Амбулаторное мониторирование ЭКГ. Методы переходных процессов

Н. И. Яблучанский, А. В. Мартыненко, Л. А. Мартимьянова

Серия: для настоящих врачей.  Издание второе, исправленное, переработанное.

Харьков, 2010, 187 с.

Книга посвящена амбулаторному мониторированию ЭКГ - от технических аспектов до

примеров клинического применения с предложенными вариантами отчетов и

интерпретацией полученных результатов. Рассчитана на кардиологов, специалистов

функциональной диагностики, врачей других специальностей, имеющих отношение к

использованию в своей работе результатов амбулаторного мониторирования ЭКГ.

Оглавление

Сокращения
От истоков до наших дней
Объект исследования

  • Источники электрофизиологических процессов в сердце
  • Пространственно-временная организация миокарда
  • Проводящая система сердца
  • Регуляция сердца
  • «Зеркало» регуляции

Системы и процедуры

  • Категории регистраторов
  • Техническое обслуживание
  • Необходимые условия качественной регистрации
  • Качество записи
  • Продолжительность регистрации
  • Артефакты
  • Стоимость исследования
  • Отведения в АЭКГ
  • Показания
  • Протокол
  • Дневник
  • Диагностические и лечебные процедуры
  • «Умная» АЭКГ
  • Сигнал-усредненная АЭКГ высокого разрешения

Физиологические нормы АЭКГ
АЭКГ значительно шире долговременной ЭКГ
Тестируем биологические часы

  • О биологических и астрономических часах
  • Основные понятия и показатели биологических часов
  • Биоритмы
  • Сторож у ворот
  • Механизмы образования и регуляции биоритмов
  • Самый важный синхронизатор
  • Вся «соль» в переходных процессах
  • Циркадианные ритмы и «центральные» часы
  • Сон
  • Бодрствование
  • «Старение» биологических часов
  • Циркадианный индекс
  • Клиническое значение биоритмов
  • Десинхронозы
  • Значение биологических часов в АЭКГ

О квазистационарных и переходных процессах

  • Вариабельность сердечного ритма – «окно» в регуляторные процессыорганизма
  • Значение оценки переходных процессов
  • Отделяя квазистационарные и переходные процессы

Технология ВСР

  • Методы ВСР
  • Интепрпретация показателей ВСР
  • Снимая ограничения

Методы переходных процессов

  • Примеры переходных процессов с пояснениями
  • Стандартный протокол заключения
  • Главное в квазистационарных и переходных процессах

АЭКГ и врачебные смешательства

  • Сказка ложь, да в ней намек
  • Контроль регуляции
  • Семь раз отмерьте, отрезать, может быть, не придется
  • Крайности не оправданы
  • Время переписывать свитки
  • «Надклассовый» препарат
  • Дронедарон
  • Дронедарон или, все-таки, амиодарон?
  • Если заинтересовались фибрилляцией предсердий
  • Тоже аритмии
  • Примеры стандартных отчетов АЭКГ

Основные клинические синдромы и заболевания

  • Большой адаптационный синдром
  • Аритмии
  • Слово о частоте сердечных сокращений
  • Синусовая тахикардия
  • Синусовая брадикардия
  • Синусовая аритмия
  • Синоаурикулярная блокада (ІІ степени с периодикой Венкебаха)
  • Синдром предвозбуждения желудочков
  • Экстрасистолии
  • Пароксизмальные тахикардии
  • Предсердные ритмы
  • Желудочковые ритмы
  • Парасистолии
  • Брадиаритмии
  • Дисфункция синусового узла
  • Нарушения атриовентрикулярной проводимости
  • Фибрилляция и трепетание предсердий
  • Фактор риска желудочковых тахикардий
  • Синдром Бругада
  • Поздние потенциалы желудочков

Литература
**************************************************************

Методы переходных процессов

Изучение переходных процессов делает необходимым рассмотрение последовательности RR-интервалов с позиций нелинейных динамических систем, центральное место в которых занимают понятия устойчивости системы и его меры – показателей Ляпунова. Так как применение последних в ВСР сопряжено с трудностями, обусловленными значительной стохастической компонентой,   разработан метод локальных показателей Ляпунова – М-индексов. Метод позволяет анализировать участки записи АЭКГ произвольной длины и степени нелинейности и дает статистически значимые и устойчивые к стохастической компоненте результаты.

