Последните две десетилетия показват, че е открита тясна връзка между дейността на растителните нервна системаи смъртност поради заболявания на сърдечно-съдовата система, включително внезапна сърдечна смърт. Експериментални доказателства за връзка между чувствителността към летални аритмии и повишената симпатикова или намалена вагусна активност подтикнаха разработването на методи за количествено определяне на активността на автономната нервна система (ANS).

Променливост сърдечен ритъмпредставлява един от най-обещаващите индикатори за активността на автономната нервна система. Очевидната простота на такива измервания помогна за популяризирането на тяхното използване. Тъй като много търговски устройства вече предоставят възможност за автоматично измерване на променливостта на сърдечната честота, на кардиолозите беше предоставен на пръв поглед прост инструмент както за научни, така и за клинични изследвания. Въпреки това, оценката на важността и значението на много различни мерки за вариабилност на сърдечната честота е по-сложна, отколкото обикновено се оценява и може да доведе до неподходящи заключения и прекалено оптимистични или неоснователни прогнози.

Признаването на тези предизвикателства накара Европейската асоциация по кардиология и Северноамериканската асоциация по ритмология и електрофизиология да създадат група от експерти за разработване на подходящи стандарти. Целите на тази група експерти включваха следните задачи: стандартизиране на номенклатурата и разработване на описание на термините, описание на стандарти за методи за измерване; описват физиологичните съответствия; описват вече приетите клинични употреби и определят насоки за бъдещи изследвания.

За решаването на проблемите е сформирана група от експерти от математици, инженери, физиолози и клиницисти.

Стандартите и предложенията, представени в този текст, не трябва да ограничават по-нататъшното развитие, а по-скоро, напротив, позволяват подходящи сравнения на резултатите, подпомагат предпазливата интерпретация и водят до по-нататъшен напредък в тази област на изследване.

Феноменът, върху който се фокусира този доклад, са колебания във времевите интервали между последователни сърдечни удари или колебания в последователни стойности на моментния сърдечен ритъм. Терминът "вариабилност на сърдечната честота" стана общоприет, за да опише както вариациите в моментната сърдечна честота, така и продължителността на RR интервалите. За да се опишат колебанията в последователността на сърдечните цикли, в литературата се използват други термини, например вариабилност на дължината на цикъла, RR вариабилност и RR интервална тахограма, които по-точно отразяват факта, че се анализират интервалите между сърдечните удари и не пулса за секунда. Въпреки това, тези термини не са толкова широко използвани като променливостта на сърдечната честота, така че ще използваме термина „променливост на сърдечната честота“ в този документ.

Предпоставки.

Клинично значениеВариабилността на сърдечната честота е призната за първи път през 1965 г., когато Хонг и Лий публикуват, че „бедствието“ е предшествано от промени в интервалите на сърдечната честота, преди забележими промени да се проявят в самата сърдечна честота (HR). Преди двадесет години Sayer et al обърнаха внимание на съществуването на ритми, съдържащи се в промените в сърдечната честота.

През 1970г Ewing et al анализират разликите в RR интервала в множество краткосрочни ЕКГ записи, за да идентифицират автономна невропатия при пациенти захарен диабет. Връзката между високия риск от смърт след инфаркт и ниската вариабилност на сърдечната честота е показана за първи път от Wolf et al през 1977 г. . През 1981г Axelrod et al предложиха използването на спектрален анализ на флуктуациите на сърдечната честота за количествено определяне на сърдечно-съдовия контрол. Анализът на честотните компоненти на вариабилността на сърдечната честота има значителен принос за разбирането на влиянието на автономната нервна система върху колебанията на RR интервалите. Клиничното значение на вариабилността на сърдечната честота стана очевидно, когато в края на 1980 г. Потвърдено е, че вариабилността на сърдечната честота е надежден и независим предиктор за смъртността след инфаркт на миокарда. Предвид възможностите на новите цифрови, високочестотни, многоканални устройства за 24-часов ЕКГ запис, измерването на вариабилността на сърдечната честота предоставя допълнителни възможности за определяне на физиологични и патофизиологични състояния и подобрява стратификацията на риска.

Измерване на вариабилността на сърдечната честота.

Методи за анализ на времева област.

Вариабилността на сърдечната честота може да бъде оценена различни методи. Най-лесният начин за измерване на времеви интервали. Този метод определя или сърдечната честота във всяка времева точка, или интервала от време между нормалните сърдечни комплекси.

При дългосрочни ЕКГ записи всеки QRS комплекс се изолира и след това се формира последователност от времевите интервали между нормалните QRS комплекси или моментните стойности на сърдечната честота (NN, нормален-нормален) в синусов ритъм. Простите мерки за променливост включват средната продължителност на NN интервалите, средната сърдечна честота, разликата между най-дългите и най-кратките NN интервали и между дневната и нощната сърдечна честота.

Други използвани оценки във времевата област включват промени в моментния сърдечен ритъм при различни функционални тестове: респираторни, фармакологични, Valsalva и ортостатични. Тези промени могат да бъдат описани както в единици сърдечна честота, така и в продължителност.

Статистически методи.

Въз основа на поредица от моментни стойности на сърдечната честота или интервали на сърдечната честота, записани за достатъчно дълъг период от време, обикновено 24 часа, могат да бъдат изчислени по-сложни статистически показатели. Тези показатели могат да бъдат разделени на два класа: (а) получени в резултат на директни измервания на NN интервали или моментни XCC стойности, (б) получени в резултат на анализ на разликите в NN интервали. Тези показатели се изчисляват или за цялата ЕКГ, или за няколко сегмента. Съвременни методиви позволяват да сравнявате показателите на HRV по време на различни дейности, т.е. по време на сън, почивка и т.н.

Най-простият индикатор за променливост е стандартното отклонение на NN интервалите SDNN (стандартно отклонение на NN интервала), т.е. корен квадратен от дисперсията. Тъй като дисперсията е математически еквивалентна на общата мощност на спектралния анализ, SDNN отразява всички циклични компоненти, които причиняват променливост в целия запис. В много проучвания SDNN се изчислява от 24-часов запис, който обхваща както краткосрочни, високочестотни вариации, така и нискочестотни компоненти, възникващи за 24 часа. Ако периодът на наблюдение бъде намален, тогава SDNN ще оценява все по-кратки и по-кратки циклични компоненти. Трябва да се отбележи, че общата променливост на HRV ще се увеличи с увеличаване на продължителността на записа. По този начин, за произволно избрани дължини на ЕКГ, SDNN не представя точно статистически оценки, поради тяхната зависимост от дължината на изпълнението. Следователно на практика сравняването на SDNN, изчислени от реализации с различни дължини, не е приемливо. Следователно продължителността на внедряване за изчисляване на SDNN (и други оценки на HRV) трябва да бъде стандартизирана. По-късно в този документ ще бъде показано, че за краткосрочен анализ могат да се използват реализации с продължителност 5 минути, а за номинален анализ могат да се използват 24-часови записи.

Други общоприети статистически характеристики на HRV, изчислени за сегменти от целия период на наблюдение, са: SDANN (стандартно отклонение на осреднения NN интервал) - стандартно отклонение на NN интервали, осреднени обикновено за 5 минути, което оценява промените в цикличността на сърдечната честота, продължаващи по-дълго от 5 минути и индекс SDNN , получен чрез осредняване за 24 часа 5-минутни оценки на стандартното отклонение - SDNN и е показател за цикличността на ритъма по-кратък от 5 минути.

Най-често използваните показатели за HRV, базирани на оценката на диференциалната последователност от продължителности на съседни NN интервали, са RMSSD (корен квадратен от средните квадратни разлики на последователни NN интервали) - корен квадратен от стандартното отклонение на диференциалната последователност на NN интервали; NN50 е броят на диференциалните NN интервали с продължителност над 50 ms, а pNN50 е пропорцията, получена чрез разделяне на NN50 на общия брой NN интервали. Всички тези индикатори за краткосрочни промени оценяват високочестотните компоненти на вариациите на сърдечната честота и имат висока степенкорелации помежду си.

Геометрични методи.

Серия от NN интервали може също да бъде представена в графична форма, като например плътността на разпределението на продължителностите на NN интервалите, плътността на разпределението на диференциалната последователност от продължителности на съседните NN интервали, т.е. Лоренцова конструкция на NN или RR интервали (скатерограма) и т.н. и използвайте проста формула за оценка на променливостта въз основа на геометричните или графични свойства на дадена конструкция.

Три основни подхода се използват в геометричните методи: (а) оценяване на основните характеристики на графично представяне (например ширината на хистограма на дадено ниво) и превръщането им в оценка на HRV; (б) апроксимация на графична конструкция чрез математическа функция (например апроксимация на хистограма с триъгълник или диференциална хистограма с експоненциална) и използване на нейните параметри; (в) класификация на графичните конструкции в различни категории HRV (например елипсовидна, линейна или триъгълна форма на конструкция на Лоренц).

Повечето геометрични методи изискват поредица от RR (или NN) интервали да бъде измерена и преобразувана в не твърде фина, но не твърде груба дискретна скала, за да се конструира достатъчно гладка хистограма.

Повечето от измерванията са получени с резолюция от приблизително 8 ms (по-точно 7,8185 ms = 1,128 s), което съответства на точността на повечето измервателни уреди.

Триъгълен индекс В СРЯДАсе определя като съотношението на интеграла на плътността на разпределение (т.е. общ брой NN интервали) до максималната плътност на разпределение. Използвайки измервания на NN интервали в дискретна скала, тази характеристика се апроксимира със следния израз:

(общ брой NN интервали)/(брой NN интервали в модалния дискрет),

Което зависи от продължителността на дискрета, т.е. от точността на измервателната скала. По този начин, ако измерванията на NN интервали се правят по скала, която се различава от най-често използваната, т.е. 128 Hz, тогава размерът на извадката трябва да се коригира.

Таблица 1. Времеви методи за измерване на вариабилността на сърдечната честота. Статистически измервания

Индекс	Мерна единица Измервания	Описание
		Стандартно отклонение на всички NN интервали (средно квадратно отклонение на всички RR ЕКГ интервали)
		Стандартно отклонение на средните стойности на NN във всички 5-минутни сегменти от целия запис. (Средно квадратно отклонение на средните стойности на всички RR интервали в 5-минутен период на запис).
		Корен квадратен от средната стойност на сумата от квадратите на разликите между съседни NN интервали. ( Корен квадратенсума на квадратните разлики между последователни RR интервали).
		Средно на стандартните отклонения на всички съседни за всички 5-минутни сегменти от целия запис. (Стойността на стандартните отклонения на всички RR интервали в 5-минутен период на запис).
		Стандартно отклонение на разликите между съседни NN интервали. (Стандартно отклонение на разликите между последователни RR интервали).
		Брой двойки от съседни NN интервали, различаващи се с повече от 50 ms в двойките или само двойки, в които първият или вторият интервал е по-дълъг. (Броят двойки последователни RR интервали, които се различават с повече от 50 ms или броят двойки последователни интервали, в които първият или вторият интервал е по-дълъг).
		NN50 брой, разделен на общия брой на всички NN интервали. (Стойността на RR интервалите, по-дълги от 50 ms, разделена на общия брой RR интервали).

Геометрични измервания.

Индекс	Мерна единица Измервания	Описание
HRV триъгълен индекс		Общият брой на всички NN интервали, разделен на височината на хистограмата на всички NN интервали, измерени в дискретна скала с интервали от 7,8125 ms (1/128 секунди). (Общият брой RR интервали, разпределени по върховете на хистограмата на всички RR интервали в дискретна скала със стъпка от 7,8125 ms.)
		Базовата ширина на минималната квадратна разлика триъгълна интерполация на най-високия пик на хистограмата на всички NN интервали. (Минимална продължителност на сегмента на хистограмата на RR интервала, съответстващ на основата на зоната на зоната, свързана с най-високия връх).
Диференциален индекс		Разлика между ширините на хистограмата на разликите между съседни NN интервали, измерени на избрани височини. (Разликата между сегментите на хистограмата, отразяваща разликите между съседни RR интервали, измерени на избрани височини.)

TINN (триъгълна интерполация на NN интервална хистограма) Интерполация на триъгълна хистограмаNN Интервалисе дефинира като ширината на основата на триъгълник, която приблизително приближава разпределението на NN интервалите (триъгълникът се изчислява с помощта на метода на най-малките квадрати). Данни за разписката Триъгълен HRV индекси TINN са представени на фиг. 2. И двете мерки отразяват 24-часовата HRV, но се влияят повече от ниските честоти, отколкото от високите честоти. Други геометрични методи все още са в процес на изследване.

Основното предимство на геометричните методи е тяхната относително слаба чувствителност към качеството на серия от NN интервали. Основният недостатък е необходимостта от използване на достатъчно голяма серия от NN интервали, за да се получи необходимата геометрична конструкция. На практика е необходимо да се използва поне 20-минутен запис (за предпочитане 24-часов) за правилното прилагане на геометричния метод, т.е. тези геометрични методи не са подходящи за оценка на краткосрочни промени в HRV.

Типовете оценки на HRV във времевата област са обобщени в таблица 1. Тъй като много оценки са силно свързани помежду си, се препоръчва използването на следните 4 от тях за анализ на HRV във времевата област: SDNN (оценява общата HRV); Триъгълен HRV индекс(оценява пълна HRV); SDANN (оценява дългосрочните компоненти на HRV) и RMSSD (оценява краткосрочните компоненти на HRV). Препоръчват се две оценки на пълната HRV, тъй като триъгълният индекс осигурява само вероятностна предварителна оценка на ЕКГ сигнала. Индикаторът RMSSD е за предпочитане в сравнение с pNN50 и NN50, тъй като има по-добри статистически свойства.

Индикаторите, изразяващи общата HRV и нейните краткопериодични и дългопериодични компоненти, не могат да се заменят взаимно. Избраните показатели трябва да отговарят на целта на изследването. Препоръчителни показатели за клинична практикаса представени в главата „Клинично използване на вариабилността на сърдечната честота“.

Трябва да се прави разлика между измерванията, получени от директни измервания на NN интервали или моментни стойности на сърдечната честота, и измерванията, базирани на диференциални последователности от NN интервали.

Недопустимо е да се сравняват показатели (особено обща HRV), получени от внедрявания с различна продължителност.

Честотни методи.

От края на 60-те години се използват различни методи за спектрален анализ на тахограми. Анализът на спектралната плътност на мощността предоставя основна информация за разпределението на мощността (т.е. променливостта като функция на честотата). Независимо от използвания метод, може да се получи само оценка на истинската спектрална плътност на мощността чрез използване на подходящ математически алгоритъм.

Методите за изчисляване на MSP могат да бъдат разделени на непараметрични и параметрични. Предимствата на непараметричните методи са следните: а) простота на използвания алгоритъм (бързо преобразуване на Фурие FFT - в повечето случаи) и б) висока скорост на обработка, докато предимствата на параметричните методи са следните: а) по-плавни спектрални компоненти, които могат да се изчислява независимо от определени честоти на линията, б) по-опростена последваща обработка на спектъра за автоматично изчисляване на високочестотни и нискочестотни компоненти на мощността и по-просто определяне на централната честота на всеки компонент, в) точна оценка на MSP дори за кратко изпълнение, ако е стационарно. Основният недостатък на параметричния метод е необходимостта от проверка на адекватността на избрания модел и неговата сложност (т.е. ред на модела).

Спектрални компоненти.

Краткосрочни записи.В спектрите, изчислени от краткотрайни записи с продължителност от 2 до 5 минути, се разграничават три основни спектрални компонента. : особено нискочестотни VLF (много ниска честота), нискочестотни LF (ниска честота) и високочестотни HF (високочестотни) компоненти. Разпределението на мощността и централната честота на LF и HF не са фиксирани и могат да варират в зависимост от промените в модулацията на сърдечната честота от автономната нервна система. . До голяма степен липсва физиологично обяснение за VLF компонента и наличието на такова физиологичен процес, определянето на промени в сърдечната честота с такава периодичност трябва да бъде изяснено. Нехармоничните компоненти, които нямат кохерентни свойства и които се симулират чрез поведение на централната линия или промени в тенденцията, обикновено се приемат за главни компоненти на VLF. По този начин VLF компонентът, получен от краткотраен запис (т.е.< 5 мин.) является сомнительной оценкой и должна быть устранена при интерпретации МСП кратковременной записи. VLF, LF и HF компоненты обычно измеряются в абсолютных величинах мощности (мсек2), но могут, также, измеряться и в нормализованных единицах (n. u.) , которые представляют относительные значения каждой спектральной компоненты по отношению к общей мощности за вычетом VLF компоненты.

Представяне на LF и HF в n. u. подчертава поведението и баланса на двата клона на автономната нервна система. Освен това нормализирането помага да се сведе до минимум ефектът от промените в общата мощност върху промените в LF и HF компонентите (фиг. 3.).

Въпреки това, п.и. винаги трябва да се сравнява с абсолютни стойности LF и HF мощности, за да се опише обща дефинициямощност на спектралните компоненти.

Дългосрочни записи. Спектрален анализ, може също да се използва за анализиране на поредица от NN интервали за период от 24 часа. Тогава резултатът ще включва ултранискочестотни (ULF) компоненти в допълнение към VLF, LF и HF компонентите. 24-часовият спектър може да бъде представен в логаритмична скала. Таблица 2 представя параметрите на методите за честотен анализ.

Проблемът със „стационарността“ често се обсъжда при използване на дългосрочни записи. Ако механизмите, които определят модулацията на сърдечната честота при определена честота, останат непроменени през цялото време на запис, тогава съответният честотен компонент на HRV може да се използва за описание на тези модулации. Ако модулациите са нестабилни, тогава резултатите от честотния анализ не се определят. По-специално, физиологичните механизми, определящи модулацията на LF и HF компонентите на сърдечната честота, не могат да се считат за стационарни за период от 24 часа. По този начин спектралният анализ на пълна 24-часова последователност, както и резултатите, получени чрез осредняване на по-къси последователности (напр. 5 минути) за 24 часа (LF и HF компонентите на тези две изчисления не са различни) дава средна стойност на модулацията приписват на LF и HF компоненти (фиг. 4). Такова осредняване прикрива подробна информация за модулацията на RR интервалите на автономната нервна система, което е приемливо при обработка на краткосрочни записи. Трябва да се има предвид, че компонентите на HRV позволяват да се оцени степента на модулация на автономната нервна система, а не нивото на нейния тонус, а осредняването на модулацията не представлява средното ниво на тонуса.

Поради значителни разлики в интерпретацията на резултатите, спектралният анализ на краткосрочните и дългосрочните електрокардиограми винаги трябва да бъде строго различен, както е представено в таблица 2.

Таблица 2. Честотни измервания на вариабилността на сърдечната честота.

Индекс	Мерна единица измервания	Описание	честотен диапазон
5 минути обща мощност		Дисперсията на NN интервалите през времевия сегмент. (Дисперсия на RR интервали в даден интервал от време)
		Мощност в VLF диапазон. (Мощност на спектъра в много ниския честотен диапазон).
		Мощност в LF диапазон. (Мощност на спектъра в нискочестотния диапазон).
		LF мощност в нормализирани единици LF/(обща мощност - VLF)*100. (Мощност на спектъра в нискочестотния диапазон в нормализирани единици).
		Мощност в HF диапазон.
		HF мощност в нормализирани единици HF/(обща мощност - VLF)*100. (Мощност на спектъра във високочестотния диапазон в нормализирани единици).
		Съотношение LF [ ]/HF[ ]. (RF съотношение [ ]/HF[ ]).

ЕКГ сигналът, който се анализира, трябва да отговаря на определени изисквания, за да се получи надеждна оценка на спектъра. Всяко отклонение от следните изисквания може да доведе до невъзпроизводими резултати, които са трудни за тълкуване.

За да присвоите определен спектрален компонент на добре описан физиологичен механизъм, модулацията на сърдечната честота чрез този механизъм не трябва да се променя по време на запис. Преминаващите физиологични събития вероятно могат да бъдат анализирани специални методи, които са създадени за разрешаване на създаденото научен проблем, но който все още не е готов за приложни изследвания. За да се провери стабилността на сигнала на определени спектрални компоненти, могат да се използват традиционни статистически тестове.

Честотата на запитване трябва да бъде внимателно избрана. Ниската честота на дискретизация може да причини трептене в оценката на референтната точка на R-пика и да изкриви спектъра. Оптималният диапазон е 250-500 Hz или дори по-висок, тъй като долната граница на честотата на вземане на проби (във всеки случай >100 Hz) ще бъде задоволителна само ако се използва специален алгоритъм за интерполиране на референтната точка на R-пика, например хиперболична .

Премахването на централната линия или тренда (ако се използва) може да изкриви нискочестотните компоненти на спектъра. Препоръчва се да се провери честотната характеристика на филтъра или поведението на регресионния алгоритъм и да се провери дали интерпретативните спектрални компоненти не са значително изкривени.

Изборът на референтна точка на QRS комплекс може да бъде критичен. Необходимо е да се използва добре тестван алгоритъм (например праг, сравнение с шаблон, метод на корелация и т.н.), за да се определи референтната точка стабилно и независимо от шума. Различни нарушения на вентрикуларната проводимост също могат да причинят движение на референтната точка в QRS комплекса.

Ектопични удари, аритмии, липсващи данни и шумови ефекти могат да променят оценките на HRV MRP. Подходяща интерполация (или линейна регресия или подобни алгоритми) от предишни нормални удари на HRV или неговата автокорелационна функция може да намали грешката. В повечето случаи трябва да се използват краткосрочни записи, които са без ектопични удари, липсващи данни и шум. Въпреки това, при някои обстоятелства, използването само на краткосрочни записи без ектопични контракции може да причини значителни затруднения. В такива случаи трябва да се извърши подходяща интерполация и да се вземат предвид възможните резултати, причинени от ектопия. Относителният брой RR интервали и празнината между тях поради пропускане трябва да бъдат ограничени.

Могат да бъдат получени поредица от данни, предназначени за спектрален анализ различни начини. Полезно е да се представят графично данните под формата на дискретна серия (DS), където се изобразява зависимостта на интервалите Ri-Ri-1 от времето (показваща появата на Ri), т.е. сигнал с неравномерна времева стъпка. Въпреки това, спектралният анализ на последователността от моментни стойности на сърдечната честота също често се използва в много изследвания.

Спектърът на HRV обикновено се изчислява или от тахограми (RR интервали, в зависимост от броя на контракцията, вижте Фиг. 5a, b), или от интерполирана DR, получаваща непрекъснат сигнал като функция на времето, но може да се изчисли и от единичен импулс брои, като функция от времето, съответстващо на всеки разпознат QRS комплекс. Този избор може да обърка морфологията на мерните единици и оценката на важни спектрални параметри. За да се стандартизират методите, може да се предложи използването на параметричен метод с тахограми на RR интервали и интерполиран DR с непараметрични методи, но DR е подходящ и за параметрични методи. Честотата на вземане на проби, използвана за DR интерполация, трябва да бъде значително по-висока от честотата на Найкуист на спектъра и не трябва да попада в честотния диапазон, който представлява интерес.

Стандартите за непараметрични методи (базирани на алгоритъма FFT) трябва да включват количествата, представени в таблица 2, както и формулата за интерполация на DR, честотата на дискретизация на интерполираното DR, дължината на серията, използвана за изчисляване на спектъра, спектралния прозорец (най-често използваните са Хан, Хеминг и триъгълни прозорци). Трябва да се посочи прозорецът, използван за изчисляване на мощността. В допълнение към изискванията, описани другаде в този документ, всяко непараметрично изследване на HRV спектрален анализ трябва да включва описание на тези параметри.

Стандартите за параметрични методи трябва да включват количествата, представени в таблица 2, както и вида на използвания модел, вида на използвания модел, дължината на последователността, централната честота за всеки спектрален компонент (LF и HF) и реда на модела (брой параметри) . Освен това трябва да се изчислят статистически мерки, за да се провери надеждността на модела. Тестът PEWT (тест за прогнозен свидетел) предоставя информация за коректността на модела, докато тестът OOT (тест за оптимален ред) проверява последователността на използвания ред на модела. Известен различни начиниизвършване на OOT, които включват окончателното предвиждане на грешки и критериите за информация на Akaika. Можем да предложим следните критерии за избор на ред p на авторегресивен модел: редът ще бъде в диапазона 8-20, изпълнявайки теста PEWT, преминаваме към теста OOT (p » min(OOT)).

Корелации и разлики между измерванията във времева и честотна област.

При анализирането на стационарни краткосрочни записи е натрупан повече опит и теоретични знания в честотната област на измерванията, отколкото във времевата област.

Въпреки това, много параметри, получени от анализа на 24-часови записи в честотната и времевата област, корелират помежду си (вижте таблица 3). Тази силна корелация съществува поради математически и физиологични връзки. В допълнение, физиологичната интерпретация на спектралните компоненти, получени от 24-часови записи, е трудна поради посочените по-горе причини (раздел Дългосрочни записи). По този начин, докато специалните проучвания, базирани на 24-часови записи, обикновено не използват конвенционални спектрални компоненти (напр. спектрограма в логаритмична скала), тъй като резултатите от анализа на честотната област са еквивалентни на тези от анализа във времевата област, но са по-лесни за изпълнявам.

Анализ на поведението на ритъма .

Както е показано на фиг. 6, както времевите, така и спектралните методи са предмет на ограничения, причинени от неправилността на RR последователността. Анализирането на очевидно различни реализации с помощта на тези методи може да доведе до подобни резултати.

Тенденциите в намаляване и увеличаване на продължителността на сърдечния цикъл всъщност не са симетрични (40, 41), тъй като ускоряването на сърдечната честота обикновено е последвано от бързо забавяне.При спектрални оценки това води до намаляване на амплитудата на пика на основната честота и разширяване на основата. Това доведе до идеята за измерване на блокове от RR интервали, определени от свойствата на ритъма и изследване на връзката на такива блокове, без да се отчита вътрешната променливост. Предложени са подходи за намаляване на тези трудности за времеви и честотни методи. Методите за изчисляване на спектри от интервали и проби водят до еквивалентни резултати (вижте фиг. 6 d) и са много подходящи за изследване на връзката между HRV и променливостта на други измервания. Интервалният спектър е много подходящ за определяне на връзката на RR интервалите с процеси, базирани на измервания в момента на сърдечни контракции (например налягане) Спектърът на пробите е за предпочитане, ако RR интервалите се отнасят до непрекъснат сигнал (например дишане) или до появата на специални явления (например аритмии).

Процедурите за идентифициране на пикове се основават както на идентифициране на пиковете и спадовете на трептенията, така и на идентифициране на тенденциите на сърдечната честота. Изолацията може да бъде ограничена до краткосрочни промени, но може да се разшири до по-дългосрочни вариации: пикове и спадове от втори и трети ред или стъпаловидни промени в удължаване или съкращаване на цикли около противоположни тенденции. Различни трептения могат да бъдат описани чрез ускорение или забавяне на сърдечната честота, дължина на вълната или амплитуда. Въпреки това, корелацията проследява скъсяването на дължината на вълната на трептене с увеличаване на продължителността на записа. За сложна демодулация се използват методи за интерполация и премахване на тренда, което позволява да се получи времевата разделителна способност, необходима за откриване на краткосрочни промени в сърдечната честота, както и да се опишат отделните фазови и честотни компоненти като функция на времето.

Нелинейни методи .

Нелинейните явления, разбира се, присъстват в генезиса на HRV. Те се определят от сложно взаимодействие: хемодинамика, електрофизиологични и хуморални промени, както и автономна и централна регулация. Имаше спекулативни идеи, че анализът на HRV, базиран на методи на нелинейна динамика, би помогнал да се извлече важна информацияза физиологична интерпретация на HRV и за прогнозиране на риска от внезапна смърт. Методите, използвани за получаване на нелинейните свойства на HRV, включват: 1/f мащабиране на спектъра на Фурие, H експоненциално мащабиране и метод CGSA (спектрален анализ с груби зърна). За представяне на данните са използвани: сечения на Поанкаре, нискоразмерни атрактори, разлагане на единични величини и траектории на атрактори. За други количествени оценки са използвани следните: D2 корелационен масив, показатели на Ляпунов и ентропия на Колмогоров.

Въпреки че по принцип е известно, че тези методи са мощни инструменти за описание на сложни системи, все още не са постигнати резултати в резултат на приложението им към биомедицински данни, включително HRV анализ. Може би интегралната сложност на оценките не е адекватна за анализа на биологичните системи и освен това е твърде нечувствителна, за да открие нелинейни промени в RR интервалите, които биха могли да имат физиологично или практическо значение. По-окуражаващи резултати бяха получени при използване на диференциални, а не интегрални комплексни оценки, т.е. методът на скалиращите фактори. Все още обаче не са провеждани систематични проучвания на големи популации, използващи тези методи.

Понастоящем нелинейните методи представляват потенциално полезен подход към анализа на HRV, но стандартите за тези методи не могат да бъдат приети. Необходим е напредък в технологията и интерпретацията на нелинейните методи, преди тези методи да могат да се използват за физиологични или клинични изследвания.

Стабилност и възпроизводимост на измерванията на HRV.

Многобройни проучвания показват, че оценките на HRV от краткосрочни записи бързо се връщат към изходното ниво след преходни смущения, причинени от манипулации като леки упражнения, краткодействащи вазодилататори, преходна коронарна оклузия и т.н. По-мощни стимули като максимално натоварване или ефектите от дълги -действащите лекарства могат да доведат до значително по-дълъг интервал преди връщане към контролните стойности.

Известни са много малко данни за стабилността на дългосрочните оценки на HRV, получени от 24-часово амбулаторно наблюдение. Наличните данни обаче показват по-голяма стабилност на параметрите на HRV въз основа на 24-часово амбулаторно наблюдение на различни популации от нормални хора, след инфаркт и по време на камерни аритмии. Също така, има някои откъслечни доказателства, показващи, че стабилността в оценките на HRV може да продължи месеци или години. Тъй като 24-часовите измервания изглеждат стабилни и без плацебо ефекти, те могат да служат като идеални мерки за оценка на резултата от лечението.

Изисквания за регистрация на сигнала.

ЕКГ сигнал.

Референтната точка на ЕКГ, която идентифицира QRS комплекса, може да се определи от максимума или центъра на тежестта на комплекса, максимума на интерполиращата крива чрез съпоставяне на шаблона или други маркери за събития. За да се определи референтната точка, диагностичното ЕКГ оборудване трябва да отговаря на произволни стандарти, включително характеристики на съотношението сигнал/шум, характеристики на отхвърляне, честотна лента и др. Горната гранична честота, намалена значително по-ниско от обичайното за диагностично оборудване (~200Hz), може да причини скокове в разпознаването на референтната точка на QRS комплекса и да доведе до грешки при измерването на продължителността на RR интервалите. По същия начин ограничаването на честотата на дискретизация причинява грешки в спектъра на HRV, които имат по-голямо въздействие върху високочестотните компоненти. Интерполацията на ЕКГ сигнала може да намали тази грешка. Използвайки подходяща интерполация, дори честота на дискретизация от 100 Hz може да бъде задоволителна.

Когато се използва устройство, базирано на микропроцесор, методите за компресиране на данни трябва да бъдат внимателно проучени, както за ефективната честота на дискретизация, така и за качеството на методите за декомпресия, което може да причини изкривяване на фазата и амплитудата.

Продължителност и обстоятелства на ЕКГ запис.

При изследване на HRV продължителността на записа се определя от естеството на всяко конкретно изследване. Стандартизацията е особено необходима при изследвания на физиологични и клинични приложения на HRV.

Ако се правят краткосрочни записи, трябва да се използват честотни, а не времеви методи. Продължителността на записа трябва да бъде най-малко 10 пъти над долната честотна граница на изследвания компонент, но не трябва да се удължава значително, за да се поддържа стабилността на сигнала. По този начин, за да се получи HF компонент на спектъра, продължителността на записа трябва да бъде приблизително 1 минута, а нискочестотният LF компонент трябва да бъде 2 минути. За стандартизиране на различни изследвания на краткосрочна HRV е за предпочитане да се използва 5-минутен стандартен запис, освен ако естеството на изследванията не изисква различна продължителност.

Осредняването на спектралните компоненти, получени за последователни секции на запис, е възможно, за да се минимизират грешките, причинени от анализа на много къси сегменти. Въпреки това, ако естеството и степента на физиологичната модулация на сърдечната честота се променят от един кратък сегмент на друг, тогава физиологичната интерпретация на такива усреднени спектрални компоненти причинява същото големи проблеми, като спектрален анализ на дългосрочни записи и изисква допълнителна интерпретация. Показването на последователни спектри на мощност (около 20 минути) може да помогне да се потвърди съответствието на условията за дадено физиологично състояние.

Въпреки че времевите оценки SDNN и RMSSD могат да се използват за анализиране на записи с кратка продължителност, оценките на честотата улесняват тълкуването на резултатите по отношение на физиологичната регулация. Времевите оценки са идеални за анализиране на дългосрочни записи (ниската стабилност на модулацията на сърдечната честота по време на дългосрочен запис прави честотните оценки трудни за тълкуване). Опитът показва, че разликите в ритъма между деня и нощта представляват значителна част от HRV при анализиране на дългосрочни записи с помощта на времеви методи. По този начин, когато се анализират дългосрочни записи с помощта на временни методи, продължителността на ЕКГ трябва да бъде най-малко 18 часа. И го включи цяла нощ.

Малко се знае за влиянието заобикаляща среда(т.е. вида и естеството на физиологичната и емоционалната активност) по време на дългосрочен ЕКГ запис. За някои експерименти параметрите на околната среда трябва да се контролират при всеки експеримент и винаги трябва да се описват. Когато се планират експерименти, е необходимо да се гарантира, че записването на параметрите на околната среда се извършва идентично. При физиологични изследвания, сравняващи HRV в различни добре подбрани групи, наблюдаваните разлики в сърдечната честота трябва да бъдат обяснени подробно.

Редактиране на последователностиР.Р. Интервали.

Известно е, че грешките, причинени от неточност при определяне на последователността от NN интервали, значително влияят върху резултатите от статистическото време и всички честотни методи. Геометричните методи, чрез приближаване на общата HRV, правят възможно редактирането на произволни грешки в RR интервали, но не е известно как да се извърши точна корекция за други методи, за да се получат правилни резултати. Следователно, ако се използват времеви или честотни методи, ръчното редактиране трябва да се извърши много внимателно, за да се идентифицира правилно и класифицира всеки QRS комплекс.

Автоматичното филтриране, което изключва някои интервали от оригиналната последователност на RR (например, различаващи се с повече от 20% от предишния интервал), не трябва да замества ръчното редактиране, тъй като е известно, че е незадоволително и води до нежелани ефектипричиняващи грешки.

Предложения за стандартизация на търговско оборудване.

Стандартни оценки на HRVизползването на търговско оборудване, предназначено за анализ на краткосрочни записи, трябва да включва непараметричен и за предпочитане също параметричен анализ. За да се сведе до минимум възможното объркване при извличане на резултатите от времево-честотните параметри на сърдечните удари, е необходимо във всички случаи да се използва анализ на тахограми, получени с постоянна стъпка. Непараметричният анализ трябва да използва поне 512, но за предпочитане 1024 точки за 5-минутен запис.

