Variabilitatea ritmului cardiac

Versiunea actuală a paginii nu a fost încă examinată de colaboratori experimentați și poate diferi semnificativ de versiunea revizuită pe 8 iulie 2019; verificările necesită 14 modificări .

Variabilitatea ritmului cardiac ( HRV ), de asemenea, variabilitatea ritmului cardiac ( HRV ), este un fenomen fiziologic  care se manifestă printr-o modificare a intervalului dintre începuturile a două cicluri cardiace adiacente . Evaluat prin modificări ale intervalului de timp dintre bătăile inimii adiacente (bătăile inimii).

Următorii termeni sinonimi sunt mai puțin folosiți: „ variabilitatea lungimii ciclului ”, „ variabilitatea RR ” (unde R este punctul corespunzător vârfului complexului QRS al undei electrocardiogramei (ECG) și RR este intervalul dintre R-urile succesive) și „ variabilitatea perioadei cardiace ”.

HRV este inversul variabilității ritmului cardiac instantaneu ( HR).

În conformitate cu GOST [D: 1] , „ un dispozitiv de înregistrare pentru măsurarea dependenței perioadei contracțiilor inimii în timp ” ar trebui numit cronocardiograf și astfel de înregistrări ar trebui numite cronocardiograme .

În literatura științifică, puteți găsi termeni folosiți ca sinonime pentru cronocardiograme. Deci, secvența valorilor „instantanee” ale ritmului cardiac este uneori numită cardiotahogramă , iar succesiunea valorilor intervalului dintre începuturile bătăilor inimii adiacente se numește ritmogramă . [A: 1] [B: 1] Bayevsky a folosit termenii „ serie dinamică de cardiointervale ” și „ cardiointervalogramă ” în același scop ; iar termenul de „ ritmogramă ” a fost folosit pentru a se referi la una dintre modalitățile grafice de reprezentare a seriei dinamice de cardiointervale, adică cronocardiogramele. [A:2]

Cercetarea și analiza HRV includ trei etape: [1]

  1. măsurarea și prezentarea seriilor temporale de cardiointervale ==> ;
  2. analiza serii temporale de cardiointervale => ;
  3. evaluarea rezultatelor analizei HRV => .

Istoria studiului

Se crede [2] că acest fenomen a fost descoperit pentru prima dată de Albrecht von Haller în 1760 [B: 2]

Analiza HRV a început să se dezvolte activ în URSS la începutul anilor 1960, deoarece unul dintre stimulentele importante pentru dezvoltarea sa a fost succesul medicinei spațiale . În 1966, a avut loc la Moscova primul simpozion din lume despre variabilitatea ritmului cardiac]. [A: 2] Primele monografii despre HRV [B: 3] [B: 4] au fost publicate și în URSS. [A:2]

În anii 1980, R. M. Baevsky a propus un indicator al activității sistemelor de reglementare (PARS) pentru o evaluare completă a ritmului cardiac, care este calculat în puncte pe baza metodelor de mai sus. Adică, o analiză calitativă a HRV ar trebui efectuată conform tuturor celor trei metode, iar datele obținute sunt utilizate pentru a calcula indicatorul PARS. [B:4] [A:2]

În 1996, au fost publicate ghiduri internaționale (Recomandări—1996), elaborate de un grup de lucru al Societății Europene de Cardiologie și al Societății Nord-Americane de Pacing și Electrofiziologie (Task Force al Societății Europene de Cardiologie și al Societății Nord-Americane de Pacing și Electrofiziologie). ). [A: 3] [A: 4] Ceva mai târziu, traducerea lor în limba rusă a fost publicată. [A:1]

În 2001, în conformitate cu decizia Comisiei pentru instrumente și dispozitive de diagnosticare a Comitetului pentru echipamente medicale noi din cadrul Ministerului Sănătății din Rusia (procesul verbal nr. 4 din 11 aprilie 2000), a fost creat un grup de experți pentru a dezvolta orientări interne pentru analiza HRV, în urma cărora a fost propusă o versiune în limba rusă a recomandărilor privind utilizarea metodelor de analiză HRV [A: 5] , care în unele proceduri diferă semnificativ de Recomandările din 1996. Ele oferă, de asemenea, o serie de caracteristici menite să evalueze rezervele funcționale ale organismului, utilizate în mod tradițional în medicina spațială în URSS. [A:6]

Aplicabilitatea limitată a setului de metode Standard Internațional din 1996 a fost evidențiată în multe studii (de exemplu [B: 1] [A: 7] ). În acest sens, continuă căutarea și dezvoltarea de noi metode de analiză a HRV (de exemplu, [A: 6] [A: 8] [B: 1] [B: 5] )

