Вср что это в медицине

О чем вам расскажет вариабельность сердечного ритма: гид

Как один параметр, измеренный с помощью смартфона, определяет состояние вашего организма

Многие ученые считают, что будущее за превентивной медициной: наши гаджеты будут собирать достаточное количество информации о показателях здоровья, чтобы можно было начать принимать меры еще до того, как появится реальная проблема. Пока это во многом мечты: точные замеры по-прежнему делаются в лабораториях и клиниках на дорогом и мощном оборудовании.

Тем не менее кое-что уже можно измерять и с помощью смартфона. Например — вариабельность сердечного ритма (heart rate variability, HRV). Мобильные приложения научились «распаковывать» простую метрику в десятки полезных данных об организме, по которой делаются выводы об уровне стресса, работе центральной нервной системы и многом другом.

Как это возможно? Расскажем в нашем гиде.

Космическая технология

Использовать HRV начали еще в 1960-х. Его придумали как неинвазивный способ измерять уровень стресса в организме, оценивать функциональное состояние, риск заболеть и другие параметры. Изначально HRV применяли, чтобы следить за самочувствием астронавтов. Но вариабельность оказалась таким всеобъемлющим показателем, что вскоре изучать ее стали и за пределами NASA.

Что такое вариабельность сердечного ритма

Если очень упрощать — это показатель, отражающий неравномерность вашего сердцебиения.

Сердце бьется с неравными интервалами. Если ваш пульс — 60 ударов в минуту, это не значит, что ваше сердце сокращается ровно раз в секунду. На самом деле, ваше сердцебиение выглядит примерно так:

И это совершенно нормально. Сердце и не должно биться равномерно, оно даже не должно к этому «стремиться». Напротив — чем больше неравномерность, она же вариабельность сердечного ритма, тем лучше ваше функциональное состояние.

Как измерить HRV?

Показатели вариабельности рассчитывают различные приложения. Среди них, к примеру, Welltory — один из топовых сервисов в этой сфере с российскими корнями. Есть еще HRV4Training — это приложение заточено под спортсменов и помогает понять, как тренировки влияют на вариабельность (и наоборот). Приложение платное, им пользуются профессиональные спортсмены вроде членов NBA, NHL и участников Олимпийских игр.

Если вы хотите повысить точность измерений, можно подключать к приложениям гаджеты, которые считывают показатель вариабельности сердечного ритма — например, нагрудный датчик, специальный фитнес-браслет или клипсу. Есть и такие приложения — в частности, CardioMood и Elite HRV, — где вариабельность измеряется не с помощью камеры, а исключительно с помощью кардиомониторов.

Также показатель вариабельности самостоятельно измеряют некоторые гаджеты: например, Apple Watch и Oura Ring (кольцо, чья основная цель — мониторинг сна). Результаты можно увидеть в приложениях Apple Health и Oura соответственно. Но тут есть нюанс: эти гаджеты измеряют всего один показатель вариабельности — и поэтому их нельзя использовать для расширенной аналитики, в том числе подключать к приложениям, разработанным именно для анализа вариабельности.

Обратите внимание, что не каждый гаджет подойдет для измерения вариабельности — например, популярные Fitbit и Mi Band не «отдают» значения интервалов между ударами сердца, поэтому на базе их данных нельзя вычислить параметры, связанные с HRV. Список подходящих устройств можно посмотреть, например, тут.

Какие показатели рассчитываются на базе HRV

Один из главных параметров вариабельности сердечного ритма — это SDNN (Standard Deviation of the Normal-to-Normal). Как можно догадаться из названия, он помогает узнать стандартное (среднеквадратичное) отклонение интервалов между ударами сердца — их еще называют RR-интервалами — от среднего значения. Именно этот параметр отслеживают Apple Watch, и его можно увидеть в приложении Apple Health.