С использованием метода определяются индексы:

М0 – среднее значение наибольшего локального показателя Ляпунова на исследуемом участке ВСР. Знак индекса M0 показывает, что преобладает на исследуемом участке ВСР: «+» – ускорение, «–» – торможение. А величина – степень нелинейности участка ВСР в сравнении с функцией exp(t). Если исследуемый участок линеен, то M0=0. Очевидно, что для стационарных записей ВСР M0 также будет близко к нулю.

М1 – индекс, позволяющий оценить временные изменения записи ВСР: приводит ли движение в фазовом пространстве к расширению или сжатию фазового потока. Знак индекса M1 показывает, что происходит с фазовым потоком на исследуемом участке ВСР: «+» – расширение, «–» – сжатие. А величина – степень изменения фазового потока на исследуемом участке ВСР в сравнении с функцией exp(t). Если исследуемый участок стационарен либо изменения носят строго периодический характер, то M1=0.

М – композитный индекс,  характеризующий нелинейность и нестационарность переходного процесса на исследуемом участке записи ВСР. Знак «+» означает нелинейное движение с преимущественным повышением ЧСС; «-» означает нелинейное движение с преимущественным понижением ЧСС. Величина индекса М показывает степень нелинейности и нестационарности переходного процесса ВСР.

Примеры переходных процессов с пояснениями

Переход exp(t) (рис. 1.): М0=1; М1=1; М=1 – положительный ускоряющий переход с выраженными нелинейностью и расширением фазового пространства. Нелинейный неустойчивый переход. Если к основной функции перехода exp(t) добавить случайную компоненту, например, наложить гауссовский случайный процесс с максимальной амплитудой ±10% от величины основной функции (рис. 6.2.), то значения М-индексов изменятся только в пределах 3-5%, что говорит об устойчивости выбранной меры к шуму. Для рис. 2.: М0=0.97; М1=0.97; М=0.95.

Пример слабо неустойчивого, но сильно нелинейного переходного процесса дан на рис. 3. Это результат композиции: exp(t)+10% случайная компонента+полупериод синусоиды. Для такого переходного процесса М0=-3.5; М1=0.025; М=0.1, т.е. положительный тормозящий переход со значительной нелинейностью и слабым растяжением фазового пространства или сильно нелинейный слабо неустойчивый переход.

 

 

Рис. 1. Объяснения  в тексте    Рис. 2. Объяснения  в тексте               Рис. 3. Объяснения  в тексте

 

На рис. 4 показан переход в виде композиции линейной функции с 10%-ой случайной компонентой, для которого М0=0.004; М1=0.74; М=0.0031 – положительный линейный переход с фазовым расширением. Линейный безразлично устойчивый переход.

Примеры устойчивых переходных процессов даны на рис. 5.-6.

 

 

Рис. 4. Объяснения  в тексте    Рис. 5. Объяснения  в тексте               Рис. 6. Объяснения  в тексте

 

Линейный переход+10% случайная компонента+полупериод косинусоиды (рис. 5.): М0=-0.045; М1=-0.83; М=-0.036 – отрицательный слабо тормозящий и почти линейный переход с фазовым сжатием. Слабо нелинейный близкий к безразлично устойчивому переход.

Линейный переход + exp(-2t)+10% случайная компонента+полу­период косинусоиды (рис. 6.6.): М0=-0.83; М1=-0.67; М=-0.57 – отрицательный тормозящий нелинейный переход с фазовым сжатием. Нелинейный устойчивый переход.

Дополнительную помощь в описании переходного процесса могут дать его общие геометрические и временные характеристики  (согласно рис. 7.).

HxT (с*n) – размер кривой переходного процесса. Характеризует длительность и размах переходного процесса;

h (с) – величина уровня перехода. Характеризует среднее изменение частоты на переходном процессе. Знак h определяет положительный, отрицательный или безразличный переход:

h>>0 – положительный;

h<<0 – отрицательный;

|h|<0.01 – безразличный.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 7. Объяснения  в тексте

 

Отдельным пунктом следует обсудить способ использования предложенных М-индексов. Прежде всего, это непосредственное применение для описания переходных процессов. Однако не менее важным представляется их использование для оценки границы применимости стандартного спектрального анализа ВСР и тем самым повышения надежности результатов анализа.

