Что такое вариабельность ритма резко снижена. Вариабельность сердечного ритма. Стандарты измерения, физиологической интерпретации и клинического использования Вариабельность сердечного ритма в пульсовой диагностике

Многие обладатели спортивных часов наверняка видели показатель «Время до восстановления» (Recovery time) - одна-единственная цифра, показывающая сколько часов вам стоит отдыхать до следующей тренировки.

В основе столь лаконично поданной информации лежит несколько параметров, включая возраст, пол, вес обладателя часов, условия и результаты прошлой тренировки. Но «фундамент» цифры составляет вариабельность сердечного ритма или, как еще называют этот показатель, «интервал R-R».

Показатель важный во всех отношениях, потому что помогает осознанно относиться к тренировкам, своему организму и грамотно строить тренировочный план.

Что такое вариабельность сердечного ритма?

Время между двумя ударами сердца не является фиксированным. Сердечно-сосудистая система, доставляя кислород и питательные вещества к органам и тканям, постоянно подстраивается под нужды организма, поэтому частота сокращений сердца постоянно колеблется. Разница между двумя последовательными сердечными сокращениями сердца называется вариабельностью сердечного ритма (HRV) или «интервалом R-R».

Раньше вариабельность определяли с помощью электрокардиограммы, но сейчас эти данные можно получить при помощи нагрудного датчика сердечного ритма и часов (или же приложения на смартфон - например, ithlete).

HRV измеряется только в состоянии покоя. Наблюдать за этим показателем во время бега бессмысленно.

В чём вообще суть показателя?

HRV отражает баланс нервной системы и уровень накопленного стресса.

Вегетативная нервная система человека состоит из двух частей: симпатической и парасимпатической. Первая - это «педаль газа» в организме, реакция «бей или беги», при её активации учащается пульс. Вторая, парасимпатическая, - наоборот «педаль тормоза», она влияет на снижение частоты пульса. Дисбаланс во взаимодействии этих систем приводит к снижению производительности, нарушению процесса восстановления, а в некоторых случаях и к перетренированности.

Вариабельность сердечного ритма позволяет судить о взаимодействии между симпатическим и парасимпатическим отделами:

1. Организм испытывает любой стресс (психологический, физический, химический, гормональный) → симпатическая нервная система активируется → повышение частоты сокращений сердца, ударного объема → снижение HRV .
2. Процесс восстановления = активность парасимпатической нервной системы → частота сердечных сокращений снижается → HRV повышается .

Повышение HRV в покое - признак положительной адаптации/хорошего восстановления, а уменьшение HRV может говорить о сильном стрессе/плохом восстановлении.

Впрочем, остаются сложности с определением того, какие именно стрессовые факторы основательно влияют на наше восстановление, а какие нет. Поэтому только регулярное измерение HRV вместе с субъективной оценкой своего состояния и плана тренировок поможет вам составить более-менее целостную картину.

Как используется показатель HRV на практике

HRV показывает:

• как проходит процесс восстановления и не перетренировались ли вы;
• насколько хорошо вы адаптируетесь к нагрузке (оптимизация тренировочного процесса);
• ваше текущее физическое состояние и даже предрасположенность к развитию болезни или травмы.

Иногда по показателю вариабельности сердечного ритма даже выстраивают тренировочные планы, что не лишено смысла: постоянный мониторинг уровня стресса и восстановления, позволяет подстроить план в зависимости от текущего состояния спортсмена. Например, нормальное или высокое значение HRV (т.е. низкий уровень стресса) позволяет давать более интенсивную нагрузку. И наоборот, если HRV низкий, проводится лёгкая тренировка.

Несколько исследований доказали эффективность HRV-ориентированного тренировочного плана по сравнению с классическим. Также было обнаружено, что спортсмены с высокими значениями HRV значительно улучшают максимальное потребление кислорода (МПК) в сравнении с атлетами, имеющими более низкие значения HRV.

Выводы

• HRV отражает время между двумя последующими сокращениями сердца
• Изменение HRV отражает адекватность восстановления
• Низкие значения HRV отражают плохое восстановление или накопленный стресс
• Никогда не оценивайте HRV отдельно от анализа общего состояния и тренировочного плана
• Значения HRV в покое не всегда корректно отражают состояние перетренированности, поэтому рекомендуется регулярное измерение показателя
• Показатель HRV абсолютно бесполезен в процессе бега
• Спортсмены с высокими значениями HRV могут лучше реагировать на повышение нагрузки и повышать производительность
• Тренировки на основании показателей HRV часто более корректны, чем традиционный тренировочный план
• Динамика HRV может быть индикатором предрасположенности спортсмена к болезням (например, заболевания верхних дыхательных путей)

В приложении Welltory, позволяющем измерять стресс и энергию всего лишь при помощи камеры смартфона, теперь доступна подробная расшифровка вашего замера вариабельности сердечного ритма.

Почему это интересно и уникально?

Сервис Welltory помогает корректировать образ жизни и быть продуктивным, потому что при помощи этого приложения мы можем измерять уровни энергии и стресса каждый день, подключить к нему данные еще из 100+ источников и на основе этого видеть закономерности, что нам можно улучшить в собственной жизни и как контролировать самочувствие. Стресс и энергия рассчитываются на основании замера вариабельности сердечного ритма. Это не пульс, хотя данные по пульсу вы тоже видите в приложении. Это замер временных промежутков между ударами сердца. Обычно эти промежутки не одинаковые, они отличаются. Чем выше вариабельность сердечного ритма, тем лучше ваш организм себя чувствует и выдерживает стресс-факторы, которым мы все подвержены ежедневно. Вариабельность показывает работу вегетативной нервной системы, и этот метод диагностики успешно применяется в медицине и профессиональном спорте.

Вот что такое вариабельность сердечного ритма (в англ. — Heart Rate Variablity, HRV):

Пример, какое количество данных может содержать замер вариабельности:

На данный момент есть устройства, которые позволяют измерять вариабельность сердечного ритма, например, Polar или Zephyr. Есть сервисы, которые предоставляют подробные данные о замере вариабельности, например, EliteHRV и Firstbeat.

Но внутри Welltory вы сейчас получите не только подобную расшифровку вариабельности сердечного ритма, но и трактовку, что это все значит для вас лично и для вашего организма. Мы взяли все показатели вариабельности, которые наука использует для анализа состояния человека, полученные методом и спектрального, и временного анализа, и вывели для них понятные трактовки. Чтобы осуществить это на практике, команда Welltory изучила множество научных исследований, где рассказано о корреляциях между вариабельностью сердечного ритма и тем, как работают разные системы человеческого организма.

Сейчас мы можем сказать, что Welltory предоставляет пользователю максимально расширенную из возможных интерпретаций по одному замеру вариабельности.

Ранее, сделав замер, вы получали только интегральные показатели стресса и энергии, что позволяло понять, как ваш организм в целом реагирует на стресс-факторы и как восстанавливается, а сейчас у вас будет более серьезная и подробная картина о его состояниии * (см. дисклеймер внизу).

Так для чего это нужно и что это показывает?

В полной расшифровке вы сможете увидеть все свои основные показатели замера вариабельности и при этом узнать, что они означают для вас и для вашего самочувствия.

Как происходит замер – вы можете посмотреть на видео:

Чтобы получить детальную расшифровку замера в Андроид-версии, нужно, сделав замер, на итоговом экране пойти в меню «Еще», сначала выбрать опцию «Указать давление», потом выбрать «Детальная расшифровка» — и вы получите результаты.

Чтобы получить детальную расшифровку в iOS-версии, нужно, сделав замер, пойти в историю замеров, выбрать из них тот, который вас интересует, например последний, и нажать на кнопку внизу «Детальная расшифровка».

1) Что с вашим сердцем?

Здесь вы узнаете, как работает ваше сердце сегодня, есть ли признаки тахикардии, не стоит ли задуматься обратиться к врачу.

Пример ответа: Общая вариабельность вашего сердечного ритма в норме. Сердце хорошо справляется с нагрузками, организм умеет адаптироваться к внешним стресс факторам.

2) В каком состояние нервная система?

Вы получите заключение о том, насколько вы утомлены или способны к восстановлению. Пример трактовки: Восстановительный потенциал снижен. Нервная система утомлена и не может нормально регенерироваться. Есть риск ухудшения самочувствия.

3) Достаточно ли вы спали и хорошо ли восстановились?

Здесь будут учитываться параметры вариабельности сердечного ритма относительно часов сна, которые есть в системе.

4) На что вы сегодня способны?

В этом блоке вы узнаете ваш общий показатель Total Power, уровень ментального стресса и т.д.

5) Общая оценка состояния (на основе артериального давления).

Пример общей оценки: Такие показатели встречаются у спортсменов высокого класса, у очень здоровых людей или у людей с увеличенным тонусом парасимпатической нервной системы. В редких случаях может быть следствием патологий или сильной усталости.

Как видите, картина, которая предлагается, ориентирована на людей, которые хотят быть продуктивными. Относительно этой базовой способности и повышения эффективности развернуты и рекомендации Welltory.

Везде вы получаете не просто трактовки, но увидите и числовые значения своих параметров, и как они могут соотноситься с нормой.

Детальная расшифровка замера доступна в бесплатной версии приложения. На ее точность и подробность повлияет, будут ли данные по артериальному давлению, добавленные к замеру в течение часа. Во-вторых, замер будет более точным, если сделан при помощи кардиомонитора, потому что камера делает замер по 100 ударам сердца, а кардиомонитор — по 300 ударам. На платных тарифах Welltory расшифровки будут более подробными, потому что в этом случае можно добавить еще и данные по сну.

Почему это важно для рынка mHealth?

На текущий момент Welltory собрала самую большую базу в мире замеров вариабельности сердечного ритма – более 300 тысяч замеров. Это интереснейшее поле для анализа данных и для поиска корреляций между образом жизни и состоянием здоровья и продуктивности.

Но сейчас сделан новый шаг, потому что в массовом приложении доступна на данный момент самая подробная расшифровка замера вариабельности, которая может быть сделана пользователем бесплатно и всего лишь при помощи камеры смартфона.

На рынке есть довольно много решений по замерам вариабельности сердечного ритма и по предложению пользователям их с деталями, но без трактовки показателей с объяснениями, что это значит для организма. Например, EliteHRV:

Также, существуют услуги кастомизированных отчетов, например, от Firstbeat – Firstbeat Lifestyle Assessment (https://www.firstbeat.com/en/wellness-services/individual-wellbeing/), которые стоят довольно дорого, но менее подробны, чем расшифровка Welltory. Имея в виду, что это не индивидуальная, а автоматизированная бесплатная услуга – это действительно новый и большой шаг, который позволяет сделать метод диагностики при помощи вариабельности (HRV) доступным и популяризирует его.

«Мы первые на рынке, кто попытался объяснить вариабельность сердечного ритма человеческим языком,» — говорит со-основатель компании и директор по R&D Евгения Смородникова. Метод анализа самочувствия на основе вариабельности еще уникален тем, что он является неинвазивным: для того, чтобы узнать что-то о своём самочувствии, не нужно делать анализы и посылать биоматериалы, плюс довольно точные замеры доступны при помощи недорогих гаджетов или телефона. Это метод, прямо созданный для цифровых решений, и его можно использовать для массы полезных сервисов.

Так что благодаря новым возможностям, мы можем получить более полное представление о том, что с нами происходит и какие шаги мы можем предпринять уже сейчас для увеличения своей продуктивности и энергии.

Дисклеймер:
Р асшифровки в приложении и вся предоставленная информация не являются медицинским диагнозом и не может быть использована как призыв к самолечению, изменению врачебных рекомендаций или выступать в качестве замены для очной консультации специалиста.

Приложение

В таблице ниже — все снимаемые Welltory параметры ВСР на случай, если пользователю захочется самостоятельно проанализировать показатели или предоставить своему специалисту (врачу) данные замера.

Последние два десятилетия свидетельствуют, что обнаружена тесная связь между активностью вегетативной нервной системы и смертностью, обусловленной заболеваниями сердечно-сосудистой системы, в том числе внезапной сердечной смертью . Экспериментальные доказательства связи между склонностью к летальным аритмиям и повышенной симпатической или сниженной вагусной активностью подтолкнуло разработку методов количественной оценки активности вегетативной нервной системы (ВНС).

Вариабельность сердечного ритма представляет один из наиболее обещающих показателей активности вегетативной нервной системы. Явная простота таких измерений способствовала популяризации их использования. Т. к., многие коммерческие приборы уже сейчас предоставляют возможность автоматического измерения вариабельности сердечного ритма, то кардиологи, были обеспечены, вроде бы, простым инструментом, как для научных, так и для клинических исследований . Однако, оценка важности и значимости множества различных показателей вариабельности сердечного ритма более сложна, чем обычно считалось и может служить источником неправильных выводов и излишне оптимистичных или необоснованных предсказаний.

Признание этих задач привело Европейскую ассоциацию кардиологии и Северо-Американскую ассоциацию ритмологии и электрофизиологии к необходимости создать группу экспертов для разработки подходящих стандартов. В цели этой группы экспертов входили следующие задачи: стандартизовать номенклатуру и разработать описание терминов, описать стандарты методов измерения; описать физиологические соответствия; описать уже принятое клиническое использование и определить направление дальнейших исследований.

Для решения поставленных задач, группа экспертов была сформирована из математиков, инженеров, физиологов и медиков клиницистов.

Стандарты и предложения представленные в этом тексте не должны ограничивать дальнейших разработок, а скорее, наоборот, позволять проводить соответствующее сравнение результатов, помогать осторожной интерпретации и вести к дальнейшему прогрессу в этой области исследований.

Явление, которому посвящен этот доклад, являются колебания временных интервалов между последовательными сокращениями сердца или колебаниями последовательных значений мгновенной частоты сердечных сокращений. Термин “вариабельность сердечного ритма” стал общепринятым для описания, как вариаций мгновенной частоты сердечных сокращений, так и длительности RR интервалов. Для описания колебаний последовательности кардиоциклов, в литературе используются и другие термины, например, вариабельность длины цикла, вариабельность RR и тахограмма RR интервалов, которые ближе отражают тот факт, что анализируются именно интервалы между сердечными сокращениями, а не частота сердечных сокращений в сек. Однако эти термины не получили такого широкого распространения, как вариабельность сердечного ритма, поэтому мы будем использовать термин “вариабельность сердечного ритма” в этом документе.

Предпосылки.

Клиническое значение вариабельности сердечного ритма было впервые признано в 1965г., когда Хон и Ли опубликовали, что “бедствию” предшествовали изменения интервалов между сердечными сокращениями, перед тем, как заметные изменения проявились в самой частоте сердечных сокращений (ЧСС). Двадцать лет назад Сайер и др. обратили внимание на существование ритмов, содержащихся в изменении ЧСС .

В течении 1970г. Эвинг и др. проанализировали различия RR интервалов в множестве кратковременных записей ЭКГ, чтобы выявит нейропатию вегетативной нервной системы у больных сахарным диабетом. Связь между высоким риском смерти после инфаркта и низкой вариабельностью сердечного ритма впервые была показана Вольфом и др. в 1977г. . В 1981г. Аксельрод и др. предложили использовать спектральный анализ флюктуаций сердечного ритма, чтобы количественно оценить управление сердечно-сосудистой системой . Анализ частотных компонент вариабельности сердечного ритма внес существенный вклад в понимание влияния вегетативной нервной системы на флюктуации RR интервалов . Клиническое значение вариабельности сердечного ритма стало очевидно, когда в конце 1980г. было подтверждено, что вариабельность сердечного ритма является надежным и независимым показателем смертности после инфаркта миокарда . Учитывая возможности новых цифровых, высокочастотных, многоканальных устройств для 24-часовой записи ЭКГ, измерение вариабельности сердечного ритма предоставляет дополнительные возможности по определению физиологического и патофизиологического состояния и повышает стратификацию рисков.

Измерение вариабельности сердечного ритма.

Методы анализа во временной области.

Вариабельность сердечного ритма можно оценить различными методами. Проще всего измерить временные интервалы. Этим методом определяется либо ЧСС в каждый момент времени, либо временной интервал между нормальными кардиокомплексами.

В продолжительных записях ЭКГ, каждый QRS комплекс выделяется, а затем формируется последовательность из временных интервалов между нормальными QRS комплексами или мгновенные значения ЧСС (NN, нормальный-нормальный) при синусовом ритме. Простые показатели вариабельности включают среднюю продолжительность NN интервалов, среднее значение ЧСС, различие между самым длинным и коротким NN интервалом, между дневной и ночной ЧСС.

Другие используемые оценки во временной области включают изменения мгновенной ЧСС в различных функциональных пробах: дыхательной, фармакологической, Вальсальвы и ортостатической. Эти изменения можно описывать, как в единицах ЧСС, так и длительности.

Статистические методы.

На основе серии мгновенных значений ЧСС или интервалов между кардиоциклами, зарегистрированных на протяжении достаточно продолжительного интервала времени, обычно 24-часов, более сложные, статистические показатели могут быть вычислены. Эти показатели можно разделить на два класса: (а) полученные в результате прямых измерений NN интервалов или мгновенных величин XCC, (б) полученные в результате анализа различий NN интервалов. Эти показатели вычисляются либо по всей ЭКГ, либо по её нескольким сегментам. Современные методы позволяют сравнивать показатели ВСР при различной активности, т. е. во время сна, отдыха и т. д.

Простейшим показателем вариабельности является среднеквадратическое отклонение NN интервалов SDNN (standard deviation of the NN interval), т. е. корень квадратный из дисперсии. Т. к. дисперсия математически эквивалентна общей мощности спектрального анализа, то SDNN отражает все циклические компоненты, обуславливающие вариабельность во всей записи. Во многих исследованиях SDNN вычисляется по 24-х часовой записи, что охватывает, как коротко периодические, высокочастотные вариации, так и низкочастотные компоненты., проявляющиеся за 24 часа. Если период мониторирования уменьшать, то SDNN будет оценивать все более и более короткие циклические компоненты. Следует отметить, что общая изменчивость ВСР будет увеличиваться при увеличении продолжительности записи . Т. о., при произвольно выбранных длинах ЭКГ, SDNN не точно представляет статистические оценки, вследствие их зависимости от длины реализации. Поэтому, на практике, сравнение SDNN, вычисленных по реализациям различной длины не приемлемо. Поэтому длина реализации для вычисления SDNN (и других оценок ВСР) должна быть стандартизована. Ниже в этом документе будет показано, что для кратковременного анализа можно использовать реализации продолжительностью 5 мин, а для номинального анализа 24-х часовые записи.

Другими общепринятыми статистическими характеристиками ВСР, вычисляемыми по сегментам всего периода мониторинга, являются: SDANN (standard deviation of the averaged NN interval) — среднеквадратическое отклонение усредненных обычно за 5 минут NN интервалов, которое оценивает изменения цикличности сердечного ритма продолжительнее 5-ти минут и индекс SDNN, получаемый усреднением за 24 часа 5-ти минутных оценок среднеквадратического отклонения — SDNN и являющийся показателем цикличности ритма короче 5-ти минут.

Наиболее общеупотребительными показателями ВСР, основанными на оценке дифференциальной последовательности длительностей соседних NN интервалов, являются RMSSD (the square root of the mean squared differences of successive NN intervals) — корень квадратный из среднеквадратического отклонения дифференциальной последовательности NN интервалов; NN50 — число дифференциальных NN интервалов с длительностью более 50мсек, и pNN50 — пропорция, полученная делением NN50 на общее количество NN интервалов. Все эти показатели короткопериодических изменений оценивают высокочастотные составляющие вариаций сердечного ритма и имеют высокую степень корреляции между собой.

Геометрические методы.

Серию NN интервалов, также, можно представить в графической форме, такой как плотность распределения длительностей NN интервалов, плотность распределения дифференциальной последовательности длительностей соседних NN интервалов, т. е. построение Лоренца NN или RR интервалов (скаттерограмма) и т. д. и использовать простую формулу для оценки вариабельности, основанную на геометрических или графических свойствах данного построения.

Три основных подхода используются в геометрических методах: (а) оценка основных характеристик графического представления (например, ширины гистограммы на заданном уровне) и преобразование их в оценку ВСР; (б) аппроксимация графического построения математической функцией (например, аппроксимация гистограммы треугольником или дифференциальной гистограммы экспонентой) и использование её параметров; (в) классификация графических построений по различным категориям ВСР (например, эллиптическая, линейная или треугольная форма построения Лоренца).

Большинство геометрических методов требуют, чтобы последовательность RR (или NN) интервалов была измерена и преобразована в не слишком точную, но и в не слишком грубую дискретную шкалу, чтобы построить достаточно гладкую гистограмму.

Большая часть измерений получена с дискретностью приблизительно равной 8 мсек (точнее 7.8185 мсек=1.128сек), что соответствует точности большинства измерительных устройств.

Треугольный индекс ВСР определяется, как отношение интеграла от плотности распределения (т. е. общего количества NN интервалов) к максимуму плотности распределения. Используя измерения NN интервалов в дискретной шкале, эта характеристика аппроксимируется следующим выражением:

(общее число NN интервалов)/(чиcло NN интервалов в модальном дискрете),

Которое зависит от длительности дискрета, т. е. от точности шкалы измерений. Т. о., если измерения NN интервалов выполнены на шкале, отличающейся от наиболее употребительной, т. е. 128Гц, то размер дискрета должен быть приведен в соответствие.

Таблица 1. Временные методы измерения вариабельности сердечного ритма . Статистические измерения

Геометрические измерения.

TINN (triangular interpolation of NN interval histogram) Треугольная интерполяция гистограммы NN Интервалов определяется, как ширина основания треугольника, аппроксимирующего распределение NN интервалов (треугольник вычисляется методом наименьших квадратов). Подробности получения Треугольного индекса ВСР и TINN представлены на Рис. 2. Оба показателя отражают ВСР, полученную за 24 часа, но вбольшей степени на них влияют низкие, чем высокие частоты . Другие геометрические методы до сих пор находятся в стадии исследований.

Основное преимущество геометрических методов заключается в их сравнительно слабой чувствительности к качеству серии NN интервалов . Главный недостаток состоит в необходимости использования достаточно большой серии NN интервалов, чтобы получить необходимое геометрическое построение. На практике, необходимо использовать по крайней мере 20-ти минутную запись (предпочтительно 24-х часовую) для корректного применения геометрического метода, т. о. эти геометрические методы не подходят для оценки короткопериодических изменений ВСР.

Разновидности оценок ВСР во временной области сведены в Таблицу 1. Т. к. многие оценки сильно коррелируют между собой, то для анализа ВСР во временной области рекомендуется использовать следующие 4 из них: SDNN (оценивает полную ВСР); Треугольный индекс ВСР (оценивает полную ВСР); SDANN (оценивает долгопериодические компоненты ВСР) и RMSSD (оценивает короткопериодические компоненты ВСР). Рекомендованы две оценки полной ВСР, т. к. треугольный индекс дает только вероятностную предварительную оценку ЭКГ сигнала. Показатель RMSSD предпочтителен по сравнению с pNN50 и NN50, т. к. обладает лучшими статистическими свойствами.

Показатели выражающие общую ВСР и ее короткопериодические и длиннопериодические компоненты не могут подменять друг друга. Выбираемые показатели должны соответствовать цели исследования. Показатели, рекомендуемые для клинической практики представлены в главе «Клиническое использование вариабельности сердечного ритма».

Различия должны быть сделаны между показателями, полученными на прямых измерениях NN интервалов или мгновенных величинах ЧСС и показателями, основанными на дифференциальных последовательностях NN интервалов.

Недопустимо сравнивать показатели (особенно общей ВСР), полученные по реализациям разной продолжительности.

Частотные методы.

Различные методы спектрального анализа тахограмм применяются с конца 60-х годов. Анализ спектральной плотности мощности позволяет получить основную информацию о распределении мощности (т. е. вариабельности в зависимости от частоты). Независимо от использованного метода, только оценка истинной мощности спектральной плотности может быть получена при использовании подходящего математического алгоритма.

Методы вычисления МСП можно разделить на непараметрические и параметрические. Преимущества непараметрических методов следующие: а) простота применяемого алгоритма (быстрое преобразование Фурье БПФ — в большинстве случаев) и б) высокая скорость обработки, тогда, как преимущества параметрических методов состоят в следующем: а) более гладкие спектральные компоненты, которые могут вычисляться независимо от определенной частоты линий, б) более простая последующая обработка спектра для автоматического вычисления высокочастотных и низкочастотных компонент мощности и более простое определение центральной частоты каждой компоненты, в) в точная оценка МСП даже по короткой реализации, если она стационарна. Основной недостаток параметрического метода — необходимость проверки адекватности выбранной модели и ее сложности (т. е. порядок модели).

Спектральные составляющие.

