La variabilità della frequenza cardiaca è ridotta. Variabilità della frequenza cardiaca normale e ridotta. Sistema nervoso autonomo e cuore

Gli ultimi due decenni mostrano che è stata trovata una stretta relazione tra l'attività del sistema nervoso autonomo e la mortalità dovuta a malattie del sistema cardiovascolare, inclusa la morte cardiaca improvvisa. L'evidenza sperimentale di un'associazione tra suscettibilità alle aritmie letali e aumento dell'attività vagale simpatica o diminuita ha spinto allo sviluppo di metodi per quantificare l'attività del sistema nervoso autonomo (ANS).

La variabilità della frequenza cardiaca è uno degli indicatori più promettenti dell'attività del sistema nervoso autonomo. L'assoluta semplicità di tali misurazioni ha contribuito alla divulgazione del loro utilizzo. Poiché molti dispositivi commerciali ora forniscono la capacità di misurare automaticamente la variabilità della frequenza cardiaca, ai cardiologi è stato fornito uno strumento apparentemente semplice sia per la ricerca scientifica che clinica. Tuttavia, valutare l'importanza e il significato delle diverse misure della variabilità della frequenza cardiaca è più complesso di quanto comunemente si pensi e può essere fonte di conclusioni fuorvianti e previsioni eccessivamente ottimistiche o irragionevoli.

Il riconoscimento di queste sfide ha portato la European Heart Association e la North American Association of Rhythmology and Electrophysiology a formare un gruppo di esperti per sviluppare standard appropriati. Gli obiettivi di questo gruppo di esperti includevano i seguenti compiti: standardizzare la nomenclatura e sviluppare una descrizione dei termini, descrivere gli standard dei metodi di misurazione; descrivere le corrispondenze fisiologiche; descrivere l'uso clinico già accettato e determinare la direzione di ulteriori ricerche.

Per risolvere i compiti, è stato formato un gruppo di esperti composto da matematici, ingegneri, fisiologi e medici clinici.

Le norme e le proposte presentate in questo testo non dovrebbero limitare ulteriori sviluppi, ma piuttosto, al contrario, consentire un adeguato confronto dei risultati, aiutare un'attenta interpretazione e portare a ulteriori progressi in questo campo di ricerca.

Il fenomeno a cui è dedicato questo rapporto sono le fluttuazioni negli intervalli di tempo tra le contrazioni successive del cuore o le fluttuazioni nei valori successivi della frequenza cardiaca istantanea. Il termine "variabilità della frequenza cardiaca" è diventato generalmente accettato per descrivere sia le variazioni della frequenza cardiaca istantanea sia la durata degli intervalli RR. Per descrivere le fluttuazioni nella sequenza dei cardiocicli, in letteratura vengono utilizzati altri termini, ad esempio variabilità della lunghezza del ciclo, variabilità RR e tacogramma dell'intervallo RR, che riflettono più da vicino il fatto che sono gli intervalli tra i battiti cardiaci ad essere analizzati, e non frequenza cardiaca al secondo. Tuttavia, questi termini non sono così ampiamente utilizzati come la variabilità della frequenza cardiaca, quindi in questo documento utilizzeremo il termine "variabilità della frequenza cardiaca".

Prerequisiti.

Il significato clinico della variabilità della frequenza cardiaca fu riconosciuto per la prima volta nel 1965, quando Hong e Lee pubblicarono che la "calamità" era preceduta da cambiamenti negli intervalli tra i battiti cardiaci, prima che si manifestassero cambiamenti evidenti nella frequenza cardiaca (FC) stessa. Vent'anni fa, Sayer et al., hanno attirato l'attenzione sull'esistenza di ritmi contenuti nel cambiamento della frequenza cardiaca.

Durante il 1970. Ewing et al., hanno analizzato le differenze negli intervalli RR tra più registrazioni ECG a breve termine per rivelare la neuropatia autonomica nei pazienti diabetici. L'associazione tra un alto rischio di morte dopo un infarto e una bassa variabilità della frequenza cardiaca è stata dimostrata per la prima volta da Wolf et al nel 1977. . Nel 1981 Axelrod et al., hanno proposto di utilizzare l'analisi spettrale delle fluttuazioni della frequenza cardiaca per quantificare il controllo del sistema cardiovascolare. L'analisi delle componenti di frequenza della variabilità della frequenza cardiaca ha dato un contributo significativo alla comprensione dell'influenza del sistema nervoso autonomo sulle fluttuazioni degli intervalli RR. Il significato clinico della variabilità della frequenza cardiaca divenne evidente quando, alla fine degli anni '80, È stato confermato che la variabilità della frequenza cardiaca è un predittore affidabile e indipendente di mortalità dopo infarto del miocardio. Date le capacità dei nuovi dispositivi di registrazione ECG digitali, ad alta frequenza e multicanale 24 ore su 24, la misurazione della variabilità della frequenza cardiaca offre ulteriori opportunità per determinare lo stato fisiologico e patofisiologico e aumenta la stratificazione del rischio.

Misurazione della variabilità della frequenza cardiaca.

Metodi di analisi nel dominio del tempo.

La variabilità della frequenza cardiaca può essere valutata con vari metodi. Il modo più semplice è misurare gli intervalli di tempo. Questo metodo determina la frequenza cardiaca in ogni momento o l'intervallo di tempo tra i normali complessi cardio.

Nelle registrazioni ECG continue, ogni complesso QRS viene isolato e quindi si forma una sequenza di intervalli di tempo tra complessi QRS normali o valori di FC istantanei (NN, normale-normale) nel ritmo sinusale. Semplici misure di variabilità includono intervalli NN medi, FC media, differenza tra intervalli NN più lunghi e più brevi, tra HR diurno e notturno.

Altre stime nel dominio del tempo utilizzate includono i cambiamenti della frequenza cardiaca istantanea in vari test funzionali: respiratorio, farmacologico, Valsalva e ortostatico. Questi cambiamenti possono essere descritti sia in unità di frequenza cardiaca che di durata.

Metodi statistici.

Sulla base di una serie di valori di frequenza cardiaca istantanei o intervalli tra cardiocicli registrati in un periodo di tempo sufficientemente lungo, solitamente 24 ore, si possono calcolare statistiche più complesse. Questi indicatori possono essere suddivisi in due classi: (a) ottenuti come risultato di misurazioni dirette degli intervalli NN o valori XCC istantanei, (b) ottenuti come risultato dell'analisi delle differenze negli intervalli NN. Questi indicatori sono calcolati per l'intero ECG o per i suoi diversi segmenti. I metodi moderni consentono di confrontare gli indicatori HRV durante varie attività, ad es. durante il sonno, il riposo, ecc.

L'indicatore più semplice di variabilità è la deviazione standard degli intervalli NN (deviazione standard degli intervalli NN), cioè la radice quadrata della varianza. Poiché la varianza è matematicamente equivalente alla potenza totale dell'analisi spettrale, l'SDNN cattura tutti i componenti ciclici che causano la variabilità nell'intero record. In molti studi, l'SDNN viene calcolato su una registrazione di 24 ore, che copre sia le variazioni di breve periodo, ad alta frequenza, sia le componenti a bassa frequenza che compaiono nell'arco di 24 ore. Se il periodo di monitoraggio viene ridotto, l'SDNN valuterà componenti cicliche sempre più brevi. Va notato che la variabilità complessiva dell'HRV aumenterà con l'aumentare della durata della registrazione. Pertanto, per lunghezze ECG scelte arbitrariamente, SDNN non rappresenta accuratamente le stime statistiche a causa della loro dipendenza dalla lunghezza di realizzazione. Pertanto, in pratica, il confronto di SDNN calcolati su implementazioni di lunghezze diverse non è accettabile. Pertanto, la lunghezza dell'implementazione per il calcolo dell'SDNN (e di altre stime dell'HRV) deve essere standardizzata. Più avanti in questo documento, verrà mostrato che per l'analisi a breve termine, è possibile utilizzare implementazioni della durata di 5 minuti e, per l'analisi nominale, record di 24 ore.

Altre caratteristiche statistiche generalmente accettate dell'HRV calcolate su segmenti dell'intero periodo di monitoraggio sono: SDANN (deviazione standard dell'intervallo NN medio) - la deviazione standard degli intervalli NN mediati su 5 minuti, che valuta i cambiamenti nella ciclicità della frequenza cardiaca più lunghi di 5 minuti e l'indice SDNN, ottenuto mediando su 24 ore stime a 5 minuti della deviazione standard - SDNN e che è un indicatore della ciclicità del ritmo inferiore a 5 minuti.

Gli indicatori di HRV più comunemente usati, basati sulla stima della sequenza differenziale delle durate degli intervalli NN adiacenti, sono RMSSD (la radice quadrata delle differenze quadrate medie degli intervalli NN successivi) - la radice quadrata della deviazione standard della sequenza differenziale di intervalli NN; NN50 è il numero di intervalli NN differenziali più lunghi di 50 ms e pNN50 è il rapporto ottenuto dividendo NN50 per il numero totale di intervalli NN. Tutti questi indicatori di cambiamenti a breve termine valutano le componenti ad alta frequenza delle variazioni della frequenza cardiaca e hanno un alto grado di correlazione tra loro.

Metodi geometrici.

Una serie di intervalli NN può anche essere rappresentata in forma grafica, come la densità di distribuzione delle durate degli intervalli NN, la densità di distribuzione della sequenza differenziale delle durate degli intervalli NN vicini, cioè la costruzione di Lorentz degli intervalli NN o RR (scatterogramma), ecc., e usano una semplice formula per stimare la variabilità basata sulle proprietà geometriche o grafiche di una data costruzione.

Tre approcci principali sono utilizzati nei metodi geometrici: (a) stima delle caratteristiche principali della rappresentazione grafica (ad esempio, la larghezza dell'istogramma a un dato livello) e conversione in una stima HRV; (b) approssimazione dell'andamento grafico mediante una funzione matematica (ad esempio, approssimazione di un istogramma mediante un triangolo o di un istogramma differenziale mediante un esponente) e utilizzo dei suoi parametri; (c) classificazione delle costruzioni grafiche in diverse categorie di HRV (ad esempio, forma ellittica, lineare o triangolare del diagramma di Lorentz).

La maggior parte dei metodi geometrici richiede che una sequenza di intervalli RR (o NN) venga misurata e convertita in una scala discreta che non sia troppo precisa, ma nemmeno troppo approssimativa, per produrre un istogramma sufficientemente uniforme.

La maggior parte delle misurazioni sono state ottenute con una risoluzione di circa 8 ms (più precisamente, 7,8185 ms=1,128 s), che corrisponde alla precisione della maggior parte dei dispositivi di misurazione.

indice triangolare IL MERCOLEDÌè definito come il rapporto tra l'integrale della densità di distribuzione (cioè il numero totale di intervalli NN) e la massima densità di distribuzione. Utilizzando misurazioni di intervalli NN su una scala discreta, questa caratteristica è approssimata dalla seguente espressione:

(numero totale di intervalli NN)/(numero di intervalli NN nel campione modale),

Che dipende dalla durata del discreto, cioè dalla precisione della scala di misura. Pertanto, se le misurazioni degli intervalli NN vengono effettuate su una scala diversa da quella più comunemente utilizzata, ovvero 128 Hz, la dimensione del campione deve essere allineata.

Tabella 1. Metodi temporali per misurare la variabilità della frequenza cardiaca. Misure statistiche

Indice	Unità misurazioni	Descrizione
		Deviazione standard di tutti gli intervalli NN
		Deviazione standard delle medie di NN in tutti i segmenti di 5 minuti dell'intera registrazione. (Deviazione standard dei valori medi di tutti gli intervalli RR in un segmento di registrazione di 5 minuti).
		La radice quadrata della media della somma dei quadrati delle differenze tra intervalli NN adiacenti. (La radice quadrata della somma dei quadrati delle differenze tra successivi intervalli RR).
		Media delle deviazioni standard di tutti gli adiacenti per tutti i segmenti di 5 minuti dell'intera registrazione. (Il valore delle deviazioni standard di tutti gli intervalli RR in un segmento di registrazione di 5 minuti).
		Deviazione standard delle differenze tra intervalli NN adiacenti. (Deviazione standard delle differenze tra intervalli RR consecutivi).
		Numero di coppie di intervalli NN adiacenti che differiscono di oltre 50 ms nelle coppie o nelle sole coppie in cui il primo o il secondo intervallo è più lungo. (Il numero di coppie di intervalli RR consecutivi che differiscono di oltre 50 ms o il numero di coppie di intervalli consecutivi in ​​cui il primo o il secondo intervallo è più lungo).
		Conteggio NN50 diviso per il numero totale di tutti gli intervalli NN. (Il valore degli intervalli RR più lunghi di 50 ms diviso per il numero totale di intervalli RR).

Misure geometriche.

Indice	Unità misurazioni	Descrizione
Indice triangolare HRV		Numero totale di tutti gli intervalli NN diviso per l'altezza dell'istogramma di tutti gli intervalli NN misurati su una scala discreta con intervalli di 7,8125 ms (1/128 secondi). (Il numero totale di intervalli RR distribuiti dai vertici dell'istogramma di tutti gli intervalli RR su una scala discreta con un passo di 7,8125 ms.)
		Larghezza della linea di base dell'interpolazione triangolare della differenza quadratica minima del picco più alto dell'istogramma di tutti gli intervalli NN. (Lunghezza minima del segmento dell'istogramma degli intervalli RR corrispondente alla base dell'area della regione associata al picco più alto).
indice differenziale		Differenza tra le larghezze dell'istogramma delle differenze tra intervalli NN adiacenti misurati ad altezze selezionate. (Differenza tra le barre dell'istogramma che riflette le differenze tra gli intervalli RR adiacenti misurati alle altezze del campione.)

TINN (interpolazione triangolare dell'istogramma dell'intervallo NN) Interpolazione dell'istogramma triangolareN.N Intervalliè definita come la larghezza della base del triangolo che approssima la distribuzione degli intervalli NN (il triangolo è calcolato con il metodo dei minimi quadrati). Dettagli della ricevuta Indice HRV triangolare e TINN sono mostrati in Fig. 2. Entrambe le misure riflettono l'HRV di 24 ore, ma sono influenzate più dalle basse frequenze che dalle alte frequenze. Altri metodi geometrici sono ancora oggetto di ricerca.

Il principale vantaggio dei metodi geometrici risiede nella loro sensibilità relativamente debole alla qualità di una serie di intervalli NN. Lo svantaggio principale è la necessità di utilizzare una serie sufficientemente ampia di intervalli NN per ottenere la costruzione geometrica richiesta. In pratica è necessario impiegare almeno 20 minuti di registrazione (preferibilmente 24 ore) per applicare correttamente il metodo geometrico, cioè questi metodi geometrici non sono adatti per valutare i cambiamenti a breve termine dell'HRV.

Le varietà di stime dell'HRV nel dominio del tempo sono riassunte nella Tabella 1. Poiché molte stime sono altamente correlate tra loro, si consiglia di utilizzare le seguenti 4 per analizzare l'HRV nel dominio del tempo: SDNN (stima dell'HRV completo); Indice HRV triangolare(valuta l'HRV completo); SDANN (stima i componenti a lungo termine dell'HRV) e RMSSD (stima i componenti a breve termine dell'HRV). Si raccomandano due valutazioni dell'HRV totale, poiché l'indice triangolare fornisce solo una stima probabilistica del segnale ECG. RMSSD è preferito rispetto a pNN50 e NN50 perché ha migliori proprietà statistiche.

Gli indicatori che esprimono l'HRV complessivo e le sue componenti di breve e lungo periodo non possono sostituirsi a vicenda. Gli indicatori selezionati dovrebbero essere coerenti con lo scopo dello studio. Gli indicatori raccomandati per pratica clinica sono presentati nel capitolo «L'applicazione clinica di variabilità di frequenza cardiaca».

Devono essere fatte distinzioni tra punteggi derivati ​​da misurazioni dirette dell'intervallo NN o valori istantanei della FC e punteggi basati su sequenze di intervalli NN differenziali.

È inaccettabile confrontare indicatori (in particolare l'HRV complessivo) ottenuti da realizzazioni di durata diversa.

Metodi di frequenza.

Vari metodi di analisi spettrale dei tacogrammi sono stati utilizzati dalla fine degli anni '60. L'analisi della densità spettrale di potenza fornisce informazioni di base sulla distribuzione della potenza (ovvero la variabilità con la frequenza). Indipendentemente dal metodo utilizzato, è possibile ottenere solo una stima della potenza reale della densità spettrale utilizzando un opportuno algoritmo matematico.