Metode de înregistrare

Serii dinamice de cardiointervale pot fi obținute prin analiza oricăror înregistrări cardiografice (electrice, mecanice, ecografice etc.). [1] Metodele utilizate pentru a detecta bătăile inimii includ: electrocardiografie , tensiune arterială, balistocardiograme , [A:9] și un semnal de undă de puls derivat de la un fotopletismograf . De obicei, variabilitatea ritmului cardiac este estimată pe baza măsurătorilor duratei intervalelor RR pe un ECG, în care se realizează recunoașterea automată matematică (de exemplu, folosind algoritmul Pan-Tompkins) a undei R și o înregistrare a secvenței de se formează intervalele RR. Ar fi mai corect să studiem durata intervalelor PP, deoarece începutul undei P este începutul unui nou ciclu cardiac asociat cu excitația nodului sinusal (SU); Tradiția utilizării intervalelor RR este legată de faptul că unda R, în special în a doua derivație standard, este cel mai ușor izolată de semnalul ECG în timpul procesării computerului datorită faptului că este cea mai mare ca amplitudine. [A:7] Electrocardiografia este considerată metoda de elecție deoarece facilitează excluderea acelor bătăi ale inimii care nu provin din nodul sinoatrial .

Erorile în localizarea markerilor ritmului cardiac instantaneu duc la erori în calculul HRV, deoarece metodele de evaluare a diferiților indicatori HRV sunt foarte sensibile la artefacte și erori și chiar și 2% din datele eronate vor duce la distorsiuni nedorite în calculele HRV. Prin urmare, pentru a asigura rezultate precise, este considerat esențial să urmăriți artefactele înainte de a aplica metodele matematice HRV. [A:10]

Termenul „NN” este folosit în loc de RR pentru a sublinia faptul că bătăile procesate sunt părți „normale”, adică au fost „curățate” de artefacte și „normalizate”.

Se consideră oportun să se facă distincția între următoarele tipuri de înregistrare VRC: a) în condiții de repaus relativ; b) la efectuarea testelor functionale; c) în condiţiile activităţii normale sau în timpul efectuării sarcinilor profesionale; d) într-un cadru clinic, deoarece fiecare dintre aceste tipuri de studii se caracterizează prin anumite trăsături ale metodologiei. [unu]

Pentru a detecta încălcări ale reglării nervoase autonome, se folosesc diverse teste funcționale : reflex, stres și farmacologic. Dintre acestea, sunt cele mai des folosite teste simple, accesibile și obiective precum testul Valsalva, testul ortostatic, testul respirator etc .. Se crede că utilizarea testelor funcționale are avantaje serioase, deoarece permite minimizarea diferențelor individuale și evaluarea direcția schimbărilor, mai degrabă decât să funcționeze cu valori absolute ale parametrilor. [patru]

Metode de analiză matematică

Analiza variabilității ritmului cardiac este o nouă metodologie pentru studierea proceselor de reglare a funcțiilor fiziologice, în care sistemul circulator este considerat ca un indicator al reacțiilor adaptative ale întregului organism. [A:2]

În standardele internaționale din 1996 [A: 3] , se disting două grupe de metode de analiză matematică a HRV: în domeniul timpului și în domeniul frecvenței.

Se subliniază în special faptul că procesul tranzitoriu în timpul testelor funcționale trebuie analizat prin metode speciale; analiza tranzitorie poate avea valoare diagnostica si prognostica independenta. [unu]

Metode din domeniul timpului

Metode statistice

Pe baza analizei statistice a cronocardiogramelor pentru a obține parametri precum:

  • SDNN  este abaterea standard a intervalelor NN. Adesea se stabilește în 24 de ore. SDANN  este abaterea standard a intervalelor medii NN calculate pe perioade scurte, de obicei 5 minute. Astfel, SDNN este o măsură a modificărilor ritmului cardiac cauzate de cicluri mai lungi de 5 minute. SDNN reflectă toate componentele ciclice responsabile de variabilitatea într-o perioadă de înregistrare, deci reprezintă variabilitatea globală.
  • RMSSD  este „medie pătrată a diferenței secvențiale”, rădăcina pătrată a mediei diferențelor succesive pătrate dintre NN-urile învecinate.
  • SDSD  - „diferență secvențială deviație standard”, abaterea standard a diferențelor consecutive dintre NN-urile adiacente.
  • NN50  este numărul de perechi de NN-uri consecutive care diferă cu mai mult de 50 ms.
  • pNN50  este proporția de NN50 împărțită la numărul total de NN.
  • NN20  este numărul de perechi de NN-uri consecutive care diferă cu mai mult de 20 ms.
  • pNN20  este proporția de NN20 împărțită la numărul total de NN.
  • EBC  - „ciclu de respirație estimat”, interval (max-min) într-o fereastră mobilă pentru o anumită durată a perioadei de studiu. Ferestrele se pot deplasa în modul de suprapunere între ele sau pot fi ferestre strict diferite (consecutive). EBC este adesea furnizat în scenariile de colectare a datelor în care feedbackul HRV în timp real este scopul principal. EBC obținut din PPG peste 10 și 16 secunde de ferestre consecutive și suprapuse s-a dovedit a fi foarte corelat cu SDNN.
Metode geometrice

