метода спектрального анализа ВСР, должно содержать описание этих параметров.
Корреляции и различия между измерениями во временной и частотной областях
При анализе стационарные кратковременных записей больше опыта и теоретических знаний накоплено в частотной области измерений, чем во временной.
Однако, многие параметры, полученные в результате анализа 24-часовых записей в частотной и временной областях коррелируют между собой. Эта строгая корреляция существует, как из-за математических, так и физиологических взаимосвязей. Кроме того, физиологическая интерпретация, спектральных компонент, полученных по 24- часовым записям, затруднена по соображениям отмеченным выше (раздел Долговременные записи).
Т.о., пока специальные исследования на основе 24-часовых записей обычно не используют обычные спектральные компоненты (например спектрограмму в логарифмическом масштабе), т.к. результаты анализа в частотной области эквивалентны результатам анализа во временной области, но его проще выполнить.
Анализ поведения ритма
На временные и на спектральные методы накладываются ограничения вызванные нерегулярностью RR последовательности. Анализ явно различных реализаций при помощи этих методов может давать сходные результаты.
Тренды снижающейся и увеличивающейся длины сердечных циклов в действительности не симметричны, т.к. обычно за ускорением сердечного ритма следует быстрое замедление. В спектральных оценках это ведет к снижению амплитуды пика основной частоты и расширению основания.
Это привело к идее измерения блоков RR интервалов, определяемых свойствами ритма и исследованию взаимосвязи таких блоков без рассмотрения внутренней вариабельности. Были предложены подходы, позволяющие снизить эти трудности для временных и частотных методов. Методы вычисления спектров по интервалам и отсчетам приводят к эквивалентным результатам и хорошо подходят для исследований взаимосвязи между ВСР и вариабельностью других измерений. Интервальный спектр хорошо подходит для определения связи RR интервалов с процессами основанными на измерениях в моменты сердечных сокращений (например давления).
Различные осцилляции можно описать ускорением или замедлением сердечного ритма, длиной волны или амплитудой. Однако, корреляция отслеживает укорочение длины волны осцилляций при увеличении продолжительности записи. Для сложной демодуляции используются методы интерполяции и устранения трендов, что позволяет получить необходимое для выявления кратковременных изменений сердечного ритма временное разрешение, а также описать отдельные фазовые и частотные компоненты, как функцию времени.
Нелинейные методы
Нелинейные явления, конечно, присутствуют в генезисе ВСР. Они определяются комплексным взаимодействием: гемодинамики, электрофизиологическими и гуморальными изменениями, а также вегетативной и центральной регуляцией. Были спекулятивные представления, что анализ ВСР, основанный на методах нелинейной динамики поможет извлечь важную информацию для физиологической интерпретации ВСР и для предсказания риска внезапной смерти.
Для других 10 количественных оценок использовались: D2 корреляционный массив, экспоненты Ляпунова и энтропия Колмогорова. Эти методы являются мощным инструментом для описания сложных систем, но никаких результатов, пока, не достигнуто в результате их приложения к биомедицинским данным, включая анализ ВСР.
Возможно, интегральная сложность оценок не адекватна анализу биологических систем и к тому же слишком малочувствительна, чтобы выявить нелинейные изменения RR интервалов, которые могли бы иметь физиологическое или практическое значение. Более обнадеживающие результаты были получены при использовании дифференциальных, а не интегральных комплексных оценок, т.е. метод масштабирующих коэффициентов. Однако, никаких систематических исследований больших популяций с использованием этих методов пока не выполнено.
В настоящее время нелинейные методы представляют потенциально полезный подход к анализу ВСР, но стандарты на эти методы приняты быть не могут. Развитие технологии и интерпретации результатов нелинейных методов необходимо прежде, чем появится возможность использования этих методов для физиологических или клинических исследований.
Стабильность и воспроизводимость измерений ВСР
Многочисленные исследования продемонстрировали, что оценки ВСР по кратковременным записям быстро возвращаются к основному ходу, после проходящих возмущений, вызванных такими манипуляциями, как легкие упражнения, прием вазодилататоров кратковременного действия, проходящей коронарной окклюзии.
Более мощные стимулы, такие как максимальные нагрузки или влияние препаратов долговременного действия могут привести к значительно более продолжительному интервалу перед возвратом к контрольным показателям.