Оборудването, предназначено да анализира HRV от дългосрочни записи, трябва да изпълнява базирани на времето методи, които включват всичките четири стандартни резултата (SDNN, SDANN, RMSSD и триъгълен HRV индекс). В допълнение към другите възможности, честотният анализ трябва да се извършва в 5-минутни сегменти (като се използва същата точност като анализа на дългосрочен ЕКГ запис). Ако се извършва спектрален анализ на номинален 24-часов запис, за да се получат всички HF, LF, VLF и ULF спектрални компоненти, тогава от тахограмите трябва да се вземат проби със същата точност като анализа на краткосрочни записи, т.е. 218 точки. Стратегията за получаване на данни за анализ на HRV трябва да съответства на схемата, показана на фиг. 7.

Точност и тестване на търговско оборудване.За да се гарантира качеството на различното оборудване, използвано за HRV анализ и да се намери приемлив баланс между точността, която е от съществено значение за научните и клинични изследвания, и цената на необходимото оборудване, е необходимо независимо тестване на цялото оборудване. Тъй като потенциалните грешки в оценката на HRV включват неточности при определяне на референтната точка QRS комплекси, тогава тестването трябва да включва всички фази: запис, показване и анализ. Оборудването може да бъде тествано по-точно, като се използват сигнали с известни свойства на HRV (например компютърно симулирани), отколкото като се използва съществуваща база данни от вече дигитализирани ЕКГ. Ако се използва търговско оборудване за изследване на физиологичните и клинични аспекти на HRV, тогава във всички случаи е необходимо независимо тестване на това оборудване. Възможна стратегия за тестване на търговско оборудване е предложена в Приложение B. Трябва да се създадат индустриални стандарти, включващи тази или подобна стратегия.

За да се сведат до минимум грешките, причинени от неправилно създадени или неправилно използвани методи и оборудване, се препоръчва да се прилагат следните правила:

— Промишленото оборудване, използвано за запис на ЕКГ, трябва да отговаря на произволни индустриални стандарти, формулирани по отношение на: съотношение сигнал/шум, ниво на потискане на прорезите, честотна лента и др.

— Записващите устройства на микросхемите трябва да възстановяват сигнала без фазови и амплитудни изкривявания; Устройствата за дългосрочно записване на ЕКГ, използващи аналогови магнитни носители, трябва да записват времеви печати.

Търговското оборудване, използвано за анализ на HRV, трябва да отговаря на техническите изисквания, изброени в раздела Стандарти за измерване на HRV, и трябва да бъде тествано независимо от производителя.

— За стандартизиране на физиологични и клинични изследвания трябва да се използват два вида запис, когато е възможно: а) краткотраен 5-минутен запис, извършен при физиологично стабилни условия и обработен чрез честотни методи, и б) номинален 24-часов запис, обработен чрез зависещи от времето методи.

— При клинични проучвания с дългосрочни ЕКГ записи, пациентите трябва да бъдат изложени на сравнително сходни условия и излагане на околната среда.

— Когато се използват статистически методи за време и честота, сигналът трябва да бъде внимателно редактиран чрез визуална проверка и ръчна корекция на RR интервалите и класификация на QRS комплексите. Автоматичните филтри, базирани на евристична логика на последователността от RR интервали (т.е. изключване на RR интервали извън определени граници), не трябва да освобождават от проверка на качеството на последователността от RR интервали.

Физиологични съответствия на компонентите на вариабилността на сърдечната честота

Вегетативни влияния върху сърдечния ритъм

Въпреки че сърдечният автоматизъм е присъщ на различни тъкани на пейсмейкъра, сърдечният ритъм е до голяма степен под контрола на автономната нервна система (ANS). Парасимпатиковият ефект върху сърдечния ритъм се упражнява чрез освобождаването на ацетилхолин от блуждаещия нерв. Мускариновите ацетилхолинови рецептори отговарят на това освобождаване главно чрез повишаване на K проводимостта през клетъчната мембрана. . Ацетилхолинът също инхибира активирания от хиперполяризация пейсмейкърен ток If. Хипотезата за „забавяне на Ik“ предполага, че деполяризацията на пейсмейкъра възниква поради бавното дезактивиране на забавен токоизправителен ток, Ik, който, поради независим от времето фонов входящ ток, причинява диастолна деполяризация. Обратно, „хипотезата за активиране на Ik“ предполага, че следващото прекратяване на потенциала за действие, If, осигурява бавно активиран вътрешен ток, който доминира бавния Ik, причинявайки бавна диастолна деполяризация.

Симпатиковият ефект върху сърдечната честота се медиира от освобождаването на адреналин и норепинефрин. Активирането на бета-адренергичните рецептори води до фосфорилиране на циклични ATP мембранни протеини и повишава ICaL и If. Крайният резултат е ускоряване на бавната диастолна деполяризация (т.е. увеличаване на сърдечната честота).

В условия на покой преобладава вагусовото влияние и вариациите в сърдечната честота се определят главно от вагусна модулация. Вагалната и симпатиковата активност постоянно си взаимодействат. Тъй като синусовият възел е наситен с ацетилхолинестераза, ефектът от вагусните импулси е краткотраен, тъй като ацетилхолинът бързо се хидролизира. Парасимпатиковият ефект надвишава симпатиковия, вероятно поради действието на два независими механизма: холинергично индуцирано намаляване на освобождаването на норепинефрин с повишена симпатикова активност и холинергично отслабване на отговора в отговор на адренергични стимули.

HRV компоненти

Вариациите в RR интервалите, които съществуват при условия на покой, отразяват фината настройка на контролните механизми от контракция към контракция. Вагалните аферентни импулси водят до рефлексно възбуждане на вагусната еферентна активност и инхибиране на симпатиковата еферентна активност. Еферентната вагусна активност също възниква под влияние на намаляването на тонуса на аферентната симпатикова активност. Еферентната симпатикова и вагусна активация, насочена към синусовия възел, се характеризира с разряд, до голяма степен синхронен с всеки сърдечен цикъл, който може да бъде модулиран от централните (вазомоторни и дихателни центрове) и периферни (колебания на кръвното налягане и дихателни движения) осцилатори. Тези осцилатори генерират ритмични флуктуации на изблици в еферентните нерви, които се проявяват като краткосрочни и дългосрочни колебания на сърдечните периоди.

Анализът на тези ритми ни позволява да направим заключение за състоянието и функционирането на (а) централните осцилатори, (б) симпатиковата и вагусната еферентна активност, (в) хуморалните фактори, (г) синусовия възел.

Разбирането на модулаторните ефекти на невронните механизми върху синусовия възел се е подобрило със спектралния анализ на HRV. Еферентната вагусна активност има основен принос към високочестотния компонент, както се вижда от клинични и експериментални интервенции върху автономната нервна система, като електрическа стимулация блуждаещи нерви, блокада на мускариновите рецептори и ваготомия. По-противоречиво е тълкуването на компонентите на LF, които се считат от някои автори за маркер на симпатиковата модулация (особено когато са изразени в нормализирани единици), а от други като параметър, включващ както симпатиково, така и вагусно влияние. Тези несъответствия възникнаха поради факта, че при определени условия, свързани със симпатиковото възбуждане, се наблюдава намаляване на абсолютната мощност на спектъра на LF компонента. Важно е да се осъзнае, че по време на симпатикова активацияполучената тахикардия обикновено е придружена от значително намаляване на общата мощност, докато обратното се случва при вагусна активация. Ако спектралните компоненти се измерват в абсолютни единици (ms2, sec2), тогава промените в общата спектрална мощност засягат LF и HF в същата посока и пречат на оценката на разпределението на енергията между фракциите. Това обяснява защо при легнал субект с контролирано дишане атропинът намалява както LF, така и HF и защо, когато физическа дейност LF е значително намален. Тази концепция се подкрепя от примера на Фигура 3, който показва спектрален анализ на променливостта на сърдечната честота при здрав субект в легнало положение и когато е повдигнат до 90-градусова вертикална позиция. Поради намаляването на общата мощност, LF се представя като оставаща непроменена, когато е изразена в абсолютни единици. Въпреки това, след нормализиране, намаляването на LF става очевидно. Подобни резултати важат за съотношението LF/HF.

Това показва спектрален анализ на 24-часови записи здрави хора LF и HF, изразени в нормализирани единици, отразяват циркадните ритми и реципрочните флуктуации с по-високи LF стойности в през деняи HF - през нощта. Тези зависимости не могат да бъдат идентифицирани, ако вземем предвид спектъра, получен в резултат на анализ на целия 24-часов период или осредняване на спектрите на последователни кратки периоди. При дългосрочни записи HF и LF компонентите съставляват приблизително 5% от общата спектрална мощност. Въпреки че ULF и VLF компонентите представляват останалите 95% от общата мощност, тяхното физиологично значение все още не е известно.

LF и HF могат да се увеличат при различни обстоятелства. Увеличаване на LF (изразено в нормализирани единици) се наблюдава при пасивно повдигане на главата до 90*, изправяне, психически стрес и при умерен физически упражненияздрави хора с умерена хипотония, физическа дейности оклузия коронарна артерияили обща каротидна артерия при мелези. Обратно, увеличаването на HF се причинява от контролирано дишане, охлаждане на лицето и ротационна стимулация.

Вагалната активност има основен принос към HF компонента. Съществуват несъответствия по отношение на LF компонента. Някои проучвания предполагат, че LF, изразени в нормализирани единици, са индиректен маркер за симпатикова модулация, докато други предполагат, че LF отразяват както симпатиковата, така и вагусната активност. Съответно съотношението LF/HF се разглежда от някои изследователи като индикатор за симпато/вагусен баланс или като индикатор за симпатикова модулация.

Физиологичната интерпретация на най-бавните честотни компоненти (т.е. VLF и ULF) изисква допълнително проучване.

Важно е да се отбележи, че HRV измерва колебанията в автономното влияние върху сърцето, а не средното ниво на автономно влияние. Така както блокадата на вегетативните влияния, така и насищащото високо ниво симпатично влияниеводят до намаляване на HRV.

Промени в HRV, свързани с определени патологии

Намаляване на HRV се наблюдава при много сърдечни и несърдечни състояния. сърдечни заболявания.

Инфаркт на миокарда (МИ).

Депресията на HRV след МИ може да отразява намаляване на вагусното влияние върху сърцето, което води до преобладаване на симпатиковите механизми и до електрическа нестабилност на сърцето. В острата фаза на инфаркт на миокарда, намаление на средната квадратно отклонениеНормалните RR интервали (SDNN) в 24-часови записи са силно свързани с левокамерна дисфункция, пиково повишаване на креатининфосфокиназата и клас Killip.

Механизмът, чрез който HRV временно се понижава след МИ и чрез който потиснатата HRV предсказва невронния отговор към остър МИ, все още не е описан, но е вероятно да включва разстройство нервна дейностот сърдечен произход. Някои хипотези включват сърдечно-сърдечните симпатосимпатични и симпатиковагални рефлекси и смятат, че промените в геометрията на свиващото се сърце поради некротични и неконтрактилни сегменти могат необичайно да увеличат изблиците на симпатиковите аферентни влакна поради механични повредичувствителни окончания. Това симпатиково възбуждане отслабва активността на вагусните влакна, отиващи към синусов възел. Друго обяснение, особено приложимо за значителното намаляване на HRV, се основава на намаляване на чувствителността на клетките на синусовия възел към невронна модулация.

Спектрален анализ на HRV при пациенти, преживели остър МИ, показва намаляване на общата мощност и отделните спектрални компоненти. По този начин, ако LF и HF мощността бяха изчислени в нормализирани единици, тогава повишен LF и понижен HF бяха наблюдавани както в контролирани условия на почивка, така и в 24-часови записи, анализирани през множество 5-минутни интервали. Тези промени показват промяна в симпато-вагусния баланс към преобладаване на симпатикотония и намален вагусен тонус. Подобни заключения бяха получени от разглеждането

LF/HF съотношения. Наличието на смущения в нервните контролни механизми също се отразява в намаляването на вариациите ден-нощ на RR интервалите и спектралните компоненти LF и HF, които присъстват за период от няколко дни до няколко седмици след остри събития. При пациенти след МИ със силно потисната HRV повечето отостаналата енергия на спектъра е концентрирана в VLF честотния диапазон под 0,03 Hz, с много малко HF, свързано с дишането. Тези характеристики на спектралния профил са подобни на тези, наблюдавани при сърдечна недостатъчност или след сърдечна трансплантация и вероятно отразяват или намалена чувствителност на орган към неврален вход, или насищане на синусовия възел с постоянно висок симпатичен тонус.

Диабетна невропатия

За невропатия, свързана със захарен диабет, характеризираща се с промяна на малки нервни влакна, изглежда, че намаляването на времевите параметри на HRV носи не само отрицателна прогностична информация, но и предшества клинична изяваневропатия. Пациентите с диабет без невропатия също показват понижена абсолютна мощност на LF и HF при контролирани условия. Въпреки това, ако се вземе предвид съотношението LF/HF или LF и HF се анализират в нормализирани единици, тогава не се наблюдават значителни разлики от нормалното. По този начин, начални проявитакава невропатия вероятно включва и двата еферентни клона на ANS.

Трансплантация на сърце

Много нисък HRV без ясно изразени спектрални компоненти се наблюдава при пациенти със скорошна сърдечна трансплантация.

Счита се, че появата на дискретни спектрални компоненти при някои пациенти отразява сърдечна реинервация. Тази реинервация може да не настъпи до 1-2 години след трансплантацията и обикновено има симпатичен източник. Вярно ли е,

Корелацията между дихателната честота и HF компонента на HRV, наблюдавана при някои трансплантирани пациенти, предполага, че неневроналните механизми също могат да допринесат за свързаните с дишането ритъмни колебания. Първоначални наблюдения върху

Идентифицирането на пациенти, които въз основа на промени в HRV са започнали да изпитват отхвърляне, може да бъде от клиничен интерес, но изисква допълнително потвърждение.

Миокардна дисфункция

Намалена HRV постоянно се наблюдава при пациенти със сърдечна недостатъчност. При тези условия, характеризиращи се с признаци на симпатикова активация, като повишена сърдечна честота и високи нивациркулиращи катехоламини, връзката между промените в HRV и степента на камерна дисфункция е противоречива. Всъщност, когато намаляването на резултатите от времето изглеждаше паралелно с тежестта на заболяването, връзката между спектралните компоненти и признаците на камерна дисфункция изглеждаше по-сложна. По-специално, при повечето пациенти в много напреднал стадий на заболяването и със силно намален HRV, компонентите на LF не могат да бъдат открити, въпреки Клинични признацисимпатикова активация. По този начин, при условия, характеризиращи се с ясно и неоспоримо постоянно симпатиково възбуждане, синусовият възел показва силно намалена чувствителност към невронни влияния.

Тетраплегия

Пациенти с хронично пълно високо увреждане цервикална областгръбначният мозък има непокътнати симпатикови и вагусови нервни пътища, насочени към синусовия възел. Въпреки това, спиналните симпатикови неврони нямат модулиращ контрол и по-специално супраспиналното инхибиторно влияние на барорефлекса. Поради тази причина такива пациенти представляват уникален клиничен модел за оценка на приноса на супраспиналните механизми, определящи симпатиковата активност, влияеща върху нискочестотните HRV колебания. Беше съобщено, че LF не може да бъде открит при пациенти с тетраплегия, потвърждавайки критичната роля на супраспиналните механизми при определяне на 0, 1 Hz ритъм. Две скорошни проучвания обаче установиха, че LF компонент може да бъде открит в вариабилността на HRV и кръвното налягане при някои пациенти с тетраплегия.

Докато Koh et al.(108) свързват LF компонента на HRV с вагусна модулация, Guzzetti et al. свързват същия компонент със симпатикова активност, поради забавянето, с което LF компонентът се появява след трансекция на гръбначния мозък, което предполага, че получената гръбначна ритмичност е способна да модулира симпатиковите разряди.

Модификации на HRV по време на специфични интервенции

Обосновката за опит за промяна на HRV след МИ идва от многобройни наблюдения, показващи, че сърдечната смъртност е по-висока сред пациентите след МИ, при които HRV е по-потисната. Направено е заключение, че интервенциите, които повишават HRV, могат да предпазват от сърдечна смъртност и срещу внезапна сърдечна смърт. Въпреки че обосновката за промяна на HRV е стабилна, тя крие опасност да доведе до неоправдано предположение, че промяната на HRV е насочена директно към защита на сърцето, което може да не е така. Целта е да се подобри електрическата стабилност на сърцето, а HRV е просто индикатор за активността на ANS. Въпреки че има нарастващо съгласие, че увеличаването на вагусната активност може да бъде от полза, все още не е ясно колко вагусна активност (или признак на вагусна активност) трябва да се увеличи, за да се осигури адекватна защита.

Бета-адренергична блокада и HRV

Данните за ефектите на бета-блокерите върху HRV и пациенти след инфаркт са изненадващо оскъдни. Въпреки че наблюдението се увеличава статистически значимо, действителните промени са много скромни. Все пак трябва да се отбележи, че бета-блокерите предотвратяват повишаването на LF компонентите, наблюдавано сутрин. При мелези след МИ бета-блокерите не променят HRV. Неочакваното наблюдение, че бета-блокерите преди инфаркт на миокарда повишават HRV само при животни с нисък риск от летални аритмии след миокарден инфаркт, може да предложи нови подходи за стратификация на риска след миокарден инфаркт.

Антиаритмични лекарства и HRV

Получени са данни за няколко антиаритмични лекарства. Съобщава се, че флекаинид и пропафенон, но не и амиодарон, намаляват времевите параметри на HRV при хронични камерна аритмия. В друго проучване пропафенон намалява HRV и намалява LF повече от HF, което води до значително по-ниско съотношение LF/HF. По-голямо проучване потвърди, че флекаинидът, както и енкаинидът и морицизинът намаляват HRV при пациенти след инфаркт на миокарда, но не откриват връзка между промените в HRV и последващата смъртност. По този начин някои антиаритмични лекарства, свързани с повишена смъртност, могат да намалят HRV. Не е известно обаче дали тези промени в HRV имат пряко прогностично значение.

Скополамин и HRV

Ниски дози блокери на мускаринови рецептори като атропин и скополамин могат да причинят парадоксално повишаване на вагусната еферентна активност, както се предполага от забавяне на сърдечната честота. Различни проучвания са тествали ефекта на трансдермалния скополамин върху признаците на вагусна активност при пациенти с скорошен инфаркт на миокарда и застойна сърдечна недостатъчност. Скополамин значително повишава HRV, което показва, че фармакологичните ефекти на скополамин върху нервна дейностможе ефективно да подобри вагуса

Дейност. Ефектът от дългосрочното лечение обаче не е оценен. В допълнение, ниските дози скополамин не предотвратяват камерното мъждене по време на остра миокардна исхемия при кучета след миокарден инфаркт.

Тромболиза и HRV

Ефектът на тромболизата върху HRV (оценен чрез pNN50) е открит при 95 пациенти с остър МИ. HRV е по-висок в рамките на 90 минути след тромболиза при пациенти с проходимост на инфарктната артерия. Въпреки това, тези разлики не бяха очевидни, когато бяха анализирани 24-часови записи.

Тренировъчни упражнения и HRV

Упражненията могат да намалят сърдечно-съдовата смъртност и внезапната сърдечна смърт. Редовните упражнения също помагат за промяна на баланса на HRV. Скорошни експериментални проучвания, предназначени да оценят ефектите от тренировката върху вагусната активност, едновременно предоставиха информация за промените в електрическата стабилност на сърцето. Безпородни кучета с предварително документиран висок риск от вентрикуларна фибрилация по време на миокардна исхемия получиха 6 седмици ежедневно обучение, последвано от почивка в клетка. След обучение HRV (SDNN) се повишава със 74% и всички животни оцеляват след новия исхемичен тест. Обучението може също да ускори възстановяването на физиологичното симпато-вагусно свързване, както е показано при пациенти след МИ.

Клинично използване на променливостта на сърдечната честота.

Въпреки че HRV е обект на множество клинични проучвания широк обхватсърдечни и несърдечни заболявания и клинични състояния, но общият консенсус относно практическа употреба HRV в медицината за възрастни е постигната само в два клинични случая. Намалената HRV може да се използва за прогнозиране на риска след остър миокарден инфаркт (МИ) и как ранен знакдиабетна невропатия.

Оценка на риска след остър миокарден инфаркт.

Наблюдението, че при пациенти с остър МИ липсата на респираторна синусова аритмия е свързано с повишена болнична смъртност, представлява първото от голямо числодоклади, които демонстрират прогностичната стойност на HRV за идентифициране на пациенти с висок риск.

Потиснатата HRV е мощен предиктор за смъртност и аритмични събития (напр. камерна тахикардия) при пациенти с остър МИ. Прогностичната стойност на HRV е независима от други фактори, използвани за стратификация на риска, като намалена левокамерна фракция на изтласкване, повишена вентрикуларна ектопична активност и наличие на късни вентрикуларни потенциали. За всички прогнози за смъртност HRV е подобна на фракцията на изтласкване на лявата камера, но я превъзхожда при прогнозиране на аритмични събития (внезапна сърдечна смърт и камерна тахикардия). Това е довело до погрешното схващане, че HRV прогнозира аритмичната смъртност по-силно от неаритмичната смъртност. Въпреки това, не са наблюдавани ясни разлики в HRV при пациенти, страдащи от внезапна и невнезапна сърдечна смърт след остър миокарден инфаркт. Това обаче може да се дължи на естеството на определението за внезапна сърдечна смърт, което трябва да включва не само пациенти с внезапна аритмична смърт, но и пациенти с фатален повтарящи се сърдечни ударии други сърдечно-съдови събития.

Значението на времевите и честотните параметри е напълно оценено в няколко независими проучвания, но поради използването на оптимални ограничени стойностиописвайки нормална и намалена HRV, тези последователности могат леко да надценят прогностичната роля на HRV. Въпреки това, доверителните интервали за тези ограничени стойности вероятно ще бъдат стеснени поради размера на изследваната популация. По този начин получените ограничени показатели за 24-часови оценки на HRV, т.е. SDNN<50мсек. и треугольный индекс ВСР<15 для сильно пониженной ВСР или SDNN<100мсек. и треугольный индекс <20 для средне пониженной ВСР, вероятно, широко применимы.

Не е известно дали различни измервания на HRV (напр. краткосрочни и дългосрочни оценки на компонентите) могат да бъдат комбинирани в мултивариантни съотношения за подобряване на стратификацията на риска след инфаркт. Съществува обаче общо съгласие, че комбинирането на други мерки за HRV с 24-часова оценка на HRV вероятно е излишно.

Патофизиологично съображение

Все още не е доказано дали HRV е част от механизма на повишена слединфарктна смъртност или просто е признак на лоша прогноза. Получени са доказателства, показващи, че понижената HRV не е просто отражение на симпатиковата умора или вагусова блокада, дължаща се на лоша вентрикуларна работа, но също така отразява намалена вагусна активност, която е тясно свързана с патогенезата на вентрикуларните аритмии и внезапната сърдечна смърт.

Оценка на HRV за стратификация на риска след остър миокарден инфаркт

Традиционно, HRV, използван за стратификация на риска след МИ, се оценява от 24-часови записи на HRV; оценките, получени от краткосрочни ЕКГ записи, също носят прогностична информация за стратификация на риска след МИ, но дали е толкова надежден, колкото 24-часовите записи, все още не е ясно ясно . HRV, получена от краткосрочни записи, е намалена при пациенти с висок риск; прогнозната стойност на намалената HRV нараства с дължината на записа. Следователно, използването на номинален 24-часов запис може да се препоръча за проучвания за стратификация на риска след МИ. От друга страна, оценка на HRV от краткосрочни записи може да се препоръча за първоначален скрининг на преживяемост при остър МИ. Тази оценка има подобна чувствителност, но по-ниска прогностична стойност за пациенти с висок риск в сравнение с 24-часовата HRV. Спектрален анализ на HRV при пациенти, преживели миокарден инфаркт показва, че ULF и VLF имат най-голяма прогностична стойност. Тъй като физиологичното обяснение за тези компоненти е неизвестно и тези компоненти представляват до 95% от общата мощност, която лесно се оценява чрез времеви методи, използването на отделни спектрални компоненти на HRV за стратификация на риска след МИ не е по-надеждно от времевото методи за оценка на общата HRV.

Развитие на HRV след остър МИ

Времето след МИ, в което понижената HRV достига най-високата си прогностична стойност, все още не е напълно определено. Въпреки това, има общ консенсус, че HRV трябва да се оцени преди изписване от болницата, приблизително една седмица след инфаркта. Тази препоръка също се вписва добре в общата практика за лечение на пациенти с остър МИ.

HRV намалява веднага след МИ и започва да се възстановява след няколко седмици и се възстановява максимално, но не напълно, 6-12 месеца след МИ. Оценката на HRV в ранния стадий на МИ (2-3 дни след остър МИ) и преди изписване от болницата (1-3 седмици след острия МИ) предоставя важна прогностична информация. Оценките на HRV, получени по-късно (1 година) след остър МИ, също предсказват бъдеща смъртност.138 Данните от животни предполагат, че степента на възстановяване на HRV след МИ корелира с последващия риск.

Използване на HRV за многофакторна стратификация на риска.

Прогностичната стойност само на HRV е скромна, но комбинирането с други методи значително подобрява неговата прогностична стойност в клинично важен диапазон на чувствителност (от 25% до 75%) за сърдечна смъртност и аритмични събития (фиг. 9).

Подобрена положителна точност на прогнозиране в рамките на диапазона на чувствителност се съобщава при комбиниране на HRV със среден HR, левокамерна фракция на изтласкване, скорост на камерна ектопична активност, ЕКГ параметри с висока разделителна способност (напр. наличие и отсъствие на късни потенциали) и клинични оценки. Не е известно обаче какво практическо значение имат другите стратификационни фактори и какви са техните възможности, когато се комбинират с HRV за многофакторна рискова стратификация.

Необходими са систематични мултивариантни проучвания на стратификацията на риска след инфаркт, за да се постигне консенсус, така че да може да се препоръча комбиниране на HRV с други мерки с доказана прогностична стойност. Много аспекти, които не са значими при едновариантната стратификация на риска, изискват тестване: не е ясно дали индивидуалните параметри, получени при едномерни проучвания, са индивидуален рисков фактор, когато се използват в многовариантни вариации. Различните многовариантни комбинации вероятно изискват оптимизиране на точността на прогнозиране в различни диапазони на чувствителност. Трябва да се използва поетапна стратегия за идентифициране на оптималната последователност от отделни тестове за многовариантни стратификации.

Следните фактори трябва да се имат предвид, когато оценките на HRV се използват в клинични изпитвания и проучвания за преживяемост при остър МИ. Намалената HRV предсказва смъртността независимо от други рискови фактори. Съществува общ консенсус, че HRV трябва да се оценява приблизително една седмица след началото на инфаркта. Въпреки че оценката на HRV от краткосрочни записи носи прогностична информация, оценката на HRV от номинални 24-часови записи е по-предсказуема за риска. Краткосрочната оценка на HRV може да се използва за първоначален скрининг на всички преживели остър миокарден инфаркт.

Все още не са открити резултати за HRV, които да предоставят по-добра прогностична информация от базираните на времето оценки на глобалната HRV (т.е. SDNN или триъгълен индекс). Други оценки, като ULF пълен 24-часов спектрален анализ, работят също толкова добре. Групата с най-висок риск може да бъде идентифицирана чрез прага: SDNN<50 мсек. и треугольный индекс <15 мсек.

В клинично значим диапазон на чувствителност предсказуемата стойност само на HRV е скромна, въпреки че е по-висока от тази на всеки друг известен рисков фактор. За подобряване на възможностите за прогнозиране, HRV може да се комбинира с други фактори. Въпреки това, оптималният набор от рискови фактори и съответните граници все още не са намерени.

Оценка на диабетна невропатия

Като усложнение на захарния диабет, невропатията на автономната нервна система се характеризира с ранно и обширно увреждане на малките нервни влакна както на симпатиковия, така и на парасимпатиковия тракт. Клиничните му прояви са изцяло свързани с функционални нарушения и включват: постурална (свързана с положението на тялото) хипотония, персистираща тахикардия, диабетни кризи, гастропареза и др.

От момента на клинично откриване на прояви на диабетна автономна невропатия (DAN), 5-годишната смъртност се оценява на приблизително 50%. Че. Ранната предклинична диагностика на SUD е важна за стратификацията на риска и по-нататъшното проследяване. Доказано е, че анализът на краткосрочната и дългосрочната HRV е полезен при идентифицирането на DAN.

За пациенти с установен или съмнителен DAN могат да се използват три метода за оценка на HRV: (a) простият метод на RR интервала; б) дългосрочни измервания във времева област, които са по-чувствителни и възпроизводими от краткосрочните тестове; (c) честотен анализ на краткосрочни записи, получени при постоянни условия, които са полезни за разделяне на симпатикови и парасимпатикови смущения.

Дългосрочни оценки във времевата област.

HRV, получен от 24-часов Холтер запис, е по-чувствителен от обикновените тестове (маневра на Валсалва, ортостатичен тест и дълбоко дишане) за откриване на DAN. Най-много опит е натрупан въз основа на оценките NN50 и SDSD (вижте Таблица 1.) . Използвайки преброяване NN50, имаше 95% ниво на сигурност на намаляване на общия брой преброявания от 500 до 2000 като функция на възрастта, което означава, че около половината от пациентите с диабет трябва да показват необичайно ниски стойности за 24 часа. Освен това има силна корелация между дела на пациентите с необичаен брой преброявания и степента на невропатия, определена чрез условни оценки.

В допълнение към повишената чувствителност, тези 24-часови оценки са силно свързани с други оценки на HRV и са възпроизводими и стабилни във времето. Подобно на преживяемостта на пациенти с миокарден инфаркт, пациентите с DAN също са предразположени към лоши резултати като внезапна смърт, но дали оценките на HRV предоставят прогностична информация сред диабетиците остава да бъде потвърдено.

Измервания на честотен домейн.

Следните аномалии в честотния анализ на HRV са свързани с DAN (a) намалена мощност във всички спектрални ленти, което е най-честата характеристика, (c) слабо увеличение на LF при изправяне, което отразява отслабен симпатиков отговор или намалена барорецепторна чувствителност, ( в) необичайно ниска обща мощност с непроменено съотношение LF/HF и (d) изместване наляво в централната честота на LF, чието физиологично значение изисква допълнителни изследвания.

При напреднали невропатични състояния спектърът на мощността в легнало положение често показва много ниски амплитуди на всички спектрални компоненти, което затруднява разделянето на сигнала и шума. Освен това се препоръчва да бъдат включени тестове като изправени или ортостатични тестове. Друг начин за преодоляване на ниското съотношение сигнал/шум е използването на кохерентна функция, която използва общата мощност, кохерентна с честотната лента.

Друг клиничен потенциал.

Избрани изследвания на HRV при други сърдечни заболявания са изброени в табл. 4.

Бъдещи възможности

Разработване на HRV измервания.

Наличните в момента времеви методи, използвани предимно за оценка на дългосрочни HRV профили, вероятно са достатъчни за тези цели. Възможно е подобрение, особено в областта на числената устойчивост (стабилност). Съвременните непараметрични и параметрични спектрални методи вероятно са достатъчни за анализ на краткосрочни ЕКГ записи без преходни промени в модулацията на сърдечната честота.

Освен необходимостта от разработване на числено стабилни методи, подходящи за напълно автоматизиран анализ (в тази посока може да се използва само геометричният метод), внимание заслужават следните три направления.

Динамика и текущи промени на HRV.

Съществуващите възможности за описание и числена оценка на динамиката на последователността от RR интервали и текущите промени в HRV са фрагментарни и все още изискват математическо развитие. Може обаче да се предположи, че подходяща оценка на динамиката на HRV ще доведе до реално подобрение в разбирането ни за модулацията на сърдечната честота и нейното физиологично и патофизиологично обяснение.

Не е ясно дали методите на нелинейната динамика ще бъдат подходящи за измерване на преходни промени в RR интервалите или ще са необходими нови математически модели и алгоритмични концепции за създаване на принципи на измерване, по-близки до физиологичната природа на сърдечните периодограми. Във всеки случай, задачата за оценка на текущите измервания на HRV изглежда по-важна от по-нататъшното подобряване на приетата технология за анализиране на модулацията на сърдечната честота в стабилно състояние.

RR иР.Р. Интервали.

Малко се знае за връзката между RR и RR модулацията на HRV. Поради тези причини трябва да се изследва и последователността на PP интервалите. За съжаление точното определяне на референтната точка на P peak е почти невъзможно въз основа на повърхностна ЕКГ, записана с помощта на конвенционална технология. Въпреки това, напредъкът в технологиите може да позволи променливостта на PP и RR интервалите да бъдат изследвани в бъдещи експерименти.

Многосигнален анализ.

Модулирането на сърдечната честота всъщност възниква не само в резултат на влиянието на регулаторните механизми на ВНС. Налично в момента търговско и нетърговско оборудване позволява едновременно записване на ЕКГ, дишане, кръвно налягане и т.н. Въпреки това, въпреки лекотата на записване на тези сигнали, не съществуват широко приети подробни методи за многосигнален анализ.

Всеки сигнал може да се анализира отделно, например чрез параметричен спектрален анализ, и резултатите от анализа се сравняват. Съвместният анализ на физиологичните сигнали ще ни позволи да оценим свойствата на ансамбъла.

Необходими са изследвания за подобряване на физиологичната интерпретация.

Усилията трябва да бъдат насочени към намиране на физиологични обяснения и биологични връзки за различните оценки на HRV. В някои случаи, например при интерпретиране на HF компонента, това беше постигнато. В други случаи, например при интерпретиране на VLF и ULF компонентите, физиологичното обяснение все още не е получено.

Несигурността ограничава тълкуването на връзката между тези оценки и риска от сърдечни събития. Възможността да се използват признаци на активност на ANS е много привлекателна. Досега обаче е открита надеждна връзка между оценките на HRV и сърдечните прояви, което повишава свързаната с това опасност от концентриране на терапевтичните интервенции върху симптомите. Това може да доведе до неправилни изречения и сериозни грешки в тълкуването.

Потенциал за бъдеща клинична употреба

Нормални стандарти.

За да се създадат нормални стандарти за HRV за различни възрастови и полови групи, е необходимо да се проведат проучвания върху големи популации с дългосрочно наблюдение на тяхното състояние. Наскоро изследователи от Framingham Heart Center публикуваха оценки за времето и честотата на HRV при 736 възрастни възрастни и връзката им с всички събития през последващ период от 4 години. Тези проучвания заключават, че HRV предоставя независимо по-точна прогностична информация от други традиционни рискови фактори. Допълнителни изследвания на HRV трябва да бъдат извършени в популации, които включват целия възрастов спектър на мъже и жени.

Физиологични явления.

Би било интересно да се оцени HRV при различни циркадни ритми, като нормалния цикъл ден-нощ, установения обратен цикъл ден-нощ (вечер-нощна работа) и временно променящи се цикли ден-нощ, които могат да възникнат по време на пътуване. Вариациите в активността на ANS, които възникват по време на различни етапи на съня, включително бързо движение на очите, са изследвани само при няколко пациенти. При индивиди с нормална сърдечна недостатъчност вагусният компонент на спектъра на мощността се увеличава, но не по време на фазата на бързо движение на очите, докато това увеличение липсва при пациенти след инфаркт.

