Pulsisageduse varieeruvus: väliste tuvastamis- ja juhtimisstrateegiate erinevuste mõju kolme kliinilise populatsiooni ühistele meetmetele | laste uuringud

Pulsisageduse varieeruvus: väliste tuvastamis- ja juhtimisstrateegiate erinevuste mõju kolme kliinilise populatsiooni ühistele meetmetele | laste uuringud

Anonim

Abstraktne

Südame löögisageduse varieeruvusest (HRV) teatatakse üha sagedamini pediaatriliste uuringute käigus, kuid erinevad strateegiad, mida kasutatakse võimaliku välise löögi tuvastamiseks ja haldamiseks, mõjutavad HRV parameetri väärtusi täiskasvanutel ja loomadel. Kas nad käivad pediaatrias? Erinevate strateegiate mõju kõrvalnäitajate tuvastamiseks ja haldamiseks võrdlemiseks kasutasime interbeat interval (IBI) andmeid kolme erineva populatsiooni kohta: 10 stabiilset enneaegset imikut, 33 stabiilset laste onkoloogiapatsienti ja 15 tervet täiskasvanut. Võrdleti viit tavaliselt teatatud HRV parameetrit, kasutades kolme identifitseerimise ja kahte juhtimisstrateegiat võimalike kõrvalnähtude filtreerimiseks. Kolmel populatsioonil oli erinev pulsisagedus puhkeolekus: imikutel 155 ± 9 lööki minutis (lööki minutis), lastel 105 ± 17 lööki minutis ja täiskasvanutel 87 ± 12 lööki minutis. Kõik kolm identifitseerimisstrateegiat tähistasid vähem kui 2% IBIdest; läve tuvastamise strateegia, välja arvatud IBI-d, mis tähistavad südame löögisagedust 300 lööki minutis, tuvastas oluliselt vähem kõrvalnähtusi kui kaks muud strateegiat ja tekitas kõigis populatsioonides kõrgemad HRV parameetrid ( p <0, 001). HRV parameetrites, mis arvutati tuvastatud kõrvalnäitajate haldamise teel, viskades need üle ja interpoleerides väärtusi, olulisi erinevusi ei olnud. Erinevad potentsiaalsete kõrvalekallete tuvastamise strateegiad on seotud HRV parameetrite oluliste erinevustega. Laste teadlased, kes teatavad HRV-st, peaksid üksikasjalikult kirjeldama oma välimisi filtreerimisstrateegiaid.

Peamine

Südame löögisageduse varieeruvuse (HRV) mõõtmisi kasutavad teadlased üha enam füsioloogia kirjeldamiseks, prognostilise teabe andmiseks ja ravivastuse mõõtmiseks (1). HRV on EKG (EKG) intervallide intervalli (IBI) löögisageduse variatsioon. Seda varieeruvust moduleerib peamiselt sümpaatiline ja parasümpaatiline autonoomne närvisüsteem (2–4). Euroopa kardioloogiaühingu töörühm (5) soovitas HRV aja- ja sageduspiirkonna parameetrite arvutamise meetodeid ning neid meetodeid on laialdaselt kasutatud (6).

IBI SD (SDNN) on kõige sagedamini kasutatav HRV mõõde, millele järgneb järjestikuste IBIde (RMSSD) erinevuse ruutkeskmine. Muud tavaliselt kasutatavad parameetrid hõlmavad pNN50 (IBI protsent, mis erineb eelmisest IBI-st rohkem kui 50 ms) ja kiirete Fourier-teisenduste, eriti madala sagedusega (LF) ja kõrgsageduse (HF) võimsusel põhinevate võimsusspektrianalüüside parameetreid. HF võnkumisi (0, 15–0, 4 Hz) peetakse parasümpaatilise ja eriti vagaalse autonoomse tooni markeriteks. LF võnkumised (0, 04–0, 15 Hz) peegeldavad sümpaatilist ja vähemal määral parasümpaatilist tooni (7).