Известно очень мало данных по стабильности долговременных оценок ВСР, полученных по результатам 24-часового амбулаторного мониторирования. Тем не менее, доступные данные показывают большую стабильность параметров ВСР на основе 24-часового амбулаторного мониторирования различных популяций обычных людей, после инфаркта, и при желудочковых аритмиях.
Также, существуют некоторые фрагментарные данные, показывающие, что стабильность оценок ВСР может сохраняться месяцы и годы. Т.к. 24-часовые показатели, кажется, стабильны и свободны от эффекта плацебо, то они могут служить идеальными показателями для оценки результатов терапии.
Требования к регистрации сигналов
ЭКГ сигнал. Реперная точка на ЭКГ, идентифицирующая QRS комплекс, может определяться по максимуму или центру тяжести комплекса, максимуму интерполирующей кривой по совпадению с шаблоном или с другими событийными маркерами. Для того, чтобы определить реперную точку диагностическое ЭКГ оборудование должно удовлетворять произвольным стандартам, включающим характеристики отношения сигнал/шум, характеристики режекции, полосу пропускания и т.д.
Верхняя граничная частота, обрезанная существенно ниже, чем принято для диагностического оборудования (
200Гц) может вызывать скачки при распознавании реперной точки QRS комплекса и давать ошибки измерения продолжительности RR интервалов.
Таким же образом, ограничение частоты опроса вызывает ошибки в спектре ВСР, которые больше влияют на высокочастотные компоненты [31]. Интерполяция ЭКГ сигнала может снизить эту ошибку. Используя, подходящую интерполяцию, даже частота дискретизации 100Гц может быть удовлетворительной [32]. При использовании устройства на микропроцессоре, методы компрессии данных должны быть тщательно изучены, как на предмет эффективной частоты опроса, так и качества методов декомпрессии, которые могут вызывать фазовые и амплитудные искажения.
Продолжительность и обстоятельства записи ЭКГ
При изучении ВСР продолжительность записи определяется природой каждого конкретного исследования. Стандартизация особенно необходима при исследованиях физиологических и клинических приложений ВСР. Если производятся кратковременные записи, то должны использоваться частотные, а не временные методы.
Чтобы стандартизовать различные исследования кратковременных ВСР предпочтительно использовать 5-минутную стандартную запись, если природа исследований не требует другой длительности. Усреднение спектральных компонент, полученных по последовательным участкам записи для минимизации ошибок, вызванных анализом очень коротких сегментов возможно.
Если природа и степень физиологической модуляции сердечного ритма меняется от одного короткого сегмента к другому, то физиологическая интерпретация таких усредненных спектральных компонент вызывает такие же большие проблемы, как и спектральный анализ долговременных записей и требует дальнейшего истолкования.
Отображение последовательных спектров мощности (около 20 мин.) может помочь подтвердить постоянство условий для данного физиологического состояния. Хотя временные оценки SDNN, RMSSD и можно использовать для анализа записей короткой продолжительности, но частотные оценки позволяют проще интерпретировать результаты в терминах физиологической регуляции.
Временные оценки идеальны для анализа долговременных записей (низкая стабильность модуляции сердечного ритма во время долговременной записи приводит к сложности интерпретации частотных оценок).
Различия ритма днем и ночью составляют существенную часть ВСР при анализе долговременных записей временными методами. При анализе долговременных записей временными методами, длина ЭКГ должна быть по крайней мере 18 часов. И включать всю ночь.
Мало известно о влиянии окружающей среды ( типе и природе физиологической и эмоциональной активности) во время долговременной записи ЭКГ. Для некоторых экспериментов, параметры окружающей среды должны контролироваться в каждом опыте и всегда должны быть описаны. При планировании экспериментов необходимо предусматривать, чтобы запись параметров окружающей среды производилась идентично.
В физиологических исследованиях сравнивающих ВСР в различных хорошо подобранных группах, обнаруженные различия сердечного ритма должны быть детально разъяснены.
Редактирование последовательностей RR интервалов
Известно, что ошибки, вызванные неточностью определения последовательности NN интервалов существенно влияют на результаты статистических временных и всех частотных методов.