În conformitate cu standardele internaționale, o cronocardiogramă normalizată (secvență de intervale NN) poate fi afișată ca o anumită structură geometrică, ai cărei parametri sunt apoi măsurați și utilizați ca caracteristici integrale ale cronocardiogramei originale.

Când lucrați cu metode geometrice, sunt utilizate trei abordări principale:

  1. principalele măsurători ale modelului geometric (de exemplu, lățimea histogramei de distribuție la un anumit nivel) sunt convertite conform anumitor reguli în caracteristici HRV,
  2. într-un anumit mod matematic (aproximarea unei histograme de distribuție printr-un triunghi sau o histogramă diferențială a unei curbe exponențiale), se interpolează un model geometric și apoi se analizează coeficienții care descriu această formă matematică,
  3. forma geometrică este clasificată, se disting mai multe categorii de modele de formă geometrică, reprezentând diferite clase de HRV (forma eliptică, liniară, triunghiulară a curbei Lorenz ).

Indicele triunghiular (TINN) este calculat ca integrală a densității distribuției (adică, de fapt, suma tuturor intervalelor NN) împărțită la densitatea maximă de distribuție. [5] Propus pentru prima dată în 1989. [A:11]

Metodele geometrice propuse de standardele din 1996 nu sunt adecvate pentru evaluarea modificărilor rapide ale variabilității (nu mai scurt de 20 de minute, dar de preferință 24 de ore); avantajul lor este insensibilitatea la non-stationaritatea cronocardiogramei. Alte metode geometrice, cum ar fi histograma și scatterograma, sunt încă în curs de dezvoltare și cercetare.

Următorii parametri sunt utilizați de obicei pentru a descrie o histogramă: AMO  este amplitudinea modului histogramei, MO  este modul histogramei, SD  este abaterea standard; mai rar - asimetrie (Ass), curtoză (Ex), interval variațional ( dX ), coeficient de variație ( V ), etc. [6]

  • indicele echilibrului autonom: ИВР = AMO/SD, - pentru a determina raportul dintre reglarea simpatică și parasimpatică a inimii;
  • indicator de ritm vegetativ ВПР = 1/(MO*SD), - pentru aprecierea echilibrului vegetativ (cu cât VFR este mai mic, cu atât echilibrul vegetativ este deplasat spre predominarea reglării parasimpatice);
  • indicator al adecvării proceselor de reglementare ПАПР = AMO/M0, — să identifice corespondența dintre nivelul de funcționare al SU și activitatea simpatică;
  • indicele de tensiune al sistemelor de reglare ИН = AMO/(2SD*MO), reflectă gradul de centralizare a controlului ritmului cardiac.

IN caracterizează activitatea mecanismelor de reglare simpatică, starea circuitului central de reglare; In mod normal, IN variaza intre 80-150 u. e. Acest indicator este extrem de sensibil la o creștere a tonusului sistemului nervos simpatic: o ușoară încărcare (fizică sau emoțională) crește SI de 1,5-2 ori; sub sarcini semnificative, crește de 5-10 ori; la pacienții cu tensiune constantă a sistemelor de reglare (stres mental, angină pectorală, insuficiență circulatorie), SI în repaus este de 400-600 u. e.; la bolnavii cu infarct miocardic acut, SI în repaus ajunge la 1000-1200 u. e. [4]

O dispersie (din  engleză  -  „scatter”, „scattering”) este o reprezentare grafică a perechilor de intervale RR (anterioare și ulterioare) într-un plan de coordonate bidimensional. În acest caz, valoarea este reprezentată de-a lungul axei absciselor , iar valoarea este reprezentată de-a lungul axei ordonatelor . Conform scatterogramei, se poate judeca indirect variabilitatea ritmului cardiac: cu cât „norul” de puncte este mai aglomerat, cu atât variabilitatea ritmului este mai mică. Punctele care sunt departe de grupul principal pot fi folosite pentru a judeca prezența artefactelor și a tulburărilor de ritm. [6] În sursele în limba rusă, aceasta poate fi denumită ritmogramă de corelație sau puncte Poincaré sau Lorentz. [7] Se crede că este recomandabil să se folosească evaluarea scattergram în aritmii, atunci când metodele de analiză statistică și spectrală a variabilității ritmului cardiac sunt neinformative sau inacceptabile. [7]