HRV parameetrite tõus kuni punktini kajastab kohanemisvõimet, vastupidavust ja heaolu, samas kui HRV langus peegeldab jäikust, halba tervislikku seisundit ja halba prognoosi nii täiskasvanutel kui ka lastel, kellel on mitmesuguseid kliinilisi seisundeid (8–23). Lastel suureneb HRV tavaliselt sünni ja neljateistkümne aasta vahel, kui autonoomne närvisüsteem küpseb (24, 25). Täiskasvanutel väheneb HRV normaalse vananemise korral (6, 26, 27). Terapeutilised sekkumised, nagu treening (28–30), meditatsioon (31–33) ja muusika (34), võivad suurendada HRV parameetreid. Arvestades selle seost kliiniliste tunnustega, samuti kasutamist prognostilise vahendina ja ravivastuse mõõtmiseks, on HRV-d kajastavate uuringute arv alates 1996. aastast tohutult kasvanud.

Kuna HRV kasutamine on kasvanud, on erinevad teadlased ja tarkvaraarendajad IBI töötlemata andmetes täheldatud potentsiaalsete kõrvalnäitajate tuvastamiseks ja haldamiseks erinevaid strateegiaid soovitanud ja soovitanud. Kardioloogid ja füsioloogid soovitavad tavaliselt teostada EKG lainevormi visuaalset kontrolli, kuid mõned kasutatavad andmekogumisseadmed teatavad kliiniliselt ainult IBI-st, muutes sellise kontrolli võimatuks. Samuti on visuaalne kontroll ajaliselt kulukas, eriti pikkade salvestuste (mitme patsiendi puhul rohkem kui mitu minutit) ülevaatamiseks. Mõni kommertstarkvara arvutab HRV, ütlemata kasutajatele, millist meetodit kasutatakse võimalike kõrvalekalletega tegelemiseks; paljudes väljaannetes ei täpsustata enne HRV parameetrite arvutamist andmete filtreerimiseks kasutatavaid kõrvalisi identifitseerimise ja haldamise strateegiaid.

Kõrvalekallete põhjused võivad erinevates populatsioonides erineda. Näiteks südamehaigusega täiskasvanutel võivad kõrvalnähud olla tingitud enneaegsest vatsakeste kokkutõmbumisest või muudest rütmihäiretest, samas kui meie kogemusel domineerivad väikelastel ja koolieelsetel lastel liikumise artefaktid. IBI-dega tegelemisel tekivad kaks metoodilist küsimust, mis võivad olla kõrvalekalded: a) nende intervallide kindlaksmääramine ja b) kuidas kõrvalnähtusi juhtida, kui need on kindlaks tehtud. Kõrvaliste väärtuste tuvastamise strateegiad on avaldatud, ehkki neid pole järjepidevalt kasutatud ega neist teatatud. Nende hulka kuuluvad intervallid väljaspool:

  • a) vastuvõetavate intervalliväärtuste fikseeritud vahemik (35, 36); nt IBI-d, mis kajastavad pulssi 300 lööki minutis; läviväärtused varieeruvad sõltuvalt huvipakkuvast kliinilisest populatsioonist (mida me nimetame läve tuvastamise strateegiaks);

  • b) valitud protsentuaalne muutus võrreldes eelnevalt aktsepteeritud intervallide komplektiga (3, 13); nt kui IBI erineb rohkem kui 30% võrra eelmise nelja intervalli keskmisest (mida me nimetame muutuste protsendi tuvastamise strateegiaks);

  • c) muuta varem aktsepteeritud intervallide hulga (37, 38) SD valitud kordajaga suuremat; nt enam kui viis standardhälvet varasema 100 aktsepteeritud intervalli keskmisest (mida me nimetame “SD” identifitseerimisstrateegiaks).

Kui kõrvalnäitajad on kindlaks tehtud, on olemas ka erinevad strateegiad nende haldamiseks. Lihtsaim viis on andmete visklemine, eemaldades need komplektist (13, 38). Teisest küljest asendavad mõned uurijad väljundi interpoleeritud väärtusega, mis põhineb läheduses vastuvõetud väärtustel (37, 39–42).

Varasemad sigade (43) ja täiskasvanute (3, 44) uuringud viitavad sellele, et erinevatel välistel identifitseerimise ja haldamise strateegiatel võib olla HRV parameetrite arvutamisel olulisi tagajärgi. Viisime selle uuringu läbi, et võrrelda erinevate väliste juhtimisstrateegiate mõju tavalistele HRV meetmetele kolmes erinevas vanuserühmas ja puhke südame löögisagedusega inimpopulatsioonis: stabiilsed enneaegsed vastsündinud imikud, laste onkoloogiaga patsiendid ja terved täiskasvanud. Meid huvitas eriti see, kas varasemaid lende loomadel ja täiskasvanutel oli võimalik korrata lastel.