I metodi per il calcolo dell'MSP possono essere suddivisi in non parametrici e parametrici. I vantaggi dei metodi non parametrici sono i seguenti: a) la semplicità dell'algoritmo applicato (trasformata di Fourier veloce FFT - nella maggior parte dei casi) e b) l'elevata velocità di elaborazione, mentre i vantaggi dei metodi parametrici sono i seguenti: a) spettrale più uniforme componenti che possono essere calcolate indipendentemente da determinate frequenze di linea, b) post-elaborazione più semplice dello spettro per calcolare automaticamente le componenti di potenza ad alta e bassa frequenza e una determinazione più semplice della frequenza centrale di ciascuna componente, c) stima accurata della MSP anche su una breve implementazione se è stazionaria. Il principale svantaggio del metodo parametrico è la necessità di verificare l'adeguatezza del modello scelto e la sua complessità (cioè l'ordine del modello).

Componenti spettrali.

Record a breve termine. Tre componenti spettrali principali si distinguono negli spettri calcolati da record a breve termine con una durata da 2 a 5 min. : componenti VLF a bassissima frequenza (frequenza molto bassa), LF a bassa frequenza (bassa frequenza) e HF ad alta frequenza (alta frequenza). La distribuzione della potenza e della frequenza centrale di LF e HF non è fissa e può variare a seconda dei cambiamenti nella modulazione della frequenza cardiaca da parte del sistema nervoso autonomo. . La spiegazione fisiologica della componente VLF è in gran parte assente e deve essere chiarita la presenza di qualsiasi processo fisiologico che determini le variazioni della frequenza cardiaca di tale periodicità. Le componenti non armoniche che non hanno proprietà coerenti e che sono simulate dal comportamento della linea mediana o dallo spostamento di tendenza sono generalmente considerate le componenti principali del VLF. Pertanto, il VLF del componente ottenuto dalla registrazione transitoria (cioè< 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.

Rappresentazione di LF e HF in n. tu. sottolinea il comportamento e l'equilibrio dei due rami del sistema nervoso autonomo. Inoltre, la normalizzazione aiuta a minimizzare l'effetto di una variazione della potenza totale su una variazione delle componenti LF e HF (Fig. 3.).

Tuttavia, p.i. dovrebbe sempre essere confrontato con i valori di potenza assoluta LF e HF per descrivere la definizione generale della potenza delle componenti spettrali.

Record a lungo termine. L'analisi spettrale può anche essere utilizzata per analizzare una sequenza di intervalli NN su un periodo di 24 ore. Il risultato includerà quindi componenti a frequenza ultra bassa (ULF), oltre ai componenti VLF, LF e HF. Lo spettro di 24 ore può essere rappresentato su una scala logaritmica. La tabella 2 presenta i parametri dei metodi di analisi della frequenza.

Il problema della "stazionarietà" viene spesso discusso quando si utilizzano record a lungo termine. Se i meccanismi che determinano la modulazione della frequenza cardiaca ad una certa frequenza rimangono invariati durante l'intero tempo di registrazione, allora la corrispondente componente di frequenza dell'HRV può essere utilizzata per descrivere queste modulazioni. Se le modulazioni sono instabili, i risultati dell'analisi di frequenza non sono definiti. In particolare, i meccanismi fisiologici che determinano la modulazione delle componenti LF e HF della frequenza cardiaca non possono essere considerati stazionari nell'arco delle 24 ore. Pertanto, un'analisi spettrale di una sequenza completa di 24 ore, nonché i risultati ottenuti calcolando la media di sequenze più brevi (ad esempio 5 minuti) nell'arco di 24 ore (le componenti LF e HF dei due calcoli non differiscono) fornisce una media della modulazione attribuito alle componenti LF e HF (Fig. 4). Tale calcolo della media oscura le informazioni dettagliate sulla modulazione degli intervalli RR del sistema nervoso autonomo, che è valido durante l'elaborazione di record a breve termine. Va tenuto presente che i componenti HRV consentono di valutare il grado di modulazione del sistema nervoso autonomo piuttosto che il livello del suo tono e la media della modulazione non rappresenta il livello medio del tono.

A causa delle grandi differenze nell'interpretazione dei risultati, le analisi spettrali degli elettrocardiogrammi a breve ea lungo termine devono sempre essere rigorosamente distinte, come presentato nella Tabella 2.

Tabella 2. Misurazioni di frequenza della variabilità della frequenza cardiaca.

Indice	Unità misurazioni	Descrizione	intervallo di frequenze
Potenza totale di 5 minuti		La varianza degli intervalli NN sul segmento temporale. (Dispersione degli intervalli RR in un dato intervallo di tempo)
		Potenza nella gamma VLF. (La potenza dello spettro nella gamma di frequenze molto basse).
		Potenza nella gamma LF. (La potenza dello spettro nella gamma delle basse frequenze).
		Potenza LF in unità normalizzate LF/(potenza totale - VLF)*100. (Potenza spettrale nella gamma delle basse frequenze in unità normalizzate).
		Potenza nella gamma HF. (Potenza spettrale nella gamma delle alte frequenze).
		Potenza HF in unità normalizzate HF/(potenza totale - VLF)*100. (Potenza spettrale nella gamma ad alta frequenza in unità normalizzate).
		Rapporto LF[ ]/HF[ ]. (La relazione LF[ ]/HF[ ]).

Il segnale ECG analizzato deve soddisfare determinati requisiti per ottenere una stima affidabile dello spettro. Qualsiasi deviazione dai seguenti requisiti può comportare risultati non riproducibili difficili da interpretare.

Per attribuire una specifica componente spettrale a un meccanismo fisiologico ben descritto, la modulazione della frequenza cardiaca da parte di questo meccanismo non deve cambiare durante la registrazione. I fenomeni fisiologici di passaggio possono probabilmente essere analizzati con metodi speciali che vengono creati per risolvere un problema scientifico che è sorto, ma che non è ancora pronto per la ricerca applicata. Per verificare la stabilità del segnale di alcune componenti spettrali si possono utilizzare test statistici tradizionali.

La frequenza di polling deve essere scelta con cura. Una frequenza di campionamento bassa può causare jitter nella stima fiduciale del picco R e distorcere lo spettro. L'intervallo ottimale è 250-500 Hz o anche superiore, poiché il limite inferiore del polling rate (in ogni caso> 100 Hz) sarà soddisfacente solo quando si utilizza uno speciale algoritmo per l'interpolazione del punto di riferimento R-peak, ad esempio iperbolico .

La rimozione della linea mediana o della tendenza (se utilizzata) può distorcere le componenti a bassa frequenza dello spettro. Si consiglia di controllare la risposta in frequenza del filtro o il comportamento dell'algoritmo di regressione e controllare che le componenti spettrali interpretative non siano significativamente distorte.

La scelta del punto di riferimento per il complesso QRS può essere critica. È necessario utilizzare un algoritmo ben collaudato (ad es. soglia, confronti di pattern, metodo di correlazione, ecc.) per determinare il punto fiduciale in modo stabile e indipendente dal rumore. Varie perturbazioni della conduzione ventricolare possono anche causare lo spostamento del punto di riferimento all'interno del complesso QRS.

Battiti ectopici, aritmie, omissioni di dati e l'effetto del rumore possono alterare le stime dell'HRV MSP. Un'appropriata interpolazione (o regressione lineare o algoritmi simili) su precedenti contrazioni normali di HRV o la sua funzione di autocorrelazione può ridurre l'errore. Nella maggior parte dei casi dovrebbero essere utilizzate registrazioni a breve termine prive di battiti ectopici, dati mancanti e rumore. Tuttavia, in alcune circostanze, l'uso di sole registrazioni a breve termine prive di ectopiche può causare notevoli difficoltà. In tali casi, deve essere eseguita un'interpolazione adeguata e devono essere considerati i possibili risultati dovuti all'ectopia. Il numero relativo di intervalli RR e il divario tra loro dovuto al salto dovrebbero essere limitati.

Una serie di dati destinati all'analisi spettrale può essere ottenuta in vari modi. Utile è una rappresentazione grafica dei dati sotto forma di una serie discreta (DS), in cui viene tracciata la dipendenza degli intervalli Ri-Ri-1 dal tempo (mostrando l'occorrenza di Ri), cioè un segnale con un passo temporale irregolare . Tuttavia, in molti studi viene spesso utilizzata anche l'analisi spettrale della sequenza dei valori istantanei della frequenza cardiaca.

Lo spettro HRV viene solitamente calcolato o dai tacogrammi (intervalli RR, a seconda del numero di contrazioni, vedi Fig. 5a, b), o da DR interpolato, ottenendo un segnale continuo, in funzione del tempo, ma può anche essere calcolato da singoli conteggio delle pulsazioni, in funzione del tempo corrispondente a ciascun complesso QRS riconosciuto. Tale scelta può confondere la morfologia delle unità di misura e le stime di importanti parametri dello spettro. Per standardizzare i metodi, si può proporre di utilizzare il metodo parametrico con tacogrammi ad intervallo RR e DD interpolato con metodi non parametrici, tuttavia DD è adatto anche per metodi parametrici. La frequenza di campionamento utilizzata nell'interpolazione DR dovrebbe essere ben al di sopra della frequenza di Nyquist dello spettro e non dovrebbe rientrare nell'intervallo di frequenze di interesse.

Gli standard per i metodi non parametrici (basati sull'algoritmo FFT) dovrebbero includere i valori presentati nella Tabella 2, nonché la formula di interpolazione DR, la frequenza di campionamento del DR interpolato, la lunghezza della serie utilizzata per calcolare lo spettro , la finestra spettrale (le finestre più usate sono Hann, Hamming e la finestra triangolare ). La finestra utilizzata per calcolare la potenza deve essere specificata. Oltre ai requisiti descritti altrove in questo documento, ogni studio basato su un metodo di analisi spettrale HRV non parametrico deve contenere una descrizione di questi parametri.

Gli standard del metodo parametrico dovrebbero includere i valori presentati nella Tabella 2, nonché il tipo di modello utilizzato, il tipo di modello utilizzato, la lunghezza della sequenza, la frequenza centrale per ciascuna componente spettrale (LF e HF) e l'ordine del modello (numero di parametri). Inoltre, le statistiche devono essere calcolate per testare l'affidabilità del modello. Il test PEWT (Predictive Witness Test) fornisce informazioni sulla correttezza del modello, mentre il test OOT (Optimal Order Test) verifica la conformità dell'ordine del modello utilizzato. Sono noti vari metodi per eseguire l'OOT, che includono la previsione dell'errore finale e i criteri di informazione Akaika. Possiamo proporre i seguenti criteri per la scelta dell'ordine p del modello autoregressivo: l'ordine sarà nel range 8-20, eseguendo il test PEWT, si passa al test OOT (p » min(OOT)).

Correlazioni e differenze tra misure nel dominio del tempo e della frequenza.

Quando si analizzano i record stazionari a breve termine, è stata accumulata più esperienza e conoscenza teorica nel dominio della frequenza delle misurazioni che nel dominio del tempo.

Tuttavia, molti parametri ottenuti come risultato dell'analisi dei record di 24 ore nei domini della frequenza e del tempo sono correlati tra loro (vedi Tabella 3). Questa forte correlazione esiste a causa di relazioni sia matematiche che fisiologiche. Inoltre, l'interpretazione fisiologica delle componenti spettrali ottenute dalle registrazioni delle 24 ore è difficile per i motivi sopra indicati (sezione delle registrazioni a lungo termine). Pertanto, mentre studi speciali basati su registrazioni di 24 ore di solito non utilizzano componenti spettrali convenzionali (ad esempio uno spettrogramma in scala logaritmica), poiché i risultati dell'analisi nel dominio della frequenza sono equivalenti ai risultati dell'analisi nel dominio del tempo, ma è più facile da eseguire.

Analisi del comportamento ritmico .

Come mostrato in fig. 6, sia i metodi temporali che quelli spettrali sono soggetti a limitazioni causate dall'irregolarità della sequenza RR. L'analisi di implementazioni apparentemente diverse utilizzando questi metodi può dare risultati simili.

Gli andamenti di diminuzione e aumento della durata dei cicli cardiaci non sono infatti simmetrici (40,41], in quanto di solito un'accelerazione della frequenza cardiaca è seguita da una rapida decelerazione. Nelle stime spettrali, ciò porta a una diminuzione dell'ampiezza del fondamentale picco di frequenza e un allargamento della base.Questo ha portato all'idea di misurare blocchi di intervalli RR determinati dalle proprietà del ritmo e lo studio della relazione di tali blocchi senza considerare la variabilità interna.Sono stati proposti approcci per ridurre questi difficoltà per i metodi di tempo e frequenza. I metodi per il calcolo degli spettri da intervalli e campioni portano a risultati equivalenti (vedi Fig. 6 e) e sono adatti per studi sulla relazione tra HRV e variabilità in altre misurazioni Lo spettro di intervalli è adatto per determinare il relazione degli intervalli RR con i processi basati su misurazioni nei momenti delle contrazioni cardiache (es. pressione) Lo spettro di campionamento è preferito se gli intervalli RR si riferiscono a un segnale continuo (es. ).

Le procedure per la determinazione dei picchi si basano sia sulla selezione dei picchi e delle depressioni delle oscillazioni, sia sull'identificazione delle tendenze della frequenza cardiaca. L'evidenziazione può essere limitata a cambiamenti a breve termine, ma può estendersi a variazioni più lunghe: picchi e depressioni del secondo e del terzo ordine, o un cambiamento graduale nei cicli di allungamento o accorciamento attorno a tendenze opposte. Varie oscillazioni possono essere descritte dall'accelerazione o dalla decelerazione della frequenza cardiaca, dalla lunghezza d'onda o dall'ampiezza. Tuttavia, la correlazione tiene traccia dell'accorciamento della lunghezza d'onda di oscillazione all'aumentare della durata della registrazione. Per la demodulazione complessa, vengono utilizzati metodi di interpolazione e detrending, che consentono di ottenere la risoluzione temporale necessaria per rilevare i cambiamenti a breve termine della frequenza cardiaca, nonché per descrivere le singole componenti di fase e frequenza in funzione del tempo.

Metodi non lineari .

I fenomeni non lineari sono, ovviamente, presenti nella genesi dell'HRV. Sono determinati da una complessa interazione: cambiamenti emodinamici, elettrofisiologici e umorali, nonché regolazione autonomica e centrale. Ci sono state nozioni speculative che l'analisi dell'HRV basata su metodi dinamici non lineari fornirà informazioni importanti per l'interpretazione fisiologica dell'HRV e per prevedere il rischio di morte improvvisa. I metodi utilizzati per ottenere le proprietà non lineari dell'HRV includevano: ridimensionamento dello spettro di Fourier 1/f, ridimensionamento esponenziale H e metodo CGSA (analisi spettrale a grana grossa). Per presentare i dati sono stati utilizzati: sezioni di Poincaré, attrattori a bassa dimensione, decomposizione di grandezze unitarie e traiettorie di attrattori. Per altre stime quantitative, sono stati utilizzati l'array di correlazione D2, gli esponenti di Lyapunov e l'entropia di Kolmogorov.

Sebbene, in linea di principio, questi metodi siano noti per essere potenti strumenti per la descrizione di sistemi complessi, non sono stati ancora raggiunti risultati a seguito della loro applicazione ai dati biomedici, inclusa l'analisi HRV. È possibile che la complessità integrale delle stime non sia adeguata per l'analisi dei sistemi biologici e, inoltre, sia troppo insensibile per rivelare cambiamenti non lineari negli intervalli RR, che potrebbero avere un significato fisiologico o pratico. Risultati più incoraggianti sono stati ottenuti utilizzando stime complesse differenziali piuttosto che integrali, ovvero il metodo dei fattori di scala. Tuttavia, non sono stati ancora eseguiti studi sistematici su grandi popolazioni che utilizzano questi metodi.

Attualmente, i metodi non lineari rappresentano un approccio potenzialmente utile all'analisi dell'HRV, ma gli standard per questi metodi non possono essere accettati. Sono necessari progressi nella tecnologia e nell'interpretazione dei risultati dei metodi non lineari prima che questi metodi possano essere utilizzati per la ricerca fisiologica o clinica.

Stabilità e riproducibilità delle misurazioni HRV.

Numerosi studi hanno dimostrato che i punteggi HRV a breve termine tornano rapidamente al valore basale dopo perturbazioni transitorie causate da manipolazioni come esercizio leggero, vasodilatatori a breve durata d'azione, occlusione coronarica transitoria, ecc. i farmaci possono portare a un intervallo significativamente più lungo prima di tornare ai parametri di riferimento.