Metode din domeniul frecvenței

Când se analizează HRV, densitatea spectrală de putere (PSD) a unei secvențe de timp este înțeleasă ca SDP a unui proces aleator staționar (în sens larg), a cărui implementare este această secvență. Trebuie avut în vedere că oricare dintre metodele spectrale aplicate este o metodă de estimare a PSD, și nu construcția sa exactă. Dacă scopul studiului este de a identifica diferențele între grupuri în caracteristicile spectrale HRV ale subiecților din diferite grupuri, atunci SPD HRV al tuturor pacienților din toate grupurile ar trebui evaluat folosind aceeași metodă. Lungimea standard a secțiunii de cronocardiogramă pentru analiza spectrală este de 256 de cardiocicluri, ceea ce corespunde unui interval de timp de 3,5–5 minute; cerințele stricte de staționaritate fac imposibilă analiza spectrală a cronocardiogramei de 24 de ore [6]

Metodele domeniului de frecvență sunt utilizate pentru a număra numărul de sloturi NN care corespund fiecărei benzi de frecvență. Se recomandă de către standarde să se facă distincția între următoarele benzi de frecvență (componente):

  • frecvență înaltă ( HF ) de la 0,15 la 0,4 Hz,
  • frecvență joasă ( LF ) de la 0,04 la 0,15 Hz și
  • frecvență foarte joasă ( VLF ) de la 0,003 la 0,04 Hz și
  • frecvență ultra joasă ( ULF ) mai mică de 0,003 Hz.

Măsurarea puterii VLF, LF, HF se realizează de obicei în unități de putere absolută (ms 2 ), dar LF și HF pot fi exprimate suplimentar în unități normalizate, care arată contribuția relativă a fiecăreia dintre componente proporțional cu puterea totală minus componenta VLF. ULF va fi obținut numai prin utilizarea analizei spectrale pentru întreaga perioadă de observație de 24 de ore.

Metode de analiză neliniară

Pentru prezentarea rezultatelor, standardele din 1996 sugerează utilizarea următoarelor metode de analiză neliniară (metode neliniare): secțiunea Poincare , diagrame atractoare într-un număr mic de dimensiuni, descompunere a valorii singulare și traiectorii atractoare. Pentru descrierea cantitativă s-au folosit dimensiunile corelației D2 , exponentul Lyapunov și entropia Kolmogorov .

Metodele neliniare sunt considerate mijloace potențial promițătoare de estimare a HRV, dar sunt utilizate în prezent într-o măsură limitată, deoarece sunt necesare progrese suplimentare în tehnologia de analiză și interpretare a rezultatelor. Cercetările privind posibilitățile de utilizare a analizei HRV neliniare sunt în desfășurare activă. [B:5] [A:12] [A:13]

Căutăm corelații pe termen lung

S-a constatat că secvențele de interval RR au corelații pe termen lung. S-au găsit diferite tipuri de corelații în diferite etape ale somnului. [A: 14] [A: 12] Cu toate acestea, unul dintre deficiențele acestor studii este lipsa lor de estimări statistice de validitate.

Baze fiziologice

Mecanisme fiziologice

Frecvența cardiacă este determinată de numeroase mecanisme de reglare; Se obișnuiește să se evidențieze mecanismele intracardiace (intracardiace) și extracardiace (extracardiace) de reglare a ritmului cardiac. [8] Primul nivel al sistemului de reglare a activității inimii este mecanismul de reglare intracardiacă. Este asociat cu proprietățile speciale ale miocardului însuși și acționează chiar și într-o inimă izolată conform legii Frank-Starling : o inimă izolată cu o rată constantă de contracții își poate adapta în mod independent activitatea la o sarcină în creștere, răspunzând la aceasta cu un producție crescută. Reglarea extracardiacă a activității inimii este efectuată de sistemul nervos autonom și endocrin; în funcție de rata de dezvoltare a proceselor adaptative și durata acestora, mecanismele de reglare a sistemului cardiovascular sunt împărțite în:

  1. mecanisme de acțiune pe termen scurt (baroreflexe, chemoreflexe, acțiunea hormonilor: adrenalină , norepinefrină , vasopresină ),
  2. mecanisme de acțiune intermediară (în timp) (modificări ale metabolismului transcapilar, relaxarea tensiunii vasculare, sistemul renină-angiotensină ),
  3. mecanisme cu acțiune prelungită (reglarea volumului sanguin intravascular și a capacității vasculare).

