Имеет ли смысл изучение вариабельности сердечного ритма при пароксизмальной форме фибрилляции предсердий во время регистрации эпизода аритмии в структуре записи суточного мониторирования электрокардиограммы?

На сегодняшний день можно выделить от 40 до 60 индексов, которые активно используются в анализе вариабельности ритма сердца (ВРС) [1][2]. Традиционно индексы ВРС измеряются и интерпретируются исключительно на синусовом ритме (СР), поскольку многие авторы отмечают, что ритм во время эпизодов аритмий, в частности, фибрилляции предсердий (ФП), носит хаотический характер [3].

В нашем исследовании мы сделали предположение, что несмотря на хаотичность ритма ФП, некоторые его свойства могут быть связаны с параметрами ВРС на СР, а изучение индексов ВРС на ритме пароксизма ФП может дать дополнительную клинически значимую информацию о течении исследуемой аритмии. Данная работа отличается от предыдущих измерений ВРС при пароксизмальной форме ФП [4][5] автоматическими подходами к детектированию эпизодов аритмии, а также использованием методов разведочного анализа данных из пакетов для машинного обучения в целях направленного поиска внутренних закономерностей в структуре анализируемых данных. Это позволило нам предложить клиническое значение индекса HTI, измеренного на ритме пароксизма ФП, а также перенести интерпретацию индексов ВРС для регулярного ритма на ритм ФП, используя многопараметрические линейные модели.

Материал и методы

В данной работе исследовались ретроспективные данные суточного мониторирования электрокардиограммы (ЭКГ), полученные из базы данных пациентов с пароксизмальной формой ФП “Long Term Atrial Fibrillation Database” (LTFADB), представленной в открытом хранилище медицинских сигналов Physionet [6], а также из базы длительного хранения “Миокард-холтер” Свердловской областной клинической больницы № 1. Для разметки оригинальных данных был реализован алгоритм автоматического обнаружения ФП [7]. Критерием отбора записей было наличие суммарно не <120 мин эпизодов СР и не <120 мин пароксизмальной ФП, поскольку многие индексы ВРС могут быть рассчитаны только на длинных эпизодах ЭКГ. Заметим, что записи не содержали других нарушений сердечного ритма и проводимости миокарда, кроме ФП. Согласно данному критерию, из 84 записей, представленных в LTAFDB, были отобраны 26 (возраст пациентов 67±11 лет, 13 мужчин и 13 женщин). Из имевшихся 45 записей базы СОКБ № 1 были отобраны 11 (возраст пациентов 62±9 лет, 6 мужчин и 5 женщин). Проведение исследования одобрено локальным этическим комитетом ГАУЗ СО СОКБ № 1, пациенты дали информированное добровольное согласие на использование в исследовании записей суточного мониторирования ЭКГ по Холтеру.

Рисунок 1 демонстрирует схему процедуры предобработки данных, состоящую из нескольких шагов: разметка ЭКГ на эпизоды СР и ритма ФП, автоматическая фильтрация эктопических пиков [8] и их исключение из анализа, подсчет индексов ВРС для каждого из анализируемых видов ритма. Далее для каждой отобранной записи были определены последовательности RR-интервалов, которые были разбиты на меньшие RR-серии, согласно имеющейся разметке ритмов. RR-серии для каждого типа ритма были вслед соединены в единые последовательности. Следовательно, каждая отобранная запись предоставляет объединенную NN-последовательность для СР и объединенную RR-последовательность для ритма ФП.