Sono disponibili pochissimi dati sulla stabilità delle stime HRV a lungo termine derivate dal monitoraggio ambulatoriale di 24 ore. Tuttavia, i dati disponibili mostrano una maggiore stabilità dei parametri HRV basati sul monitoraggio ambulatoriale 24 ore su 24 di varie popolazioni di persone normali, dopo un infarto e nelle aritmie ventricolari. Inoltre, ci sono alcuni dati frammentari che mostrano che la stabilità delle stime dell'HRV può persistere per mesi e anni. Poiché le letture delle 24 ore sembrano essere stabili e prive di effetto placebo, possono servire come indicatori ideali per valutare i risultati della terapia.

Requisiti per la registrazione dei segnali.

Segnale ECG.

Il punto di riferimento sull'ECG che identifica il complesso QRS può essere determinato dal massimo o baricentro del complesso, dal massimo della curva di interpolazione per coincidenza con il template o con altri marcatori di eventi. Per determinare il punto di riferimento, l'apparecchiatura ECG diagnostica deve soddisfare standard arbitrari, comprese le caratteristiche del rapporto segnale-rumore, le caratteristiche di reiezione, la larghezza di banda, ecc. La frequenza di taglio superiore, tagliata significativamente inferiore a quella accettata per le apparecchiature diagnostiche (~ 200 Hz), può causare salti nel riconoscimento del punto di riferimento del complesso QRS e dare errori nella misurazione della durata degli intervalli RR. Allo stesso modo, limitare la frequenza di campionamento provoca errori nello spettro HRV che incidono maggiormente sulle componenti ad alta frequenza. L'interpolazione del segnale ECG può ridurre questo errore. Usando un'interpolazione adeguata, anche una frequenza di campionamento di 100Hz può essere soddisfacente.

Quando si utilizza un dispositivo basato su microprocessore, i metodi di compressione dei dati devono essere attentamente esaminati, sia per l'effettiva frequenza di campionamento che per la qualità dei metodi di decompressione che possono causare distorsioni di fase e ampiezza.

Durata e circostanze della registrazione dell'ECG.

Nello studio dell'HRV, la durata della registrazione è determinata dalla natura di ogni particolare studio. La standardizzazione è particolarmente necessaria negli studi sulle applicazioni fisiologiche e cliniche dell'HRV.

Se vengono effettuate registrazioni a breve termine, dovrebbero essere utilizzati metodi di frequenza piuttosto che di tempo. La durata della registrazione dovrebbe essere almeno 10 volte il limite di frequenza inferiore del componente in studio, ma non dovrebbe espandersi in modo significativo per mantenere la stabilità del segnale. Pertanto, per ottenere la componente HF dello spettro, la durata della registrazione dovrebbe essere di circa 1 minuto e la componente LF a bassa frequenza - 2 minuti. Per standardizzare tra diversi studi di HRV a breve termine, è preferibile utilizzare una registrazione standard di 5 minuti, a meno che la natura degli studi non richieda una durata diversa.

È possibile la media delle componenti spettrali ottenute su sezioni successive della registrazione per minimizzare gli errori causati dall'analisi di segmenti molto brevi. Tuttavia, se la natura e il grado di modulazione fisiologica della frequenza cardiaca varia da un breve segmento all'altro, allora l'interpretazione fisiologica di tali componenti spettrali mediate causa gli stessi grossi problemi dell'analisi spettrale delle registrazioni a lungo termine e richiede un'ulteriore interpretazione. La visualizzazione di spettri di potenza successivi (circa 20 minuti) può aiutare a confermare la costanza delle condizioni per un dato stato fisiologico.

Sebbene le stime temporali SDNN, RMSSD possano essere utilizzate per analizzare registrazioni di breve durata, le stime di frequenza facilitano l'interpretazione dei risultati in termini di regolazione fisiologica. Le stime del tempo sono ideali per l'analisi delle registrazioni a lungo termine (la scarsa stabilità della modulazione della frequenza cardiaca durante la registrazione a lungo termine rende difficile l'interpretazione delle stime della frequenza). L'esperienza mostra che le differenze di ritmo tra il giorno e la notte sono una parte essenziale dell'HRV nell'analisi delle registrazioni a lungo termine con metodi temporali. Pertanto, quando si analizzano le registrazioni a lungo termine con metodi temporali, la durata dell'ECG dovrebbe essere di almeno 18 ore. E accendilo tutta la notte.

Poco si sa sull'influenza dell'ambiente (cioè il tipo e la natura dell'attività fisiologica ed emotiva) durante la registrazione ECG a lungo termine. Per alcuni esperimenti, i parametri ambientali devono essere controllati in ogni esperimento e devono essere sempre descritti. Quando si pianificano gli esperimenti, è necessario assicurarsi che i parametri ambientali siano registrati in modo identico. Negli studi fisiologici che confrontano l'HRV in diversi gruppi ben assortiti, le differenze osservate nella frequenza cardiaca dovrebbero essere spiegate in dettaglio.

Sequenze di montaggioRR Intervalli.

È noto che gli errori causati dall'imprecisione nella determinazione della sequenza degli intervalli NN influenzano in modo significativo i risultati del tempo statistico e di tutti i metodi di frequenza. I metodi geometrici, approssimando l'HRV totale, consentono di modificare errori casuali negli intervalli RR, tuttavia non è noto come eseguire una correzione esatta per altri metodi al fine di ottenere risultati corretti. Pertanto, se vengono utilizzati metodi di tempo o frequenza, la modifica manuale deve essere eseguita con molta attenzione per identificare e classificare correttamente ciascun complesso QRS.

Il filtraggio automatico che esclude alcuni intervalli dalla sequenza RR originale (ad esempio, che differiscono di oltre il 20% dall'intervallo precedente) non dovrebbe sostituire l'editing manuale, in quanto è noto per essere insoddisfacente e portare a effetti indesiderati che causano errori.

Proposte per la standardizzazione delle attrezzature commerciali.

Punteggi HRV standard l'utilizzo di apparecchiature commerciali progettate per analizzare registrazioni a breve termine dovrebbe includere analisi non parametriche e preferibilmente anche parametriche. Per ridurre al minimo la possibile confusione nella derivazione dei risultati dei parametri di frequenza e tempo delle contrazioni cardiache, è necessario in tutti i casi utilizzare l'analisi dei tacogrammi ottenuti con un passo costante. L'analisi non parametrica dovrebbe utilizzare almeno 512, ma preferibilmente 1024 punti su un record di 5 minuti.

Le apparecchiature progettate per analizzare l'HRV da record a lungo termine devono eseguire metodi temporali che coinvolgono tutte e quattro le stime standard (SDNN, SDANN, RMSSD e indice HRV triangolare). Oltre ad altre opzioni, l'analisi della frequenza deve essere eseguita in segmenti di 5 minuti (utilizzando la stessa precisione dell'analisi dell'ECG a lungo termine). Se si esegue un'analisi spettrale su una registrazione nominale di 24 ore per ottenere tutte le componenti spettrali HF, LF, VLF e ULF, allora il campionamento del tacogramma dovrebbe essere eseguito con la stessa accuratezza dell'analisi delle registrazioni a breve termine, cioè 218 punti . La strategia di acquisizione dei dati per l'analisi HRV dovrebbe seguire lo schema mostrato in Fig. 7.

Precisione e collaudo di attrezzature commerciali. Per garantire la qualità delle varie apparecchiature utilizzate per l'analisi HRV e per trovare un equilibrio accettabile tra l'accuratezza essenziale per la ricerca scientifica e clinica e il prezzo delle apparecchiature necessarie, è necessario eseguire test indipendenti su tutte le apparecchiature. Poiché i potenziali errori nella valutazione dell'HRV includono imprecisioni nella determinazione del punto fisso dei complessi QRS, il test dovrebbe includere tutte le fasi: registrazione, visualizzazione e analisi. Le apparecchiature possono essere testate in modo più accurato rispetto a segnali con proprietà HRV note (ad esempio, simulati al computer) piuttosto che rispetto a un database esistente di ECG già digitalizzati. Se si utilizzano apparecchiature commerciali per la ricerca sugli aspetti fisiologici e clinici dell'HRV, in tutti i casi è necessario eseguire test indipendenti su tali apparecchiature. Una possibile strategia per testare le apparecchiature commerciali è suggerita nell'Appendice B. Dovrebbero essere creati standard di settore che includano questa o una strategia simile.

Per ridurre al minimo gli errori causati da metodi e attrezzature progettati o utilizzati in modo errato, si raccomanda di applicare le seguenti regole:

— Le apparecchiature industriali utilizzate per la registrazione dell'ECG devono soddisfare standard industriali arbitrari, formulati in termini di: rapporto segnale/rumore, livello di tacca, larghezza di banda, ecc.

- I dispositivi di registrazione su microcircuiti devono ripristinare il segnale senza distorsioni di fase e ampiezza; i dispositivi di registrazione ECG a lungo termine che utilizzano supporti magnetici analogici devono registrare timestamp.

Le apparecchiature commerciali utilizzate per l'analisi HRV devono soddisfare le specifiche elencate nella sezione: Standard di misurazione HRV e devono essere testate indipendentemente dal produttore.

— Per la standardizzazione degli studi fisiologici e clinici, dovrebbero essere utilizzati, ove possibile, due tipi di registrazione: (a) una registrazione a breve termine di 5 minuti eseguita in condizioni fisiologicamente stabili ed elaborata con metodi di frequenza e (b) una registrazione nominale di 24 ore registrazione elaborata con modalità temporali.

- Negli studi clinici con registrazione ECG a lungo termine, i pazienti dovrebbero trovarsi in condizioni abbastanza simili e con esposizioni ambientali simili.

— Quando si utilizzano metodi statistici di tempo e frequenza, il segnale deve essere attentamente modificato mediante ispezione visiva e correzione manuale degli intervalli RR e classificazione dei complessi QRS. I filtri automatici basati sulla logica euristica della sequenza degli intervalli RR (ovvero l'esclusione degli intervalli RR che eccedono i limiti dati) non dovrebbero esimersi dal controllo della qualità della sequenza degli intervalli RR.

Corrispondenze fisiologiche delle componenti della variabilità della frequenza cardiaca

Influenze vegetative sul ritmo cardiaco

Sebbene l'automatismo cardiaco sia inerente a vari tessuti del pacemaker, la frequenza cardiaca è in gran parte sotto il controllo del sistema nervoso autonomo (ANS). L'effetto parasimpatico sul ritmo cardiaco è esercitato dal rilascio di acetilcolina da parte del nervo vago. I recettori muscarinici dell'acetilcolina rispondono a questo rilascio principalmente aumentando la conduzione di K nella membrana cellulare. . L'acetilcolina inibisce anche la corrente "pacemaker" se attivata dall'iperpolarizzazione. L'ipotesi della "decelerazione Ik" suggerisce che la depolarizzazione del pacemaker sia dovuta alla lenta disattivazione della corrente di rettifica ritardata, Ik, che, a causa della corrente di fondo interna indipendente dal tempo, provoca la depolarizzazione diastolica. Al contrario, l '"ipotesi di attivazione Ik" suggerisce che la prossima cessazione del potenziale d'azione, If, fornisce una corrente interna lentamente attivata che predomina sulla Ik ritardata, che provoca una lenta depolarizzazione diastolica.

L'effetto simpatico sulla frequenza cardiaca è mediato dal rilascio di adrenalina e noradrenalina. L'attivazione dei recettori beta-adrenergici porta alla fosforilazione delle proteine ​​di membrana dell'ATP ciclico, aumenta ICaL e If. Il risultato finale è una depolarizzazione diastolica lenta accelerata (ovvero un aumento della frequenza cardiaca).

A riposo prevale l'influenza vagale e le variazioni della frequenza cardiaca sono principalmente determinate dalla modulazione vagale. L'attività vagale e simpatica interagiscono costantemente. Poiché il nodo del seno è saturo di acetilcolinesterasi, l'effetto degli impulsi vagali è di breve durata, poiché l'acetilcolina viene rapidamente idrolizzata. L'influenza parasimpatica supera quella simpatica, probabilmente per l'azione di due meccanismi indipendenti: una diminuzione colinergica del rilascio di noradrenalina con aumento dell'attività simpatica e un indebolimento colinergico della risposta in risposta agli stimoli adrenergici.

Componenti dell'HRV

Le variazioni negli intervalli RR che esistono a riposo riflettono la messa a punto dei meccanismi di controllo da contrazione a contrazione. L'impulso afferente vagale porta all'eccitazione riflessa dell'attività efferente vagale e all'inibizione dell'attività efferente simpatica. L'attività vagale efferente si verifica anche sotto l'influenza di una diminuzione del tono dell'attività simpatica afferente. Le attivazioni simpatiche e vagali efferenti dirette al nodo del seno sono caratterizzate da una scarica, largamente sincrona con ogni ciclo cardiaco, che può essere modulata da oscillatori centrali (dai centri vasomotori e respiratori) e periferici (fluttuazioni della pressione arteriosa e movimenti respiratori). Questi oscillatori generano fluttuazioni ritmiche in scoppi nei nervi efferenti, che si manifestano come oscillazioni a breve e lungo termine dei periodi cardiaci.

L'analisi di questi ritmi ci consente di trarre una conclusione sullo stato e sul funzionamento di (a) oscillatori centrali, (b) attività efferente simpatica e vagale, (c) fattori umorali, (d) nodo del seno.

La comprensione dell'effetto modulante dei meccanismi neurali sul nodo del seno è migliorata con l'analisi spettrale dell'HRV. L'attività vagale efferente dà il contributo principale alla componente ad alta frequenza, come visto negli interventi clinici e sperimentali sul sistema nervoso autonomo come la stimolazione elettrica vagale, il blocco del recettore muscarinico e la vagotomia. Più controversa è l'interpretazione delle componenti LF, che sono considerate da alcuni autori come un marker di modulazione simpatica (soprattutto se espresse in unità normalizzate), e da altri come un parametro che include sia l'influenza simpatica che quella vagale. Queste discrepanze sono sorte a causa del fatto che in determinate condizioni associate all'eccitazione simpatica, si osserva una diminuzione della potenza assoluta dello spettro del componente LF. È importante rendersi conto che durante l'attivazione simpatica, la tachicardia risultante è solitamente accompagnata da una significativa diminuzione della potenza totale, mentre avviene il contrario durante l'attivazione vagale. Se le componenti spettrali sono misurate in unità assolute (msec2, sec2), i cambiamenti nella potenza totale dello spettro influenzano LF e HF nella stessa direzione e interferiscono con la valutazione della distribuzione dell'energia nelle frazioni. Questo spiega perché, in un soggetto supino con respirazione controllata, l'atropina riduce sia LF che HF e perché LF diminuisce significativamente durante l'esercizio. Questo concetto è supportato dall'esempio in Figura 3, che mostra un'analisi spettrale della variabilità della frequenza cardiaca in un soggetto sano in posizione supina e in posizione eretta a 90 gradi. A causa della riduzione della potenza totale, LF viene presentato come invariato quando espresso in unità assolute. Tuttavia, dopo la normalizzazione, diventa evidente una diminuzione di LF. Risultati simili si applicano al rapporto LF/HF.

L'analisi spettrale dei record di 24 ore mostra che nelle persone sane, LF e HF, espressi in unità normalizzate, riflettono ritmi circadiani e fluttuazioni reciproche con valori LF più elevati durante il giorno e HF durante la notte. Queste dipendenze non possono essere rivelate se si considera lo spettro ottenuto come risultato dell'analisi dell'intero periodo di 24 ore o se si fa la media degli spettri di brevi periodi successivi. Nelle registrazioni a lungo termine, le componenti HF e LF rappresentano circa il 5% della potenza totale dello spettro. Sebbene le componenti ULF e VLF costituiscano il restante 95% della potenza totale, la loro corrispondenza fisiologica è ancora sconosciuta.

LF e HF possono aumentare in varie circostanze. Si osserva un aumento di LF (espresso in unità normalizzate) con elevazione passiva della testata a 90*, in piedi, stress mentale, con esercizio moderato in persone sane, con ipotensione moderata, attività fisica e occlusione dell'arteria coronaria o comune carotide nei cani di razza. Al contrario, un aumento dell'HF è indotto dalla respirazione controllata, dal raffreddamento facciale e dalla stimolazione rotazionale.

L'attività vagale è il principale contributore alla componente HF. Esistono discrepanze rispetto alla componente LF. Alcuni studi ritengono che LF, espresso in unità normalizzate, sia un marcatore indiretto della modulazione simpatica, altri ritengono che LF rifletta sia l'attività simpatica che quella vagale. Di conseguenza, il rapporto LF/HF è considerato da alcuni ricercatori un indicatore di equilibrio simpatico/vagale o un indicatore di modulazione simpatica.

L'interpretazione fisiologica delle componenti di frequenza più lente (cioè VLF e ULF) richiede ulteriori studi.

