Статистические показатели ритма сердца

Текст: А. Смиркин. С изменениями от 3 февраля 2013
Variations in heart rate may be evaluated by a number of methods. Perhaps the simplest to perform are the time domain measures. In a continuous ECG record, each QRS complex is detected, and the so-called normal-to-normal (NN) intervals (that is all intervals between adjacent QRS complexes resulting from sinus node depolarizations) is determined.
The simplest variable to calculate is the standard deviation of the NN interval (SDNN), i.e. the square root of variance. Since variance is mathematically equal to total power of spectral analysis, SDNN reflects all the cyclic components responsible for variability in the period of recording (determine the state of autonomous control in whole).
The most commonly used measure derived from interval differences is the square root of the mean squared differences of successive NN intervals (RMSSD). This measurement of short-term variation estimate high frequency variations in heart rate (parasympathetic activity).
Вегетативный баланс является адекватным и объективным показателем текущего функционального состояния и уровня адаптационных резервов. Его предварительную оценку можно сделать на основании визуального анализа кардиоритмограммы, на которой изображены колебания сердечных сокращений во времени. (Следует учесть, что ритмограмма отражает интенсивность колебаний потока нервных импульсов, идущих к сердцу, а не абсолютную интенсивность вегетативного тонуса.)
 
Ритмограмма 1
Ритмограмма №1
 
Статистика позволит нам проникнуть в ритм сердца глубже. Линия ритмограммы имеет волновую структуру, а значит длительность RR-интервалов (и обратная ей величина — мгновенная частота сердечных сокращений) меняется в пределах некоторого среднего значения. Поэтому мы можем рассчитать для RR-интервалов меры центральной тенценции и изменчивости — числа, которые дадут общее представление о интервалах и их разбросе, и которые позволят нам сравнивать разные ритмограммы.
Впервые расчет статистик для ритма сердца сделали в 1932 году Флейш и Бекман, которые обработали вручную сотни кардиоциклов и вычислили среднеквадратическое отклонение RR-интервалов. Сейчас это делает компьютер, но до сих пор подготовкой данных для расчета занимается профессионал, который кропотливо прореживает ЭКГ и оставляет в выборке только RR-интервалы между нормальными кардиоциклами, так называемые NN-интервалы (см. описание этого процесса). Иначе полученные статистические показатели будут некорректны.
 

Дыхательные и вазомоторные волны

Помимо уровня своего вегетативного баланса необходимо знать от каких процессов организма он зависит. Тогда, управляя этими процессами, можно научиться удерживать значение вегетативного гомеостазиса на оптимальном уровне. В этот заключается практическая цель наших исследований.
Механизмов, управляющих сердцем по принципам отрицательной и положительной обратных связей, много. Они заставляют ритм сердца непрерывно меняться, все время посылая потоки импульсов по парасимпатическим и симпатическим нервам, подходящим к сердцу (т. е. поддерживая их в постоянном тонусе).
 
Иннервация сердца
Иннервация сердца [по В. И. Козлову и Т. А. Цехмистренко, 2006]
 
Павлов говорил о восьми нервных влияниях на сердце, комбинациями которых обусловлены все возможные сердечные состояния. «Их столько, — писал Павлов, — что они с избытком покрывают все поэтические описания деятельности сердца, которое может „прыгать от радости“, „биться любовью“, „сжиматься от жалости“, „колотиться от страха“ и т. д.»
В основу международного стандарта 1996 года (Вариабельность сердечного ритма. Стандарты измерения, физиологической интерпретации и клинического использования) легла гипотеза миланского проф. А. Малиани, согласно которой: Heart rate variability (PDF). Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use / Task Force of The European Society of Cardiology and The North American Society of Pacing and Electrophysiology // European Heart Journal. — 1996. — 17. — С. 354–381
  1. Высокочастотные колебания (HF), отражающие модулирующее влияние парасимпатического отдела нервной системы, сопряжены с дыханием.
  2. Низкочастотные колебания (LF) обусловлены как периодически возникающими вспышками симпатической вазомоторной активности (собственный ритм сосудодвигательного центра), так и колебаниями ритма артериального давления, реализуемого через барорефлекторные механизмы.
  3. Физиологичекая сущность очень низкочастотных колебаний (VLF) ясна менее всего, поэтому их интерпретация проводится только с учетом клинических данных.
Колебания артериального давления, связанные с дыханием и вазомоторной активностью, были обнаружены еще в середине XIX века. В 1847 году немецкий физиолог Карл Людвиг при изучении динамики артериального давления наблюдал его колебания, синхронные с дыханием, которые он назвал «волнами кровянного давления». Людвиг Траубе при выключении дыхания обнаружил существование самостоятельных колебаний с периодом менее 10 секунд, а Эвальд Геринг подтвердил их вазомоторное происхождение, назвав эти осциляции «волнами Траубе».
 