Есть еще один важный параметр вариабельности, сходный с SDNN — RMSSD (Root Mean Square of Successive Differences). Для его расчета используется разница между каждым RR-интервалом и предыдущим интервалом — то есть этот показатель дает представление о динамике. Параметр RMSSD использует в измерении вариабельности кольцо Oura Ring — его вы увидите на графике HRV в приложении Oura.

И SDNN, и RMSSD, и RR-интервалы измеряются в миллисекундах (мс).

На базе полученных параметров — SDNN, RMSSD и RR-интервалов — высчитывают и другие показатели. Один из важнейших — это pNN50: он показывает вероятность того, что каждый случайно выбранный интервал будет отличаться от среднего более чем на 50 мс. Сравнивая здоровых людей с теми, у кого, например, есть проблемы с сердцем, можно увидеть, что у здоровых показатель pNN50 оказывается выше.

Еще на базе HRV рассчитываются «волны». Не будем углубляться в детали — просто представьте, что все RR-интервалы выстроили в столбики, и стали считать маленькие колебания волнами с высокой частотой (high frequency, HF), а большие — с низкой (low frequency, LF и very low frequency, VLF).

Какое отношение к здоровью имеют эти цифры?

Это главный вопрос. Речь здесь идет не прямом соответствии показателя состоянию организма (сдаешь анализ на кортизол –> понимаешь, какой у тебя уровень стресса), а о корреляции. Но — корреляции, подкрепленной большой статистикой.

Наблюдая, например, за показателем SDNN в течение длительных — суточных — измерений, ученые выяснили, что вариация этого показателя отражает, насколько хорошо в целом организм контролирует работу сердца. Это косвенно говорит о том, эффективна ли вегетативная (автономная) нервная регуляция организма. Обнаружили они это математически — проследив за корреляциями показателя SDNN и параметров, отражающих работу вегетатики.

Вегетативная система регулирует работу желез и внутренних органов в автономном режиме — в том смысле, что не зависит от воли человека: мы не можем усилием мысли заставить сердце биться быстрее или сузить зрачки. Состоит из двух дополняющих друг друга частей — симпатической и парасимпатической. Первая, вопреки названию, обычно не сулит ничего хорошего — это система, реагирующая на стресс. Вторая — регулирует работу организма в расслабленном, спокойном состоянии. Проще всего представить работу двух систем на примере травоядного животного — скажем, зебры: пока она мирно пасется, работает парасимпатическая система, при виде хищника включается система симпатическая. Чрезмерная, незатихающая активность симпатической системы у человека — признак хронического стресса.

Что делает с нами симпатическая и парасимпатическая нервная система. Источник: Silvia Bunge, ResearchGate

С RMSSD, который достаточно точен даже при краткосрочных замерах — около 5 минут, другая история. Ученые во время своих экспериментов, тоже математически, выяснили, что в коротких промежутках на разнице между соседними ударами сердца и вариабельности сердечного ритма больше сказывается парасимпатика — та часть автономной нервной системы, что отвечает за расслабление. Именно поэтому параметр RMSSD можно использовать для того, чтобы оценить, насколько хорошо организм сейчас восстанавливается.

В итоге: RMSSD — более точный параметр для краткосрочных замеров, больше реагирует на парасимпатику, позволяет прямо сейчас оценить восстановление; SDNN — менее точный в быстрых замерах, имеет смысл наблюдать за ним в динамике, чтобы оценить, насколько вы в стрессе, сбалансирована ли автономная нервная система и не является ли ваша симпатика чересчур активированной.

Про упомянутые выше «волны» установили такие соответствия: HF—волны отвечают в большей степени за работу парасимпатической системы и за дыхание. Если они в данный момент сильны, значит, вы активно восстанавливаетесь. Мощность HF-волн недостаточна? Возможно, организм работает из последних сил, и нужно сесть и расслабиться, помедитировать и подышать.