Были рассчитаны 48 индексов ВРС для NNпоследовательностей при СР и 48 индексов ВРС для RR-последовательностей при ФП (рис. 2) с помощью программного пакета NeuroKit2. Среди рассчитываемых индексов ВРС для обоих типов ритма выделяются следующие группы: индексы частоты ритма (MeanNN, MedianNN) [1]; индексы быстрой ВРС (RMSSD, SDSD, CVSD pNN50, pNN20, SD1, SD1d, SD1a) [1, 9]; индексы медленной ВРС (SD2, SD2d, SD2a, SDNN, SDNNd, SDNNa, MadNN, CVNN, MCVNN, IQRNN) [1, 9]; геометрические индексы (HTI, TINN) [1]; индексы частотного домена (LF, HF, LFn, HFn, LF/HF) [1]; индексы, аппроксимирующие энтропию (SampEn, ApEn) [1], индексы главных компонент распределения на графике Пуанкаре (S, SD1/SD2, CVI, CSI, CSI Modified) [1][10]; индексы фрагментации ритма (PIP, IALS, PAS, PSS) [11]; индексы асимметрии ускорения и замедления пульса (C1a, C1d, Ca, Cd, C2a, C2d) [9]; индексы, основанные на сдвиге графика Пуанкаре относительно линии идентичности (AI, PI, SI, GI) [12]. Заметим, что ранее интерпретации индексов ВРС были основаны на анализе СР. Возможные интерпретации характеристик ВРС для пароксизмов ФП, предложенные нами, приведены ниже в Обсуждении.  Далее по тексту стандартные аббревиатуры (RMSSD, SDNN, AI и т.д.) без префикса обозначают индексы при СР. Аббревиатуры с префиксом PAF (PAF_ RMSSD, PAF_SDNN, PAF_AI и т.д.) обозначают индексы на ритме ФП.

Для анализа данных были построены матрицы корреляций между индексами. Для анализа связей между ВРС пароксизмального и регулярного ритмов мы реализовали построение всех возможных множественных регрессий, которые могут объяснить индексы ВРС, измеренные на пароксизмальном ритме, на основе параметров ВРС на регулярном ритме. При этом отбирались только значимые модели с p<0,01, R^2>0,6, а ранжирование выполнялось на основе информационного критерия Акайке.

Работа поддержана государственным заданием ФГБОУ ВО УГМУ Минздрава России 121040500248- 7 “Разработка комплексного подхода к персонализированной диагностике, терапии и профилактике наджелудочковых нарушений сердечного ритма вегетативного генеза”.

Результаты

Различия между показателями ВРС при СР и ФП

При переходе ритма от СР к ритму ФП значения индексов ВРС изменяются. Распределения индексов для двух типов ритмов представлены на рисунке 2. Ритм при ФП характеризуется ожидаемым ускорением средней частоты ритма (MedianNN и MeanNN), уменьшением значений индексов симпатической активации (CSI, CSI Modified) и ростом парасимпатических индексов, характеризующих быструю вариабельность (RMSSD, pNN50, SD1).

В основе большинства отличий в распределении индексов ВРС лежат особенности гистограмм RRинтервалов и графиков Пуанкаре. Характерные различия этих графиков для участка СР и пароксизма ФП у отдельно взятого пациента представлены на рисунке 3. Для СР гистограмма NN-интервалов соответствует нормальному гауссовому распределению. Для ФП у того же пациента в правой части гистограммы RR-интервалов возникает длинный хвост, и гистограмма становится двухпиковой. Второй пик соответствует присутствующим в анализируемых данных длинным и последовательным задержкам в активации предсердий.

График Пуанкаре используется для демонстрации самоподобия ритма, координаты каждой точки графика соответствуют i и i+1 RR-интервалу, соответственно. График Пуанкаре дает понять, чем вызваны отличия между типами ритмов: смещением характеристик ВРС в целом (направление вдоль линии идентичности графика) или же неравномерными переходами между соседними RR-интервалами (направление поперек линии идентичности). Для СР распределение точек на графике Пуанкаре — это многомерное нормальное распределение, чья дисперсия описывается двумя главными компонентами графика SD1 и SD2. Для ритма ФП наблюдается значительное количество выбросов вдоль линии идентичности и главных осей графика. Такие изменения оказывают непосредственный эффект на показатели быстрых и медленных механизмов регуляции ВРС. При каждом типе ритма некоторые индексы ВРС образуют группы высокой попарной корреляции. Для выявления таких групп использовались матрицы абсолютных значений корреляций и иерархическая кластеризация. Визуализация работы этих методов для СР и ФП представлена на рисунке 4. Видно, что как для СР, так и для ФП наблюдаемые в матрице группы коррелированных индексов практически полностью повторяют классификацию на основе статистических характеристик ВРС. Во многом, аналогичные группы коррелируемых индексов выделяются и для ритма пароксизмальной ФП.