Nodul sinoatrial primește influențe reglatoare de la sistemele nervos și endocrin, în urma cărora pulsul instantaneu (sau intervalul RR) se modifică. Principalele surse ale HRV sunt influența sistemului nervos autonom (simpatic și parasimpatic) ( SNA ) și factorii umorali . Respirația induce unde ale ritmului cardiac de joasă frecvență mediate în principal prin ANS. Alți factori care afectează HRV includ baroreflexul (reflexul Zion-Ludwig), termoreglarea , ciclul somn-veghe , mesele, activitatea fizică și stresul .

Din punctul de vedere al teoriei sistemelor funcționale, reglarea circulației sanguine este un sistem multicircuit, organizat ierarhic, în care rolul dominant al legăturilor individuale este determinat de nevoile actuale ale organismului. [9] Cel mai simplu model matematic cu două bucle de reglare a frecvenței cardiace propus de R. M. Baevsky [B: 6] se bazează pe presupunerea că sistemul de reglare SU poate fi reprezentat ca două niveluri (circuite) interdependente: central și autonom cu direct și părere. [9]

Corelație încrucișată cu alte sisteme

Două fenomene oscilatorii HRV principale se disting în mod constant:

Studiind întrebarea cum se corelează ritmurile bătăilor inimii cu alte sisteme fiziologice, cum ar fi plămânul și creierul, s-a constatat că, deși în timpul stării de veghe, somnului ușor și REM, corelația dintre bătăile inimii cu alte sisteme fiziologice este mare, acestea aproape dispar în timpul somn adinc. [A:16]

Corelația HRV cu factorii geofizici

S-a descoperit fenomenul de variabilitate a funcției contractile a inimii în timpul ciclului de 11 ani al activității solare, s-au dezvăluit corelații între ritmurile populației de catastrofe cardiovasculare și ritmurile activității solare și geomagnetice și un răspuns ritmic tipic al inimii. a fost descris impactul diferiților factori externi, inclusiv activitatea geomagnetică. [B:7]

Semnificație clinică

Se crede că standardizarea interpretării clinice și fiziologice a indicatorilor HRV în această etapă a dezvoltării științei este încă practic imposibilă, deoarece ideile și evaluările diferiților autori sunt adesea contradictorii. [4] O trăsătură caracteristică a metodei este nespecificitatea sa în raport cu formele nosologice de patologie și sensibilitatea ridicată la o mare varietate de influențe interne și externe. [10] În același timp, HRV reflectă bine gradul de tensiune al sistemelor de reglare datorită activării sistemului hipofizo-suprarenal și reacției sistemului simpatoadrenal care apare ca răspuns la orice efect de stres. [9]

Pentru a efectua o evaluare cuprinzătoare a stării funcționale în ceea ce privește activitatea sistemelor de reglementare (PARS), care prevede diagnosticarea stărilor funcționale ale corpului (dar nu și bolile); se calculează în puncte conform unui algoritm special care ia în considerare indicatorii statistici, indicatori de histogramă și datele de analiză spectrală a cronocardiogramelor. [4] Valorile PARS sunt exprimate în puncte de la 1 la 10. Pe baza analizei valorilor PARS, pot fi diagnosticate următoarele stări funcționale:

  1. PARS \u003d 1-2 (normă); starea de tensiune optimă (de lucru) a sistemelor de reglare, necesară menținerii echilibrului activ al organismului cu mediul;
  2. PARS = 3-4; o stare de tensiune moderată a sistemelor de reglare, când organismul are nevoie de rezerve funcționale suplimentare pentru a se adapta la condițiile de mediu. Astfel de condiții apar în procesul de adaptare la muncă, cu stres emoțional sau sub influența factorilor negativi de mediu;
  3. PARS = 4-6; o stare de tensiune pronunțată a sistemelor de reglare, care este asociată cu mobilizarea activă a mecanismelor de protecție, inclusiv o creștere a activității sistemului simpatico-suprarenal și a sistemului hipofizo-suprarenal;
  4. PARS = 6-8; o stare de suprasolicitare a sistemelor de reglementare, care se caracterizează prin lipsa mecanismelor de protecție și adaptare, incapacitatea acestora de a oferi un răspuns adecvat al organismului la impactul factorilor de mediu. Aici, activarea excesivă a sistemelor de reglementare nu mai este susținută de rezervele funcționale corespunzătoare;
  5. PARS = 8-10; o stare de epuizare (astenie) a sistemelor de reglare, în care activitatea mecanismelor de control scade (insuficiența mecanismelor de reglare) și apar semne caracteristice de patologie. Aici, schimbările specifice predomină clar asupra celor nespecifice.