Кратковременные записи. Три главных спектральных составляющих выделяются в спектрах, вычисленных по кратковременным записям длительностью от 2 до 5 мин. : особо низкочастотные VLF (very low frequency), низкочастотные LF (low frequency) и высокочастотные HF (high frequency) компоненты. Распределение мощности и центральная частота LF и HF не фиксируется и может варьироваться в зависимости от изменения модуляции сердечного ритма вегетативной нервной системой. . Физиологическое объяснение VLF компоненты в значительной степени отсутствует и наличие какого-либо физиологического процесса, определяющего изменения сердечного ритма такой периодичности должно быть выяснено. Негармонические компоненты, которые не имеют когерентных свойств и которые симулируются поведением средней линии или смещением тренда обычно принимаются за главные составляющие VLF. Т. о., VLF компонента, полученная из кратковременной записи (т. е. < 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.

Представление LF и HF в n. u. подчеркивает поведение и баланс двух ветвей вегетативной нервной системы. Более того, нормализация способствует минимизации эффекта от изменения в общей мощности на изменение LF и HF компонент (рис.3.).

Тем не менее, п. и. должны всегда сопоставляться с абсолютными значениями мощности LF и HF для того, чтобы описать общее определение мощности спектральных компонент.

Долговременные записи. Спектральный анализ, также, может быть использован для анализа последовательности NN интервалов за 24-часовой период. Тогда результат будет включать сверх низкочастотные компоненты (ULF — ultra-low frequency), в дополнение к VLF, LF и HF компонентам. 24-х часовой спектр может быть представлен в логарифмическом масштабе. В таблице 2 представлены параметры частотных методов анализа.

Проблема ’стационарности ’ часто обсуждаются при использовании долговременных записей. Если механизмы определяющие модуляцию сердечного ритма на определенной частоте остаются неизменными во время всего времени записи, то соответствующий частотный компонент ВСР можно использовать для описания этих модуляций. Если модуляции нестабильны, то результаты частотного анализа не определены. В частности, физиологические механизмы определяющие модуляции LF и HF компонент сердечного ритма не могут считаться стационарными в течении 24-х часового периода . Таким образом, спектральный анализ полной 24-х часовой последовательности, также, как и результаты, полученные усреднением более коротких последовательностей (например, 5 минутных) за 24 часа (LF и HF компоненты этих двух вычислений не отличаются ) дает усреднение модуляции, приписываемой LF и HF компонентами (рис.4). Такое усреднение затемняет детальную информацию о модуляции RR интервалов вегетативной нервной системы, которая допустима при обработке кратковременных записей . Следует учитывать, что компоненты ВСР позволяют оценить скорее степень модуляции вегетативной нервной системы, чем уровень ее тонуса и усреднение модуляции не представляет усредненного уровня тонуса.

В следствии серьезных различий в интерпретации результатов, спектральный анализ кратко и долговременных электрокардиограмм должны всегда строго различаться, как представлено в таблице 2.

Таблица 2. Частотные измерения вариабельности сердечного ритма .

Анализируемый ЭКГ сигнал должен удовлетворять некоторым требованиям для того, чтобы получить надежную оценку спектра. Любой отход от следующих требований может привести к невоспроизводимости результатов, которые трудно интерпретировать.

Для того, чтобы приписать определенный спектральный компонент к хорошо описанному физиологическому механизму, модуляция сердечного ритма этим механизмом не должна меняться во время регистрации. Проходящие физиологические явления, вероятно могут анализироваться специальными методами, которые создаются для разрешения создавшейся научной проблемы, но которая пока не готова для прикладных исследований. Для того, чтобы проверить, стабильность сигнала некоторых спектральных компонент, можно использовать традиционные статистические тесты .

Частота опроса должна быть тщательно подобрана. Низкая частота опроса может вызывать смещение (jitter) в оценке реперной точки R-пика и искажать спектр. Оптимальный диапазон 250-500 Гц или даже выше , так как нижняя граница частоты опроса (в любом случае >100Гц) будет удовлетворительно, только при использовании специального алгоритма для интерполяции реперной точки R-пика, например, гиперболической .

Удаление средней линии или тренда (если используется) может искажать низкочастотные компоненты спектра. Рекомендуется проверить частотный отклик фильтра или поведение регрессионного алгоритма и проверить, чтобы интерпретирующие спектральные компоненты искажались не существенно.

Выбор реперной точки QRS комплекса может быть критичен. Необходимо использовать хорошо проверенный алгоритм (например, пороговый, сравнения с шаблонным, корреляционный метод и т. д.) для того, чтобы стабильно и независимо то шума определять реперную точку . Различные возмущения вентрикулярной проводимости, также могут вызвать перемещение реперной точки внутри QRS комплекса.

Эктопические сокращения, аритмии, пропуск данных и влияние шума могут изменить оценки МСП ВСР. Подходящая интерполяция (или линейная регрессия или схожие алгоритмы) по предшествующим нормальным сокращениям ВСР или его автокорреляционной функции может снизить ошибку. Кратковременные записи, которые свободны от эктопических сокращений, пропуска данных и шума должны использоваться в большинстве случаев. Однако, при некоторых обстоятельствах использование только свободных от эктопических сокращений кратковременных записей может вызвать значительные сложности. В таких случаях подходящая интерполяция должна быть выполнена и возможные результаты, вызванные эктопией должны быть рассмотрены . Относительное число RR интервалов и промежуток между ними из-за пропуска должно быть ограничено.

Серия данных, предназначенные для спектрального анализа, может быть получена разными способами. Полезно графическое представление данных в виде дискретного ряда (ДР), где строится зависимость Ri-Ri-1 интервалов от времени (показывающим возникновение Ri), т. е. сигнал с неравномерным шагом по времени. Тем не менее, спектральный анализ последовательности мгновенных значений ЧСС, также, часто используется во многих исследованиях .

Спектр ВСР обычно вычисляется или по тахограммам (RR интервалов, в зависимости от номера сокращения, см. Рис. 5а, б), или и по интерполированным ДР, получая непрерывный сигнал, как функцию времени, но может вычисляться и поотсчетам единичного пульса, как функции от времени, соответствующего каждому распознанному QRS комплексу . Такой выбор может запутывать морфологию единиц измерения и оценки важных параметров спектра. Для того, чтобы стандартизовать методы, можно предложить использовать параметрический метод с тахограммами RR-интервалов и интерполированные ДР с непараметрическими методами, тем не менее ДР, также подходят и для параметрических методов. Частота дискретизации, применяемая при интерполяции ДР должна быть значительно выше частоты Найквиста спектра и не должна попадать внутрь интересующего частотного диапазона.

Стандарты непараметрических методов (основанных на алгоритме БПФ) должны включать величины, представленные в таблице 2.,а также формулу интерполяции ДР, частоту дискретизации интерполированного ДР, использованную для вычисления спектра длину ряда, спектральное окно (чаще всего используются окна Ханна, Хэмминга и треугольное окно). Окно, использованное для вычисления мощности должно быть оговорено. В дополнение к требованиям, описанным в других частях этого документа, каждое исследование на основе непараметрического метода спектрального анализа ВСР, должно содержать описание этих параметров.

Стандарты параметрических методов должны включать величины, представленные в таблице 2.,а также тип использованной модели, тип использованной модели, длину последовательности, центральную частоту для каждой спектральной компоненты (LF и HF) и порядок модели (число параметров). К тому же, статистические показатели должны быть вычислены для того, чтобы проверить надежность модели. Тест PEWT (predictive witness test — тест предсказания ошибки) дает информацию о правильности модели , тогда как тест OOT (optimal order test — тест определения оптимального порядка) проверяет соответствие использованного порядка модели . Известны различные способы выполнения ООТ, которые включают заключительное предсказание ошибки и информационные критерии Акайка. Можно предложить следующие критерии для выбора порядка р авторегрессионой модели: порядок будет в диапазоне 8-20, выполняя PEWT тест переходим к ООТ тесту (p » min(OOT)).

Корреляции и различия между измерениями во временной и частотной областях.

При анализе стационарные кратковременных записей больше опыта и теоретических знаний накоплено в частотной области измерений, чем во временной.

Однако, многие параметры, полученные в результате анализа 24-часовых записей в частотной и временной областях коррелируют между собой (см. Табл. 3). Эта строгая корреляция существует, как из-за математических, так и физиологических взаимосвязей. Кроме того, физиологическая интерпретация, спектральных компонент, полученных по 24-часовым записям, затруднена по соображениям отмеченным выше (раздел Долговременные записи). Т. о., пока специальные исследования на основе 24-часовых записей обычно не используют обычные спектральные компоненты (например спектрограмму в логарифмическом масштабе), т. к. результаты анализа в частотной области эквивалентны результатам анализа во временной области, но его проще выполнить.

Анализ поведения ритма .

Как показано на рис. 6 и на временные и на спектральные методы накладываются ограничения вызванные нерегулярностью RR последовательности. Анализ явно различных реализаций при помощи этих методов может давать сходные результаты.

Тренды снижающейся и увеличивающейся длины сердечных циклов в действительности не симметричны {40,41], т. к. обычно за ускорением сердечного ритма следует быстрое замедление. В спектральных оценках это ведет к снижению амплитуды пика основной частоты и расширению основания. Это привело к идее измерения блоков RR интервалов, определяемых свойствами ритма и исследованию взаимосвязи таких блоков без рассмотрения внутренней вариабельности. Были предложены подходы, позволяющие снизить эти трудности для временных и частотных методов. Методы вычисления спектров по интервалам и отсчетам приводят к эквивалентным результатам (см. Рис. 6 д) и хорошо подходят для исследований взаимосвязи между ВСР и вариабельностью других измерений. Интервальный спектр хорошо подходит для определения связи RR интервалов с процессами основанными на измерениях в моменты сердечных сокращений (например давления). Спектр отсчетов предпочтителен, если RR интервалы относятся к продолжительному сигналу (например, дыханию) или к возникновению особых явлений (например, аритмий).

Процедуры определения пиков базируются, как на выделении вершин и впадин осцилляций, так и на выявлении трендов сердечного ритма . Выделение может ограничиваться кратковременными изменениями , но может расширяться и на более длительные вариации: пики и впадины второго и третьего порядка или ступенчатое изменение удлиняющихся или укорачивающихся циклов вокруг противоположных трендов . Различные осцилляции можно описать ускорением или замедлением сердечного ритма, длиной волны или амплитудой. Однако, корреляция отслеживает укорочение длины волны осцилляций при увеличении продолжительности записи. Для сложной демодуляции используются методы интерполяции и устранения трендов, что позволяет получить необходимое для выявления кратковременных изменений сердечного ритма временное разрешение, а также описать отдельные фазовые и частотные компоненты, как функцию времени.

Нелинейные методы .

Нелинейные явления, конечно, присутствуют в генезисе ВСР. Они определяются комплексным взаимодействием: гемодинамики, электрофизиологическими и гуморальными изменениями, а также вегетативной и центральной регуляцией. Были спекулятивные представления, что анализ ВСР, основанный на методах нелинейной динамики поможет извлечь важную информацию для физиологической интерпретации ВСР и для предсказания риска внезапной смерти. Методы, использовавшиеся для получения нелинейных свойств ВСР включали: 1/f масштабирование Фурье спектра , Н экспоненциальное масштабирование и метод CGSA (coarse graining spectral analysis — ячейчатый спектральный анализ) . Для представления данных использовались: сечения Пуанкаре, маломерные аттракторы, декомпозиция единичных величин и траекторий аттракторов. Для других количественных оценок использовались: D2 корреляционный массив, экспоненты Ляпунова и энтропия Колмогорова.

Хотя, в принципе, эти методы, как известно, являются мощным инструментом для описания сложных систем, но никаких результатов, пока, не достигнуто в результате их приложения к биомедицинским данным, включая анализ ВСР. Возможно, интегральная сложность оценок не адекватна анализу биологических систем и к тому же слишком малочувствительна, чтобы выявить нелинейные изменения RR интервалов, которые могли бы иметь физиологическое или практическое значение. Более обнадеживающие результаты были получены при использовании дифференциальных, а не интегральных комплексных оценок, т. е. метод масштабирующих коэффициентов . Однако, никаких систематических исследований больших популяций с использованием этих методов пока не выполнено.

В настоящее время нелинейные методы представляют потенциально полезный подход к анализу ВСР, но стандарты на эти методы приняты быть не могут. Развитие технологии и интерпретации результатов нелинейных методов необходимо прежде, чем появится возможность использования этих методов для физиологических или клинических исследований.

Стабильность и воспроизводимость измерений ВСР.

Многочисленные исследования продемонстрировали, что оценки ВСР по кратковременным записям быстро возвращаются к основному ходу, после проходящих возмущений, вызванных такими манипуляциями, как легкие упражнения, прием вазодилататоров кратковременного действия, проходящей коронарной окклюзии и т. д. Более мощные стимулы, такие как максимальные нагрузки или влияние препаратов долговременного действия могут привести к значительно более продолжительному интервалу перед возвратом к контрольным показателям.

Известно очень мало данных по стабильности долговременных оценок ВСР, полученных по результатам 24-часового амбулаторного мониторирования. Тем не менее, доступные данные показывают большую стабильность параметров ВСР на основе 24-часового амбулаторного мониторирования различных популяций обычных людей , после инфаркта , и при желудочковых аритмиях . Также, существуют некоторые фрагментарные данные, показывающие, что стабильность оценок ВСР может сохраняться месяцы и годы. Т. к. 24-часовые показатели, кажется, стабильны и свободны от эффекта плацебо, то они могут служить идеальными показателями для оценки результатов терапии.

Требования к регистрации сигналов.

ЭКГ сигнал.

Реперная точка на ЭКГ, идентифицирующая QRS комплекс, может определяться по максимуму или центру тяжести комплекса, максимуму интерполирующей кривой по совпадению с шаблоном или с другими событийными маркерами. Для того, чтобы определить реперную точку диагностическое ЭКГ оборудование должно удовлетворять произвольным стандартам, включающим характеристики отношения сигнал/шум, характеристики режекции, полосу пропускания и т. д. . Верхняя граничная частота, обрезанная существенно ниже, чем принято для диагностического оборудования (~200Гц) может вызывать скачки при распознавании реперной точки QRS комплекса и давать ошибки измерения продолжительности RR интервалов. Таким же образом, ограничение частоты опроса вызывает ошибки в спектре ВСР, которые больше влияют на высокочастотные компоненты . Интерполяция ЭКГ сигнала может снизить эту ошибку. Используя, подходящую интерполяцию, даже частота дискретизации 100Гц может быть удовлетворительной .

При использовании устройства на микропроцессоре, методы компрессии данных должны быть тщательно изучены, как на предмет эффективной частоты опроса, так и качества методов декомпрессии, которые могут вызывать фазовые и амплитудные искажения.

Продолжительность и обстоятельства записи ЭКГ.

При изучении ВСР продолжительность записи определяется природой каждого конкретного исследования. Стандартизация особенно необходима при исследованиях физиологических и клинических приложений ВСР.

Если производятся кратковременные записи, то должны использоваться частотные, а не временные методы. Длительность записи должна по крайней мере в 10 раз превышать нижнюю частотную границу исследуемой компоненты, но и не должна существенно расширяться, чтобы сохранить стабильность сигнала. Т. о., чтобы получить HF компоненту спектра, продолжительность записи должна приблизительно составлять 1 мин., а низкочастотную LF компоненту — 2 мин. Чтобы стандартизовать различные исследования кратковременных ВСР предпочтительно использовать 5-минутную стандартную запись, если природа исследований не требует другой длительности.

Усреднение спектральных компонент, полученных по последовательным участкам записи для минимизации ошибок, вызванных анализом очень коротких сегментов возможно. Однако, если природа и степень физиологической модуляции сердечного ритма меняется от одного короткого сегмента к другому, то физиологическая интерпретация таких усредненных спектральных компонент вызывает такие же большие проблемы, как и спектральный анализ долговременных записей и требует дальнейшего истолкования. Отображение последовательных спектров мощности (около 20 мин.) может помочь подтвердить постоянство условий для данного физиологического состояния.

Хотя временные оценки SDNN, RMSSD и можно использовать для анализа записей короткой продолжительности, но частотные оценки позволяют проще интерпретировать результаты в терминах физиологической регуляции. Временные оценки идеальны для анализа долговременных записей (низкая стабильность модуляции сердечного ритма во время долговременной записи приводит к сложности интерпретации частотных оценок). Опыт показывает, что различия ритма днем и ночью составляют существенную часть ВСР при анализе долговременных записей временными методами. Т. о., при анализе долговременных записей временными методами, длина ЭКГ должна быть по крйней мере 18ч. И включать всю ночь.

Мало известно о влиянии окружающей среды (т. е. типе и природе физиологической и эмоциональной активности) во время долговременной записи ЭКГ. Для некоторых экспериментов, параметры окружающей среды должны контролироваться в каждом опыте и всегда должны быть описаны. При планировании экспериментов необходимо предусматривать, чтобы запись параметров окружающей среды производилась идентично. В физиологических исследованиях сравнивающих ВСР в различных хорошо подобранных группах, обнаруженные различия сердечного ритма должны быть детально разъяснены.

Редактирование последовательностей RR Интервалов.

Известно, что ошибки, вызванные неточностью определения последовательности NN интервалов существенно влияют на результаты статистических временных и всех частотных методов. Геометрические методы путем аппроксимации общей ВСР позволяют отредактировать случайные ошибки RR интервалов, однако, как выполнить точную коррекцию для других методов, чтобы получить корректные результаты неизвестно. Таким образом, если используются временные или частотные методы ручное редактирование должно выполняться очень тщательно, чтобы корректно идентифицировать и классифицировать каждый QRS комплекс.

Автоматическая фильтрация, которая исключает некоторые интервалы из исходной RR последовательности (например, отличающаяся более чем на 20% от предыдущего интервала) не должна заменять ручное редактирование, так как она, как известно, может быть неудовлетворительной и приводить к нежелательным эффектам, вызывающим ошибки .

Предложения по стандартизации коммерческого оборудования.

Стандартные оценки ВСР с помощью коммерческого оборудования, разработанного для анализа кратковременных записей должны включать непараметрический и предпочтительно, также, параметрический анализ. Чтобы минимизировать возможную путаницу при выводе результатов частотно временных параметров сердечных сокращений, необходимо во всех случаях использовать анализ тахограмм, полученных с постоянным шагом. Непараметрический анализ должен использовать по крайней мере 512, но предпочтительно 1024 точки по 5 минутной записи.

Оборудование разработанное для анализа ВСР по долговременным записям должно выполнять временные методы, включающие получение всех четырех стандартных оценок (SDNN, SDANN, RMSSD и треугольный индекс ВСР). В дополнение к другим возможностям, частотный анализ должен выполняться по 5-минутным сегментам (используя такую же точность, как и при анализе долговременных записей ЭКГ). Если выполняется спектральный анализ номинальной 24-часовой записи, чтобы получить все спектральные компоненты HF, LF, VLF и ULF, то дискретизация тахограмм должна выполняться с такой же точностью, как и при анализе кратковременных записей, т. е. 218 точек. Стратегия получения данных для анализа ВСР должна соответствовать схеме, показанной на рис. 7.

Точность и тестирование коммерческого оборудования. Чтобы обеспечить качество различного оборудования используемого для анализа ВСР и найти приемлемый баланс между точностью существенной для научных и клинических исследований и ценой требуемого оборудования необходимо независимое тестирование всего оборудования. Т. к. потенциальные ошибки оценки ВСР включают неточности определения реперной точки QRS комплексов, то тестирование должно включать все фазы: запись, отображение и анализ. Более точно оборудование можно протестировать по сигналам с известными свойствами ВСР (например смоделированными компьютером), чем по существующей базе данных уже оцифрованных ЭКГ. В случае, если коммерческое оборудование используется для исследований физиологических и клинических аспектов ВСР, то независимое тестирование этого оборудования необходимо во всех случаях. Возможная стратегия тестирования коммерческого оборудования предложена в Приложении В. Промышленные стандарты должны быть созданы, включающие эту или схожую стратегию.

Чтобы минимизировать ошибки, вызванные неправильно созданными или некорректно использованными методами и оборудованием рекомендуется применять следующие правила:

— Применяемое для регистрации ЭКГ промышленное оборудование должно удовлетворять произвольным промышленным стандартам, сформулированным в терминах: отношение сигнал/шум, уровень режекторного подавления, полоса пропускания и т. д.

— Записывающие устройства на микросхемах должны восстанавливать сигнал без фазовых и амплитудных искажений; устройства для долговременной записи ЭКГ, использующие аналоговые магнитные носители должны регистрировать отметки времени.

Коммерческое оборудование, используемое для анализа ВСР, должно удовлетворять техническим требованиям, перечисленным в разделе: «стандарты измерений ВСР» и его работа должна быть протестирована независимо от производителя.

— Для стандартизации физиологических и клинических исследований, два типа записи должны по возможности использоваться: (а) кратковременная 5-минутная запись, выполняемая в физиологически стабильных условиях и обрабатываемая частотными методами и (б) номинальная 24-часовая запись, обрабатываемая временными методами.

— При клинических исследованиях с долговременной записью ЭКГ, пациенты должны находиться в достаточно схожих условиях и при схожем воздействии окружающей среды.

— При использовании статистических временных и частотных методов, сигнал должен быть тщательно отредактирован путем визуального просмотра и ручной коррекции RR интервалов и классификации QRS комплексов. Автоматические фильтры, основанные на эвристической логике последовательности RR интервалов (т. е. исключение RR интервалов выходящих за заданные пределы) не должна освобождать от проверки качества последовательности RR интервалов.

Физиологические соответствия компонентов вариабельности сердечного ритма

Вегетативные влияния на ритм сердца

Хотя сердечный автоматизм и присущ различным пейсмекерным тканям, но сердечный ритм в большой степени находится под контролем вегетативной нервной системы (ВНС) . Парасимпатическое влияние на ритм сердца оказывается путем выброса ацетилхолина блуждающим нервом. Мускариновые рецепторы ацетилхолина отвечают на этот выброс главным образом повышением проведения К мембраной клетки. . Ацетилхолин также тормозит активируемый гиперполяризацией "пейсмекерный" ток If . Гипотеза "замедления Ik" предполагает, что деполяризация пейсмекера происходит из-за медленной деактивации задержанного тока выпрямления, Ik, который, вследствие время-независимого фонового направленного внутрь тока вызывает диастолическую деполяризацию . И наоборот, " гипотеза активации Ik" , предполагает, что следующее прекращение потенциала действия, If обеспечивает медленно активирующийся направленный внутрь ток, преобладающий над замедленным Ik, что вызывает медленную диастолическую деполяризацию.

Симпатическое влияние на сердечный ритм опосредовано выбросом адреналаина и норадреналина. Активация Бета-адренергических рецепторов приводит к фосфорилизации циклической АТФ белков мембраны повышает ICaL и If . В конечном результате ускоряется медленная диастолическая деполяризация (то есть, учащается ритм сердца).

В условиях покоя, вагусное влияние превалирует и вариации ЧСС главным образом определяются вагусной модуляцией . Вагусная и симпатическая активность постоянно взаимодействуют. Так как синусовый узел насыщен ацетилхолинэстеразой, то влияние вагусных импульсов является кратковременным, так как ацетилхолин быстро гидролизуется. Парасимпатическое влияние превышает симпатическое, вероятно, вследствие действия двух независимых механизмов: холинэргически вызванного снижения выброса норадреналина при повышении симпатической активности и холинэргического ослабления реакции в ответ на адренергические стимулы.

Компоненты ВСР

Вариации интервалов RR, существующие в условиях покоя, отражают точную настройку механизмов управления от сокращения к сокращению . Вагусная афферентная импульсация приводит к рефлекторному возбуждению вагусной эфферентной активности и к угнетению симпатической эфферентной активности . Эфферентная вагусная активность также возникает под воздействием снижения тонуса афферентной симпатической активности . Эфферентная симпатическая и вагусная активации, направленные на синусовый узел, характеризуются разрядом, в значительной степени синхронно с каждым сердечным циклом, который может модулироваться центральными (из вазомоторных и дыхательных центров) и периферическими (колебания артериального давления и дыхательные движения) осцилляторами . Эти осцилляторы генерируют ритмические флюктуации залпов в эфферентных нервах, которые проявляются как кратковременные и долговременные осцилляции сердечных периодов.

Анализ этих ритмов позволяет сделать вывод о состоянии и функционировании (а) центральных осцилляторов, (b) симпатической и вагусной эфферентной активности, (с) гуморальных факторов, (d)cинусового узла.