Корреляции между индексами ВРС и восстановлением ритма

Нами были изучены корреляции индексов ВРС с количеством восстановлений ритма в течении суток (англ. daily recovery) и общей длительностью пароксизмов ФП в процентном соотношении к общей длине записи (англ. AF ratio). В целом количество эпизодов восстановления ритма коррелировало с индексами быстрой и медленной ВРС, а также индексами фрагментации ритма, при этом процент наличия в структуре записи ритма ФП коррелировал с энтропийными индексами, а также индексами CSI, HF, pNN50. Однако полученные коэффициенты корреляции не превышали 0,48 по абсолютному значению и не имели статистической значимости (p>0,05).

Для индексов ВРС, измеренных на ритме ФП, процентное соотношение пароксизмов в сутках было связано с частотными индексами PAF_LF и PAF_HF и геометрическим индексом PAF_HTI. Коэффициент корреляции для всех индексов, кроме PAF_HTI, также не превышал 0,5. Только геометрический индекс PAF_HTI выделился среди остальных и показал умеренную отрицательную корреляционную связь с процентным соотношением длительности пароксизма ФП во всей записи (r=0,6, p<0,02).

Связь между показателями СР и ФП

Согласно нашим данным, не существует простой линейной модели, позволяющей предсказывать отдельно взятый индекс на пароксизме ФП по одному отдельно взятому индексу на СР во всех возможных парах. Между индивидуальными индексами ВРС при ФП и индивидуальными индексами при СР коэффициент корреляции не превосходил 0,58.

Однако множественная линейная регрессия способна предсказывать индексы при ФП, используя индексы при СР в качестве независимых переменных. Используя алгоритм перебора, мы построили все возможные линейные регрессионные модели (всего 9339840 моделей), предсказывающие один индекс при ФП, используя один, два, три или четыре индекса при СР. Линейные модели с одним параметром достигают скорректированного R^2=0,51. Распространение регрессии на две, три и четыре независимые переменные приводит к моделям с максимальным скор.R^2 равным 0,62, 0,68, 0,74, соответственно. Мы полагаем, что модели со значениями скор.R^2>0,6 заслуживают дальнейшего анализа.

Линейные модели для индексов ВРС при ФП

18 наиболее значимых моделей из проанализированного семейства представлены в таблице 1. Найденные модели предсказывают следующие индексы: PAF_CVI (скор.R^2≤0,74), PAF_pNN20 (скор. R^2≤0,71), PAF_pNN50 (скор.R^2≤0,71), PAF_ApEn (скор.R^2≤0,69), PAF_SDNN (скор.R^2≤0,63), PAF_SD2 (скор.R^2≤0,61). Полученные модели имеют между собой определённые сходства. Первым предиктором каждой модели является MeanNN с положительным знаком. Вторыми предикторами у каждой модели являются индексы дисперсии RRинтервалов (CVNN, IQRNN, MadNN). Из чего следует, что полученные показатели при ФП напрямую зависят от частоты ритма и разброса NN-интервалов при СР.

Модели для индексов быстрой ВРС

Показатели pNN20 и pNN50 — это индексы быстрой ВРС. На ритме ФП индексы PAF_pNN20 и PAF_pNN50 показывают процент соседних RRинтервалов, отличающихся на 20 или 50 мс. Модели для данных индексов отличаются в основном четвертыми предикторами. CVSD — наиболее значимый 4-й предиктор с максимальным коэффициентом в правой части модели — является нормированным на частоту ритма индексом RMSSD и тесно коррелирует с остальными показателями быстрой ВРС. Среди альтернативных 4-x предикторов выступают индексы SD1d и ApEn. Индекс SD1d, как и CVSD, отражает эффекты быстрой ВРС. В свою очередь, ApEn является мерой энтропии временной серии и говорит о нерегулярности NN-интервалов.