Отговорът на ANS към спортни тренировки и физически упражнения за рехабилитация след различни заболявания може да послужи за оценка на резултатите от възстановяването. Данните за HRV трябва да бъдат полезни за разбирането на хронологичните аспекти на тренировката и определянето кога настъпва оптимално възстановяване във връзка с ефектите на VNS върху сърцето. Също така HRV може да носи важна информация за дезадаптацията на тялото по време на ограничена подвижност и безтегловност, които съпътстват космическия полет.

Фармакологични реакции.

Много лекарства действат директно или индиректно върху ВНС, така че HRV може да се използва за изследване на влиянието на различни фактори върху симпатиковата и парасимпатиковата активност. Известно е, че парасимпатиковата блокада с пълна доза атропин причинява значително намаляване на HRV. Малка доза скополамин има ваготоничен ефект, който е свързан с повишена HRV, особено в диапазона на HF. β-адренергичната блокада причинява повишаване на HRV и намаляване на LF компонента, изразено в нормализирани единици.

Необходими са значително повече изследвания, за да се разберат ефектите и клиничното значение на променения ваготоничен и адренергичен тонус върху общата мощност на HRV и различните му компоненти при болестни и неболестни състояния.

Понастоящем има някои данни за ефектите на блокери на калциевите канали, седативи, анхолитици, аналгетици, анестетици, антиаритмични средства, наркотици и химиотерапевтични средства като винкристин и доксорубицин върху HRV.

Прогноза за риска.

Времеви и честотни оценки на HRV, изчислени от дълги 24-часови или кратки 2 до 15-минутни ЕКГ записи, са използвани за прогнозиране на преживяемостта след остър МИ, както и рисковете от всички видове смъртност и внезапна сърдечна смърт при пациенти с структурно сърдечно заболяване и голям брой пациенти.други патофизиологични състояния. Използването на диагностични инструменти, които могат да оценят HRV заедно с честотата и сложността на вентрикуларните аритмии, осреднената ЕКГ, промените на ST сегмента и хомогенността на реполяризацията, значително ще подобри идентифицирането на пациенти с риск от внезапна смърт и аритмични събития. Необходими са проспективни проучвания за оценка на чувствителността, значимостта и предсказващата точност на комбинираните тестове.

Вариабилността на сърдечната честота на зародиша и новороденото е важна област на изследване, тъй като трябва да предостави ранна информация за злополуки на плода и новороденото и да ги идентифицира със синдрома на внезапна детска смърт. По-голямата част от предварителната работа в тази област е извършена в началото на 80-те години на миналия век, преди техниките за спектрален анализ да влязат в употреба. Въз основа на използването на тези методи е възможно и наблюдение на съзряването на ANS в развиващия се плод.

Механизми на заболяванията.

Благоприятна област на изследване е използването на HRV методи за изследване на ролята на промените в ANS в механизмите на заболяването, особено в условия, в които симпативагалните фактори изглежда играят важна роля.

Скорошна работа показа, че промените в инервацията на автономната нервна система на развиващото се сърце могат да причинят някои форми на синдром на удължен QT интервал. Изследванията на HRV в плода на бременни жени с тези нарушения са възможни и трябва да бъдат много информативни.

Ролята на автономната нервна система в същността на хипертонията е важна област на изследване. Въпросът относно първичната или вторичната роля на повишената симпатикова активност при хипертония трябва да бъде решен чрез дългосрочни проучвания на субекти, които първоначално са нормотензивни. Дали хипертонията е резултат от потисната симпатикова активност с променен вход от нервните регулаторни механизми?

Няколко първични невралгични разстройства, включително болест на Паркинсон, множествена склероза, синдром на Guillan-Barre и ортостатична хипотония тип Shy-Drager, са свързани с променена функция на ANS. При някои от тези нарушения промените в HRV могат да се използват за ранно откриване на състоянието и могат да бъдат полезни при оценка на скоростта на прогресиране на заболяването или ефективността на терапевтичните интервенции. Може би подобен подход би могъл да бъде полезен за оценка на вторични невралгични разстройства, които придружават захарен диабет, алкохолизъм и увреждане на гръбначния мозък.

Заключение.

Вариабилността на сърдечната честота има значителен потенциал за разбиране на ролята на активността на автономната нервна система при нормални здрави индивиди и при пациенти с различни сърдечно-съдови и не-сърдечно-съдови заболявания. Изследванията на променливостта на сърдечната честота трябва да подобрят разбирането ни за физиологичните механизми, ефектите на лекарствата и механизмите на заболяването. Необходими са големи проспективни проучвания, за да се определи чувствителността, значимостта и прогностичната стойност на вариабилността на сърдечната честота за идентифициране на индивиди с риск от последваща заболеваемост и фатални събития.

Последните проучвания разкриха връзка между сърдечните заболявания и нервната система, причиняваща честа внезапна смърт.

Какво е HRV?

Нормалният интервал от време между всеки цикъл на сърдечен ритъм винаги е различен. При хора със здраво сърце тя се променя през цялото време, дори и при стационарен покой. Това явление се нарича вариабилност на сърдечната честота (накратко HRV).

Разликата между контракциите е в рамките на определена средна стойност, която варира в зависимост от конкретното състояние на тялото. Следователно HRV се оценява само в стационарно положение, тъй като разнообразието в дейностите на тялото води до промени в сърдечната честота, като всеки път се адаптира към ново ниво.

Показателите за HRV показват физиологията на системите. Анализирайки HRV, можете точно да оцените функционалните характеристики на тялото, да наблюдавате динамиката на сърцето и да идентифицирате рязко намаляване на сърдечната честота, което води до внезапна смърт.

Методи за определяне

Кардиологичното изследване на сърдечните контракции определи оптималните методи за HRV и техните характеристики при различни състояния.

Анализът се извършва чрез изследване на последователността от интервали:

• R-R (електрокардиограма на контракциите);
• N-N (разстояния между нормалните контракции).

Статистически методи. Тези методи се основават на получаване и сравняване на "N-N" интервали с оценка на променливостта. Кардиоинтервалограмата, получена след изследването, показва набор от "R-R" интервали, повтарящи се един след друг.

Индикаторите за тези интервали включват:

• SDNN отразява сумата от показателите на HRV, при които се подчертават отклоненията на N-N интервалите и променливостта на R-R интервалите;
• RMSSD сравнение на последователност на N-N интервали;
• PNN5O показва процента на N-N интервали, които се различават с повече от 50 милисекунди за целия период на изследване;
• CV оценка на показателите за вариабилност на величината.

Геометричните методи се отличават с получаване на хистограма, която изобразява кардиоинтервали с различна продължителност.

Тези методи изчисляват вариабилността на сърдечната честота, като използват определени величини:

• Mo (Mode) означава кардиоинтервали;
• Amo (Mode Amplitude) – броят на кардио интервалите, които са пропорционални на Mo като процент от избрания обем;
• VAR (обхват на вариация) съотношение на градуса между сърдечните интервали.

Автокорелационният анализ оценява сърдечния ритъм като случайна еволюция. Това е динамична корелационна графика, получена чрез постепенно изместване на времевата серия с една единица спрямо собствената серия.

Този качествен анализ ни позволява да изследваме влиянието на централната връзка върху работата на сърцето и да определим скритата периодичност на сърдечния ритъм.

Корелационна ритмография (скатерография). Същността на метода е да покаже последователни кардио интервали в графична двуизмерна равнина.

При конструирането на скатерограма се идентифицира ъглополовяща, в центъра на която има набор от точки. Ако точките са отклонени наляво, можете да видите колко по-кратък е цикълът; изместването надясно показва колко по-дълъг е предишният.

На получената ритмограма се маркира областта, съответстваща на отклонението на N-N интервалите. Методът ни позволява да идентифицираме активната работа на вегетативната система и нейното последващо въздействие върху сърцето.

Методи за изследване на HRV

Международните медицински стандарти определят два начина за изследване на сърдечния ритъм:

1. Записване на “RR” интервали - за 5 минути се използва за бърза оценка на HRV и извършване на определени медицински изследвания;
2. Ежедневно записване на “RR” интервали - по-точно оценява ритмите на вегетативния запис на “RR” интервали. Въпреки това, когато се дешифрира запис, много индикатори се оценяват въз основа на петминутен период на запис на HRV, тъй като сегментите се формират на дълъг запис, който пречи на спектралния анализ.

За определяне на високочестотния компонент в сърдечния ритъм е необходим запис от около 60 секунди, а за анализ на нискочестотния компонент са необходими 120 секунди запис. За правилно оценяване на нискочестотния компонент е необходим петминутен запис, който е избран за стандартното изследване на HRV.

HRV на здраво тяло

Променливостта на средния ритъм при здрави хора позволява да се определи тяхната физическа издръжливост според възрастта, пола и времето на деня.

Показателите за HRV са индивидуални за всеки човек. Жените имат по-активен пулс. Най-висок HRV се наблюдава в детството и юношеството. Високо- и нискочестотните компоненти намаляват с възрастта.

HRV се влияе от теглото на човека. Намаленото телесно тегло провокира силата на HRV спектъра, при хората с наднормено тегло се наблюдава обратен ефект.

Спортът и леката физическа активност имат благоприятен ефект върху HRV: мощността на спектъра се увеличава, сърдечната честота се понижава. Прекомерните натоварвания, напротив, увеличават честотата на контракциите и намаляват HRV. Това обяснява честите внезапни смъртни случаи сред спортистите.

Използването на методи за определяне на вариациите на сърдечната честота ви позволява да контролирате тренировките си чрез постепенно увеличаване на натоварването.

Ако HRV е намалена

Рязкото намаляване на вариациите на сърдечната честота показва определени заболявания:

· Исхемични и хипертонични заболявания;

· Прием на определени лекарства;

Изследванията на HRV в медицинските дейности са сред простите и достъпни методи за оценка на вегетативната регулация при възрастни и деца при редица заболявания.

В медицинската практика анализът позволява:

· Оценка на висцералната регулация на сърцето;

· Определяне на общото функциониране на тялото;

· Оценка на нивото на стрес и физическа активност;

· Проследяване на ефективността на лекарствената терапия;

· Диагностициране на заболяването в ранен стадий;

· Помага за избор на подход за лечение на сърдечно-съдови заболявания.

Ето защо, когато изследвате тялото, не трябва да пренебрегвате методите за изследване на сърдечните контракции. Показателите за HRV помагат да се определи тежестта на заболяването и да се избере правилното лечение.

Подобни публикации:

Оставете коментар

Има ли риск от инсулт?

1. Повишено (над 140) кръвно налягане:

• често
• Понякога
• Рядко

2. Съдова атеросклероза

3. Пушене и алкохол:

• често
• Понякога
• Рядко

4. Сърдечно заболяване:

• вродено увреждане
• клапни нарушения
• сърдечен удар

5. Преминаване на медицински преглед и ЯМР диагностика:

• Всяка година
• веднъж в живота
• никога

Общо: 0%

Инсултът е доста опасно заболяване, което засяга хора не само на възраст, но и на средна възраст и дори много млади хора.

Инсултът е опасно спешно състояние, което изисква незабавна помощ. Често завършва с увреждане, в много случаи дори смърт. В допълнение към запушването на кръвоносен съд при исхемичен тип, причината за атака може да бъде и кръвоизлив в мозъка на фона на високо кръвно налягане, с други думи, хеморагичен инсулт.

Редица фактори увеличават вероятността от инсулт. Например не винаги са виновни гените или възрастта, въпреки че след 60 години заплахата нараства значително. Всеки обаче може да направи нещо, за да го предотврати.

Високото кръвно налягане е основен рисков фактор за инсулт. Коварната хипертония не показва симптоми в началния етап. Поради това пациентите го забелязват късно. Важно е редовно да измервате кръвното си налягане и да приемате лекарства, ако нивата са повишени.

Никотинът свива кръвоносните съдове и повишава кръвното налягане. Рискът от инсулт за пушач е два пъти по-висок от този за непушач. Има обаче добра новина: тези, които се откажат от пушенето, значително намаляват тази опасност.

3. Ако сте с наднормено тегло: отслабнете

Затлъстяването е важен фактор за развитието на мозъчен инфаркт. Пълните хора трябва да помислят за програма за отслабване: яжте по-малко и по-добре, добавете физическа активност. По-възрастните хора трябва да обсъдят с лекаря си каква загуба на тегло ще им бъде полезна.

4. Поддържайте нормални нива на холестерол

Повишените нива на “лошия” LDL холестерол водят до отлагане на плаки и емболи в кръвоносните съдове. Какви трябва да бъдат стойностите? Всеки трябва да се информира индивидуално със своя лекар. Тъй като границите зависят например от наличието на съпътстващи заболявания. Освен това високите стойности на „добрия“ HDL холестерол се считат за положителни. Здравословният начин на живот, особено балансираната диета и много упражнения, могат да имат положителен ефект върху нивата на холестерола.

Диета, известна като „средиземноморска“, е полезна за кръвоносните съдове. Тоест: много плодове и зеленчуци, ядки, зехтин вместо олио за пържене, по-малко колбаси и месо и много риба. Добра новина за гастрономите: можете да си позволите да се отклоните от правилата за един ден. Важно е да се храним здравословно като цяло.

6. Умерена консумация на алкохол

Прекомерната консумация на алкохол увеличава смъртта на засегнатите от инсулт мозъчни клетки, което е недопустимо. Не е необходимо да се въздържате напълно. Чаша червено вино на ден е дори полезна.

Движението понякога е най-доброто нещо, което можете да направите за здравето си, за да отслабнете, да нормализирате кръвното налягане и да поддържате еластичността на кръвоносните съдове. Упражненията за издръжливост като плуване или бързо ходене са идеални за това. Продължителността и интензивността зависят от личната физическа форма. Важна забележка: Нетренирани лица над 35 години трябва да бъдат прегледани от лекар преди да започнат да тренират.

8. Слушайте сърдечния си ритъм

Редица сърдечни заболявания допринасят за вероятността от инсулт. Те включват предсърдно мъждене, вродени дефекти и други ритъмни нарушения. Възможните ранни признаци на сърдечни проблеми не трябва да се пренебрегват при никакви обстоятелства.

9. Контролирайте кръвната си захар

Хората с диабет са два пъти по-склонни да получат мозъчен инфаркт, отколкото останалата част от населението. Причината е, че повишените нива на глюкоза могат да увредят кръвоносните съдове и да насърчат отлагането на плака. В допълнение, хората с диабет често имат други рискови фактори за инсулт, като хипертония или твърде високи липиди в кръвта. Ето защо пациентите с диабет трябва да внимават да регулират нивата на захарта си.

Понякога стресът няма нищо лошо и дори може да ви мотивира. Продължителният стрес обаче може да повиши кръвното налягане и податливостта към заболявания. Косвено може да причини развитието на инсулт. Няма панацея за хроничния стрес. Помислете какво е най-добро за вашата психика: спорт, интересно хоби или може би упражнения за релаксация.

Анализ на вариабилността на сърдечната честота

Индивидуалният избор на антиаритмична терапия за предсърдно мъждене (ПМ) все още е труден проблем. В тази връзка продължава разработването на нови неинвазивни техники за подобряване на точността на клиничната диагноза и ефективността на избора на схеми на лечение. Анализът на променливостта на сърдечната честота (HRV) може да се използва като такава техника.

Методът за вариабилност на сърдечната честота се основава на количествен анализ на RR интервалите, измерени чрез ЕКГ за определен период от време. В този случай можете да нормализирате или броя на сърдечните цикли, или продължителността на записа. Работната комисия на Европейското дружество по кардиология и Северноамериканското дружество по кардиостимулация и електрофизиология предложи да се стандартизира времето за запис на ЕКГ, необходимо за адекватна оценка на параметрите на вариабилността на сърдечната честота. За изследване на времевите характеристики е обичайно да се използват кратки (5 минути) и дълги (24 часа) ЕКГ записи.

Вариабилността на сърдечната честота може да се определи по различни начини. Най-широко използваните методи за анализиране на променливостта на сърдечната честота са методите за оценка във времевата и честотната област.

В първия случай индикаторите се изчисляват въз основа на запис на NN интервали за дълъг период от време. Предложени са редица параметри за количествена характеристика на вариабилността на сърдечната честота във времевия диапазон: NN, SDNN, SDANN, SDNNi, RMSSD, NN > 50, pNN 50.

NN е общият брой RR интервали от синусов произход.

SDNN - стандартно отклонение на NN интервали. Използва се за оценка на общата вариабилност на сърдечната честота. Математически еквивалентен на общата мощност в спектралния анализ и отразява всички циклични компоненти, които формират променливостта на ритъма.

SDANN е стандартното отклонение на средните стойности на NN интервали, изчислени за 5-минутни интервали през целия запис. Отразява колебанията с интервал от повече от 5 минути. Използва се за анализиране на нискочестотни компоненти на променливостта.

SDNNi е средната стойност на стандартните отклонения на NN интервали, изчислени за 5-минутни интервали през целия запис. Отразява променливостта с цикъл от по-малко от 5 минути.

RMSSD е корен квадратен от средната сума на квадратите на разликите между съседни NN интервали. Използва се за оценка на високочестотни компоненти на променливостта.

NN 50 - броят на двойките съседни NN интервали, които се различават с повече от 50 m/s по време на целия запис.

pNN 50 е стойността на NN 50, разделена на общия брой NN интервали.

Изследването на вариабилността на сърдечната честота в честотния диапазон позволява да се анализира тежестта на колебанията на различни честоти в общия спектър. С други думи, този метод определя мощността на различните хармонични компоненти, които заедно формират променливостта. Възможният диапазон от RR интервали може да се интерпретира като честотната лента на канала за регулиране на сърдечната честота. Въз основа на съотношението на мощностите на различните спектрални компоненти може да се съди за доминирането на един или друг физиологичен механизъм за регулиране на сърдечната честота. Спектърът е конструиран чрез метода на бързото преобразуване на Фурие. По-рядко използван е параметричният анализ, базиран на авторегресивни модели. Спектърът има четири информативни честотни диапазона:

HF - висока честота (0,15-0,4 Hz). HF компонентът се разпознава като маркер за активността на парасимпатиковата система.

LF - ниска честота (0,04-0,15 Hz). Тълкуването на LF компонента е по-противоречиво. Някои изследователи го интерпретират като маркер за симпатикова модулация, други - като параметър, включващ симпатиково и вагусно влияние.

VLF - много ниска честота (0,003-0,04 Hz). Произходът на VLF и ULF компонентите се нуждае от допълнително проучване. По предварителни данни VLF отразява активността на симпатиковия субкортикален контролен център.

ULF - ултра ниска честота (< 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.

Спектърът на ритмограмата е концентриран в тясна инфра-нискочестотна област от 0 до 0,4 Hz, което съответства на трептения от 2,5 s до безкрайност. На практика максималният период е ограничен до интервал, равен на 1/3 от времето за запис на интервалограмата. При спектрален анализ на 5-минутен ЕКГ запис е възможно да се открият вълнови трептения с периоди до 99 s, а при холтер мониториране - циркадни трептения с интервали до 8 ч. Единственото ограничение е изискването за стационарност, т.е. независимост на статистическите характеристики от времето.

Основната размерност на спектралните компоненти се изразява в ms 2 /Hz. Понякога те се измерват в относителни единици като съотношението на мощността на отделен спектрален компонент към общата мощност на спектъра минус ултранискочестотния компонент.

Комбинираният времеви и спектрален анализ значително увеличава количеството информация за изследваните процеси и явления от различно естество, тъй като времето и честотните свойства са взаимосвързани. Въпреки това, някои характеристики са ясно отразени във времевата равнина, докато други се проявяват в честотния анализ.

Има две основни функции на променливостта на сърдечната честота: разсейване и концентрация. Първият се тества чрез индикатори SDNN, SDNNi, SDANN. В 8 кратки проби от синусовия ритъм при стационарен процес функцията на разсейване отразява парасимпатиковия отдел за регулиране. Индикаторът RMSSD във физиологична интерпретация може да се разглежда като оценка на способността на синусовия възел да концентрира сърдечния ритъм, регулиран от прехода на функцията на главния пейсмейкър към различни части на синоатриалния възел, които имат неравномерни нива на синхронизиране на възбудимостта и автоматизма. При повишаване на сърдечната честота на фона на активиране на симпатиковото влияние се наблюдава намаляване на RMSSD, т.е. повишена концентрация и обратно, с нарастваща брадикардия на фона на повишен вагусен тонус, концентрацията на ритъма намалява. При пациенти с основен несинусов ритъм този показател не отразява автономното влияние, но показва нивото на функционалните резерви на сърдечния ритъм по отношение на поддържането на адекватна хемодинамика. Рязкото отслабване на функцията на концентрация с увеличение на RMSSD с повече от 350 ms при пациенти с хетеротропна брадиаритмия е тясно свързано с внезапна смърт.

Вариабилността на сърдечната честота най-често се използва за стратифициране на риска от сърдечна и аритмична смъртност след инфаркт на миокарда. Доказано е, че намаляването на показателите (по-специално SDNN< 100) коррелируете высокой вероятностью развития угрожающих жизни аритмий и внезапной смерти после инфаркта миокарда.

Има доказателства, че ниската вариабилност е предиктор за патология на сърдечно-съдовата система при практически здрави индивиди. По този начин прогностичната значимост на тези параметри вече е доказана. Понастоящем обаче редица ограничения намаляват диагностичната стойност на техниката. Една от основните пречки пред широкото клинично използване на показателите за вариабилност на сърдечната честота е големият диапазон на индивидуалните колебания при едно и също заболяване, което прави границите на нормата много неясни.

В табл представени са нормални параметри на вариабилност на сърдечната честота.

Нормални стойности на вариабилност на сърдечната честота

Това, което се нарича вариабилност на сърдечната честота, алгоритъм за анализ

„Сърцето работи като часовник“ - тази фраза често се прилага за хора, които имат силно, здраво сърце. Разбираемо е, че такъв човек има ясен и равномерен сърдечен ритъм. Всъщност решението е фундаментално погрешно. Стивън Гейлс, английски учен, който провежда изследвания в областта на химията и физиологията, прави откритието през 1733 г., че сърдечният ритъм е променлив.

Какво представлява вариабилността на сърдечната честота?

Цикълът на свиване на сърдечния мускул е променлив. Дори при напълно здрави хора, които са в покой, е различно. Например: ако пулсът на човек е 60 удара в минута, това не означава, че интервалът от време между ударите на сърцето е 1 секунда. Паузите могат да бъдат по-кратки или по-дълги с части от секунди и да добавят общо до 60 удара. Това явление се нарича променливост на сърдечната честота. В медицинските среди - под формата на съкращение HRV.

Тъй като разликата в интервалите между циклите на сърдечния ритъм зависи от състоянието на тялото, анализът на HRV трябва да се извършва в неподвижно положение. Промените в сърдечната честота (HR) възникват поради различни функции на тялото, като непрекъснато се променят на нови нива.

Резултатите от спектралния анализ на HRV показват физиологични процеси, протичащи в системите на тялото. Този метод за изследване на променливостта позволява да се оценят функционалните характеристики на тялото, да се провери функционирането на сърцето и да се установи колко рязко е намален сърдечният ритъм, което често води до внезапна смърт.

Връзка между нервната автономна система и сърдечната функция

Вегетативната нервна система (ВНС) е отговорна за регулирането на функционирането на вътрешните органи, включително сърцето и кръвоносните съдове. Може да се сравни с автономен бордови компютър, който следи дейността и регулира функционирането на системите в тялото. Човек не мисли за това как диша или как протича храносмилателният процес вътре, кръвоносните съдове се стесняват и разширяват. Цялата тази дейност се извършва автоматично.

ANS е разделен на два вида:

Всяка от системите засяга функционирането на тялото, функционирането на сърдечния мускул.

Симпатичен - отговаря за осигуряването на функциите, които са необходими на тялото, за да оцелее в стресови ситуации. Активира силата, доставя голям приток на кръв към мускулната тъкан, кара сърцето да бие по-бързо. Когато сте стресирани, вие намалявате променливостта на сърдечната си честота: интервалите между ударите стават по-къси и сърдечната честота се увеличава.

Парасимпатикова - отговаря за почивката и натрупването на тялото. Следователно, той влияе върху намаляването на сърдечната честота и променливостта. С дълбоко вдишване човек се успокоява и тялото започва да възстановява функциите си.

Благодарение на способността на ВНС да се адаптира към външни и вътрешни промени и правилното балансиране в различни ситуации е осигурено човешкото оцеляване. Нарушенията във функционирането на нервната автономна система често причиняват нарушения, развитие на заболявания и дори смърт.

История на метода

Използването на анализ на променливостта на сърдечната честота започна едва наскоро. Методът за оценка на HRV привлича вниманието на учените едва през 20 век. През този период чуждестранни светила на науката се занимават с разработването на анализа и неговото клинично приложение. Съветският съюз взе рисковано решение да приложи метода на практика.

По време на обучението на космонавта Ю. А. Гагарин. По време на първия полет съветските учени бяха изправени пред трудна задача. Беше необходимо да се изследва влиянието на космическия полет върху човешкото тяло и да се оборудва космическият обект с минимален брой инструменти и сензори.

Научният съвет реши да използва спектрален анализ на HRV за изследване на състоянието на астронавта. Методът е разработен от д-р Баевски Р.М. и се нарича кардиоинтервалография. През същия период лекарят започва да създава първия сензор, който се използва като измервателно устройство за проверка на HRV. Той си представи преносим електрически компютър с апарат за отчитане на пулса. Размерите на сензора са относително малки, така че устройството може да се носи и използва за изследване навсякъде.

Баевски Р.М. откри напълно нов подход за проверка на човешкото здраве, наречен донозологична диагностика. Методът ви позволява да оцените състоянието на човек и да определите какво е довело до развитието на болестта и много повече.

Учените, провеждащи изследвания в края на 80-те години, установиха, че спектралният анализ на HRV осигурява точна прогноза за смърт при лица, претърпели инфаркт на миокарда.

През 90-те години кардиолозите стигнаха до единни стандарти за клинична употреба и спектрален анализ на HRV.

Къде другаде се използва методът HRV?

Днес кардиоинтервалографията се използва не само в областта на медицината. Една от популярните области на употреба е спортът.

Учени от Китай установиха, че анализът на HRV позволява да се оцени вариацията на сърдечната честота и да се определи степента на стрес в тялото по време на физическа активност. Използвайки метода, можете да разработите лична тренировъчна програма за всеки спортист.

При разработването на системата Firstbeat финландските учени взеха за основа анализ на HRV. Програмата се препоръчва за използване от спортисти за измерване на нивата на стрес, анализ на ефективността на тренировката и оценка на продължителността на възстановяване на тялото след физическа активност.

Анализ на HRV

Вариабилността на сърдечната честота се изследва с помощта на анализ. Този метод се основава на определяне на последователността на R-R ЕКГ интервалите. Има и NN интервали, но в този случай се вземат предвид само разстоянията между нормалните сърдечни удари.

Получените данни позволяват да се определи физическото състояние на пациента, да се наблюдава динамиката и да се идентифицират отклонения във функционирането на човешкото тяло.

Чрез изучаване на адаптивните резерви на човек е възможно да се предвидят възможни неизправности във функционирането на сърцето и кръвоносните съдове. Ако параметрите са намалени, това показва, че връзката между VCH и сърдечно-съдовата система е нарушена, което води до развитие на патологии във функционирането на сърдечния мускул.

Спортистите и силните, здрави момчета имат високи данни за HRV, тъй като повишеният парасимпатиков тонус е характерно състояние за тях. Високият симпатичен тонус възниква поради различни видове сърдечни заболявания, което води до намален HRV. Но при остро, рязко намаляване на променливостта възниква сериозен риск от смърт.

Спектрален анализ – особености на метода

С помощта на спектрален анализ е възможно да се оцени влиянието на регулаторните системи на тялото върху сърдечните функции.

Лекарите са идентифицирали основните компоненти на спектъра, съответстващи на ритмичните вибрации на сърдечния мускул и характеризиращи се с различна периодичност:

• HF – висока честота;
• LF – ниска честота;
• VLF – много ниска честота.

Всички тези компоненти се използват в процеса на краткосрочен запис на електрокардиограма. За дългосрочен запис се използва ултра-нискочестотен ULF компонент.

Всеки компонент има свои собствени функции:

• LF – определя как симпатиковата и парасимпатиковата нервна система влияят върху ритъма на сърдечния ритъм.
• СН – има връзка с движенията на дихателната система и показва как блуждаещият нерв влияе върху функционирането на сърдечния мускул.
• ULF, VLF показват различни фактори: съдов тонус, процеси на терморегулация и др.

Важен показател е TP, който дава общата мощност на спектъра. Позволява да се обобщи активността на ефектите на VNS върху работата на сърцето.

Не по-малко важни параметри на спектралния анализ са индексът на централизация, който се изчислява по формулата: (HF+LF)/VLF.

При извършване на спектрален анализ се взема предвид индексът на вагосимпатиковото взаимодействие на LF и HF компонентите.

Съотношението LF/HF показва как симпатиковите и парасимпатиковите части на ANS влияят върху сърдечната дейност.

Нека разгледаме нормите на някои показатели за спектрален анализ на HRV:

• LF. Определя влиянието на надбъбречната система на симпатиковия отдел на ANS върху функционирането на сърдечния мускул. Нормалните стойности на индикатора са в рамките на ms 2.
• HF. Определя активността на парасимпатиковата нервна система и влиянието й върху дейността на сърдечно-съдовата система. Норма на показателя: ms 2.
• LF/HF. Показва баланса на SNS и PSNS и нарастване на напрежението. Нормата е 1,5-2,0.
• VLF. Определя хормоналната подкрепа, функциите на терморегулацията, съдовия тонус и много други. Нормата е не повече от 30%.

HRV на здрав човек

Показанията на спектралния анализ на HRV са индивидуални за всеки човек. Използвайки променливостта на сърдечната честота, можете лесно да прецените колко висока е вашата физическа издръжливост спрямо възрастта, пола и времето на деня.

Например: женското население има по-висок пулс. Най-високите нива на HRV се наблюдават при деца и юноши. LF и HF компонентите намаляват с възрастта.

Доказано е, че телесното тегло на човек влияе върху показанията на HRV. При ниско тегло спектърът на мощност се увеличава, но при хора със затлъстяване показателят се намалява.

Спортът и умерената физическа активност влияят благоприятно на изменчивостта. По време на такива упражнения сърдечната честота намалява и мощността на спектъра се увеличава. Силовата тренировка увеличава сърдечната честота и намалява променливостта на сърдечната честота. Не е необичайно спортистът да умре внезапно след интензивна тренировка.

Какво означава намален HRV?

Ако има рязко намаляване на вариабилността на сърдечната честота, това може да означава развитие на сериозни заболявания, най-честите от които са:

• Хипертония.
• Сърдечна исхемия.
• Синдром на Паркинсон.
• Захарен диабет тип I и II.
• Множествена склероза.

Нарушенията на HRV често са причинени от приема на определени лекарства. Намалените вариации могат да показват патологии от неврологичен характер.

HRV анализът е прост, достъпен начин за оценка на регулаторните функции на вегетативната система при различни заболявания.

С това изследване можете:

• дават обективна оценка на функционирането на всички системи на тялото;
• определи колко високо е нивото на стрес по време на физическа активност;
• следете ефективността на лечението;
• оценка на висцералната регулация на сърдечния мускул;
• идентифициране на патологии в ранните стадии на заболяването;
• изберете подходяща терапия за заболявания на сърдечно-съдовата система.

Изследването на сърдечната честота ви позволява да определите тежестта на патологията и да изберете ефективно лечение, така че не е необходимо да пренебрегвате този вид изследване.

Вариабилност на сърдечната честота

В тази статия ще ви разкажем какво представлява променливостта на сърдечната честота, какво влияе, как да я измерите и какво да правите с получените данни.

Нашето сърце не е просто помпа. Това е много сложен център за обработка на информация, който комуникира с мозъка чрез нервната и хормоналната система, както и по други начини. Статиите предоставят обширно описание и диаграми на взаимодействието между сърцето и мозъка.

И ние също не контролираме сърцето си; неговата автономност се определя от работата на синусовия възел - който предизвиква свиването на сърдечния мускул. Той е автоматичен, т.е. спонтанно възбужда и задейства разпространението на акционен потенциал в целия миокард, което предизвиква свиване на сърцето.

Работата на всички регулаторни системи на нашето тяло може да бъде представена под формата на двуконтурен модел, предложен от Р. М. Баевски. . Той предложи разделянето на всички регулаторни системи (управляващи вериги) на тялото на два вида: най-високата - централната верига и най-ниската - автономната регулаторна верига (фиг. 3).

Автономната регулаторна верига се състои от синусовия възел, който е пряко свързан със сърдечно-съдовата система (CVS) и чрез нея с дихателната система (RS) и нервните центрове, които осигуряват рефлекторна регулация на дишането и кръвообращението. Блуждаещите нерви (V) имат пряк ефект върху клетките на синусовия възел.

Централната регулаторна верига действа върху синусовия възел чрез симпатиковите нерви (S) и хуморалния регулаторен канал (hk) или променя централния тонус на ядрата на блуждаещия нерв.Той има по-сложна структура, състои се от 3 нива, в зависимост върху изпълняваните функции.

Ниво B: централната верига за контролиране на сърдечната честота, осигурява „вътрешносистемна“ хомеостаза чрез симпатиковата система.

Ниво B: осигурява междусистемна хомеостаза, между различни системи на тялото с помощта на нервни клетки и хуморално (с помощта на хормони).

Ниво А: осигурява адаптиране към външната среда с помощта на централната нервна система.

Ефективната адаптация се осъществява с минимално участие на по-високи нива на контрол, тоест чрез автономен цикъл. Колкото по-голям е приносът на централните вериги, толкова по-трудно и „скъпо” е за тялото да се адаптира.

На ЕКГ запис изглежда така:

Тъй като се интересуваме от работата на всички регулаторни системи на тялото и това се отразява в работата на синусовия възел, изключително важно е да изключим от разглеждането резултатите от действието на други центрове на възбуждане, чието действие за нашите цели ще бъдат намеса.

Ето защо е изключително важно синусовият възел да задейства сърдечната контракция. Това ще се появи на ЕКГ като P вълна (в червено) (вижте Фигура 6)

Възможни са различни дефекти при запис поради:

Опитваме се да елиминираме всички разсейвания; нашата задача е в идеалния случай да направим всички измервания по едно и също време и на едно и също място, което ни е удобно. Също така препоръчвам да станете от леглото, да направите необходимите (сутрешни) процедури и да се върнете - това ще намали шанса да заспите по време на запис, което се случва периодично. Легнете още няколко минути и включете записа. Колкото по-дълъг е записът, толкова по-информативен е той. За кратки записи обикновено са достатъчни 5 минути. Има и опции за запис на 256 RR интервала. Въпреки че можете да срещнете и опити за оценка на състоянието ви с помощта на по-кратки записи. Ние използваме 10 минутен запис, но бихме искали да е по-дълъг... По-дълъг запис ще съдържа повече информация за състоянието на тялото.