Понимание модулирующего воздействия нервных механизмов на синусовый узел улучшилось при спектральном анализе ВСР. Эфферентная вагусная активность создает основной вклад в высокочастотный компонент, как это видно из клинических и экспериментальных воздействий на вегетативную нервную систему, таких как электрическая стимуляция блуждающих нервов, блокада мускариновых рецепторов и ваготомия . Более противоречива интерпретация LF компонентов, которые некоторыми авторами рассматривается как маркер симпатической модуляции (особенно когда выражается в нормализованных единицах), а другими как параметр, включающий и симпатическое и вагусное влияние . Эти расхождения возникли вследствие того, что при некоторых условиях, связанных с симпатическим возбуждением, наблюдается уменьшение абсолютной мощности спектра LF компонента. Важно осознавать, что во время симпатической активации возникающая тахикардия обычно сопровождается значительным снижением общей мощности, тогда как противоположное возникает при вагусной активации. Если спектральные компоненты измеряются в абсолютных единицах (мсек2, сек2), то изменения в общей мощности спектра влияют на LF и HF в одинаковом направлении и мешают оценке распределения энергии по фракциям. Это объясняет, почему у лежащего на спине субъекта при контролируемом дыхании атропин снижает и LF и HF и почему при физической нагрузке LF значительно снижается . Эта концепция подтверждается примером на рис 3, показывающим спектральный анализ вариабельности сердечного ритма у здорового обследуемого в положении лежа на спине и при подъеме в вертикальное положение 90 градусов. Вследствие снижения общей мощности LF представляется как оставшаяся неизменной, если выражена в абсолютных единицах. Однако, после нормализации, снижение LF становится очевидным. Сходные результаты применимы к отношению LF/HF .

Спектральный анализ 24-часовых записей показывает, что у здоровых людей LF и HF, выраженные в нормализованных единицах, отражают циркадианные ритмы и реципрокные флюктуации с более высокими значениями LF в дневное время и HF — ночью. Эти зависимости невозможно выявить, если рассматривать спектр, полученный в результате анализа всего 24-часового периода или усреднять спектры последовательных коротких периодов. В долговременных записях HF и LF компоненты составляют приблизительно 5% от общей мощности спектра. Хотя ULF и VLF компоненты составляют оставшиеся 95% общей мощности, их физиологическое соответствие до сих пор неизвестно.

LF и HF могут возрастать при различных обстоятельствах. Повышение LF (выраженное в нормализованных единицах) наблюдается при пассивном подъеме головного конца до 90*, вставании, ментальном стрессе, при умеренных физических упражнениях здоровых людей, при умеренной гипотензии, физической активности и окклюзии коронарной артерии или общей сонной артерии у беспородных собак . Наоборот, повышение HF вызывается контролируемым дыханием, охлаждением лица и стимуляцией вращением .

Вагусная активность создает главный вклад в HF компоненту. Расхождения существуют в отношении LF компоненты. В некоторых исследованиях считается, что LF, выраженные в нормализованных единицах, являются косвенным маркером симпатической модуляции, в других исследованиях полагают, что LF отражают как симпатическую, так и вагусную активность. Соответственно отношение LF/HF рассматривается некоторыми исследователями как показатель симпато/вагусного баланса или как показатель симпатической модуляции.

Физиологическая интерпретация самых медленных частотных компонентов (то есть VLF и ULF) требует дальнейшего изучения.

Важно отметить, что ВСР измеряет скорее флуктуации в автономном вегетативном влиянии на сердце, чем средний уровень влияния вегетативной нервной системы. Таким образом, как блокада вегетативных влияний, так и насыщающий высокий уровень симпатического влияния ведут к уменьшению ВСР .

Изменения ВСР, относящиеся к некоторым патологиям

Уменьшение ВСР отмечено при множестве кардиологических и не кардиологических заболеваний .

Инфаркт миокарда (ИМ).

Депрессия ВСР после ИМ может отражать понижение вагусного влияния на сердце, что приводит к преобладанию симпатических механизмов и к электрической нестабильности сердца. В острой фазе ИМ снижение среднего квадратичного отклонения нормальных интервалов RR (SDNN — СКОНН) при 24-хчасовой записи сильно связано с дисфункцией левого желудочка, с пиком подъема креатининфосфокиназы и с классом Killip .

Механизм, за счет которого ВСР временно снижается после ИМ и за счет которого подавленная ВСР является предвестником неврального ответа на острый ИМ до сих пор не описан, но вероятно он заключается в расстройстве нервной активности кардиального происхождения. Некоторые гипотезы привлекают [включают] кардио — кардиальные симпато-симпатические и симпато-вагальные рефлексы и полагают, что изменения в геометрии сокращающегося сердца из-за некротизированных и несокращающихся сегментов могут ненормально увеличить залпы симпатических аффе-рентных волокон из-за механического повреждения чувствительных окончаний . Это симпатическое возбуждение ослабляет активность вагусных волокон, идущих к синусовому узлу. Другое объяснение, особенно применимое к значительному снижению ВСР, основано на снижении чувствительности клеток синусового узла к нервной модуляции .

Спектральный анализ ВСР у пациентов, переживших острый ИМ, обнаруживает снижение общей мощности и отдельных спектральных компонент . Таким образом, если мощность LF и HF вычислялась в нормализованных единицах, то увеличенная LF и уменьшенная HF наблюдались как в контролируемых условиях покоя, так и 24-х часовых записях, анализируемых путем множества 5-минутных интервалов . Эти изменения показывают сдвиг симпато-вагусного баланса в сторону преобладания симпатикотонии и уменьшенный тонус вагуса. Сходные заключения были получены в результате рассмотрения

Отношения LF/HF. Существование нарушения механизмов нервного управления отражалось также в снижении вариации день-ночь интервалов RR и спектральных компонентов LF и HF , имевшихся в течении периода от нескольких дней до нескольких недель после острых явлений. У пациентов после ИМ с сильно подавленной ВСР большая часть оставшейся энергии спектра сосредоточена в VLF частотном диапазоне ниже 0,03 Гц, с очень малой HF, связанной с дыханием . Эти характеристики спектрального профиля сходны с наблюдаемыми при сердечной недостаточности или после трансплантации сердца и вероятно отражают как сниженную восприимчивость органа к нервным воздействиям или насыщение синусового узла постоянно высоким симпатическим тонусом .

Диабетическая нейропатия

При нейропатии, связанной с сахарным диабетом, характеризуемой алтерацией малых нервных волокон, представляется, что снижение временных параметров ВСР несет не только отрицательную прогностическую информацию, но также предшествует клиническому проявлению нейропатии . У больных диабетом без проявлений нейропатии также было обнаружено снижение абсолютной мощности LF и HF при контролируемых условиях . Однако, если рассматривалось отношение LF/HF или LF и HF анализировались в нормализованных единицах, то никаких существенных отличий от нормы не наблюдалось. Таким образом, начальные проявления такой нейропатии вероятно включает в себя обе эфферентные ветви ВНС .

Трансплантация сердца

Очень низкая ВСР без выраженных спектральных компонент наблюдалась у пациентов с недавно пересаженным сердцем .

Появление дискретных спектральных компонент у некоторых пациентов рассматривается как отражение реиннервации сердца . Эта реиннервация может возникнуть не раньше, чем через 1-2 года после трансплантации и обычно имеет симпатический источник. Правда,

Корреляция между частотой дыхания и HF компонентом ВСР, наблюдавшаяся у некоторых пациентов с трансплантацией, показывает, что не-невральные механизмы также могут вносить вклад в связанные с дыханием осцилляции ритма . Начальные наблюдения по

Идентификации пациентов, у которых по изменениям ВСР началось отторжение могли бы представлять клинический интерес, но требуют дальнейшего подтверждения.

Дисфункция миокарда

Понижение ВСР постоянно наблюдалось у пациентов с сердечной недостаточностью . В этих условиях, характеризуемых признаками симпатической активации, таких как ускорение сердечного ритма и высокие уровни циркулирующих катехоламинов, связь между изменениями в ВСР и степенью желудочковой дисфункции была спорной . Фактически тогда, когда снижение временных оценок казалось параллельным тяжести заболевания, связь между спектральными компонентами и признаками желудочковой дисфункции проявлялись как более сложные. В частности, у большинства пациентов в очень поздней стадии заболевания и с сильно сниженной ВСР, LF компоненты не могли быть выявлены, несмотря на клинические признаки симпатической активации. Таким образом, в условиях, характеризуемых как явное и неопровержимое постоянное симпатическое возбуждение, синусовый узел представляет сильно уменьшенную реактивность к нервным воздействиям .

Тетраплегия

Пациенты с хроническим полным высоким повреждением шейного отдела спинного мозга имеют интактные симпатические и вагусные нервные пути, направленные к синусовому узлу. Однако, спинальные симпатические нейроны лишены модулирующего управления и в частности супраспинального ингибирующего влияния барорефлекса. По этой причине такие пациенты представляют уникальную клиническую модель, чтобы оценить вклад супраспинальных механизмов, определяющих симпатическую активность, влияющую на низкочакстотные осцилляции ВСР. Сообщалось , что невозможно обнаружить никаких LF у пациентов с тетраплегией, чем подтверждалась критическая роль супраспинальных механизмов как определяющих ритм с частотой 0,1 Гц. Однако в двух последних исследованиях выяснилось, что LF компоненту можно выявить в ВСР и в вариабельности артериального давления у некоторых пациентов с тетраплегией .

Тогда как Koh et al.(108) связывали LF компоненту ВСР с вагусной модуляцией, Guzzetti et al. связывали ту же компоненту с симпатической активностью, из за задержки с которой LF компонента появлялась после пересечения спинного мозга, полагая, что возникающая спинальная ритмичность способна модулировать симпатические разряды.

Модификации ВСР при специфических вмешательствах

Целесообразность попыток изменения ВСР после ИМ происходит из многочисленных наблюдений, показывающих, что сердечная смертность выше среди больных, перенесших ИМ, у которых более подавлена ВСР . Сделан вывод, что воздействие, которое увеличивает ВСР, может быть протективным против сердечной смертности и против внезапной сердечной смерти. Хотя целесообразность изменения ВСР является здравой, она содержит опасность приводить к неоправданному предположению, что изменение ВСР направлено прямо на защиту сердца, что может быть и не так . Целью является улучшение электрической стабильности сердца, а ВСР является просто индикатором активности ВНС. Несмотря на растущее согласие, что повышение вагусной активности может быть полезным , до сих пор не ясно, насколько вагусная активность (или ее признак) должны повыситься, чтобы обеспечить адекватную защиту.

Бета-адренергическая блокада и ВСР

Данные о влиянии бета-блокаторов на ВСР и постинфарктных больных на удивление скудны . Вопреки тому, что наблюдение статистически значимо возрастает, действительные изменения очень скромные. Однако следует отметить, что бета-блокаторы предупреждают подъем LF компоненты, наблюдаемый в утренние часы . У беспородных собак после ИМ бета-блокаторы не изменяют ВСР . Неожиданное наблюдение, что перед ИМ бета-блокаторы увеличивают ВСР только у животных с низким риском постинфарктных летальных аритмий может предложить новые подходы к стратификации постинфарктных рисков.

Антиаритмические препараты и ВСР

Получены данные для нескольких антиаритмических препаратов. Сообщалось, что флекаинид и пропафенон, но не амиодарон уменьшали временные параметры ВСР с хронической желудочковой аритмией . В другом исследовании пропафенон снижал ВСР и уменьшал LF больше, чем HF, что приводило к сушественно меньшему отношению LF/HF. Более крупное исследование подтвердило, что флекаинид а также энкаинид и морицизин снижали ВСР у постинфарктных больных, но не нашли связи между изменением ВСР и последующей смертностью. Таким образом некоторые антиаритмические препараты, ассоциирующиеся с повышенной смертностью, могут уменьшать ВСР. Однако неизвестно, имеют ли прямое прогностическое значение эти изменения ВСР.

Скополамин и ВСР

Низкая доза блокаторов мускариновых рецепторов, таких как атропин и скополамин, может вызвать парадоксальное повышение вагусной эфферентной активности, как предполагают при замедлении частоты сердечных сокращений. Различные исследования проверяли влияние трансдермального скополамина на признаки вагусной активности у пациентов с недавним ИМ и с застойной сердечной недостаточностью . Скополамин существенно повышает ВСР, которая показывает, что фармакологическое воздействие скополамина на нервную деятельность может эффективно повысить вагусную

Активность. Однако действие долговременного лечения не оценивалось. К тому же низкие дозы скополамина не предотвращают фибрилляцию желудочков во время острой ишемии миокарда у собак после ИМ .

Тромболизис и ВСР

Влияние тромболизиса на ВСР (оценивалось по рNN50) было обнаружено у 95 пациентов с острым ИМ . ВСР была выше в течение 90 минут после тромболизиса у пациентов с восстановившейся проходимостью относящейся к инфаркту артерии. Однако эти различия становились неочевидными, когда анализировались 24-хчасовые записи.

Тренирующие упражнения и ВСР

Тренирующие упражнения могут снизить сердечно-сосудистую смертность и внезапную смерть сердечной природы . Регулярные упражнения также способствуют изменению баланса ВСР . Недавние экспериментальные исследования, спланированные для оценки влияния тренировок на проявления вагусной активности, позволили одновременно получить информацию об изменениях электрической стабильности сердца . Беспородным собакам с документированным ранее высоким риском возникновения желудочковых фибрилляций во время ишемии миокарда были назначены в течение 6 недель ежедневные тренировки с последующим отдыхом в клетке . После тренировок ВСР (SDNN) повысилась на 74% и все животные пережили новый ишемический тест. Тренировки могут также ускорить восстановление физиологического симпато-вагусного взаимодействия, как показано на пациентах после ИМ .

Клиническое использование вариабельности сердечного ритма.

Хотя ВСР и являлась объектом многочисленных клинических исследований широкого спектра кардиологических и не кардиологических заболеваний и клинических состояний, но общий консенсус по практическому использованию ВСР во взрослой медицине был достигнут только в двух клинических случаях. Пониженная ВСР может использоваться для предсказания риска после острого инфаркта миокарда (ИМ) и как ранний признак диабетической нейропатии.

Оценка риска после острого инфаркта миокарда .

Наблюдение , что у пациентов с острым ИМ отсутствие дыхательной синусовой аритмии связано с повышенной больничной смертностью, представляет первое из большого числа сообщений которые продемонстрировали прогностическое значение ВСР для идентификации пациентов с высоким риском.

Подавленная ВСР является мощным прогнозом смертности и аритмических явлений (например желудочковой тахикардии) у пациентов с острым ИМ . Прогностическое значение ВСР не зависит от других факторов, используемых для стратификации рисков, таких как уменьшенная фракция выброса левого желудочка, повышенная желудочковая эктопическая активность и присутствие поздних желудочковых потенциалов. По прогнозы всех случаев смертности значение ВСР аналогично фракции выброса левого желудочка, но имеет превосходство по сравнению с ней в предсказании аритмических событий (внезапная сердечная смерть и желудочковая тахикардия) . Это породило заблуждение, что ВСР позволяет более строго прогнозировать аритмическую смертность, чем не аритмическую. Однако, явных различий в ВСР у пациентов, пострадавших от внезапной, так и не внезапной сердечной смертности после острого инфаркта миокарда на наблюдалось. Тем не менее, это может быть вызвано природой определения «внезапная сердечная смерть» , в которое необходимо включить не только пациентов с внезапной аритмической смертью, но также пациентов с фатальными повторными инфарктами и другими сердечно сосудистыми явлениями.

Значение временных и частотных параметров было полностью оценено в нескольких независимых исследованиях, но из-за использования оптимальных ограниченных значений, описывающих нормальную и сниженную ВСР эти последовательности могут слегка переоценивать прогностическую роль ВСР. Тем не менее доверительные интервалы, этих ограниченных значений скорее заужены из-за размеров обследованной популяции. Таким образом, полученные ограниченные показатели 24-х часовых оценок ВСР, то есть 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 известно, можно ли различные показатели ВСР (например, оценки кратковременных и долговременных компонент) скомбинировать в многопараметрические отношения, чтобы улучшить стратификацию постинфарктных рисков. Однако, по общему мнению, комбинация других показателей ВСР с оценкой 24-часовой ВСР, вероятно, избыточна.

Патофизиологическое рассмотрение

До сих пор не обосновано, является ли ВСР частью механизма повышенной постинфарктной смертности или просто признаком плохого прогноза. Получены данные показывающие, что сниженная ВСР является не просто отражением симпатического переутомления или вагусной блокады, вследствие плохой работы желудочков, но также и отражает сниженную вагусную активность, которая строго связана с патогенезом желудочковых аритмий и внезапной сердечной смертью .

Оценка ВСР для стратификации риска после острого инфаркта миокарда

Традиционно, ВСР используемая для стратификации риска после ИМ оценивалась по 24- часовым записям ВСР, оценка полученная по кратковременным записям ЭКГ так же несет прогностическую информацию по стратификации рисков после ИМ, но является ли она столь же надежной как по 24-часовым записям пока не ясно . ВСР, полученная по кратковременным записям понижена у пациентов с высоким риском; прогностическое значение пониженной ВСР повышается с увеличением длины записи. Т. о., использование номинальной 24-часовой записи можно рекомендовать для исследований стратификации рисков после ИМ. С другой стороны, оценку ВСР по кратковременным записям можно рекомендовать для первоначального скрининга выживаемости при остром ИМ . Такая оценка имеет сходную чувствительность, но более низкую прогностическую значимость для пациентов с высоким риском по сравнению с 24-часовой ВСР. Спектральный анализ ВСР у переживших ИМ пациентов показывает, что ULF и VLF несут наибольшее прогностическое значение . Т. к. физиологическое объяснение этих компонент неизвестно и эти компоненты составляют до 95% общей мощности, которую легко оценивать временными методами, то использование отдельных спектральных компонент ВСР для стратификации рисков после ИМ, не более надежно, чем временные методы, оценивающие общую ВСР.

Развитие ВСР после острого ИМ

Время после ИМ, в которое пониженная ВСР достигает наивысшего прогностического значения до сих пор полностью не определено. Тем не менее, достигнут общий консенсус, что ВСР должна оцениваться перед выпиской из больницы, т. е. приблизительно через неделю после инфаркта. Такая рекомендация так же хорошо вписывается в общую практику ведения больных острым ИМ.

ВСР понижается сразу после ИМ и начинает восстанавливаться через несколько недель и максимально, но не полностью восстанавливается через 6-12 месяцев после ИМ . Оценка ВСР на ранней стадии ИМ (2-3 дня после острого ИМ) и перед выпиской из больницы (через 1-3 недели после острого ИМ) несет важную прогностическую информацию. Оценка ВСР, полученная позже (через 1 год) после острого ИМ, так же предсказывает будущую смертность {138]. Данные полученные на животных, позволяют считать, что скорость восстановления ВСР после ИМ коррелирует с последующим риском .

Использование ВСР для многофакторной стратификации рисков.

Прогностическое значение только ВСР скромное, но объединение с другими методами существенно улучшает ее прогностическую значимость в клинически важном диапазоне чувствительности (с 25% до 75%) для сердечной смертности и аритмических явлений (рис.9).

Улучшение точности положительного предсказания внутри диапазона чувствительности сообщалось при объединении ВСР со средней ЧСС, фракцией выброса левого желудочка, частотой желудочковой эктопической активности, параметрами ЭКГ высокого разрешения (например, наличие и отсутствие поздних потенциалов) и клинических оценок . Однако, неизвестно какое практическое значение имеют другие факторы стратификации и каковы их возможности при объединении с ВСР для многофакторной стратификации рисков.

Необходимо провести систематически многофакторные исследования стратификации постинфарктных рисков, для того чтобы достигнуть консенсус и для того чтобы можно было рекомендовать объединение ВСР с другими показателями с доказанной прогностической значимостью. Многие аспекты, которые не имеют значения при одновариантной стратификации рисков требуют проверки: не очевидно, являются ли отдельные параметры, полученные в одновариантных исследованиях, фактором индивидуального риска при использовании его в многовариантных вариациях. Различные многовариантные комбинации вероятно требуют, оптимизации прогностической точности в различных диапазонах чувствительности. Пошаговая стратегия должна быть использована чтобы выявить оптимальную последовательность проведения отдельных тестов для многофакторных стратификаций.

Следующие факторы должны учитываться, когда используются оценки ВСР в клинических исследованиях и пробах, определяющих выживаемость при остром ИМ. Пониженная ВСР предсказывает смертности независимо от других факторов риска. Достигнут общий консенсус, что ВСР должна быть оценена приблизительно через одну неделю после возникновения инфаркта. Хотя, оценка ВСР по кратковременной записи несет прогностическую информацию, но оценка ВСР по номинальной 24-часовой записи строже предсказывает риск. Оценка ВСР по кратковременной записи может использоваться для начального скрининга всех перенесших острый ИМ.

Пока не обнаружено оценок ВСР, дающих лучшую прогностическую информацию, чем временные оценки общей ВСР (т. е. SDNN или треугольный индекс). Другие оценки, например, ULF полного 24-часового спектрального анализа работает так же хорошо. Группа наибольшего риска может быть выделена по порогу: SDNN<50 мсек. и треугольный индекс <15 мсек.

Для клинически значимого диапазона чувствительности прогностическое значение одной ВСР скромное, хотя оно и выше чем у любого другого известного фактора риска. Чтобы улучшить прогностические возможности, ВСР может быть скомбинирована с другими факторами. Однако, оптимальный набор факторов риска и соответствующие пределы до сих пор не найдены.

Оценка диабетической нейропатии

Как осложнение сахарного диабета нейропатия вегетативной нервной системы характеризуется ранним и обширным поражением малых нервных волокон как симпатического, так и парасимпатического тракта . Его клинические проявления полностью связаны с функциональными нарушениями и включают: постуральную (связанную с положением тела) гипотензию персистентную тахикардию, диабетические кризы, гастропарезы и т. д.

С момента клинического обнаружения проявлений диабетической нейропатии ВНС (DAN — diabetic autonomic neuropathy) 5-летняя смертность оценивается приблизительно в 50% . Т. о. ранняя доклиническая диагностика ВНС имеет важное значение для стратификации рисков и дальнейшего наблюдения. Доказано, что анализ кратковременных и долговременных ВСР полезен для выявления DAN .

Для пациентов с установленной DAN или с подозрением на нее можно использовать три метода оценки ВСР: (а) простой метод RR интервалов; (б) долговременные измерения во временной области, которые более чувствительны и воспроизводимы, чем кратковременные тесты; (в) частотный анализ кратковременных записей, полученных в неизменных условиях, которые полезны для разделения симпатических и парасимпатических нарушений.

Долговременные оценки во временной области.

ВСР, полученная по 24-часовой Холтеровской записи более чувствительна, чем простые тесты (проба Вальсальвы, ортостатический тест и глубокое дыхание ) для выявления DAN. Больше всего опыта накоплено на основе оценок NN50 и SDSD (см. Табл. 1.) . Используя отсчеты NN50 было получено с доверительной вероятностью 95% снижение общего числа отсчетов с 500 до 2000 в зависимости от возраста, т. е. около половины пациентов с диабетом должны демонстрировать ненормально низкие отсчеты за 24 часа. Более того, существует строгая корреляция между долей пациентов с ненормальным числом отсчетов и степенью нейропатии определенной по обусловленным оценкам..

Кроме повышенной чувствительности, эти 24-часовые оценки сильно коррелируют с другими оценками ВСР и являются воспроизводимыми и стабильными во времени. Сходно с выживанием больных инфарктом миокарда, пациенты с DAN, также, предрасположены к плохим исходам, таким, как внезапная смерть, но еще необходимо подтвердить несут ли оценки ВСР прогностическую информацию среди диабетиков.

Измерения в частотной области.

Следующие отклонения от нормы в частотном анализе ВСР связаны с DAN (а) сниженная мощность всех спектральных полос, являющаяся наиболее общим признаком , (в) слабое повышение LF при вставании, которое отражает ослабленный симпатический отклик или пониженную чувствительность барорецепторов , (с) ненормально низкая общая мощность с неизменным отношением LF/HF и (d) левонаправленный сдвиг центральной частоты LF, физиологическое значение которого требует дальнейших исследований .

При развитом нейропатическом состоянии, спектр мощности в положении лежа часто показывает очень низкие амплитуды всех спектральных компонент, делая трудным разделение сигнала и шума . Тем более, рекомендуется, чтобы такие пробы, как вставание или ортостатическая были включены. Другой способ преодолеть низкое отношение сигнала к шуму — использовать когерентную функцию, которая использует общую мощность когерентную с частотной полосой .

Другой клинический потенциал.

Отдельные исследования ВСР при других кардиологических заболеваниях перечислены в табл. 4.

Будущие возможности

Развитие измерений ВСР.