Модели для индексов медленной ВРС

Индекс PAF_SDNN определяется как стандартное отклонение от среднего значения серии RRинтервалов при ФП. Стандартное отклонение чувствительно к выбросам, вследствие чего высокий PAF_SDNN при ФП означает как меньшую остроту пика гистограммы RR-интервалов, так и более выраженные хвосты гистограммы RR-интервалов (рис. 3). Индекс PAF_SD2 оценивает дисперсию RR-интервалов вдоль линии идентичности графика Пуанкаре. Для ФП распределение вдоль этой линии имеет длинный хвост в сторону высоких значений, что может говорить о наличии последовательных активаций с длинными задержками по сравнению с общей структурой ритма.

В моделях для данных индексов медленной ВРС интересно то, что первый предиктор и второй предиктор — MeanNN и CVNN — находятся в нелинейном взаимоотношении. Поскольку CVNN определяется формулой CVNN = SDNN / MeanNN, данные предикторы балансируют вклад друг друга в зависимости от средней частоты сердцебиений. Подобная характеристика не может быть получена в простой линейной модели с одним параметром.

Третьим предиктором в моделях является IQRNN — разница между квантилями распределения NN-интервалов. IQRNN и CVNN характеризуют длительные процессы вариации ритма, однако они входят в модель с разными знаками. CVNN является нормированным SDNN, и, как уже было отмечено, он чувствителен к хвостам распределений. C другой стороны, IQRNN является исключительно характеристикой эксцесса распределения и малочувствителен к выбросам. Вхождение данных индексов с разными знаками может говорить о том, что острота пика гистограммы на СР сама по себе не имеет существенного влияния на PAF_SDNN, но наличие выраженного хвоста гистограммы и выбросы на СР могут быть признаком увеличенной дисперсии RR-интервалов при пароксизме аритмии.

Прочие модели

Для индекса PAF_CVI, показывающего влияние вагуса в ВРС [10], были получены достаточно точные модели. Технически этот индекс является логарифмом от произведения параметров, описывающих быстрые и медленные характеристики ВРС [10]. То есть он коррелирует с группами индексов быстрой ВРС (PAF_SD1*, PAF_RMSSD, PAF_pNN*) и медленной ВРС (PAF_SD2*, PAF_SDNN, PAF_IQRNN).

Анализ моделей для PAF_CVI в большинстве своем повторяет анализ для моделей медленной ВРС. В них также появляется нелинейность в отношении CVNN и MeanNN, возникает взаимоотношение между дисперсионными индексами, характеризующими стандартное отклонение (CVNN) и эксцесс распределения (IQRNN или MCVNN). Однако наличие индексов MedianNN и SDNNd с отрицательным знаком в качестве четвертых предикторов может говорить о скошенности распределения в сторону меньших задержек между сокращениями. Можно предположить, что пациенты, у которых распределение NNинтервалов скошено в сторону малых задержек активации, на ритме ФП будут иметь высокие значения индексов, которые характеризуют быстрые и медленные эффекты ВРС. Индексы ApEn и SampEn являются показателями нерегулярности ритма и непредсказуемости флуктуаций временной серии. Исходя из моделей, положительный вклад MeanNN (первый предиктор) означает, что энтропия на пароксизмах выше при низкой частоте регулярного ритма. Присутствие SampEn (третий предиктор) в моделях говорит о существующей зависимости энтропии при ФП от энтропии при СР.