К. Людвиг, Л. Траубе и Э. Геринг
К. Людвиг, Л. Траубе и Э. Геринг
 

Меры центральной тенденции

  1. Среднее арифметическое (Mx) — сумма значений, деленная на их количество.
  2. Медиана (Me) — значение, которое делит упорядоченную выборку пополам.
  3. Мода (Mo) — наиболее часто встречающееся значение.
The central tendency relates to the way in which quantitative data tend to cluster around some value: mean — the sum of all measurements divided by the number of observations in the data set; median — the middle value that separates the higher half from the lower half of the data set; mode — the most frequent value in the data set.
Средний RR-интервал принято обозначать как RRNN (normal-to-normal RR interval). При симметричном распределении значений и отсутствии «выбросов» он равен моде и медиане. Если эти условия не выполняются, то для анализа выбирают моду или медиану.
Примечение. «Выбросы» — экстремально малые или большие значения. Сильно влияют на среднее, но не влияют на моду и медиану.
Среднее, медиана и мода для ритмограмм:
 
№ 1 № 2 № 3
RRNNмс 739 956 939
Meмс 737 956 936
Moмс 734 974 943
 
Обратные им величины ЧСС (для наглядности):
 
№ 1 № 2 № 3
Ср. ЧССуд/мин 81,2 62,8 63,9
ЧССMeуд/мин 81,4 62,8 64,1
ЧССMoуд/мин 81,7 61,6 63,6
Меры центральной тенденции отражают конечный результат многочисленных регуляторных влияний на синусовый ритм сложившегося баланса между парасимпатическим и симпатическим отделами вегетативной нервной системы. Они обладают меньшей изменчивостью среди всех медико-статистических показателей и их отклонение от индивидуальной нормы обычно сигнализирует об увеличении нагрузки на аппарат кровообращения или о наличии патологических отклонений.
 

Меры изменчивости

  1. Стандартное отклонение (σ) — разброс данных относительно среднего значения, равно корню квадратному из дисперсии.
  2. Коэффициент вариации (CV) — стандартное отклонение, нормированное по среднему (σ/Mx)*100%.
  3. Вариационный размах (R) — разница между максимальным и минимальным значением.
Statistical dispersion is variability or spread in a variable. Measures of dispersion include: standard deviation — shows how much variation exists from the average, it is equal to the square root of the variance; coefficient of variation — the ratio of the standard deviation to the mean, expressed as a percentage; range — the difference between the largest and smallest values.
На вариационный размах сильно влияют «выбросы» — их либо предварительно устраняют, либо пользуются стандартным отклонением (коэффициентом вариации). Стандартное отклонение RR-интервалов принято обозначать как SDNN (standard deviation of NN intervals).
 
№ 1 № 2 № 3
RRminмс 659 849 768
RRmaxмс 810 1044 1081
Rмс 151 195 313
SDNNмс 27 38 52
CV% 3,66 3,94 5,58
 
при пересчете в ЧСС:
 
№ 1 № 2 № 3
ЧССminуд/мин 74,1 57,5 55,5
ЧССmaxуд/мин 91,0 70,7 78,1
ЧССRуд/мин 16,9 13,2 22,6
ЧССSDуд/мин 3,0 2,5 3,6
Меры изменчивости являются основными показателями вариабельности, указывающими на суммарный эффект влияния симпатической и парасимпатической систем. Их увеличение или уменьшение говорит о смещении вегетативного баланса в сторону преобладания одного из отделов, однако, не позволяет достоверно судить о том, в сторону какого.
 