Доступные в настоящее время временные методы преимущественно использованные для оценки долговременных профилей ВСР, вероятно, достаточны для этих целей. Улучшение возможно, особенно, в области численной робастности (устойчивости). Современные непараметрические и параметрические спектральные методы, вероятно, достаточны для анализа кратковременных записей ЭКГ без проходящих изменений модуляции сердечного ритма.

Помимо необходимости разработать численно устойчивые методы подходящие для полностью автоматизированного анализа (в этом направлении можно использовать только геометрический метод), следующие три направления заслуживают внимания.

Динамика и проходящие изменения ВСР.

Существующие возможности по описанию и численные оценки динамики последовательности RR интервалов и проходящих изменений ВСР отрывочны и до сих пор требуют математической разработки. Однако, можно предположить, что подходящая оценка динамики ВСР приведет к реальному улучшению нашего понимания модуляции сердечного ритма и его физиологического и патофизиологического объяснения.

Пока неясно, будут ли методы нелинейной динамики пригодны для измерения проходящих изменений RR интервалов или новые математические модели и алгоритмические концепции потребуются для создания принципов измерений более близких к физиологической природе сердечных периодограмм. В любом случае, задача оценки проходящих измерений ВСР кажется более важной, чем дальнейшее улучшение принятой технологии для анализа модуляции сердечного ритма в стабильной стадии.

РР и RR Интервалы.

Мало известно о связи между РР и RR модуляцией ВСР. По этим причинам, последовательность РР интервалов, так же должна быть исследована . К сожалению, точное нахождение реперной точки Р пика почти невозможно на основе поверхностной ЭКГ, регистрируемой с использованием обычной технологии. Однако, развитие технологии могло бы позволить исследовать вариабельность РР и RR интервалов в будущих экспериментах.

Многосигнальный анализ.

Модуляция сердечного ритма возникает в действительности не только в результате воздействия регуляторных механизмов ВНС. Существующее в настоящее время коммерческое и некоммерческое оборудование позволяет одновременно записывать ЭКГ, дыхание, давление крови и т. д. Однако, не смотря на простоту регистрации этих сигналов, никаких широко принятых детальных методов многосигнального анализа не существует.

Каждый сигнал может быть проанализирован отдельно, например, при помощи параметрического спектрального анализа и результаты анализа сравнены. Совместный анализ физиологических сигналов позволит оценить свойства совокупности .

Исследование необходимые для улучшения физиологического толкования.

Усилия должны быть направлены на поиск физиологических объяснений и биологических связей различных оценок ВСР. В некоторых случаях, например, при толковании HF компоненты, оно было достигнуто. В других случаях, например, при толковании VLF и ULF компонент, физиологическое объяснение пока не получено.

Неопределенность ограничивает возможности интерпретации связи между этими оценками и риском сердечных проявлений. Возможность использовать признаки активности ВНС очень притягательна. Однако, пока найдена надежная связь между оценками ВСР и сердечными проявлениями, что вызывает связанную с этим опасность концентрации терапевтических воздействий на признаки . Это может привести к некорректным предложениям и серьезным ошибкам интерпретации.

Возможности будущего клинического использования

Нормальные стандарты.

Чтобы создать нормальные стандарты ВСР для различных возрастных и половых групп, необходимо проведение исследования на больших популяциях с долговременным отслеживанием их состояния. Недавно исследователи из Фремингхемского сердечного центра опубликовали временные и частотные оценки ВСР у 736 пожилых людей и их свзь со всеми случаями в последующие 4 года . В этих исследованиях сделан вывод, что ВСР дает независимо более точную прогностическую информацию, чем другие традиционные факторы риска. Должны быть выполнены дополнительные исследования ВСР на популяциях, включающих весь возрастной спектр мужчин и женщин.

Физиологические явления.

Представляло бы интерес оценить ВСР при различных циркадианных ритмах, таких ака нормальный цикл день-ночь, устоявшийся обратный цикл день-ночь (вечер — ночная работа), временно изменяющиеся циклы день-ночь, которые могут возникать во время путешествий. Вариации активности ВНС, возникающие во время различных стадий сна, включая фазу быстрого движения глаз, были изучены только у нескольких пациентов. У нормальных людей HF вагусная компонента спектра мощности увеличивалась, но не во время фазы быстрого движения глаз, тогда как у постинфарктных пациентов это увеличение отсутствовало .

Реакция ВНС на спортивные тренировки и физические упражнения для реабилитации после различных заболеваний может служить для оценки результатов восстановления. Данные по ВСР, должны быть полезны для понимания хронологических аспектов тренировок и определения наступления времени оптимального восстановления по отношению к влиянию ВНС на сердце. Также, ВСР может нести важную информацию по дизадаптации организма при ограниченной подвижности и невесомости, которые сопровождают космический полет.

Фармакологические реакции.

Многие лекарственные преператы действуют прямо или косвенно на ВНС, поэтому ВСР можно использовать для исследования влияния различных факторов на симпатическую и парасимпатическую активность. Известно, что парасимпатическая блокада полной дозой атропина вызывает значительное снижение ВСР. Малая доза скополамина оказывает ваготоническое влияние, которое ассоциируется с повышенной ВСР, особенно в HF диапазоне. b-адренергическая блокада вызывает увеличение ВСР и снижение LF компоненты , выраженной в нормализованных единицах.

Необходимо провести значительно больше исследований, чтобы понять эффекты и клиническое значение изменившегося ваготонического и адренергического тона на общую мощность ВСР и его различных компонентов при заболевании и его отсутствии.

В настоящее время существуют некоторые данные по влиянию блокаторов кальцевых каналов, седативных препаратов, анхиолитиков, анальгетиков, анаэстетиков, антиаритмических препаратов, наркотиков и химиотерапевтических агентов, таких как vincristine и doxorubicin на ВСР.

Предсказание рисков.

Временные и частотные оценки ВСР, вычисленные по длинным 24-часовым или коротким от 2 до 15-мин записям ЭКГ использовались для предсказания продолжительности жизни после острого ИМ, а также рисков всех видов смертности и внезапной сердечной смерти у пациентов со структурными заболеваниями сердца и большого числа других патофизиологических состояний . Используя диагностические инструменты, которые могут оценить ВСР вместе с частотой и сложностью желудочковых аритмий, усредненной ЭКГ, изменениями ST сегмента и однородностью реполяризации можно будет существенно улучшить идентификацию пациентов с риском внезапной смерти и аритмических явлений. Проспективные исследования необходимы для того, чтобы оценить чувствительность, значимость и прогностическую точность комбинированных тестов.

Зародышевая и неонатальная вариабельность сердечного ритма является важной областью исследований, т. к. должна дать раннюю информацию о зародышевых и неонатальных катастрофах и идентифицировать их с синдромом внезапной детской смерти. Большинство из предварительных работ в этой области было выполнено в начале 80-х годов, перед тем, как методы спектрального анализа стали использоваться. Наблюдение за созреванием ВНС в развивающемся плоде также возможно на основе применения этих методов.

Механизмы заболеваний.

Плодородная область исследований — использовать методы ВСР для обследования роли изменения ВНС в механизмах заболевания, особенно таких условий в которых симпато-вагусные факторы, кажется, играют важную роль.

Недавние работы показали, что изменения в иннервации вегетативной нервной системой развивающегося сердца могут вызвать некоторые формы синдрома удлиненного QT сегмента . Исследования ВСР у плода беремнных женщин с этими нарушениями возможны и должны быть очень информативны .

Роль вегетативной нервной системы в сущности гипертензии являются важной областью исследований . Вопрос, касающийся первичной или вторичной роли увеличенной симпатической активности в сущности гипертензии должен быть разрешен путем долговременных исследований субъектов у которых сначала нормотензия. Является ли гипертензия результатом подавленной симпатической активности с измененным воздействием нервных регуляторных механизмов?

Некоторые первичные невралгические нарушения, включая болезнь Паркинсона, множественный склероз, синдром Guillan-Barre, ортостатическая гипотензия типа Shy-Drager связаны с измененной функцией ВНС. При некоторых из этих нарушений, изменения в ВСР могут использоваться для раннего выявления состояния и могут быть полезны для оценки скорости прогрессирования заболевания или эффективности терапевтического воздействия. Возможно, аналогичный подход может быть полезен для оценки вторичных невралгических нарушений, которые сопровождают сахарный диабет, алкоголизм и повреждения спинного мозга.

Заключение.

Вариабельность сердечного ритма имеет значительный потенциал для понимания роли активности вегетативной нервной системы у нормальных здоровых людей и у пациентов с различными сердечно-сосудистыми и не сердечно-сосудистыми заболеваниями. Исследование вариабельности сердечного ритма должно улучшить наше понимание физиологических механизмов, действия лекарств и механизмов заболеваний. Большие проспективные исследования необходимы, чтобы определить чувствительность, значимость и прогностическую ценность вариабельности сердечного ритма для идентификации лиц, подверженных рискам последующих заболеваний и смертельных событий.

Вариабельность сердечного ритма (ВСР) – это патологическое свойство интервала R-R соседних сердечных циклов менять свою продолжительность в разные промежутки времени. ВСР определяется колебанием частоты сердечных сокращений относительно её средней величины.

Зачем выявляют вариабельность сердечного ритма?

Ценность выявления ВСР в том, что это хороший показатель нарушения вегетативной регуляции работы сердца. Чем больше выражены вегетативные изменения, тем сильнее снижаются показатели ВСР.

Норма вариабельности сердечного ритма или её высокие значения определяются у молодых людей и спортсменов, средние показатели свойственны больным с органической патологией сердца, а снижена вариабельность ритма обычно у тех, кто перенес фибрилляцию желудочков, но могут быть и другие причины.

История внедрения ВСР как диагностического показателя начинается в 1965 году, когда исследователи Hon и Lee опубликовали результаты целенаправленного изучения этого явления. Тогда удалось заметить прогностическое значение вариабельности сердечного ритма плода: за ней, с высокой долей вероятности, следует опасное или угрожающее жизни нарушение работы сердца.

В 1973 году Sayers с соавторами определил границы нормальных (физиологических) колебаний в ритме сердечной деятельности. В восьмидесятых годах, благодаря развитию компьютерных технологий, в метод вдохнули новую жизнь: если раньше врачам приходилось высчитывать все показатели вручную, то теперь эту работу выполняет специальное программное обеспечение. Компьютеры не только упростили само исследование, но и дали возможность его расширить и обогатить. Так появился метод спектрального анализа, круглосуточное мониторирование сердечного ритма с вычислением ВСР и другие дополнения.

Снижена вариабельность сердечного ритма. Стоит ли переживать?

Делать выводы на результатах одного исследования нельзя. Вариабельность сердечного ритма – неспецифический признак, он характерен для многих состояний, соответственно и прогноз может быть абсолютно разным. Поэтому после обнаружения ВСР следующим этапом идет выяснение возможной причины.

Причин существует много, но на первом плане стоят заболевания сердца: инфаркт миокарда, ишемическая болезнь сердца, дилатационная кардиомиопатия, гипертоническая болезнь. Описано развитие ВСР при диабетической полинейропатии. Иногда характерные изменения вызывают болезни центральной нервной системы: ОНМК (острое нарушение мозгового кровообращения), тетраплегия и другие.

Всегда нужно помнить о том, что снижение вариабельности сердечного ритма может быть результатом приема некоторых лекарств. Такой эффект отмечался у следующих групп препаратов:

• бета-адреноблокаторы;
• м-холиноблокаторы;
• антиаритмические препараты 1с класса;
• антагонисты кальция;
• сердечные гликозиды;
• препараты, повышающие длительность потенциала действия;
• ингибиторы АПФ;
• психотропные средства.

Что касается вариабельности ритма сердца плода, то в этом случае, разумеется, причины обычно другие.

Результаты исследования ВСР используют в диагностике диабетической полинейропатии, определении риска внезапной смерти у перенесших инфаркт миокарда. Получается, что при разных обстоятельствах изменения ритма указывают на разные процессы, происходящие в организме. Также исследование ВСР нашло применение в анестезиологии, акушерстве, неврологии. В каждой дисциплине есть свои принципы интерпретации результатов этого исследования, следуя которым, соответственно, делаются разные выводы.

За последние два десятилетия были выявлены существенные взаимосвязи между вегетативной нервной системой и смертностью от сердечно-сосудистых заболеваний, включая внезапную смерть . Экспериментальные подтверждения связи между предрасположенностью к летальным аритмиям и признакам повышенной симпатической или пониженной вагусной активности стимулировали развитие в области исследований количественных показателей вегетативной активности.

Вариабельность сердечного ритма (ВСР) представляет собой один из наиболее многообещающих показателей такого рода. Сравнительно несложная модификация метода популяризовала его применение. По мере появления все большего количества устройств, обеспечивающих автоматическое измерение ВСР, у кардиолога появляется достаточно простой инструмент для решения как исследовательских, так и клинических задач . Однако смысл и значимость многих показателей ВСР более сложны, чем принято считать, а следовательно, существует потенциальная возможность неверных заключений и необоснованных экстраполяций.

Осознание этой проблемы Европейским кардиологическим обществом и Северо-американским обществом стимуляции и электрофизиологии привело к созданию совместной Рабочей группы для разработки соответствующих стандартов. Основными задачами этой Рабочей группы являлись стандартизация номенклатуры и разработка определений терминов, спецификация стандартных методов измерения, определение физиологических и патофизиологических коррелят, описание клинических показаний к применению и определение областей исследовательского поиска.

Для решения этих задач состав Рабочей группы был собран из представителей различных областей математики, проектирования, физиологии и клинической медицины. Стандарты и предложения, приведенные в данном документе, призваны не ограничивать дальнейшее развитие, а наоборот, обеспечивать возможность сравнения и интерпретации результатов и вести к дальнейшему прогрессу в данной области.

Феномен, которому посвящена данная статья, заключается в колебаниях интервала между последовательными ударами сердца, а также колебаниях между последовательными частотами сердечных сокращений. Термин "Вариабельность сердечного ритма" стал общепринятым термином при описании изменений как частоты сердцебиений, так и интервалов RR. Для описания колебаний последовательных сердечных циклов в литературе использовались иные термины, такие как вариабельность длины цикла, вариабельность периодов сердца, вариабельность RR интервалов и тахограмма RR интервалов. Эти термины позволяли подчеркнуть, что предметом исследования является именно интервал между последовательными сокращениями, а не частота сердечных сокращений. Однако они не получили такого широкого распространения, как ВСР, поэтому в данном документе будет использоваться термин ВСР.

ПРЕДЫCТОРИЯ

Клиническое значение вариабельности сердечного ритма было впервые оценено в 1965 году, когда Hon и Lee отметили, что дистрессу плода предшествовала альтернация интервалов между сокращениями до того, как произошли какие-либо различимые изменения в собственно сердечном ритме. Двадцать лет спустя Sayers с соавт. обратили внимание на присутствие физиологических ритмов в сигнале сердцебиения . В течение 1970-х г.г. Ewing и соавт. предложили несколько простых тестов, выполнимых у постели больного, с помощью которых по кратковременным изменениям RR-интервалов выявлялась вегетативная нейропатия у больных сахарным диабетом. Взаимосвязь большего риска смерти у больных перенесших инфаркт миокарда со сниженной ВСР была впервые продемонстрирована Wolf и соавт. в 1977 г. . В 1981 г. Akselrod и соавт. использовали спектральный анализ колебаний сердечного ритма для количественного определения показателей сердечно-сосудистой системы от удара к удару.

Эти методы частотного анализа способствовали пониманию некоторых автономных причин наблюдаемых в записи сердечного ритма флуктуаций RR интервалов . Клиническая значимость ВСР была выявлена в конце 1980-х г.г., когда было подтверждено, что ВСР представляет собой устойчивый и независимый предиктор смерти у больных перенесших острый инфаркт миокарда . В связи с доступностью новых цифровых высокочастотных 24-часовых многоканальных устройств для записи ЭКГ ВСР обладает потенциалом для обеспечения дополнительной ценной информации о физиологических и патофизиологических состояниях и для улучшения оценки риска.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ РИТМА СЕРДЦА

Методы временной области
(Time Domain Methods)

Изменчивость ЧСС может быть оценена множеством методов. Возможно, простейшими в применении являются методы оценки во временной области. В этих методах в расчет берутся либо значения ЧСС, вычисленные в каждый момент времени, либо интервалы между последовательными комплексами. В непрерывной записи ЭКГ детектируется каждый QRS комплекс и вычисляются так называемые нормальный к нормальному интервалы (NN), т.е. интервалы между смежными комплексами QRS, являющимися результатом деполяризации клеток синусового узла, либо определяется мгновенная ЧСС. Простейшие переменные, которые могут быть вычислены: средний NN интервал, средняя ЧСС, разница между самым длинным и самым коротким NN интервалом, отличие между дневной и ночной ЧСС и т.д. Могут исcледоваться также вариации мгновенной ЧСС, связанные с дыханием, ортостатическим (tilt) тестом, маневром Вальсальвы, инфузией фенилэфрина. Изменения могут быть описаны при анализе величины ЧСС или длины сердечного цикла (RR).

Статистические методы

На основе серии мгновенных ЧСС или интервалов NN, записанных в течение длительного промежутка времени, обычно за 24 часа, могут быть вычислены более сложные показатели - статистические временные показатели. Их можно разделить на две группы: (1) - полученные при обработке прямых измерений мгновенной ЧСС или NN интервалов. (2)- вычисленные на основе разницы между NN интервалами. Эти показатели могут вычисляться за все время наблюдения или за какие- то определенные промежутки в течение периода записи, что позволяет сравнивать ВСР в различные моменты жизнедеятельности, как то сон, отдых, и т.д.

Наиболее удобная для вычисления переменная - стандартное отклонение NN интервалов - (SDNN) - квадратный корень из разброса NN. Поскольку величина под корнем математически эквивалентна общей мощности в спектральном анализе, SDNN отражает все циклические компоненты, ответственные за вариабельность в течение периода записи. Во многих исследованиях SDNN вычисляется за весь 24-часовой период и таким образом включает в себя и кратковременные высокочастотные изменения, и компоненты очень низкой частоты, имевшие место в течение 24-часового периода. Когда период записи сокращается, SDNN оценивает все более короткие сердечные циклы. Необходимо отметить, что при прочих равных условиях общая величина вариабельности возрастает при увеличении длины исследуемой записи . Для произвольно снятой ЭКГ SDNN не лучший статистический количественный показатель ввиду его зависимости от длины периода записи. На практике некорректно сравнивать SDNN, вычисленные на записях различной длительности. Продолжительность записей, на которых предполагается вычислять SDNN, должна быть стандартизована. Подходящими являются 5-минутная и 24-часовая длительность.

Обычно используемые статистические показатели включают также SDANN- стандартное отклонение средних NN, вычисленных за короткие промежутки времени (обычно 5-ти минутные), которое позволяет оценить изменения ЧСС цикличностью с периодом более 5 минут и SDNN index - среднюю 5-минутных стандартных отклонений NN интервалов, вычисленных за 24 часа, отражающий вариабельность с цикличностью менее 5 минут.

Наиболее часто используемые показатели, определяемые из межинтервальных различий включают RMSSD- квадратный корень средних квадратов разницы между смежными NN интервалами, NN50- количество случаев, в которых разница между длительностью последовательных NN, превышает 50 мсек., pNN50 - пропорция интервалов между смежными NN, превосходящих 50 мсек., к общему количеству NN интервалов в записи. Все эти показатели отражают быстрые высокочастотные колебания в структуре ВСР и высоко коррелируют (рис.1)

Рис. 1. Соотношения между измерениями RMSSD и pNN50 (a), а также между pNN50 и NN50 (b), полученными по 857 номинальными 24-часовым холтеровским записям, полученным перед выпиской у больных, перенесших острый инфаркт миокарда. Значения NN50, приведенные на графике (b), были нормализованы с учетом длины записи (данные St. George"s Post-infarction Research Survey Programme).

Геометрические методы

Последовательность NN интервалов также может быть преобразована в геометрическую структуру, такую как распределение плотности длительности NN интервалов, распределение плотности разницы между смежными NN интервалами, Лоренцовское распределение и т. д. Далее применяется простая формула, которая позволяет оценить вариабельность на основе геометрических и/или графических свойств модели. При работе с геометрическими методами используются три основных подхода: (1) - основные измерения геометрической модели (например, ширина гистограммы распределения на определенном уровне) конвертируются в измерения ВСР, (2) - определенным математическим образом (аппроксимация гистограммы распределения треугольником или дифференциальной гистограммы экспоненциальной кривой) интерполируется геометрическая модель и далее анализируются коэффициенты, описывающие эту математическую форму, (3) - геометрическая форма классифицируется, различается несколько категорий образцов геометрической формы, представляющих различные классы ВСР (эллиптическая, линейная, треугольная форма кривой Лоренца). Большинство геометрических методов требуют, чтобы последовательность NN интервалов была измерена, либо конвертирована в дискретную шкалу, что обычно выполняется не вполне строго, но позволяет получать сглаженные гистограммы. Наиболее часто используемая частота дискретизации 8 мсек (точнее, 1/128 секунды), что соответствует возможностям серийно выпускаемого оборудования.

Триангулярный индекс - интеграл плотности распределения (а это общее количество NN интервалов), отнесенный к максимуму плотности распределения. При использовании дискретной шкалы NN интервалов его значение может зависить от частоты дискретизации. Таким образом, если используется дискретная аппроксимация измерений с частотой, отличной от наиболее часто встречающейся 128 Гц, то необходимо указывать применявшуюся частоту измерений. Треугольная интерполяция гистограммы NN интервалов (TINN) - это ширина основания распределения, измеренная как основание треугольника, полученного при аппроксимации распределения NN-интервалов методом наименьших квадратов. Детали вычисления триангулярного индекса вариабельности и TINN показаны на рис. 2. Оба эти измерения выражают общую вариабельность сердечного ритма, измеренную за 24 часа, и более зависимы от низкочастотных, нежели от высокочастотных составляющих . Другие геометрические методы находятся еще в состоянии исследования и объяснения .

Рис. 2. Для проведения геометрических измерений по гистограмме NN-интервалов вначале конструируется плотность распределения выборки D, т. е. соответствие между каждым значением длины NN-интервала в выборке и количеством интервалов, имеющих эту длину. Затем определяется длина X наиболее часто встречающихся NN-интервалов, при этом Y=D(X) - максимум плотности распределения выборки. Триангулярный индекс ВСР представляет собой значение, полученное делением интеграла под кривой D на Y. При использовании дискретной шкалы по горизонтальной оси это значение равно общему числу NN-интервалов, деленному на величину Y.

Для вычисления значения TINN на оси времени задаются точки N и M, после чего конструируется мультилинейная функция q, такая, что q(t)=0 для t< N и t> M, и интеграл

минимален при всех возможных значениях между N и M. Величина TINN имеет размерность миллисекунд и выражается формулой TINN = M - N.

Главное преимущество геометрических методов заключается в их относительной нечувствительности к аналитическому качеству серии RR-интервалов . Самым большим недостатком является необходимость приемлемого количества NN-интервалов для построения геометрической модели. На практике для уверенности в корректности применения геометрических методов нужно использовать записи не короче 20 минут (но предпочтительнее 24 часа). Современные геометрические методы не подходят для оценки быстрых изменений вариабельности.

Семейство временных характеристик ВСР приведено в табл. 1. Поскольку многие из величин, получаемых при анализе ВСР во временной области, тесно коррелируют с другими, к использованию рекомендуются следующие 4 показателя:

1. SDNN - для оценки общей ВСР,
2. триангулярный индекс ВСР - для оценки общей ВСР,
3. SDANN - для оценки низкочастотных компонент вариабельности,
4. RMSSD - для оценки высокочастотных компонент вариабельности.

Таблица 1.

Некоторые временные характеристики ВСР

Два способа оценки общей ВСР рекомендованы в связи с тем, что триангулярный индекс позволяет провести лишь грубую оценку ЭКГ сигнала. Из методов, в основе которых лежит анализ разницы между смежными NN, предпочтительнее вычисление RMSSD, так как он обладает лучшими статистические свойствами, чем NN50 и pNN50.

Методы оценки общей вариабельности сердечного ритма и ее компонентов с коротким и длинным периодом не могут заменить друг друга. Выбор метода должен соответствовать целям конкретного исследования. Методы, которые могут быть рекомендованы для клинической практики, суммированы в разделе "Клиническое использование анализа вариабельности сердечного ритма".

Необходимо сознавать отличия между параметрами, вычисляемыми на основе длин интервалов NN или значений мгновенной ЧСС и величинами, рассчитанными из разницы смежных NN.

Наконец, некорректно сравнение временных величин, особенно характеризующих общую вариабельность, вычисленных на основе записей различной длительности.