È importante notare che l'HRV misura le fluttuazioni dell'influenza autonomica sul cuore piuttosto che il livello medio di influenza del sistema nervoso autonomo. Pertanto, sia il blocco delle influenze autonomiche che l'alto livello di saturazione dell'influenza simpatica portano a una diminuzione dell'HRV.

Variazioni dell'HRV legate a determinate patologie

Una diminuzione dell'HRV è stata osservata in una varietà di malattie cardiologiche e non cardiologiche.

Infarto del miocardio (MI).

La depressione dell'HRV dopo IM può riflettere una diminuzione dell'influenza vagale sul cuore, che porta alla predominanza dei meccanismi simpatici e all'instabilità elettrica del cuore. Nella fase acuta dell'IM, una diminuzione della deviazione standard degli intervalli RR normali (SDNN) alla registrazione di 24 ore è fortemente associata alla disfunzione ventricolare sinistra, con un picco nell'aumento della creatinina fosfochinasi e con la classe Killip.

Il meccanismo mediante il quale l'HRV diminuisce temporaneamente dopo l'infarto miocardico e mediante il quale l'HRV soppresso è un precursore della risposta neurale all'infarto miocardico acuto non è stato ancora descritto, ma è probabile che sia correlato a un disturbo dell'attività neurale di origine cardiaca. Alcune ipotesi implicano [includono] i riflessi cardio-cardiaci simpatico-simpatico e simpatico-vagali e suggeriscono che i cambiamenti nella geometria del cuore in contrazione dovuti a segmenti necrotici e non contratti possono aumentare in modo anomalo gli scoppi di fibre afferenti simpatiche a causa di danni meccanici alle fibre sensoriali finali. Questa eccitazione simpatica indebolisce l'attività delle fibre vagali che vanno al nodo del seno. Un'altra spiegazione, particolarmente applicabile alla significativa diminuzione dell'HRV, si basa sulla desensibilizzazione delle cellule del nodo del seno alla modulazione neurale.

L'analisi spettrale dell'HRV nei pazienti sopravvissuti all'infarto miocardico acuto rivela una diminuzione della potenza totale e delle singole componenti spettrali. Pertanto, se la potenza LF e HF sono state calcolate in unità normalizzate, allora l'aumento LF e la diminuzione HF sono stati osservati sia in condizioni di riposo controllate che nelle registrazioni di 24 ore analizzate da più intervalli di 5 minuti. Questi cambiamenti mostrano uno spostamento dell'equilibrio simpatico-vagale verso la predominanza della simpaticotonia e una riduzione del tono del vago. Conclusioni simili sono state ottenute a seguito di considerazione

Rapporti LF/HF. L'esistenza di meccanismi di controllo neurale compromessi si rifletteva anche in una diminuzione della variazione giorno-notte negli intervalli RR e nelle componenti spettrali LF e HF presenti per un periodo da diversi giorni a diverse settimane dopo gli eventi acuti. Nei pazienti post-IM con HRV gravemente soppresso, la maggior parte dell'energia dello spettro rimanente è concentrata nell'intervallo di frequenza VLF inferiore a 0,03 Hz, con HF molto piccolo associato alla respirazione. Queste caratteristiche del profilo spettrale sono simili a quelle osservate nell'insufficienza cardiaca o dopo trapianto di cuore e probabilmente riflettono sia una ridotta suscettibilità dell'organo alle influenze nervose sia la saturazione del nodo del seno con un tono simpatico costantemente alto.

Neuropatia diabetica

Nella neuropatia associata al diabete mellito caratterizzata da un'alterazione delle piccole fibre nervose, sembra che una diminuzione dei parametri temporali dell'HRV non solo porti informazioni prognostiche negative, ma preceda anche la manifestazione clinica della neuropatia. È stato anche riscontrato che i pazienti diabetici senza evidenza di neuropatia diminuiscono la potenza assoluta di LF e HF in condizioni controllate. Tuttavia, se è stato considerato il rapporto LF/HF, o se LF e HF sono stati analizzati in unità normalizzate, non sono state osservate differenze significative rispetto alla norma. Pertanto, le manifestazioni iniziali di tale neuropatia probabilmente coinvolgono entrambi i rami efferenti del SNA.

Trapianto di cuore

Nei pazienti con cuori trapiantati di recente è stata osservata una variabilità della frequenza cardiaca molto bassa senza componenti spettrali pronunciate.

La comparsa di componenti spettrali discrete in alcuni pazienti è considerata un riflesso della reinnervazione del cuore. Questa reinnervazione può verificarsi non prima di 1-2 anni dopo il trapianto e di solito ha una fonte simpatica. È vero,

La correlazione tra la frequenza respiratoria e la componente HF dell'HRV osservata in alcuni pazienti trapiantati indica che anche i meccanismi non neurali possono contribuire alle oscillazioni del ritmo respiratorio. Prime osservazioni su

L'identificazione dei pazienti nei quali i cambiamenti dell'HRV hanno avviato il rigetto potrebbe essere di interesse clinico ma richiedere ulteriori conferme.

Disfunzione miocardica

Una diminuzione dell'HRV è stata costantemente osservata nei pazienti con insufficienza cardiaca. In queste condizioni, caratterizzate da segni di attivazione simpatica come frequenza cardiaca accelerata e alti livelli di catecolamine circolanti, la relazione tra i cambiamenti dell'HRV e il grado di disfunzione ventricolare è stata controversa. Infatti, quando la diminuzione dei punteggi temporali sembrava essere parallela alla gravità della malattia, la relazione tra componenti spettrali e segni di disfunzione ventricolare sembrava essere più complessa. In particolare, nella maggior parte dei pazienti nella fase molto avanzata della malattia e con HRV gravemente ridotto, i componenti LF non potevano essere rilevati nonostante i segni clinici di attivazione simpatica. Pertanto, in condizioni caratterizzate da eccitazione simpatica permanente palese e inconfutabile, il nodo del seno presenta una reattività notevolmente ridotta agli impulsi nervosi.

Tetraplegia

I pazienti con lesione cronica totale del midollo cervicale alto hanno le vie nervose simpatiche e vagali intatte dirette al nodo del seno. Tuttavia, i neuroni simpatici spinali mancano del controllo modulante e, in particolare, dell'effetto inibitorio sopraspinale del baroriflesso. Per questo motivo, questi pazienti rappresentano un modello clinico unico per valutare il contributo dei meccanismi sovraspinali che determinano l'attività simpatica influenzando le oscillazioni HRV a bassa frequenza. È stato riportato che nessun LF può essere rilevato nei pazienti tetraplegici, confermando il ruolo critico dei meccanismi sovraspinali nella determinazione del ritmo a 0,1 Hz. Tuttavia, due studi recenti hanno scoperto che la componente LF può essere rilevata nell'HRV e nella variabilità della pressione arteriosa in alcuni pazienti tetraplegici.

Mentre Koh et al.(108) hanno associato la componente LF dell'HRV con la modulazione vagale, Guzzetti et al. associava la stessa componente all'attività simpatica, a causa del ritardo con cui la componente LF appariva dopo aver attraversato il midollo spinale, ritenendo che il ritmo spinale emergente fosse in grado di modulare le scariche simpatiche.

Modifiche HRV per interventi specifici

Il razionale per il tentativo di modificare l'HRV dopo l'infarto del miocardio deriva da numerose osservazioni che dimostrano che la mortalità cardiaca è più alta tra i pazienti post-infarto del miocardio che hanno un HRV più soppresso. Si conclude che l'esposizione che aumenta l'HRV può essere protettiva contro la morte cardiaca e contro la morte cardiaca improvvisa. Sebbene l'opportunità di cambiare l'HRV sia valida, comporta il pericolo di portare all'assunto ingiustificato che il cambiamento dell'HRV miri direttamente a proteggere il cuore, il che potrebbe non essere il caso. L'obiettivo è migliorare la stabilità elettrica del cuore e l'HRV è semplicemente un indicatore dell'attività del SNA. Nonostante il crescente consenso sul fatto che una maggiore attività vagale possa essere benefica, non è ancora chiaro quanta attività vagale (o un segno di essa) debba essere aumentata per fornire una protezione adeguata.

Blocco beta-adrenergico e HRV

I dati sull'effetto dei beta-bloccanti sui pazienti affetti da HRV e post-infartuati sono sorprendentemente scarsi. Sebbene l'osservazione aumenti statisticamente in modo significativo, i cambiamenti effettivi sono molto modesti. Tuttavia, va notato che i beta-bloccanti prevengono l'aumento del componente LF osservato al mattino. Nei cani di razza dopo infarto del miocardio, i beta-bloccanti non alterano l'HRV. L'osservazione inaspettata che i beta-bloccanti aumentano l'HRV prima dell'IM solo negli animali a basso rischio di aritmie letali post-IM può suggerire nuovi approcci alla stratificazione del rischio post-IM.

Farmaci antiaritmici e HRV

I dati sono stati ottenuti per diversi farmaci antiaritmici. È stato riportato che la flecainide e il propafenone, ma non l'amiodarone, riducono i tempi di HRV con aritmia ventricolare cronica. In un altro studio, il propafenone ha ridotto l'HRV e l'LF più dell'HF, determinando un rapporto LF/HF significativamente più basso. Uno studio più ampio ha confermato che la flecainide, così come l'encainide e la moricizina, hanno ridotto l'HRV nei pazienti post-infartuati, ma non ha trovato un'associazione tra i cambiamenti nell'HRV e la successiva mortalità. Pertanto, alcuni farmaci antiaritmici associati a un aumento della mortalità possono ridurre l'HRV. Tuttavia, non è noto se questi cambiamenti nell'HRV abbiano un valore prognostico diretto.

Scopolamina e HRV

Una bassa dose di bloccanti dei recettori muscarinici come l'atropina e la scopolamina può causare un aumento paradossale dell'attività efferente vagale, come suggerito dal rallentamento della frequenza cardiaca. Vari studi hanno testato l'effetto della scopolamina transdermica sui segni di attività vagale in pazienti con infarto del miocardio recente e con insufficienza cardiaca congestizia. La scopolamina aumenta significativamente l'HRV, il che indica che gli effetti farmacologici della scopolamina sull'attività neurale possono effettivamente aumentare l'attività vagale

Attività. Tuttavia, l'effetto del trattamento a lungo termine non è stato valutato. Inoltre, basse dosi di scopolamina non prevengono la fibrillazione ventricolare durante l'ischemia miocardica acuta nei cani dopo infarto del miocardio.

Trombolisi e HRV

L'effetto della trombolisi sull'HRV (valutato mediante pNN50) è stato riscontrato in 95 pazienti con IM acuto. L'HRV era più alto entro 90 minuti dopo la trombolisi nei pazienti con ri-pervietà dell'arteria infartuata. Tuttavia, queste differenze non sono diventate evidenti quando sono state analizzate le registrazioni di 24 ore.

Esercizi di allenamento e HRV

L'esercizio fisico può ridurre la mortalità cardiovascolare e la morte cardiaca improvvisa. L'esercizio fisico regolare contribuisce anche a riequilibrare l'HRV. Recenti studi sperimentali volti a valutare l'effetto dell'allenamento sulle manifestazioni dell'attività vagale hanno ottenuto contemporaneamente informazioni sui cambiamenti nella stabilità elettrica del cuore. Ai cani di razza con un alto rischio precedentemente documentato di fibrillazione ventricolare durante l'ischemia miocardica sono state somministrate 6 settimane di esercizio quotidiano seguite da riposo in gabbia. Dopo l'allenamento, l'HRV (SDNN) è aumentato del 74% e tutti gli animali sono sopravvissuti al nuovo test ischemico. L'allenamento può anche accelerare il recupero dell'interfaccia fisiologica simpatico-vagale, come mostrato nei pazienti dopo infarto del miocardio.

Uso clinico della variabilità della frequenza cardiaca.

Sebbene l'HRV sia stato oggetto di numerosi studi clinici su un'ampia gamma di malattie cardiache e non cardiache e condizioni cliniche, solo in due casi clinici è stato raggiunto un consenso generale sull'uso pratico dell'HRV nella medicina per adulti. La diminuzione dell'HRV può essere utilizzata per prevedere il rischio dopo infarto miocardico acuto (IM) e come segno precoce di neuropatia diabetica.

Valutazione del rischio dopo infarto miocardico acuto.

L'osservazione che, nei pazienti con IM acuto, l'assenza di aritmia sinusale respiratoria è associata ad un aumento della mortalità intraospedaliera rappresenta il primo di un gran numero di segnalazioni che hanno dimostrato il valore predittivo dell'HRV nell'identificazione dei pazienti ad alto rischio.

L'HRV soppresso è un potente predittore di mortalità e di eventi aritmici (p. es., tachicardia ventricolare) nei pazienti con IM acuto. Il valore predittivo dell'HRV è indipendente da altri fattori utilizzati per la stratificazione del rischio, come la ridotta frazione di eiezione ventricolare sinistra, l'aumento dell'attività ectopica ventricolare e la presenza di potenziali ventricolari tardivi. Secondo le previsioni di tutti i casi di mortalità, il valore dell'HRV è simile alla frazione di eiezione ventricolare sinistra, ma ha una superiorità rispetto ad essa nella previsione di eventi aritmici (morte cardiaca improvvisa e tachicardia ventricolare). Ciò ha dato origine all'idea sbagliata che l'HRV sia un predittore più rigoroso della mortalità aritmica rispetto alla mortalità non aritmica. Tuttavia, non vi era alcuna chiara differenza nell'HRV tra i pazienti affetti da morte cardiaca improvvisa e non improvvisa dopo infarto miocardico acuto. Tuttavia, ciò può essere dovuto alla natura della definizione di morte cardiaca improvvisa, che deve includere non solo i pazienti con morte aritmica improvvisa, ma anche i pazienti con attacchi cardiaci ricorrenti fatali e altri eventi cardiovascolari.

Il significato dei parametri di tempo e frequenza è stato pienamente valutato in diversi studi indipendenti, ma a causa dell'uso di valori limitati ottimali che descrivono l'HRV normale e ridotto, queste sequenze possono sovrastimare leggermente il ruolo predittivo dell'HRV. Tuttavia, gli intervalli di confidenza di questi valori limitati sono piuttosto ristretti a causa delle dimensioni della popolazione studiata. Pertanto, gli indicatori limitati ottenuti delle stime di 24 ore di HRV, cioè 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.

Non è noto se diverse misure di HRV (p. es., stime delle componenti a breve ea lungo termine) possano essere combinate in relazioni multivariate per migliorare la stratificazione del rischio post-IM. Tuttavia, il consenso generale è che la combinazione di altre misure HRV con una stima HRV di 24 ore è probabilmente ridondante.

Considerazioni fisiopatologiche

Non è ancora dimostrato se l'HRV sia parte del meccanismo di aumento della mortalità post-infartuale o semplicemente un segno di prognosi infausta. Sono state ottenute prove che dimostrano che la riduzione dell'HRV non è semplicemente un riflesso dell'affaticamento simpatico o del blocco vagale dovuto a una scarsa funzione ventricolare, ma riflette anche una ridotta attività vagale, che è fortemente associata alla patogenesi delle aritmie ventricolari e della morte cardiaca improvvisa.

Valutazione HRV per la stratificazione del rischio dopo infarto miocardico acuto

Tradizionalmente, l'HRV utilizzato per la stratificazione del rischio dopo IM è stato stimato dalle registrazioni HRV di 24 ore, la stima ottenuta dalle registrazioni ECG a breve termine contiene anche informazioni predittive per la stratificazione del rischio dopo IM, ma se è affidabile come da registrazioni di 24 ore non è ancora chiaro. . L'HRV ottenuto da registrazioni a breve termine è ridotto nei pazienti ad alto rischio; il valore predittivo dell'HRV ridotto aumenta con la lunghezza della registrazione. Pertanto, l'uso di una registrazione nominale di 24 ore può essere raccomandato per gli studi di stratificazione del rischio post-IM. D'altra parte, la valutazione dell'HRV da registrazioni a breve termine può essere raccomandata per lo screening iniziale della sopravvivenza nell'IM acuto. Questa stima ha una sensibilità simile ma un valore predittivo inferiore per i pazienti ad alto rischio rispetto all'HRV di 24 ore. L'analisi spettrale dell'HRV nei pazienti con IM mostra che ULF e VLF hanno il maggior valore prognostico. Poiché la spiegazione fisiologica di questi componenti è sconosciuta e questi componenti rappresentano fino al 95% della potenza totale, che è facilmente valutabile con metodi temporali, l'uso di singoli componenti spettrali HRV per la stratificazione del rischio post-IM non è più affidabile di metodi temporali che stimano l'HRV complessivo.