А вот LF-волны, напротив, отражают активность симпатической нервной системы — той самой, что отвечает мобилизацией на стресс. Если их мощность достаточна, значит, вы в тонусе. Слишком высокий показатель может говорить о том, что вы перенапряглись, и нужно сбавить обороты. Низкая активность LF волн — показатель того, что вы чересчур расслаблены, и надо собраться и добавить здорового стресса в жизнь.

Еще один важный показатель — это соотношение LF/HF. Оно отражает то, насколько сбалансирована работа вегетативной нервной системы между двумя ее отделами — симпатическим и парасимпатическим. В норме это соотношение должно быть не ниже единицы.

Показатель VLF тоже говорит скорее о состоянии организма в целом. Он помогает определить, справляется ли автономная нервная система с регуляцией вашего состояния — или для борьбы со стрессом уже приходится подключать центральную нервную систему.

Как это работает: пример

Я измерила вариабельность сердечного ритма во время написания этого текста. Все показатели оказались в порядке: SDNN равен 76 мс (это даже лучше, чем в среднем у женщин моего возраста — 25–35 лет), RMSSD — 59 мс, тоже чуть лучше, чем в среднем. Если же брать нормативные диапазоны, то я буду на верхней границе нормы — отличный результат. И pNN50, который у меня равен 32,8%, находится ровно на уровне среднего здорового молодого человека.

Приложение, которое я использовала — Welltory — выдало мне вердикт: сейчас вы в хорошем состоянии, у вас много энергии, а стресс оптимален. Поэтому, например, я могу сегодня пойти на силовую тренировку или взяться за сложную задачу по работе (чем я, собственно, и занимаюсь).

Но завтра мои параметры могут быть совсем иными — а значит, я получу другие советы и буду корректировать нагрузку в соответствии со своим состоянием.

Другой пример. Вчера я сделала измерение HRV перед сном.

Показатель HF-волн был на уровне 2170 мc2, LF — 1580 мc2. Соответственно, соотношение LF/HF было равно 0,7 — вроде бы ниже нормы. Но, как выяснилось, для позднего вечера это в самый раз: это значило лишь, что я хорошо восстанавливаюсь, и организм вошел в режим расслабления перед сном.

Показатель VLF оказался равен 4495 мc2. Приложение сказало мне, что это очень много — я, видимо, слишком вымоталась, и «из-за повышенного физического или эмоционального возбуждения автономная нервная система уже не справляется с управлением ритмом вашего сердца». В этот день я прошла около 12 тысяч шагов — это почти в два раза больше, чем я хожу обычно. Наверно, проблема была в этом.

Можно проще?

Для тех, кому лень разбираться во всем многообразии сложных параметров вариабельности, приложения предлагают простой «вердикт» — для этого показатели HRV переводятся в интуитивно понятные всем факторы. В случае с Welltory, которым пользуюсь я, это стресс, энергия и продуктивность (в вечернее время параметр «продуктивность» меняется на «тяжесть дня»).

Как рассчитываются эти факторы? Все довольно просто.

Есть готовые формулы, которые исследователи вывели математически, изучая разные параметры HRV, объективные и субъективные факторы самочувствия человека. Оказалось, что уровень стресса коррелирует с SDNN и LF — показателями, связанными с симпатикой. Энергия рассчитывается на базе работы парасимпатики, то есть параметров RMSSD и HF: чем хуже работает парасимпатическая нервная система, тем больше усталости копится — и энергии становится меньше. Наконец, показатель продуктивности/тяжести дня скоррелирован с работой префронтальной коры: чем больше она вынуждена вмешиваться в контроль за работой сердца, тем меньше ресурса остается для продуктивной работы. И определить это можно с помощью параметра VLF.

А как все эти готовые формулы применимы к жизни конкретного человека? Вот как: эти формулы «калибруются» под каждого пользователя приложения. Понятно, что мы все разные — и предсказать самочувствие любого случайного человека по одной и той же формуле было бы нереально. Поэтому приложение использует самообучающийся алгоритм — и в качестве исходных данных берет ваши замеры и обратную связь о самочувствии (картинка в правом верхнем углу).