MEETODID

Enne põhiuuringu tegemist soovisime hinnata Minimitteri kogutud IBI andmete seost Holteri monitori kogutud EKG andmete kuldstandardiga. Seetõttu võrdlesime 15 minutit samaaegset andmete salvestamist mõlema seadme abil. Uuringute võrdluse jaoks hõlmasime terveid katsealuseid vanuses 17 kuni 51 aastat, kes istusid andmete kogumise ajal vaikselt. Pearsoni korrelatsioonikordajad arvutati töötlemata IBI andmete jaoks mõlemast süsteemist (filtreerimata andmed); andmed filtreeriti, kasutades muutuse protsenti protsenti (kasutades 30% erinevust eelmise nelja intervalli keskmisest), interpoleerides kahtlustatavaid kõrvalekaldeid; Seejärel arvutati HRV parameetrid eraldi HeartMathi instituudis ja Wake Foresti ülikooli meditsiinikoolis.

Põhiuuringu jaoks saadi stabiilsete enneaegsete vastsündinute kohta andmeid algtaseme mõõtmiste kohta, mida koguti uuringu jaoks, milles hinnati muusika mõju HRV-le. Imikud jäeti välja, kui neil oli kaasasündinud südamehaigus, koljusisene verejooks või kui nad said antibiootikume, kopsu- või südameravimeid. Katsealused kandsid MiniMitter 2000 ™ jälgimisseadet (MiniMitter Inc., Bend, OR), mis koosneb kahest rindkere eesmisele seinale asetatud EKG elektroodist, mis on kinnitatud traadita saatja külge. Minimitter kogub IBI andmeid, võttes proove sagedusel 500 Hz, ja ei anna üksikasjalikke EKG lainevorme. Kõik mõõtmised tehti hommikul vähemalt 45 minutit, alustades vähemalt 30 minutit pärast lapse toitmise lõpetamist ja 30 minutit enne järgmist kavandatud söötmist.

Pediaatriliste onkoloogiapatsientide jaoks olid patsiendid kõlblikud, kui nad olid kliiniliselt stabiilsed ja ägeda lümfotsütaarse leukeemia ravi konsolideerimise või säilitamise faasis. Kasutati ka MiniMitterit, mille andmed koguti üle 40 minuti jooksul tavapäraste ambulatoorsete visiitide ajal lähtevisiidil teise uuringu jaoks, milles hinnati muusika mõju HRV-le. Andmeid imikute ja laste kohta kogusid uuringuassistendid, kes olid uuringu hüpoteeside suhtes pimedad.

Tervete normaalsete siinusrütmiga normaalsete täiskasvanute andmed (proovide võtmise sagedus 128 Hz Holteri monitoril) saadi Physioneti arhiividest (45).

Põhiuuringus enneaegsete imikute, onkoloogiliste laste ja tervete eakate täiskasvanute kohta andmete kogumine hõlmas vähemalt 15 järjestikust minutit HRV jälgimist. Valisime kogutud vahemikust keskmiselt 50%, et vähendada artefakte liikumisest monitori paigutamise ja eemaldamise ajal.

Erinevate filtreerimisstrateegiate võrdlemiseks ja hõlbustamiseks kasutati analüüsitarkvara Matlab (The Mathworks, Natick, MA), kasutades SDNN, RMSSD, pNN50, LF ja LF standardsete arvutuste põhjal. Võrreldi kolme IBI kõrvalnäitajate tuvastamise strateegiat:

  1. Lävi: kui IBI langes vahemikku 200–2000 ms, mis vastab 30–300 lööki minutis, mida on kasutatud varasemas väikese sünnikaaluga imikute uuringus (36).

  2. Protsendimuutus (PctChg): kui IBI suhteline erinevus viimase nelja varem aktsepteeritud intervalli keskmisest oli suurem kui 30%, mida on kasutatud varasemas uuringus laste onkoloogiapatsientide kohta (13).

  3. Standardhälbe muutus (SDChg): kui IBI oli suurem kui viis standardhälvet varem aktsepteeritud 100 intervalli keskmisest väärtusest, mida kasutati eelnevas enneaegsete imikute uuringus (38).