И така, имаме масив от RR интервали, който изглежда по следния начин: Фигура 7:

Преди започване на анализа е необходимо да се изключат артефактите и шумовете (екстрасистоли, аритмии, дефекти в записа и др.) от изходните данни. Ако това не може да се направи, тогава такива данни не са подходящи, най-вероятно индикаторите ще бъдат надценени или подценени.

Вариабилността на сърдечната честота може да се оцени по различни начини. Един от най-простите начини е да се оцени статистическата променливост на последователност от RR интервали; за това се използва статистически метод. Това позволява променливостта да бъде количествено определена за определен период от време.

SDNN е стандартното отклонение на всички нормални (синусови, NN) интервали от средната стойност. Отразява общата променливост на целия спектър, корелира с общата мощност (TP) и е по-зависим от нискочестотния компонент. Освен това всяко движение, което правите във времето за запис, със сигурност ще бъде отразено в този индикатор. Един от основните показатели, които оценяват регулаторните механизми.

Статията се опитва да намери връзката на този показател с VO2Max.

NN50 - броят на двойките последователни интервали, които се различават един от друг с повече от 50 ms.

pNN50 - % NN50 интервали от общия брой на всички NN интервали. Говори за дейността на парасимпатиковата система.

RMSSD - подобно на pNN50, показва главно активността на парасимпатиковата система. Измерва се като корен квадратен от средните квадратни разлики на съседни NN интервали.

И работата оценява динамиката на обучението на триатлонисти въз основа на RMSSD и ln RMSSD за 32 седмици.

Този показател също корелира със състоянието на имунната система.

CV(SDNN/R-Raver) - коефициент на вариация, ви позволява да оцените влиянието на сърдечната честота върху променливостта.

За яснота прикачих файл с динамиката на някои от посочените по-горе показатели в периода преди и след полумаратона, който се проведе на 05.11.2017г.

Ако погледнете внимателно записа на променливостта, можете да видите, че той се променя на вълни (вижте фиг.

За да се оценят тези вълни, е необходимо да се трансформира всичко това в различна форма, като се използва трансформацията на Фурие (фиг. 9 демонстрира използването на трансформацията на Фурие).

Сега можем да оценим силата на тези вълни и да ги сравним една с друга, вижте

HF (High Frequency) - мощност на високочестотната област на спектъра, диапазон от 0,15 Hz до 0,4 Hz, което съответства на период между 2,5 секунди и 7 секунди. Този показател отразява функционирането на парасимпатиковата система. Основният предавател е ацетилхолинът, който се разрушава доста бързо. HF отразява нашето дишане. По-точно дихателна вълна - при вдишване интервалът между сърдечните контракции намалява, а при издишване се увеличава.

Всичко е „добре“ с този показател, има много научни статии, доказващи връзката му с парасимпатиковата система.

LF (Low Frequency) - мощност на нискочестотната част от спектъра, бавни вълни, диапазон от 0,04 Hz до 0,15 Hz, което съответства на период между 7 секунди и 25 секунди. Основният предавател е норепинефринът. LF отразява функционирането на симпатиковата система.

За разлика от HF, тук всичко е по-сложно, не е напълно ясно дали наистина отразява симпатиковата система. Въпреки че в случаите на 24-часово наблюдение това се потвърждава от следното изследване. Голяма статия обаче говори за трудността на интерпретацията и дори опровергава връзката на този показател със симпатиковата система.

LF/HF - отразява баланса на симпатиковия и парасимпатиковия дял на ВНС.

VLF (Very Low Frequency) - много бавни вълни, с честота до 0,04 Hz. Период между 25 до 300 сек. Все още не е ясно какво показва, особено при 5-минутни записи. Има статии, които показват връзка с циркадните ритми и телесната температура. При здрави хора има увеличение на мощността на VLF, което се случва през нощта и достига пикове преди събуждане. Това увеличение на автономната активност изглежда корелира със сутрешния пик на кортизола.

Статията се опитва да намери връзката на този показател с депресивното състояние. Освен това ниската мощност в тази лента е свързана със силно възпаление.

VLF може да се анализира само за дългосрочни записи.

TP (Total Power) - общата мощност на всички вълни с честота в диапазона от 0,0033 Hz до 0,40 Hz.

HFL е нов индикатор, базиран на динамично сравнение на HF и LF компонентите на вариабилността на сърдечната честота. Индикаторът HLF ни позволява да характеризираме динамиката на автономния баланс на симпатиковата и парасимпатиковата система. Увеличаването на този показател показва преобладаването на парасимпатиковата регулация в адаптационните механизми; намаляването на този показател показва включването на симпатиковата регулация.

А ето как изглежда динамиката по време на полумаратонското изпълнение на посочените по-горе показатели:

В следващата част на статията ще разгледаме различни приложения за оценка на променливостта на сърдечната честота и след това ще преминем директно към практиката.

2. Броня, J.A. и J.L. Ардел, изд. Неврокардиология., Oxford University Press: Ню Йорк. Малкият мозък на сърцето, 1994. [PDF]

3. Баевски Прогнозиране на състояния на ръба на нормалното и патологията. "Медицина", 1979 г.

4. Фред Шафър, Ролин МакКрейти и Кристофър Л. Зер. Здравото сърце не е метроном: интегративен преглед на анатомията на сърцето и вариабилността на сърдечната честота, 2014 г. [NCBI]

18. Джордж Е. Билман, Съотношението LF/HF не измерва точно сърдечния симпато-вагусен баланс, 2013 г.

Вариабилността на сърдечната честота е нормална

Лекция: Анализ на вариабилността на сърдечната честота A.P. Кулайчев. Компютърна електрофизиология и функционална диагностика. Ед. 4-то, преработено и допълнителни - М.: ИНФРА-М, 2007, стр.

Анализът на вариабилността на сърдечната честота (HRV) е бързо развиващ се клон на кардиологията, в който възможностите на изчислителните методи се реализират най-пълно. Тази посока до голяма степен е инициирана от пионерските работи на известния местен изследовател R.M. Баевски в областта на космическата медицина, който за първи път въвежда в практиката редица комплексни показатели, характеризиращи функционирането на различни регулаторни системи на тялото. В момента стандартизацията в областта на HRV се извършва от работна група на Европейското дружество по кардиология и Северноамериканското дружество по стимулация и електрофизиология.

Сърцето е идеално способно да реагира и на най-малките промени в нуждите на множество органи и системи. Вариационният анализ на сърдечния ритъм дава възможност да се оцени количествено и диференцирано степента на напрежение или тонус на симпатиковите и парасимпатиковите части на ANS, тяхното взаимодействие в различни функционални състояния, както и активността на подсистемите, които контролират работата на различни органи. . Следователно максималната програма в тази насока е разработването на изчислителни и аналитични методи за комплексна диагностика на тялото въз основа на динамиката на сърдечната честота.

Методите на HRV не са предназначени за диагностициране на клинични патологии, където, както видяхме по-горе, традиционните средства за визуален и измервателен анализ работят добре. Предимството на този раздел е възможността за откриване на фини отклонения в сърдечната дейност, поради което неговите методи са особено ефективни за оценка на общите функционални възможности на организма при нормални условия, както и ранни отклонения, които при липса на необходимата превантивна процедури, могат постепенно да прераснат в сериозни заболявания. HRV техниката се използва широко в много независими практически приложения, по-специално при Холтер мониторинг и при оценка на годността на спортисти, както и в други професии, свързани с повишен физически и психологически стрес (вижте в края на раздела).

Изходният материал за анализ на HRV са краткосрочни едноканални ЕКГ записи (от две до няколко десетки минути), извършени в спокойно, отпуснато състояние или по време на функционални тестове. На първия етап от такъв запис се изчисляват последователни кардиоинтервали (CI), референтни (гранични) точки на които са R-вълните, като най-изразените и стабилни компоненти на ЕКГ.

Методи за анализ на HRVобикновено групирани в следните четири основни раздела:

• интервалография;
• вариационна пулсометрия;
• спектрален анализ;
• корелационна ритмография.

Други методи.За анализ на HRV се използват редица по-рядко използвани методи, свързани с изграждането на тримерни скатерграми, диференциални хистограми, изчисляване на автокорелационни функции, триангулационна интерполация и изчисляване на индекса St. В оценъчно-диагностичен план тези методи могат да се характеризират като научно търсене и практически не въвеждат принципно нова информация.

Холтер мониторинг Дългосрочното Холтер ЕКГ наблюдение включва многочасово или многодневно едноканално непрекъснато записване на ЕКГ на пациент в нормалните му жизнени условия. Записът се извършва от преносимо носимо записващо устройство на магнитен носител. Поради голямата продължителност, последващото изследване на ЕКГ записа се извършва чрез изчислителни методи. В този случай обикновено се изгражда интервалограма, определят се области на резки промени в ритъма, търсят се екстрасистолни контракции и асистолни паузи, изчислява се общият им брой и екстрасистолите се класифицират по форма и местоположение.

Интервалография Този раздел използва главно методи за визуален анализ на графики на промени в последователни CI (интервалограма или ритмограма). Това дава възможност да се оцени тежестта на различни ритми (предимно дихателния ритъм, вижте фиг. 6.11), за да се идентифицират нарушенията в вариабилността на CI (вижте фиг. 6.16, 6.18, 6.19), асистолия и екстрасистолия. Така че на фиг. Фигура 6.21 показва интервалограма с три пропуснати сърдечни удара (три удължени CI от дясната страна), последвани от екстрасистола (съкратен CI), която е непосредствено последвана от четвърти пропуснат сърдечен ритъм.

Ориз. 6.11. Интервалиограма за дълбоко дишане

Ориз. 6.16. Фибрилационна интервалограма

Ориз. 6.19. Интервалограма на пациент с нормално здраве, но с явни нарушения на HRV

Интервалаграмата позволява да се идентифицират важни индивидуални характеристики на действието на регулаторните механизми в реакциите на физиологични тестове. Като илюстративен пример, помислете за противоположните типове реакции на тест за задържане на дъха. Ориз. Фигура 6.22 показва реакции на ускоряване на сърдечната честота при задържане на дъха. Въпреки това, при субекта (фиг. 6.22, а), след първоначален рязък спад, настъпва стабилизация с тенденция към известно удължаване на CI, докато при субекта (фиг. 6.22, б) първоначалният рязък спад продължава с по-бавно скъсяване на CI, докато нарушенията в вариабилността се появяват CI с дискретен характер на тяхното редуване (което за този субект не се проявява в състояние на релаксация). Фигура 6.23 представя реакции от противоположен характер с удължаване на CI. Въпреки това, ако за субекта (фиг. 6.23, а) има близка до линейна нарастваща тенденция, тогава за субекта (фиг. 23, б) в тази тенденция се проявява бавно-вълнова активност с висока амплитуда.

Ориз. 6.23. Интервалограми за тестове със задържане на дишането с удължаване на CI

Вариационна пулсометрия Този раздел използва главно инструменти за описателна статистика за оценка на разпределението на CI с изграждането на хистограма, както и редица производни показатели, характеризиращи функционирането на различни регулаторни системи на тялото и специални международни индекси. За много от тези индекси са определени клинични граници на нормалност в зависимост от пола и възрастта, както и редица последващи цифрови интервали, съответстващи на дисфункции в различна степен, въз основа на голям експериментален материал.

Стълбовидна диаграма.Спомнете си, че хистограмата е диаграма на плътността на вероятността на извадково разпределение. В този случай височината на определена колона изразява процента на кардиоинтервалите с даден диапазон на продължителност, налични в ЕКГ записа. За тази цел хоризонталната скала на продължителността на CI е разделена на последователни интервали с еднакъв размер (бинове). За сравнимост на хистограмите международният стандарт определя размера на bin на 50 ms.

Нормалната сърдечна дейност се характеризира със симетрична, куполообразна и плътна хистограма (фиг. 6.24). При отпускане с повърхностно дишане хистограмата се стеснява, а при задълбочаване на дишането се разширява. Ако има пропуснати контракции или екстрасистоли, на хистограмата се появяват отделни фрагменти (съответно вдясно или вляво от главния пик, фиг. 6.25). Асиметричната форма на хистограмата показва аритмичния характер на ЕКГ. Пример за такава хистограма е показан на фиг. 6.26, а. За да разберете причините за такава асиметрия, е полезно да се обърнете към интервалограмата (фиг. 6.26, b), която в този случай показва, че асиметрията се определя не от патологична аритмия, а от наличието на няколко епизода на промени в нормален ритъм, който може да бъде причинен от емоционални причини или промени в дълбочината и честотата на дишане.

Ориз. 6.24. Симетрична хистограма

Ориз. 6.25. Хистограма с пропуснати срезове

а - хистограма; b - интервалограма

Индикатори.В допълнение към хистографското представяне, вариационната пулсометрия изчислява и редица числени оценки: описателна статистика, индекси на Баевски, индекси на Каплан и редица други.

Описателни статистически показателидопълнително характеризират разпределението на CI:

• размер на извадката N;
• диапазон на вариация dRR - разликата между максималния и минималния CI;
• средна стойност на RRNN (нормата по отношение на сърдечната честота е: 64±2,6 за възраст 19-26 години и 74±4,1 за възраст 31-49 години);
• стандартно отклонение SDNN (нормално 91±29);
• коефициент на вариация CV=SDNN/RRNN*100%;
• коефициенти на асиметрия и ексцес, характеризиращи симетрията на хистограмата и тежестта на нейния централен връх;
• Режим Mo или стойност на CI, разделяща цялата проба наполовина; при симетрично разпределение режимът е близо до средната стойност;
• амплитуда на режим AMo - процент на CI, попадащи в модалния бин.
• RMSSD - квадратният корен от средната сума на квадратите на разликите на съседните CI (практически съвпада със стандартното отклонение SDSD, норма 33±17), има стабилни статистически свойства, което е особено важно за кратки записи;
• pNN50 - процентът на съседните сърдечни интервали, които се различават един от друг с повече от 50 ms (норма 7±2%), също ще се промени малко в зависимост от дължината на записа.

Индикаторите dRR, RRNN, SDNN, Mo се изразяват в ms. AMo се счита за най-значим, характеризиращ се със своята устойчивост на артефакти и чувствителност към промени във функционалното състояние. Обикновено при хора под 25-годишна възраст AMo не надвишава 40%, с възрастта се увеличава с 1% на всеки 5 години, надвишаването на 50% се счита за патология.

Индикатори R.M. Баевски:

• индекс на автономния баланс IVR=AMo/dRR показва връзката между активността на симпатиковия и парасимпатиковия дял на ВНС;
• индикаторът на вегетативния ритъм VPR=1/(Mo*dRR) позволява да се прецени вегетативния баланс на тялото;
• показателят за адекватността на регулаторните процеси PAPR=AMo/Mo отразява съответствието между активността на сипатичния отдел на ANS и водещото ниво на синусовия възел;
• волтажният индекс на регулаторните системи IN=AMo/(2*dRR*Mo) отразява степента на централизация на контрола на сърдечната честота.

Най-значим в практиката е индексът IN, който адекватно отразява общия ефект от сърдечната регулация. Нормалните граници са: 62,3±39,1 за възраст 19-26 години. Индикаторът е чувствителен към повишен тонус на симпатиковата ANS; малко натоварване (физическо или емоционално) го увеличава 1,5-2 пъти, при значителни натоварвания увеличението е 5-10 пъти.

Индекси A.Ya. Каплан.Разработването на тези индекси преследва задачата за оценка на компонентите на бавните и бързите вълни на променливостта на CI без използването на сложни методи за спектрален анализ:

• Индексът на респираторна модулация (RIM) оценява степента на влияние на дихателния ритъм върху вариабилността на CI:
• IDM=(0,5* RMSSD/RRNN)*100%;
• индекс на симпатико-надбъбречен тонус: SAT=AMo/IDM*100%;
• индекс на бавновълнова аритмия: IMA=(1-0,5*IDM/CV)*100%-30
• индексът на пренапрежение на регулаторните системи IPS е произведението на CAT чрез съотношението на измереното време на разпространение на пулсовата вълна към времето на разпространение в покой, диапазон от стойности:

40-300 - работен невропсихичен стрес;

900-3000 - пренапрежение, нужда от почивка;

3000-10000 - опасно за здравето пренапрежение;

Преди всичко е необходимо спешно да излезете от сегашното състояние, като се свържете с кардиолог.

Индексът SAT, за разлика от IN, отчита само бързия компонент на променливостта на CI, тъй като съдържа в знаменателя не общия диапазон на CI, а нормализирана оценка на променливостта между последователни CI - IDM. По този начин, колкото по-малък е приносът на високочестотния (респираторен) компонент на сърдечния ритъм към общата вариабилност на CI, толкова по-висок е SAT индексът. Много е ефективен за обща предварителна оценка на сърдечната дейност в зависимост от възрастта, нормалните граници са: 30-80 до 27 години, 80-250 от 28 до 40 години, 250-450 от 40 до 60 години и 450-800 за по-големи възрасти. SAT се изчислява на интервали от 1-2 минути в спокойно състояние, надвишаването на горната възрастова граница на нормата е признак на нарушения в сърдечната дейност, а надхвърлянето на долната граница е благоприятен знак.

Естествено допълнение към SAT е IMA, което е правопропорционално на дисперсията на CI, но не общата, а останалата дисперсия минус бързия компонент на променливостта на CI. Нормалните граници на IMA са: 29,2±13,1 за възраст 19-26 години.

Индекси за оценка на отклоненията в изменчивостта.Повечето от разглежданите индикатори са интегрални, тъй като се изчисляват върху доста разширени последователности от CI и са фокусирани конкретно върху оценката на средната променливост на CI и са чувствителни към разликите в такива средни стойности. Тези интегрални оценки изглаждат локалните вариации и работят добре при условия на стационарно функционално състояние, например по време на релаксация. В същото време би било интересно да има други оценки, които биха: а) работили добре при условията на функционални тестове, т.е. когато сърдечната честота не е стационарна, но има забележима динамика, например под формата на тенденция; б) бяха чувствителни точно към екстремни отклонения, свързани с ниска или повишена променливост на CI. В действителност, много незначителни ранни отклонения в сърдечната дейност не се появяват в покой, но могат да бъдат открити по време на функционални тестове, свързани с повишен физиологичен или психически стрес.

В тази връзка има смисъл да предложим един от възможните алтернативни подходи, който ни позволява да конструираме HRV показатели, които, за разлика от традиционните, могат да бъдат наречени диференциални или интервални. Такива индикатори се изчисляват в кратък плъзгащ се прозорец и след това се осредняват за цялата последователност на CI. Ширината на плъзгащия се прозорец може да бъде избрана от порядъка на 10 удара на сърцето, въз основа на следните три съображения: 1) това съответства на три до четири вдишвания, което до известна степен позволява да се неутрализира водещото влияние на дихателния ритъм ; 2) за такъв относително кратък период сърдечният ритъм може да се счита за условно стационарен дори при условия на стрес функционални тестове; 3) такъв размер на извадката осигурява задоволителна статистическа стабилност на числените оценки и приложимостта на параметричните критерии.

Като част от предложения подход, ние конструирахме два индекса за оценка: индекс на сърдечен стрес PSS и индекс на сърдечна аритмия PSA. Както показа допълнително проучване, умереното увеличение на ширината на плъзгащия се прозорец леко намалява чувствителността на тези индекси и разширява нормалните граници, но тези промени не са фундаментални.

Индексът на PSS е предназначен да оцени „лошата“ вариабилност на CI, изразяваща се в наличие на CI с еднаква или много подобна продължителност с разлика до 5 ms (примери за такива отклонения са показани на фиг. 6.16, 6.18, 6.19) . Това ниво на „нечувствителност“ е избрано по две причини: а) то е достатъчно малко, възлизащо на 10% от стандартния интервал от 50 ms; б) то е достатъчно голямо, за да осигури стабилност и сравнимост на оценките за ЕКГ записи, направени по различно време резолюции. Нормалната средна стойност е 16,3%, стандартното отклонение е 4,08%.

Индексът на PSA е предназначен да оцени екстравариабилността на CI или нивото на аритмия. Изчислява се като процент на CI, които се различават от средната стойност с повече от 2 стандартни отклонения. При нормално разпределение такива стойности ще бъдат по-малко от 2,5%. Нормалната средна стойност на PSA е 2,39%, стандартното отклонение е 0,85%.

Изчисляване на нормалните граници.Често при изчисляване на границите на нормата се използва доста произволна процедура. Избират се условно „здрави“ пациенти, при които по време на амбулаторно наблюдение не са открити заболявания. Индикаторите на HRV се изчисляват от техните кардиограми и средните стойности и стандартните отклонения се определят от тази проба. Тази техника не може да се счита за статистически правилна.

1. Както е посочено по-горе, цялата извадка трябва първо да бъде изчистена от отклонения. Границата на отклоненията и броят на отклоненията за отделен пациент се определят от вероятността за такива отклонения, която зависи от броя на показателите и броя на измерванията.

2. По-нататък обаче е необходимо да се извърши почистване за всеки показател поотделно, тъй като, като се има предвид общата нормативност на данните, индивидуалните показатели на някои пациенти могат да се различават рязко от груповите стойности. Критерият за стандартно отклонение не е подходящ тук, тъй като самите стандартни отклонения са предубедени. Такова диференцирано почистване може да се извърши чрез визуално изследване на графика на стойностите на индикатора, подредени във възходящ ред (графика на Quetelet). Необходимо е да се изключат стойности, принадлежащи към крайните, извити, редки участъци на графиката, оставяйки нейната централна, плътна и линейна част.

Спектрален анализ Този метод се основава на изчисляване на амплитудния спектър (за повече подробности вижте раздел 4.4) на редица кардиоинтервали.

Предварително пренормиране на времето.Въпреки това спектралният анализ не може да се извърши директно върху интервалограма, тъй като в строгия смисъл това не е времева серия: нейните псевдоамплитуди (CIi) са разделени във времето от самите CIi, т.е. нейната времева стъпка е неравномерна. Следователно, преди да се изчисли спектърът, е необходимо временно пренормиране на интервалограмата, което се извършва по следния начин. Нека изберем като постоянна времева стъпка стойността на минималния CI (или половината от него), която означаваме като mCI. Нека сега начертаем две времеви оси една под друга: ще маркираме горната според последователните CI, а долната ще маркираме с постоянна стъпка mCI. В долната скала ще конструираме амплитудите на променливостта на aCI на CI, както следва. Нека разгледаме следващата стъпка mKIi на долната скала, може да има два варианта: 1) mKIi напълно се вписва в следващия KIj на горната скала, тогава приемаме aKIi=KIj; 2) mKIi се наслагва върху две съседни KIj и KIj+1 в процентното съотношение a% и b% (a+b=100%), след което стойността на aKIi се изчислява от съответната пропорция на представителност aKIi=(KIj/a %+KIj+1/b %)*100%. Полученият времеви ред aKIi се подлага на спектрален анализ.

Честотни диапазони.Отделните области на получения амплитуден спектър (амплитудите се измерват в милисекунди) представляват силата на вариабилността на CI, дължаща се на влиянието на различни регулаторни системи на тялото. При спектралния анализ се разграничават четири честотни диапазона:

• · 0,4-0,15 Hz (период на трептене 2,5-6,7 s) - висока честота (HF - висока честота) или респираторен диапазон отразява активността на парасимпатиковия кардиоинхибиторен център на продълговатия мозък, реализирана чрез блуждаещия нерв;
• · 0,15-0,04 Hz (период на трептене 6,7-25 s) - нискочестотен (LF - ниска честота) или вегетативен диапазон (бавни вълни от първи ред на Траубе-Херинг) отразява активността на симпатиковите центрове на продълговатия мозък, реализирана чрез влиянието на SVNS и PSVNS, но главно с инервация от горния торакален (стелатен) симпатичен ганглий;
• · 0,04-0,0033 Hz (период на трептене от 25 s до 5 min) - много ниска честота (VLF - много ниска честота) съдово-двигателен или съдов обхват (бавни вълни от втори ред на Mayer) отразява действието на централните ерготропни и хуморално-метаболитни регулиране на механизмите; реализирани чрез промени в кръвните хормони (ретин, ангиотензин, алдостерон и др.);
• · 0,0033 Hz и по-бавно - обхватът с ултра ниска честота (ULF) отразява активността на по-високите центрове за регулиране на сърдечната честота, точният произход на регулирането е неизвестен, диапазонът рядко се изследва поради необходимостта от извършване на дългосрочни записи .

а - релаксация; b - дълбоко дишане На фиг. Фигура 6.27 показва спектрограми за две физиологични проби. В състояние на релаксация (фиг. 6.27, а) с плитко дишане амплитудният спектър намалява доста монотонно в посока от ниски към високи честоти, което показва балансирана представителност на различни ритми. По време на дълбоко дишане (фиг. 6.27, b) един респираторен пик се откроява рязко при честота 0,11 Hz (с период на дишане 9 s), неговата амплитуда (променливост) е 10 пъти по-висока от средното ниво при други честоти.

Индикатори.За характеризиране на спектралните диапазони се изчисляват редица показатели:

• честота fi и период Ti на среднопретегления пик на i-тия диапазон, позицията на такъв пик се определя от центъра на тежестта (спрямо честотната ос) на участъка от графиката на спектъра в диапазона;
• мощност на спектъра в диапазоните като процент от мощността на целия спектър VLF%, LF%, HF% (мощността се изчислява като сбор от амплитудите на спектралните хармоници в диапазона); нормалните граници са съответно: 28,65±11,24; 33,68±9,04; 35,79±14,74;
• средната стойност на амплитудата на спектъра в диапазона ACP или средната променливост на CI; нормалните граници са съответно: 23,1±10,03, 14,2±4,96, 6,97±2,23;
• амплитудата на максималния хармоник в диапазона Amax и неговия период Tmax (за да се увеличи стабилността на тези оценки е необходимо предварително изглаждане на спектъра);
• нормализирани мощности: LFnorm=LF/(LF+HF)*100%; HFнорма=HF/(LF+HF) *100%; коефициент на вазосимпатиков баланс LF/HF; нормалните граници са съответно: 50,6±9,4; 49,4±9,4; 0,7±1,5.

Грешки в CI спектъра.Нека се спрем на някои инструментални грешки на спектралния анализ (вижте раздел 4.4) във връзка с интервалограмата. Първо, мощностите в честотните диапазони значително зависят от „реалната“ честотна разделителна способност, която от своя страна зависи от поне три фактора: дължината на ЕКГ записа, стойностите на CI и избраната стъпка на пренормализиране на времето на интервалограмата . Това само по себе си налага ограничения върху сравнимостта на различните спектри. В допълнение, изтичането на мощност от пикове с висока амплитуда и странични пикове, дължащо се на амплитудна модулация на ритъма, може да се простира далеч в съседни диапазони, като внася значително и неконтролируемо изкривяване.

На второ място, при запис на ЕКГ не се нормализира основният действащ фактор - дихателният ритъм, който може да има различна честота и дълбочина (дихателната честота се регулира само при дълбоко дишане и хипервентилационни тестове). А за съпоставимост на спектрите в HF и LF диапазоните може да се говори само когато тестовете се извършват с фиксиран период и амплитуда на дишане. За регистриране и контрол на дихателния ритъм ЕКГ записът трябва да бъде допълнен с регистриране на гръдно и коремно дишане.

И накрая, самото разделяне на CI спектъра на съществуващи диапазони е доста произволно и не е статистически обосновано по никакъв начин. За такава обосновка би било необходимо да се тестват различни дялове върху голям експериментален материал и да се изберат най-значимите и стабилни по отношение на факторната интерпретация.

Широкото използване на оценки на мощността на SA също предизвиква известно недоумение. Такива показатели не се съгласуват добре помежду си, тъй като те пряко зависят от размера на честотните диапазони, които от своя страна се различават 2-6 пъти. В тази връзка е за предпочитане да се използват средни амплитуди на спектъра, които от своя страна корелират добре с редица показатели на ЕР в диапазона от стойности от 0,4 до 0,7.

Корелационна ритмография Този раздел включва основно изграждането и визуалното изследване на двумерни точечни диаграми или точечни диаграми, представящи зависимостта на предишни CI от последващи. Всяка точка на тази графика (фиг. 6.28) обозначава връзката между продължителностите на предишния CIi (по оста Y) и следващия CIi+1 (по оста X).

Индикатори.За да характеризирате облака на разсейване, изчислете позицията на неговия център, т.е. средната стойност на CI (M), както и размерите на надлъжната L и напречната w ос и тяхното съотношение w/L. Ако вземем чиста синусоида като CI (идеалният случай на влияние само на един ритъм), тогава w ще бъде 2,5% от L. Стандартните отклонения на a и b по тези оси обикновено се използват като оценки на w и Л.

За по-добра визуална сравнимост върху скатерграмата (фиг. 6.28) е изградена елипса с оси 2L, 2w (за малък размер на извадката) или 3L, 3w (за голям размер на извадката). Статистическата вероятност за надхвърляне на две и три стандартни отклонения е 4,56 и 0,26% при нормалния закон за разпределение на CI.

Норма и отклонения.При наличие на резки нарушения на HRV диаграмата на разсейване става произволна (фиг. 6.29, а) или се разпада на отделни фрагменти (фиг. 6.29, б): по този начин, в случай на екстрасистол, групи от точки изглеждат симетрични спрямо диагоналът, изместен в областта на късите CI от основното разпръскване на облака, а в случай на асистолия, в областта на късите CI се появяват симетрични групи от точки. В тези случаи скатерграмата не предоставя никаква нова информация в сравнение с интервалограмата и хистограмата.

а - тежка аритмия; б - екстрасистолия и асистолия Следователно скатерграмите са полезни главно при нормални условия за взаимно сравняване на различни субекти в различни функционални тестове. Отделна област на такова приложение е тестването на годността и функционалната готовност за физически и психологически стрес (виж по-долу).

Корелация на показателите За да оценим значимостта и корелацията на различните показатели на HRV, през 2006 г. проведохме специално статистическо изследване. Първоначалните данни са 378 ЕКГ записа, извършени в състояние на релаксация при висококвалифицирани спортисти (футбол, баскетбол, хокей, шорттрек, джудо). Резултатите от корелационния и факторния анализ ни позволиха да направим следните изводи:

1. Наборът от най-често използваните в практиката HRV показатели е излишен, повече от 41% от него (15 от 36) са функционално свързани и силно корелирани показатели:

· функционално зависими са следните двойки показатели: HR-RRNN, Mo-RRNN, LF/HF-HFnorm, LFnorm-HFnorm, fVLF-TVLF, fLF-TLF, fHF-THF, w/L-IMA, Kr-IMA, Kr- w/L;

· следните показатели са силно корелирани (коефициентите на корелация са посочени като множители): Mo-0,96*HR, AMo-0,93*IVR-0,93*PAPR, IVR-0,96*IN, VPR-0,95 *IN, PAPR-0,95*IN- 0.91*VPR, dX-0.92*SDNN, RMSSD-0.91*рNN50, IDM-0.91*HF%, IDM-0.91*AcrHF, w=0.91*рNN50, Br=0.91*w/L, Br=0.91*Kr, LF /HF=0.9*VL%.

По-специално, всички показатели на корелационната ритмография в посочения смисъл се дублират от показатели на вариационна пулсометрия, така че този раздел е само удобна форма за визуално представяне на информация (скатерграма).

2. Индикаторите на вариационната пулсометрия и спектралния анализ отразяват различни и ортогонални факторни структури.

3. Сред показателите на вариационната пулсометрия две групи показатели имат най-голямо факторно значение: а) CAT, PSS, IN, SDNN, pNN50, IDM, характеризиращи различни аспекти на интензивността на сърдечната дейност; б) IMA, PSA, характеризиращи съотношението ритмичност-аритмичност на сърдечната дейност;

4. Значението на диапазоните LF и VLF за функционална диагностика е под въпрос, тъй като факторното съответствие на техните показатели е двусмислено, а самите спектри са подложени на влиянието на многобройни и неконтролирани изкривявания.

5. Вместо нестабилни и двусмислени спектрални показатели е възможно да се използват IDM и IMA, отразяващи дихателните и бавновълновите компоненти на сърдечната вариабилност. Вместо оценки на мощността на лентата, за предпочитане е да се използват средни амплитуди на спектъра.

Оценка на годността Един от ефективните методи за оценка на годността и функционалната готовност (на спортисти и други специалисти, чиято работа е свързана с повишено физическо и психологическо натоварване) е анализирането на динамиката на промените в сърдечната честота по време на физическа активност с по-голяма интензивност и в периода след - възстановяване при усилие. Тази динамика пряко отразява скоростта и ефективността на биохимичните метаболитни процеси, протичащи в течната среда на тялото. В стационарни условия физическата активност обикновено се дава под формата на велоергометрични тестове, но в условията на реални състезания е възможно основно да се изследват процесите на възстановяване.

Биохимия на мускулното енергоснабдяване.Енергията, получена от тялото от разграждането на храната, се съхранява и транспортира до клетките под формата на високоенергийното съединение АТФ (адренозин трифосфорна киселина). Еволюцията е формирала три функционални системи за осигуряване на енергия:

• 1. Анаеробно-алактатната система (ATP - CP или креатин фосфат) използва мускулен ATP в началната фаза на работа, последвано от възстановяване на резервите на ATP в мускулите чрез разделяне на CP (1 mol CP = 1 mol ATP). Резервите от ATP и CP осигуряват само краткосрочни енергийни нужди (3-15 s).
• 2. Анаеробно-лактатната (гликолитична) система осигурява енергия чрез разграждането на глюкоза или гликоген, придружено от образуването на пирогроздена киселина, последвано от нейното превръщане в млечна киселина, която, бързо разлагайки се, образува калиеви и натриеви соли, обикновено наричани лактат . Глюкозата и гликогенът (образувани в черния дроб от глюкоза) се трансформират в глюкозо-6-фосфат и след това в АТФ (1 mol глюкоза = 2 mol ATP, 1 mol гликоген = 3 mol ATP).
• 3. Аеробно-окислителната система използва кислород за окисляване на въглехидрати и мазнини, за да осигури дългосрочна мускулна работа с образуването на АТФ в митохондриите.

В покой, енергията се генерира от разграждането на почти равни количества мазнини и въглехидрати, за да се образува глюкоза. По време на краткотрайни интензивни упражнения АТФ се образува почти изключително от разграждането на въглехидратите („най-бързата“ енергия). Съдържанието на въглехидрати в черния дроб и скелетните мускули осигурява образуването на не повече от 2000 kcal енергия, което ви позволява да пробягате около 32 км. Въпреки че в тялото има много повече мазнини, отколкото въглехидрати, метаболизмът на мазнините (глюконеогенезата) с образуването на мастни киселини и след това на АТФ е неизмеримо по-бавен енергийно.

Типът мускулно влакно определя неговия окислителен капацитет. По този начин мускулите, състоящи се от BS влакна, са по-специфични за извършване на физическа активност с висока интензивност поради използването на енергия от гликолитичната система на тялото. Мускулите, състоящи се от MS влакна, съдържат по-голям брой митохондрии и окислителни ензими, което осигурява извършването на по-голям обем физическа активност, използвайки аеробен метаболизъм. Физическата активност, насочена към развиване на издръжливост, помага за увеличаване на митохондриите и окислителните ензими в MS влакната, но особено в BS влакната. Това увеличава натоварването на системата за транспортиране на кислород към работещите мускули.