Обсуждение

Полученные результаты проведенного исследования могут быть рассмотрены с нескольких точек зрения. С клинической точки зрения наиболее важным является результат о связи индекса PAF_HTI с возможностью восстановления ритма за счет его корреляции с длительностью пароксизма аритмии. PAF_HTI коррелирует с длительностью пароксизма ФП. Индекс PAF_HTI, измеренный на ритме ФП, обратно коррелирует с общей длительностью пароксизма аритмии (рис. 4). HTI и PAF_HTI — это индексы, показывающие отношение площади всех столбцов гистограммы RR-интервалов к ее высоте [1].

Изначально этот индекс был предложен в исследованиях по обработке биомедицинских сигналов для детектирования эпизодов ФП [1] и не предполагал наличия какой-либо клинической интерпретации. 

Формулировка HTI через плотность вероятности позволяет дать индексу иную интерпретацию. Площадь всех столбцов у нормированной гистограммы, аппроксимирующей плотность вероятности, всегда равна единице. Если распределение близко к нормальному, то высота данной гистограммы оценивает остроту пика. Таким образом, индексы HTI и PAF_HTI фактически являются оценками остроты пика распределения RR-интервалов и связаны с коэффициентом эксцесса распределения. Большие значения PAF_HTI означают более пологое распределение, меньшие — более острое.

При ФП гистограмма сильно скошена в сторону больших задержек в структуре ритма (см. рис. 3), а увеличение значений индекса PAF_HTI как раз является признаком наличия задержек между соседними сердечными сокращениями. Самостоятельно PAF_HTI не демонстрирует линейных корреляций с показателями частоты сердечных сокращений (PAF_MeanNN&MeanNN, PAF_MedianNN&MedianNN) и дисперсией RR-интервалов (PAF_RMSSD&RMSSD, PAF_ CVNN&CVNN, PAF_SDNN&SDNN). Обратная связь PAF_HTI и длительности пароксизма аритмии позволяет сделать предположение о том, что при больших значениях данного индекса, общая длительность пароксизма аритмии будет меньше. Это можно объяснить следующим образом. ФП — это патологическое состояние, у которого есть триггер инициации и субстрат для поддержания аритмии. Если электрофизиологически на уровне субстрата возникают условия, не способствующие поддержанию хаотической активации — например, увеличиваются задержки между активациями — то при сохранении состоятельности функции синусового узла и определенном напряжении тонуса парасимпатической нервной системы (НС), активность последнего начнет доминировать и позволяет восстановить СР. С этой точки зрения появление длительных задержек между RR-интервалами означает появление временных отрезков, в которые может произойти восстановление ритма. За счет особенностей гистограммы RRинтервалов, большие значения PAF_HTI становятся косвенным маркером появления возможностей для восстановления ритма путем замещения ФП активацией из синусового узла.

Связь с автономной НС

Одним из важнейших подходов к интерпретации индексов ВРС является установление их связей с активностью автономной НС [4]. На сегодняшний день данных об индексах активности парасимпатической НС значительно больше, нежели чем об индексах, характеризующих влияние симпатической НС и барорефлекс [2]. Традиционно считается, что индексы pNN50, RMSSD и HF отражают парасимпатические влияния в регуляции сердечного ритма [13]. Так как на длительных промежутках индекс SD1 коррелирует с pNN50 и RMSSD (рис. 3), то их также можно считать парасимпатическими. Парасимпатическая НС оказывает влияние не только на СР, но и на ритм ФП. В большинство построенных нами моделей для показателей ВРС на ФП в качестве предикторов входят индексы быстрой ВРС на СР, которые обычно связывают с воздействием парасимпатической НС.

К симпатическим индексам относят LF, CSI. Однако доказательная база для CSI ограничена [10], а LF некоторые авторы относят к индексам, отражающим барорефлекс [1], а не симпатическую иннервацию. В свою очередь, слишком высокие или слишком низкие значения SD1/SD2, LF/HF могут говорить о смещении баланса автономной НС [1].