Kui kõrvalnäitajad olid tuvastatud ühega kolmest ülaltoodud kriteeriumist, võrreldi kahte juhtimisstrateegiat:

  1. Eemaldamine andmekogumist (38), mida siin tähistatakse kui meetodit Toss.

  2. Asendamine kuup-splaini interpolatsiooni abil (39) tähistab siin “Interp” meetodit, mis asendab välise väärtuse läheduses vastuvõetavate IBI väärtuste kaalutud keskmisega.

PctChg identifitseerimisstrateegia algatamine määrati kindlaks, uurides andmekogumis esimest nelja väärtust ja võrdledes läve vahemikku, mis ulatub poolelt kahele kärbitud keskmisele (väärtuste keskmine, välja arvatud väärtuste ülemine ja alumine 20%) ning andmestik, kusjuures väljaspool seda vahemikku olev väärtus asendatakse kärbitud keskmisega. SDChg tuvastamisstrateegia kasutas sarnast initsialiseerimismeetodit, milles initsialiseeriti 100 väärtust.

Võimsusspektri arvutused viidi läbi Welchi meetodil Hammingi aknaga 1024 punkti, akna kattumisega 128 ja FFT pikkusega järgmine võimsus 2, mis on suurem kui andmekogumi pikkus. Algselt valiti andmed uuesti 2 Hz sagedusega, et saada FFT arvutamiseks ühtlaselt proovi võetud andmed, mille järel Hammingi aken rakendati igale aknale. Võimsus määrati, integreerides vahemiku 0, 04–0, 15 Hz LF ja 0, 15–0, 4 Hz HF jaoks.

Rühma väärtused olid esitatud keskmisena ± SE (SE). Kõigi populatsioonide kolme identifitseerimisstrateegia vaheliste kõrvalnäitajate protsendi võrdlemiseks kasutasime dispersioonanalüüsi korduvate mõõtmistega. Populatsioonide erinevuste võrdlemiseks iga tuvastamisstrateegia jaoks kasutasime dispersioonanalüüsi ja paarisvõrdlusi. Kõik HRV mõõtmed, välja arvatud SDNN, olid log-muundunud, kuna jaotused olid viltu.

Selle uuringu kiitis heaks Wake Metsa Ülikooli Meditsiinikool, WFUSM, Institutional Review Board.

TULEMUSED

Esialgne uuring.

Esialgses uuringus, milles võrreldi Holteri ja Minimitteri andmete kogumist, oli Pearsoni r väärtus IBI lähteandmete jaoks ühe inimese kohta 0, 95, teise subjekti jaoks 0, 97 ja kolmanda subjekti puhul 0, 63. Algandmed näitasid kolmanda isiku Minimitteri andmetes mitut potentsiaalset kõrvalekallet, mis Holteri andmetel ilmnenud polnud. Pärast filtreerimist, kasutades SDChg identifitseerimise ja “Interp” strateegiaid, olid kahe andmeallika abil arvutatud HRV parameetrid keskmise HR, keskmise IBI ja SDNN jaoks kõigil kolmel isikul praktiliselt identsed (tabel 1). HeartMath Institute (MA) ja WFUSM (CAH) poolt läbi viidud arvutused filtreeritud Minimitteri andmetel andsid identsed HRV parameetrite väärtused (erinevus <1% kõigi parameetrite osas kõigil katsealustel; andmeid pole näidatud).

Täissuuruses tabel

Õppeaine kirjeldus.

Põhiuuringus osalesid 10 vastsündinut, 33 laste onkoloogiapatsienti ja 15 tervet vanemat täiskasvanut (tabel 2). Vastsündinute keskmine pulss andmete kogumise ajal oli 155 lööki minutis (bpm). Laste onkoloogiapatsientide keskmine pulss oli 105 lööki minutis. Täiskasvanute keskmine pulss oli 87 lööki minutis. Üldiselt olid enneaegsetel imikutel madalaimad HRV parameetrite väärtused (tabel 2). Onkoloogilistel lastel oli kõigi HRV näitajate, välja arvatud SDNN, väärtused kõrgemad kui täiskasvanutel.

Täissuuruses tabel

Väline identifitseerimine

Kõik kolm identifitseerimisstrateegiat tähistasid vähem kui 2% IBI-st kui kõrvalekaldeid (tabel 3). Ehkki kõigist kolmest strateegiast oli kõrvalekallete protsent üsna madal, olid nende vahel olulised erinevused, arvestades pulsiväärtuse 15 minuti jooksul arvesse võtmise suurt arvu andmepunkte. Lävendistrateegiaga tuvastati järjekindlalt oluliselt vähem IBI-sid kui kõrvalnähte (alates 0, 02% imikutel kuni 0, 12% täiskasvanutel) kui PctChg (0, 24% imikutel kuni 1, 98% lastel onkoloogiahaigetel) või SDChg tuvastamisstrateegiaid (0, 81% täiskasvanutel kuni 1, 35%). imikud) ( p <0, 001).