Натрупването на лактат в телесната течност „подкиселява“ мускулните влакна и инхибира по-нататъшното разграждане на гликогена, а също така намалява способността на мускулите да свързват калций, което предотвратява тяхното свиване. При интензивен спорт натрупването на лактат достига 18-22 mmol/kg при норма 2,5-4 mmol/kg. Спортове като бокс и хокей се отличават особено с максимални концентрации на лактат, като тяхното наблюдение в клиничната практика е типично за прединфарктни състояния.

Максималното освобождаване на лактат в кръвта настъпва на 6-та минута след интензивно натоварване. Съответно пулсът също достига своя максимум. Освен това концентрацията на лактат в кръвта и сърдечната честота намаляват синхронно. Следователно, въз основа на динамиката на сърдечната честота, можете да прецените функционалните способности на тялото да намали концентрацията на лактат и следователно ефективността на енергийно регенериращия метаболизъм.

Инструменти за анализ.По време на периода на натоварване и възстановяване се извършва серия от минута по минута i=1,2,3. ЕКГ записи. Въз основа на резултатите се изграждат скатерграми, които се комбинират на една графика (фиг. 6.30), според които визуално се оценява динамиката на промените в показателите на CI. За всяка i-та скатерграма се изчисляват числените показатели M, a, b, b/a. За да се оцени и сравни годността в динамиката на промените във всеки такъв показател Pi, се изчисляват интервални оценки на формата: (Pi-Pmax)/(Po-Pmax), където Po е стойността на индикатора в състояние на релаксация; Pmax е стойността на показателя при максимална физическа активност.

Ориз. 6.30. Комбинирани скатерграми на 1-секундни интервали на възстановяване след натоварване и състояния на релаксация

Литература 5. Gnezditsky V.V. Предизвикани мозъчни потенциали в клиничната практика. Таганрог: Медиком, 1997.

6. Гнездицки В.В. Обратна ЕЕГ задача и клинична електроенцефалография. Таганрог: Медиком, 2000

7. Жирмунская Е.А. Клинична електроенцефалография. М.: 1991 г.

13. Макс Дж. Методи и техники за обработка на сигнали за технически измервания. М.: Мир, 1983.

17. Otnes R., Enokson L. Приложен анализ на времеви редове. М.: Мир, 1982. Т. 1, 2.

18. К. Прибрам. Езици на мозъка. М.: Прогрес, 1975.

20. Рандал Р.Б. Честотен анализ. Брюл и Кяр, 1989 г.

22. Русинов V.S., Grindel O.M., Boldyreva G.N., Vacker E.M. Биопотенциали на мозъка. Математически анализ. М.: Медицина, 1987.

23. А.Я. Каплан. Проблемът за сегментното описание на човешката електроенцефалограма // Човешка физиология. 1999. Т.25. номер 1.

24. А.Я. Каплан, Ал.А. Fingelkurts, An.A. Фингелкуртс, С.В. Борисов, Б.С. Дарховски. Нестационарна природа на мозъчната активност, разкрита от EEG/MEG: методологични, практически и концептуални предизвикателства // Обработка на сигнали. Специален брой: Невронна координация в мозъка: перспектива за обработка на сигнали. 2005. № 85.

25. А.Я. Каплан. Нестационарност на ЕЕГ: методологичен и експериментален анализ // Напредъкът на физиологичните науки. 1998. Т.29. номер 3.

26. Kaplan A.Ya., Борисов S.V.. Динамика на сегментните характеристики на човешката ЕЕГ алфа активност в покой и при когнитивно натоварване // Journal of VND. 2003. № 53.

27. Каплан А.Я., Борисов С.В., Желиговски В.А.. Класификация на ЕЕГ на юноши според спектрални и сегментни характеристики в нормални условия и при разстройство от шизофрения спектър // Вестник на VND. 2005. Т.55. номер 4.

28. Борисов С.В., Каплан А.Я., Горбачевская Н.Л., Козлова И.А.. Структурна организация на алфа активността на ЕЕГ при юноши, страдащи от разстройства от шизофрения спектър // Journal of VND. 2005. Т.55. номер 3.

29. Борисов С.В., Каплан А.Я., Горбачевская Н.Л., Козлова И.А. Анализ на структурната ЕЕГ синхронност на юноши, страдащи от разстройства от шизофрения спектър // Човешка физиология. 2005. Т.31. номер 3.

38. Кулайчев А.П. Някои методологични проблеми на честотния анализ на ЕЕГ // Journal of VND. 1997. № 5.

43. Кулайчев А.П. Методика за автоматизация на психофизиологични експерименти/сб. Моделиране и анализ на данни. М.: РУСАВИЯ, 2004.

44. Кулайчев А.П. Компютърна електрофизиология. Ед. 3-то. М.: Издателство на Московския държавен университет, 2002 г.

През последните две десетилетия бяха установени значителни връзки между автономната нервна система и сърдечно-съдовата смъртност, включително внезапна смърт. Експериментални доказателства за връзка между чувствителността към летални аритмии и признаците на повишена симпатикова или намалена вагусна активност стимулират развитието в областта на изследването на количествените показатели на автономната активност.

Вариабилността на сърдечната честота (HRV) представлява един от най-обещаващите индикатори от този вид. Сравнително проста модификация на метода популяризира използването му. Тъй като все повече и повече устройства стават достъпни, които осигуряват автоматични измервания на HRV, кардиологът разполага с доста прост инструмент за решаване както на изследователски, така и на клинични проблеми. Значението и значението на много показатели за HRV обаче са по-сложни, отколкото обикновено се смята, и следователно има потенциал за неправилни заключения и неоправдани екстраполации.

Признаването на този проблем от Европейското дружество по кардиология и Северноамериканското дружество по кардиостимулация и електрофизиология доведе до създаването на съвместна работна група за разработване на подходящи стандарти. Основните цели на тази работна група бяха да стандартизира номенклатурата и да разработи дефиниции на термините, да уточни стандартните методи за измерване, да идентифицира физиологичните и патофизиологичните корелати, да опише клиничните показания за употреба и да идентифицира областите на изследване.

За решаването на тези проблеми работната група беше съставена от представители на различни области на математиката, инженерството, физиологията и клиничната медицина. Стандартите и предложенията, съдържащи се в този документ, не са предназначени да ограничат по-нататъшното развитие, а по-скоро да позволят сравнение и тълкуване на резултатите и да доведат до по-нататъшен напредък в областта.

Феноменът, върху който се фокусира тази статия, са колебанията в интервала между последователните сърдечни удари, както и колебанията между последователните сърдечни удари. Терминът „Вариабилност на сърдечната честота“ се е превърнал в общ термин за описване на промени както в сърдечната честота, така и в RR интервалите. Други термини като вариабилност на дължината на цикъла, вариабилност на сърдечния период, вариабилност на RR интервала и тахограма на RR интервала са използвани в литературата за описание на колебания в последователни сърдечни цикли. Тези термини позволяват да се подчертае, че обектът на изследване е точно интервалът между последователните контракции, а не сърдечната честота. Въпреки това, те не са толкова широко използвани като HRV, така че терминът HRV ще се използва в този документ.

ЗАДЕН ПЛАН

Клиничното значение на вариабилността на сърдечната честота е оценено за първи път през 1965 г., когато Хон и Лий отбелязват, че феталния дистрес е предшестван от редуване на интервали между ударите, преди да настъпят каквито и да е забележими промени в действителната сърдечна честота. Двадесет години по-късно Sayers et al. обърна внимание на наличието на физиологични ритми в сигнала на сърдечния ритъм. През 1970 г Юинг и др. предложи няколко прости теста, извършени до леглото на пациента, с помощта на които, въз основа на краткотрайни промени в RR интервалите, се открива автономна невропатия при пациенти със захарен диабет. Връзката на по-висок риск от смърт при пациенти с инфаркт на миокарда с намалена HRV е демонстрирана за първи път от Wolf et al. през 1977 г. През 1981 г. Akselrod et al. използва спектрален анализ на флуктуациите на сърдечната честота, за да определи количествено сърдечно-съдовата ефективност от удар до удар.

Тези методи за честотен анализ са допринесли за разбирането на някои от автономните причини за флуктуациите на RR интервала, наблюдавани при записите на сърдечната честота. Клиничното значение на HRV беше идентифицирано в края на 80-те години на миналия век, когато беше потвърдено, че HRV е последователен и независим предиктор за смърт при пациенти, които са претърпели остър миокарден инфаркт. С наличието на нови цифрови високочестотни 24-часови многоканални устройства за запис на ЕКГ, HRV има потенциала да предостави допълнителна ценна информация за физиологични и патофизиологични състояния и да подобри оценката на риска.

ОПРЕДЕЛЯНЕ НА ВАРИАБЕЛНОСТТА НА СЪРДЕЧНАТА РЪТМА

Методи във времева област
(Методи във времевата област)

Вариабилността на сърдечната честота може да се оцени по различни методи. Може би най-лесните за използване са методите за оценка на времевата област. При тези методи се вземат предвид или стойностите на сърдечната честота, изчислени във всеки момент от времето, или интервалите между последователните комплекси. При непрекъснат ЕКГ запис се открива всеки QRS комплекс и се изчисляват така наречените нормални към нормални интервали (NN), т.е. интервалите между съседни QRS комплекси, които са резултат от деполяризация на клетките на синусовия възел, или се определя моментната сърдечна честота. Най-простите променливи, които могат да бъдат изчислени, са: среден NN интервал, средна сърдечна честота, разлика между най-дългия и най-късия NN интервал, разлика между дневен и нощен сърдечен ритъм и др. Вариациите в мигновената сърдечна честота, свързани с дишане, тест за наклон, маневра на Валсалва и инфузия на фенилефрин също могат да бъдат изследвани. Промените могат да бъдат описани чрез анализиране на сърдечната честота или дължината на сърдечния цикъл (RR).

Статистически методи

Въз основа на поредица от моментни сърдечни честоти или NN интервали, записани за дълъг период от време, обикновено 24 часа, могат да се изчислят по-сложни показатели - статистически показатели за време. Те могат да бъдат разделени на две групи: (1) - получени чрез обработка на директни измервания на моментна сърдечна честота или NN интервали. (2) - изчислено въз основа на разликата между NN интервали. Тези показатели могат да бъдат изчислени за целия период на наблюдение или за определени периоди от периода на запис, което ви позволява да сравнявате HRV в различни моменти от живота, като сън, почивка и др.

Най-удобната променлива за изчисляване е стандартното отклонение на NN интервалите - (SDNN) - корен квадратен от NN разпространението. Тъй като величината под корена е математически еквивалентна на общата мощност в спектралния анализ, SDNN отразява всички циклични компоненти, отговорни за променливостта по време на периода на запис. В много проучвания SDNN се изчислява за целия 24-часов период и по този начин включва както краткосрочни високочестотни промени, така и много нискочестотни компоненти, възникнали през 24-часовия период. Тъй като периодът на запис се скъсява, SDNN оценява все по-кратки сърдечни цикли. Трябва да се отбележи, че при равни други условия общото количество променливост се увеличава с увеличаване на дължината на изследвания запис. За произволно записана ЕКГ, SDNN не е най-добрият статистически количествен показател поради зависимостта му от продължителността на периода на запис. На практика е неправилно да се сравняват SDNN, изчислени върху записи с различна продължителност. Продължителността на записите, на които се очаква да се изчисли SDNN, трябва да бъде стандартизирана. Подходящите времетраене са 5 минути и 24 часа.

Често използваните статистически показатели включват също SDANN - стандартното отклонение на средните NN, изчислени за кратки периоди от време (обикновено 5 минути), което ви позволява да оцените промените в сърдечната честота в цикли с период от повече от 5 минути и SDNN индекс - средно от 5-минутни стандартни отклонения на NN интервали, изчислени за 24 часа, отразяващи променливостта с цикъл от по-малко от 5 минути.

Най-често използваните показатели, получени от разликите между интервалите, включват RMSSD - корен квадратен от средните квадрати на разликата между съседни NN интервали, NN50 - броят на случаите, в които разликата между продължителността на последователните NN интервали надвишава 50 ms, pNN50 - делът на интервалите между съседни NN интервали, надвишаващи 50 msec., спрямо общия брой NN интервали в записа. Всички тези показатели отразяват бързи високочестотни флуктуации в структурата на HRV и са силно корелирани (фиг. 1)

Ориз. 1. Връзки между измерванията на RMSSD и pNN50 (a) и между pNN50 и NN50 (b), получени от 857 номинални 24-часови Холтер записа, получени преди изписване от пациенти, претърпели остър миокарден инфаркт. Стойностите на NN50, показани на графика (b), бяха нормализирани до дължината на записа (данни от Програмата за изследване след инфаркт на St. George).

Геометрични методи

Поредица от NN интервали може също да бъде преобразувана в геометрична структура, като разпределението на плътността на продължителността на NN интервалите, разпределението на плътността на разликата между съседни NN интервали, разпределението на Лоренц и т.н. След това се прилага проста формула което ви позволява да оцените променливостта въз основа на геометрични и/или графични свойства на модела. При работа с геометрични методи се използват три основни подхода: (1) - основните измервания на геометричния модел (например ширината на хистограмата на разпределението на определено ниво) се преобразуват в HRV измервания, (2) - в по определен математически начин (апроксимация на хистограмата на разпределението с триъгълник или диференциалната хистограма на експоненциална крива) геометричният модел се интерполира и коефициентите, описващи тази математическа форма, се анализират допълнително, (3) - геометричната форма се класифицира, няколко категории на разграничават се образци на геометрична форма, представящи различни класове HRV (елиптична, линейна, триъгълна форма на кривата на Лоренц). Повечето геометрични методи изискват поредица от NN интервали да бъде измерена или преобразувана в дискретна скала, което обикновено не се прави стриктно, но позволява да се получат изгладени хистограми. Най-често използваната честота на дискретизация е 8 ms (по-точно 1/128 от секундата), което съответства на възможностите на предлаганото в търговската мрежа оборудване.

Триъгълен индекс- интегралът на плътността на разпределение (и това е общият брой NN интервали), отнасящ се до максималната плътност на разпределение. Когато се използва дискретна NN интервална скала, нейната стойност може да зависи от честотата на дискретизация. По този начин, ако се използва приближение на дискретно измерване при честота, различна от най-често срещаните 128 Hz, трябва да се уточни използваната честота на измерване. Триъгълна интерполация на NN bin хистограма (TINN) е ширината на основата на разпределението, измерена като основа на триъгълника, получена от приближението на най-малките квадрати на NN bin разпределението. Подробностите за индекса на триъгълната променливост и изчислението на TINN са показани на фиг. 2. И двете мерки изразяват цялостната променливост на сърдечната честота, измерена за 24 часа, и зависят повече от нискочестотните компоненти, отколкото от високочестотните компоненти. Други геометрични методи все още са в процес на изследване и обяснение.

Ориз. 2. За извършване на геометрични измервания с помощта на хистограма от NN интервали, първо се конструира плътността на разпределение на извадката D, т.е. съответствието между всяка стойност на дължината на NN интервала в извадката и броя на интервалите с тази дължина. След това се определя дължината X на най-често срещаните NN интервали, докато Y=D(X) е максималната плътност на разпределение на пробите. Триъгълният HRV индекс е стойността, получена чрез разделяне на интеграла под кривата D на Y. Когато се използва дискретна скала на хоризонталната ос, тази стойност е равна на общия брой NN интервали, разделен на стойността Y.

За да се изчисли стойността на TINN, точките N и M се определят на времевата ос, след което се конструира многолинейна функция q, така че q(t)=0 за t< N и t>M и интеграла

е минимална за всички възможни стойности между N и M. Стойността на TINN има единица милисекунди и се изразява по формулата TINN = M - N.

Основното предимство на геометричните методи е тяхната относителна нечувствителност към аналитичното качество на серия от RR интервали. Най-големият недостатък е необходимостта от приемлив брой NN интервали за изграждане на геометричен модел. На практика, за да се гарантира правилното прилагане на геометричните методи, е необходимо да се използват записи от поне 20 минути (но за предпочитане 24 часа). Настоящите геометрични методи не са подходящи за оценка на бързите промени в променливостта.

Семейството от времеви характеристики на HRV е дадено в табл. 1. Тъй като много от количествата, получени при анализиране на HRV във времевата област, са тясно свързани с други, следните 4 индикатора се препоръчват за използване:

1. SDNN - за оценка на общата HRV,
2. триъгълен HRV индекс - за оценка на общата HRV,
3. SDANN - за оценка на нискочестотни компоненти на променливостта,
4. RMSSD - за оценка на високочестотните компоненти на променливостта.

Маса 1.

Някои времеви характеристики на HRV

величина	Единици	Описание
Статистически характеристики
		Стандартно отклонение на всички NN интервали
		Стандартно отклонение на средните стойности на NN интервали, изчислени за 5-минутни интервали през целия запис
		Корен квадратен от средната сума на квадратите на разликите между съседни NN интервали
SDNN индекс		Средна стойност на стандартните отклонения на NN интервали, изчислени за 5-минутни интервали през целия запис
		Стандартно отклонение на разликите между съседни NN интервали
		Броят двойки съседни NN интервали, които се различават с повече от 50 ms по време на целия запис. Възможни са три варианта на изчисление: преброяване на всички такива двойки или преброяване само на двойки, в които или първият интервал е по-дълъг от втория, или обратното
		Стойност NN50, разделена на общия брой NN интервали
Геометрични характеристики
Триъгълен HRV индекс		Общият брой NN интервали, разделен на височината на хистограмата на всички NN интервали със стъпка от 7,8125 ms (1/128 ms). (Вижте Фигура 2 за подробности)
		Базовата ширина на средноквадратната триъгълна интерполация на най-високия пик на хистограмата, нанесен върху всички NN интервали. (Вижте Фиг. 2 за подробности)
Диференциален индекс		Разликата между ширините на хистограма, изградена от разликите между съседни NN интервали, измерени на избрани височини (например на нива от 1000 и 10000 точки)
Логаритмичен индекс		Коефициентът на експоненциалната крива, който е най-доброто приближение на хистограмата, изградена от абсолютните разлики между съседни NN интервали

Препоръчват се два метода за оценка на общата HRV поради факта, че триъгълният индекс позволява само груба оценка на ЕКГ сигнала. От методите, базирани на анализа на разликата между съседни NN, изчисляването на RMSSD е за предпочитане, тъй като има по-добри статистически свойства от NN50 и pNN50.

Методите за оценка на общата вариабилност на сърдечната честота и нейните краткосрочни и дългосрочни компоненти не могат да се заменят взаимно. Изборът на метод трябва да е съобразен с целите на конкретното изследване. Методите, които могат да бъдат препоръчани за клинична практика, са обобщени в раздела „Клинично използване на анализа на вариабилността на сърдечната честота“.

Важно е да сте наясно с разликите между параметрите, изчислени от дължини на NN интервали или моментни стойности на сърдечната честота и стойности, изчислени от разликата на съседни NN.

И накрая, некоректно е да се сравняват времеви стойности, особено тези, характеризиращи общата променливост, изчислени на базата на записи с различна продължителност.

Методи за честотна област.
(Методи на честотен домейн)

От края на 60-те години се използват различни методи за спектрален анализ на тахограми. Анализът на спектралната плътност на мощността (PSD) предоставя информация за разпределението на мощността като функция на честотата на трептене.

Методите за изчисляване на спектралната плътност на мощността могат да бъдат класифицирани на параметрични и непараметрични; в повечето случаи и двете групи методи дават сравними резултати. Положителните характеристики на непараметричните методи са: (а) простотата на използвания алгоритъм (в повечето случаи бързото преобразуване на Фурие - FFT), (б) скоростта на изчисление, докато предимствата на параметричните методи включват: (а) по-гладко спектрални компоненти, различими независимо от предварително избраната честотна лента, (б) проста обработка на получения спектър с автоматично изчисляване на нискочестотни и високочестотни компоненти на спектъра и проста идентификация на основната честота на всеки компонент, (в) точна оценка на спектралната плътност на мощността дори с малък брой проби, където сигналът се очаква да бъде стационарен Основният недостатък на непараметричните методи може да се счита за необходимостта от проверка на факта, че избраният модел отговаря на изискванията и неговата сложност (ред на модела).

Спектрални компоненти.

Кратки записи.В спектъра, получен чрез анализиране на кратки записи (от 2 до 5 минути), се разграничават три основни спектрални компонента: много ниски честоти (VLF), ниски честоти (LF) и високи честоти (HF). Разпределението на мощността и централната честота на всеки компонент не са фиксирани, но могат да варират поради промените в автономните модулации на сърдечния цикъл. Физиологичната същност на VLF компонента е най-малко ясна; освен това наличието на специфичен физиологичен процес, на който могат да бъдат приписани колебанията в този диапазон, като цяло е спорно. Нехармоничният компонент, който няма кохерентни свойства, които могат да бъдат изолирани при прилагане на алгоритми за коригиране на дрейфа на нулево ниво, представлява основната част от VLF. По този начин значението на VLF компонента, получено при обработка на кратки записи (например по-малко от 5 минути), е противоречиво и неговата интерпретация в спектралния анализ на кратки електрокардиограми е най-добре да се избягва.

Измерванията на VLF, LF, HF мощността обикновено се правят в абсолютни единици мощност (ms2), но LF и HF могат допълнително да бъдат изразени в нормализирани единици, които отразяват относителния принос на всеки компонент като част от общата мощност минус VLF компонента . Представянето на LF и HF компонентите в нормализирани единици подчертава контролираното и балансирано поведение на двете части на автономната нервна система. Освен това нормализирането минимизира влиянието на промените в общата мощност върху нивото на LF и HF компонентите (фиг. 3). Въпреки това, когато се използват нормализирани единици, винаги е необходимо да се позовават на абсолютните стойности на LF и HF компонентите, за да се опише в общи линии разпределението на спектралната мощност.

Ориз. 3. Спектрален анализ (авторегресивен модел от 12-ти ред) на променливостта на RR интервалите на здрав човек в покой (почивка) и по време на тест за накланяне (наклон) с увеличение от 900. В покой два основни спектрални компонента с високи (HF) се откриват ) и ниска (LF) честота, приблизително еднаква мощност. Тъй като LF компонентът се повишава, той става доминиращ; обаче, тъй като общата променливост намалява, абсолютната мощност на LF компонента остава непроменена в сравнение със състоянието на покой. Процедурата за нормализиране води до доминиране на LF и намаляване на HF компонента, което отразява промяна в спектралния състав поради покачването. Кръговите диаграми илюстрират съотношението на два спектрални компонента и тяхната абсолютна мощност. В покой общата спектрална мощност е 1201 ms 2 , а мощността на VLF, LF и HF компонентите е съответно 586 ms 2 , 310 ms 2 и 302 ms 2 . В нормализирани единици мощността на LF и HF компонентите е 48,95 n.u. и N47.78, съответно. Съотношението LF/HF е 1,02. По време на покачването общата мощност е 671 ms2, а мощността на VLF, LF и HF компонентите е съответно 265 ms2, 308 ms2 и 95 ms2. В нормализирани единици мощността на LF и HF компонентите е 75,96 n.u. и 23.48 с.и. съответно. Съотношението LF/HF беше 3,34. По този начин, в този пример, абсолютната мощност на нискочестотния компонент на спектъра по време на покачването леко намалява, докато нормализираната стойност на този компонент се увеличава значително.

Дълги записи.Спектрален анализ може също да се използва за анализиране на последователността от NN интервали през целия 24-часов период; в този случай, наред с VLF, LF и HF компоненти, ще се получи и компонент от ултраниска честота (ULF). За характеризиране на спектъра може да се използва α-наклонът на дневния спектър, начертан в двойна логаритмична скала. В табл Фигура 2 показва някои спектрални характеристики на HRV.

Таблица 2.

Някои честотни характеристики на HRV

величина	Единици	Описание	честотен диапазон
Анализ на краткотрайни записи (5 минути)
5 минути пълна мощност	ms 2	Променливост на RR интервалите във времеви сегмент	Приблизително<=0,4 Гц
VLF	ms 2		<= 0,04 Гц
LF	ms 2		0,04-0,15 Hz
LF нормално.	Не.	Мощност в нискочестотния диапазон в нормализирани единици: LF/(обща мощност-VLF).100	-
	ms 2		0,15-0,4 Hz
HF нормално.	-	Мощност във високочестотния диапазон в нормализирани единици: HF/(обща мощност-VLF). 100	-
LF/HF	-	Съотношение на нискочестотни към високочестотни компоненти	-
Анализ на 24-часов запис
обща власт	ms 2	Вариабилност на всички RR интервали	Приблизително<=0,4Гц
ULF	ms 2	Ултранискочестотна мощност	<=0,003 Гц
VLF	ms 2	Мощност в много ниския честотен диапазон	0.003-0.04Hz
LF	ms 2	Нискочестотна мощност	0,04-0,15 Hz
HF	ms 2	Високочестотна мощност	0,15-0,4 Hz
α	-	Наклон на линейна интерполация на спектър, начертан в логаритмична скала по двете оси	Приблизително <= 0,4 Гц

Проблемът за "стационарността" често се обсъжда по отношение на дългите записи. Ако механизмът, отговорен за определени модулации на сърдечния период, остане непроменен през целия период на запис, тогава съответният честотен компонент може да бъде мярка за тези модулации. Ако модулациите са нестабилни, тогава интерпретацията на резултатите от спектралния анализ е по-малко очевидна. По-специално, не може да се предположи, че физиологичните механизми на модулация на сърдечната честота, които медиират LF и HF компонентите на спектъра, остават постоянни през целия ден. По този начин спектралният анализ, извършен за целия период от 24 часа, както и анализът на кратки сегменти (5 минути) с осредняване за целия период на запис (24 часа) (резултатите, получени по тези два метода, са практически еднакви) предполага осредняване на стойностите на модулации въз основа на HF и LF компоненти (Фиг. 4). Такива обобщения замъгляват подробната информация относно модулациите на автономната нервна система, която може да бъде получена от анализа на кратки записи. Трябва да се помни, че анализът на спектралния състав на HRV дава оценка на степента на автономна модулация, а не на нивото на автономния тон, а осредняването на модулациите не осигурява средно ниво на автономния тон.

Ориз. 4. Пример за оценка на спектралната плътност на мощността, получена за целия 24-часов интервал на дългосрочен Холтер запис. Само нискочестотните (LF) и високочестотните (HF) компоненти съответстват на пиковете на спектъра, докато много нискочестотните (VLF) и ултранискочестотните (ULF) компоненти могат да бъдат оценени чрез нанасянето им в логаритмична скала върху двете брадви. Наклонът на тази графика представлява α-измерването на HRV. По-нататък мощността е мощност, честотата е честота.

Поради важни разлики в интерпретацията на резултатите, подходите за спектрален анализ на къси и дълги електрокардиограми трябва да бъдат строго различни, както е показано в табл. 2.

За да се извърши надеждна спектрална оценка, анализираният ЕКГ сигнал трябва да отговаря на определени изисквания, всяко отклонение от които може да доведе до невъзпроизводими и трудно обясними резултати.

Спектралните компоненти могат да бъдат свързани само с определени физиологични механизми на модулация на ритъма, ако тези механизми останат непроменени по време на периода на запис. Преходните физиологични явления е възможно да бъдат анализирани чрез специфични методи, които в момента са гореща тема в науката, но не са достатъчно развити, за да бъдат използвани в приложни изследвания. Традиционните статистически тестове могат да се използват за тестване на стабилността на сигнала по отношение на специфични спектрални компоненти.

Честотата на измерване трябва да бъде избрана правилно. Ниската стойност на тази честота може да причини грешка при определяне на времето на възникване на R-вълната (началната точка на измерването), което може значително да изкриви спектъра. Оптималният диапазон е 250-500 Hz и вероятно дори по-висок, докато по-ниските честоти (при всички случаи над 100 Hz) могат да се държат задоволително само ако се използва алгоритъм за параболична интерполация за прецизиране на R-вълната на началната точка на измерването.

Алгоритмите за елиминиране на нулев дрейф, ако се използват, могат да засегнат по-ниските компоненти на спектъра. Препоръчително е да се наблюдава честотната характеристика на филтъра или поведението на регресионния алгоритъм, за да се гарантира, че спектралните компоненти, които представляват интерес, не са значително засегнати.

Изборът на начална точка за QRS измерване може да бъде критичен. За да се намери стабилен и независим от шум ориентир, трябва да се използва стабилен алгоритъм. Обърнете внимание, че начална точка на измерване, разположена далеч в рамките на QRS комплекса, може да бъде повлияна от смущения в интравентрикуларната проводимост.

Екстрасистоли и други аритмии, дефекти в записа и нивото на шума могат да направят промени в оценката на спектралната плътност на мощността на вариабилността на сърдечната честота. Адекватна интерполация (чрез линейна регресия или други подобни алгоритми) от стойността на предходния и последващия QRS комплекс може да намали грешката. За предпочитане е да се използват кратки записи без екстрасистоли и шумове. При някои обстоятелства обаче такава селективност може да доведе до отклонение. В такива случаи трябва да се извърши правилна интерполация; необходимо е да се вземе предвид, че получените резултати могат да зависят от наличието на екстрасистол. Необходимо е също така да се посочи броят и относителната продължителност на интерполираните или отхвърлените RR интервали от обработката.

Набори от данни, подложени на спектрален анализ, могат да бъдат получени по различни начини. Полезно илюстративно представяне на резултатите е последователността от дискретни събития (DES), която е графика на интервалите Ri - Ri-1 спрямо времето (времето, отбелязано в момента, в който се появява следващото Ri), което е сигнал, измерен в нередовни времена . В допълнение, много проучвания са използвали спектрален анализ на моментни последователности на сърдечната честота.

Спектърът на HRV сигнала обикновено се изчислява или на базата на тахограма на RR интервали (т.е. зависимостта на продължителността на RR от поредния номер на удара - виж Фиг. 5.a,b), или чрез интерполация на последователност от дискретни събития, след които непрекъснатият сигнал е функция на времето, или чрез изчисляване на спектъра от единични импулси като функция на времето в съответствие с всеки разпознат комплекс. Изборът на вида на представяне на изходните данни може да повлияе на морфологията и мерните единици на спектъра, както и на определените параметри на спектрите. За да се стандартизират подходите, може да се предложи използването на тахограма от RR интервали и параметрични методи или интерполирана дискретна последователност от събития и непараметрични методи. Параметричните методи обаче могат да се използват и за анализ на интерполирана дискретна серия. Максималната честота на интерполация на дискретна серия трябва да бъде значително по-висока от честотата на Найкуист на спектъра и да не е в честотния диапазон, който представлява интерес.

Ориз. 5. Интервална тахограма за 256 последователни RR интервала на здрав човек, легнал по гръб (а) и след тилт тест (б). Представени са HRV спектри, изчислени с помощта на параметричен авторегресивен модел (c и d), както и спектри, изчислени с помощта на непараметричен алгоритъм, базиран на бързото преобразуване на Фурие (e и f). Тахограмите показват средните стойности, диапазоните на стойностите и броя на точките в пробите. Графики (c) и (d) показват централните честоти и мощности в абсолютни и нормализирани единици за компонентите VLF, LF и HF, както и реда p на използвания модел и минималните PEWT и OOT стойности, които удовлетворяват тестове. Графики (e) и (f) показват пиковата честота и мощността на VLF, LF и HF компонентите, изчислени чрез интегриране на спектралната плътност на мощността (PSD) за даден честотен диапазон, както и типа прозорец. В диаграми (c) - (f), LF компонентът е показан в тъмно сиво, а HF компонентът в светло сиво.

Стандартите за непараметрични методи (базирани на преобразуването на Фурие) трябва да включват стойностите, представени в табл. 2, формулата за интерполация за дискретна последователност от събития, честотата на вземане на проби от кривата на интерполация, броя на точките, използвани за изчисляване на спектъра, и използваните спектрални прозорци (най-често използваните прозорци са Хан, Хеминг и триъгълни прозорци) . Също така е необходимо да се посочи методът за изчисляване на мощността в зависимост от използвания прозорец. В допълнение към изискванията, посочени на друго място в документа, всяко изследване, използващо непараметрични методи за спектрален анализ на HRV, трябва да се позовава на всички тези параметри.

Стандартите за параметрични методи трябва да включват стойностите, представени в табл. 2, тип модел, брой точки, централна честота за всеки спектрален компонент (HF и LF) и ред на модела (брой параметри). Освен това, адекватността на модела се проверява чрез изчисляване на статистически числени данни. Тестът за белота на грешка при прогнозиране (PEWT) предоставя информация за пригодността на даден модел, докато тестът за оптимална поръчка (OOT) тества пригодността на поръчката на модела. Съществуват различни възможности за извършване на FTA, които включват определяне на крайната грешка при прогнозиране и информационния критерий на Akaike. За да изберете реда p на авторегресивен модел, могат да бъдат предложени следните оперативни критерии: редът на модела трябва да бъде в диапазона 8-20, да отговаря на PEWT теста и да се подчинява на OOT теста (p=min(OOT)).

Корелации и разлики между измерванията във времева и честотна област.

Има повече експериментални и теоретични познания за физиологичната интерпретация на честотния анализ на стационарни кратки записи, отколкото техния анализ с помощта на зависими от времето методи.

Междувременно, много променливи във времевата и честотната област, изчислени за период от 24 часа, са силно свързани помежду си (Таблица 3). Тези близки корелации съществуват поради математически и физиологични връзки. В допълнение, физиологичната интерпретация на спектралните компоненти, изчислени за период от 24 часа, е трудна поради вече описани причини (в раздела Дълги записи). По този начин, освен ако не се провеждат специфични проучвания, които използват ежедневно записване на сигнала за извличане на допълнителна информация отвъд обичайните спектрални компоненти (log-log наклон), резултатите от анализа на честотната област са по същество еквивалентни на тези от по-лесния за използване анализ на времевата област.

Таблица 3.

Приблизително съответствие между времеви и честотни променливи, приложени към 24-часови ЕКГ записи

Временна променлива	Приблизително съответстваща честотна променлива
	обща власт
Триъгълен HRV индекс	обща власт
	обща власт
	Ултра ниска честота
SDNN индекс	Средна обща мощност за 5 минути
	Висока честота
	Висока честота
	Висока честота
	Висока честота
Диференциален индекс	Висока честота
Логаритмичен индекс	Висока честота

Анализ на ритъм модел

Както е показано на фиг. 6, както времевият, така и честотният метод споделят ограниченията, наложени от неравномерността на RR серията. Явно различни профили, анализирани с помощта на тези методи, могат да дадат идентични резултати. Тенденциите в намаляване или увеличаване на продължителността на сърдечния цикъл в действителност са асиметрични, тъй като ускоряването на сърдечната честота обикновено е последвано от по-бързо намаляване. Това се отразява в резултатите от спектралния анализ под формата на тенденция за намаляване на пика на основната честота и разширяване на основата. Горното води до идеята за оценка на блокове от RR интервали, определени от свойствата на ритъма и изучаване на връзката на такива блокове без анализ на променливостта от край до край.