Статистики разностей длительностей соседних NN-интервалов

Предыдущие статистики рассчитывались для длительностей интервалов. Оценке подвергаются и разности длительностей соседних интервалов, чтобы устранить постоянную составляющую динамического ряда и все медленные колебания. Разности могут быть как положительными, так и отрицательными, поэтому основным показателем здесь является среднее квадратическое — RMSSD (RMS of the differences of successive NN intervals). The root mean square (RMS), also known as the quadratic mean, is a statistical measure of the magnitude of a varying quantity. It is especially useful when variates are positive and negative.
 
№ 1 № 2 № 3
RMSSDмс 13 43 51
В  разностных показателях в чистом виде присутствует только быстрый компонент вариабельности — дыхательные колебания длительности кардиоинтервалов, поэтому они отражают активность парасимпатического отдела вегетативной нервной системы.
 

Гистограмма

Построение гистограмм распределения RR-интервалов является еще одним (геометрическим) методом анализа. Высота столбика гистограммы пропорциональна количеству RR-интервалов, попавших в соответствующий диапазон на временной шкале. Высота гистограммы аналогична моде (Mo) (см. меры центральной тенценции), а основание — вариационному размаху (ВР) (см. меры изменчивости).
Амплитуда моды (AMo) — отношение числа RR-интервалов моды к общему числу интервалов в % — рассматривается как мера мобилизирующего влияния симпатического отдела ВНС.
№ 1 № 2 № 3
AMo% 63,6 41,2 32,2
 
Гистограмма №1
Гистограмма для ритмограммы №1
 
Гистограмма №2
Гистограмма для ритмограммы №2
 
Гистограмма №3
Гистограмма для ритмограммы №3
 

Кардиоинтервалография

Кардиоинтервалография,или вариационная пульсометрия, является авторской методикой Р. М. Баевского в которой помимо вышеуказанных первичных статистик рассчитываются и анализируются вторичные показатели:
  1. Индекс вегетативного равновесия ИВР=AMo/BP — указывает на соотношение между активностью симпатического и парасимпатического отделов. При парасимпатической активности знаменатель будет увеличиваться, а числитель уменьшаться, в результате чего ИВР резко снизится. При увеличении симпатических влияний наблюдаются противоположные сдвиги.
  2. Вегетативный показатель ритма ВПР=1/Mo*ВР — позволяет судить о парасимпатических сдвигах вегетативного баланса. Чем меньше ВПР, тем больше вегетативный баланс смещен в парасимпатическую сторону.
  3. Индекс напряжения регуляторных систем ИН=AMo/(2ВР*Mo) — отражает степень централизации управления сердечным ритмом.
  4. Показатель адекватности процессов регуляции ПАПР=AMo/Mo — отражает соответствие между активностью симпатического отдела ВНС и ведущим уровнем функционирования СА-узла.
 