Sviluppo di HRV dopo IM acuto

Il tempo dopo l'infarto miocardico in cui l'HRV ridotto raggiunge il valore predittivo più elevato non è stato ancora completamente determinato. Tuttavia, vi è un consenso generale sul fatto che l'HRV debba essere valutato prima della dimissione dall'ospedale, cioè circa una settimana dopo l'infarto. Questa raccomandazione si adatta bene anche alla pratica generale della gestione dei pazienti con infarto miocardico acuto.

L'HRV diminuisce immediatamente dopo l'infarto del miocardio e inizia a riprendersi dopo poche settimane e recupera al massimo, ma non completamente, 6-12 mesi dopo l'infarto del miocardio. La valutazione dell'HRV in una fase precoce dell'infarto del miocardio (2-3 giorni dopo l'infarto del miocardio) e prima della dimissione dall'ospedale (1-3 settimane dopo l'infarto del miocardio) fornisce importanti informazioni prognostiche. Anche una stima dell'HRV ottenuta più tardi (1 anno) dopo un infarto miocardico acuto predice la mortalità futura.138 I dati sugli animali suggeriscono che il tasso di recupero dell'HRV dopo un infarto del miocardio è correlato al rischio successivo.

Utilizzo dell'HRV per la stratificazione del rischio multivariato.

Il valore predittivo della sola HRV è modesto, ma la combinazione con altri metodi migliora significativamente il suo valore predittivo in un intervallo di sensibilità clinicamente importante (dal 25% al ​​75%) per la mortalità cardiaca e gli eventi aritmici (Figura 9).

Sono stati riportati miglioramenti nell'accuratezza predittiva positiva all'interno dell'intervallo di sensibilità quando si combina HRV con frequenza cardiaca media, frazione di eiezione ventricolare sinistra, frequenza di attività ectopica ventricolare, parametri ECG ad alta risoluzione (p. es., presenza e assenza di potenziali tardivi) e valutazioni cliniche. Tuttavia, non è noto quale significato pratico abbiano altri fattori di stratificazione e quali siano le loro possibilità quando combinati con HRV per la stratificazione del rischio multifattoriale.

Devono essere condotti studi sistematici multivariati di stratificazione del rischio post-IM al fine di raggiungere un consenso e raccomandare di raggruppare l'HRV con altre misure di comprovato valore predittivo. Molti aspetti che non sono importanti nella stratificazione del rischio univariata richiedono test: non è chiaro se i singoli parametri ottenuti negli studi univariati siano un fattore di rischio individuale quando utilizzati nelle variazioni multivariate. È probabile che varie combinazioni multivariate richiedano l'ottimizzazione dell'accuratezza predittiva su diversi intervalli di sensibilità. Dovrebbe essere utilizzata una strategia passo-passo per determinare la sequenza ottimale dei singoli test per le stratificazioni multivariate.

I seguenti fattori devono essere considerati quando le stime dell'HRV vengono utilizzate negli studi clinici e negli studi che determinano la sopravvivenza nell'infarto miocardico acuto. La riduzione dell'HRV predice la mortalità indipendentemente da altri fattori di rischio. C'è un consenso generale sul fatto che l'HRV dovrebbe essere valutato circa una settimana dopo l'inizio di un infarto. Sebbene il punteggio HRV dalla registrazione a breve termine contenga informazioni prognostiche, il punteggio HRV dalla registrazione nominale di 24 ore è un predittore di rischio più forte. La valutazione a breve termine dell'HRV può essere utilizzata per lo screening iniziale di tutti i sopravvissuti a IM acuto.

Finora non è stata trovata alcuna stima dell'HRV che fornisca informazioni predittive migliori rispetto alle stime dell'HRV totale temporale (ad es. SDNN o indice triangolare). Altre valutazioni, come l'analisi dello spettro completo di 24 ore ULF, funzionano altrettanto bene. Il gruppo a rischio più elevato può essere identificato dalla soglia: SDNN<50 мсек. и треугольный индекс <15 мсек.

Per un intervallo di sensibilità clinicamente significativo, il valore predittivo dell'HRV da solo è modesto, sebbene sia superiore a quello di qualsiasi altro fattore di rischio noto. Per migliorare la capacità predittiva, l'HRV può essere combinato con altri fattori. Tuttavia, l'insieme ottimale di fattori di rischio ei relativi limiti non sono stati ancora individuati.

Valutazione della neuropatia diabetica

Come complicazione del diabete mellito, la neuropatia del sistema nervoso autonomo è caratterizzata da un danno precoce ed esteso alle piccole fibre nervose sia del tratto simpatico che di quello parasimpatico. Le sue manifestazioni cliniche sono pienamente correlate ai disturbi funzionali e comprendono: ipotensione posturale (associata alla posizione del corpo), tachicardia persistente, crisi diabetiche, gastroparesi, ecc.

Dalla scoperta clinica delle manifestazioni della neuropatia autonomica diabetica (DAN) la mortalità a 5 anni è stimata in circa il 50%. Quello. La diagnosi preclinica precoce di SNA è essenziale per la stratificazione del rischio e il follow-up. L'analisi dell'HRV a breve ea lungo termine si è dimostrata utile nell'identificazione dei DAN.

Per i pazienti con DAN accertato o sospetto, possono essere utilizzati tre metodi per valutare l'HRV: (a) un semplice metodo dell'intervallo RR; (b) misurazioni a lungo termine nel dominio del tempo, che sono più sensibili e riproducibili dei test a breve termine; (c) analisi in frequenza di registrazioni a breve termine ottenute in condizioni costanti, utili per separare disturbi simpatici e parasimpatici.

Stime a lungo termine nel dominio del tempo.

L'HRV derivato da una registrazione Holter di 24 ore è più sensibile dei semplici test (manovra di Valsalva, test ortostatico e respirazione profonda) per rilevare il DAN. La maggior parte dell'esperienza è stata accumulata sulla base delle stime NN50 e SDSD (vedi Tabella 1). Usando i conteggi NN50, c'è stata una riduzione di confidenza del 95% nei conteggi totali da 500 a 2000 con l'età, il che significa che circa la metà dei pazienti diabetici dovrebbe mostrare conteggi delle 24 ore anormalmente bassi. Inoltre, esiste una forte correlazione tra la proporzione di pazienti con un numero anormale di conteggi e il grado di neuropatia determinato dai punteggi condizionali.

Oltre alla maggiore sensibilità, queste stime di 24 ore sono altamente correlate con altre stime HRV e sono riproducibili e stabili nel tempo. Analogamente alla sopravvivenza dei pazienti con infarto del miocardio, anche i pazienti con DAN sono soggetti a esiti negativi come la morte improvvisa, ma resta da confermare se le stime dell'HRV contengano informazioni prognostiche tra i diabetici.

Misure nel dominio della frequenza.

Le seguenti anomalie nell'analisi della frequenza dell'HRV sono associate al DAN (a) potenza ridotta di tutte le bande spettrali, che è la caratteristica più comune, (c) un leggero aumento della LF quando ci si alza in piedi, che riflette una risposta simpatica indebolita o ridotta sensibilità dei barocettori, (c) una potenza complessiva anormalmente bassa con un rapporto LF/HF invariato e (d) uno spostamento sinistrorso nella frequenza centrale LF, il cui significato fisiologico richiede ulteriori indagini.

In una condizione neuropatica avanzata, lo spettro di potenza in posizione supina mostra spesso ampiezze molto basse di tutte le componenti spettrali, rendendo difficile separare il segnale dal rumore. Inoltre, si raccomanda di includere test come la posizione eretta o ortostatica. Un altro modo per superare il basso rapporto segnale/rumore è utilizzare una funzione coerente, che utilizza la potenza totale coerente con la banda di frequenza.

Altro potenziale clinico.

I singoli studi sull'HRV in altre malattie cardiache sono elencati nella Tabella. 4.

Opportunità future

Sviluppo di misurazioni HRV.

I metodi temporali attualmente disponibili, utilizzati prevalentemente per stimare i profili HRV a lungo termine, sono probabilmente sufficienti per questo scopo. Il miglioramento è possibile, soprattutto nel campo della robustezza numerica (stabilità). I moderni metodi spettrali non parametrici e parametrici sono probabilmente sufficienti per analizzare le registrazioni ECG a breve termine senza cambiamenti transitori nella modulazione della frequenza cardiaca.

A parte la necessità di sviluppare metodi numericamente robusti adatti ad analisi completamente automatizzate (solo il metodo geometrico può essere utilizzato in questa direzione), meritano attenzione le seguenti tre aree.

Dinamiche e cambiamenti in corso nell'HRV.

Le possibilità esistenti per descrivere e valutare numericamente la dinamica della sequenza degli intervalli RR e i cambiamenti di passaggio nell'HRV sono frammentarie e richiedono ancora uno sviluppo matematico. Tuttavia, si può presumere che un'appropriata valutazione della dinamica dell'HRV porterà a un reale miglioramento nella nostra comprensione della modulazione della frequenza cardiaca e della sua spiegazione fisiologica e fisiopatologica.

Non è ancora chiaro se i metodi dinamici non lineari saranno adatti per misurare i cambiamenti transitori negli intervalli RR o se saranno necessari nuovi modelli matematici e concetti algoritmici per creare principi di misurazione più vicini alla natura fisiologica dei periodogrammi cardiaci. In ogni caso, il compito di valutare le misurazioni HRV in corso sembra essere più importante dell'ulteriore miglioramento della tecnologia accettata per l'analisi della modulazione della frequenza cardiaca in una fase stabile.

RR eRR intervalli.

Poco si sa sulla relazione tra RR e modulazione RR dell'HRV. Per questi motivi, deve essere esaminata anche la sequenza degli intervalli PP. Sfortunatamente, è quasi impossibile localizzare con precisione il punto di riferimento del picco P sulla base di un ECG di superficie registrato utilizzando la tecnologia convenzionale. Tuttavia, i progressi tecnologici potrebbero consentire di esplorare la variabilità degli intervalli PP e RR in futuri esperimenti.

Analisi multisegnale.

La modulazione della frequenza cardiaca in realtà avviene non solo per effetto dell'influenza dei meccanismi regolatori del SNA. Le attuali apparecchiature commerciali e non commerciali consentono la registrazione simultanea di ECG, respirazione, pressione sanguigna, ecc. Tuttavia, nonostante la facilità di registrazione di questi segnali, non esistono metodi dettagliati ampiamente accettati di analisi multisegnale.

Ogni segnale può essere analizzato separatamente, ad esempio utilizzando l'analisi spettrale parametrica, ei risultati dell'analisi possono essere confrontati. L'analisi congiunta dei segnali fisiologici consentirà di valutare le proprietà della popolazione.

Ricerca necessaria per migliorare l'interpretazione fisiologica.

Gli sforzi dovrebbero essere diretti verso la ricerca di spiegazioni fisiologiche e connessioni biologiche per varie stime di HRV. In alcuni casi, ad esempio, durante l'interpretazione della componente HF, è stato raggiunto. In altri casi, ad esempio, nell'interpretazione dei componenti VLF e ULF, non è stata ancora ricevuta una spiegazione fisiologica.

L'incertezza limita la capacità di interpretare la relazione tra queste stime e il rischio di eventi cardiaci. La capacità di utilizzare i segni dell'attività del SNA è molto interessante. Tuttavia, finora è stata trovata un'associazione affidabile tra i punteggi HRV e le manifestazioni cardiache, aumentando il rischio associato di concentrare gli interventi terapeutici sui segni. Ciò può portare a frasi errate e gravi errori di interpretazione.

Possibilità di futuro uso clinico

standard normali.

Per creare normali standard HRV per diversi gruppi di età e sesso, è necessario condurre uno studio su grandi popolazioni con monitoraggio a lungo termine della loro condizione. Recentemente i ricercatori del Framingham Heart Center hanno pubblicato stime di tempo e frequenza dell'HRV in 736 anziani e la loro relazione con tutti i casi nei prossimi 4 anni. Questi studi hanno concluso che l'HRV fornisce in modo indipendente informazioni prognostiche più accurate rispetto ad altri fattori di rischio tradizionali. Ulteriori studi sull'HRV dovrebbero essere eseguiti in popolazioni che includano l'intero spettro di età di uomini e donne.

Fenomeni fisiologici.

Sarebbe interessante valutare l'HRV per vari ritmi circadiani, come il normale ciclo giorno-notte, il ciclo giorno-notte inverso stabilito (lavoro sera-notte) e i cicli transitori giorno-notte che possono verificarsi durante il viaggio. Le variazioni nell'attività del SNA che si verificano durante le diverse fasi del sonno, incluso il sonno REM, sono state studiate solo in pochi pazienti. In soggetti normali con scompenso cardiaco, la componente vagale dello spettro di potenza è aumentata, ma non durante la fase di rapido movimento oculare, mentre questo aumento era assente nei pazienti postinfartuali.

La risposta dell'ANS all'allenamento sportivo e all'esercizio per la riabilitazione dopo varie malattie può servire a valutare i risultati della guarigione. I dati HRV dovrebbero essere utili per comprendere gli aspetti cronologici dell'allenamento e determinare quando si verifica il tempo di recupero ottimale in relazione all'effetto dell'ANS sul cuore. Inoltre, l'HRV può trasportare informazioni importanti sul disadattamento del corpo con mobilità limitata e assenza di gravità, che accompagnano il volo spaziale.

reazioni farmacologiche.

Molti farmaci agiscono direttamente o indirettamente sul SNA, quindi l'HRV può essere utilizzato per studiare l'influenza di vari fattori sull'attività simpatica e parasimpatica. È noto che il blocco parasimpatico da parte di una dose completa di atropina provoca una significativa diminuzione dell'HRV. Una bassa dose di scopolamina ha un effetto vagotonico che è associato a HRV elevato, specialmente nell'intervallo HF. Il blocco b-adrenergico provoca un aumento dell'HRV e una diminuzione della componente LF, espressa in unità normalizzate.

Sono necessarie molte più ricerche per comprendere gli effetti e il significato clinico del tono vagotonico e adrenergico alterato sulla potenza totale dell'HRV e sui suoi vari componenti nella malattia e in assenza di malattia.

Attualmente sono disponibili alcuni dati sull'effetto di calcio-antagonisti, sedativi, anchiolitici, analgesici, anestetici, farmaci antiaritmici, narcotici e agenti chemioterapici come vincristina e doxorubicina sull'HRV.

Previsione del rischio.

Stime di tempo e frequenza dell'HRV calcolate da registrazioni ECG lunghe di 24 ore o brevi da 2 a 15 minuti sono state utilizzate per prevedere l'aspettativa di vita dopo infarto miocardico acuto, nonché i rischi di tutti i tipi di mortalità e morte cardiaca improvvisa in pazienti con struttura malattie cardiache e un gran numero di altre condizioni fisiopatologiche. Utilizzando strumenti diagnostici in grado di valutare l'HRV insieme alla frequenza e alla complessità delle aritmie ventricolari, all'ECG medio, ai cambiamenti del segmento ST e all'omogeneità della ripolarizzazione, l'identificazione dei pazienti a rischio di morte improvvisa e di eventi aritmici può essere notevolmente migliorata. Sono necessari studi prospettici per valutare la sensibilità, il significato e l'accuratezza predittiva dei test combinati.

La variabilità della frequenza cardiaca fetale e neonatale è un'importante area di ricerca, in quanto dovrebbe fornire informazioni precoci sugli incidenti fetali e neonatali e identificarli con la sindrome della morte improvvisa del lattante. La maggior parte del lavoro preliminare in quest'area è stata svolta all'inizio degli anni '80, prima che venissero utilizzati i metodi di analisi spettrale. L'osservazione della maturazione del SNA nel feto in via di sviluppo è anche possibile utilizzando questi metodi.

Meccanismi di malattia.

Un'area fertile di ricerca è quella di utilizzare i metodi HRV per indagare il ruolo dell'alterazione del SNA nei meccanismi della malattia, specialmente in contesti in cui i fattori simpatico-vagali sembrano svolgere un ruolo importante.

Lavori recenti hanno dimostrato che i cambiamenti nell'innervazione del sistema nervoso autonomo del cuore in via di sviluppo possono causare una qualche forma di sindrome del QT lungo. Gli studi sull'HRV nel feto di donne in gravidanza con questi disturbi sono possibili e dovrebbero essere molto istruttivi.

Il ruolo del sistema nervoso autonomo nell'essenza dell'ipertensione è un'importante area di ricerca. La questione del ruolo primario o secondario dell'aumentata attività simpatica nella natura dell'ipertensione deve essere risolta da studi a lungo termine su soggetti inizialmente normotesi. L'ipertensione è il risultato di un'attività simpatica soppressa con alterata esposizione ai meccanismi regolatori neurali?