Studiile au arătat că scăderea HRV poate fi folosită ca un indicator al probabilității decesului după infarct miocardic [A: 17] [A: 18] , deși într-o altă lucrare, o comparație a HRV și ritmul cardiac a arătat că informațiile de prognostic despre supraviețuirea după infarctul miocardic miocardul este complet cuprins în ritmul cardiac mediu [A: 19] .

O serie de alte rezultate și stări patologice pot fi, de asemenea, asociate cu HRV modificată (de obicei mai scăzută), cum ar fi insuficiența cardiacă congestivă, neuropatia diabetică, depresia după transplantul de inimă. [11] [12]

S-a constatat că la victimele morții subite cardiace în timpul vieții, HRV a fost mai scăzută decât la persoanele sănătoase. [A:20]

Potrivit unei revizuiri sistematice a studiilor publicate, HRV se corelează cu progresia bolii și decesul la pacienții cu cancer. [A:21]

Analiza HRV îşi găseşte aplicaţie în cardiologie pentru rezolvarea problemelor de diagnostic diferenţial al sincopei ; în special, astfel de sarcini trebuie luate în considerare atunci când se iau decizii privind recrutarea pentru serviciul militar. [B:8] O altă aplicație a analizei HRV este evaluarea disfuncției nodului sinusal, care poate fi asociată fie cu displazia țesutului conjunctiv, fie cu SSSS . [13] [14]

Există interes pentru HRV în domeniul psihofiziologiei . Unele rezultate indică posibilitatea urmăririi nivelurilor de stres în ceea ce privește caracteristicile HRV. [B:4] [A:22] HRV a fost, de asemenea, folosit pentru a evalua abilitățile de luare a deciziilor în jocul cu risc ridicat și s-a dovedit a fi un indicator al activării simpatice mai mari în luarea deciziilor riscante. [A:23]

Vezi și

Note

  1. ↑ 1 2 3 4 5 UFD, 2001 , § 3. Metodologia cercetării HRV, p. 113-116.
  2. ↑ Bokeria, 2009 , p. 21.
  3. ↑ Ryabykina, 1998 , Capitolul 4. Teste funcționale și analiza variabilității ritmului cardiac, p. 65-72.
  4. ↑ 1 2 3 4 UFD, 2001 , § 5. Evaluarea rezultatelor analizei variabilității ritmului cardiac, p. 120-125.
  5. ↑ Vest. ar., 1999 , p. 54.
  6. ↑ 1 2 3 4 Ryabykina, 1998 , capitolul 3. Metode de analiză a variabilității ritmului cardiac, p. 30-64.
  7. ↑ 1 2 UFD, 2001 , § 4. Metode de bază pentru analiza variabilității ritmului cardiac, p. 116-120.
  8. ↑ Ryabykina, 1998 , Capitolul 2. Mecanisme de reglare nervoasă a ritmului cardiac, p. 15-29.
  9. ↑ 1 2 3 UFD, 2001 , § 2. Fundamentele științifice și teoretice ale metodei, p. 110-113.
  10. ↑ UFD, 2001 , § 1. Introducere, p. 108-110.
  11. ↑ Ryabykina, 1998 , Capitolul 5. Modificări ale variabilității ritmului cardiac la pacienții cu diverse patologii, p. 73-89.
  12. ↑ Ryabykina, 1998 , Capitolul 8. Caracteristici ale variabilității ritmului cardiac la pacienții cu diverse boli cardiovasculare, p. 127-154.
  13. ↑ Snezhitsky, 2010 , Analiza variabilității ritmului cardiac în evaluarea funcției nodului sinusal și diagnosticarea aritmiilor, p. 24-35.
  14. ↑ Snezhitsky, 2010 , Variabilitatea ritmului cardiac la pacienții cu disfuncție a nodului sinusal, p. 152-186.