Методы частотной области.
(Frequency Domain Methods)

Различные методы спектрального анализа тахограмм применяются с конца 60-х годов. Анализ спектральной плотности мощности (PSD) дает информацию о распределении мощности в зависимости от частоты колебаний.

Методы вычисления спектральной плотности мощности могут быть классифицированы на параметрические и непараметрические; в большинстве случаев обе группы методов дают сравнимые результаты. Положительными чертами непараметрических методов являются: (а) простота используемого алгоритма (в большинстве случаев, быстрое преобразование Фурье - БПФ), (б) быстрота вычисления, в то время как к преимуществам параметрических методов можно отнести: (а) более гладкие спектральные компоненты, различимые независимо от предварительно выбранной полосы частот, (б) простая обработка полученного спектра с автоматическим вычислением низкочастотных и высокочастотных компонентов спектра и простой идентификацией основной частоты каждого компонента, (в) точная оценка спектральной плотности мощности даже при малом числе образцов, где сигнал, как предполагается, стационарен. Основным недостатком непараметрических методов можно считать необходимость верификации того факта, что выбранная модель удовлетворяет предъявляемым требованиям, и ее сложность (порядок модели).

Спектральные компоненты.

Короткие записи. В спектре, полученном при анализе коротких записей (от 2 до 5 минут) , различают три главных спектральных компонента: очень низких частот (ОНЧ), низких частот (НЧ) и высоких частот (ВЧ). Распределение мощности и центральная частота каждого компонента не фиксированы, а могут варьировать в связи с изменениями автономных модуляций сердечного цикла . Менее всего ясна физиологическая сущность компонента ОНЧ, более того, наличие специфического физиологического процесса, которому могут быть приписаны колебания в этом диапазоне, вообще спорно. Негармонический компонент, не имеющий когерентных свойств, который может быть выделен при применении алгоритмов корректировки дрейфа нулевого уровня, составляет основную часть ОНЧ. Таким образом, смысл полученного при обработке коротких записей (например, менее 5 мин) компонента ОНЧ спорен, и его интерпретации при спектральном анализе коротких электрокардиограмм лучше избегать.

Измерение мощности ОНЧ, НЧ, ВЧ обычно осуществляется в абсолютных единицах мощности (мс 2), но НЧ и ВЧ могут быть дополнительно выражены в нормализованных единицах, которые отражают относительный вклад каждого из компонентов в пропорции к общей мощности за вычетом ОНЧ-компонента. Представление НЧ и ВЧ компонентов в нормализованных единицах подчеркивает контролируемое и сбалансированное поведение двух звеньев автономной вегетативной нервной системы. Более того, нормализация минимизирует влияние изменений общей мощности на уровень НЧ и ВЧ компонентов (рис. 3). Тем не менее, при использовании нормализованных единиц всегда необходимо ссылаться на абсолютные значения НЧ и ВЧ компонентов для описания в общих чертах распределения мощности спектра.

Рис. 3. Спектральный анализ (авторегрессионная модель 12-го порядка) вариабельности RR-интервалов здорового человека в состоянии покоя (rest) и во время тилт-теста (tilt) с подъемом на 900. В состоянии покоя обнаруживаются две основные спектральные компоненты с высокой (HF) и низкой (LF) частотой, примерно одинаковой мощности. При подъеме НЧ составляющая становится доминирующей, однако, поскольку суммарная вариабельность уменьшается, абсолютная мощность НЧ составляющей остается неизменной по сравнению с состоянием покоя. Процедура нормализации приводит к доминированию НЧ и уменьшению ВЧ составляющей, что отражает изменение спектрального состава вследствие подъема. Круговые диаграммы иллюстрируют соотношение двух спектральных компонент и их абсолютную мощность. В состоянии покоя общая мощность спектра составляла 1201 мс 2 , а мощность ОНЧ, НЧ и ВЧ компонент составляла 586 мс 2 , 310 мс 2 и 302 мс 2 , соответственно. В нормализованных единицах мощность НЧ и ВЧ компонент составляла 48,95 н.е. и 47,78 н.е., соответственно. Отношение НЧ/ВЧ было равно 1,02. Во время подъема суммарная мощность была 671 мс 2 , а мощность ОНЧ, НЧ и ВЧ составляющих - 265 мс 2 , 308 мс2 и 95 мс 2 соответственно. В нормализованных единицах мощность НЧ и ВЧ компонент составляла 75,96 н.е. и 23,48 н.е. соответственно. Отношение НЧ/ВЧ было равно 3,34. Таким образом, в данном примере абсолютная мощность НЧ составляющей спектра во время подъема слегка уменьшилась, в то время как нормализованная величина этой составляющей существенно возросла.

Длинные записи. Спектральный анализ может использоваться и для анализа последовательности NN интервалов за весь 24-х часовой период; в этом случае наряду с ОНЧ, НЧ, и ВЧ компонентами будет получен и ультранизкочастотный (УНЧ) компонент спектра. Для характеристики спектра может использоваться α-наклон суточного спектра, построенного в двойной логарифмической шкале. В табл. 2 приведены некоторые спектральные характеристики ВСР.

Таблица 2.

Некоторые частотные характеристики ВСР

В отношении длинных записей часто дискутируется проблема "стационарности". Если механизм, ответственный за определенные модуляции сердечного периода, остается неизменным на протяжении всего периода записи, то соответствующий частотный компонент может являться мерой этих модуляций. Если модуляции нестабильны, то интерпретация результатов спектрального анализа менее очевидна. В частности, нельзя полагать, что физиологические механизмы модуляций ритма сердца, опосредующие НЧ и ВЧ компоненты спектра остаются постоянными в течение суток . Таким образом, спектральный анализ, проведенный за весь 24-часовой период, так же как и анализ коротких сегментов (5 минут) с усреднением за весь период регистрации (сутки) (результаты, полученные этими двумя методами практически не отличаются ) подразумевает усреднение модуляций, стоящих в основе ВЧ и НЧ компонентов (рис. 4). Подобные обобщения затушевывают детальную информацию относительно модуляций вегетативной нервной системы, которую возможно получить при анализе коротких записей . Необходимо помнить, что анализ спектрального состава ВСР обеспечивает скорее оценку степени автономных модуляций, нежели уровня автономного тонуса , а усреднение модуляций не дает среднего уровня автономного тонуса.

Рис. 4. Пример оценки спектральной плотности мощности, полученной по всему 24-часовому интервалу длительной холтеровской записи. Только низкочастотная (LF) и высокочастотная компоненты (HF) соответствуют пикам спектра, в то время как очень низкочастотная (VLF) и ультранизкочастотная (ULF) компоненты могут быть оценены при построении графика в логарифмическом масштабе по обеим осям. Наклон этого графика представляет собой α-измерение ВСР. Здесь и далее power - мощность, frequency - частота.

Ввиду важных отличий в интерпретации результатов, подходы к спектральному анализу коротких и длинных электрокардиограмм должны строго различаться, как показано в табл. 2.

Для проведения достоверной спектральной оценки анализируемый ЭКГ сигнал должен удовлетворять некоторым требованиям, любое отклонение от которых может привести к получению не воспроизводимых и плохо объяснимых результатов.

Спектральные компоненты только в том случае можно связать с определенными физиологическими механизмами модуляции ритма, если механизмы эти оставались неизменными в течение периода записи. Транзиторные физиологические феномены, возможно, могут быть доступны анализу посредством специфических методов, которые в настоящее время составляют актуальную научную тему, но не проработаны настолько, чтобы применяться в прикладных исследованиях. Для проверки стабильности сигнала с точки зрения определенных спектральных компонентов могут использоваться традиционные статистические тесты .

Должна быть правильно выбрана частота измерений. Низкое значение этой частоты может вызывать погрешность в определении времени появления R-волны (отправной точки измерения), что может значительно исказить спектр. Оптимальный диапазон 250-500 Гц, а возможно еще выше , в то время как более низкая частота (в любом случае выше 100 Гц) может вести себя удовлетворительно, только в том случае, если для облагораживания R-волны отправной точки измерения применяется параболический алгоритм интерполяции .

Алгоритмы устранения дрейфа нулевого уровня, если они применяются, могут влиять на нижние компоненты спектра. Желательно контролировать частотную характеристику фильтра или поведение алгоритма регрессии и удостовериться, что интересующие спектральные компоненты существенно не затронуты.

Выбор отправной точки измерения QRS может быть критичным. Чтобы определить местонахождение стабильного и шумонезависимого ориентира, необходимо использовать надежный алгоритм . Заметим, что на отправную точку измерения, расположенную далеко внутри QRS-комплекса, могут влиять нарушениями внутрижелудочковой проводимости.

Экстрасистолы и другие аритмии, дефекты записи, ее зашумленность могут вносить изменения в оценку спектральной плотности мощности вариабельности сердечного ритма. Адекватная интерполяция (методом линейной регрессии или другими сходными алгоритмами) по значению предшествующего и последующего комплекса QRS может уменьшить ошибку. Предпочтительно использовать короткие записи без экстрасистол, и шумов. При некоторых обстоятельствах, однако, подобная избирательность может приводить к необъективности. В таких случаях нужно проводить надлежащую интерполяцию; необходимо принимать во внимание, что полученные результаты могут зависить от наличия экстрасистолии . Нужно также указывать число и относительную длительность интерполированных или выброшенных из обработки RR интервалов.

Наборы данных, подвергаемых спектральному анализу, могут быть получены различными путями. Полезным иллюстративным представлением результатов является последовательность дискретных событий (DES), представляющая собой график зависимости интервалов Ri - Ri-1 от времени (время отмечается в момент появления очередного очередного Ri), которая представляет собой сигнал, измеренный в нерегулярные моменты. Кроме того, во многих исследованиях использовался спектральный анализ последовательности мгновенных ЧСС .

Спектр сигнала ВСР обычно вычисляется либо на основе тахограммы RR-интервалов (т.е. зависимости длительности RR от порядкового номера удара - см. рис. 5.a,b), или интерполяцией последовательности дискретных событий, после чего непрерывный сигнал является функцией времени, или вычислением спектра отсчетов одиночных импульсов как функции времени в соответствии с каждым распознанном комплексом . Выбор типа представления исходных данных может сказываться на морфологии и единицах измерения спектра, а также определяемых параметрах спектров. С целью стандартизации подходов может быть предложено использование тахограммы RR-интервалов и параметрических методов или интерполированной дискретной последовательности событий и непараметрических методов. Однако для анализа интерполированной дискретной серии могут применяться и параметрические методы. Максимальная частота интерполяции дискретной серии должна быть существенно выше, чем Найквистовская частота спектра и не находиться в пределах интересующего частотного диапазона.

Рис. 5. Интервальная тахограмма по 256 последовательным RR-интервалам здорового человека, лежащего на спине (a), и после тилт-теста (b). Приведены спектры ВСР, вычисленные при помощи параметрической авторегрессионной модели (c и d), а также спектры, вычисленные при помощи непараметрического алгоритма на базе быстрого преобразования Фурье (e и f). На тахограммах приведены средние значения, разбросы величин и количества точек в выборках. На графиках (c) и (d) приведены центральные частоты и мощности в абсолютных и нормализованных единицах для ОНЧ, НЧ и ВЧ компонент, а также порядок p использованной модели и минимальные значений PEWT и OOT, удовлетворяющие тестам. На графиках (e) и (f) приведены пиковая частота и мощность ОНЧ, НЧ и ВЧ компонент, вычисленной интегрированием спектральной плотности мощности (PSD) в заданном частотном диапазоне, а также тип окна. На графиках (c) - (f) НЧ компонента показана темно-серым цветом, а ВЧ - светло-серым.

Стандарты для непараметрических методов (основанных на преобразовании Фурье) должны включать значения, представленные в табл. 2, формулу интерполяции дискретной последовательности событий, частоту дискретизации интерполяционной кривой, число точек, использованных для вычисления спектра, и использованные спектральные окна (наиболее часто применяются окна Hann, Hamming, треугольные окна) . Также необходимо указывать метод вычисления мощности в зависимости от используемого окна. В дополнение к требованиям, изложенным в других частях документа, каждое исследование, использующее непараметрические методы спектрального анализа ВСР, должно ссылаться на все эти параметры.

Стандарты для параметрических методов должны включать величины, представленные в табл. 2, тип модели, число точек, центральную частоту для каждого спектрального компонента (ВЧ и НЧ) и порядок модели (количество параметров). Более того, посредством вычисления статистических цифровых данных проверяется адекватность модели. Тест Prediction error whiteness test (PEWT) дает информацию о пригодности модели , в то время как тест оптимального порядка (ООТ) проверяет пригодность порядка модели . Существуют различные возможности проведения ООТ, которые включают определение ошибки окончательного предсказания и информационного критерия Акайка (Akaike). Для выбора порядка р авторегрессионной модели могут быть предложены следующие оперативные критерии: порядок модели должен находиться в пределах 8-20, удовлетворять тесту PEWT и подчиняться тесту OOT (р=min(OOT)).

Корреляции и отличия измерений во временной и частотной области.

Имеется больше экспериментальных и теоретических знаний по физиологической интерпретации частотного анализа стационарных коротких записей, нежели их анализа при помощи временных методов.

Между тем множество переменных временной и частотной области, вычисленных за 24-часовой период, в большой степени коррелируют друг с другом (табл. 3). Эти тесные корреляции существуют благодаря как математическим, так и физиологическим связям. Вдобавок, физиологическая интерпретация спектральных компонентов, вычисленных за сутки, трудна по уже описанным причинам (в разделе "Длинные записи"). Таким образом, пока не проведены специальные исследования, использующие суточную запись сигнала для выделения дополнительной информации помимо обычных спектральных компонентов (наклон спектрограммы в двойном логарифмическом масштабе), результаты анализа в частотной области практически эквивалентны результатам более легкого в применении анализа во временной области.

Таблица 3.

Приблизительное соответствие между временными и частотными переменными применительно к 24-часовым записям ЭКГ

Анализ моделей ритма

Как показано на рис. 6 , и временные методы, и частотные разделяют ограничения, налагаемые нерегулярностью серий RR. Отчетливо различные профили, анализируемые при помощи этих методов, могут давать идентичные результаты. Тренды уменьшения или увеличения длины сердечного цикла в реальности несимметричны , т. к. за ускорением ЧСС обычно следует более быстрое снижение. Это находит отражение в результатах спектрального анализа в виде тенденции к редуцированию пика на основной частоте и расширению основания. Вышеописанное приводит к идее оценки блоков RR интервалов, определенных свойствами ритма и исследования взаимоотношения таких блоков без сквозного анализа вариабельности.

Рис. 6. Пример четырех синтезированных временных последовательностей, обладающих одинаковыми средними значениями, разбросами и диапазонами. Последовательности (c) и (d), кроме того, обладают идентичными автокорреляционными функциями и, следовательно, идентичными спектрами. Воспроизводится с разрешения .

Для борьбы с подобными трудностями были предложены подходы, выработанные при анализе временной и частотной области. Методы анализа спектра интервалов и спектра отсчетов приводят к эквивалентным результатам и соответствуют цели исследования связей между вариабельностью сердечного ритма и вариабельностью других физиологических параметров. Метод анализа спектра интервалов подходит для того, чтобы связать RR интервалы с переменными, не привязанными к быстрым изменениям длины сердечного цикла (например, артериальное давление). Спектр отсчетов предпочтительней, если RR интервалы соотносят с постоянным сигналом (дыхание) или появлением особых событий (аритмии).

Процедуры максимального разброса ("Реак-valley") основаны либо на выявлении вершины и самого низкого уровня осцилляции , либо на детектировании трендов ЧСС . Возможности определения могут быть ограничены для короткопериодических изменений , но детектирование может осуществляться применительно к более длительным вариациям: пикам и провалам второго и третьего порядка , или ступенчатому возрастанию последовательности соседних циклов увеличений или уменьшений, окруженных противоположными трендами . Различные осцилляции могут характеризоваться учащением или замедлением сердечного ритма, длиной и амплитудой волны. В большинстве записей короткой и средней длительности результаты коррелируют со спектральными компонентами вариабельности . Корреляции, однако, имеют тенденции уменьшаться по мере увеличения продолжительности записи и длины волны. Комплексная демодуляция использует методики интерполяции и удаления тренда , обеспечивает временное разрешение, необходимое для выявления быстрых изменений ЧСС, описания амплитуд и фаз отдельных частотных компонентов как функции времени.

Нелинейные методы

Нелинейные феномены, несомненно, являются одной из причин ВСР. Они обусловлены комплексными взаимодействиями гемодинамических, электрофизиологических, гуморальных факторов, а также влияния центральной и автономной вегетативной нервной системы. Предполагалось, что анализ ВСР, базирующийся на методах нелинейной динамики, может предоставить важную информацию для физиологической интерпретации вариабельности и оценки риска внезапной смерти. Параметры, которые применялись для описания нелинейных свойств вариабельности, включают масштабирование спектра Фурье на 1/f , Н масштабирование экспоненты, кластерный спектральный анализ (CGSA) . Для представления результатов использовались: сечение Пуанкаре, графики аттрактора на малом числе измерений, сингулярное разложение и аттракторные траектории. Для количественного описания применялись D2 корреляционные размерности, экспонента Ляпунова и энтропия Холмогорова .

Хотя в принципе эти методы показали себя мощными средствами исследования различных комплексных систем, с их помощью не удалось получить крупных достижений по их использованию при обработке биологических и медицинских данных, в том числе при анализе ВСР. Возможно, что интегральные комплексные измерения неадекватны для анализа биологических систем и слишком мало чувствительны для выявления нелинейных характеристик ВСР, которые могут быть важными с точки зрения физиологии и в практическом отношении. Более обнадеживающие результаты были получены при осуществлении дифференциальных, нежели интегральных, измерений, например метода масштабного индекса (scaling index metod) . Однако не было проведено систематических исследований с использованием этих методов на больших выборках пациентов.

Нелинейные методы представляют собой потенциально многообещающие средства оценки ВСР, однако в настоящее время недостает стандартов, и спектр возможностей при использовании этих методов ограничен. Прежде чем эти методы будут готовы к использованию в физиологических и клинических исследованиях, необходим прогресс в технологии анализа и интерпретации результатов.

Стабильность и воспроизводимость измерений вариабельности сердечного ритма

Многочисленные исследования продемонстрировали, что показатели, характеризующие кратковременные составляющие вариабельности с коротким периодом, быстро возвращаются к базисной линии после временных возмущений, вызванных такими манипуляциями, как умеренные физические нагрузки, назначение короткодействующих вазодилататоров, временная коронарная окклюзия и т.д. Более сильные стимулы, как-то максимальная ФН или назначение препаратов длительного действия приводят к изменениям, существенно более длительное время не возвращающимся к контрольным значениям.

Имеется значительно меньше данных относительно стабильности долговременных составляющих вариабельности, полученных при 24-часовом Холтеровском мониторировании. Все же, одинаковое количество данных свидетельствует о стабильности результатов анализа ВСР, проведенного на основе суточной записи ЭКГ как у здоровых , так и перенесших острый инфаркт миокарда , и у пациентов с желудочковыми нарушениями ритма . Существуют отрывочные результаты в пользу того факта, что параметры ВСР могут оставаться неизменными на протяжении месяцев и лет. Так как 24-часовые показатели представляются стабильными и плацебо-независимыми, они могли бы быть идеальными показателями для оценки влияния терапии.

Требования к записи

ЭКГ сигнал

Распознавание на записи отправной точки измерения, которая идентифицирует QRS-комплекс, может быть основано на максимуме или барицентре комплекса, на определении максимума интерполяционной кривой или нахождении путем соответствия шаблону или другим событиям-маркерам.

Для достаточно четкой временной привязки QRS-комплекса допустим широкий диапазон показателей аппаратуры по соотношению сигнал/шум, подавлению синфазной помехи, ширине полосы регистрации и т.д. . Если верхняя частота среза существенно ниже 200 Гц, принятых для диагностического оборудования, это может вызывать дополнительный разброс, внося ошибки в распознавание отправной точки QRS-комплекса и, следовательно, в измерение RR интервалов. Подобным образом, ограниченная частота выборки вносит ошибку в спектр ВСР, степень которой увеличивается по мере увеличения частоты, тем самым больше влияя на высокочастотные компоненты . Интерполяция ЭКГ-сигнала может уменьшить степень ошибки. При надлежащей интерполяции даже частота измерений 100Гц может быть достаточной .

В случае использования цифровой записи первичных данных необходимо тщательно выбирать используемые способы сжатия, учитывая эффективную частоту дискретизации и качество способа восстановления сигнала; в противном случае в амплитуду и фазу сигнала могут быть внесены дополнительные искажения .

Продолжительность и условия записи ЭКГ

В исследованиях, посвященных ВСР, продолжительность записи диктуется природой самого исследования. Требуется стандартизация, особенно в исследованиях, посвященных изучению физиологического и клинического потенциала ВСР.

При работе с короткими записями методы частотного анализа предпочтительней, чем временного. Продолжительность записи должна составлять по меньшей мере 10 длин волны низкочастотной полосы исследуемого компонента, но, чтобы быть уверенным в стабильности сигнала, не должна быть существенно длительней. Таким образом, для оценки высокочастотного компонента необходима запись около 1 минуты, в то время как для анализа низкочастотного компонента нужно 2 минуты. Для стандартизации различных исследований, посвященных анализу вариабельности ритма на коротких записях, выбрана предпочтительная длительность записи для стационарных систем - 5 минут, если природа исследования не диктует иного.

Усреднение спектральных компонентов, полученных за последовательные промежутки времени, способно минимизировать ошибку, наложенную анализом очень коротких сегментов. Тем не менее, если природа и степень физиологических модуляций сердечного периода изменяется от одного короткого фрагмента записи к другому, то физиологическая интерпретация таких усредненных спектральных компонентов страдает от тех же проблем, что и спектральный анализ длинных записей, и нуждается в дополнительном исследовании. Демонстрация собранных серий последовательных спектров мощности (более 20 минут) может помочь подтвердить условия стабильности физиологического статуса в течение времени регистрации серии.

Хотя методы временного анализа, особенно SDNN и RMSSD, могут использоваться для исследования записей короткой длительности, частотные методы обычно способны обеспечить более легко интерпретируемые в отношении физиологических регуляционных воздействий результаты. В общем, методы временного анализа идеальны для анализа длинных записей (меньшая стабильность модуляций сердечного периода в течение длительных записей делает результаты частотного анализа труднее интерпретируемыми). Опыт показывает, что циркадные отличия день/ночь вносят вклад в существенную часть характеристик вариабельности, полученных для длительного периода. Таким образом, длительные записи, анализируемые методами временного анализа, должны содержать по меньшей мере 18 часов анализируемой ЭКГ, включающей целую ночь.

Мало известно относительно влияний на длительные записи обстоятельств и образа жизни (типа и природы физической активности, эмоций). Цель некоторых экспериментальных исследований требует описания внешних условий и контроля изменений, связанных с образом жизни. Необходима уверенность, что условия записи у отдельных субъектов сходны. В физиологических исследованиях, сравнивающих вариабельность сердечного ритма между группами пациентов, должны быть известны отличия основной ЧСС.

Редактирование последовательности RR интервалов

Известно, что ошибки, накладываемые неточностью определения RR интервалов могут значительно влиять на результаты статистических временных и частотных методов. Известно, что грубое редактирование данных по RR-интервалам достаточно для аппроксимационной оценки общей вариабельности геометрическими методами, но неясно, какая точность редактирования необходима для достижения уверенности в том, что и при использовании других методов будут получены корректные результаты. Таким образом, при использовании статистических методов временной и частотной области вручную проводимое редактирование массива RR интервалов должно осуществляться в соответствии с высокими стандартами корректной идентификации и классификации каждого QRS комплекса. Автоматические фильтры, которые исключают из оригинальной последовательности некоторые RR интервалы (например, отличающиеся более чем на 20% от предыдущего) не могут заменить редактирования врачом, поскольку замечено их неудовлетворительное поведение и наличие нежелательных эффектов, потенциально ведущих к ошибкам .

Предложения для стандартизации коммерческого оборудования

Стандартное измерение ВСР. Коммерческое оборудование, предназначенное для анализа кратковременной ВСР, должно включать непараметрические и, желательно, параметрические методы спектрального анализа. С целью предотвращения возможной путаницы в интерпретации кардиологического анализа сердечных сокращений в терминах временных и частотных компонент, во всех случаях следует предлагать анализ на базе регулярной выборки из тахограммы. Методы непараметрического спектрального анализа должны использовать как минимум 512 (предпочтительно 1024) точек на 5-минутных записях.