Ориз. 6. Пример за четири синтезирани времеви поредици, които имат еднакви средни стойности, спредове и диапазони. Последователности (c) и (d), в допълнение, имат идентични автокорелационни функции и, следователно, идентични спектри. Възпроизведено с разрешение.

За борба с подобни трудности са предложени подходи, получени от анализ на времевата и честотната област. Методите за анализ на интервален спектър и спектър на проба водят до еквивалентни резултати и са в съответствие с целта за изследване на връзките между променливостта на сърдечната честота и променливостта на други физиологични параметри. Методът за анализ на интервалния спектър е подходящ за свързване на RR интервалите с променливи, които не са свързани с бързи промени в дължината на сърдечния цикъл (напр. кръвно налягане). Спектърът на показанията е за предпочитане, ако RR интервалите са свързани с постоянен сигнал (дишане) или появата на специални събития (аритмии).

Процедурите за максимално разпространение („Reak-valley“) се основават или на идентифициране на пика и най-ниското ниво на трептене, или на откриване на тенденции на сърдечната честота. Възможностите за откриване може да са ограничени за краткосрочни промени, но откриването може да се направи за по-дългосрочни вариации: пикове и спадове от втори и трети ред или стъпаловидно увеличение в последователност от съседни цикли на увеличения или понижения, заобиколени от противоположни тенденции . Различни трептения могат да се характеризират с увеличаване или намаляване на сърдечната честота, дължината на вълната и амплитудата. В повечето записи с кратка и средна продължителност резултатите са свързани със спектралните компоненти на променливостта. Корелациите обаче имат тенденция да намаляват с увеличаване на продължителността на записа и дължината на вълната. Комплексната демодулация използва техники за интерполация и премахване на тренда, за да осигури времева разделителна способност, необходима за откриване на бързи промени в сърдечната честота, описвайки амплитудите и фазите на отделните честотни компоненти като функция на времето.

Нелинейни методи

Нелинейните явления несъмнено са една от причините за HRV. Те се причиняват от сложни взаимодействия на хемодинамични, електрофизиологични, хуморални фактори, както и от влиянието на централната и вегетативната нервна система. Предполага се, че анализът на HRV, базиран на методи на нелинейна динамика, може да предостави важна информация за физиологичната интерпретация на променливостта и оценка на риска от внезапна смърт. Параметрите, които са използвани за описание на нелинейните свойства на променливостта, включват мащабиране на спектъра на Фурие с 1/f, мащабиране на H експонента и клъстерен спектрален анализ (CGSA). За представяне на резултатите бяха използвани: сечение на Поанкаре, графики на атрактори върху малък брой измерения, разлагане на сингулярни стойности и траектории на атрактори. За количествено описание са използвани D2 корелационни измерения, показател на Ляпунов и ентропия на Холмогоров.

Въпреки че по принцип тези методи са се доказали като мощни инструменти за изследване на различни сложни системи, те не са успели да постигнат голям напредък в използването им при обработката на биологични и медицински данни, включително при анализа на HRV. Възможно е интегралните комплексни измервания да са неадекватни за анализ на биологични системи и да са твърде чувствителни за откриване на нелинейни характеристики на HRV, което може да е важно от физиологична и практическа гледна точка. По-окуражаващи резултати бяха получени при използване на диференциални, а не интегрални измервания, например метода на скалиращия индекс. Въпреки това, няма систематични проучвания, използващи тези методи при големи проби от пациенти.

Нелинейните методи представляват потенциално обещаващо средство за оценка на HRV, но в момента липсват стандарти и наборът от налични опции за използване на тези методи е ограничен. Необходим е напредък в технологията за анализ и интерпретация на резултатите, преди тези методи да са готови за използване във физиологични и клинични изследвания.

Стабилност и възпроизводимост на измерванията на променливостта на сърдечната честота

Многобройни проучвания показват, че мерките, характеризиращи краткосрочните компоненти на променливостта с кратък период, бързо се връщат към изходното ниво след временни смущения, причинени от такива манипулации като умерено физическо натоварване, прилагане на краткодействащи вазодилататори, временна коронарна оклузия и др. По-силните стимули, като максимална физическа активност или предписване на дългодействащи лекарства, водят до промени, които не се връщат към контролните стойности за значително по-дълго време.

Има значително по-малко данни относно стабилността на дългосрочните компоненти на вариабилността, получени с 24-часово Холтер мониториране. Въпреки това същото количество данни показва стабилността на резултатите от анализа на HRV, извършен въз основа на ежедневни ЕКГ записи както при здрави хора, така и при тези, които са претърпели остър миокарден инфаркт, и при пациенти с камерни аритмии. Има анекдотични доказателства в подкрепа на факта, че параметрите на HRV могат да останат непроменени в продължение на месеци и години. Тъй като 24-часовите измервания изглеждат стабилни и независими от плацебо, те биха били идеални мерки за оценка на ефекта от терапията.

Изисквания за запис

ЕКГ сигнал

Разпознаването от записа на началната точка на измерване, която идентифицира QRS комплекса, може да се основава на максимума или барицентъра на комплекса, определяне на максимума на интерполационната крива или намиране чрез съвпадение на образец или други маркерни събития.

За сравнително ясна времева референция на QRS комплекса е приемлив широк диапазон от параметри на оборудването по отношение на съотношението сигнал/шум, потискане на шума в общ режим, честотна лента на запис и т.н. . Ако горната гранична честота е значително по-ниска от 200 Hz, приета за диагностично оборудване, това може да доведе до допълнително разсейване, внасяйки грешки в разпознаването на началната точка на QRS комплекса и следователно в измерването на RR интервалите. По същия начин ограничената честота на дискретизация въвежда грешка в спектъра на HRV, чиято степен се увеличава с увеличаване на честотата, като по този начин засяга повече компонентите с по-висока честота. Интерполацията на ЕКГ сигнала може да намали степента на грешка. При правилна интерполация дори честота на измерване от 100 Hz може да бъде достатъчна.

Когато се използва цифров запис на първични данни, е необходимо внимателно да се изберат използваните методи за компресиране, като се вземе предвид ефективната честота на дискретизация и качеството на метода за реконструкция на сигнала; в противен случай може да се въведе допълнително изкривяване в амплитудата и фазата на сигнала.

Продължителност и условия на ЕКГ запис

При изследванията на HRV продължителността на записа се определя от естеството на самото изследване. Необходима е стандартизация, особено при проучвания, изследващи физиологичния и клиничния потенциал на HRV.

Когато работите с кратки записи, методите за честотен анализ са за предпочитане пред анализа на времето. Продължителността на записа трябва да бъде най-малко 10 дължини на вълната от нискочестотната лента на тествания компонент, но не трябва да бъде значително по-голяма, за да се осигури стабилност на сигнала. По този начин е необходима около 1 минута запис, за да се оцени високочестотният компонент, докато 2 минути са необходими за анализ на нискочестотния компонент. За стандартизиране на различните изследвания, анализиращи променливостта на ритъма върху кратки записи, предпочитаната продължителност на записа за стационарни системи е 5 минути, освен ако естеството на изследването не налага друго.

Осредняването на спектралните компоненти, получени през последователни интервали от време, може да минимизира грешката, наложена от анализирането на много кратки сегменти. Въпреки това, ако природата и степента на физиологичните модулации на сърдечния период варират от един кратък фрагмент на запис до друг, тогава физиологичната интерпретация на такива осреднени спектрални компоненти страда от същите проблеми като спектралния анализ на дълги записи и изисква допълнително изследване. Демонстрацията на събрани серии от последователни спектри на мощност (над 20 минути) може да помогне да се потвърдят условията на стабилност на физиологичния статус по време на записа на серията.

Въпреки че методите, базирани на времето, особено SDNN и RMSSD, могат да се използват за изследване на краткотрайни записи, методите, базирани на честота, обикновено са в състояние да осигурят резултати, които са по-лесно интерпретируеми във връзка с физиологичните регулаторни влияния. Като цяло методите за анализ на времето са идеални за анализиране на дълги записи (по-малко стабилните модулации на сърдечния период при дълги записи правят резултатите от честотния анализ по-трудни за тълкуване). Доказателствата показват, че циркадните разлики ден/нощ допринасят за значителна част от моделите на променливост, получени за дълги периоди. По този начин дългосрочните записи, анализирани чрез методи за анализ на времето, трябва да съдържат поне 18 часа анализирана ЕКГ, включително цялата нощ.

Малко се знае за влиянието върху дългосрочните записи на обстоятелствата и начина на живот (вид и естество на физическата активност, емоции). Целта на някои експериментални изследвания изисква описание на условията на околната среда и контрол на промените, свързани с начина на живот. Необходимо е да се гарантира, че условията за запис са сходни между отделните субекти. При физиологични изследвания, сравняващи вариабилността на сърдечната честота между групите пациенти, трябва да се знаят разликите в основната сърдечна честота.

Редактиране на последователност от RR интервали

Известно е, че грешките, наложени от неточността на определяне на RR интервалите, могат значително да повлияят на резултатите от статистическите времеви и честотни методи. Известно е, че грубото редактиране на данни чрез RR интервали е достатъчно за приближаване на общата променливост с помощта на геометрични методи, но не е ясно каква точност на редактиране е необходима, за да се постигне увереност, че правилните резултати ще бъдат получени с помощта на други методи. По този начин, когато се използват статистически методи във времева и честотна област, ръчното редактиране на масив от RR интервали трябва да се извърши в съответствие с високите стандарти за правилната идентификация и класификация на всеки QRS комплекс. Автоматичните филтри, които изключват някои RR интервали от оригиналната последователност (например тези, които се различават с повече от 20% от предходната), не могат да заменят редактирането от лекар, тъй като тяхното незадоволително поведение и наличието на нежелани ефекти, потенциално водещи до грешки , са отбелязани.

Предложения за стандартизация на търговското оборудване

Стандартно измерване на HRV.Търговското оборудване, предназначено да анализира краткосрочна HRV, трябва да включва непараметрични и, за предпочитане, параметрични спектрални методи за анализ. За да се избегне възможно объркване при тълкуването на сърдечния анализ на сърдечните удари по отношение на времеви и честотни компоненти, във всички случаи трябва да се предложи анализ, основан на редовно вземане на проби от тахограмата. Методите за непараметричен спектрален анализ трябва да използват минимум 512 (за предпочитане 1024) точки на 5-минутни записи.

Оборудването, предназначено да анализира HRV от дългосрочни записи, трябва да прилага методи, базирани на времето, включително измерването на четирите стандартни величини - SDNN, SDANN, RMSSD и триъгълния HRV индекс. В допълнение към другите възможности, честотният анализ трябва да се извършва в 5-минутни сегменти (със същата точност, както при анализиране на краткосрочни ЕКГ записи). Когато се извършва спектрален анализ на номинален 24-часов запис, за да се изчисли пълният диапазон от HF, LF, VLF и ULF компоненти, анализът трябва да се извърши с подходяща прецизност на вземане на проби от периодограма (както се предлага за краткосрочен анализ), например , използвайки 218 точки.

Стратегията за получаване на данни за анализ на HRV трябва да следва схемата, показана на фиг. 7.

Ориз. 7. Диаграма, обобщаваща последователността от стъпки при записване и обработка на ЕКГ сигнал за получаване на данни за HRV анализ.

Точност и тестване на търговско оборудване.За да се установи качеството на различното оборудване, използвано за анализ на променливостта, и да се намери подходящ баланс между точността, необходима за научни и клинични изследвания, и цената на необходимото оборудване, е необходимо независимо тестване на цялото оборудване. Тъй като потенциалните грешки при оценката на променливостта включват неточности при определяне на началната точка на QRS комплекса, тестването трябва да включва всички фази на оборудването: запис, възпроизвеждане и анализ. По този начин вероятно е идеално да се тества различно оборудване, използвайки сигнали с известни свойства на променливост (напр. компютърно симулирани), вместо да се използват предварително съществуващи цифрови ЕКГ бази данни. Когато се използва търговско оборудване в проучвания, изследващи физиологичните и клинични аспекти на HRV, винаги трябва да се изисква независимо тестване на използваното оборудване. Възможна стратегия за изпитване на търговско оборудване е предложена в Приложение Б. Трябва да се разработят произволни стандарти за произведено оборудване съгласно тази или подобна стратегия.

За да се сведат до минимум грешките, причинени от неправилно избрани или неправилно използвани техники, се препоръчва следното:

ЕКГ оборудването трябва да отговаря на стандартни критерии по отношение на съотношение сигнал/шум, отхвърляне на общ режим, честотна лента на запис и др.

Когато се използват записи на необработени данни в цифрова форма, не трябва да се допуска реконструкция на сигнала, водеща до амплитудно и фазово изкривяване. Аналоговите устройства за дългосрочен запис на ЕКГ на магнитна лента трябва едновременно да записват времеви отпечатъци (фазово заключено проследяване на времето), докато записват сигнала.

Търговското оборудване, използвано за оценка на променливостта на сърдечната честота, трябва да отговаря на спецификациите, посочени в раздела за стандартно измерване на HRV, и трябва да бъде независимо тествано за ефективност.

За да се стандартизират физиологичните и клиничните изследвания, когато е възможно, трябва да се използват два вида записи: (а) кратки (5 минути) записи, направени при физиологично стабилни условия и анализирани чрез спектрални методи и/или (б) ежедневни (24 часа) записи, анализирани по времеви методи.

Когато дългосрочните ЕКГ се анализират в клинични проучвания, записите на пациенти трябва да се правят при сравнително еднакви условия и на подобно оборудване.

Когато се използват статистически методи за време и честота, пълният сигнал трябва да бъде внимателно редактиран чрез визуална проверка и ръчна корекция на класификацията на QRS комплексите и RR интервалите. На автоматични филтри, базирани на хипотеза за логическа последователност на RR интервали (например изключване на RR интервали според определен праг на недоносеност), не може да се разчита, докато не бъде постигнато доверие в качеството на последователността на RR интервала.

ФИЗИОЛОГИЧНИ КОРЕЛАТИ НА ВАРИАБЕЛНОСТТА НА СЪРДЕЧНАТА РЪТМА

Физиологични корелати на компонентите на HRV

Автономна модулация на сърдечната честота

Въпреки факта, че автоматизмът е присъщ на различни пейсмейкърни тъкани, честотата и ритъмът на сърдечните удари са до голяма степен под влиянието на автономната нервна система. Парасимпатиковите влияния върху сърдечния ритъм се медиират от освобождаването на ацетилхолин от клоновете на блуждаещия нерв. Мускариновите ацетилхолинови рецептори отговарят на това чрез повишаване на калиевата проводимост на клетъчната мембрана. Ацетилхолинът също инхибира активирания от хиперполяризация пейсмейкърен ток If. Според хипотезата за "изчерпване на тока Ik", деполяризацията на пейсмейкъра се дължи на бавното инактивиране на тока на късно възстановяване Ik, който поради независим фонов входящ ток причинява диастолна деполяризация. За разлика от това, хипотезата за „активиране на ако тока“ предполага, че след края на потенциала за действие, If осигурява бавен вътрешен ток, който надвишава атенюирания ток Ik, като по този начин води до началото на бавна диастолна деполяризация.

Симпатиковите влияния върху сърцето се медиират от освобождаването на адреналин и норепинефрин. Активирането на b-адренергичните рецептори води до c-AMP-медиирано фосфорилиране на мембранни протеини и повишени ICaL и If токове. Крайният резултат е ускоряване на бавната диастолна реполяризация.

В покой доминира вагусовият тонус и вариациите в сърдечната периодичност до голяма степен зависят от вагусната модулация. Вагалната и симпатиковата дейност са в постоянно взаимодействие. Тъй като синусовият възел е богат на холинестераза, ефектът от всеки вагусен импулс е краткотраен, тъй като ацетилхолинът бързо се хидролизира. Преобладаването на парасимпатиковите влияния над симпатиковите може да се обясни с два независими механизма: холинергично индуцирано намаляване на освобождаването на норепинефрин в отговор на симпатикова стимулация и холинергично потискане на отговора на адренергичен стимул.

HRV компоненти

Вариациите в RR интервала на покой представляват фина настройка на механизмите за контрол на сърдечната честота. Аферентната вагусна стимулация води до рефлексно възбуждане на еферентната вагусна активност и инхибиране на еферентната симпатикова активност. Ефектите на контралатерално ориентирания рефлекс се медиират от стимулиране на аферентна симпатична активност. Еферентната вагусна активност също се инхибира тонично от аферентната сърдечна симпатикова активност. Еферентните симпатикови и вагусни импулси, насочени към синусовия възел, се характеризират с разряд, предимно синхронизиран с всеки сърдечен цикъл, който се модулира от централни (напр. вазомоторни и респираторни центрове) и периферни (напр. колебания на кръвното налягане и дихателни движения) осцилатори. Тези осцилатори генерират ритмични трептения на невронни разряди, проявяващи се в краткосрочни и дългосрочни колебания на сърдечната периодичност. Анализът на тези флуктуации може да позволи да се прецени състоянието и функцията на (а) централните осцилатори, (б) симпатиковата и вагусната еферентна активност, (в) хуморалните фактори и (г) синусовия възел.

Разбирането на модулаторните ефекти на невронните механизми, контролиращи синусовия възел, се е подобрило чрез спектрален анализ на HRV. Еферентната вагусна активност е важен компонент на HF компонента, както е показано в клинични и експериментални наблюдения на ефекти върху автономната нервна система, а именно електрическа стимулация на вагуса, блокада на мускариновите рецептори и ваготомия. Тълкуването на LF компонента е по-противоречиво. Някои го смятат за маркер за симпатикова модулация (особено когато се изразява в нормализирани единици), докато други го смятат за параметър, зависим както от симпатикови, така и от вагусови влияния. Това противоречие се обяснява с факта, че в някои състояния, свързани със симпатиковата активация, се наблюдава намаляване на абсолютната мощност на LF компонента. Важно е да запомните, че по време на симпатиковата активация тахикардията обикновено е придружена от значително намаляване на общата мощност, докато по време на вагусна стимулация се наблюдава обратният модел. Когато спектралните компоненти са изразени в абсолютни единици (ms2), промените в общата мощност засягат HF и LF компонентите еднопосочно, елиминирайки възможността за оценка на частичното разпределение на енергията. Това обяснява причината, поради която в легнало положение, докато контролира дишането, атропинът намалява както HF, така и LF, и защо мощността на LF е значително намалена по време на тренировка. Тази концепция е илюстрирана на фиг. 3, демонстриращ спектрален анализ на HRV при нормален субект в хоризонтално положение и по време на тест за накланяне с увеличение до 90 0. Поради намаляването на общата мощност LF, изразена в абсолютни единици, изглежда непроменена. Въпреки това, след нормализиране, увеличението на LF става очевидно. Същото важи и за съотношението на LF/HF компонентите.

Спектрален анализ на 24-часови записи показва, че при нормални субекти LF и HF компонентите, изразени в нормализирани единици, се характеризират с циркадно поведение и реципрочни колебания с по-високи стойности на LF през деня и HF през нощта. Това поведение става неоткриваемо при прилагане на единичен спектър към целия 24-часов запис или осредняване на последователни кратки сегменти. При дълготрайни записи HF и LF компонентите съставляват около 5% от общата мощност. Въпреки че ULF и VLF компонентите представляват останалите 95% от общата мощност, тяхното физиологично значение остава неизвестно.

LF и HF компонентите могат да се увеличат при различни условия. Увеличаване на LF компонента (изразено в нормализирани единици) се наблюдава при здрави индивиди по време на преместване от хоризонтално във вертикално положение, стоене, психически стрес и умерена физическа активност, както и при експерименти с неанестезирани кучета по време на умерена хипотония, физическа активност и коронарна или обща каротидна оклузия на артериите. Обратно, повишаването на HF компонента се причинява от контролирано дишане, студено излагане на лицето и ротационна стимулация.

Вагалната активност е основният компонент на HF компонента.

Има противоречия в оценката на нискочестотния компонент. Редица проучвания предполагат, че LF, изразена в нормализирани единици, е количествен маркер за симпатикова модулация, докато други изследователи смятат, че LF отразява както симпатиковата, така и вагусната активност. Съществува и гледна точка, според която съотношението на HF/LF компонентите отразява вагусно-симпатиковия баланс или симпатиковите модулации.

Физиологичната интерпретация на нискочестотните компоненти на HRV (а именно VLF и ULF) изисква допълнително проучване.

Важно е да се отбележи, че HRV измерва колебанията в автономните влияния върху сърцето, а не средното ниво на автономния тонус. По този начин както автономното инхибиране, така и насищащите високи нива на симпатикова стимулация водят до намаляване на HRV.

Промени в HRV, свързани с различни патологични състояния

Отбелязано е, че промените в HRV съпътстват различни сърдечни и некардиологични заболявания.

Инфаркт на миокарда

Намаляването на HRV може да отразява намаляване на вагусната активност към сърцето, което води до доминиране на симпатиковите механизми и електрическа нестабилност на сърцето. В острата фаза на MI, намаляването на дневния SDNN е значително свързано с развитието на левокамерна дисфункция, пиковата стойност на креатинфосфокиназата и класа на Killip.

Механизмът, по който HRV преходно намалява след МИ, който служи като предиктор на реакцията на нервната система към острата фаза на МИ, не е напълно разбран. Въпреки това, нарушенията на сърдечните компоненти на нервната система вероятно са свързани с това. В съответствие с една от хипотезите в процеса участват сърдечно-сърдечните симпатико-симпатикови и симпато-вагални рефлекси. Предполага се, че промените в геометрията на свиващото се сърце, причинени от некротични и неконтрактилни сегменти, могат да причинят повишени импулси на аферентните симпатикови влакна поради механично разтягане на сензорните окончания. Това активиране на симпатиковите компоненти отслабва вагусните влияния върху синусовия възел. Друго обяснение, особено приложимо в случаите на тежко потискане на HRV, е намаляването на чувствителността на клетките на синусовия възел към невромодулиращи влияния.

Спектрален анализ на HR при пациенти, претърпели остър МИ, показва намаляване на общата и индивидуалната мощност на спектралните компоненти. Въпреки това, при изразяване на мощността на нискочестотните и високочестотните компоненти в нормализирани единици, както в състояние на контролирана почивка, така и по време на ежедневен запис (с анализ на 5-минутни интервали), нарастване на нискочестотния компонент и се наблюдава намаляване на високочестотния компонент. Тези промени могат да показват промяна във вагусно-симпатиковия баланс към отслабване на вагусния и доминиране на симпатиковия тонус. Същите изводи следват и от анализа на промените в съотношението на LF/HF компонентите. Наличието на смущения в невронните контролни механизми също се отразява в промените в дневните колебания на RR интервалите, както и вариациите в HF и LF спектралните компоненти за периоди от време, вариращи от дни до седмици след острата фаза на заболяването. При пациенти, които са претърпели остър инфаркт на миокарда с много намалена HRV, основната част от остатъчната енергия се разпределя в VLF диапазона под 0,03 Hz, като малка част отчита свързания с дишането HF компонент. Тези характеристики на спектралния профил са подобни на тези, наблюдавани при напреднала сърдечна недостатъчност или след сърдечна трансплантация и най-вероятно отразяват или намалената чувствителност на целевия орган към невронни влияния, или насищащото влияние на повишения симпатиков тон върху синусовия възел.

Диабетна невропатия

В случаите на свързана с диабет невропатия, характеризираща се с нарушено функциониране на малки нервни влакна, намаляването на времевите параметри на HRV носи не само прогностично отрицателна информация, но и предшества клиничните прояви на автономна невропатия. Намалена абсолютна мощност на LF и HF компонентите също се съобщава при контролирани условия при пациенти с диабет без признаци на автономна невропатия. Въпреки това, когато се разглежда съотношението на LF/HF компонентите или изразяването на тези параметри в нормализирани единици, не са открити значими разлики в сравнение с контролната група. По този начин е вероятно първоначалните прояви на тази невропатия да засегнат и двете еферентни части на автономната нервна система.

Трансплантация на сърце

При пациенти, които наскоро са претърпели сърдечна трансплантация, се наблюдава много изразено понижение на HRV без ясна идентификация на спектралните компоненти. Счита се, че появата на отделни спектрални компоненти при някои пациенти отразява процеса на реинервация на сърцето. Може да се появи най-рано 1-2 години след операцията и обикновено е свързано със симпатиковата връзка. Всъщност при някои пациенти със сърдечна трансплантация е установена корелация между дихателната честота и HF компонента на HRV, което предполага, че не-невронални механизми също могат да бъдат включени в произхода на ритмичните колебания, свързани с дишането. Възникващите доказателства, че е възможно да се идентифицират пациенти с риск от отхвърляне въз основа на промени в HRV, може да са от клиничен интерес, но изискват допълнително потвърждение.

Миокардна дисфункция

Пациентите със сърдечна недостатъчност постоянно изпитват понижен HRV. При това състояние, характеризиращо се с признаци на симпатикова активация като повишена сърдечна честота и високи нива на циркулиращи катехоламини, докладите за връзката между промените в HRV и степента на левокамерна дисфункция са противоречиви. Наистина, докато намаленията във времевите характеристики на HRV съответстват на тежестта на заболяването, връзката между спектралните компоненти и мерките за камерна дисфункция е по-сложна. Например, при повечето пациенти в напреднала фаза на заболяването и рязко намален HRV, LF компонентът изобщо не се открива, въпреки клиничните признаци на симпатикова активация. По този начин изглежда, че при състояния, характеризиращи се с продължително и без противодействие активиране на симпатиковата верига, чувствителността на синусовия възел към невронни влияния е значително намалена.

Тетраплегия

При пациенти с хроничен пълен блок на гръбначния мозък в горната цервикална област, еферентните вагусови и симпатикови влакна, инервиращи синусовия възел, остават непокътнати. Въпреки това, спиналните симпатикови неврони не са под влиянието на модулаторния контрол и по-специално под влиянието на супраспиналните инхибиторни влияния на барорефлекса. Поради тази причина такива пациенти представляват уникален клиничен модел, който ни позволява да оценим приноса на супраспиналните механизми при определяне на симпатиковата активност, отговорна за нискочестотните флуктуации в HRV. Съобщава се, че LF компонентът не се открива при пациенти с тетраплегия, което предполага критична роля на супраспиналните механизми при определяне на ритми при честоти от 0-1 Hz. Две скорошни проучвания обаче показаха, че е открит нискочестотен компонент във флуктуациите на HRV и кръвното налягане при някои пациенти с тетраплегия. Докато Koh et al. свързват LF компонента с вагусни модулации на HRV, Guzetti et al. свързват го със симпатикова активност поради забавянето, с което LF компонентът се появява след увреждане на гръбначния мозък, което предполага появата на гръбначни ритми, способни да модулират симпатиковите импулси.

Промени в HRV по време на различни интервенции

Опитите за повлияване на HRV при преживели миокарден инфаркт се основават на многобройни наблюдения, показващи по-висока смъртност на пациентите в слединфарктния период при наличие на изразено понижение на HRV. Хипотезата е, че интервенциите, които повишават HRV, могат да предпазват от внезапна сърдечна смърт и сърдечна смъртност като цяло. Въпреки факта, че подобна предпоставка е на пръв поглед логична, тя съдържа опасност, тъй като води до неоснователно предположение, че промяната на HRV е пряко свързана с ефекта на проектора върху сърцето, което само по себе си все още не е доказано. Целта е да се подобри електрическата стабилност на сърцето, HRV е само маркер за автономна активност. Въпреки нарастващия консенсус по отношение на прожекционната роля на повишената вагусна активност, все още не е известно до каква степен тя (или нейните маркери) трябва да се увеличи, за да се постигне оптимална защита.

Бета-адренергична блокада и HRV

Данните относно ефекта на бета-блокерите върху HRV при пациенти след МИ са изненадващо ограничени. Въпреки статистически значимото увеличение, в действителност промените са доста умерени. Трябва да се отбележи обаче, че бета-блокадата предотвратява повишаването на нискочестотния компонент сутрин. При неанестезирани кучета след МИ, бета-блокерите не променят HRV. Неочаквано наблюдение е, че преди началото на МИ, бета-блокерите повишават HRV само при животни, класифицирани като нискорискови за смърт от летални аритмии в периода след МИ. Това може да послужи като основа за нов подход за стратификация на риска след инфаркт.

Антиаритмични лекарства и HRV

Понастоящем има информация за няколко антиаритмични средства. Беше отбелязано, че пропафенон и флекаинид (но не амиодарон) намаляват времевите характеристики на HRV при пациенти с хронични камерни аритмии. В друго проучване пропафенонът намалява HRV и потиска LF компонента повече от HF компонента, което води до значително намаляване на съотношението LF/HF компонент. По-голямо проучване показа, че флекаинидът, както и енкаинидът и морицизинът намаляват HRV при пациенти след инфаркт, но наблюдението не показва връзка между тези промени и смъртността. По този начин редица антиаритмични лекарства, свързани с повишена смъртност, могат да намалят HRV. Не е известно обаче дали тези промени в HRV имат пряко прогностично значение.

Скополамин и HRV

Ниски дози блокери на мускаринови рецептори, като атропин и скополамин, могат да доведат до парадоксално повишаване на еферентната вагусна активност, което се проявява чрез намаляване на сърдечната честота. Ефектите на трансдермалните форми на скополамин върху показателите на вагусната активност при пациенти в ранния слединфарктен период и пациенти със застойна сърдечна недостатъчност са изследвани в редица проучвания. Скополамин значително повишава HRV, което предполага, че фармакологичната модулация на невронната активност от скополамин може ефективно да увеличи вагусната активност. Дългосрочната ефективност на такова лечение обаче все още не е проучена. Освен това, при експерименти върху кучета, ниски дози скополамин не предотвратяват камерно мъждене, причинено от остра исхемия след инфаркт на миокарда.

Тромболиза и HRV

Ефектът на тромболизата върху HRV (оценен чрез pNN50) е определен при 95 пациенти след остър МИ. HRV се повишава 90 минути след тромболиза при пациенти с възстановена проходимост на засегнатата артерия. Анализът обаче не разкрива значителни разлики след 24 часа наблюдение.

Упражнение и HRV

Упражнението може да намали честотата на внезапна сърдечна смърт и общата смъртност от сърдечно-съдови заболявания. Смята се, че редовните упражнения също могат да променят вегетативния баланс. Наскоро публикувана експериментална работа, насочена към оценка на ефекта от упражненията върху маркерите на вагусната активност, едновременно оцени промените в електрическата стабилност. Кучета, за които се смята, че са изложени на висок риск от развитие на камерна фибрилация по време на остра миокардна исхемия, са рандомизирани на 6-седмичен период на наблюдение, в който обучението се извършва редовно или последвано от период на почивка в клетка. След обучение, HRV (SDNN) се повишава със 74% и всички животни са подложени на нов исхемичен тест. Физическите упражнения също помагат за възстановяване на физиологичните симпато-вагални взаимодействия, както е показано при пациенти след инфаркт.

КЛИНИЧНИ ПРИЛОЖЕНИЯ НА ВАРИАБЕЛНОСТТА НА СЪРДЕЧНИЯ РИТЪМ

Въпреки че HRV е обект на множество клинични проучвания, фокусирани върху широк спектър от сърдечни и несърдечни заболявания и клинични състояния, консенсус по отношение на практическото приложение на HRV в медицината е постигнат само в два клинични сценария. Намалената HRV може да се използва като предиктор на риска след остър миокарден инфаркт и като ранен признак за развитие на диабетна невропатия.

Оценка на риска след остър миокарден инфаркт

Фактът, че при пациенти след остър инфаркт на миокарда липсата на респираторна синусова аритмия е свързана с повишаване на вътреболничната смъртност, е първият в редица наблюдения, които демонстрират прогностичната значимост на оценката на HRV за идентифициране на пациенти в риск.

Намалената HRV е важен предиктор за смъртност и аритмични усложнения (напр. симптоматична продължителна камерна тахикардия) при пациенти, които са претърпели остър МИ (фиг. 8). Прогностичната стойност на HRV е независима от други фактори, използвани за стратификация на риска след инфаркт, като намалена фракция на изтласкване на лявата камера, повишена ектопична камерна активност и наличие на късни камерни потенциали. За целите на прогнозиране на смъртност от всякаква причина, стойността на HRV е сравнима с тази на фракцията на изтласкване на лявата камера, но я превъзхожда за прогнозиране на аритмии (внезапна сърдечна смърт и камерна тахикардия). Това ни позволява да спекулираме, че HRV е по-значим предиктор за смъртността от аритмия, отколкото смъртността, която не е причинена от сърдечни аритмии. Въпреки това, не са открити ясни разлики между HRV при пациенти, починали внезапно, а не внезапно след остър МИ. Това обаче може да се обясни със специфичната дефиниция за внезапна сърдечна смърт, която включва не само смърт от сърдечни аритмии, но и фатален повторен инфаркт и други остри сърдечно-съдови събития.

Ориз. 8. Кумулативна преживяемост на пациенти след МИ. Панел (а) показва преживяемостта, стратифицирана по 24-часов SDNN в три групи при 50 и 100 ms. (Възпроизведено с разрешение). Графика (b) показва подобни криви, стратифицирани според 24-часовия триъгълен HRV индекс на нива от 15 и 20 единици (данни от Програмата за изследване на пост-инфаркт на St. George)

Стойността на конвенционалния времево-честотен анализ е обстойно изследвана в няколко независими проспективни проучвания, но поради използването на оптимизирани гранични стойности, определящи нормална и намалена HRV, тези проучвания могат леко да надценят прогнозната стойност на HRV. Въпреки това, поради достатъчен размер на изследваните популации, доверителните интервали за такива гранични стойности са доста тесни. По този начин критериите за анализиране на 24-часов HRV, а именно 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.

Не е известно дали различни измервания на HRV (напр. краткосрочни и дългосрочни компоненти) могат да се комбинират в многовариантен анализ за подобряване на стратификацията на риска след инфаркт. Съществува обаче консенсус, че комбинирането на други мерки с HRV вероятно е ненужно.

Патофизиологични аспекти

Към днешна дата не е установено дали намалената HRV е част от механизма, отговорен за повишаването на постинфарктната смъртност, или е просто маркер за лоша прогноза. Доказателствата сочат, че понижената HRV не е просто отражение на повишен симпатиков или намален вагусов тонус поради намален вентрикуларен контрактилитет, но също така характеризира намалената вагусна активност, която е тясно свързана с патогенезата на камерните аритмии и внезапната сърдечна смърт.

Оценка на HRV за стратификация на риска след остър миокарден инфаркт

Традиционно HRV, използван за стратификация на риска след ОМИ, се оценява от 24-часови записи. HRV, измерен от краткосрочни ЕКГ записи, също носи прогностична информация за стратификация на риска след ОМИ, но дали такъв метод е сравним по стойност с 24-часовия запис остава неизвестно. HRV, оценен чрез кратки електрокардиограми, е намален при пациенти с висок риск; прогностичната значимост на намалената HRV нараства с увеличаване на продължителността на записа. Следователно, използването на 24-часови записи може да се препоръча за стратификационни изследвания след ОМИ. От друга страна, анализът на краткосрочни записи може да се използва за първичен скрининг на пациенти, преживели ОМИ. Тази оценка има подобна чувствителност, но по-ниска специфичност за прогнозиране на висок риск в сравнение с 24-часовия HRV запис.