Literatură

Cărți

  1. ↑ 1 2 3 Ryabykina G.V. , Sobolev A.V. Variabilitatea ritmului cardiac. - M . : „Star'Ko”, 1998. - 200 p. — ISBN 5-85493-032-3 .
  2. ↑ Haller A .,. Haller A. Elementa physiologiae corporis humani: In 8 t., vol. 2, lib. 6.  (lat.) . - Lausanne: S. d'Arnay, 1760. - S. 330-332 .
  3. ↑ Voskresensky A. D. , Wentzel M. D. Analiza statistică a ritmului cardiac și a parametrilor hemodinamici în studiile fiziologice . — M .: Nauka, 1974. — 221 p.
  4. ↑ 1 2 3 4 Baevsky RM , Kirillov OI , Kletskin SZ Analiza matematică a modificărilor ritmului cardiac sub stres . — M .: Nauka, 1984. — 224 p.
  5. ↑ 1 2 Ardashev A.V. , Loskutov A.Yu. Aspecte practice ale metodelor moderne de analiză a variabilității ritmului cardiac. - M. : Editura „MEDPRAKTIKA-M”, 2011. - 128 p.
  6. ↑ Metode matematice pentru analiza ritmului cardiac / ed. Parina V.V. , Baevsky R.M. — M .: Nauka, 1968.
  7. ↑ Breus T. K. , Chibisov S. M. , Baevsky R. M. , Shebzukhov K. V. Cronostructura ritmurilor cardiace și factorilor de mediu . - M . : Editura Universității Ruse de Prietenia Popoarelor; Serviciul poligraf, 2002. - 232 p. - ISBN 5-209-01404-5 .
  8. ↑ Snezhitsky V. A. et al. Variabilitatea ritmului cardiac: aplicare în cardiologie / ed. V. A. Snezhitsky . - Grodno: GrGMU, 2010. - 212 p. - ISBN 978-985-496-630-4 .