Мы продемонстрировали, что индексы ВРС, измеренные на СР и на ритме ФП, имеют существенные различия (см. рис. 2). При переходе от СР к ритму пароксизма ФП увеличиваются средние значения и дисперсии индексов ВРС, характеризующих эффекты быстрой ВРС (RMSSD&PAF_RMSSD, SD1&PAF_SD1 и т.д.), что отражается в увеличении средних индексов процентного описания быстрой ВРС (pNN20&PAF_pNN20, pNN50&PAF_pNN50 и т.д.). При этом частота ритма и его непредсказуемость (энтропия) возрастает (ApEn&PAF_ApEn, SampEn&PAF_SampEn). Эти наблюдения совпадают с результатами более ранних работ [3].

При ФП индексы, характеризующие тонус симпатической НС (CSI&PAF_CSI), уменьшаются, по сравнению с их значениями на СР, а индексы парасимпатической НС (pNN50&PAF_pNN50, RMSSD&PAF_RMSSD, SD1&PAF_SD1) возрастают. Если предположить, что интерпретация индексов ВРС для ФП остается схожей с их интерпретацией для СР, то можно сделать вывод, что на ритме пароксизмальной ФП влияние активности симпатической НС уменьшается, а парасимпатической — увеличивается.

Сделаем предположение о физиологической составляющей наблюдаемых процессов. ВРС регулярного ритма регулируется процессами ионного обмена в клетках синусового узла, а также автономной НС. При этом в регуляции ритма участвует левый блуждающий нерв. Этот же нерв управляет дыханием и обеспечивает барорефлекс. Особенности физиологии позволяют интерпретировать многие индексы ВРС с точки зрения активности парасимпатической НС, влияния барорефлекса [1]. ВРС на ФП вызвана другими физиологическими механизмами. В случае ФП на вход атриовентрикулярного соединения постоянно приходят импульсы активации. При этом главной функцией атриовентрикулярного соединения является задержка проведения импульсов от предсердий к желудочкам. Атриовентрикулярное соединение также регулируется автономной НС [14], преимущественно левым блуждающим нервом. Таким образом, получается, что индексы ВРС при ритме ФП все еще могут регулироваться за счет активности вагуса и интерпретироваться схожим образом, однако их оценка в большей степени говорит о функциональном состоянии атриовентрикулярного соединения, нежели чем синусового узла.

В нашем исследовании мы рассматривали только записи пациентов с пароксизмальной формой ФП. Переход пароксизмальной ФП в персистирующую ФП де-факто является увеличением длительности пароксизма более 7 сут. Переход пароксизмальной формы ФП в персистирующую, а затем постоянную, по-видимому, может сопровождаться прогрессированием автономной кардионейропатии с последующим более неблагоприятным клиническим течением аритмии, что согласуется с ранее представленными работами в области физиологии [14][15].

Связь двух типов ритма

Одной из целей проводимого исследования была попытка показать, что индексы ВРС, измеренные на ритме ФП, не являются полностью хаотическими, и зависят от показателей ВРС, измеренных на СР. Для этого в работе применялись простые линейные модели (анализ корреляций) и многопараметрические линейные модели.

Используя корреляционные карты, мы показали, что индексы группируются в соответствии с теми статистическими характеристиками ритма, которые они характеризуют. Группы выделяются отдельно для СР и для ритма пароксизма ФП. При этом нет значимых корреляций между отдельными индексами ВРС двух типов ритмов. Однопараметрические линейные модели могут объяснить только до 52% (R^2=0,52) наблюдаемой дисперсии PAF_* индексов. Несмотря на это, использование многопараметрических линейных моделей с четырьмя предикторами уже позволяет связать характеристики регулярного ритма с предсказываемыми характеристиками ВРС на ФП.