Спектрален анализ на HRV при пациенти, преживели ОМИ, предполага, че VLF и ULF компонентите имат висока прогностична стойност. Тъй като физиологичното значение на тези компоненти е неизвестно и те представляват до 95% от общата мощност във времевия анализ, използването на отделни спектрални компоненти на HRV за стратификация на риска след AMI не е по-смислено от анализа на тези времеви параметри, които оценяват HRV като цяло.

Динамика на HRV след остър миокарден инфаркт

Периодът от време след ОМИ, през който намаляването на HRV достига най-високата си прогностична значимост, не е адекватно проучен. Въпреки това, общоприето е, че HRV трябва да се оцени малко преди изписване от болницата, т.е. приблизително 1 седмица след инфаркт на миокарда. Тази препоръка се вписва добре в стандартната болнична практика по отношение на лечението на пациенти, които са претърпели ОМИ.

HRV спада скоро след ОМИ и започва да се възстановява в рамките на няколко седмици. Възстановяването достига максимум (но не се връща към изходното ниво) 6-12 месеца след ОМИ. Оценката на HRV както в ранния стадий на ОМИ (след 2-3 дни), така и преди изписване от болницата (след 1-3 седмици) носи важна прогностична информация. HRV, оценен по-късно (1 година след ОМИ), също предсказва по-късна смъртност. Резултатите от експерименти с животни предполагат, че скоростта на възстановяване на HRV след AMI корелира с по-късния риск.

Използване на HRV за многовариантна стратификация на риска

Предсказуемата стойност на HRV сама по себе си е скромна, но когато се комбинира с други техники, тя значително повишава положителната си предсказваща точност в рамките на клинично важен диапазон на чувствителност (25–75%) за сърдечна смъртност и аритмии (фиг. 9).

Ориз. 9. Сравнение на положителните прогнозни характеристики на HRV (плътни линии) и комбинации от HRV с левокамерна фракция на изтласкване (пунктирани линии) и HRV с левокамерна фракция на изтласкване и броя на ектопиите в 24-часови записи (пунктирани линии), използвани за идентифициране на риска от сърдечна смъртност в рамките на една година (a) и аритмични събития в рамките на една година (внезапна смърт и/или симптоматична продължителна камерна тахикардия (b) след остър миокарден инфаркт (данни от Програмата за изследване на пост-инфаркта на St. George)

Съобщава се, че положителната предсказваща точност се повишава чрез комбиниране на HRV със средна сърдечна честота, фракция на изтласкване на лявата камера, скорост на ектопична камерна активност, ЕКГ параметри с висока разделителна способност (напр. наличие или отсъствие на късни потенциали) и данни от клиничен преглед. Не е известно обаче кои от допълнителните стратификационни фактори са най-значими на практика и са най-приемливи за комбинация с HRV за многофакторна рискова стратификация.

За постигане на консенсус и разработване на препоръки за комбиниране на HRV с други практически значими показатели е необходимо да се провеждат системни многовариантни проучвания за стратификация на риска след ОМИ. Редица аспекти, които са неприемливи за едномерна стратификация на риска, трябва да бъдат проучени: не е известно колко подходящи са граничните стойности, които са оптимални за отделните рискови фактори въз основа на резултатите от едномерни проучвания, за многовариантен анализ. Вероятно е необходим анализ на различни многовариантни комбинации, за да се оптимизира точността на прогнозиране в различни диапазони на чувствителност. Трябва да се оценят поетапни стратегии, за да се разработят оптимални последователности от диагностични тестове, използвани при многовариантна стратификация.

Следната информация трябва да се има предвид, когато се използва оценка на HRV в клинични проучвания и/или проучвания, включващи пациенти след ОМИ.

Намалената HRV е предиктор за смъртност и аритмични усложнения, независимо от други известни рискови фактори.

Съществува консенсус, че HRV трябва да се оцени приблизително 1 седмица след инфаркта.

Въпреки че HRV, изчислена от кратки записи, носи известна прогностична информация, анализът на 24-часовата HRV е по-значим предиктор на риска. HRV, изчислен от краткосрочни записи, може да се използва за първичен скрининг на всички оцелели от ОМИ.

Няма налични HRV индекси, които дават повече прогнозна информация от временните HRV индекси, които оценяват HRV като цяло (т.е. SDNN или триъгълен индекс). Други показатели, като ULF компонента на спектралния анализ на целия 24-часов запис, имат подобно информационно съдържание. Групата с висок риск може да бъде идентифицирана чрез SDNN< 50 мс или треугольному индексу < 15.

В рамките на клинично приемливия диапазон на чувствителност, прогнозната стойност на HRV е скромна, но все още е по-висока от всеки друг известен рисков фактор. За да се увеличи прогностичната стойност, HRV може да се комбинира с други фактори, но оптималният набор от такива рискови фактори и съответните критерии все още не са разработени.

Диагностика на диабетна невропатия

Автономната невропатия, усложнение на захарния диабет, се характеризира с ранна и дисеминирана невронална дегенерация на малки нервни влакна както на симпатиковия, така и на парасимпатиковия тракт. Клиничните му прояви са разнообразни и включват постурална хипотония, персистираща тахикардия, диафореза, гастропареза, атония на пикочния мехур и нощна диария. От началото на клиничните симптоми на диабетна автономна невропатия (DIA), очакваната смъртност през следващите 5 години е 50%. По този начин идентифицирането на автономна дисфункция на предклиничния етап е важно за стратификация на риска и последващо лечение. Доказано е, че анализът на краткосрочната и дългосрочната HRV може да се използва за диагностициране на DWI.

За пациент с потвърден или предполагаем DWI има три метода за анализ на HRV, които могат да бъдат приложени: (a) прости техники за RR интервалография до леглото, (b) дългосрочен анализ на времевия курс, който е по-чувствителен и по-възпроизводим от анализа на кратки записи и (c) честотен анализ, извършен върху кратки записи в покой и позволяващ разграничаване между симпатикови и парасимпатикови нарушения.

Времеви характеристики, оценени по време на дългосрочен запис

HRV, изчислен от 24-часов Холтер запис, е по-чувствителен от обикновените тестове до леглото (напр. маневра на Валсалва, ортостатичен тест и дълбоко дишане) при диагностицирането на TAD. Най-голям опит е натрупан с техниките NN50 и SDSD (виж Таблица 1). Използвайки 24-часовия брой NN50, където 95% по-нисък доверителен интервал варира според възрастта от 500 до 2000 г., приблизително половината от хората с диабет имат необичайно ниски резултати. Освен това има значителна корелация между дела на пациентите с абнормни изчислени показатели и тежестта на автономната невропатия, определена с конвенционални методи.

В допълнение към по-високата чувствителност, 24-часовият анализ на времето корелира с други индекси на HRV. Доказана е неговата възпроизводимост и стабилност във времето. Подобно на преживелите ОМИ, пациентите с TDV също са предразположени към неблагоприятни резултати като внезапна смърт, но прогностичната стойност на HRV сред диабетиците остава да бъде потвърдена.

Честотни характеристики

Следват характеристиките на честотните характеристики на HRV, открити при пациенти с DVN: (а) намаляване на мощността във всички честотни диапазони, което е най-честата находка, (б) липса на увеличение на нискочестотния компонент при изправяне, което е отражение на нарушена симпатикова реакция или намалена барорефлексна чувствителност; (c) необичайно намалена обща мощност с непроменено съотношение на LF/HF компоненти и (d) изместване на централната честота на LF компонента на спектъра наляво, чието физиологично значение се нуждае от допълнително проучване.

При напреднала невропатия анализът на спектъра на мощността в покой често разкрива много ниски амплитуди на всички спектрални компоненти, което затруднява разграничаването им от шума. Поради това се препоръчва тестовете да включват различни интервенции, като тестване в изправено положение или накланяне. Друг метод за преодоляване на трудностите, свързани с ниското съотношение сигнал/шум, е въвеждането на кохерентна функция, която анализира свързването на общата мощност към една или две честотни ленти.

Други клинични приложения

Списък с проучвания, в които HRV е изследван във връзка с други сърдечни заболявания, е даден в таблица. 4.

Таблица 4.

Резултати от избрани проучвания, изследващи клиничната стойност на HRV при сърдечни състояния, различни от миокарден инфаркт.

болест	Автор на публикацията	Брой пациенти	Изследван параметър	Клинични находки	Потенциална стойност
Хипертония	Гуцети, 1991 г	49 HD пациенти 30 здрави	Спектрален AR	LF при пациенти с хипертония в сравнение със здрави индивиди с притъпени циркадни колебания	Хипертонията се характеризира с намаляване на циркадния ритъм с ниска честота
	Лангевиц, 1994 г	41 с PAG 34 HD пациенти 54 здрави	Спектрален FFT	Намален вагусен тонус при пациенти с хипертония	Подпомага използването на непатогенетична терапия при главоболие, вагусен тонус (физическо възпитание)
Застойна циркулаторна недостатъчност	Саул, 1988 г	25 сек. NK NYHA III-IV 21 здрав	Spectral Blacman-Турция 15 мин. Регистрация	спектрална мощност на всички честоти, особено > 0,04 Hz за b-x с NK	При NC има вагусна, но относително запазена симпатикова модулация на сърдечната честота
	Casolo, 1989 г	20 сек. NC NYHA II-IV 20 здрави	Времева хистограма на RR интервали с помощта на 24-часов Холтер	Намален HRV	Намалена вагусна активност при пациенти с НК
	Бинкли, 1991 г	10 с DCM (EF 14 - 40%) 10 здрави	Спектрален FFT, 4-минутен запис в легнало положение	средна високочестотна мощност (>0,01 Hz) при LF/HF	При NC има отслабване на парасимпатиковия тонус. NC е придружено от дисбаланс на вегетативния тонус с парасимпатиковия и доминантния симпатиков
	Kienzle, 1992 г	23 NC NYHA II - IV	Спектрален FFT времеви анализ на 24-48 часа Холтер	Промените в HRV не са тясно свързани с тежестта на NC HRV се свързва със симпатиково активиране
	Таунънд, 1992 г	12 NC NYHA III - IV		HRV по време на терапия с ACEI
	Бинкли, 1993 г	13 NC NYHA II - III	Спектрален FFT 4-минутен запис в легнало положение	Лечение с ACEI за 12 седмици с високочестотна HRV	Значително повишаване на парасимпатиковия тонус се свързва с терапията с ACEI
	Уау, 1994 г	21 NC NYHA III	Конструкция на Поанкаре Времеви анализ на 24-часов Холтер	Сложните конструкции са свързани с нивата на норепинефрин и по-голямо симпатиково активиране	Конструкциите на Поанкаре могат да се използват при анализа на симпатиковите влияния
Трансплантация на сърце	Акселопулос, 1988 г	19 с трансплантация 10 здрави	Времеви анализ на 24-часов Холтер	Намалена HRV в денервирано сърце на донор: Инервираните от реципиент сърца показват по-висока HRV
	Пясъци, 1989 г	17 с трансплантация 6 здрави	Спектрален FFT, 15-минутен запис в легнало положение	HRV от 0,02 до 1,0 Hz намален с 90%	Пациентите с документирано чрез биопсия отхвърляне показват значително по-голяма вариабилност
Хронична митрална регургитация	Щайн, 1993 г	38 с хронична митрална регургитация		Сърдечната честота и параметрите с ултраниска честота според SDANN корелират с камерната функция и прогнозираните клинични събития	Може да бъде прогностичен индикатор за предсърдно мъждене, смъртност и прогресия към клапна операция
Пролапс на митралната клапа	Марангони, 1993 г	39 жени с MVP 24 здрави жени	Spectral AR, 10-минутен запис в легнало положение	Пациентите с MVP са с висока честота	Пациентите с MVP са имали нисък вагусен тонус
кардиомиопатии	Коунхилън, 1993 г	104 HCM	Спектрален FFT, 24-часов Холтер	Общи и специфични вагусови HRV параметри са наблюдавани при симптоматични пациенти	HRV не подобрява прогностичната точност на известни рискови фактори за HCM
Внезапна смърт или сърдечен арест	Доуърти, 1992 г	16 оцелели от OS, 5 починали след OS, 5 здрави		Нискочестотните мощни HRV и SDNN са свързани с 1-годишна смъртност	HRV е клинично приложим за стратифициране на риска от смърт в рамките на 1 година сред оцелелите от OS
	Хуикури, 1992 г	22 OS survivors 22 контроли	Спектрален AR, 24-часов анализ на времето на Холтер	високочестотна мощност сред оцелелите от OS - идентифицирането на група от оцелели от OS чрез ниска честота е невъзможно
	Алгра, 1993 г	193 случая на VS 230 пациенти със симптоми	Времеви анализ на 24-часов Холтер	краткосрочната вариация (0,05 - 0,50 Hz) самостоятелно повишава риска от VS 2,6 пъти, а дългосрочната вариация (0,02 - 0,05 Hz) - 2 пъти	HRV може да се използва за оценка на риска от внезапна смърт
	Майерс, 1986 г	6 здрави, 12 пациенти със структурни сърдечни заболявания (6 със и 6 без анамнеза за сърдечна недостатъчност)	Времеви и честотен анализ на 24-часов Холтер	Времевите и честотните характеристики направиха възможно разделянето на здравите хора от оцелелите от VS. HF мощността (0,35 - 0,5 Hz) е най-добрият маркер за разделяне между пациенти със и без анамнеза за VS	HF може да бъде предиктор за VS
	Мартин, 1988 г	20 здрави 5 пациенти, подложени на VS по време на Холтер мониторинг	Времеви анализ на 24-часов Холтер	Индексът SDNN е значително по-нисък при внезапно починалите	Времевите индикатори могат да определят повишен риск от VS
Вентрикуларни аритмии	Вибирал, 1993 г	24 VF 19 IHD	Времеви анализ на 24-часов Холтер	Индикаторите на HRV не са се променили значително преди VF
	Хуикури, 1992 г	18 VT или OS	Spectral AR 24-часов Холтер	Всички спектри на мощност на HRV са значително по-високи преди началото на продължителна VT, отколкото преди началото на непродължителна VT.	Съществува времева връзка между намаляването на HRV и появата на продължителна VT.
	Holnloser, 1994	14 след ОМИ с VF или продължителна VT 14 след ОМИ (група за сравнение)		HRV при преживели OS след AMI не се различава от HRV при други оцелели след AMI. Групите се различават значително по отношение на барорефлексната чувствителност	Чувствителността на барорефлекса, а не HRV, направи възможно разграничаването между групи пациенти след ОМИ със и без анамнеза за VF/VT
Суправентрикуларни аритмии	Кокович, 1993 г	64 NVT	Спектрален FFT, 24-часов анализ на времето на Холтер	Сърдечна честота, HRV и намаляване на парасимпатиковите компоненти след RF аблация	Парасимпатиковите ганглии и влакна могат да бъдат по-гъсто разпределени в средната и предната долна част на преградата

AR е авторегресивен; OS - сърдечен арест; ИБС - коронарна болест на сърцето; AH - артериална хипертония PAG гранична артериална хипертония, NC - застойна циркулаторна недостатъчност; EF - фракция на изтласкване FFT - бързо преобразуване на Фурие; HCM - хипертрофична кардиомиопатия; MVP - пролапс на митралната клапа, ОМИ - остър миокарден инфаркт, ACEI инхибитор на ангиотензин-конвертиращия ензим, HF - висока честота; HRV - вариабилност на сърдечната честота; LF - ниска честота; NYHA - класификация на Нюйоркската сърдечна асоциация; VS - внезапна смърт; SVT - суправентрикуларна тахикардия; VF - вентрикуларна фибрилация; VT - камерна тахикардия.

ПЕРСПЕКТИВИ

Разработване на методи за измерване на HRV

Съвременните методи за анализ на времевите параметри, използвани главно в практиката, вероятно са достатъчни за оценка на дългосрочния профил на HRV. Подобренията може да се отнасят до точността на числените стойности. Съвременните непараметрични и параметрични спектрални методи са приложими и за анализ на краткосрочни електрокардиограми без преходни промени в модулациите на сърдечния цикъл.

В допълнение към необходимостта от разработване на високонадеждни числени техники за напълно автоматично измерване (геометричните методи са само една такава възможност), следните три области заслужават внимание.

Динамични и преходни промени в HRV

Съвременните възможности за количествена оценка на динамиката на последователността на RR интервалите и преходните промени в HRV са недостатъчни и са в етап на разработване на математически апарат. Въпреки това, може да се предположи, че правилната оценка на динамиката на HRV ще доведе до значителни подобрения в разбирането ни както за модулациите на сърдечния цикъл, така и за техните физиологични и патофизиологични корелати.

Остава неизследвано дали методите на нелинейната динамика са приложими за оценка на преходните промени в RR интервалите и дали е необходимо разработването на нови математически модели и алгоритми за по-добро адаптиране на принципите на измерване към физиологичната природа на сърдечните периодограми. Във всеки случай, задачата за оценка на преходните промени в HRV изглежда по-уместна от по-нататъшните подобрения в технологията, използвана за анализ на модулациите на сърдечните периоди в тяхната стабилна фаза.

PP и RR интервали

Малко се знае за връзката между автономните модулации на PP и PR интервалите. Следователно последователността на PP интервалите също трябва да бъде проучена. За съжаление е почти невъзможно да се локализира точно точката на произход на P вълната върху повърхностна ЕКГ, записана на съвременни устройства. Въпреки това, напредъкът в технологиите трябва да направи възможно изследването на променливостта в PP и PR интервалите в бъдещи проучвания.

Многосигнален анализ

Ясно е, че модулирането на сърдечните цикли не е единственото проявление на автономните регулаторни механизми. В момента има търговско или полу-комерсиално оборудване, което ви позволява едновременно да записвате ЕКГ, дишане, кръвно налягане и др. Въпреки това, въпреки лекотата, с която тази информация може да бъде записана, няма широко приета методология за пълен анализ на множество сигнали. Всеки сигнал може да се анализира отделно, например с помощта на спектрални параметрични методи, и резултатите от анализа се сравняват. Анализирането на връзките между физиологичните сигнали ни позволява да измерим количествено характеристиките на тези връзки.

Необходими изследвания за разширяване на физиологичното разбиране

Трябва да се положат усилия за идентифициране на физиологичните корелати и биологичното значение на различните измервания на HRV, които в момента се оценяват. В някои случаи, като радиочестотния компонент, това вече е направено. По отношение на други параметри, като VLF и ULF компоненти, тяхното физиологично значение остава до голяма степен неизвестно.

Тази несигурност затруднява тълкуването на връзката между тези променливи и риска при сърдечни пациенти. Изглежда привлекателно да се използват маркери за вегетативна активност. Въпреки това, докато не бъде открита ясна механична връзка между тези променливи и сърдечния риск, съществува опасност терапевтичните усилия да се съсредоточат върху модифицирането на тези маркери. Това може да доведе до формиране на неправилни предположения и сериозни грешки при тълкуването.

Обещаващ потенциал за клинична употреба

Нормални стандарти

Необходими са широкомащабни проспективни популационни проучвания, за да се установят нормални стандарти за HRV за различни възрастови и полови категории. Наскоро проучването Framingham Heart Study публикува резултати от измервания на времевите и честотните характеристики на HRV при 736 възрастни субекта и връзката на тези параметри със смъртността от всякаква причина за 4-годишно проследяване. Изследователите заключават, че HRV носи прогностична информация, която е независима и надхвърля традиционните рискови фактори. Съществува ясна необходимост от допълнителни популационни изследвания на HRV, обхващащи целия възрастов спектър сред мъжете и жените.

Физиологични явления

Би било интересно да се оцени HRV в различни циркадни модели, като нормални цикли ден-нощ, стабилни обратни цикли (смени вечер-нощ в работното време) и променлива цикличност, която може да възникне по време на пътуване на дълги разстояния. Вегетативните колебания, които могат да възникнат по време на различни етапи на съня, включително сън с бързо движение на очите (REM), са изследвани при няколко субекта. При здрави хора вагусният HF компонент на спектъра на мощността се увеличава само извън REM фазата на съня, докато сред оцелелите от AMI това увеличение отсъства.

Отговорът на автономната нервна система към спортни тренировки и програми за рехабилитация след различни заболявания се представя като адаптационен феномен. Данните за HRV трябва да бъдат полезни за разбирането на хронологичните аспекти на обучението и времето на оптимална готовност, тъй като се отнася до автономните влияния върху сърцето. Освен това HRV може да предостави важна информация относно детренирането след продължителна почивка на легло и състоянието на безтегловност, което придружава космическите полети.

Лекарствени реакции

Много лекарства пряко или косвено засягат автономната нервна система и HRV може да се използва за оценка на ефектите на различни агенти върху симпатиковата или парасимпатиковата активност. Известно е, че парасимпатиковата блокада с насищаща доза атропин води до изразено понижение на HRV. Скополаминът в малки дози има ваготоничен ефект и води до повишаване на HRV, особено компонентите на HF. Бета-адренергичната блокада е придружена от повишаване на HRV и намаляване на LF компонента, измерено в нормализирани единици. Необходими са значително по-големи изследователски усилия, за да се разберат ефектите и клиничното значение на променения парасимпатиков и адренергичен тонус върху общата мощност на HRV и различните му компоненти при здрави хора и пациенти с различни заболявания.

Понастоящем е натрупано ограничено количество информация относно промените в HRV при предписване на блокери на калциевите канали, седативи, анксиолитици, аналгетици, антиаритмици, наркотици и химиотерапевтични лекарства, по-специално винкристин.

Стратификация на риска

За оценка на риска от смърт след ОМИ, както и обща смъртност и внезапна сърдечна смърт при пациенти със структурни сърдечни заболявания и други патофизиологични състояния се използват времеви и честотни характеристики на HRV, оценени от дългосрочни 24-часови и краткосрочни (от 2 до 15 минути) ЕКГ записи. Използването на диагностични инструменти, които са в състояние да оценят HRV във връзка с честотата и сложността на вентрикуларните аритмии, ЕКГ със средна стойност на сигнала, вариабилността на ST сегмента и хетерогенността на реполяризацията, трябва значително да подобри идентифицирането на пациенти с висок риск от внезапна сърдечна смърт и опасни аритмии . Необходими са проспективни проучвания за оценка на чувствителността, специфичността и предсказващата точност на комбинираната диагностика.

Вариабилността на сърдечната честота на плода и новороденото е важна област на изследване, която може да предостави ранна информация за неонаталния стрес и да идентифицира тези, които са предразположени към синдром на внезапна детска смърт. Повечето от предварителните изследвания в тази област са проведени в началото на 80-те години преди разработването на по-сложни техники за оценка на спектралната мощност. Правилното използване на тези техники може също така да даде представа за съзряването на автономната нервна система в плода.

Механизми на заболяванията

Плодотворна област на изследване е използването на HRV техники за изследване на значението на дисфункцията на автономната нервна система в механизмите на заболяването, особено тези състояния, при които се смята, че вагосимпатиковите фактори играят важна роля. Резултатите от скорошно проучване показват, че нарушенията във автономната инервация на развиващото се сърце може да са отговорни за някои форми на синдром на удължен QT интервал. Изследването на HRV на плода при майки, страдащи от това заболяване, определено е приемливо и може да бъде много информативно.

Ролята на автономната нервна система при есенциалната хипертония е друга важна област на изследване. Отговорът на въпроса дали повишаването на симптоматичната активност при есенциална хипертония е първично или вторично може да се получи чрез провеждане на дългосрочни проспективни проучвания сред първоначално нормотензивни субекти. Дали есенциалната хипертония е следствие от повишен симпатиков тонус с променен отговор на регулаторните невронни механизми?

Редица неврологични разстройства са свързани с нарушена функция на автономната нервна система, включително болест на Паркинсон, множествена склероза, синдром на Julian-Barre и ортостатична хипотония от типа на Shy-Drager. При някои от тези разстройства промените в HRV могат да бъдат ранна проява и могат да се използват за количествено определяне на скоростта на прогресиране на заболяването и/или ефективността на лечебните интервенции. Същият подход може да се използва за оценка на вторични автономни неврологични разстройства, придружаващи захарен диабет, алкохолизъм и увреждане на гръбначния мозък.

Заключение

Вариабилността на сърдечната честота има значителен потенциал за определяне на ролята на колебанията на автономната нервна система при здрави индивиди и при пациенти с различни сърдечно-съдови и други заболявания. Изследванията на HRV трябва да подобрят разбирането ни за физиологичните явления, действията на лекарствата и механизмите на заболяването. Големи проспективни проучвания в големи популации са предназначени да определят чувствителността, специфичността и прогностичната стойност на HRV при идентифициране на пациенти с повишен риск от смърт или друга заболеваемост.

ЛИТЕРАТУРА

1. Lown B, Verrier RL Неврална активност и камерна фибрилация. N Engi J Med 1976; 294: 1165-70.

2. Corr PB, Yamada KA, Witkowski FX. Механизми, контролиращи сърдечната автономна функция и тяхната връзка с аритмогенезата. В: Fozzard HA, Haber E, Jennings RB, Katz AN, Morgan HE, eds. Сърцето и сърдечно-съдовата система. Ню Йорк: Raven Press, 1986: 1343-1403.

3. Schwartz PJ, Priori SG. Симпатикова нервна система и сърдечни аритмии. В: Zipes DP, Jalife J, eds. Сърдечна електрофизиология. От килията до леглото. Филаделфия: W.B. Saunders, 1990: 330-43.

4. Levy MN, Schwartz PJ eds. Вагален контрол на сърцето: Експериментална основа и клинични последици. Армонк: Бъдеще, 1994.

5. Драйфус LS, Agarwal JB, Botvinick EH et al. (Комисия за оценка на сърдечносъдовата технология на Американския колеж по кардиология). Вариабилност на сърдечната честота за стратификация на риска от животозастрашаващи аритмии. J Am Coil Cardiol 1993; 22: 948-50.

6. Hon EH, Lee ST. Електронни оценки на моделите на сърдечната честота на плода преди смъртта на плода, допълнителни наблюдения. Am J Obstet Gynec 1965; 87: 814-26.

7. Sayers BM. Анализ на вариабилността на сърдечната честота. Ергономия 1973; 16: 17-32.

8. Penaz J, Roukenz J, Van der Waal HJ. Спектрален анализ на някои спонтанни ритми в кръвообращението. В: Drischel H, Tiedt N, eds. Лайпциг: Biokybernetik, Karl Marx Univ, 1968: 233-41.

9. Luczak H, Lauring WJ. Анализ на променливостта на сърдечната честота. Ергономия 1973; 16: 85-97.

10. Hirsh JA, Bishop B. Респираторна синусова аритмия при хора; как моделът на дишане модулира сърдечната честота. Am J Променливост на физиологичния период и смъртност след миокарден инфаркт. Тираж 1992; 85: 164-71.

11. Ewing DJ, Martin CN, Young RJ. Кларк Б.Ф. Стойността на тестовете за сърдечно-съдова автономна функция: 10 години опит в диабета. Диабетна грижа 1985; 8: 491-8.

12. Wolf MM, Varigos GA, Hunt D. Sloman JG. Синусова аритмия при остър миокарден инфаркт. Med J Australia 1978; 2:52-3.

13. Akselrod S, Gordon D, Ubel FA et al. Анализ на спектъра на мощността на флуктуацията на сърдечния ритъм: количествена сонда за сърдечно-съдов контрол. Science 1981: 213: 220-2.

14. Pomeranz M, Macaulay RJB, Caudill MA. Оценка на автономната функция при хора чрез спектрален анализ на сърдечната честота. Am J Physiol 1985; 248:H151-3.

15. Pagani M, Lombard! F, Guzzetti S et al. Спектрален анализ на мощността на вариабилността на сърдечната честота и артериалното налягане като маркер за симпато-вагусно взаимодействие при човек и куче в съзнание. Circ Res 1986; 59: 178-93.

16. Kleiger RE, Miller JP, Bigger JT, Moss AJ и Мултицентровата група за слединфарктни изследвания. Намалена вариабилност на сърдечната честота и връзката й с повишена смъртност след остър миокарден инфаркт. Am J Cardiol 1987; 59: 256-62.

17. Малик М, Фарел Т, Крипс Т, Камм AJ. Променливостта на сърдечната честота във връзка с прогнозата след миокарден инфаркт: избор на оптимални техники за обработка. Eur Heart J 1989: 10:1060-74.

18. Bigger JT, Fleiss JL, Steinman RC и др. Измервания на честотната област на променливостта на сърдечния период и смъртността след миокарден инфаркт. Тираж 1992; 85: 164-71.

19. Saul JP, Albrecht P, Berger RD, Cohen RJ. Анализ на дългосрочната вариабилност на сърдечната честота: методи, 1/f мащабиране и последици. Компютри в кардиологията 1987. IEEE Computer Society press, Вашингтон 1988: 419-22.

20. Malik M, Xia R, Odemuyiwa O et al. Влияние на артефакта на разпознаване в автоматичния анализ на дългосрочни електрокардиограми върху измерване във времева област на променливостта на сърдечната честота. Med Biol Eng Comput 1993; 31: 539-44.

21. Bjokander I, Held C, Forslund L et al. Вариабилност на сърдечната честота при пациенти със стабилна ангина пекторис. Eur Heart J 1992; 13 (AbstrSuppI): 379.

22. Scherer P, Ohier JP, Hirche H, Hopp H-W. Дефиниция на нов параметър от ритъм до ритъм на вариабилност на сърдечната честота (Abstr). Pacing Clin Electrophys 1993; 16:939.

23. Кей SM, Марпъл, SL. Спектърен анализ: Модерна перспектива Proc IEEE 1981; 69: 1380-1419.

24. Малиани А, Пагани М, Ломбард! F, Cerutti S. Сърдечно-съдова невронна регулация, изследвана в честотната област. Тираж 1991; 84: 1482-92.

25. Furlan R, Guzzetti S, Crivellaro W et al. Непрекъсната 24-часова оценка на невралната регулация на системното артериално налягане и вариабилностите на RR при амбулантирани субекти. Тираж 1990; 81: 537-47.

26. Berger RD, Akselrod S, Gordon D, Cohen RJ. Ефективен алгоритъм за спектрален анализ на променливостта на сърдечната честота. IEEE Trans Biomed Eng 1986; 33:900-4.

27. Rottman JN, Steinman RC, Albrecht P et al. Ефективна оценка на мощностния спектър на сърдечния период, подходящ за физиологични или фармакологични изследвания. Am J Cardiol 1990; 66:1522-4.

28. Малик M, Camm AJ. Компоненти на променливостта на сърдечната честотаc Какво всъщност означават и какво наистина измерваме. Am J Cardiol 1993; 72: 821-2.

29. Bendat JS, Piersol AG. Измерване и анализ на произволни данни. Ню Йорк: Wiley, 1966.

30. Pinna GD, Maestri R, Di Cesare A et al. Точността на анализа на спектъра на мощността на променливостта на сърдечната честота от анотирания RR списък, генериран от Холтер системи. Physiol Meas 1994; 15: 163-79.

31. Merri M, Farden DC, Mottley JG, Titlebaum EL. Честота на вземане на проби от електрокардиограмата за спектрален анализ на вариабилността на сърдечната честота, IEEE Trans Biomed Eng 1990; 37: 99-106.

32. Bianchi AM, Mainardi LT, Petrucci E et al. Променлив във времето анализ на спектъра на мощността за откриване на преходни епизоди в HRV сигнала. IEEE Trans Biomed Eng 1993; 40: 136-44.

33. Friesen GM, Jannett TC, Jadalloh MA и др. Сравнение на чувствителността към шум на девет алгоритъма за откриване на QRS. IEEE Trans Biomed Eng 1990; 37: 85-98.

34. Kamath MV, Fallen EL. Корекция на сигнала за променливост на сърдечната честота за ектопии и липсващи удари. В: Malik M, Camm AJ, eds. Вариабилност на сърдечната честота. Армонк: Футура, 1995: 75-85.

35. De Boer RW, Karemaker JM, Strackee J. Сравняване на спектри на поредица от точкови събития, особено за спектри на променливост на сърдечната честота. IEEE Trans Biomed Eng 1984; 31: 384-7.

36. Харис Ф. Дж. Относно използването на прозорци за хармоничен анализ с дискретно преобразуване на Фурие. IEEE Proc 1978; 66: 51-83.

37. Box GEP, Дженкинс GM. Анализ на динамичните редове: Прогнозиране и контрол. Сан Франциско: Холдън Дей, 1976 г.

38. Akaike H. Нов поглед върху идентификацията на статистическия модел, IEEE Trans Autom Cont 1974; 19: 716-23.

39. Каплан Д.Т. Анализът на променливостта. J Cardiovasc Electrophysiol 1994; 5: 16-19.

40. Katona PG, Jih F. Респираторна синусова аритмия: неинвазивна мярка за парасимпатиков сърдечен контрол. J Appi Physiol 1975; 39: 801-5.

41. Екберг Д.Л. Човешка синусова аритмия като индекс на вагусния сърдечен изход. J Appi Physiol 1983; 54: 961-6.

42. Fouad FM, Tarazi RC, Ferrario CMA и др. оценка на парасимпатиковия контрол на сърдечната честота чрез неинвазивен метод. Heart Circ Physiol 1984; 15:H838-42.

43. Schechtman VL, Kluge KA, Harper RM. Система във времева област за оценка на вариациите в сърдечната честота. Med Biol Eng Comput 1988; 26: 367-73.

44. Courmel Ph, Hermida JS, Wennerblom B et al. Вариабилност на сърдечната честота при миокардна хипертрофия и сърдечна недостатъчност и ефектите от бета-блокиращата терапия. Неспектрален анализ на колебанията на сърдечната честота. Eur Heart J 1991; 12: 412-22.

45. Grossman P, Van Beek J, Wientjes C. Сравнение на три метода за количествено определяне на респираторна синусова аритмия. Психофизиология 1990; 27: 702-14.

46. ​​​​Shin SJ, Tapp WN, Reisman SS, Natelson BH. Оценка на автономната регулация на вариабилността на сърдечната честота по метода на комплексната демодулация. IEEE Trans Biomed Eng 1989; 36: 274-83.

47. Кобаяши М, Муша Т. 1/f флуктуация на периода на сърдечния ритъм. IEEE Trans Biomed Eng 1982; 29: 456-7.

48. Ямамото Y, Hughson RL. Грубо-зърнест спектрален анализ: нов метод за изследване на променливостта на сърдечната честота. J Appi Physiol 1991; 71: 1143-50.

49. Babloyantz A, Destexhe A. Дали нормалното сърце е периодичен осцилатор? Biol Cybern 1988; 58: 203-11.

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

51. Schmidt G, Monfill GE. Нелинейни методи за оценка на вариабилността на сърдечната честота. В: Malik M, Camm AJ, eds. Вариабилност на сърдечната честота. Армонк: Футура, 1995: 87-98.

52. Kleiger RE, Bigger JT, Bosner MS et al. Стабилност във времето на променливи, измерващи променливостта на сърдечната честота при нормални субекти. Am J Cardiol 1991; 68: 626-30.

53. Van Hoogenhuyze DK, Weinstein N, Martin GJ et al. Възпроизводимост и връзка със средната сърдечна честота на вариабилността на сърдечната честота при нормални субекти и при пациенти със застойна сърдечна недостатъчност вследствие на коронарна артериална болест. Am J Cardiol 1991; 68: 1668-76.