Täissuuruses tabel

Peaaegu kõik IBI-d, mida läviväärtuse järgi tuvastati, olid samuti tuvastatud PctChg ja SDChg meetoditega. SDChg tuvastas imikute ja täiskasvanute puhul märkimisväärselt rohkem IBI-sid kui teisi strateegiaid, kuid PctChg tuvastas lastel IBI-de märkimisväärselt rohkem kui IBL-sid, kellest mitmetel oli andmete kogumise ajal probleeme paigal istumisega. Seega näis, et künnisstrateegia määratleb kõrvalekallete põhirühma, samas kui SDChg ja PctChg tuvastasid erinevates populatsioonides veidi erinevad täiendavate kõrvalekallete rühmad.

Kõrvalekalletena tuvastatud IBI protsent oli kõrgeim laste onkoloogiapatsientide puhul (keda liikus andmete kogumise ajal kõige rohkem), kuid mis tahes strateegia abil eemaldatud protsent isegi selles rühmas oli alla 2% (tabel 2). Lävestrateegia tuvastas vähem kõrvalnähte kui teised strateegiad. Näiteks väikelaste seas tähistas see ainult 0, 02% IBI-st, samas kui PctChg tähistas 0, 24% IBI-st ja SDChg tähistas 1, 35% IBI-st. Sarnaselt tuvastas laste künniselkoloogiaga patsientide ja täiskasvanute puhul künnisstrateegia oluliselt vähem IBI-sid kui kõrvalnähte võrreldes kahe teise tuvastamisstrateegiaga.

Ka künnisstrateegia genereeris kõrgeima väärtuse kõigi viie HRV parameetri jaoks kõigis kolmes kliinilises populatsioonis (tabel 3). Näiteks enneaegsete imikute hulgas varieerus RMSSD vahemikus 20, 2 läviväärtusega 7, 6 PctChg-ga kuni 5, 8 SDChg-ga, kuigi kõik kolm strateegiat tähistasid IBI-d vähem kui 1, 5%. Täiskasvanutel langes HF väärtus künnistrateegiast 107, 7-lt PctChg-ga 29, 8-ni ja SDChg-ga 27, 8-ni, ehkki ükski kolmest strateegiast ei tuvastanud üle 1% IBI-sid kõrvalnäitajatena. Seega tekitasid isegi üsna väikesed erinevused IBI-de arvu osas, mis tuvastati kui kõrvalnähud, olulised erinevused HRV parameetri väärtustes kõigis kolmes patsiendipopulatsioonis.

Välisjuhtimine.

Erinevate identifitseerimisstrateegiate mõjuga võrreldes ei olnud erinevatel juhtimisstrateegiatel HRV väärtustele praktiliselt mingit mõju (tabel 3). Näiteks künnise tuvastamist kasutavate enneaegsete imikute seas saadi Toss ja Interpolate meetodil pNN50 identsed väärtused. Seega, pärast kõrvalnäitajate tuvastamist, andsid kaks juhtimisstrateegiat kõigis kolmes patsiendipopulatsioonis kõigi HRV parameetrite osas sarnaseid tulemusväärtusi.

ARUTELU

Selles metoodilises uuringus, milles hinnati IBI väliste tuvastamis- ja juhtimisstrateegiate mõju kahel erineval lastel ja ühel täiskasvanud elanikkonnal, oli kolm peamist järeldust. Minimitteri ja Holteri abil kogutud andmed on võrreldavad ning meie kohaliku tarkvara abil arvutatud HRV parameetrid on peaaegu identsed nendega, mis arvutati HeartMathi instituudis erinevat tarkvara kasutades. Erinevused välistes identifitseerimisstrateegiates võivad märkimisväärselt mõjutada HRV väärtusi nii lastel kui ka täiskasvanutel ja loomadel. Pärast identifitseerimisstrateegia kontrollimist avaldab andmete viskamine versus interpoleerimine halva mõju HRV parameetritele minimaalselt.