Как применять это на практике?

Вариабельность сердечного ритма — хороший способ быстро и достаточно точно оценить функциональное состояние организма. В отличие от пульса, который в большей степени отражает реакцию организма на физическую активность, HRV учитывает также ментальную и эмоциональную нагрузку. Поэтому, измерив вариабельность сердечного ритма, вы можете в целом оценить, как ваше тело переносит все происходящее в вашей жизни.

Показатели, связанные с HRV, нестабильны. Поэтому интереснее всего наблюдать за ними в динамике. Если уж решите измерять вариабельность сердечного ритма, делайте это регулярно, желательно — в одно и то же время. Хотя бы 4–5 замеров в неделю — и со временем вы сможете увидеть какие-то тренды, заметить корреляцию параметров с образом жизни и, возможно, внести в него какие-то изменения.

Наверное, не стоит относиться к показателям вариабельности слишком серьезно. Замеры не должны заменять здравый смысл и ощущения, но они могут помочь в некоторых ситуациях. Например, так.

Источник

Вариабельность сердечного ритма

Исследование вариабельности ритма сердца выступает в качестве комплексного показателя. Благодаря этому можно проводить оценку функциональных отношений между сердечной сосудистой, а также нейро-гуморальной системами.

Первоочередно, данный метод применяется для исследования функциональных способностей здоровых граждан. ВСР очень часто используется для исследования состояния здоровья людей спортивной сферы, а также космонавтов. В тот же момент, данный метод зарекомендовал себя в обследованиях раннего диагностирования отклонений в сердечной сосудистой системе. Кроме того, это измерения производят на доступном клиникам оборудовании, в частности при помощи прикроватных мониторов пациента.

О том что такое вариабельность сердечного ритма и как измерить этот показатель на мониторе пациента Votem — смотрите в нашем видеоролике.

Причины вариабельности ритма. Что это?

Вариабельность ритма сердца (англ. h eart rate variability; HRV) представляет собой изменения интервалов между систолами. Они образуются из-за влияния различных факторов как внешнего формата, так и внутреннего. Данный показатель определяется при помощи обследования продолжительности периодов сердечных сокращений за конкретное время. Как правило, для этого применяют показания электрической кардиограммы, точнее расстояние между зубцами R.

Кроме определения интервалов R-R используют определение N-N, точнее промежутков между обычными показателями, что в особенности имеет значение тогда, когда у больного диагностирована аритмия.

Организм человека представляет собой систему открытого типа. Это означает, что все изменения в среде сразу же отражаются на работе организма. Данная особенность является вариабельной основой, то есть изменение данных жизнедеятельности происходит из-за влияния разных факторов.

Сердце в данном случае представляет собой достаточно чуткий орган. На его деятельность особое влияние оказывает общее состояние организма, а тем более эндокринная и нервная системы. При выявлении каких-либо изменений в организме, на работу сердца определенным образом оказывает влияние нервная система. Отдел симпатического назначения увеличивает частоту сердечных биений, силу сокращений. А вот действие блуждающего нерва обратное, а именно происходит уменьшение рассматриваемых показателей.

Учитывая сказанное, ВСР помогает определить изменения в работе сердца. Значит, благодаря ему можно определить отклонения в деятельности систем регуляции.

Способы диагностирования HRV

Как уже упоминалось выше рассматриваемый метод достаточно прост, но он чаще всего используется в стационарных условиях. Это объясняется тем, что необходимо полностью контролировать уровень нагрузки на организм. Так удастся получить точные данные о состоянии сердечной работы, а также о реакции сердца на разные стимулы.

Диагностику вариабельности можно проводить несколькими вариантами. В зависимости от того, какова продолжительность регистрации проводится следующая классификация:

Наиболее часто применяют кратковременные записи. В зависимости от того, какие задачи выполняются в процессе обследования, они классифицируются на:

В настоящее время имеется довольно много вариантов анализа. К ним относятся:

Какие еще факторы влияют на изменения ритма сердца?