54. Kautzner J. Възпроизводимост на измерването на променливостта на сърдечната честота. В: Malik M, Camm AJ, eds. Вариабилност на сърдечната честота. Armonk: Futura, 1995: 165-71.

55. Bigger JT, Fleiss JL, Rolnitzsky LM, Steinman RC. Стабилност във времето на променливостта на сърдечния период при пациенти с предишен миокарден инфаркт и камерни аритмии. Am J Cardiol 1992; 69: 718-23.

56. Bailey JJ, Berson AS, Garson A Jr et al. Препоръки за стандартизация и спецификации в автоматизираната електрокардиография. Тираж 1990; 81: 730-9.

57. Кенеди HN. Амбулаторна (Холтер) електрокардиографска технология. Clin Cardiol 1992; 10: 341-56.

58. Малик М, Крипс Т, Фарел Т, Камм AJ. Прогностична стойност на вариабилността на сърдечната честота след миокарден инфаркт, сравнение на различни методи за обработка на данни. Med Biol Eng Comput 1989; 27: 603-11.

59. Jalife J, Michaels DC. Неврален контрол на активността на синоатриалния пейсмейкър. В: Levy MN, Schwartz PJ, eds. Вагален контрол на сърцето: Експериментална основа и клинични последици. Armonk: Futura, 1994: 173-205.

60. Noma A, Trautwein W. Релаксация на ACh-индуцирания калиев ток в клетката на синоатриалния възел на заек Pflugers Arch 1978; 377: 193-200.

61. Osterrieder W, Noma A, Trautwein W. Относно кинетиката на калиевия канал, активиран от ацетилхолин в S-A възела на сърцето на заека. Pflugers Arch 1980; 386: 101-9.

62. Sakmann B, Noma A, Trautwein W. Активиране на ацетилхолин на единични мускаринови K + канали в изолирани пейсмейкърни клетки на сърцето на бозайник. Nature 1983; 303:250-3.

63. DiFrancesco D, Tromba C. Инхибиране на хиперполяризиращо активиран ток If, индуциран от ацетихолин в миоцити на сино-атриален възел на заек. J Physiol (Лондон) 1988; 405:477-91.

64. DiFrancesco D, Tromba C. Мускаринов контрол на хиперполяризиращия активиран ток в миоцитите на сино-атриалния възел на заек. J Physiol (Лондон) 1988; 405:493-510.

65. Irisawa H, Brown HF, Giles WR. Сърдечен пейсмейкър в синоатриалния възел. Physiol Rev 1993; 73: 197-227.

66. Irisawa H, Giles WR. Клетки на синусов и атриовентрикуларен възел: клетъчна електрофизиология. В: Zipes DP, Jalife J, eds. Сърдечна електрофизиология: от клетката до леглото. Филаделфия: W. B. Saunders, 1990: 95-102.

67. DiFrancesco D. Приносът на тока на пейсмейкъра (If) за генериране на спонтанна активност в миоцитите на сино-атриалния възел на заек. J Physiol (Лондон) 1991; 434: 23-40.

68. Trautwein W, Kameyama M. Вътреклетъчен контрол на калциеви и калиеви токове в кадиакални клетки. Jpn Heart J 1986; 27: 31-50.

69. Brown HF, DiFrancesco D, Noble SJ. Как адреналинът ускорява сърцето? Nature 1979; 280: 235-6.

70. DiFrancesco D, Ferroni A, Mazzanti M, Tromba C. Свойства на хиперполяризиращия активиран ток (If) в клетки, изолирани от сино-атриалния възел на заека. J Physiol (Лондон) 1986; 377: 61-88.

71. Леви MN. Симпатико-парасимпатикови взаимодействия в сърцето. Circ Res 1971; 29: 437-45.

72. Шах GF, Tarn RMK, Calaresu FR. Влияние на сърдечните невронни входове върху ритмичните вариации на сърдечния период при котка. Am J Physiol 1975; 228: 775-80.

73. Akselrod S, Gordon D, Madwed JB et al. Хемодинамична регулация: изследване чрез спектрален анализ. Am J Physiol 1985; 249:H867-75.

74. Saul JP, Rea RF, Eckberg DL et al. Сърдечната честота и променливостта на мускулния симпатиков нерв по време на рефлексни промени на автономната активност. Am J Physiol 1990; 258:H713-21.

75. Schwartz PJ, Pagani M, Lombardi F et al. Кардио-кардиален симпато-вагален рефлекс при котка. Circ Res 1973; 32: 215-20.

76. Malliani A. Сърдечно-съдови симпатикови аферентни влакна. Rev Physiol Biochem Pharmacol 1982; 94: 11-74.

77. Cerati D, Schwartz PJ. Активност на единично сърдечно вагусно влакно, остра миокардна исхемия и риск от внезапна смърт. Circ Res 1991; 69: 1389-1401.

78. Kamath MV, Fallen EL. Спектрален анализ на мощността на променливостта на сърдечната честота: неинвазивен подпис на сърдечната автономна функция. Crit Revs Biomed Eng 1993; 21: 245-311.

79. Римолди О, Пиерини С, Ферари А и др. Анализ на краткотрайни колебания на R-R и артериалното налягане при кучета в съзнание. Am J Physiol 1990; 258:H967-H976.

80. Montano N, Gnecchi, Ruscone T et al. Анализ на спектъра на мощността на вариабилността на сърдечната честота за оценка на промените в симпативагалния баланс по време на градуиран ортостатичен наклон. Тираж 1994; 90: 1826-31.

81. Appel ML, Berger RD, Saul JP et al. Променливост на сърдечно-съдовите променливи: Шум или музика? J Am Coil Cardiol 1989; 14: 1139-1148.

82. Малиани А, Ломбард! F, Pagani M. Спектрален анализ на мощността на променливостта на сърдечната честота: инструмент за изследване на нервните регулаторни механизми. Br Heart J 1994; 71:1-2.

83. Malik M, Camm AJ. Вариабилност на сърдечната честота и клинична кардиология. Br Heart J 1994; 71: 3-6.

84. Casolo GC, Stroder P, Signorini C et al. Вариабилност на сърдечната честота по време на острата фаза на инфаркт на миокарда. Тираж 1992; 85:2073-9.

85. Schwartz PJ, Vanoli E, Stramba-Badiale M et al. Вегетативни механизми и внезапна смърт. Нови прозрения от анализа на барорецепторните рефлекси при кучета в съзнание с и без миокарден инфаркт. Тираж 1988; 78: 969-79.

86. Malliani A, Schwartz PJ, Zanchetti A. Симпатиков рефлекс, открит чрез експериментална коронарна оклузия. Am J Physiol 1969; 217:703-9.

87. Brown AM, Malliani A. Спинални симпатични рефлекси, инициирани от коронарни рецептори. J Physiol 1971; 212: 685-705.

88. Malliani A, Recordati G, Schwartz PJ. Нервна активност на аферентни сърдечни симпатикови влакна с предсърдни и камерни окончания. J Physiol 1973; 229: 457-69.

89. Bigger JT Jr, Fleiss JL, Rolnitzky LM, Steinman RC, Schneider WJ. Времеви курс на възстановяване на променливостта на сърдечния период след миокарден инфаркт. J Am Coil Cardiol 1991; 18: 1643-9.

90. Ломбард! F, Sandrone G, Pempruner S et al. Променливостта на сърдечната честота като индекс на симпато-вагално взаимодействие след миокарден инфаркт. Am J Cardiol 1987; 60: 1239-45.

91. Lombardi F, Sandrone G, Mortara A et al. Циркадни вариации на спектралните показатели за вариабилност на сърдечната честота след инфаркт на миокарда. Am Heart J 1992; 123: 1521-9.

92. Kamath MV, Fallen EL. Дневни вариации на неврокардните ритми при остър миокарден инфаркт. Am J Cardiol 1991; 68: 155-60.

93. Bigger JT Jr, Fleiss JL, Steinman RC и др. Измервания на честотната област на променливостта на сърдечния период и смъртността след миокарден инфаркт. Тираж 1992; 85: 164-71.

94. Ewing DJ, Neilson JMM, Traus P. Нов метод за оценка на сърдечната парасимпатикова активност с помощта на 24-часови електрокардиограми. Br Heart J 1984; 52: 396-402.

95. Kitney RI, Byrne S, Edmonds ME et al. Вариабилност на сърдечната честота при оценката на автономна диабетна невропатия. Automedica 1982; 4: 155-67.

96. Pagani M, Malfatto G, Pierini S et al. Спектрален анализ на вариабилността на сърдечната честота при оценката на автономната диабетна невропатия. J Auton Nerv System 1988; 23: 143-53.

97. Freeman R, Saul JP, Roberts MS et al. Спектрален анализ на сърдечната честота при диабетна невропатия. Arch Neurol 1991; 48: 185-90.

98. Bernardi L, Ricordi L, Lazzari P, et al. Нарушена циркулационна модулация на симпато-вагална модулация на симпато-вагална активност при диабет. Тираж 1992; 86: 1443-52.

Bernardi L, Salvucci F, Suardi R и др. Доказателство за вътрешен механизъм, регулиращ вариабилността на сърдечната честота в трансплантираното и непокътнатото сърце по време на субмаксимално динамично упражнение? Cardiovasc Res 1990; 24: 969-81.

100. Sands KE, Appel ML, Lilly LS et al. Анализ на спектъра на мощността на променливостта на сърдечната честота при реципиенти на човешка сърдечна трансплантация. Тираж 1989; 79: 76-82.

101. Fallen EL, Kamath MV, Ghista DN, Fitchett D. Спектрален анализ на променливостта на сърдечната честота след трансплантация на човешко сърце: доказателства за функционална реинервация. J Auton Nerv Syst 1988; 23: 199-206.

102. Casolo G, Balli E, Taddei T Намалена спонтанна променливост на сърдечната честота при застойна сърдечна недостатъчност. Am J Cardiol 1989; 64: 1162-7.

103. Nolan J, Flapan AD, Capewell S et al. Намалена сърдечна парасимпатикова активност при хронична сърдечна недостатъчност и нейната връзка с функцията на лявата камера. Br Heart J 1992; 69: 761-7. 104. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Клинични хемодинамични и симпатикови невронни корелати на променливостта на сърдечната честота при застойна сърдечна недостатъчност. Am J Cardiol 1992; 69: 482-5.

105. Mortara A, La Rovere MT, Signorini MG et al. Може ли спектралният анализ на мощността на вариабилността на сърдечната честота да идентифицира високорискова подгрупа от пациенти със застойна сърдечна недостатъчност с прекомерно симпатиково активиране? Пилотно проучване преди и след сърдечна трансплантация. Br Heart J 1994; 71: 422-30.

106. Gordon D, Herrera VL, McAlpine L et al. Спектрален анализ на сърдечната честота: неинвазивна сонда за сърдечно-съдова регулация при критично болни деца със сърдечни заболявания. Ped Cardiol 1988; 9: 69-77.

146. Bianchi A, Bontempi B, Cerutti S, Gianogli P, Comi G, Натали Сора MG. Спектрален анализ на сигнала за вариабилност на сърдечната честота и дишането при пациенти с диабет. Med Biol Eng Comput 1990; 28: 205-11.

147. Bellavere F, Balzani I, De Masi G et al. Анализът на спектъра на мощността на вариацията на сърдечната честота подобрява оценката на диабетната сърдечна автономна невропатия. Диабет 1992; 41: 633-40.

148. Van den Akker TJ, Koelman ASM, Hogenhuis LAH, Rompelman G. Променливост на сърдечната честота и колебания на кръвното налягане при диабетици с автономна невропатия. Automedica 1983; 4: 201-8.

149. Guzzetti S, Dassi S, Pecis M et al. Променен модел на циркардиан невронен контрол на сърдечния период при лека хипертония. J Hypertens 1991; 9: 831-838.

150. Langewitz W, Ruddel H, Schachinger H. Намален парасимпатиков сърдечен контрол при пациенти с хипертония в покой и при психически стрес. Am Heart J 1994; 127: 122-8.

151. Saul JP, Aral Y, Berger RD и др. Оценка на автономната регулация при хронична застойна сърдечна недостатъчност чрез спектрален анализ на сърдечната честота. Am J Cardiol 1988; 61: 1292-9.

152. Binkley PF, Nunziata E, Haas GJ et al. Парасимпатиковото отдръпване е неразделна част от автономния дисбаланс при застойна сърдечна недостатъчност: Демонстрация при хора и проверка в кучешки модел на вентрикуларна недостатъчност. J Am Coil Cardiol 1991; 18: 464-72.

153. Townend JN, West JN, Davies MK, Littles WA. Ефект на квинаприл върху кръвното налягане и сърдечната честота при застойна сърдечна недостатъчност. Am J Cardiol 1992; 69: 1587-90.

154. Binkley PF, Haas GJ, Starling RC и др. Продължително повишаване на парасимпатиковия тонус с инхибитор на ангиотензин конвертиращия ензим при пациенти със застойна сърдечна недостатъчност. J Am Coil Cardiol 1993; 21: 655-61.

155. Woo MA, Stevenson WG, Moser DK, Middlekauff HR. Комплексна вариабилност на сърдечната честота и серумни нива на норепинефрин при пациенти с напреднала сърдечна недостатъчност. J Am Coil Cardiol 1994; 23: 565-9.

156. Alexopoulos D, Yusuf S, Johnston JA et al. Поведението на 24-часовия сърдечен ритъм при дългосрочно преживели сърдечна трансплантация. Am J Cardiol 1988; 61:880-4.

157. Stein KM, Bores JS, Hochreites C et al. Прогностична стойност и физиологични корелати на променливостта на сърдечната честота при хронична тежка митрална регургитация. Тираж 1993; 88: 127-35.

158. Марангони С, Скалвини С, Мат Р и др. Оценка на вариабилността на сърдечната честота при пациенти със синдром на пролапс на митралната клапа. Am J Noninvas Cardiol 1993; 7: 210-14.

159. Counihan PJ, Fei L, Bashir Y et al. Оценка на вариабилността на сърдечната честота при хипертрофична кардиомиопатия. Връзка с клинични и прогностични характеристики. Тираж 1993; 88: 1682-90.

160. Dougherty CM, Burr RL. Сравнение на вариабилността на сърдечната честота при оцелели и непреживели внезапен сърдечен арест. Am J Cardiol 1992; 70: 441-8.

161. Huikuri HV, Linnaluoto MK, Seppanen T et al. Циркаден ритъм на вариабилност на сърдечната честота при оцелели от сърдечен арест. Am J Cardiol 1992:70:610-15.

162. Myers GA, Martin GJ, Magid NM et al. Спектрален анализ на мощността на променливостта на сърдечната честота при внезапна сърдечна смърт: сравнение с други методи. IEEE Trans Biomed Eng 1986; 33: 1149-56.

163. Martin GJ, Magid NM, Myers G et al. Вариабилност на сърдечната честота и внезапна смърт вследствие на коронарна артериална болест по време на амбулаторно ЕКГ мониториране. Am J Cardiol 1986; 60: 86-9.

164. Vybiral T, Glaeser DH, Goldberger AL et al. Конвенционалният анализ на променливостта на сърдечната честота на амбулаторни електрокардиографски записи не успява да предскаже предстоящо камерно мъждене. J Am Coil Cardiol 1993; 22: 557-65.

165. Huikuri HV, Valkama JO, Airaksinen KEJ et al. Измервания на честотната област на вариабилността на сърдечната честота преди началото на непродължителна и продължителна камерна тахикардия при пациенти с коронарна артериална болест. Тираж 1993; 87: 1220-8.

166. Hohnloser SH, Klingenheben T, van de Loo A et al. Рефлекс срещу тонична вагусна активност като прогностичен параметър при пациенти с продължителна камерна тахикардия или камерна фибрилация. Тираж 1994; 89: 1068-1073.

167. Kocovic DZ, Harada T, Shea JB et al. Промени в сърдечната честота и вариабилността на сърдечната честота след радиочестотна катетърна аблация на суправентрикуларна тахикардия. Тираж 1993; 88: 1671-81.

168. Lefler CT, Saul JP, Cohen RJ. Свързани с честотата и автономни ефекти върху атриовентрикуларната проводимост, оценени чрез PR интервал от удар до удар и променливост на дължината на цикъла. J Cardiovasc Electrophys 1994; 5:2-15.

169. Berger RD, Saul JP, Cohen RJ. Оценка на автономния отговор чрез широколентово дишане. IEEE Trans Biomed Eng 1989; 36: 1061-5.

170. Berger RD, Saul JPP, Cohen RJ. Анализ на трансферната функция на автономната регулация: I - Отговор на предсърдната честота на кучето. Am J Physiol 1989; 256:H142-52.

171. Saul JP, Berger RD, Chen MH, Cohen RJ. Анализ на трансферната функция на вегетативната регулация: II - Респираторна синусова аритмия. Am J Physiol 1989; 256:H153-61.

172. Saul JP, Berger RD, Albrecht P et al. Анализ на трансферната функция на кръвообращението: Уникални прозрения за сърдечно-съдовата регулация. Am J Physiol 1991; 261:H1231-45.

173. Baselli G, Cerutti S, Civardi S et al. Сигнали за сърдечно-съдова вариабилност: Към идентифицирането на модел със затворен цикъл на нервните контролни механизми. IEEE Trans Biomed Eng 1988; 35: 1033-46.

174. Appel ML, Saul JP, Berger RD, Cohen RJ. Идентификация на затворен цикъл на сърдечно-съдови циркулаторни механизми. Компютри в кардиологията 1989. Los Alamitos: IEEE Press, 1990: 3-7.

175. Tsuji H, Venditti FJ, Manders ES et al. Намалена вариабилност на сърдечната честота и риск от смъртност в възрастна кохорта: проучването Framingham. Тираж 1994; 90: 878-83.

176. Vanoli E, Adamson PB, Lin B et al. Вариабилност на сърдечната честота по време на специфични етапи на сън: сравнение на здрави индивиди с пациенти след миокарден инфаркт. Circulation 1995, 91: 1918-22.

177. Singer DH, Ori Z. Промени в вариабилността на сърдечната честота, свързани с внезапна сърдечна смърт. В: Malik M, Camm AJ, eds. Вариабилност на сърдечната честота. Armonk: Futura, 1995: 429-48.

178. Malfatto G, Rosen TS, Steinberg SF et al. Симпатична невронна модулация на иницииране на сърдечен импулс и реполяризация при новороден плъх. Circ Res 1990; 66: 427-37.

179. Hirsch M, Karin J, Akselrod S. Променливост на сърдечната честота в плода. В: Malik M, Camm AJ, eds. Вариабилност на сърдечната честота. Armonk: Futura, 1995: 517-31.

180. Parati G, Di Rienzo M, Groppelli A et al. Вариабилност на сърдечната честота и кръвното налягане и тяхното взаимодействие при хипертония. В: Malik M, Camm AJ, eds. Вариабилност на сърдечната честота. Армонк: Футура, 1995; 465-78.

181. Bigger JT Jr, Fleiss JL, Steinman RC и др. Вариабилност на RR при здрави хора на средна възраст в сравнение с пациенти с хронична коронарна болест на сърцето или скорошен остър миокарден инфаркт. Тираж 1995; 91: 1936-43.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Нормални стойности за параметрите на променливостта на сърдечната честота

Тъй като все още не са проведени цялостни проучвания на всички индекси на HRV в големи нормални популации, диапазонът от нормални стойности, даден в тази таблица, се основава на проучвания, които включват малък брой субекти. Поради това тези стойности трябва да се разглеждат като ориентировъчни и на тяхна база не трябва да се правят конкретни клинични заключения. Разделението по пол, възраст и други фактори, което също е необходимо, не е дадено в таблицата поради ограничени източници на информация.

величина		Нормални стойности (M±m)
Времеви анализ на 24-часов запис
Триъгълен HRV индекс
Спектрален анализ на 5-минутен запис (почивка, легнало положение)
Обща енергия

Таблицата показва само тези параметри на HRV, които могат да бъдат предложени за стандартизиране на по-нататъшни физиологични и клинични изследвания.

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Предложени процедури за тестване на търговско оборудване, предназначено за оценка на променливостта на сърдечната честота

Концепция

За да се постигне сравнителна точност на измерване при използване на различни инструменти, всеки инструмент трябва да бъде тестван независимо от производителя (напр. в изследователска институция). Всеки тест трябва да включва няколко кратки и, ако е възможно, дългосрочни тестови записи с предварително точно известни параметри на HRV и различни морфологични характеристики на ЕКГ сигнала. Ако процедурата за тестване изисква участието на производителя (например за ръчно редактиране на маркировките на QRS комплекса), производителят не трябва да знае истинските HRV характеристики на тестовите записи и параметрите за запис на сигнала. По-специално, когато резултатите от тестовете се разкриват на производителя за по-нататъшно подобряване на инструмента или за други цели, новите тестове трябва да използват изцяло нови записи от тестове.

Технически изисквания

Тестването трябва да се извърши на всички компоненти на оборудването. По-специално трябва да бъдат тествани както записващите, така и аналитичните компоненти на устройството. Трябва да се използва подходяща технология за регистриране на напълно възпроизводим сигнал с предварително известни HRV параметри, т.е. тестовият сигнал трябва да бъде произведен от компютър или друго техническо устройство. Тестовете трябва да използват както нови, така и използвани записващи устройства за приблизително половината от техния експлоатационен живот. Тестването на системи, които се представят за първи път на пазара, не трябва да се отлага. Ако производителят твърди, че неговото устройство може да анализира ЕКГ записи (като Холтер ленти), получени от устройства на други производители, всяка комбинация трябва да бъде тествана независимо.

Тъй като анализът на HRV чрез имплантируеми устройства може да бъде предвиден, трябва да се използват подобни процедури за генериране на симулиран интракардиален сигнал. Когато е възможно, имплантируемите устройства трябва да се тестват както с напълно заредена, така и с частично разредена батерия.

Тестови регистрации

Независимо от използваното оборудване е изключително трудно да се знаят точно параметрите на HRV на всеки реален ЕКГ запис. Следователно трябва да се даде предпочитание на симулирани ЕКГ сигнали. Въпреки това, морфологията на такива симулирани сигнали, както и характеристиките на HRV, трябва да бъдат близки до реалните записи. Честотата на дискретизация, използвана за генериране на такива сигнали, трябва да бъде значително по-висока от честотата, използвана от тестваното устройство. Произвеждането на тестови записи трябва да симулира влияния, които влияят или могат да повлияят на точността на определяне на HRV, като различни нива на шум, променлива морфология на QRS комплекс, която може да причини изместване в началната точка, случайни шумови смущения в различни канали за запис, постепенно и внезапни промени в характеристиките на HRV и различни честоти на предсърдни и камерни екстрасистоли с реалистична морфология на сигнала.

Качеството на записите на магнитна лента може да не е постоянно при дългосрочни записи поради неравномерно напрежение, скорост на въртене и други фактори. Функционирането на всички записващи устройства е под външно въздействие на фактори на околната среда. Поради тази причина се предпочитат тестове с дългосрочен запис (напр. пълен 24-часов тест).

Процедури за тестване

Всяко устройство или която и да е конфигурация трябва да се тества с помощта на различни записи, които имат различни функции и различни HRV характеристики. Параметрите на HRV на всеки тестов запис и всеки избран сегмент на запис, получен с помощта на търговско устройство, трябва да бъдат сравнени с известните характеристики на оригиналния сигнал. Всички идентифицирани разлики трябва да бъдат анализирани по отношение на специални характеристики, въведени в записа на теста, като повишен шум, блуждаене на началната точка и др. Трябва да се определи системната грешка на оборудването и относителните грешки.

Комуникация на резултатите

Протоколът от техническото изпитване трябва да бъде изготвен единствено от изпитващата организация, независимо от производителя на изпитваното устройство.

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Членове на работната група

Работната група се състоеше от 17 члена:

Съпредседатели:

А. Джон Кам,Великобритания, Марек Малик, Лондон, Великобритания

Дж. Томас Бигър, младши, Ню Йорк, САЩ, Гюнтер Брайтхард, Мюнстер, Германия, Серджо Черути,Милано, Италия Ричард Дж. КоенКеймбридж, САЩ Филип Кумел,Париж, Франция, Ърнест Л. Фолън,Хамилтън, Канада Харолд Л. КенедиСв. Луис, САЩ, Робърт Е. КлайгерСв. Луис, САЩ, Федерико Ломбарди, Милано, Италия, Алберто Малиани, Милано, Италия, Артър Дж. Мос, Рочестър (Ню Йорк), САЩ, Георг Шмид, Мюнхен, Германия, Питър Дж. Шварц, Павия, Италия, Доналд Х. Сингър, Чикаго, САЩ

Въпреки че текстът на този доклад беше изготвен и одобрен от всички членове на работната група, структурата на текста беше разработена от редакционния комитет на работната група, състоящ се от следните членове:

Марек Малик (председател), Дж. Томас Бигър, А. Джон Кам, Робърт Е. Клайгер, Алберто Малиани, Артър Дж. Мос, Питър Дж. Шварц.

28.07.2016

Поставянето на диагноза, свързана със сърдечни проблеми, е значително опростено от най-новите методи за изследване на човешката съдова система. Въпреки факта, че сърцето е независим орган, то е сериозно повлияно от дейността на нервната система, което може да доведе до прекъсвания в нейното функциониране.

Последните проучвания разкриха връзка между сърдечните заболявания и нервната система, причиняваща честа внезапна смърт.

Какво е HRV?

Нормалният интервал от време между всеки цикъл на сърдечен ритъм винаги е различен. При хора със здраво сърце тя се променя през цялото време, дори и при стационарен покой. Това явление се нарича вариабилност на сърдечната честота (накратко HRV).

Разликата между контракциите е в рамките на определена средна стойност, която варира в зависимост от конкретното състояние на тялото. Следователно HRV се оценява само в стационарно положение, тъй като разнообразието в дейностите на тялото води до промени в сърдечната честота, като всеки път се адаптира към ново ниво.

Показателите за HRV показват физиологията на системите. Анализирайки HRV, можете точно да оцените функционалните характеристики на тялото, да наблюдавате динамиката на сърцето и да идентифицирате рязко намаляване на сърдечната честота, което води до внезапна смърт.

Методи за определяне

Кардиологичното изследване на сърдечните контракции определи оптималните методи за HRV и техните характеристики при различни състояния.

Анализът се извършва чрез изследване на последователността от интервали:

• R-R (електрокардиограма на контракциите);
• N-N (разстояния между нормалните контракции).

Статистически методи. Тези методи се основават на получаване и сравняване на "N-N" интервали с оценка на променливостта. Кардиоинтервалограмата, получена след изследването, показва набор от "R-R" интервали, повтарящи се един след друг.

Индикаторите за тези интервали включват:

• SDNN отразява сумата от показателите на HRV, при които се подчертават отклоненията на N-N интервалите и променливостта на R-R интервалите;
• RMSSD сравнение на последователност на N-N интервали;
• PNN5O показва процента на N-N интервали, които се различават с повече от 50 милисекунди за целия период на изследване;
• CV оценка на показателите за вариабилност на величината.

Геометрични методисе изолират чрез получаване на хистограма, която изобразява кардиоинтервали с различна продължителност.

Тези методи изчисляват вариабилността на сърдечната честота, като използват определени величини:

• Mo (Mode) означава кардиоинтервали;
• Amo (Mode Amplitude) – броят на кардио интервалите, които са пропорционални на Mo като процент от избрания обем;
• VAR (обхват на вариация) съотношение на градуса между сърдечните интервали.

Автокорелационен анализоценява сърдечния ритъм като случайно развитие. Това е динамична корелационна графика, получена чрез постепенно изместване на времевата серия с една единица спрямо собствената серия.

Този качествен анализ ни позволява да изследваме влиянието на централната връзка върху работата на сърцето и да определим скритата периодичност на сърдечния ритъм.

Корелационна ритмография(скатерография). Същността на метода е да покаже последователни кардио интервали в графична двуизмерна равнина.

При конструирането на скатерограма се идентифицира ъглополовяща, в центъра на която има набор от точки. Ако точките са отклонени наляво, можете да видите колко по-кратък е цикълът; изместването надясно показва колко по-дълъг е предишният.

На получената ритмограма се маркира областта, съответстваща на отклонението на N-N интервалите. Методът ни позволява да идентифицираме активната работа на вегетативната система и нейното последващо въздействие върху сърцето.

Методи за изследване на HRV

Международните медицински стандарти определят два начина за изследване на сърдечния ритъм:

1. Записване на "RR" интервали - за 5 минути се използва за бърза оценка на HRV и извършване на определени медицински изследвания;
2. Ежедневно записване на “RR” интервали – по-точно оценява ритмите на вегетативния запис на “RR” интервали. Въпреки това, когато се дешифрира запис, много индикатори се оценяват въз основа на петминутен период на запис на HRV, тъй като сегментите се формират на дълъг запис, който пречи на спектралния анализ.

За определяне на високочестотния компонент в сърдечния ритъм е необходим запис от около 60 секунди, а за анализ на нискочестотния компонент са необходими 120 секунди запис. За правилно оценяване на нискочестотния компонент е необходим петминутен запис, който е избран за стандартното изследване на HRV.

HRV на здраво тяло

Променливостта на средния ритъм при здрави хора позволява да се определи тяхната физическа издръжливост според възрастта, пола и времето на деня.

Показателите за HRV са индивидуални за всеки човек. Жените имат по-активен пулс. Най-висок HRV се наблюдава в детството и юношеството. Високо- и нискочестотните компоненти намаляват с възрастта.

HRV се влияе от теглото на човека. Намаленото телесно тегло провокира силата на HRV спектъра, при хората с наднормено тегло се наблюдава обратен ефект.

Спортът и леката физическа активност имат благоприятен ефект върху HRV: мощността на спектъра се увеличава, сърдечната честота се понижава. Прекомерните натоварвания, напротив, увеличават честотата на контракциите и намаляват HRV. Това обяснява честите внезапни смъртни случаи сред спортистите.

Използването на методи за определяне на вариациите на сърдечната честота ви позволява да контролирате тренировките си чрез постепенно увеличаване на натоварването.

Ако HRV е намалена

Рязкото намаляване на вариациите на сърдечната честота показва определени заболявания:
· Исхемични и хипертонични заболявания;
. Инфаркт на миокарда;
· Множествена склероза;
· Диабет;
· Болестта на Паркинсон;
· Прием на определени лекарства;
· Нервни разстройства.

Изследванията на HRV в медицинските дейности са сред простите и достъпни методи за оценка на вегетативната регулация при възрастни и деца при редица заболявания.

В медицинската практика анализът позволява:
· Оценка на висцералната регулация на сърцето;
· Определяне на общото функциониране на тялото;
· Оценка на нивото на стрес и физическа активност;
· Проследяване на ефективността на лекарствената терапия;
· Диагностициране на заболяването в ранен стадий;
· Помага за избор на подход за лечение на сърдечно-съдови заболявания.

Ето защо, когато изследвате тялото, не трябва да пренебрегвате методите за изследване на сърдечните контракции. Показателите за HRV помагат да се определи тежестта на заболяването и да се избере правилното лечение.

Нормална и намалена променливост на сърдечната честотаактуализиран: 30 юли 2016 г. от: витенега

Какво да направите, когато променливостта на ритъма е рязко намалена

Въпрос: Николай Александрович, Москва

Пол Мъж

Възраст: 67

Хронични болести:предсърдно мъждене

Здравейте. Ежедневното Холтер ЕКГ мониториране показва рязко намаляване на вариабилността на ритъма. Обработени са общо 2498 парцела (84%), броят на парцелите с ниска променливост е 2051 (82% от избраните парцели). Интегралната оценка на нормалната вариабилност е 9%, вариабилността на ритъма е рязко намалена. По време на изследването са наблюдавани епизоди на синусова аритмия и миграция на пейсмейкъра през предсърдията. Установени са 75 единични s/v екстрасистоли. Среден пулс 66/мин., максимален пулс 103 (физическа активност), минимален пулс 49 (сън). Средната сърдечна честота през деня е 61, през деня 69. Регистриран е AV блок I степен. Не е отбелязано патологично изместване на ST сегмента. Регистрирано е забавяне на a-v проводимостта (PQ=0,22). Циркаден индекс 1.13 твърд.
Въз основа на резултатите от този преглед кардиологът обяви състоянието ми за нормално.
Имам анамнеза за предсърдно мъждене, преди 1 година се подложих на криоаблация, от тогава не съм усещал пристъпи на аритмия. Но бях силно разтревожен от заключението, че има рязко намаляване на вариабилността на сърдечната ми честота, което не беше забелязано преди това. На този фон се чувствам уморен и слаб.
Приемам антиаритмика Апокард (флекаинид), кръвното е 115-110/65-60.
Колко големи са рисковете в настоящата ми ситуация и има ли препоръки предвид рязкото намаляване на вариабилността на ритъма?
Благодаря ти.

1 отговор

Не забравяйте да оцените отговорите на лекарите, помогнете ни да ги подобрим, като задавате допълнителни въпроси по темата на този въпрос.
Освен това не забравяйте да благодарите на вашите лекари.

Здравейте, Николай Александрович! Вариабилността на сърдечната честота е нейната променливост под влияние на вегетативната нервна система на фона на дишане, ходене, възбуда и т.н. Несъмнено тя ще бъде намалена за вас, тъй като приемате антиаритмични средства и по принцип нямате нужда пулсът ви да се ускори, когато се смеете, се увеличи до 140 удара в минута, например. Така че избягвайте всякакви внезапни притеснения относно променливостта и следвайте препоръките на Вашия лекар. Може би описаните симптоми са следствие от приема на апокард. По принцип, ако аблацията е извършена успешно, не е необходимо да се вземат антиаритмици.
Бъдете здрави!

Ако не намерите необходимата информация сред отговорите на този въпрос, или вашият проблем е малко по-различен от представения, опитайте да попитате допълнителен въпрослекар на същата страница, ако е по темата на основния въпрос. вие също можете задайте нов въпроси след известно време нашите лекари ще отговорят. Безплатно е. Можете също да търсите информацията, от която се нуждаете подобни въпросина тази страница или чрез страницата за търсене в сайта. Ще бъдем много благодарни, ако ни препоръчате на ваши приятели в в социалните мрежи.

Уеб сайт за медицински порталпредоставя медицински консултации чрез кореспонденция с лекари на уебсайта. Тук получавате отговори от истински практици във вашата област. В момента на уебсайта можете да получите съвет в 48 области: алерголог, анестезиолог-реаниматор, венеролог, гастроентеролог, хематолог, генетик, гинеколог, хомеопат, дерматолог, детски гинеколог, детски невролог, детски уролог, детски хирург, детски ендокринолог, диетолог, имунолог, инфекционист, кардиолог, козметолог, логопед, УНГ специалист, мамолог, медицински адвокат, нарколог, невролог, неврохирург, нефролог, онколог, онкоуролог, ортопед-травматолог, офталмолог, педиатър, пластичен хирург, проктолог, психиатър, психолог, пулмолог, ревматолог, рентгенолог, сексолог-андролог, зъболекар, уролог, фармацевт, билкар, флеболог, хирург, ендокринолог.

Отговаряме на 96,71% от въпросите.

Останете с нас и бъдете здрави!