Diversi disturbi nevralgici primari, tra cui il morbo di Parkinson, la sclerosi multipla, la sindrome di Guillan-Barre, l'ipotensione ortostatica di tipo Shy-Drager, sono associati alla funzione del SNA alterata. In alcuni di questi disturbi, i cambiamenti nell'HRV possono essere utilizzati per rilevare precocemente la condizione e possono essere utili per valutare il tasso di progressione della malattia o l'efficacia di un intervento terapeutico. È possibile che un approccio simile possa essere utile per valutare i disturbi nevralgici secondari che accompagnano il diabete mellito, l'alcolismo e le lesioni del midollo spinale.

Conclusione.

La variabilità della frequenza cardiaca ha un potenziale significativo per comprendere il ruolo dell'attività del sistema nervoso autonomo in individui sani normali e in pazienti con varie malattie cardiovascolari e non cardiovascolari. Lo studio della variabilità della frequenza cardiaca dovrebbe migliorare la nostra comprensione dei meccanismi fisiologici, dell'azione dei farmaci e dei meccanismi patologici. Sono necessari ampi studi prospettici per determinare la sensibilità, il significato e il valore predittivo della variabilità della frequenza cardiaca per identificare gli individui a rischio di successive malattie e morte.

28.07.2016

Fare una diagnosi relativa ai problemi nell'area del cuore è notevolmente semplificato dagli ultimi metodi per studiare il sistema vascolare umano. Nonostante il cuore sia un organo indipendente, è abbastanza gravemente influenzato dall'attività del sistema nervoso, che può portare a interruzioni del suo lavoro.

Recenti studi hanno rivelato la relazione tra malattie cardiache e sistema nervoso, provocando frequenti morti improvvise.

Cos'è VSR?

Il normale intervallo di tempo tra ogni ciclo di battiti cardiaci è sempre diverso. Nelle persone con un cuore sano, cambia continuamente anche con il riposo stazionario. Questo fenomeno è chiamato variabilità della frequenza cardiaca (HRV in breve).

La differenza tra le contrazioni rientra in un certo valore medio, che varia a seconda dello stato specifico del corpo. Pertanto, l'HRV viene valutato solo in posizione stazionaria, poiché la diversità nell'attività del corpo porta a un cambiamento della frequenza cardiaca, adattandosi ogni volta a un nuovo livello.

Le letture HRV indicano la fisiologia nei sistemi. Analizzando l'HRV, è possibile valutare con precisione le caratteristiche funzionali del corpo, monitorare la dinamica del cuore e identificare una forte diminuzione della frequenza cardiaca, che porta alla morte improvvisa.

Metodi di determinazione

Lo studio cardiologico delle contrazioni cardiache ha determinato i metodi ottimali di HRV, le loro caratteristiche in varie condizioni.

L'analisi viene effettuata sullo studio della sequenza di intervalli:

• R-R (elettrocardiogramma delle contrazioni);
• N-N (intervalli tra le normali contrazioni).

Metodi statistici. Questi metodi si basano sull'ottenimento e il confronto di intervalli "N-N" con una stima della variabilità. Il cardiointervalogramma ottenuto dopo l'esame mostra una serie di intervalli "R-R" che si ripetono uno dopo l'altro.

Gli indicatori di queste lacune includono:

• SDNN riflette la somma degli indicatori HRV in corrispondenza dei quali vengono evidenziate le deviazioni degli intervalli N-N e la variabilità degli intervalli R-R;
• Confronto RMSSD di una sequenza di intervalli N-N;
• PNN5O mostra la percentuale di gap NN che differiscono di oltre 50 millisecondi sull'intero gap dello studio;
• Valutazione CV degli indicatori di variabilità di grandezza.

Metodi geometrici isolato ottenendo un istogramma, che raffigura cardiointervalli con durate diverse.

Questi metodi calcolano la variabilità della frequenza cardiaca utilizzando determinati valori:

• Mo (Mode) sta per intervalli cardio;
• Amo (Mode Amplitude) - il numero di intervalli cardio proporzionali a Mo come percentuale del volume selezionato;
• VAR (intervallo di variazione) è il rapporto del grado tra gli intervalli cardio.

Analisi di autocorrelazione valuta il ritmo cardiaco come uno sviluppo casuale. Si tratta di un grafico di correlazione dinamica ottenuto con uno spostamento graduale di un'unità della serie dinamica rispetto all'autoserie.

Questa analisi qualitativa ci consente di studiare l'influenza del collegamento centrale sul lavoro del cuore e determinare la latenza della periodicità del ritmo cardiaco.

Ritmografia correlativa(scatterografia). L'essenza del metodo risiede nella visualizzazione di successivi intervalli cardio su un piano grafico bidimensionale.

Durante la costruzione dello scatterogramma viene selezionata una bisettrice, al centro della quale è presente una serie di punti. Se i punti vengono deviati a sinistra si vede quanto è più breve il ciclo, lo spostamento a destra mostra quanto è lungo il precedente.

Sul ritmogramma risultante, viene evidenziata l'area corrispondente alla deviazione dei gap N-N. Il metodo consente di identificare il lavoro attivo del sistema autonomo e il suo successivo effetto sul cuore.

Metodi per lo studio dell'HRV

Gli standard medici internazionali definiscono due modi per studiare il ritmo cardiaco:

1. registrazione record intervalli "RR" - per 5 minuti viene utilizzato per una rapida valutazione dell'HRV e alcuni test medici;
2. Registrazione giornaliera degli intervalli "RR" - valuta più accuratamente i ritmi della registrazione vegetativa degli intervalli "RR". Tuttavia, durante la decifrazione del record, molti indicatori vengono valutati dall'intervallo di cinque minuti della registrazione dell'HRV, poiché su un lungo record si formano segmenti che interferiscono con l'analisi spettrale.

Per determinare la componente ad alta frequenza in un ritmo cardiaco è necessaria una registrazione di circa 60 secondi e per analizzare la componente a bassa frequenza sono necessari 120 secondi di registrazione. Per valutare correttamente la componente a bassa frequenza, è necessaria una registrazione di cinque minuti, scelta per lo studio HRV standard.

HRV di un corpo sano

La variabilità del ritmo medio nelle persone sane consente di determinare la loro resistenza fisica in base all'età, al sesso, all'ora del giorno.

Ogni persona ha un diverso punteggio HRV. Le donne hanno una frequenza cardiaca più attiva. L'HRV più alto è rintracciato nell'infanzia e nell'adolescenza. Le componenti ad alta e bassa frequenza diminuiscono con l'età.

L'HRV è influenzato dal peso di una persona. Il peso corporeo ridotto provoca la potenza dello spettro HRV, nelle persone in sovrappeso si osserva l'effetto opposto.

Lo sport e l'attività fisica leggera hanno un effetto benefico sull'HRV: la potenza dello spettro aumenta, la frequenza cardiaca diventa meno frequente. I carichi eccessivi, al contrario, aumentano la frequenza delle contrazioni e riducono l'HRV. Questo spiega le frequenti morti improvvise tra gli atleti.

L'utilizzo di metodi per determinare la variazione della frequenza cardiaca consente di controllare l'allenamento, aumentando gradualmente il carico.

Se l'HRV è basso

Una forte diminuzione della variazione della frequenza cardiaca indica alcune malattie:
Malattie ischemiche e ipertensive;
. infarto miocardico;
· Sclerosi multipla;
· Diabete;
· Morbo di Parkinson;
Ricezione di alcuni farmaci;
Disturbi nervosi.

Gli studi sull'HRV nella pratica medica sono tra i metodi semplici e accessibili che valutano la regolazione autonomica negli adulti e nei bambini con una serie di malattie.

Nella pratica medica, l'analisi consente:
· Valutare la regolazione viscerale del cuore;
Determina il lavoro generale del corpo;
Valutare il livello di stress e attività fisica;
Monitorare l'efficacia della terapia farmacologica;
Diagnosticare la malattia in una fase precoce;
· Aiuta a scegliere un approccio al trattamento delle malattie cardiovascolari.

Pertanto, quando si esamina il corpo, non bisogna trascurare i metodi per studiare le contrazioni cardiache. Gli indicatori HRV aiutano a determinare la gravità della malattia e a scegliere il trattamento giusto.

Variabilità della frequenza cardiaca normale e ridotta aggiornato: 30 luglio 2016 da: vitenega

Fare una diagnosi relativa ai problemi nell'area del cuore è notevolmente semplificato dagli ultimi metodi per studiare il sistema vascolare umano. Nonostante il cuore sia un organo indipendente, è abbastanza gravemente influenzato dall'attività del sistema nervoso, che può portare a interruzioni del suo lavoro.

Recenti studi hanno rivelato la relazione tra malattie cardiache e sistema nervoso, provocando frequenti morti improvvise.

Cos'è VSR?

Il normale intervallo di tempo tra ogni ciclo di battiti cardiaci è sempre diverso. Nelle persone con un cuore sano, cambia continuamente anche con il riposo stazionario. Questo fenomeno è chiamato variabilità della frequenza cardiaca (HRV in breve).

La differenza tra le contrazioni rientra in un certo valore medio, che varia a seconda dello stato specifico del corpo. Pertanto, l'HRV viene valutato solo in posizione stazionaria, poiché la diversità nell'attività del corpo porta a un cambiamento della frequenza cardiaca, adattandosi ogni volta a un nuovo livello.

Le letture HRV indicano la fisiologia nei sistemi. Analizzando l'HRV, è possibile valutare con precisione le caratteristiche funzionali del corpo, monitorare la dinamica del cuore e identificare una forte diminuzione della frequenza cardiaca, che porta alla morte improvvisa.

Metodi di determinazione

Lo studio cardiologico delle contrazioni cardiache ha determinato i metodi ottimali di HRV, le loro caratteristiche in varie condizioni.

L'analisi viene effettuata sullo studio della sequenza di intervalli:

R-R (elettrocardiogramma delle contrazioni); N-N (intervalli tra le normali contrazioni).

Metodi statistici. Questi metodi si basano sull'ottenimento e il confronto di intervalli "N-N" con una stima della variabilità. Il cardiointervalogramma ottenuto dopo l'esame mostra una serie di intervalli "R-R" che si ripetono uno dopo l'altro.

Gli indicatori di queste lacune includono:

SDNN riflette la somma degli indicatori HRV in corrispondenza dei quali vengono evidenziate le deviazioni degli intervalli N-N e la variabilità degli intervalli R-R; Confronto RMSSD di una sequenza di intervalli N-N; PNN5O mostra la percentuale di gap NN che differiscono di oltre 50 millisecondi sull'intero gap dello studio; Valutazione CV degli indicatori di variabilità di grandezza.

I metodi geometrici sono isolati ottenendo un istogramma, che mostra cardiointervalli con durate diverse.

Questi metodi calcolano la variabilità della frequenza cardiaca utilizzando determinati valori:

Mo (Mode) sta per intervalli cardio; Amo (Mode Amplitude) - il numero di intervalli cardio proporzionali a Mo come percentuale del volume selezionato; VAR (intervallo di variazione) è il rapporto del grado tra gli intervalli cardio.

L'analisi dell'autocorrelazione valuta il ritmo cardiaco come uno sviluppo casuale. Si tratta di un grafico di correlazione dinamica ottenuto con uno spostamento graduale di un'unità della serie dinamica rispetto all'autoserie.

Questa analisi qualitativa ci consente di studiare l'influenza del collegamento centrale sul lavoro del cuore e determinare la latenza della periodicità del ritmo cardiaco.

Ritmografia di correlazione (scatterografia). L'essenza del metodo risiede nella visualizzazione di successivi intervalli cardio su un piano grafico bidimensionale.

Durante la costruzione dello scatterogramma viene selezionata una bisettrice, al centro della quale è presente una serie di punti. Se i punti vengono deviati a sinistra si vede quanto è più breve il ciclo, lo spostamento a destra mostra quanto è lungo il precedente.

Sul ritmogramma risultante, viene evidenziata l'area corrispondente alla deviazione dei gap N-N. Il metodo consente di identificare il lavoro attivo del sistema autonomo e il suo successivo effetto sul cuore.

Metodi per lo studio dell'HRV

Gli standard medici internazionali definiscono due modi per studiare il ritmo cardiaco:

Record di registrazione Intervalli "RR" - per 5 minuti viene utilizzato per una rapida valutazione dell'HRV e alcuni test medici; Registrazione giornaliera degli intervalli "RR" - valuta più accuratamente i ritmi della registrazione vegetativa degli intervalli "RR". Tuttavia, durante la decifrazione del record, molti indicatori vengono valutati dall'intervallo di cinque minuti della registrazione dell'HRV, poiché su un lungo record si formano segmenti che interferiscono con l'analisi spettrale.

Per determinare la componente ad alta frequenza in un ritmo cardiaco è necessaria una registrazione di circa 60 secondi e per analizzare la componente a bassa frequenza sono necessari 120 secondi di registrazione. Per valutare correttamente la componente a bassa frequenza, è necessaria una registrazione di cinque minuti, scelta per lo studio HRV standard.

HRV di un corpo sano

La variabilità del ritmo medio nelle persone sane consente di determinare la loro resistenza fisica in base all'età, al sesso, all'ora del giorno.

Ogni persona ha un diverso punteggio HRV. Le donne hanno una frequenza cardiaca più attiva. L'HRV più alto è rintracciato nell'infanzia e nell'adolescenza. Le componenti ad alta e bassa frequenza diminuiscono con l'età.

L'HRV è influenzato dal peso di una persona. Il peso corporeo ridotto provoca la potenza dello spettro HRV, nelle persone in sovrappeso si osserva l'effetto opposto.

Lo sport e l'attività fisica leggera hanno un effetto benefico sull'HRV: la potenza dello spettro aumenta, la frequenza cardiaca diventa meno frequente. I carichi eccessivi, al contrario, aumentano la frequenza delle contrazioni e riducono l'HRV. Questo spiega le frequenti morti improvvise tra gli atleti.

L'utilizzo di metodi per determinare la variazione della frequenza cardiaca consente di controllare l'allenamento, aumentando gradualmente il carico.

Se l'HRV è basso

Una forte diminuzione della variazione della frequenza cardiaca indica alcune malattie:
Malattie ischemiche e ipertensive;
. infarto miocardico;
· Sclerosi multipla;
· Diabete;
· Morbo di Parkinson;
Ricezione di alcuni farmaci;
Disturbi nervosi.

Gli studi sull'HRV nella pratica medica sono tra i metodi semplici e accessibili che valutano la regolazione autonomica negli adulti e nei bambini con una serie di malattie.

Nella pratica medica, l'analisi consente:
· Valutare la regolazione viscerale del cuore;
Determina il lavoro generale del corpo;
Valutare il livello di stress e attività fisica;
Monitorare l'efficacia della terapia farmacologica;
Diagnosticare la malattia in una fase precoce;
· Aiuta a scegliere un approccio al trattamento delle malattie cardiovascolari.

Pertanto, quando si esamina il corpo, non bisogna trascurare i metodi per studiare le contrazioni cardiache. Gli indicatori HRV aiutano a determinare la gravità della malattia e a scegliere il trattamento giusto.

La variabilità della frequenza cardiaca (HRV) è la gravità delle fluttuazioni della frequenza cardiaca in relazione al suo livello medio. Questa proprietà dei processi biologici è associata alla necessità di adattare il corpo umano alle malattie e alle mutevoli condizioni ambientali. La variabilità mostra come il cuore reagisce a vari fattori interni ed esterni.

Perché è importante analizzare l'HRV?

Il processo di adattamento del corpo a vari stimoli richiede il dispendio delle sue risorse informative, metaboliche ed energetiche. Con vari cambiamenti nell'ambiente esterno o con lo sviluppo di qualsiasi patologia, al fine di mantenere l'omeostasi, iniziano a funzionare i massimi livelli di controllo del sistema cardiovascolare. L'analisi spettrale della variabilità della frequenza cardiaca consente di valutare l'efficacia con cui interagisce con altri sistemi. Questo tipo di esame viene utilizzato attivamente nella diagnostica funzionale, poiché in ogni caso riflette in modo affidabile vari indicatori vitali delle funzioni fisiologiche del corpo, ad esempio l'equilibrio autonomo.

La valutazione della variabilità della frequenza cardiaca viene effettuata con due metodi:

Analisi del tempo- un semplice esempio di misura nel dominio del tempo è il calcolo dello scostamento nella durata degli intervalli tra contrazioni successive del muscolo cardiaco. analisi di frequenza- riflette la regolarità delle contrazioni cardiache, cioè mostra un cambiamento nel loro numero in una gamma di frequenze diverse. Cosa indica una deviazione dalla norma dell'HRV?

Se la variabilità della frequenza cardiaca è nettamente ridotta, ciò può indicare un infarto miocardico acuto. Inoltre, questa condizione è osservata nei pazienti che soffrono di:

malattia ischemica; diabete mellito; Sindrome di Guillain Barre; ipertensione; sclerosi multipla; Morbo di Parkinson.