Необходимо учитывать то, что на данные изменения ритма сердца оказывает влияние не только здоровье. На это влияют и некоторые иные факторы:

Кроме того, на ВСР отрицательное воздействие оказывают нарушения сна, режима питания, употребление тех или иных медицинских препаратов, а также загрязнение среду окружения. Проще говоря, все то, из-за чего нарушается работа организма, а тем более его систем регуляции.

Вариабельность ритма достаточно быстро уменьшается во время некоторых заболеваний — ишемия, гипертензия, инсульт, болезнь Паркинсона.

Кроме того, при наличии следующих болезней, показатели будут снижены, но не критично — синдром перетренировки, начальная стадия сердечной недостаточности, склероз и др.

Особенно важен данный метод в случае, если будет использована в исследованиях новорожденных, а также детей в утробе с целью оценивания риска наличия синдрома внезапной смерти.

Вариабельность ритма сердца — это довольно простая методика для обследования наиболее важных систем органов. Благодаря тому, что это достаточно недорогой метод обследования, его очень часто используют во время скрининговых обследований массового типа. Это делается для того, чтобы определить возможные отклонения на начальной стадии. Расширенное использование в сфере космонавтики, а также для обследований спортсменов, подтверждает профилактическую важность метода.

Источник

ВАРИАБЕЛЬНОСТЬ СЕРДЕЧНОГО РИТМА: СТАНДАРТЫ ИЗМЕРЕНИЯ, ПОКАЗАТЕЛИ, ОСОБЕННОСТИ МЕТОДА

Ключевые слова вариабельность сердечного ритма, временные и частотные показатели сердечного ритма, 5-минутная и 24-часовая запись ЭКГ

Key words
heart rate variability, time and frequency domain heart rate indices, 5-minute and 24-hour ECG recordings

Аннотация Показано значение частотных показателей для физиологической интерпретации спектральных показателей 24-часовых и 5-минутных записей. Для стандартизации рекомендованы кратковременная 5-минутная запись, при стабильном физиологическом состоянии и 24-часовая запись, обработанная анализом во временной области.

Annotation The role of frequency domain analysis for physiological interpretation of special indices of 24-hour and 5-minute recordings is shown. 5-minute recording during stable physiological condition and time domain analysis of 24-hour recording are recommended for standartization purposes.

Автор Зарубин, Ф. Е.

Номера и рубрики ВА-N10 от 25/12/1998, стр. 25-30 /.. Оригинальные исследования

К настоящему времени накоплен большой фактический материал в пользу существования отчетливой взаимосвязи между состоянием вегетативной нервной системы (ВНС) и смертностью от сердечно-сосудистых заболеваний 1. Эта взаимосвязь реализуется через более высокую склонность к сердечным аритмиям больных с нарушениями ВНС. Именно эти факты подтолкнули эксперименты по разработке количественных параметров оценки состояния ВНС.

Одним из наиболее перспективных методов является оценка вариабельности сердечного ритма (ВСР). К числу несомненных преимуществ ВСР следует отнести его простоту, доступность, неинвазивность и высокую информативность. Однако, популярность метода выдвигает и ряд проблем, когда показатели ВСР служат материалом для необоснованных и далеко идущих выводов, неверных трактовок и широких обобщений.

Личные впечатления об этих проблемах, полученные в результате участия в работе Международных конгрессов «Heart Failure» (Германия, 1997) и «Cardiostim» (Россия, 1998) явились основным стимулирующим фактором в изложении наших представлений.

Для описания колебаний длительностей сердечных циклов в литературе существует множество терминов, таких как вариабельность длины цикла, вариабельность R-R-интервалов, тахограмма R-R-интервалов, вариабельность сердечных периодов. Все эти термины достаточно ясно отражают тот факт, что анализируется именно последовательность длительностей R-R-интервалов, а не частота сердечных сокращений.