Очевидно, что подсчет М-индексов для всей записи HRV позволит установить, является ли запись стационарной. Ели нет, результаты спектрального анализа для всей записи нельзя считать корректными, и в этом случае М-индексы помогут найти участки ритмограммы, где спектральный анализ применим. Пример такого автоматического разбиения ритмограммы дан на рис. 8 для дневного интервала Холтеровской записи ВСР (79% записи квазистационарные; 21% – нестационарные):

 

 

 

Рис. 8. Выделение стационарных (79%) и нестационарных (21%) участков

 

в дневной записи ВСР и ночного интервала записи ВСР (рис. 9.): 95% записи квазистационарные; 5% – нестационарные:

 

 

Рис. 9. Выделение стационарных (95%) и нестационарных (5%) участков в ночной записи ВСР

 

Стандартный протокол заключения

Оценка регуляции по данным исследования ВСР и переходных процессов не есть простая задача, и требует глубоких знаний и значительного опыта.

Начинающим естественно прибегать поэтому к помощи стандартных протоколов, которые, с одной стороны, формализуют заключение и, с другой, обеспечивают его полноту и внутреннюю непротиворечивость. Эти протоколы, однако, полезны и специалисту с опытом.

Нами опробован и используется протокол, который в обобщенном виде можно представить так:

качество (влияний) регуляции

мощность (влияний) регуляции,

баланс (влияний) регуляции;

физиологичность переходных процессов

при уклонении от  квазистационарного состояния,

при возвращении в  квазистационарное состояние;

риск фатальных состояний.

Наиболее важными показателями качества (влияний) регуляции являются мощность и баланс мощностей образующих их ветвей. Мощность влияний регуляции оценивается по ТР ВСР на квазистационарных эпохах. Баланс средней и быстрой ветвей регуляции на них оценивается по отношению LF/HF. Так же может быть найден баланс других частотных диапазонов регуляции.

Физиологичность переходных процессов оценивается по М-индексам на этапах уклонения от  квазистационарного состояния и возвращения в него путем проведения и анализа результатов функциональных проб (стресс-тестов).

Этот пункт может иметь разную степень полноты: от исключения из протокола до его наполнения результатами множества функциональных, медикаментозных, ментальных и иных стресс-тестов, определяемых конкретными условиями исследования.

Определяются качество переходных процессов и их устойчивость к внешним и внутренним возмущающим факторам, возможность выбора вмешательств, оказывающих необходимые влияния на регуляцию, оценку эффективности и правильности выбранной тактики ведения пациента.

Выбор конкретного вида воздействия на физиологические функции организма обследуемого определяется их содержанием и тактическими задачами.

То же касается исследования ментальных влияний на регуляцию, которые приобретают исключительное значение при  тестировании психически зависимых личностей.

Риск фатальных аритмий и состояний оценивается по показателям временной области и ТР ВСР, а также по соотношению мощностей образующих его спектральных компонент для квазистационарных эпох исследуемых физиологических функций.

Полезен макет заключения:

1. Качество (влияний) регуляции

а.  Мощность (влияний) регуляции

Высокая, умеренная, низкая. Исчерпание.

б. Баланс (влияний) регуляции 

Развитая регуляция: преобладание медленной, медленной и средней, медленной и быстрой, средней, средней и быстрой, быстрой регуляции.

2.Физиологичность стресс-реакций регуляции

(активный и пассивный тилт-тест, модулированное дыхание, ручная динамометрия, проба Вальсальвы и др.)

Реакции на стресс (в том числе в острых фармакологических пробах) и возвращения в квазистационарное состояние после стресса оцениваются методами исследования переходных процессов на основе изложенных выше показателей.

Спрашивайте у производителя АЭКГ наличие функции исследования переходных процессов.

3. Риск фатальных аритмий и состояний

Низкий, умеренный, высокий, очень высокий. Рассчитывается по показателям, что и качество (влияний) регуляции.

На первый случай может быть рекомендована в приводимой ниже табл. 6. диагностическая процедура. Сфера ее притязаний ограничивается небольшим набором значимых диагностических показателей ВСР.

Таблица 6

Диагностический алгоритм функциональной оценки состояния системы регулирования

Фрагмент формулы заключения Показатель и границы значений
1. Мощностьвысокая

Отправить ответ

avatar
  Subscribe  
Сообщать