La variabilità della frequenza cardiaca è sempre ridotta nei pazienti con uremia e nei pazienti che assumono un farmaco come l'atropina. Risultati bassi di HRV possono indicare una disfunzione del sistema nervoso autonomo e una malattia psicologica. Gli indicatori di ricerca vengono utilizzati per valutare la gravità della malattia. La variabilità della frequenza cardiaca è anche altamente anormale nella depressione, nel burnout e in altri problemi psicologici.

Il sistema nervoso autonomo (ANS) svolge un ruolo importante, non solo nella fisiologia, ma anche in relazione a vari processi patologici come la neuropatia diabetica, l'infarto del miocardio (IM) e l'insufficienza cardiaca congestizia (CHF). Uno squilibrio nel sistema autonomo, associato ad un aumento dell'attività della divisione simpatica e una diminuzione del tono vagale, influenza fortemente la fisiopatologia dell'aritmogenesi e l'insorgenza di arresto cardiaco improvviso.

Tra le metodiche non invasive disponibili per la valutazione dello stato di regolazione autonomica, è stata individuata una metodica semplice e non invasiva per la valutazione dell'equilibrio simpaticovagale a livello seno-atriale, ovvero l'analisi della variabilità della frequenza cardiaca (HRV). Questo metodo è stato utilizzato in una varietà di contesti clinici tra cui la neuropatia diabetica, l'infarto miocardico, la morte improvvisa e l'insufficienza cardiaca congestizia.

I metodi di misurazione standard inclusi nell'analisi HRV sono misurazioni nel dominio del tempo, metodi di misurazione geometrica e misurazioni nel dominio della frequenza (dominio). L'uso del monitoraggio a lungo oa breve termine dipende dal tipo di studio da effettuare.

Prove cliniche consolidate, basate su numerosi studi pubblicati nell'ultimo decennio, indicano che la ridotta HRV complessiva è un forte predittore di aumento della mortalità per qualsiasi malattia cardiaca e/o mortalità aritmica, specialmente nei pazienti a rischio dopo infarto del miocardio o con insufficienza cardiaca congestizia. insufficienza cardiaca.

Questo articolo descrive il meccanismo, i parametri e l'uso dell'HRV come marcatore che riflette l'azione delle componenti simpatiche e vagali del SNA sul nodo del seno, nonché come strumento clinico per lo screening e l'identificazione di pazienti particolarmente a rischio di morte per arresto.

Condotti negli ultimi due decenni, numerosi studi, sia sugli animali che sull'uomo, hanno mostrato una relazione significativa tra ANS e mortalità per malattie cardiovascolari, specialmente nei pazienti con infarto del miocardio e insufficienza cardiaca congestizia. Il disturbo del SNA e il suo squilibrio, consistente o in un aumento dell'attività simpatica o in una diminuzione dell'attività vagale, può portare a tachiaritmia ventricolare e arresto cardiaco improvviso, che è attualmente una delle principali cause di morte per malattie cardiovascolari. Qui vengono descritti vari metodi che possono essere utilizzati per valutare lo stato del SNA, che includono test per i riflessi cardiovascolari, test biochimici e scintigrafici. Non sempre sono disponibili metodi che diano accesso diretto ai recettori a livello cellulare o alla trasmissione degli impulsi nervosi. Negli ultimi anni, metodi non invasivi basati sull'elettrocardiogramma (ECG) sono stati utilizzati come marcatori della modulazione del sistema nervoso autonomo del cuore e includono la determinazione di HRV, sensibilità baroriflessa (BRS), intervallo QT e turbolenza della frequenza cardiaca (HRC ) - un nuovo metodo basato sui cambiamenti nella durata del ciclo del ritmo sinusale dopo una singola contrazione prematura dei ventricoli. Tra queste metodiche è stata individuata una metodica semplice e non invasiva per la valutazione dell'equilibrio simpaticovagale a livello seno-atriale, ovvero l'analisi della variabilità della frequenza cardiaca (HRV).

Sistema nervoso autonomo e cuore

Sebbene l'automatismo sia insito in vari tessuti del cuore con proprietà di pacemaker, l'attività elettrica e contrattile del miocardio è in larga misura modulata dal SNA. Questa regolazione da parte del sistema nervoso viene effettuata attraverso il rapporto tra influenza simpatica e vagale. Nella maggior parte degli stati fisiologici, le divisioni simpatiche e parasimpatiche efferenti svolgono funzioni opposte: il sistema simpatico aumenta l'automatismo, mentre il sistema parasimpatico lo deprime. L'influenza della stimolazione vagale sulle cellule del pacemaker del cuore provoca iperpolarizzazione e riduce il livello di depolarizzazione, e la stimolazione simpatica provoca effetti cronotropi aumentando il livello di depolarizzazione del pacemaker. Entrambe le divisioni del SNA influenzano l'attività del canale ionico coinvolto nella regolazione della depolarizzazione delle cellule pacemaker nel cuore.
I disturbi del SNA sono stati dimostrati in varie condizioni come la neuropatia diabetica e la malattia coronarica, specialmente nel caso dell'infarto del miocardio. La compromissione del controllo del sistema cardiovascolare da parte del sistema nervoso autonomo, associata ad un aumento del tono simpatico e ad una diminuzione del tono parasimpatico, svolge un ruolo importante nell'insorgenza di malattie coronariche e nella genesi di aritmie ventricolari pericolose per la vita. Il verificarsi di ischemia e/o necrosi miocardica può portare alla deformazione meccanica delle fibre afferenti ed efferenti del SNA a causa di cambiamenti geometrici nei segmenti necrotici e non contratti del cuore. In condizioni di ischemia e/o necrosi miocardica è stata recentemente riscontrata la presenza di un fenomeno di rimodellamento elettrico dovuto alla crescita locale delle cellule nervose e alla degenerazione a livello delle cellule miocardiche. In generale, nei pazienti con malattia coronarica che hanno avuto un infarto del miocardio, la funzione autonomica del cuore, influenzata dall'aumento del simpatico e dalla diminuzione del tono vagale, crea i presupposti per l'insorgenza di aritmie complesse potenzialmente letali, poiché modificano l'automatismo cardiaco, conduzione e importanti variabili emodinamiche.

Definizione e meccanismi della variabilità della frequenza cardiaca

La variabilità della frequenza cardiaca è un marker elettrocardiografico non invasivo che riflette l'effetto della componente simpatica e vagale del SNA sul nodo del seno cardiaco. Mostra il numero totale di variazioni nei valori del momento degli intervalli HR e degli intervalli RR (intervalli tra complessi QRS di normale depolarizzazione sinusale). Pertanto, l'HRV analizza l'attività tonica iniziale del sistema autonomo. Con un cuore normale che funziona come un tutt'uno con il SNA, si notano continue variazioni fisiologiche nei cicli sinusali, che indicano uno stato simpaticovagale equilibrato e una HRV normale. In un cuore danneggiato che ha subito necrosi miocardica, i cambiamenti nell'attività delle fibre afferenti ed efferenti del SNA e nella regolazione neurale locale contribuiscono all'insorgenza dello squilibrio simpaticovagale, caratterizzato da una diminuzione dell'HRV.

Misurazione della variabilità della frequenza cardiaca

L'analisi HRV include una serie di misurazioni delle variazioni negli intervalli RR successivi di origine sinusale, che forniscono informazioni sul tono del sistema autonomo. L'HRV può essere influenzato da vari fattori fisiologici come sesso, età, ritmo circadiano, respirazione e posizione del corpo. Le misurazioni HRV sono non invasive e altamente riproducibili. Attualmente, la maggior parte dei produttori di apparecchiature di monitoraggio Holter consiglia programmi di analisi HRV integrati nei dashboard. Sebbene l'analisi computerizzata delle registrazioni su nastro sia stata migliorata, è necessario l'intervento umano per misurare la maggior parte dei parametri HRV per riconoscere false extrasistoli, artefatti e distorsioni della velocità del nastro che possono distorcere gli intervalli di tempo.

Nel 1996, il gruppo di lavoro della Società europea di cardiologia (ESC) e la Società nordamericana di stimolazione ed elettrofisiologia (NASPE) hanno definito e fissato gli standard per la misurazione, l'interpretazione fisiologica e l'uso clinico dell'HRV. Le misurazioni nel dominio del tempo (intervallo), i metodi di misurazione geometrica e le misurazioni nel dominio della frequenza ora includono parametri standard utilizzati clinicamente.

Analisi nel dominio del tempo

L'analisi nel dominio del tempo misura le variazioni della frequenza cardiaca nel tempo o in base agli intervalli tra cicli cardiaci normali adiacenti. In una registrazione ECG continua, viene rilevato ogni complesso QRS e quindi vengono determinati i normali intervalli RR (intervalli NN) dovuti alla depolarizzazione delle cellule del nodo del seno o la frequenza cardiaca istantanea. Le variabili calcolate nel dominio del tempo possono essere semplici, come l'intervallo RR medio, la frequenza cardiaca media, la differenza tra l'intervallo RR più lungo e quello più breve o la differenza tra la frequenza cardiaca notturna e quella diurna; così come più complessi, basati su misurazioni statistiche. Queste statistiche misurate nel dominio del tempo si dividono in due categorie e precisamente: quelle ottenute misurando direttamente gli intervalli tra i battiti cardiaci, o misurando variabili ricavate direttamente dagli intervalli, o misurando la frequenza cardiaca istantanea; nonché indicatori ottenuti dalla misurazione della differenza tra intervalli NN adiacenti. La tabella seguente elenca i parametri più comunemente utilizzati nel dominio del tempo. I parametri della prima categoria sono SDNN, SDANN e SD, mentre i parametri della seconda categoria sono RMSSD e pNN50.

SDNN è un indicatore generale dell'HRV, che riflette tutte le componenti a lungo termine e i ritmi circadiani responsabili della variabilità durante il periodo di registrazione. SDANN è una misura della variabilità media di 5 minuti. Pertanto, questo indicatore fornisce informazioni a lungo termine. È sensibile alle componenti a bassa frequenza come l'attività fisica, i cambiamenti di posizione e il ritmo circadiano. Si ritiene che SD rifletta principalmente i cambiamenti giorno/notte dell'HRV. RMSSD e pNN50 sono i parametri più comunemente utilizzati in base alle differenze tra gli intervalli. Queste misurazioni si riferiscono a variazioni della HRV a breve termine e sono indipendenti dalle variazioni giorno/notte. Riflettono deviazioni nel tono del sistema autonomo, che sono prevalentemente mediate dal vago. Rispetto a pNN50, RMSSD sembra essere più stabile e dovrebbe essere preferito nell'uso clinico.

Metodi geometrici

I metodi geometrici sono basati e consistono nella trasformazione di sequenze di intervalli NN. Esistono diverse geometrie utilizzate nella stima dell'HRV: istogramma, indice HRV triangolare e sua modifica, interpolazione dell'istogramma triangolare degli intervalli NN, nonché un metodo basato sui punti di Lorentz o Poincaré. Utilizzando un istogramma, viene valutata la relazione tra il numero totale di intervalli RR identificati e la variazione degli intervalli RR. Per l'indice HRV triangolare, il picco più alto dell'istogramma viene preso in considerazione come punto del triangolo, la cui base di base corrisponde al valore quantitativo della variabilità degli intervalli RR, la sua altezza corrisponde alla durata più frequentemente osservata degli intervalli RR , e la sua area corrisponde al numero totale di tutti gli intervalli RR coinvolti nella sua costruzione. L'indice HRV triangolare fornisce una stima dell'HRV complessivo.

I metodi geometrici risentono meno della qualità dei dati registrati e possono essere considerati un'alternativa ai parametri statistici non facilmente ottenibili. Tuttavia, la durata della registrazione deve essere di almeno 20 minuti, il che significa che le registrazioni a breve termine non possono essere valutate utilizzando metodi geometrici.

Tra la varietà di metodi geometrici e nel dominio del tempo disponibili, il gruppo di lavoro della Società europea di cardiologia (ESC) e la Società nordamericana di stimolazione ed elettrofisiologia (NASPE) hanno raccomandato quattro metodi di misurazione per la stima della HRV: SDNN, SDANN, RMSSD e indice HRV triangolare.

Analisi del dominio della frequenza

L'analisi nel dominio della frequenza (densità spettrale di potenza) mostra le fluttuazioni periodiche dei segnali della frequenza cardiaca nel contesto di varie frequenze e ampiezze; e fornisce anche informazioni sull'intensità relativa delle fluttuazioni (chiamate variabilità o potenza) nel ritmo sinusale del cuore. Schematicamente, l'analisi spettrale può essere paragonata ai risultati ottenuti quando la luce bianca passa attraverso un prisma, risultando in varie onde luminose di diversi colori e lunghezze. L'analisi spettrale di potenza può essere effettuata in due modi: 1) metodo non parametrico, tramite trasformata di Fourier veloce (FFT), che è caratterizzata dalla presenza di picchi discreti per le singole componenti di frequenza, e 2) metodo parametrico, ovvero la valutazione di un modello autoregressivo, che porta alla formazione di un'attività continua dello spettro uniforme. Mentre la FFT è semplice e veloce, il metodo parametrico è più complesso e richiede di verificare che il modello scelto sia adatto all'analisi.

Quando si utilizza FFT, i singoli intervalli RR memorizzati nel computer vengono convertiti in bande con diverse frequenze spettrali. Questo processo è simile al suono di un'orchestra sinfonica nel contesto dei componenti musicali. I risultati ottenuti possono essere convertiti in Hertz (Hz) dividendo per la lunghezza media degli intervalli RR.

Lo spettro di potenza è rappresentato da bande con frequenze da 0 a 0,5 Hz, che possono essere classificate in quattro range: range di frequenza ultra bassa (ULF), range di frequenza molto bassa (VLF), range di bassa frequenza (LF) e range di alta frequenza (HF).

Variabile	Unità misurazioni	Descrizione	Intervallo di frequenze
potere generale	ms2	Variabilità di tutti gli intervalli NN
ULF	ms2	Frequenza ultra bassa
VLF	ms2	Frequenza molto bassa
LF	ms2	Potenza nella gamma delle basse frequenze	0,04–0,15 Hz
HF	ms2	Potenza nella gamma delle alte frequenze	0,15–0,4 Hz
LF/AC	atteggiamento	Il rapporto tra la potenza nella gamma delle basse frequenze e la potenza nella gamma delle alte frequenze

Le registrazioni brevi (a breve termine) nello spettro (5 - 10 minuti) sono caratterizzate dalla presenza delle componenti VLF, HF e LF, mentre le registrazioni lunghe (a lungo termine) includono la componente ULF oltre alle altre tre. La tabella sopra elenca i parametri più comunemente usati nel dominio della frequenza. Le componenti dello spettro vengono analizzate in termini di frequenza (Hertz) e ampiezza, stimata dall'area (o densità spettrale di potenza) di ciascuna componente. Pertanto, per i valori assoluti, vengono utilizzate le unità al quadrato, espresse in ms al quadrato (ms2). Possono essere utilizzati logaritmi naturali (ln) dei valori di potenza, a causa dell'asimmetria della distribuzione. La potenza nelle gamme LF e HF può essere espressa in valori assoluti (ms2) o in unità normalizzate (not). Portare LF e HF al valore normalizzato si effettua sottraendo la componente VLF dalla potenza totale. La normalizzazione tende da un lato a ridurre l'interferenza del rumore dovuta ad artefatti e, dall'altro, a minimizzare l'effetto delle variazioni di potenza totale sulle componenti LF e HF. Ciò è utile quando si valuta l'impatto di diversi interventi sullo stesso oggetto (variazione graduale dell'angolo di inclinazione) o quando si confrontano oggetti con grandi differenze di potenza totale. La conversione in unità normalizzate viene eseguita come segue:

LF o HF normalizzato (non) = (LF o HF (ms2))*100/ (potenza totale (ms2) - VLF (ms2))

Il potere di variabilità totale negli intervalli RR è la variabilità totale corrispondente alla somma dei quattro intervalli dello spettro, LF, HF, ULF e VLF. La componente HF è principalmente definita come un marker di modulazione vagale. Questa componente è mediata dalla respirazione ed è quindi determinata dalla frequenza respiratoria. La componente LF è modulata sia dalla parte simpatica che da quella parasimpatica del sistema nervoso. In questo senso, la sua interpretazione è più controversa. Alcuni scienziati considerano la potenza a bassa frequenza, specialmente se espressa in unità normalizzate, come una misura della modulazione simpatica; altri lo interpretano come una combinazione di attività simpatica e parasimpatica. Raggiungono un consenso sul fatto che riflette una miscela di entrambi i segnali in arrivo da un sistema autonomo. In pratica, un aumento della componente LF (angolo di inclinazione, stress mentale e/o fisico, agenti farmacologici simpaticomimetici) era generalmente considerato una conseguenza dell'attività della divisione simpatica. Al contrario, il blocco beta-adrenergico ha portato a una diminuzione della potenza nella gamma delle basse frequenze. Tuttavia, in alcune condizioni associate alla sovraeccitazione della regione simpatica, come nei pazienti con insufficienza cardiaca congestizia progressiva, è stato riscontrato che la componente LF diminuisce rapidamente, riflettendo così una diminuzione della risposta del nodo del seno agli impulsi nervosi.