Наше исследование показывает, что до 74% наблюдаемой дисперсии индексов PAF_CVI, PAF_ pNN20, PAF_pNN50, PAF_ApEn, PAF_SDNN, PAF_SD2 могут быть объяснены с помощью четырех индексов ВРС, полученных на СР (табл. 1). Каждая из полученных моделей включает в себя параметр, характеризующий общую частоту ритма MeanNN, и параметр, отражающий разброс NN-интервалов во всем наблюдаемом отрезке ЭКГ (индексы медленной ВРС: CVNN, IQRNN, MadNN). Индексы частоты ритма (MeanNN, MedianNN), измеренные на длинных промежутках ЭКГ, во многом связаны с индивидуальными особенностями пациента, такими как пол, индекс массы тела, площадь поверхности тела, размеры сердца [1]. Индексы медленной вариабельности на длительных участках ритма (длиннее 30 мин) демонстрируют влияние гуморальной регуляции, циркадианных ритмов, а также тонуса автономной НС [2]. Модели только с двумя параметрами не могут достаточно хорошо объяснить наблюдаемую дисперсию, и многопараметрические линейные модели обязательно должны включать и другие индексы: CVSD, MCVNN, PSS, SampEn и другие.

Наиболее важным является то, что в часть моделей входят индексы, содержащие непараметрические оценки разброса (IQRNN) и параметрические (SDNN). Хорошо известно, что для нормального распределения со стандартным отклонением σ интерквартильный диапазон соответствует интервалу (-0,67*σ, 0,67*σ). Но для асимметричных распределений с хвостами острых или бимодальных распределений это правило не выполняется. Если в множественную линейную модель начинает входить два типа оценок разброса, то они начинают работать как некий критерий отличия распределения от нормального. Для изучаемых данных модели с параметрическими и непараметрическими оценками разброса анализируют эксцесс и асимметрию гистограммы NN-интервалов. Таким образом, представленные модели связывают особенности нормального ритма и ритма ФП.

Дополнительным фактором, объясняющим почему простых корреляций нет, но множественная линейная регрессия позволяет описать ВРС при ФП, является то, что регрессия косвенным образом вводит нелинейные связи между индексами. Например, в некоторые модели входят как SDNN, так и CVNN, являющийся SDNN, нормированным на MeanNN, что вводит в модель нелинейную взаимосвязь между дисперсией NN-интервалов и частотой ритма. Таким образом, в модели появляется дополнительная нелинейная компонента.

Заключение

В проведенном исследовании предпринята попытка изучения регуляции сердечного ритма на пароксизме ФП с помощью анализа индексов ВРС. Нами были рассчитаны более сорока индексов ВРС на двадцатичетырехчасовых записях ЭКГ. Методология исследования строго разделяла расчет индексов ВРС при СР и ритме ФП в структуре каждой из исследуемых записей.

Ни один из рассмотренных в работе индексов ВРС на СР не продемонстрировал взаимосвязи с длительностью пароксизма ФП или возможностью восстановления ритма. Однако индекс PAF_HTI, измеренный на длительных эпизодах пароксизмов ФП, имеет обратную корреляцию с общей длительностью пароксизмов данной аритмии в течение суток. Высокие значения PAF_HTI предполагают наличие длительных задержек в ритме ФП, в ходе которых увеличивается шанс на восстановление ритма благодаря активациям из синусового узла.

Показано, что значения индексов, отвечающих за быструю ВРС (RMSSD, SD1, pNN50 и т.д.), при ФП существенно выше, чем на СР, что можно интерпретировать как увеличение активности парасимпатических влияний в регуляции пароксизмального ритма по сравнению с СР.

Индексы ВРС, измеренные на пароксизме ФП, нельзя описать на основе индексов ВРС, измеренных на СР, с помощью простых линейных моделей. Однако у индексов PAF_CVI, PAF_pNN20, PAF_ pNN50, PAF_ApEn, PAF_SDNN, PAF_SD2 можно объяснить до 74% дисперсии, используя многопараметрическую линейную модель с четырьмя параметрами. При этом большинство рассмотренных моделей связывают параметры ВРС при ФП с ассиметричностью и эксцентриситетом гистограммы распределения NN-интервалов на СР.

Проведенное исследование имеет существенные перспективы в продолжении изучения ВРС при пароксизмальных нарушениях сердечного ритма.

Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.