Articole

  1. ↑ 1 2 Grupul de lucru al Societății Europene de Cardiologie și al Societății Nord-Americane de Stimulare și Electrofiziologie. Variabilitatea ritmului cardiac. Standarde de măsurare, interpretare fiziologică și utilizare clinică Buletin de aritmologie  :  jurnal. - 1999. - Nr. 11 . - S. 53-78 .
  2. ↑ 1 2 3 4 5 Baevsky R. M. , Ivanov G. G. Variabilitatea ritmului cardiac: aspecte teoretice și posibilități de aplicare clinică // Diagnostic ultrasonic și funcțional. - 2001. - Nr. 3 . - S. 108-127 .
  3. ↑ 1 2 Grupul operativ al Societății Europene de Cardiologie și al Societății Nord-Americane de Pacing și Electrofiziologie. Variabilitatea ritmului cardiac: standarde de măsurare, interpretare fiziologică și utilizare clinică  (engleză)  // Circulație : jurnal. - 1996. - Vol. 93 . - P. 1043-1065 .
  4. ↑ Variabilitatea ritmului cardiac. Standarde de măsurare, interpretare fiziologică și utilizare clinică. Grupul de lucru al societății europene de cardiologie și al societății nord-americane de stimulare și electrofiziologie // Eur.Heart J. : journal. - 1996. - T. 17 . - S. 354-381 .
  5. ↑ Baevsky, R. M. , Ivanov, G. G. , Chireikin , L. V. , Gavrilushkin , A. P. , Dovgalevsky, P. Ya. , Kukushkin, Yu. A. , Mironova, T. F. , Prilutsky, D. A. , Semenov, A. F. . , Medvedev, M. M. Analiza variabilității ritmului cardiac folosind diverse sisteme electrocardiografice  // Bulletin of Arhythmology  : journal. - 2001. - Nr. 24 . - S. 65-87 .
  6. ↑ 1 2 Baevsky R.M. Analiza variabilității ritmului cardiac: istorie și filozofie, teorie și practică  // Informatică clinică și telemedicină: jurnal. - 2004. - Nr. 1 . - S. 54-64 .
  7. ↑ 1 2 Bokeria L. A. , Bokeria O. L. , Volkovskaya I. V. Variabilitatea ritmului cardiac: metode de măsurare, interpretare, utilizare clinică  // Annals of arhythmology: journal. - 2009. - Nr. 4 . — S. 21–32 . — ISSN 2307-6313 .
  8. ↑ Kudinov AN , Lebedev DY , Tsvetkov VP , Tsvetkov IV Model matematic al dinamicii multifractale și analiza ritmului cardiac  //  Modele matematice și simulări pe computer : jurnal. - 2015. - Vol. 7 , nr. 3 . - P. 214-221 .
  9. ↑ Brüser C. , Stadlthanner K. , de Waele S. , Leonhardt S. Adaptive beat-to-beat heart rate estimation in ballistocardiograms  //  IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine : journal. - 2011. - Vol. 15 , nr. 5 . - P. 778-786 . - doi : 10.1109/TITB.2011.2128337 . — PMID 21421447 .
  10. ↑ Citi L. , Brown EN , Barbieri R. A real-time automated point-process method for the detection and correction of erroneous and ectopic heartbeats  //  IEEE Transactions on Bio-Medical Engineering : journal. - 2012. - Vol. 59 , nr. 10 . - P. 2828-37 . - doi : 10.1109/TBME.2012.2211356 . — PMID 3523127 .
  11. ↑ Malik M. , Farrell T. , Cripps T. , Camm AJ Heart rate variability in relation to prognosis after myocardial infarct: selection of optimal processing techniques   // Eur . Inima J.: jurnal. - 1989. - Nr. 12 . - P. 1060-1074 . doi : 10.1093 / oxfordjournals.eurheartj.a059428 . — PMID 2606116 .
  12. ↑ 1 2 Bailly F. , Longo G. , Montevil M. A 2-dimensional geometry for biological time  //  Progress in Biophysics and Molecular Biology: journal. - 2011. - Vol. 106 , nr. 3 . - P. 474-484 . - doi : 10.1016/j.pbiomolbio.2011.02.001 . — PMID 21316386 .
  13. ↑ Shirazi AH , Raoufy MR , Ebadi H. et al. Cuantificarea memoriei în serii temporale fiziologice complexe  (engleză)  // PLOS ONE : jurnal. - 2013. - Vol. 8 , nr. 9 . — P.e72854 . - doi : 10.1371/journal.pone.0072854 . — PMID 24039811 .
  14. ↑ Bunde A. , Havlin S. , Kantelhardt J. , Penzel T. , Peter J. , Voigt K. Corelated and uncorelated regions in heart-rate fluctuations during sleep  //  Physical Review Letters: journal. - 2000. - Vol. 85 , nr. 17 . - P. 3736-9 . - doi : 10.1103/PhysRevLett.85.3736 . — PMID 11030994 .
  15. ↑ Sayers BM Analysis of heart rate variability  //  Ergonomie: jurnal. - 1973. - Vol. 16 , nr. 1 . - P. 17-32 . - doi : 10.1080/00140137308924479 . — PMID 4702060 .
  16. ^ Bashan A. , Bartsch RP , Kantelhardt JW , Havlin S. , Ivanov PC Fiziologia rețelei relevă relațiile dintre topologia rețelei și funcția fiziologică  //  Nature Communications : journal. - 2012. - Vol. 3 . — P. 702 . - doi : 10.1038/ncomms1705 .
  17. ↑ Bigger JT, Fleiss JL Măsuri în domeniul frecvenței ale variabilității perioadei cardiace și a mortalității după infarct   miocardic // Circulație : jurnal. Lippincott Williams & Wilkins, 1992. - Vol. 85 , nr. 1 . - P. 164-171 . - doi : 10.1161/01.CIR.85.1.164 .
  18. ↑ Kleiger RE , Miller JP Scăderea variabilității ritmului cardiac și asocierea acesteia cu creșterea mortalității după infarct miocardic acut   // Am J Cardiol : jurnal. - 1987. - Vol. 59 , nr. 4 . - P. 256-262 . - doi : 10.1016/0002-9149(87)90795-8 .
  19. ↑ Abildstrom SZ , Jensen BT Frecvența cardiacă versus variabilitatea frecvenței cardiace în predicția riscului după infarct miocardic  //  Journal of Cardiovascular Electrophysiolog : journal. - 2003. - Vol. 14 , nr. 2 . - P. 168-173 . - doi : 10.1046/j.1540-8167.2003.02367.x .
  20. ↑ Mølgaard H. , Sørensen KE , Bjerregaard P. Variabilitatea atenuată a frecvenței cardiace pe 24 de ore la subiecții aparent sănătoși, suferind ulterior moarte subită cardiacă  //  Clinical Autonomic Research : journal. - 1991. - Vol. 1 , nr. 3 . - P. 233-7 . - doi : 10.1007/BF01824992 . — PMID 1822256 .
  21. ^ Kloter E. , Barrueto K. , Klein SD , ​​Scholkmann F. , Wolf U. Heart Rate Variability as a Prognostic Factor for Cancer Survival - A Systematic Review // Frontiers in Physiology: journal. - 2018. - Nr 9 . - S. 623 . - doi : 10.3389/fphys.2018.00623 . — PMID 29896113 .
  22. ↑ Polevaya S.A. , Eremin E.V. , Bulanov  N. ___А.Bakhchina,А. - 2019. - T. 11 , Nr. 1 . - S. 109-115 . — ISSN 2076-4243 . - doi : 10.17691/stm2019.11.1.13 .
  23. ↑ Shapiro, MS , Rylant, R. , de Lima, A. , Vidaurri, A. , van de Werfhorst, H. Playing a rigged game: Inequality's effect on physiological stress responses  //  Physiology & Behavior : journal. - 2017. - Nr. 180 . - P. 60-69 . — ISSN 0031-9384 . - doi : 10.1016/j.physbeh.2017.08.006 .

Documente normative

  1. ↑ GOST 17562-72 Instrumente de măsură pentru diagnosticare funcțională. Termeni și definiții . docs.cntd.ru. Preluat la 29 aprilie 2020. Arhivat din original la 20 aprilie 2019.

Link -uri