№ 1 № 2 № 3
ИВР 421 211 103
ВПР 9,02 5,27 3,39
ИН 287 108 54,5
ПАПР 86,6 42,3 34,1
 

Анализ описательных статистик

Это далеко не полный перечень статистических показателей, рассчитываемых для ритма сердца. Но и тех, что есть достаточно, поскольку остальные показатели хорошо кореллируют с ними. Перейдем к их анализу.
Мы считаем ошибочным излишне прямолинейный подход к интерпретации результатов, при котором баланс отделов вегетативной нервной системы (ВНС) оценивается по принципу «показатель — заключение». Например, если индекс Кердо (равный отношению диастолического давления к частоте пульса) меньше 1, то вегетативный тонус сдвинут в сторону симпатикотонии, если больше 1 — парасимпатикотонии. При этом не учитывается существование довольно широкого диапазона, в пределах которого вообще нецелесообразно говорить о преобладании того или иного отдела ВНС — так называемый смешанный (сбалансированный) тип вегетативной регуляции.
«Нормальные» колебания вегетативного баланса зависят от возраста, уровня физической тренированности и других факторов. Сам Кердо писал, что достоверное заключение о сдвиге вегетативного тонуса можно делать только тогда, когда значение индекса превышает разброс ±15%. Он считал индекс пригодным либо для диагностирования больших сдвигов вегетативного тонуса при некоторых заболеваниях, либо для отслеживания изменений тонуса при многократных измерениях.
1. Средняя ЧСС (RRNN) является результатом сложившегося баланса между парасимпатическим и симпатическим отделами ВНС и её отклонение от индивидуальной нормы обычно сигнализирует об увеличении нагрузки на аппарат кровообращения или о наличии патологических отклонений. При повышении ЧСС более 80 ударов в минуту парасимпатический контроль деятельности сердца уменьшается. При дальнейшем повышении ЧСС ритм становится малоизменчивым (ригидным) — волновая структура на линии ритмограммы практически пропадает, а гистограмма сужается до одного столбика.
Умеренное учащение сердечного ритма на ритмограмме № 2 соответствует её низкой вариабельности. Ритмограммы № 2 и № 3  при одинаковой средней ЧСС имеют различную волновую структуру, что говорит о низкой информативности RRNN при значениях ЧСС близких к нормальным.
2. Стандартное отклонение (SDNN/CV) — основной показатель вариабельности, который отражает смещение вегетативного баланса в сторону преобладания одного из отделов, но не позволяет утверждать в сторону какого. В клинике SDNN и CV достоверно снижаются у лиц с различной патологией. Их низкие значения у ритмограммы № 3 подтверждают предварительный вывод о переходе нейрогуморальной регуляции на более низкий уровень, не способный быстро обеспечивать гомеостазис.
При расчете SDNN не учитывается последовательность появления RR-интервалы во времени, они рассматриваются как множество. Это приводит к тому, что разные с точки зрения здравого смысла ритмограммы могут иметь одинаковое среднее значение, стандартное отклонение и гистограмму распределения, как показано на рисунке ниже.
 
Ритмограммы с одинаковым средним значением, стандартным отклонением и гистограммой
Ритмограммы с одинаковым средним значением, стандартным отклонением и гистограммой
 
3. Вторичные показатели вариационной пульсометрии Р. М. Баевского, рассчитанные по моде, вариационному размаху и амплитуде моды, имеют описанные выше недостатки, присущие первичным показателям (см. пп. 1, 2). Эти индексы представлены не в абсолютной, а в интервальной шкале, что позволяет судить о том, что описываемые ими свойства, например, «вегетативное равновесие», одной ритмограммы больше или меньше, чем у другой, но не позволяет говорить о том, во сколько раз.
4. Cреднее квадратическое разностей длительностей соседних NN-интервалов (RMSSD) обладает лучшими статистическими свойствами, чем SDNN, так как при его рассчете учитывается порядок появления NN-интервалов во времени. Он адекватно отражает высоковолновую парасимпатическую активность, однако чувствителен к нестационарности процесса. Для наших ритмограмм RMSDD № 1 < RMSDD № 2 < RMSDD № 3.
Описательные статистики, давая нам больше информации о ритмограмме, чем визуальный анализ, тем не менее, не позволяют достоверно оценивать активность обоих отделов ВНС по отдельности в абсолютных величинах.
О спектральном анализе, позволяющем получать абсолютное значение вегетативного баланса, см. статью Спектр ритма сердца. Также в ней о методах, уточняющих результаты спектрального анализа: активной ортостатической функциональной пробе и исследовании кросскорреляционных отношений между частотой дыхания и сердечных сокращений.

© 2007–2015 Ashtanga Yoga RG
Адрес электронной почты: astanga@vinyasa.ru