В середине 60-х годов в экспериментальной медицине развилось направление, имеющее целью изучение процессов регуляции и управления сердечным ритмом 5. К этому времени следует отнести и первые попытки клинической интерпретации ВСР, когда была показана связь между показателями ВСР плода и внутриутробной смертностью [7]. В 70-х г.г. исследователи как у нас в стране 10, так и за рубежом 11, сосредоточили свое внимание на выявлении и объяснении периодических составляющих сердечного ритма, их физиологической интерпретации, определении взаимосвязей характеристик ВНС и ВСР. Впервые была показана связь между повышенным смертельным риском у постинфарктных больных и низкой ВСР [13].

Более глубокая оценка состояния ВНС, взаимоотношения ВНС и ВСР, стала возможной в 80-е годы в связи с широким внедрением в клиническую практику методов спектрального анализа сердечного ритма 15. Стал общепризнанным факт, что ВСР является независимым предиктором смертности после острого инфаркта миокарда (ИМ) 17. Начало 90-х годов ознаменовалось существенным прогрессом метода, что было связано с внедрением новых цифровых высокочастотных многоканальных устройств 24-часовой записи ЭКГ.

Во временной области материалом для оценки ВСР являются как мгновенные значения сердечного ритма так и интервалы между последовательными нормальными комплексами QRS (норма-норма или NN-интервалы). Под нормальными понимаются QRS-комплексы, инициированные импульсами из синусового узла (CУ). Простейшими временными параметрами ВСР являются средний NN-интервал, разность между максимальным и минимальным NN-интервалами, средняя частота ритма (ЧСС), разность между ночной и дневной ЧСС и т.д.

Последовательный ряд длительностей NN-интервалов может быть материалом для расчета и более сложных временных параметров. Наиболее широко используемые временные параметры ВСР представлены в табл. 1.

Таблица 1.

Наиболее распространенные показатели ВСР во временной области.

		Версия для печати			Стандартное отклонение средних NN-интервалов на всех 5-минутных сегментах для всей ЭKГ-записи.
SDNN index	Среднее значение стандартных отклонений всех NN-интервалов для всех 5-минутных сегментов всей записи.
rMSSD	Kорень квадратный из среднего значения суммы квадратов разностей между соседними NN-интервалами.
SDSD	Стандартное отклонение между соседними NN-интервалами.
NN50 count	Kоличество пар соседних NN-интервалов,отличающихся более чем на 50 мс для всей записи.
pNN50	«NN50 count», деленное на общее количество NN-интервалов.»
Треугольный индекс ВСР	Общее количество NN-интервалов, деленное на высоту гистограммы всех NN-интервалов, измеренную по дискретной шкале с шагом 7.8125 мс (1/128 с).
TINN	Ширина основания треугольной интерполяции, полученной для наибольшего пика гистограммы всех NN-интервалов по методу минимума среднего квадрата разностей.
Дифференциальный индекс	Разность между значениями ширины гистограммы разностей смежных NN-интервалов, измеренными на заданных уровнях (например, на уровне 1000 и 10000 отсчетов).

В большинстве современных исследований SDNN рассчитывается за 24 часа, охватывая таким образом как высокочастотные, так и низкочастотные периодические составляющие сердечного ритма. При уменьшении времени записи ЭКГ, SDNN отражает все более короткие периодики сердечного ритма.

Одновременно с уменьшением длины записи общая дисперсия ВСР уменьшается [20], поэтому сравнение SDNN из разных по длине выборок NN-интервалов является статистически недостоверным (общепринятым подходом в настоящее время считается использование кратковременных 5-минутных и длительных 24-часовых записей как для оценки временных, так и частотных показателей ВСР). SDNN имеет хорошую корреляцию с pNN50 (r=0.72) и rMSSD (r=0.75); для pNN50 и rMSSD (r=0.99) [21].Для оценки общей ВСР анализируется также треугольный индекс, который по смыслу близок к используемой в отечественной литературе амплитуде моды (АМо).