Il rapporto LF/HF riflette l'equilibrio simpaticovagale complessivo e può essere utilizzato come misura di questo equilibrio. In media, in un adulto normale a riposo, questo rapporto è generalmente compreso tra 1 e 2.

ULF e VLF sono componenti dello spettro con fluttuazioni molto basse. La componente ULF può riflettere i ritmi circadiani e neuroendocrini, mentre la componente VLF riflette il ritmo a lungo termine. È stato riscontrato che la componente VLF è il principale indicatore dell'attività fisica ed è stato proposto di considerarla come un indicatore dell'attività simpatica.

Correlazioni tra prestazioni nel dominio del tempo e della frequenza e valori nominali normali

Sono state stabilite correlazioni tra i parametri nel dominio del tempo e della frequenza: pNN50 e RMSSD sono in correlazione tra loro e con la potenza nella gamma HF (r = 0,96), gli indicatori SDNN e SDANN sono in forte correlazione con la potenza totale e la componente ULF . Valori nominali normali e valori in pazienti con infarto del miocardio per misurazioni standard della variabilità della frequenza cardiaca.

Limite di applicazione delle misurazioni HRV standard

Poiché l'HRV è associato a cambiamenti negli intervalli RR, la sua misurazione è limitata ai pazienti in ritmo sinusale, così come a quelli che hanno un piccolo numero di sistoli ectopiche. In questo senso, circa il 20-30% dei pazienti post-IM ad alto rischio con infarto del miocardio sono esclusi da qualsiasi analisi HRV a causa della frequente ectopia o della presenza di aritmie atriali, in particolare fibrillazione atriale. Quest'ultimo può essere osservato nel 15-30% dei pazienti con insufficienza cardiaca congestizia, escludendoli quindi dall'analisi HRV.

Metodi non lineari (analisi frattale) per la misurazione dell'HRV

I metodi non lineari si basano sulla teoria del caos e sulla geometria frattale. Il caos è definito come lo studio di sistemi multidimensionali, non lineari e non periodici. Il caos descrive i sistemi naturali in modo diverso, poiché può tenere conto della casualità e della non periodicità della natura. Forse la teoria del caos può aiutare a comprendere meglio la dinamica della frequenza cardiaca, dato che un ritmo cardiaco sano è leggermente irregolare e alquanto caotico. Nel prossimo futuro, i metodi frattali non lineari potrebbero fornire nuove informazioni sulla dinamica della frequenza cardiaca nel contesto di cambiamenti fisiologici e in situazioni ad alto rischio, specialmente nei pazienti che hanno avuto un infarto miocardico o nel contesto di morte improvvisa.

Prove recenti suggeriscono che è possibile che l'analisi frattale, rispetto alle misurazioni HRV standard, sia più efficace nel rilevare modelli anomali nelle fluttuazioni RR.

Cardiologo

Istruzione superiore:

Cardiologo

Università medica statale di Saratov. IN E. Razumovsky (SSMU, media)

Livello di istruzione - Specialista

Istruzione aggiuntiva:

"Cardiologia d'urgenza"

1990 - Ryazan Medical Institute intitolato all'accademico I.P. Pavlova

La variabilità della frequenza cardiaca (HRV) è un criterio importante che riflette le caratteristiche dell'interazione tra il sistema cardiovascolare e altri sistemi del corpo. Le fasi della respirazione influenzano la frequenza cardiaca. Quando si inspira, la frequenza cardiaca accelera, mentre si espira si verifica un rallentamento dell'attività cardiaca dovuto all'irritazione del nervo vago. Il ritmo del cuore può essere considerato una sorta di reazione del corpo all'influenza di fattori esterni o interni. La deviazione dagli indicatori standard indica spesso una violazione delle funzioni delle parti parasimpatiche e simpatiche del sistema nervoso.

Come è lo studio della variabilità della frequenza cardiaca

L'analisi della variabilità della frequenza cardiaca oggi viene eseguita abbastanza spesso. Durante la sua implementazione, viene determinata la sequenza degli intervalli R-R dell'elettrocardiogramma.

Questa analisi aiuta a valutare lo stato della salute umana e monitorare le dinamiche dello sviluppo di varie malattie. Una diminuzione della variabilità della frequenza cardiaca è un segnale allarmante. Può segnalare la presenza di un paziente con cardiopatia cronica di eziologia organica, che spesso porta alla morte.

I parametri rilevanti dipendono dal sesso del paziente

La variabilità della frequenza cardiaca fornisce informazioni sulla resistenza fisica di una persona. Fattori come l'ora del giorno, l'età e il sesso della persona sono di grande importanza.

La variabilità della frequenza cardiaca è individuale. Allo stesso tempo, al gentil sesso viene solitamente diagnosticata una frequenza cardiaca più elevata. L'HRV più alto si osserva negli adolescenti e nei bambini.

L'attività fisica influisce anche sulla variabilità della frequenza cardiaca. Con un estenuante allenamento fisico, le contrazioni cardiache aumentano e si osserva una diminuzione dell'HRV. Pertanto, gli atleti dovrebbero assolutamente prestare attenzione alla variabilità della frequenza cardiaca al fine di ridurre il più possibile l'attività fisica.

Le persone che sono attivamente coinvolte nello sport possono utilizzare i seguenti metodi che consentono di recuperare rapidamente dopo l'allenamento fisico:

• aerobica leggera: tali esercizi normalizzano il funzionamento degli organi del sistema linfatico, normalizzano la circolazione sanguigna;
• massaggio - aiuta ad alleviare la tensione muscolare, aiuta ad alleviare la fatica;
• meditazione: aiuta a far fronte all'irritabilità, aumenta le prestazioni di una persona.

Tecniche di misurazione

Ad oggi, ci sono vari metodi per rilevare l'HRV. Particolare attenzione dovrebbe essere prestata ai seguenti metodi diagnostici:

1. Metodi nel dominio del tempo.
2. Indicatori integrati.
3. Metodi nel dominio della frequenza.

Quando applicano i metodi del dominio del tempo, gli specialisti sono guidati dai risultati degli studi statistici. Gli indicatori integrali dell'HRV vengono rivelati durante la ritmografia di correlazione e l'analisi dell'autocorrelazione. I metodi nel dominio della frequenza sono progettati per studiare le componenti periodiche della variabilità.

Quando si utilizzano metodi statistici per studiare il ritmo cardiaco, vengono calcolati gli intervalli NN e le misurazioni corrispondenti vengono ulteriormente analizzate. Successivamente, al paziente viene somministrato un cardiointervalogramma. In effetti, è un insieme di intervalli RR disposti in una certa sequenza.

Per valutare i risultati di un cardiointervalogramma, vengono utilizzati i seguenti criteri:

• SDNN - indicatore totale di HRV;
• RMSSD: questo criterio è un'analisi dei dati ottenuti confrontando gli intervalli NN;
• pNN50: questo indicatore aiuta a identificare il rapporto tra intervalli NN che differiscono l'uno dall'altro di oltre 50 ms e il numero totale di intervalli NN.

Quando si conducono ricerche sull'HRV, vengono utilizzati anche metodi geometrici. Quando li si utilizza, gli intervalli cardio sono presentati come variabili casuali. Le informazioni sulla loro durata sono registrate sull'istogramma.

Ulteriori criteri da considerare

Per valutare il grado di adattamento del cuore a vari fattori, vengono calcolati parametri aggiuntivi:

• indice di equilibrio autonomo, che riflette l'influenza dei sistemi parasimpatico e simpatico sullo stato del cuore;
• un indicatore dell'adeguatezza dei processi normativi necessari per determinare l'impatto del dipartimento simpatico sullo stato del nodo del seno;
• indice di tensione, che mostra il grado di influenza del sistema nervoso sul funzionamento del cuore.

Pulsossimetro per la ricerca

È necessario capire più in dettaglio cos'è un pulsossimetro. Il dispositivo Medscanner BIORS non analizza solo l'HRV. Il dispositivo è inoltre progettato per valutare il livello di saturazione di ossigeno nel sangue e aiuta anche a rilevare l'ipossia. La fame di ossigeno è dannosa per il cervello. Uno studio appropriato su un pulsossimetro è indicato per le seguenti categorie di pazienti:

• neonati nati prima della scadenza;
• persone che soffrono di malattie polmonari croniche;
• pazienti con cardiopatie croniche.

La misurazione necessaria viene effettuata da uno speciale sensore in silicone, che viene posizionato sul dito. La tecnica non è invasiva e non provoca dolore a una persona.

Motivi del declino dell'HRV

La variabilità della frequenza cardiaca può essere ridotta se il paziente presenta le seguenti patologie presentate nella tabella.

Malattie	I principali sintomi della malattia
infarto miocardico	Con l'infarto del miocardio si verificano sintomi come pallore della pelle, sudore freddo, dolore pressante nella regione del cuore. Il dolore può irradiarsi alla schiena o al collo, svenimento, mancanza di respiro, mancanza di respiro. In assenza di un'adeguata assistenza medica, l'infarto del miocardio può provocare la comparsa di segni di insufficienza cardiaca acuta, rottura del cuore, shock cardiogeno e diminuzione dell'HRV.
Sclerosi multipla	La patologia è una malattia neurologica cronica in cui l'integrità delle fibre nervose è disturbata. La malattia porta spesso alla disabilità. La malattia è più suscettibile al gentil sesso. La patologia colpisce più spesso persone di età compresa tra 25 e 40 anni. Con la sclerosi multipla, c'è una sensazione di formicolio agli arti. Il paziente ha spesso ridotta chiarezza visiva. Con la sclerosi multipla, c'è anche una sensazione di visione doppia negli occhi. Molti pazienti hanno problemi con la minzione: incontinenza urinaria, sensazione di pesantezza nella zona della vescica. Nelle prime fasi della sclerosi multipla si osservano sintomi come aumento dell'affaticamento, vertigini e bassa pressione sanguigna.
Malattia ischemica	Se il paziente ha una malattia coronarica, l'afflusso di sangue al miocardio, il muscolo cardiaco, peggiora. Il paziente presenta i seguenti sintomi: mancanza di respiro, sbalzi di pressione sanguigna, dolori acuti nella zona del torace.
morbo di Parkinson	Con la malattia di Parkinson, c'è una graduale morte dei neuroni - cellule nervose motorie. Di conseguenza, il paziente ha un tremore, rigidità dei movimenti, anomalie mentali.
Insufficienza cardiaca	In questa malattia, oltre ai cambiamenti nell'HRV, compaiono altri sintomi avversi: un aumento della frequenza delle contrazioni cardiache, un aumento del contenuto di catecolamine nel corpo.
Diabete	Un aumento dei livelli di glucosio nel corpo è caratterizzato dai seguenti sintomi: sete intensa, sensazione di secchezza delle fauci, minzione frequente, sonnolenza, irritabilità, affaticamento.

L'atropina influenza l'HRV?

L'HRV è spesso ridotto nelle persone che assumono atropina. Il farmaco provoca altri effetti collaterali:

• sensazione di secchezza in bocca;
• tachicardia;
• problemi con la minzione;
• stipsi;
• vertigini;
• la comparsa di edema nella congiuntiva.

L'atropina è utilizzata nel trattamento delle seguenti patologie: ulcera gastrica, spasmo del dotto biliare, ulcera duodenale, bradicardia, colica renale, broncospasmo.

L'atropina, che riduce l'HRV, deve essere usata con cautela se il paziente ha fibrillazione atriale, malattia coronarica, insufficienza cardiaca e stenosi mitralica, aumento della pressione intraoculare, patologie croniche della ghiandola prostatica.

Quali farmaci, oltre all'atropina, hanno un effetto sulle fluttuazioni della frequenza cardiaca?
Una diminuzione dell'HRV può essere una conseguenza dell'uso di farmaci appartenenti a diversi gruppi farmacologici. Sono elencati nella tabella sottostante.

Preparativi	Caratteristiche dei medicinali
Beta bloccanti	I beta-bloccanti sono farmaci per la pressione alta che agiscono sul sistema nervoso simpatico. I farmaci riducono la probabilità di morte nei pazienti a cui è stata diagnosticata una malattia coronarica. Allo stesso tempo, i medicinali appartenenti a questo gruppo farmacologico causano spesso effetti collaterali: dolore alla testa, peggioramento del sonno, irritabilità, diminuzione del desiderio sessuale, sonnolenza, sensazione di freddo alle estremità e nausea.
glicosidi cardiaci	I farmaci migliorano la qualità della vita dei pazienti a cui è stata diagnosticata un'insufficienza cardiaca. I farmaci sono usati per la distrofia miocardica, la tachicardia, la cardiosclerosi postinfartuale.
Farmaci psicotropi	I farmaci hanno un effetto ipnotico e sedativo. I farmaci aiutano con la depressione e i disturbi del sonno, ma spesso causano effetti collaterali. Oltre a una diminuzione dell'HRV, si osservano altri effetti indesiderati con l'uso di farmaci psicotropi (nausea, irregolarità mestruali, sonnolenza, mal di testa).
ACE-inibitori	I farmaci riducono la probabilità di malattie cardiovascolari nei pazienti con ipertensione. In termini di efficacia, i farmaci non sono in alcun modo inferiori ai beta-bloccanti, farmaci dotati di proprietà diuretiche e ai calcioantagonisti. Gli ACE-inibitori sono utilizzati nei pazienti con ipertrofia ventricolare sinistra associata a ipertensione e insufficienza cardiaca.

Valutazione della variabilità della frequenza cardiaca fetale

Per ottenere informazioni sull'HRV in un nascituro, viene eseguita la cardiotocografia. La manipolazione diagnostica aiuta a identificare anomalie nel lavoro del cuore fetale, provocate dall'influenza di fattori esterni. Con l'aiuto della cardiotocografia si ottengono dati oggettivi sull'attività motoria del nascituro. La procedura diagnostica non danneggia il feto. Nella maggior parte dei casi, viene eseguito dopo 30 settimane di gravidanza.

Ci sono le seguenti indicazioni per lo studio:

• la presenza di tossicosi tardiva nell'ultimo trimestre di gravidanza;
• incompatibilità dei fattori Rh della madre e del nascituro;
• aborti o parti prematuri nella storia;
• la presenza di gravi malattie croniche in una donna incinta;
• quantità eccessiva di liquido amniotico nell'utero;
• la presenza di anomalie nello sviluppo del feto, identificate in precedenza;
• diminuzione dell'attività motoria del feto;
• deflusso ostruito di sangue nella placenta.

Normalmente, l'ampiezza delle contrazioni cardiache in un futuro bambino dovrebbe variare da 9 a 25 battiti. La misurazione viene eseguita per 60 secondi. Le deviazioni dai parametri raccomandati possono essere il risultato di segni di ipossia cardiaca nel feto.
Una diminuzione dell'ampiezza delle contrazioni del cuore può essere una sorta di reazione fetale a una forte eccitazione. La patologia può verificarsi con un'eccessiva pressione sul cordone ombelicale, alterata circolazione uterina.

Cause di cambiamenti nella variabilità della frequenza cardiaca in un neonato

I motivi principali per i cambiamenti nell'HRV in un nascituro sono:

• la presenza di un tumore nella regione del cuore;
• malattie del sistema cardiovascolare, che si verificano in forma grave;
• deterioramento dei processi metabolici;
• la presenza di malattie del sistema nervoso centrale, provocate da ipossia o traumi alla nascita.

Molto spesso, la patologia si osserva nei bambini nati molto prima della data di scadenza. Il sistema cardiovascolare di questi bambini è meno stabile.

I genitori dovrebbero prestare attenzione ai seguenti sintomi, che possono indicare un cambiamento della frequenza cardiaca: pelle pallida, aumento dell'affaticamento, mancanza di respiro nel bambino, sonno scarso, letargia.

In conclusione, va notato che l'HRV viene utilizzato a fini diagnostici. Consente di identificare la presenza di polineuropatia diabetica in un paziente, per determinare il rischio di morte improvvisa in persone che hanno avuto in passato un infarto del miocardio. Questo indicatore ha trovato applicazione in rami della medicina come ostetricia, neurologia, ginecologia.