Оборудование, предназначенное для анализа ВСР на длительных записях, должно реализовывать временные методы, включая измерение всех четырех стандартных величин - SDNN, SDANN, RMSSD и триангулярный индекс ВСР. В дополнение к другим возможностям должен выполняться частотный анализ по 5-минутным сегментам (с той же точностью, как при анализе кратковременных записей ЭКГ). При проведении спектрального анализа номинальной 24-часовой записи, для вычисления полного диапазона ВЧ, НЧ, ОНЧ и УНЧ компонентов анализ должен проводиться с соответствующей точностью выборки периодограммы (как предлагается для кратковременного анализа), например, с использованием 218 точек.

Стратегия получения данных для анализа ВСР должна следовать схеме, показанной на рис. 7.

Рис. 7. Диаграмма, суммирующая последовательность шагов при записи и обработке ЭКГ-сигнала с целью получения данных для анализа ВСР.

Точность и тестирование коммерческого оборудования. Для того, чтобы удостовериться в качестве различного используемого для анализа вариабельности оборудования и найти подходящий баланс между точностью, необходимой для научных и клинических исследований, и ценой требуемого оборудования, необходимо независимое тестирование всего оборудования. Поскольку потенциальные ошибки в оценке вариабельности включают неточности в определении начальной точки QRS-комплекса, тестирование должно включать все фазы работы оборудования: запись, воспроизведение и анализ. Таким образом, вероятно, идеальным будет тестировать различное оборудование скорее посредством сигналов с известными свойствами вариабельности (например, моделируемых компьютером) чем при помощи уже существующих баз данных ЭКГ, преобразованных в числовую форму. Если коммерческое оборудование используется в исследованиях, посвященных физиологическим и клиническим аспектам ВСР, всегда должны требоваться независимые тесты применяемого оборудования. Возможная стратегия тестирования коммерческого оборудования предложена в приложении В. Произвольным образом выбираемые стандарты производимого оборудования должны развиваться в ключе этой или схожей стратегии.

Для минимизации ошибок, вносимых неправильно выбранными или некорректно используемыми методиками, рекомендуется следующее:

Оборудование для снятия ЭКГ должно удовлетворять типовым критериям в отношении соотношения сигнал/шум, подавления синфазной помехи, ширины полосы регистрации и т.д.

При использовании записей первичных данных в цифровой форме не должна допускаться реконструкция сигнала, приводящая к искажению амплитуды и фазы. Аналоговые устройства для длительной записи ЭКГ на магнитную ленту должны одновременно с записью сигнала регистрировать отметки времени (phase-locked time tracking).

Коммерческое оборудование, применяемое для оценки вариабельности сердечного ритма должно удовлетворять техническим требованиям, изложенным в разделе "Стандартное измерение вариабельности ВСР", и их выполнение должно независимо тестироваться.

С целью стандартизации физиологических и клинических исследований, если это возможно, должны использоваться два типа записей: (а) короткие (5 минут) записи, сделанные в физиологически стабильных условиях и анализируемые спектральными методами и/или (б) суточная (24 часа) запись, анализируемая временными методами.

Когда в клинических исследованиях анализируются длительные ЭКГ, то записи на пациентах должны производиться в довольно однотипных условиях и на схожем оборудовании.

При использовании статистических временных и частотных методов полный сигнал должен тщательно редактироваться при помощи визуального контроля и ручной коррекции классификации QRS-комплексов и RR-интервалов. На автоматические фильтры, основанные на гипотезе логической последовательности RR-интервалов (например, исключение RR-интервалов в соответствии с определенным порогом преждевременности (certain prematurity threshold) нельзя полагаться до тех пор, пока не достигнута уверенность в качестве последовательности RR-интервалов.

ФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ КОРРЕЛЯТЫ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА

Физиологические корреляты компонентов ВСР

Вегетативная модуляция сердечного ритма

Несмотря на то, что автоматизм присущ различным пейсмекерным тканям, частота и ритмичность сердцебиений в значительной степени находятся под воздействием вегетативной нервной системы . Парасимпатические влияния на ритм сердца опосредуются высвобождением ацетилхолина ветвями блуждающего нерва. Мускариновые ацетилхолиновые рецепторы реагируют на это увеличением калиевой проводимости клеточной мембраны . Ацетилхолин также угнетает активируемый гиперполяризацией пейсмекерный ток If . Согласно гипотезе "истощения тока Ik" деполяризация пейсмекера обусловлена медленной инактивацией позднего восстанавливающего тока Ik, который за счет независимого фонового входящего тока вызывает диастолическую деполяризацию . Напротив, гипотеза "активации тока If" предполагает, что после окончания потенциала действия If обеспечивает медленный входящий ток, который превышает ослабленный ток Ik, таким образом приводя к началу медленной диастолической деполяризации.

Симпатические влияния на сердце опосредуются высвобождением адреналина и норадреналина. Активация b-адренергических рецепторов приводит к ц-АМФ опосредованному фосфорилированию мембранных белков и усилению токов ICaL и If . Конечным результатом является ускорение медленной диастолической реполяризации.

В состоянии покоя доминирует тонус вагуса и вариации сердечной периодики в значительной степени зависят от вагусной модуляции . Вагусная и симпатическая активность находятся в постоянном взаимодействии. Поскольку синусовый узел богат холинэстеразой, действие любого вагусного импульса краткосрочно, так как ацетилхолин быстро гидролизируется. Преобладание парасимпатических влияний над симпатическими может быть объяснено двумя независимыми механизмами: холинергически индуцируемым снижением высвобождения норадреналина в ответ на симпатическую стимуляцию и холинергическим подавлением ответа на адренергический стимул.

Компоненты ВСР

Вариации интервала RR в состоянии покоя представляют собой точную подстройку механизмов контроля сердцебиений . Афферентная вагусная стимуляция приводит к рефлекторному возбуждению эфферентной вагусной активности и ингибированию эфферентной симпатической активности . Эффекты противоположно ориентированного рефлекса опосредуются стимуляцией афферентной симпатической активности . Эфферентная вагусная активность также находится под тоническим сдерживающим влиянием афферентной кардиальной симпатической активности . Эфферентная симпатическая и вагусная импульсации, направленные на синусовый узел, характеризуются разрядом, преимущественно синхронизированным с каждым сердечным циклом, который модулируется центральными (например, вазомоторным и дыхательным центрами) и периферическими (например, колебаниями артериального давления и дыхательными движениями) осцилляторами . Эти осцилляторы генерируют ритмичные колебания нейрональных разрядов, проявляющихся в коротко- и долгосрочных колебаниях сердечной периодики. Анализ этих колебаний может позволить судить о состоянии и функции (а) центральных осцилляторов, (б) симпатической и вагусной эфферентной активности, (в) гуморальных факторов и (г) синусового узла.

Понимание модуляторных эффектов нейрональных механизмов, контролирующих синусовый узел, улучшилось благодаря спектральному анализу ВСР. Эфферентная вагусная активность является важной составляющей ВЧ компонента, что было показано в клинических и экспериментальных наблюдениях воздействия на вегетативную нервную систему, а именно при электрической стимуляции вагуса, блокаде мускариновых рецепторов и ваготомии . Интерпретация НЧ компонента более противоречива. Одними он рассматривается как маркер симпатической модуляции (особенно при выражении в нормализованных единицах) , в то время как другие считают его параметром, зависящим как от симпатических, так и от вагусных влияний . Данное противоречие объясняется тем фактом, что в некоторых состояниях, связанных с симпатической активацией, наблюдается уменьшение абсолютной мощности НЧ компонента. Важно помнить, что во время симпатической активации тахикардия обычно сопровождается выраженным снижением общей мощности, в то время как во время вагусной стимуляции наблюдается обратная картина. При выражении спектральных компонентов в абсолютных единицах (мс2) изменения общей мощности влияют на ВЧ и НЧ компоненты однонаправлено, исключая возможность оценки фракционального распределения энергии. Это объясняет причину, по которой в положении лежа при контроле дыхания атропин уменьшает как ВЧ, так и НЧ , и почему во время нагрузки существенно снижается мощность НЧ . Данная концепция поясняется на рис. 3, демонстрируя спектральный анализ ВСР у нормального субъекта в горизонтальном положении и при тилт-тесте с подъемом до 90 0 . Вследствие уменьшения общей мощности НЧ, выраженный в абсолютных единицах, представляется неизменным. Однако после нормализации прирост НЧ становится очевидным. Это же относится и к отношению НЧ/ВЧ компонентов .

Спектральный анализ 24-часовых записей показывает, что у нормальных субъектов выраженные в нормализованных единицах НЧ и ВЧ компонентов характеризуются циркадным поведением и реципрокными колебаниями с более высокими значениями НЧ днем и ВЧ - ночью. Такое поведение становится не выявляемым при применении одного спектра ко всей 24-часовой записи или усреднении последовательных коротких сегментов. В долговременных записях на ВЧ и НЧ компоненты приходится около 5% общей мощности. Хотя УНЧ и ОНЧ компоненты составляют оставшиеся 95% общей мощности, их физиологический смысл остается неизвестным.

НЧ и ВЧ компоненты могут повышаться при различных условиях. Прирост НЧ компонента (выраженного в нормализованных единицах) наблюдается у здоровых субъектов при переводе из горизонтального в вертикальное положение, стоянии, ментальном стрессе и умеренной физической активности, а также в экспериментах на неанестезированных собаках во время умеренной гипотензии, физической активности и окклюзии коронарной или общей сонной артерии . Напротив, прирост ВЧ компонента вызывается контролируемым дыханием, холодовым воздействием на лицо и вращающей стимуляцией .

Вагусная активность является основной составляющей ВЧ компонента.

В оценке НЧ компонента имеются противоречия. В ряде работ предполагается, что выраженный в нормализованных единицах НЧ является количественным маркером симпатической модуляции, то время как другие исследователи рассматривают НЧ как отражающий и симпатическую, и вагусную активность. Имеется также точка зрения, согласно которой отношение ВЧ/НЧ компонентов отражает вагусно-симпатический баланс или симпатические модуляции.

Физиологическая интерпретация низкочастотных компонентов ВСР (а именно ОНЧ и УНЧ) требует дальнейшего изучения.

Важно обратить внимание, что ВСР измеряет колебания вегетативных влияний на сердце, а не усредненный уровень состояния вегетативного тонуса. Таким образом, и вегетативное торможение, и насыщающе высокий уровень симпатической стимуляции приводят к уменьшению ВСР .

Изменения ВСР, cвязанные с различными патологическими состояниями

Отмечено, что изменения ВСР сопровождают различные кардиологические и некардиологические заболевания .

Инфаркт миокарда

Снижение ВСР может отражать понижение вагусной активности в отношении сердца, приводящее к доминированию симпатических механизмов и электрической нестабильности сердца. В острой фазе ИМ снижение суточной SDNNдостоверно связано с развитием дисфункции левого желудочка, пиковым значением креатинфосфокиназы и классом по Киллипу .

Механизм, в соответствии с которым ВСР транзиторно снижается после ИМ, что служит прогностическим признаком реакции нервной системы на острую фазу ИМ, до конца не изучен. Однако к этому, вероятно, имеют отношение нарушения кардиальных компонентов нервной системы. В соответствии с одной из гипотез , в процесс вовлекаются кардио-кардиальные симпато-симпатические и симпато-вагальные рефлексы . Предполагается, что изменения геометрии сокращающегося сердца, обусловленные некротизированными и несокращающимися сегментами, могут вызывать усиление импульсации афферентных симпатическх волокон за счет механического растяжения чувствительных окончаний . Эта активизация симпатических компонентов ослабляет вагусные влияния на синусовый узел. Другим объяснением, особенно применимым в случаях выраженного подавления ВСР, является уменьшение чувствительности клеток синусового узла к нейро-модулирующим воздействиям .

Спектральный анализ ВР у пациентов, перенесших острый ИМ выявило снижение общей и индивидуальных мощностей спектральных компонентов . Однако при выражении мощности НЧ и ВЧ компонентов в нормализованных единицах, и в состоянии контролируемого покоя, и в течение суточной регистрации (с анализом 5-минутных интервалов) наблюдалось повышение НЧ компонента и снижение ВЧ . Эти изменения могут указывать на сдвиг вагусно-симпатического баланса в сторону ослабления вагусного и доминирования симпатического тонуса. Эти же заключения вытекают из анализа изменений соотношения НЧ/ВЧ компонентов. Наличие нарушений механизмов нейронального контроля также отражается в изменении суточных колебаний RR-интервалов , а также варьирования ВЧ и НЧ спектральных компонентов в течение периодов времени, колеблющихся от дней до недель после острой фазы заболевания. У перенесших острый ИМ пациентов с очень сниженной ВСР основная часть остаточной энергии распределена в диапазоне ОНЧ ниже 0.03 Гц с незначительной долей, приходящейся на дыхательно-обусловленный ВЧ компонент . Данные характеристики спектрального профиля схожи с наблюдаемыми при выраженной сердечной недостаточности или после пересадки сердца и, вероятнее всего, отражают либо сниженную восприимчивость органа-мишени к нервным влияниям или насыщающим влиянием повышенного симпатического тонуса на синусовый узел .

Диабетическая нейропатия

В случаях ассоциированной с сахарным диабетом нейропатии, характеризующейся нарушениями функционирования мелких нервных волокон, снижения временных параметров ВСР несет в себе не только прогностически негативную информацию, но и предваряет клинические проявления вегетативной нейропатии . Сообщалось также о выявлении пониженной абсолютной мощности НЧ и ВЧ компонентов в контролируемых условиях у диабетических пациентов без признаков вегетативной нейропатии . Однако при рассмотрении отношения НЧ/ВЧ компонентов или выражения этих параметров в нормализованных единицах достоверных различий в сравнении с контрольной группой выявить не удалось. Таким образом, вероятно, что начальные проявления этой нейропатии затрагивают оба эфферентных звена вегетативной нервной системы .

Трансплантация сердца

У больных, недавно перенесших пересадку сердца, наблюдается очень выраженное снижение ВСР без отчетливого выделения спектральных компонентов . Появление отдельных спектральных компонентов у некоторых пациентов рассматривается как отражение процесса сердечной реиннервации . Она может возникать уже через 1-2 года после операции и обычно относится к симпатическому звену. На самом деле, у некоторых больных после трансплантации сердца отмечалась корреляция между частотой дыхания и ВЧ компонентом ВСР, свидетельствуя о том, что в происхождении связанных с респирацией ритмических колебаний могут участвовать и механизмы не нервного характера . Появляющиеся свидетельства возможности идентификации пациентов с угрожающей реакцией отторжения по изменениям ВСР могут представлять клинический интерес, но нуждаются в дальнейшем подтверждении.

Дисфункция миокарда

У пациентов с сердечной недостаточностью устойчиво наблюдается снижение ВСР . При этом состоянии, характеризующимся признаками симпатической активации, такими как учащение сердечного ритма и высоким уровнем циркулирующих катехоламинов, сообщения о взаимоотношениях между изменениями ВСР и степенью левожелудочковой дисфункции носят противоречивый характер . В самом деле, в то время как уменьшение временных характеристик ВСР соответствует тяжести заболевания, взаимоотношения между спектральными компонентами и показателями желудочковой дисфункции более сложны. Так, например, у большинства больных в далеко зашедшей фазе заболевания и резко сниженной ВСР НЧ компонент вообще не выявляется, несмотря на клинические признаки симпатической активации. Таким образом представляется, что в состояниях, характеризующихся устойчивой и не встречающей сопротивления активацией симпатического звена, чувствительность синусового узла к нервным влияниям существенно снижается .

Тетраплегия

У пациентов с хроничской полной блокадой спинного мозга в верхнем шейном отделе эфферентные вагусные и симпатические волокна, иннервирующие синусовый узел остаются интактными. Однако спинальные симпатические нейроны не находятся под модулирующим контролирующим влиянием и, в особенности, под влиянием супраспинальных ингибирующих влияний барорефлекса. По этой причине такие пациенты представляют собой уникальную клиническую модель, позволяющую оценивать вклад супраспинальных механизмов в определение симпатической активности, ответственной за низко-частотные колебания ВСР. Сообщалось , что НЧ компонент не выявляется у больных с тетраплегией, предполагая критическую роль супраспинальных механизмов в определении ритмов на частотах 0-1 Гц. В двух недавних исследованиях, однако, было показано, что НЧ компонент выявлялся в ВСР и колебаниях артериального давления у некоторых пациентов с тетраплегией . В то время как Koh et al. увязывают НЧ компонент с вагусными модуляциями ВСР, Guzetti et al. связывают его с симпатической активностью вследствие задержки, с которой НЧ компонент появляется после повреждения спинного мозга, предполагая возникновение спинальных ритмов, способных модулировать симпатическую импульсацию.

Изменения ВСР при различных вмешательствах

Попытки воздействовать на ВСР у перенесших ИМ основываются на многочисленных наблюдениях, свидетельствующих о более высокой смертности пациентов в постинфарктном периоде при наличии выраженного снижения ВСР . Предполагается, что вмешательства, увеличивающие ВСР, могут носить защитный характер в отношении внезапной сердечной смерти и сердечной смертности в целом. Несмотря на то, что такая предпосылка внешне логична, она содержит в себе опасность, поскольку ведет к ни на чем не основанному допущению, что модификация ВСР непосредственно связана с проекторным действием на сердце, что само по себе еще не доказано . Целью является улучшение электрической стабильности сердца, ВСР является лишь маркером вегетативной активности. Несмотря на растущее взаимопонимание относительно проекторной роли увеличения вагусной активности , еще неизвестно до каких пределов ее (или ее маркеры) следует увеличивать в целях достижения оптимальной защиты.

Бета-адренергическая блокада и ВСР

Данные относительно эффекта бета-блокаторов на ВСР у перенесших ИМ на удивление ограничены . Несмотря на статистически достоверное увеличение, в действительности изменения являются весьма умеренными. Следует, однако, отметить, что бета-блокада предотвращает подъем НЧ компонента в утренние часы . У неанестезированных собак после ИМ бета-блокаторы не изменяли ВСР . Неожиданным наблюдением явилось то, что до развития ИМ бета-блокаторы увеличивали ВСР только у животных, отнесенных к группе низкого риска в отношении смерти от летальных аритмий в постинфарктном периоде . Это может служить основой нового подхода к стратификации постинфарктного риска.

Антиаритмические препараты и ВСР

В настоящее время имеется информация относительно нескольких антиаритмиков. Отмечено, что пропафенон и флекаинид (но не амиодарон) уменьшают временные характеристики ВСР у пациентов с хроническими желудочковыми аритмиями . В другом исследовании пропафенон уменьшал ВСР и подавлял НЧ компонент в большей степени, чем ВЧ, приводя к существенному уменьшению отношения НЧ/ВЧ компонентов. Более крупное исследование показало, что флекаинид, а также энкаинид и морицизин, снижали ВСР у постинфарктных больных, однако наблюдение не выявило корреляции между этими изменениями и смертностью. Таким образом, ряд антиаритмических препаратов, ассоциируемых с увеличением смертности, способны снижать ВСР. Однако неизвестно, имеют ли эти изменения ВСР какое-либо прямое прогностическое значение.

Скополамин и ВСР

Низкие дозы блокаторов мускариновых рецепторов, таких как атропин и скополамин, могут приводить к парадоксальному увеличению эфферентной вагусной активности, проявляющемуся в урежении частоты сердечных сокращений. Эффекты трансдермальных форм скополамина на показатели вагусной активности у больных в раннем постинфарктном периоде и больных с застойной сердечной недостаточностью изучались в ряде исследований. Скополамин значительно повышает ВСР, свидетельствуя о том, что фармакологическая модуляция нейрональной активности скополамином может эффективно увеличивать вагусную активность. Однако долгосрочная эффективность такого лечения еще не изучалась. Более того, в экспериментах на собаках низкие дозы скополамина не предотвращали фибрилляцию желудочков, обусловленную острой ишемией после ИМ .

Тромболизис и ВСР

Эффект тромболизиса на ВСР (оцениваемый по pNN50) был определен у 95 больных после острого ИМ . ВСР повышалась через 90 минут после тромболизиса у пациентов с восстановленной проходимостью пораженной артерии. Однако анализ не выявил достоверности различий после 24 часов наблюдения.

Физические упражнения и ВСР

Физические упражнения могут снизить частоту внезапной сердечной смерти и общую смертность от сердечно-сосудистых заболеваний . Считается, регулярные тренировки также способны изменять вегетативный баланс . Недавно опубликованная экспериментальная работа, ориентированная на оценку эффекта физических упражнений на маркеры вагусной активности, одновременно позволила оценить изменения электрической стабильности . Собаки, отнесенные к группе высокого риска в связи с развитием фибрилляции желудочков во время острой миокардиальной ишемии, были рандомизированы в группы 6-недельного наблюдения, в одной из которых регулярно проводились тренировки, а в другой тренировкам предшествовал период покоя в клетке . После тренировок ВСР (SDNN) увеличивалась на 74% и все животные перенесли новый ишемический тест. Физические упражнения также способствуют восстановлению физиологических симпато-вагальных взаимодействий, как это показано на примере постинфарктных больных .

КЛИНИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ СЕРДЕЧНОГО РИТМА

Несмотря на то, что ВСР являлась предметом множества клинических исследований, ориентированных на широкий спектр кардиологических и не кардиологических заболеваний и клинических состояний, консенсус в отношении практического применения ВСР в медицине был достигнут лишь в отношении двух клинических сценариев. Снижение ВСР может использоваться в качестве предиктора риска после острого инфаркта миокарда и как ранний признак развития диабетической нейропатии.

Оценка риска после острого инфаркта миокарда

Тот факт, что у больных после перенесенного острого инфаркта миокарда отсутствие дыхательной синусовой аритмии ассоциируется с увеличением внутриболничной смертности явился первым в целом ряде наблюдений , которые продемонстрировали прогностическую значимость оценки ВСР для идентификации пациентов группы риска.

Пониженная ВСР является значимым предиктором смертности и аритмических осложнений (например, симптоматической устойчивой желудочковой тахикардии) у пациентов, перенесших острый ИМ (рис. 8). Прогностическая значимость ВСР не зависит от других факторов, используемых для стратификации постинфарктного риска, таких как пониженная фракция выброса левого желудочка, повышенная эктопическая желудочковая активность и наличие поздних желудочковых потенциалов. В целях прогнозирования общей смертности ценность ВСР сравнима с ценностью показателя фракции выброса левого желудочка, однако превышает ее в отношении прогнозирования нарушений ритма (внезапная сердечная смерть и желудочковая тахикардия) . Это позволяет спекулировать относительно того, что ВСР является более значимым предиктором смертности от аритмии, чем смертности, не обусловленной нарушениями ритма сердца. Однако четких различий между ВСР у пациентов, умерших внезапной и не внезапно после острого ИМ, получено не было. Тем не менее, это может быть объяснено особенностями определения внезапной сердечной смерти , которое включает в себя не только смерть от нарушений ритма сердца, но и фатальные реинфаркты и другие острые сердечно-сосудистые нарушения.

Рис. 8. Кумулятивный показатель выживаемости пациентов после ИМ. На графике (a) показана выживаемость, стратифицированная в соответствии с 24-часовым показателем SDNN на три группы по уровням 50 и 100 мс. (Воспроизводится с разрешения ). На графике (b) показаны аналогичные кривые, стратифицированные в соответствии с 24-часовым триангулярным индексом ВСР по уровням 15 и 20 единиц (данные St. George"s Post-infarction Research Survey Programme)

Значимость общепринятого анализа временных и частотных характеристик была всесторонне изучена в нескольких независимых проспективных исследованиях, однако вследствие использования оптимизированных пограничных величин, определяющих нормальную и сниженную ВСР, эти исследования могут несколько переоценивать прогностическую ценность ВСР. Несмотря на это, из-за достаточного объема исследованных популяций доверительные интервалы таких пограничных величин достаточно узки. Таким образом, критерии анализа 24-часовой ВСР, 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.

Неизвестно, могут ли различные показатели ВСР (например, определение кратко- и долгосрочных компонентов) сочетаться в мультивариантном анализе для улучшения стратификации постинфарктного риска. Существует однако консенсус в отношении того, что сочетание других показателей с ВСР является, по-видимому, излишней.

Патофизиологические аспекты

К настоящему времени не установлено, является ли сниженная ВСР частью механизма, ответственного за увеличение постинфарктной смертности, или же это просто маркер неблагоприятного прогноза. Данные свидетельствуют о том, что пониженная ВСР не является простым отражением повышенного симпатического или сниженного вагусного тонуса, обусловленного снижением сократимости желудочков, но также характеризует пониженную вагусную активность, которая находится в тесной связи с патогенезом желудочковых аритмий и внезапной сердечной смерти .