В оценке кратковременных компонент ВСР показатель rMSSD предпочтительнее показателей pNN50 и NN50, так как имеет лучшие статистические свойства. Для оценки продолжительных компонент ВСР рекомендуется показатель SDANN. Следует подчеркнуть, что показатели, отражающие кратковременные и продолжительные компоненты ВСР, а также общую вариабельность, не могут использоваться один вместо другого. Выбор показателей должен соответствовать цели исследования и отвечать вышеизложенным методическим требованиям и стандартам.

Методы спектрального анализа позволяют получить информацию о распределении спектральной мощности (изменчивости ритма) по частотам. Основные спектральные показатели и их короткое описание представлены в табл. 2.

Таблица 2.

Наиболее распространенные показатели ВСР в частотной области.

Анализ кратковременных выборок (до 5 минут)

Анализ для полных 24-х часов

Колебания показателей LF и HF отражают изменения вегетативной модуляции длительностей NN-интервалов [15, 22]. Физиологический смысл VLF является неопределенным в настоящее время, что делает необходимым исключение данного показателя при оценке кратковременных записей. В большинстве работ спектральная мощность отображается в миллисекундах в квадрате (мс2). Кроме этого, показатели LF и HF могут описываться в так называемых нормализованных единицах, которые представляют собою долю каждого показателя в общей 5-минутной мощности за вычетом VLF [15, 22].

При оценке 24-часовых записей к VLF, LF и HF добавляется показатель ULF. При этом на первый план выдвигается проблема «стационарности», под которой понимается всякий случайный процесс, протекающий приблизительно однородно и имеющий вид непрерывных колебаний вокруг некоторого среднего значения на протяжении всей записи ЭКГ.

Если механизмы, модулирующие длительности NN-интервалов неизменны на протяжении всей записи, то соответствующие частотные показатели могут быть использованы для оценки ВСР. Если же это условие не соблюдается, оценка ВСР в частотной области становится неопределенной.

В настоящее время принято считать, что физиологические механизмы, модулирующие длительности NN-интервалов (которые отвечают за компоненты мощностей LF и HF), не являются стационарными для 24-часовой записи [23]. Следовательно, показатели LF и HF, подсчитанные как за весь 24-часовой период, так и за 5-минутные отрезки с последующим усреднением за 24 часа, отражают лишь средние величины модуляций, формирующих эти показатели.

Естественно, эти средние величины затемняют более точную информацию о вегетативной модуляции NN-интервалов, которая может быть оценена по коротким записям [23]. Именно по этим причинам необходимо четко разделять спектральные показатели 24-часовых и 5-минутных записей.

Для стандартизации исследований рекомендуется два типа записей:

1. Кратковременная 5-минутная запись, набранная при стабильном физиологическом состоянии и обработанная методами анализа в частотной области;

2. 24-часовая запись, обработанная методами анализа во временной области.

Материалом для спектрального анализа могут служить два типа выборок. В первом случае выборка представляется в виде последовательности дискретных событий или графика временных значений длительностей R-R-интервалов, фиксируемых в момент появления R-зубца ЭКГ. Во втором случае материалом служит последовательность мгновенных значений сердечного ритма [24]. Для успешного выделения R-зубца необходим правильный выбор частоты дискретизации.

Низкая частота приводит к дрожанию в оценке опорной точки R-зубца, что существенно изменяет спектр. Оптимальным считается диапазон от 250 до 500 Гц [25]. Другой причиной искажения спектра (особенно HF) может быть использование фильтров для устранения тренда и базовой линии. Следует проверить частотные характеристики фильтра и убедиться, что интересующие спектральные показатели существенно не меняются. Аритмии, эктопические комплексы и помехи также оказывают влияние на характеристики спектра.

В этом случае следует использовать фрагменты, в которых перечисленные события отсутствуют. Если это невозможно или вносится существенная систематическая ошибка, следует использовать подходящий метод коррекции эктопических или сознательно пропускаемых сигналов [26].