Геометрические методы путем аппроксимации общей ВСР позволяют отредактировать случайные ошибки RR интервалов, однако, как выполнить точную коррекцию для других методов, чтобы получить корректные результаты неизвестно.
Таким образом, если используются временные или частотные методы ручное редактирование должно выполняться очень тщательно, чтобы корректно идентифицировать и классифицировать каждый QRS комплекс.
Автоматическая фильтрация, которая исключает некоторые интервалы из исходной RR последовательности (например, отличающаяся более чем на 20% от предыдущего интервала) не должна заменять ручное редактирование, так как она, как известно, может быть неудовлетворительной и приводить к нежелательным эффектам, вызывающим ошибки.
Предложения по стандартизации коммерческого оборудования
Стандартные оценки ВСР с помощью коммерческого оборудования, разработанного для анализа кратковременных записей должны включать непараметрический и предпочтительно, также, параметрический анализ. Чтобы минимизировать возможную путаницу при выводе результатов частотно временных параметров сердечных сокращений, необходимо во всех случаях использовать анализ тахограмм, полученных с постоянным шагом. Непараметрический анализ должен использовать по крайней мере 512, но предпочтительно 1024 точки по 5 минутной записи. Оборудование разработанное для анализа ВСР по долговременным записям должно выполнять временные методы, включающие получение всех четырех стандартных оценок (SDNN, SDANN, RMSSD и треугольный индекс ВСР).
В дополнение к другим возможностям, частотный анализ должен выполняться по 5-минутным сегментам (используя такую же точность, как и при анализе долговременных записей ЭКГ). Если выполняется спектральный анализ номинальной 24-часовой записи, чтобы получить все спектральные компоненты HF, LF, VLF и ULF, то дискретизация тахограмм должна выполняться с такой же точностью, как и при анализе кратковременных записей, т.е. 218 точек.
Точность и тестирование коммерческого оборудования
Чтобы обеспечить качество различного оборудования используемого для анализа ВСР и найти приемлемый баланс между точностью существенной для научных и клинических исследований и ценой требуемого оборудования, необходимо независимое тестирование всего оборудования. Потенциальные ошибки оценки ВСР включают неточности определения реперной точки QRS комплексов, то тестирование должно включать все фазы: запись, отображение и анализ. Более точно оборудование можно протестировать по сигналам с известными свойствами ВСР (например смоделированными компьютером), чем по существующей базе данных уже оцифрованных ЭКГ.
В случае, если коммерческое оборудование используется для исследований физиологических и клинических аспектов ВСР, то независимое тестирование этого оборудования необходимо во всех случаях. Промышленные стандарты должны быть созданы, включающие эту или схожую стратегию.
Итоги и рекомендации
Чтобы минимизировать ошибки, вызванные неправильно созданными или некорректно использованными методами и оборудованием рекомендуется применять следующие правила:
– Применяемое для регистрации ЭКГ промышленное оборудование должно удовлетворять произвольным промышленным стандартам, сформулированным в терминах: отношение сигнал /шум, уровень режекторного подавления, полоса пропускания.
– Записывающие устройства на микросхемах должны восстанавливать сигнал без фазовых и амплитудных искажений; устройства для долговременной записи ЭКГ, использующие аналоговые магнитные носители должны регистрировать отметки времени.
–Коммерческое оборудование, используемое для анализа ВСР, должно удовлетворять техническим требованиям, перечисленным в разделе: «стандарты измерений ВСР» и его работа должна быть протестирована независимо от производителя.
– Для стандартизации физиологических и клинических исследований должны использоваться два типа записи : (а) кратковременная 5-минутная запись, выполняемая в физиологически стабильных условиях и обрабатываемая частотными методами и (б) номинальная 24-часовая запись, обрабатываемая временными методами.
– При клинических исследованиях с долговременной записью ЭКГ, пациенты должны находиться в достаточно схожих условиях и при схожем воздействии окружающей среды.
– При использовании статистических временных и частотных методов, сигнал должен быть тщательно отредактирован путем визуального просмотра и ручной коррекции RR 13 интервалов и классификации QRS комплексов. Автоматические фильтры, основанные на эвристической логике последовательности RR интервалов (т.е. исключение RR интервалов выходящих за заданные пределы) не должны освобождать от проверки качества последовательности RR интервалов.