Оценка ВСР для стратификации риска после острого инфаркта миокарда

Традиционно ВСР, используемая для стратификации риска после ОИМ, оценивается по 24-часовой регистрации. ВСР, измеренная по коротким записям ЭКГ, также несет в себе прогностическую информацию для стратификации риска после ОИМ, однако является ли такой метод сопоставимым по значимости с 24-часовой регистрацией остается неизвестным . ВСР, оцененная по коротким электрокардиограммам, снижена у больных из группы высокого риска; прогностическая значимость сниженной ВСР растет с увеличением длительности регистрации. Таким образом, использование 24-часовых регистраций может быть рекомендовано для стратификационных исследований после ОИМ. С другой стороны, анализ кратковременных записей может использоваться для первичного скрининга больных, переживших ОИМ . Такая оценка имеет сходную чувствительность, но более низкую специфичность для прогнозирования высокого риска по сравнению с 24-часовой регистрацией ВСР.

Спектральный анализ ВСР у больных, переживших ОИМ, предполагает, что ОНЧ и УНЧ компоненты обладают высокой прогностической ценностью . Поскольку физиологический смысл этих компонентов неизвестен и они составляют до 95% от общей мощности в анализе временных характеристик, использование индивидуальных спектральных компонентов ВСР для стратификации риска после ОИМ является не более значимым, чем анализ тех временных параметров, которые оценивают ВСР в целом.

Динамика ВСР после острого инфаркта миокарда

Период времени после ОИМ, в течение которого снижение ВСР достигает наивысшей прогностической значимости, не был должным образом исследован. Несмотря на это, принято считать, что ВСР следует оценивать незадолго перед выпиской из стационара, т.е. приблизительно через 1 неделю после инфаркта. Такая рекомендация хорошо вписывается в стандартную больничную практику, касающуюся ведения пациентов, перенесших ОИМ.

ВСР снижается вскоре после ОИМ и начинает восстанавливаться в течение нескольких недель. Восстановление достигает максимума (но не возвращается к исходному) через 6-12 месяцев после ОИМ . Оценка ВСР как на ранней стадии ОИМ (через 2-3 дня) , так и перед выпиской из больницы (через 1-3 недели), несет в себе важную прогностическую информацию. ВСР, оцененная позже (через 1 год после ОИМ), также прогнозирует смертность в дальнейшем . Результаты экспериментов на животных предполагают, что скорость восстановления ВСР после ОИМ коррелирует с риском в дальнейшем .

Использование ВСР для многовариантной стратификации риска

Прогностическая значимость ВСР самой по себе весьма умеренна, однако в сочетании с другими методиками она существенно увеличивает свою положительную прогностическую точность в клинически важном диапазоне чувствительности (25-75%) в отношении сердечной смертности и нарушений ритма (рис. 9).

Рис. 9. Сравнение положительных прогностических характеристик ВСР (сплошные линии) и комбинаций ВСР с фракцией выброса левого желудочка (штриховые линии) и ВСР с фракцией выброса левого желудочка и числом эктопий на 24-часовых записях (пунктирные линии), примененных для идентификации риска сердечной смертности в течение одного года (a) и аритмических событий в течение года (внезапная смерть и/или симптоматическая устойчивая желудочковая тахикардия (b) после острого инфаркта миокарда (данные St. George"s Post-infarction Research Survey Programme)

Сообщалось, что положительная прогностическая точность увеличивается за счет сочетания ВСР со средней частотой сердечных сокращений, фракцией выброса левого желудочка, частотой эктопической желудочковой активности, параметрами ЭКГ высокого разрешения (например, наличие или отсутствие поздних потенциалов) и данными клинического обследования . Неизвестно однако, какие из дополнительных стратификационных факторов наиболее значимы в практике и наиболее приемлемы для комбинации с ВСР для многофакторной стратификации риска.

Для достижения консенсуса и выработки рекомендаций по сочетанию ВСР с другими практически значимыми показателями необходимо проведение систематических многовариантных исследований по стратификации риска после ОИМ. Нуждается в изучении целый ряд аспектов, неприемлемых для моновариантной стратификации риска: неизвестно, насколько подходят для многовариантного анализа пограничные показатели, являющиеся оптимальными для отдельных факторов риска по результатам моновариантных исследований. Вероятно, необходимы анализ различных многовариантных сочетаний для оптимизации прогностической точности в различных диапазонах чувствительности. Следует оценить ступенчатые стратегии для выработки оптимальных последовательностей проведения диагностических тестов, используемых в многовариантной стратификации.

Приведенную ниже информацию следует учитывать при использовании оценки ВСР в клинических испытаниях и/или исследованиях с участием пациентов, перенесших ОИМ.

Сниженная ВСР является независимым от других известных факторов риска предиктором смертности и аритмических осложнений.

Достигнут консенсус в отношении того, что ВСР следует оценивать приблизительно через 1 неделю после инфаркта.

Несмотря на то что ВСР, оцененная по коротким регистрациям, несет в себе определенную прогностическую информацию, анализ ВСР за 24-часа является более значимым предиктором риска. Оцененная по кратковременным регистрациям ВСР может использоваться для первичного скрининга всех перенесших ОИМ.

Ни один из имеющихся индексов ВСР не обладает большей прогностической информацией, чем временные показатели ВСР, оценивающие ВСР в целом (т.е. SDNN или треугольный индекс). Другие показатели, такие как УНЧ компонент спектрального анализа всей 24-часовой записи, обладают сходной информативностью. Группа высокого риска может быть определена по SDNN < 50 мс или треугольному индексу < 15.

В клинически приемлемом диапазоне чувствительности прогностическая значимость ВСР является скромной, однако она все же выше, чем любой другой известный фактор риска. Для увеличения прогностической значимости ВСР может сочетаться с другими факторами, однако оптимальный набор таких факторов риска и соответствующие критерии еще предстоит выработать.

Диагностика диабетической нейропатии

Вегетативная нейропатия, являющаяся осложнением сахарного диабета, характеризуется ранней и диссеминированной нейрональной дегенерацией малых нервных волокон как симпатического, так и парасимпатического трактов . Ее клинические проявления представляют из себя разнообразные функциональные нарушения и включают в себя постуральную гипотензию, персистирующую тахикардию, потливость, гастропарез, атонию мочевого пузыря и ночную диарею. С момента появления клинической симптоматики диабетической вегетативной нейропатии (ДВН) ожидаемая смертность в течение следующих 5 лет составит 50% . Таким образом, выявление вегетативной дисфункции на доклиническом этапе важно для стратификации риска и последующего лечения. Показано, что анализ кратко- и долговременной ВСР может использоваться для диагностики ДВН .

В отношении пациента с подтвержденной или подозреваемой ДВН существует три метода анализа ВСР, которые могут быть применены: (а) простые методики интервалографии RR у постели больного, (б) анализ временных характеристик в течение длительного времени, который является более чувствительным и более воспроизводимым, чем анализ коротких регистраций и (в) частотный анализ, осуществляемый по коротким записям в покое и позволяющий разграничить симпатические и парасимпатические нарушения.

Временные характеристики, оцениваемые при длительной регистрации

ВСР, рассчитанная по 24-часовой Холтеровской записи, является более чувствительной, чем простые прикроватные тесты (например, прием Вальсальва, ортостатический тест и глубокое дыхание ) в диагностике ДВН. Наибольший опыт накоплен в отношении методик NN50 и SDSD (см. таблицу 1) . При использовании подсчета NN50 за 24 часа, где 95% нижний доверительный интервал в зависимости от возраста варьируется от 500 до 2000, примерно у половины больных диабетом выявляются аномально низкие показатели. Более того, имеется значимая корреляция между долей пациентов с аномальными расчетными показателями и выраженностью вегетативной нейропатии, определяемой общепринятыми методами.

Помимо более высокой чувствительности, анализ временных показателей в течение 24 часов коррелирует с другими индексами ВСР. Продемонстрирована его воспроизводимость и стабильность во времени. По аналогии с перенесшими ОИМ больные с ДВН также предрасположены к неблагоприятным исходам, таким как внезапная смерть, однако прогностическая значимость ВСР среди диабетиков еще нуждается в подтверждении.

Частотные характеристики

Ниже приведены особенности частотных характеристик ВСР, выявляемые у больных с ДВН: (а) снижение мощности во всех частотных диапазонах, что является наиболее распространенной находкой , (б) отсутствие прироста НЧ компонента при вставании, что является отражением нарушенной реакции симпатического звена или сниженной чувствительности барорефлекса ; (в) аномально сниженная общая мощность с неизмененным отношением НЧ/ВЧ компонентов и (г) смещение центральной частоты НЧ компонента спектра влево, физиологический смысл которого нуждается в дальнейшем изучении .

При далеко зашедшей нейропатии анализ спектра мощности в покое часто выявляет очень низкие амплитуды всех спектральных компонентов, затрудняя отграничение их от шума . Поэтому рекомендуется при проведении тестов включать в них различные вмешательства, например вставание или тилт-тест. Другим методом, позволяющим преодолеть трудности, связанные с низким отношением сигнала к шуму, является введение когерентной функции, в которой анализируется сцепленность общей мощности с одним или двумя частотными диапазонами .

Другие возможности применения в клинике

Перечень исследований, в которых ВСР изучалась применительно к другим кардиологическим заболеваниям, приведен в табл. 4.

Таблица 4.

Результаты избранных исследований, изучавших клиничекую ценность ВСР при кардиологических заболеваниях помимо инфаркта миокарда.

AR ауторегрессивный; ОС - остановка сердца; ИБС - ишемическая болезнь сердца; АГ - артериальная гипертензия ПАГ пограничная артериальная гипертензия, НК - застойная недостаточность кровообращения; ФВ - фракция выброса FFT - быстрое преобразование Фурье; ГКМП - гипертрофическая кардиомиопатия; ПМК - пролапс митралыюго клапана, ОИМ - острый инфаркт миокарда, ИАПФ ингибитора ангиотензинпревращающего фермента, ВЧ - высокая частота; ВСР - вариабельность сердечного ритма; НЧ- низкая частота; NYHA - классификация Нью-Йоркской Сердечной Ассоциации; ВС- внезапная смерть; НЖТ - наджелудочковая тахикардия; ФЖ - фибрилляция желудочков; ЖТ - желудочковая тахикардия.

ПЕРСПЕКТИВЫ

Развитие методики измерения ВСР

Современные методы анализа временных параметров, преимущественно используемые в практике, являются, вероятно, достаточными для оценки долговременного профиля ВСР. Усовершенствования могут касаться точности численных величин. Современные непараметрические и параметрические спектральные методы также применимы для анализа кратковременных электрокардиограмм без преходящих изменений модуляций сердечного цикла.

Помимо потребности в разработке высоконадежных численных методик для полностью автоматического измерения (геометрические методы представляют собой лишь один из таких вариантов), внимания заслуживают следующие три области.

Динамические и транзиторные изменения ВСР

Современные возможности количественной оценки динамики последовательности RR интервалов и транзиторных изменений ВСР недостаточны и находятся в стадии разработки математического аппарата. Однако можно предположить, что должная оценка динамики ВСР приведет к существенным улучшениям в нашем понимании как модуляций сердечного цикла, так и их физиологических и патофизиологических коррелят.

Остается неизученным, применимы ли методы нелинейной динамики для оценки транзиторных изменений интервалов RR, а также требуется ли разработка новых математических моделей и алгоритмов для лучшей адаптации принципов измерений к физиологической природе периодограмм сердца. В любом случае, задача оценки транзиторных изменений ВСР представляется более актуальной, чем дальнейшие усовершенствования технологии, используемой для анализа модуляций периодов сердца в их стабильной фазе.

PP и RR интервалы

О взаимосвязи между вегетативными модуляциями интервалов PP и PR известно немного. Поэтому последовательность интервалов РР также нуждается в изучении . К сожалению, точно локализовать точку начала волны Р на поверхностной ЭКГ, записанной на современных аппаратах, практически невозможно. Однако развитие технологии должно сделать возможным изучение вариабельности интервалов РР и PR в будущих исследованиях.

Многосигнальный анализ

Понятно, что модуляции сердечных циклов являются не единственным проявлением вегететивных регуляторных механизмов. В настоящее время существует коммерческое или полукоммерческое оборудование, позволяющее одновременно регистрировать ЭКГ, дыхание, кровяное давление и т.п. Однако несмотря на простоту, с которой эта информация может быть записана, не существует широко распространенной методики для полноценного многосигнального анализа. Каждый сигнал может быть проанализирован по отдельности, например при помощи спектральных параметрических методов, а результаты анализов подвергнуты сравнению. Анализ связей между физиологическими сигналами позволяет количественно измерить характеристики этих связей .

Исследования, необходимые для расширения физиологического понимания

Следует приложить усилия к тому, чтобы выявить физиологические корреляты и биологический смысл различных критериев ВСР, оцениваемых в настоящее время. В некоторых случаях, например в отношении ВЧ компонента, это уже сделано. В отношении других параметров, таких как ОНЧ и УНЧ компонентов, их физиологический смысл в основном остается неизвестным.

Такая неопределенность затрудняет интерпретацию связи между этими переменными и риском у кардиологических больных. Представляется привлекательным использование маркеров вегетативной активности. Однако до тех пор, пока не будет обнаружена четкая механистическая связь между этими переменными и сердечным риском, будет существовать опасность того, что терапевтические усилия будут концентрироваться на модификации этих маркеров . Это может привести к формированию неправильных предпосылок и серьезным ошибкам в интерпретации.

Перспективные возможности клинического использования

Стандарты нормы

Крупномасштабные проспективные популяционные исследования необходимы для того, чтобы установить стандарты нормы ВСР для различных возрастных и половых категорий . Недавно участниками Фремингемского Исследования Сердца были опубликованы результаты измерений временных и частотных характеристик ВСР у 736 пожилых субъектов, а также взаимосвязь этих параметров с общей смертность на протяжении 4-летнего наблюдения . Исследователи сделали вывод о том, что ВСР несет в себе прогностическую информацию, являющуюся независимой и лежащей за пределами традиционных факторов риска. Очевидна потребность в проведении дополнительных популяционных исследований ВСР с охватом всего возрастного спектра среди мужчин и женщин.

Физиологические феномены

Было бы интересно оценить ВСР в различных циркадных моделях, таких как нормальных циклы день-ночь, устойчивые обратные циклы (смещение рабочего времени в вечер-ночь) и переменную цикличность, которая может иметь место при дальних поездках. Вегетативные колебания, которые могут возникать в различных фазах сна, включая фазу быстрого сна (REM), исследовались на нескольких субъектах. У здоровых вагусный ВЧ компонент спектра мощности усиливался только вне фазы быстрого сна, в то время как среди перенесших ОИМ этот прирост отсутствовал .

Реакция вегетативной нервной системы на спортивные тренировки и программы восстановительных упражнений после различных заболеваний представляется в виде феномена приспособления. Данные ВСР должны быть полезны для понимания хронологических аспектов тренировок и времени оптимальной готовности, поскольку оно связано с вегетативными влияниями на сердце. Помимо этого, ВСР может предоставлять важную информацию относительно детренированности после длительного постельного режима, пребывания в состоянии невесомости, сопровождающим космические полеты.

Медикаментозные реакции

Многие медикаменты прямо или косвенно воздействуют на вегетативную нервную систему, и ВСР может быть использована для оценки влияния различных агентов на симпатическую или парасимпатическую активность. Известно, что парасимпатическая блокада насыщающей дозой атропина приводит к выраженному снижению ВСР. Скополамин в небольших дозах обладает ваготоническим действием и приводит к приросту ВСР, особенно ВЧ компонентов. Бета-адренергическая блокада сопровождается увеличением ВСР и снижением НЧ компонента, измеренного в нормализованных единицах . Существенно больших усилий требуют исследования, необходимые для понимания эффектов и клинического значения измененного парасимпатического и адренергического тонуса на общую мощность ВСР и различных ее компонентов у здоровых и пациентов с различными заболеваниями.

В настоящее время накоплено ограниченное количество информации относительно изменений ВСР при назначении блокаторов кальциевых каналов, седативных препаратов, анксиолитиков, анальгетиков, антиаритмиков, наркотиков и химиотерапевтических препаратов, в частности винкристина.

Стратификация риска

Для оценки риска смерти после ОИМ, а также общей смертности и внезапной сердечной смерти у больных со структурными заболеваниями сердца и другими патофизиологическими состояниями , применяются временные и частотные характеристики ВСР, оцененные по длительным 24-часовым и коротким (от 2 до 15 минут) регистрациям ЭКГ. Использование диагностических инструментов, которые способны оценивать ВСР в совокупности с частотой и сложностью желудочковых аритмий, сигнал-усредненной ЭКГ, вариабельностью сегмента ST и гетерогенность реполяризации должно позволить существенно улучшить идентификацию пациентов с высоким риском внезапной сердечной смерти и опасных аритмий. Необходимо проведение проспективных исследований для оценки чувствительности, специфичности и прогностической точности комбинированной диагностики.

Вариабельность сердечного ритма у плода и новорожденного является важной областью исследования, которая может позволить рано получить информацию о стрессе новорожденных и определить тех, кто имеет предрасположенность к синдрому внезапной смерти младенцев. Большая часть предварительных исследований в этой области проводилась в начале 1980-х до создания более усложненных методик оценки спектральной мощности. Должное использование этих методик также может помочь углубленно изучить созревание вегетативной нервной системы у плода.

Механизмы заболеваний

Плодотворной областью поиска является использование методик ВСР для изучения значения нарушений функции вегетативной нервной системы в механизмах развития заболеваний, в особенности таких состояний, при которых вагосимпатические факторы предположительно играют важную роль. Результаты недавнего исследования предполагают, что нарушений вегетативной иннервации развивающегося сердца могут быть причиной некоторых форм синдрома длинного QT . Исследование ВСР у плода на матерях, страдающих этим расстройством, определенно является приемлемым и может быть очень информативным .

Роль вегетативной нервной системы в эссенциальной гипертензии является другой важной областью исследования . Ответ на вопрос, является ли увеличение сипматической активности при эссенциальной гипертензии первичным или вторичным, может быть получен при проведении длительных проспективных исследований среди исходно нормотензивных субъектов. Является ли эссенциальная гипертензия следствием повышенного симпатического тонуса с измененной реакцией на регуляторные нервные механизмы?

С нарушенной функцией вегетативной нервной системы ассоциирован целый ряд неврологических расстройств, включая болезнь Паркинсона, рассеянный склероз, синдром Джулиана-Барре и ортостатическая гипотензия типа Шай-Драгер. При некоторых из этих нарушений изменения ВСР могут явиться их ранним проявлением и использоваться для количественной оценки скорости прогрессирования заболевания и/или эффективности лечебных вмешательств. Такой же подход может применяться для оценки вторичных вегетативных неврологических расстройств, сопровождающих сахарный диабет, алкоголизм и повреждения спинного мозга.

Заключение

Вариабельность сердечного ритма обладает значительным потенциалом для определения роли колебаний вегетативной нервной системы у здоровых и у пациентов с различными сердечно-сосудистыми и другими заболеваниями. Исследования ВСР должны улучшить наше понимание физиологических феноменов, действий препаратов и механизмов развития болезней. Крупные проспективные исследования на больших контингентах призваны определить чувствительность, специфичность и прогностическую значимость ВСР для определения больных, имеющих повышенный риск смерти или иного патологического состояния.

ЛИТЕРАТУРА

1. Lown B, Verrier RL.Neural activity and ventricular fibrillation. N Engi J Med 1976; 294: 1165-70.

2. Corr PB, Yamada KA, Witkowski FX. Mechanisms controlling cardiac autonomic function and their relation to arrhythmogenesis. In: Fozzard HA, Haber E, Jennings RB, Katz AN, Morgan HE, eds. The Heart and Cardiovascular System. New York: Raven Press, 1986: 1343-1403.

3. Schwartz PJ, Priori SG. Sympathetic nervous system and cardiac arrhythmias. In: Zipes DP, Jalife J, eds. Cardiac Electrophysiology. From Cell to Bedside. Philadelphia: W.B. Saunders, 1990: 330-43.

4. Levy MN, Schwartz PJ eds. Vagal control of the heart: Experimental basis and clinical implications. Armonk: Future, 1994.

5. Dreifus LS, Agarwal JB, Botvinick EH et al. (American College of Cardiology Cardiovascular Technology Assessment Committee). Heart rate variability for risk stratification of life-threatening arrhythmias. J Am Coil Cardiol 1993; 22: 948-50.

6. Hon EH, Lee ST. Electronic evaluations of the fetal heart rate patterns preceding fetal death, further observations. Am J Obstet Gynec 1965; 87: 814-26.

7. Sayers BM. Analysis of heart rate variability. Ergonomics 1973; 16: 17-32.

8. Penaz J, Roukenz J, Van der Waal HJ. Spectral analysis of some spontaneous rhythms in the circulation. In: Drischel H, Tiedt N, eds. Leipzig: Biokybernetik, Karl Marx Univ, 1968: 233-41.

9. Luczak H, Lauring WJ. An analysis of heart rate variability. Ergonomics 1973; 16: 85-97.

10. Hirsh JA, Bishop В. Respiratory sinus arrhythmia in humans; how breathing pattern modulates heart rate. Am J Physiol period variability and mortality after myocardial infarction. Circulation 1992; 85: 164-71.

11. Ewing DJ, Martin CN, Young RJ. Clarke BF. The value of cardiovascular autonomic function tests: 10 years experience in diabetes. Diabetic Care 1985; 8: 491-8.

12. Wolf MM, Varigos GA, Hunt D. Sloman JG. Sinus arrhythmia in acute myocardial infarction. Med J Australia 1978; 2:52-3.

13. Akselrod S, Gordon D, Ubel FA et al. Power spectrum analysis of heart rate fluctuation: a quantitative probe of beat to beat cardiovascular control. Science 1981: 213: 220-2.

14. Pomeranz M, Macaulay RJB, Caudill MA. Assessment of autonomic function in humans by heart rate spectral analysis. Am J Physiol 1985; 248: H151-3.

15. Pagani M, Lombard! F, Guzzetti S et al. Power spectral analysis of heart rate and arterial pressure variabilities as a marker of sympatho-vagal interaction in man and conscious dog. Circ Res 1986; 59: 178-93.

16. Kleiger RE, Miller JP, Bigger JT, Moss AJ and the Multi-center Post-Infarction Research Group. Decreased heart rate variability and its association with increased mortality after acute myocardial infarction. Am J Cardiol 1987; 59: 256-62.

17. Malik M, Farrell T, Cripps T, Camm AJ. Heart rate variability in relation to prognosis after myocardial infarction: selection of optimal processing techniques. Eur Heart J 1989: 10:1060-74.

18. Bigger JT, Fleiss JL, Steinman RC et al. Frequency domain measures of heart period variability and mortality after miokardial infarction. Circulation 1992; 85: 164-71.

19. Saul JP, Albrecht P, Berger RD, Cohen RJ. Analysis of long term heart rate variability: methods, 1/f scaling and implications. Computers in Cardiology 1987. IEEE Computer Society press, Washington 1988: 419-22.

20. Malik M, Xia R, Odemuyiwa O et al. Influence of the recognition artefact in the automatic analysis of long-term electrocardiograms on time-domain measurement of heart rate variability. Med Biol Eng Comput 1993; 31: 539-44.

21. Bjokander I, Held C, Forslund L et al. Heart rate variability in patients with stable angina pectoris. Eur Heart J 1992; 13 (AbstrSuppI): 379.

22. Scherer P, Ohier JP, Hirche H, Hopp H-W. Definition of a new beat-to-beat-parameter of heart rate variability (Abstr). Pacing Clin Electrophys 1993; 16: 939.

23. Kay SM, Marple, SL. Spectrum analysis: A modern perspective Proc IEEE 1981; 69: 1380-1419.

24. Malliani A, Pagani M, Lombard! F, Cerutti S. Cardiovascular neural regulation explored in the frequency domain. Circulation 1991; 84: 1482-92.

25. Furlan R, Guzetti S, Crivellaro W et al. Continuous 24-hour assessment of the neural regulation of systemic arterial pressure and RR variabilities in ambulant subjects. Circulation 1990; 81: 537-47.

26. Berger RD, Akselrod S, Gordon D, Cohen RJ. An efficient algorithm for spectral analysis of heart rate variability. IEEE Trans Biomed Eng 1986; 33: 900-4.

27. Rottman JN, Steinman RC, Albrecht P et al. Efficient estimation of the heart period power spectrum suitable for physiologic or pharmacologic studies. Am J Cardiol 1990; 66: 1522-4.

28. Malik M, Camm AJ. Components of heart rate variabilityc What they really mean and what we really measure. Am J Cardiol 1993; 72: 821-2.

29. Bendat JS, Piersol AG. Measurement and analysis of random data. New York: Wiley, 1966.

30. Pinna GD, Maestri R, Di Cesare A et al. The accuracy of power-spectrum analysis of heart-rate variability from annotated RR list generated by Holter systems. Physiol Meas 1994; 15: 163-79.