Методы вычисления спектральных показателей могут быть разделены на параметрические и непараметрические. Спектр обычно рассчитывается или из тахограммы длительностей RR-интервалов или путем интерполяции последовательности дискретных событий, в результате которой получается непрерывный сигнал как функция времени.

Для стандартизации указанных методов предполагается использовать тахограмму длительностей R-R-интервалов совместно с параметрическим методом или использовать одну и ту же интерполяцию последовательности дискретных событий совместно с непараметрическим методом. В основе непараметрических методов, как правило, лежит быстрое преобразование Фурье, которое характеризуется высокой скоростью вычислений.

Стандарты для этих методов должны включать спектральные показатели, приведенные в табл. 2; формулу интерполяции последовательности дискретных событий; частоту дискретизации; размерность выборки R-R-интервалов, используемой для вычисления спектра; используемое спектральное окно (наиболее часто используются окна Hann, Hemming и треугольное), характеризующее частотные диапазоны для вычисления спектральной плотности мощности [26].

Метод вычисления должен соответствовать типу окна. Параметрические методы представляют спектральные характеристики в более сглаженном виде. Дальнейшая обработка спектра предельно проста: автоматическое вычисление низко- и высокочастотных показателей спектральной мощности с простой идентификацией центральной частоты для каждой мощности. Главный недостаток параметрических методов заключается в необходимости верификации выбранной модели и ее структурной сложности.

Стандарты для параметрических методов должны включать показатели, представленные в табл. 2; тип используемой модели; размерность выборки R-R-интервалов; центральную частоту для каждой спектральной компоненты (LF и HF); величину порядка модели (число параметров). Для проверки надежности модели должны рассчитываться статистические величины. Тест PEWT дает информацию о степени согласованности модели [27], а тест ООТ проверяет правильность выбора порядка модели [28]. Для выбора порядка Р ауторегрессионной модели может быть предложен следующий рабочий критерий: порядок должен быть в диапазоне от 8 до 20, удовлетворяя тесту PEWT и согласуясь с тестом ООТ (Р=min[OOT]).

При оценке стационарных кратковременных выборок гораздо больше экспериментальной и теоретической информации содержится в физиологической интерпретации частотных показателей по сравнению с временными, следовательно, методам анализа в частотной области следует отдавать предпочтение. Длина записи, с одной стороны, должна соответствовать по меньшей мере 10 длинам волн самой низкочастотной исследуемой компоненты; с другой стороны, запись не должна быть слишком продолжительной для обеспечения стабильности сигнала.

Для оценки показателя HF требуется запись длительностью одна минута, для оценки показателя LF около двух минут. В целях стандартизации исследований ВСР по кратковременным выборкам, предпочтительно (как уже отмечалось) выбирать 5-минутные записи стационарного сигнала. Ошибку, получаемую при анализе слишком коротких записей (в пределах одной минуты), можно уменьшить путем усреднения спектральных компонент из нескольких последовательных записей.

Однако, если модуляторы периодик ВСР меняются от одной записи к другой, то физиологическая интерпретация таких усредненных показателей страдает от тех же проблем, что и спектральный анализ продолжительных записей. Говоря о стабильности записей, следует отметить, что показатели ВСР для коротких выборок достаточно быстро возвращаются к исходным значениям после таких возмущений как легкая физическая нагрузка или введение вазодилататоров кратковременного действия. Максимальная физическая нагрузка или введение препаратов длительного действия могут вести к более долгому возврату к исходному значению.

Для долговременных записей характерна высокая корреляция многих временных и частотных показателей. Эти корреляции существуют как по причине математических так и физиологических взаимосвязей [21]. Корреляционная связь между основными показателями ВСР представлена в табл. 3.

Таблица 3.

Kорреляции между основными показателями ВСР.

Источник

• ← чего боится пищевая моль
• Вторичная олигоменорея что это такое у женщин →