31. Merri M, Farden DC, Mottley JG, Titlebaum EL. Sampling frequency of the electrocardiogram for the spectral analysis of heart rate variability, IEEE Trans Biomed Eng 1990; 37: 99-106.

32. Bianchi AM, Mainardi LT, Petrucci E et al. Time-variant power spectrum analysis for the detection of transient episodes in HRV signal. IEEE Trans Biomed Eng 1993; 40: 136-44.

33. Friesen GM, Jannett TC, Jadalloh MA et al. A comparison of the noise sensitivity of nine QRS detection algorithms. IEEE Trans Biomed Eng 1990; 37: 85-98.

34. Kamath MV, Fallen EL. Correction of the heart rate variability signal for ectopics and missing beats. In: Malik M, Camm AJ, eds. Heart rate variability. Armonk: Futura, 1995: 75-85.

35. De Boer RW, Karemaker JM, Strackee J. Comparing spectra of a series of point events, particularly for heart-rate variability spectra. IEEE Trans Biomed Eng 1984; 31: 384-7.

36. Harris FJ. On the use of windows for harmonic analysis with the Discrete Fourier Transform. IEEE Proc 1978; 66: 51-83.

37. Box GEP, Jenkins GM. Time series analysis: Forecasting and control. San Francisco: Holden Day, 1976.

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

39. Kaplan DT. The analysis of variability. J Cardiovasc Electro-physiol 1994; 5: 16-19.

40. Katona PG, Jih F. Respiratory sinus arrhythmia: a non invasive measure of parasympathetic cardiac control. J Appi Physiol 1975; 39: 801-5.

41. Eckberg DL. Human sinus arrhythmia as an index of vagal cardiac outflow. J Appi Physiol 1983; 54: 961-6.

42. Fouad FM, Tarazi RC, Ferrario CMAet al. ssessment of parasympathetic control of heart rate by a noninvasive method. Heart Circ Physiol 1984; 15: H838-42.

43. Schechtman VL, Kluge KA, Harper RM. Time-domain system for assessing variation in heart rate. Med Biol Eng Comput 1988; 26: 367-73.

44. Courmel Ph, Hermida JS, Wennerblom B et al. Heart rate variability in myocardial hypertrophy and heart failure, and the effects of beta-blocking therapy. A non-spectral analysis of heart rate oscillations. Eur Heart J 1991; 12: 412-22.

45. Grossman P, Van Beek J, Wientjes C. A comparison of three quantification methods for estimation of respiratory sinus arrhythmia. Psychophysiology 1990; 27: 702-14.

46. Shin SJ, Tapp WN, Reisman SS, Natelson BH. Assessment of autonomic regulation of heart rate variability by the method of complex demodulation. IEEE Trans Biomed Eng 1989; 36: 274-83.

47. Kobayashi M, Musha T. 1/f fluctuation of heart beat period. IEEE Trans Biomed Eng 1982; 29: 456-7.

48. Yamamoto Y, Hughson RL. Coarse-graining spectral analysis: new method for studying heart rate variability. J Appi Physiol 1991; 71: 1143-50.

49. Babloyantz A, Destexhe A. Is the normal heart a periodic oscillator? Biol Cybern 1988; 58: 203-11.

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

51. Schmidt G, Monfill GE. Nonlinear methods for heart rate variability assessment. In: Malik M, Camm AJ, eds. Heart rate variability. Armonk: Futura, 1995: 87-98.

52. Kleiger RE, Bigger JT, Bosner MS et al. Stability over time of variables measuring heart rate variability in normal subjects. Am J Cardiol 1991; 68: 626-30.

53. Van Hoogenhuyze DK, Weinstein N, Martin GJ et al. Repro-ducibility and relation to mean heart rate of heart rate variability in normal subjects and in patients with congestive heart failure secondary to coronary artery disease. Am J Cardiol 1991; 68: 1668-76.

54. Kautzner J. Reproducibility of heart rate variability measurement. In: Malik M, Camm AJ, eds. Heart rate variability. Armonk: Futura, 1995: 165-71.

55. Bigger JT, Fleiss JL, Rolnitzsky LM, Steinman RC. Stability over time of heart period variability in patients with previous myocardial infarction and ventricular arrhythmias. Am J Cardiol 1992; 69: 718-23.

56. Bailey JJ, Berson AS, Garson A Jr et al. Recommendations for standardization and specifications in automated electrocardiography. Circulation 1990; 81: 730-9.

57. Kennedy HN. Ambulatory (Holter) electrocardiography technology. Clin Cardiol 1992; 10: 341-56.

58. Malik M, Cripps T, Farrell T, Camm AJ. Prognostic value of heart rate variability after myocardial infarction a comparison of different data processing methods. Med Biol Eng Comput 1989; 27: 603-11.

59. Jalife J, Michaels DC. Neural control ofsinoatrial pacemaker activity. In: Levy MN, Schwartz PJ, eds. Vagal Control of The Heart: Experimental Basis And Clinical Implications. Armonk: Futura, 1994: 173-205.

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

61. Osterrieder W, Noma A, Trautwein W. On the kinetics of the potassium channel activated by acetylcholine in the S-A node of the rabbit heart. Pflugers Arch 1980; 386: 101-9.

62. Sakmann B, Noma A, Trautwein W. Acetylcholine activation of single muscarinic K + channels in isolated pacemaker cells of the mammalian heart. Nature 1983; 303: 250-3.

63. DiFrancesco D, Tromba C. Inhibition of the hyperpolarizing-activated current If, induced by acetycholine in rabbit sino-atrial node myocytes. J Physiol (Lond) 1988; 405: 477-91.

64. DiFrancesco D, Tromba C. Muscarinic control of the hyper-polarizing activated current If in rabbit sino-atrial node myocytes. J Physiol (Lond) 1988; 405: 493-510.

65. Irisawa H, Brown HF, Giles WR. Cardiac pacemaking in the sinoatrial node. Physiol Rev 1993; 73: 197-227.

66. Irisawa H, Giles WR. Sinus and atrioventricular node cells: Cellular electrophysiology. In: Zipes DP, Jalife J, eds. Cardiac Electrophysiology: From Cell to Bedside. Philadelphia: W. B. Saunders, 1990: 95-102.

67. DiFrancesco D. The contribution of the pacemaker current (If) to generation of spontaneous activity in rabbit sino-atrial node myocytes. J Physiol (Lond) 1991; 434: 23-40.

68. Trautwein W, Kameyama M. Intracellular control of calcium and potassium currents in cadiac cells. Jpn Heart J 1986; 27: 31-50.

69. Brown HF, DiFrancesco D, Noble SJ. How does adrenaline accelerate the heart? Nature 1979; 280: 235-6.

70. DiFrancesco D, Ferroni A, Mazzanti M, Tromba C. Properties of the hyperpolarizing-activated current (If) in cells isolated from the rabbit sino-atrial node. J Physiol (Lond) 1986; 377: 61-88.

71. Levy MN. Sympathetic-parasympathetic interactions in the heart. Circ Res 1971; 29: 437-45.

72. Chess GF, Tarn RMK, Calaresu FR. Influence of cardiac neural inputs on rhythmic variations of heart period in the cat. Am J Physiol 1975; 228: 775-80.

73. Akselrod S, Gordon D, Madwed JB et al. Hemodynamic regulation: investigation by spectral analysis. Am J Physiol 1985; 249: H867-75.

74. Saul JP, Rea RF, Eckberg DL et al. Heart rate and muscle sympathetic nerve variability during reflex changes of autonomic activity. Am J Physiol 1990; 258: H713-21.

75. Schwartz PJ, Pagani M, Lombardi F et al. A cardio-cardiac sympatho-vagal reflex in the cat. Circ Res 1973; 32: 215-20.

76. Malliani A. Cardiovascular sympathetic afferent fibers. Rev Physiol Biochem Pharmacol 1982; 94: 11-74.

77. Cerati D, Schwartz PJ. Single cardiac vagal fiber activity, acute myocardial ischemia, and risk for sudden death. Circ Res 1991; 69: 1389-1401.

78. Kamath MV, Fallen EL. Power spectral analysis of heart rate variability: a noninvasive signature of cardiac autonomic function. Crit Revs Biomed Eng 1993; 21: 245-311.

79. Rimoldi O, Pierini S, Ferrari A et al. Analysis of short-term oscillations of R-R and arterial pressure in conscious dogs. Am J Physiol 1990; 258: H967-H976.

80. Montano N, Gnecchi, Ruscone T et al. Power spectrum analysis of heart rate variability to assess the changes in sympathovagal balance during graded orthostatic tilt. Circulation 1994; 90: 1826-31.

81. Appel ML, Berger RD, Saul JP et al. Beat to beat variability in cardiovascular variables: Noise or music? J Am Coil Cardiol 1989; 14: 1139-1148.

82. Malliani A, Lombard! F, Pagani M. Power spectral analysis of heart rate variability: a tool to explore neural regulatory mechanisms. Br Heart J 1994; 71: 1-2.

83. Malik M, Camm AJ. Heart rate variability and clinical cardiology. Br Heart J 1994; 71: 3-6.

84. Casolo GC, Stroder P, Signorini C et al. Heart rate variability during the acute phase of myocardial infarction. Circulation 1992; 85: 2073-9.

85. Schwartz PJ, Vanoli E, Stramba-Badiale M et al. Autonomic mechanisms and sudden death. New insights from the analysis of baroreceptor reflexes in conscious dogs with and without a myocardial infarction. Circulation 1988; 78: 969-79.

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

87. Brown AM, Malliani A. Spinal sympathetic reflexes initiated by coronary receptors. J Physiol 1971; 212: 685-705.

88. Malliani A, Recordati G, Schwartz PJ. Nervous activity of afferent cardiac sympathetic fibres with atrial and ventricular endings. J Physiol 1973; 229: 457-69.

89. Bigger JT Jr, Fleiss JL, Rolnitzky LM, Steinman RC, Schneider WJ. Time course of recovery of heart period variability after myocardial infarction. J Am Coil Cardiol 1991; 18: 1643-9.

90. Lombard! F, Sandrone G, Pempruner S et al. Heart rate variability as an index of sympathovagal interaction after myocardial infarction. Am J Cardiol 1987; 60: 1239-45.

91. Lombardi F, Sandrone G, Mortara A et al. Circadian variation of spectral indices of heart rate variability after myocardial infarction. Am Heart J 1992; 123: 1521-9.

92. Kamath MV, Fallen EL. Diurnal variations of neurocardiac rhythms in acute myocardial infarction. Am J Cardiol 1991; 68: 155-60.

93. Bigger JT Jr, Fleiss JL, Steinman RC et al. Frequency domain measures of heart period variability and mortality after myocardial infarction. Circulation 1992; 85: 164-71.

94. Ewing DJ, Neilson JMM, Traus P. New method for assessing cardiac parasympathetic activity using 24-hour electrocardiograms. Br Heart J 1984; 52: 396-402.

95. Kitney RI, Byrne S, Edmonds ME et al. Heart rate variability in the assessment of autonomic diabetic neuropathy. Automedica 1982; 4: 155-67.

96. Pagani M, Malfatto G, Pierini S et al. Spectral analysis of heart rate variability in the assessment of autonomic diabetic neuropathy. J Auton Nerv System 1988; 23: 143-53.

97. Freeman R, Saul JP, Roberts MS et al. Spectral analysis of heart rate in diabetic neuropathy. Arch Neurol 1991; 48: 185-90.

98. Bernardi L, Ricordi L, Lazzari P, et al. Impaired circulation modulation of sympathovagal modulation of sympathovagal activity in diabetes. Circulation 1992; 86: 1443-52.

Bernardi L, Salvucci F, Suardi R et al. Evidence for an intrinsic mechanism regulating heart rate variability in the transplanted and the intact heart during submaximal dynamic exercise? Cardiovasc Res 1990; 24: 969-81.

100. Sands KE, Appel ML, Lilly LS et al. Power spectrum analysis of heart rate variability in human cardiac transplant recipients. Circulation 1989; 79: 76-82.

101. Fallen EL, Kamath MV, Ghista DN, Fitchett D. Spectral analysis of heart rate variability following human heart transplantation: evidence for functional reinnervation. J Auton Nerv Syst 1988; 23: 199-206.

102. Casolo G, Balli E, Taddei T Decreased spontaneous heart rate variability on congestive heart failure. Am J Cardiol 1989; 64: 1162-7.

103. Nolan J, Flapan AD, Capewell S et al. Decreased cardiac parasympathetic activity in chronic heart failure and its relation to left ventricular function. Br Heart J 1992; 69: 761-7. 104. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Clinical hemodynamic and sympathetic neural correlates of heart rate variability in congestive heart failure. Am J Cardiol 1992; 69: 482-5.

105. Mortara A, La Rovere MT, Signorini MG et al. Can power spectral analysis of heart rate variability identify a high risk subgroup of congestive heart failure patients with excessive sympathetic activation? A pilot study before and after heart transplantation. Br Heart J 1994; 71: 422-30.

106. Gordon D, Herrera VL, McAlpine L et al. Heart rate spectral analysis: a noninvasive probe of cardiovascular regulation in critically ill children with heart disease. Ped Cardiol 1988; 9: 69-77.

146. Bianchi A, Bontempi B, Cerutti S, Gianogli P, Comi G, Natali Sora MG. Spectral analysis of heart rate variability signal and respiration in diabetic subjects. Med Biol Eng Comput 1990; 28: 205-11.

147. Bellavere F, Balzani I, De Masi G et al. Power spectral analysis of heart rate variation improves assessment of diabetic cardiac autonomic neuropathy. Diabetes 1992; 41: 633-40.

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

149. Guzzetti S, Dassi S, Pecis M et al. Altered pattern of circardian neural control of heart period in mild hypertension. J Hypertens 1991; 9: 831-838.

150. Langewitz W, Ruddel H, Schachinger H. Reduced parasym-pathetic cardiac control in patients with hypertension at rest and under mental stress. Am Heart J 1994; 127: 122-8.

151. Saul JP, Aral Y, Berger RD et al. Assessment of autonomic regulation in chronic congestive heart failure by the heart rate spectral analysis. Am J Cardiol 1988; 61: 1292-9.

152. Binkley PF, Nunziata E, Haas GJ et al. Parasympathetic withdrawal is an integral component of autonomic imbalance in congestive heart failure: Demonstration in human subjects and verification in a paced canine model of ventricular failure. J Am Coil Cardiol, 1991; 18: 464-72.

153. Townend JN, West JN, Davies MK, Littles WA. Effect of quinapril on blood pressure and heart rate in congestive heart failure. Am J Cardiol 1992; 69: 1587-90.

154. Binkley PF, Haas GJ, Starling RC et al. Sustained augmentation of parasympathetic tone with angiotensin converting enzyme inhibitor in patients with congestive heart failure. J Am Coil Cardiol 1993; 21: 655-61.

155. Woo MA, Stevenson WG, Moser DK, Middlekauff HR. Complex heart rate variability and serum norepinephrine levels in patients with advanced heart failure. J Am Coil Cardiol 1994; 23: 565-9.

156. Alexopoulos D, Yusuf S, Johnston JA et al. The 24 hour heart rate behavior in long-term survivors of cardiac transplantation. Am J Cardiol 1988; 61: 880-4.

157. Stein KM, Bores JS, Hochreites C et al. Prognostic value and physiological correlates of heart rate variability in chronic severe mitral regurgitation. Circulation 1993; 88: 127-35.

158. Marangoni S, Scalvini S, Mat R et al. Heart rate variability assessment in patients with mitral valve prolapse syndrome. Am J Noninvas Cardiol 1993; 7: 210-14.

159. Counihan PJ, Fei L, Bashir Y et al. Assessment of heart rate variability in hyper-trophic cardiomyopathy. Association with clinical and prognostic features. Circulation 1993; 88: 1682-90.

160. Dougherty CM, Burr RL. Comparison of heart rate variability in survivors and nonsurvivors of sudden cardiac arrest. Am J Cardiol 1992; 70: 441-8.

161. Huikuri HV, Linnaluoto MK, Seppanen T et al. Circadian rhythm of heart rate variability in survivors of cardiac arrest. Am J Cardiol 1992: 70: 610-15.

162. Myers GA, Martin GJ, Magid NM et al. Power spectral analysis of heart rate variability in sudden cardiac death: comparison to other methods. IEEE Trans Biomed Eng 1986; 33: 1149-56.

163. Martin GJ, Magid NM, Myers G et al. Heart rate variability and sudden death secondary to coronary artery disease during ambulatory ECG monitoring. Am J Cardiol 1986; 60: 86-9.

164. Vybiral T, Glaeser DH, Goldberger AL et al. Conventional heart rate variability analysis of ambulatory electrocardio-graphic recordings fails to predict imminent ventricular fibrillation. J Am Coil Cardiol 1993; 22: 557-65.

165. Huikuri HV, Valkama JO, Airaksinen KEJ et al. Frequency domain measures of heart rate variability before the onset of nonsustained and sustained ventricular tachycardia in patients with coronary artery disease. Circulation 1993; 87: 1220-8.

166. Hohnloser SH, Klingenheben T, van de Loo A et al. Reflex versus tonic vagal activity as a prognostic parameter in patients with sustained ventricular tachycardia or ventricular fibrillation. Circulation 1994; 89: 1068-1073.

167. Kocovic DZ, Harada T, Shea JB et al. Alterations of heart rate and of heart rate variability after radiofrequency catheter ablation of supraventricular tachycardia. Circulation 1993; 88: 1671-81.

168. Lefler CT, Saul JP, Cohen RJ. Rate-related and autonomic effects on atrioventricular conduction assessed through beat-to-beat PR interval and cycle length variability. J Cardiovasc Electrophys 1994; 5: 2-15.

169. Berger RD, Saul JP, Cohen RJ. Assessment of autonomic response by broad-band respiration. IEEE Trans Biomed Eng 1989; 36: 1061-5.

170. Berger RD, Saul JPP, Cohen RJ. Transfer function analysis of autonomic regulation: I - The canine atrial rate response. Am J Physiol 1989; 256: H142-52.

171. Saul JP, Berger RD, Chen MH, Cohen RJ. Transfer function analysis of autonomic regulation: II - Respiratory sinus arrhythmia. Am J Physiol 1989; 256: H153-61.

172. Saul JP, Berger RD, Albrecht P et al. Transfer function analysis of the circulation: Unique insights into cardiovascular regulation. Am J Physiol 1991; 261: H1231-45.

173. Baselli G, Cerutti S, Civardi S et al. Cardiovascular variability signals: Towards the identification of a closed-loop model of the neural control mechanisms. IEEE Trans Biomed Eng 1988; 35: 1033-46.

174. Appel ML, Saul JP, Berger RD, Cohen RJ. Closed loop identification of cardiovascular circulatory mechanisms. Computers in Cardiology 1989. Los Alamitos: IEEE Press, 1990: 3-7.

175. Tsuji H, Venditti FJ, Manders ES et al. Reduced heart rate variability and mortality risk in an elderly cohort: The Framingham Study. Circulation 1994; 90: 878-83.

176. Vanoli E, Adamson PB, Lin B et al. Heart rate variability during specific sleep stages: a comparison of healthy subjects with patients after myo-cardial infarction. Circulation 1995, 91: 1918-22.

177. Singer DH, Ori Z. Changes in heart rate variability associated with sudden cardiac death. In: Malik M, Camm AJ, eds. Heart rate variability. Armonk: Futura, 1995: 429-48.

178. Malfatto G, Rosen TS, Steinberg SF et al. Sympathetic neural modulation of cardiac impulse initiation and repolari-zation in the newborn rat. Circ Res 1990; 66: 427-37.

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

180. Parati G, Di Rienzo M, Groppelli A et al. Heart rate and blood pressure variability and their interaction in hypertension. In: Malik M, Camm AJ, eds. Heart rate variability. Armonk: Futura, 1995; 465-78.

181. Bigger JT Jr, Fleiss JL, Steinman RC et al. RR variability in healthy, middle-age persons compared with patients with chronic coronary heart disease or recent acute myocardial infarction. Circulation 1995; 91: 1936-43.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Нормальные значения параметров вариабельности сердечного ритма

Поскольку всеобъемлющих исследований всех индексов ВСР в больших нормальных популяциях к настоящему времени не проводилось, ряд нормальных значений, приведенных в настоящей таблице, создан на основе работ, в которые включалось небольшое количество субъектов. Таким образом, данные величины следует рассматривать как ориентировочные и на их основе не должно делаться каких-либо определенных клинических выводов. Разделение по полу, возрасту и другим факторам, которое также является необходимым, в таблице не приводится ввиду ограниченности источников информации.

В таблице приведены только те параметры ВСР, которые могут быть предложены для стандартизации дальнейших физиологических и клинических исследований.

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Предлагаемые процедуры для тестирования коммерческого оборудования, предназначенного для оценки вариабельности сердечного ритма

Концепция

Для достижения сравнительной точности измерений при применении различных приборов каждый прибор должен приходить независомое от производителя тестирование (напр. в исследовательском учереждени). Каждый тест должен включать в себя несколько коротких и, если возможно, долговременных тестовых регистраций с заранее точно известными параметрами ВСР и различными морфологическими характеристиками ЭКГ сигнала. Если для проведения процедуры тестирования необходимо привлечение производителя (например для редактирования маркировки комплексов QRS вручную), производитель не должен знать истинных характеристик ВСР тестовых записей и параметров регистрации сигнала. В частности, при раскрытии результатов тестирования производителю для дальнейшего улучшения прибора или иных целей, в новых тестах должны применяться совершенно новые тестовые регистрации.

Технические требования

Тестирование должно производиться в отношении всех составных частей оборудования. В частности, тесту должны подвергаться и регистрирующая и аналитическая составляющие пррибора. Соответствующая технология должна применяться для регистрации полностью воспроизводимого сигнала с заранее известнвми параметрами ВСР, т.е. тестовый сигнал должен быть произведен компьютером или иным техническим устройством. В тестах должны использоваться как новые, так и бывшие в употреблении в течение приблизительно половины срока службы регистраторы. Тестирование впервые выпускаемых на рынок систем не должно задерживаться. Если производитель утверждает, что его прибор способен анализировать записи ЭКГ (например ленты Холтера), полученные с приборов других производителей, каждая комбинация должна тестироваться независимо.

Поскольку пожно предсказать анализ ВСР имплантируемыми устройствами, подобные процедуры должны использоваться и для генерации симулированного внутрисердечного сигнала. По возможности тестироваться должны имплантируемые устройства как с полностью заряженной, так и частично разряженной батареей.

Тестовые регистрации

Независимо от использованного оборудования крайне трудно точно знать параметры ВСР любой реальной записи ЭКГ. Следовательно предпочтение следует отдавать симулированным сигналам ЭКГ. Однако морфология таких симулированных сигналов, как и характеристики ВСР, должно быть близки к реальным регистрациям. Частота дискретизации, используемая для генерации таких сигналов должна быть существенно выше, чем частота, используемая тестируемым устройством. При производстве тестовых записей должны симулироваться воздействия, которые влияют или могут влиять на точность определения ВСР, например варьирующий уровень шума, вариабельная морфология комплекса QRS, способная вызвать смещение отправной точки, случайные шумовые помехи в различных каналах регистрации, постепенные и внезапные изменения характеристик ВСР и различные частоты предсердных и желудочковых экстрасистол с реалистичными морфологиями сигнала.

Качество регистраций на магнитной ленте может не быть постоянным в течение долговременных регистраций вследствие неравномерного натяжения, скорости вращения и иных факторов. Функционирование всех регистраторов находится под внешним влиянием факторов окружающей среды. По этой причине предпочтительными являются тесты с долговременной регистрацией (например полный 24-часовой тест).

Процедуры тестирования

Каждое устройство или любая его конфигурация должны тестироваться с использованием различных записей, обладающих различными чертами и разными характеристиками ВСР. Параметры ВСР каждой тестовой записи и каждого выбранного сегмента регистрации, полученных при использовании коммерческого устройства, должны сравниваться с известными характеристиками исходного сигнала. Любые выявленные различия должны быть проанализированы в отношении специальных характеристик, внесенных в тестовую запись, например повышенным шумом, блужданием отправной точки и т.п. Должны быть определены системная ошибка оборудования и относительные погрешности.

Сообщение результатов

Технический отчет о тестировании должен быть подготовлен исключительно тестирующей организацией независимо от производителя тестируемого устройства.

ПРИЛОЖЕНИЕ С

Члены Рабочей Группы

Рабочая группа состояла из 17 членов:

Сопредседатели:

A. John Camm , U.K., Marek Malik , London, U.K.

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

Хотя текст настоящего доклада был составлен и одобрен всеми членами Рабочей Группы, структура текста разрабатывалась Редакторским Комитетом Рабочей Группы, состоящим из следующих членов:

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