Kõigis kolmes strateegias tuvastati vähem kui 2% IBI-dest kui kõrvalnäitajatest. Erinevate strateegiatega tuvastatud kõrvalnäitajate arvu väikesed erinevused olid seotud püsivalt statistiliselt oluliste erinevustega tavaliselt kasutatavate HRV parameetrite väärtustes. Lävestrateegia tuvastas järjekindlalt vähem kõrvalnähte, säilitas kõige rohkem andmeid ja tulemuseks olid HRV parameetrite kõrgemad väärtused kui PctChg ja SDChg meetodid kõigis kolmes kliinilises populatsioonis. Erinevate juhtimisstrateegiate (viskamine versus väärtuste interpoleerimine) tulemused olid minimaalsed.

Meie andmed HRV parameetrite kohta erinevas vanuses ja puhke südame löögisagedusega populatsioonides on kooskõlas teiste uuringutega (1). Näiteks olid HRV parameetrite väärtused enneaegsetel imikutel madalamad kui laste onkoloogiapatsientidel, mis on kooskõlas varasemate uuringutega, mis näitavad HRV parameetrite väärtuste kasvu lapseeas autonoomse närvisüsteemi küpsemise ajal (24, 46). Sarnaselt olid HRV parameetrite väärtused üldiselt kõrgemad 33 lapsega, kelle keskmine vanus oli 9, 8 aastat, kui vanematel täiskasvanutel, kelle keskmine vanus oli 66 aastat, kooskõlas HRV parameetrite väärtuste varasema langusega vananemisel (1, 47 –49).

Lisaks olid selle uuringu laste pediaatriliste patsientide HRV parameetrite väärtused sarnased teiste uuringute sarnaste patsientide väärtustega. Näiteks olid meie enneaegsete imikute HRV parameetrid mõnevõrra madalamad kui nende inimeste andmetel, kes hindasid HRV sündivate imikute puhul (50, 51), kooskõlas aruannetega, et HRV parameetrid on madalamad postkontseptsiooniealiste imikute seas (21, 22, 25)., 36, 50, 52–54). Samuti on meie tulemused HRV parameetrite väärtuste kohta lastel onkoloogilistel patsientidel sarnased varasemate uuringute tulemustega (13); Onkoloogiapatsientide HRV parameetrite väärtused võivad olla antratsükliini kemoteraapia südametoksilisuse, valu või muude sümptomite tõttu madalamad kui sama vanuses tervetel lastel (55).

Kuna IBI mõõtmiseks taskukohase hinnaga seadmeid kasutatakse üha enam, muutub HRV parameetrite määramisel seadmete ja analüütiliste meetodite vahelise kokkuleppe küsimus. Ühes uuringus võrreldi metronoomi hingamise ajal kahte tervet täiskasvanut (keskmine vanus 27 a) kahte seadet (PowerLab® tarkvaraga Tarkvara ja PolarTransmitter Advantage® tarkvaraga PrecisionPerformance®); see meetod andis kahe seadme vahel suurepärase kokkuleppe (56), kuid HRV-salvestustes ei pruugi arütmia või liikumise artefaktidega patsientidel seda kokkulepet leida.

Meie tulemused kinnitavad ja laiendavad varasemate uuringute tulemusi, milles hinnatakse a) välise juhtimise mõju tervete sigade HRV parameetritele (43) ja b) erinevate IBI andmete muutmise strateegiate mõju südamehaigustega ja ilma nendeta täiskasvanutele (44) . Loomkatsetes võrreldi kuldstandardi EKG registreerimisel saadud HRV parameetreid IBI mõõtmise seadmega saadud HRV parameetritega. Vähem kui 0, 1% kogu IBI-st tuvastati kõrvalekallete või kõrvalekalletena, kuid see väike arv kõrvalnähte avaldas dramaatilist mõju HRV parameetrite väärtustele, suurendades SDNN ja RMSSD väärtusi 45% kuni 50%; anomaaliad tõstsid petlikult ka üld- ja parasümpaatilise aktiivsuse väärtusi (43). Autorid järeldasid, et isegi väike osa kõrvalnähtusid võib HRV parameetrite tulemusi kallutada, kuid vigade parandamine hoolika tuvastamise abil võib võimaldada kasutada EKI-ga vaheldumisi IBI kogumisseadmeid. Sarnaselt põhjustasid erinevad redigeerimisstrateegiad südamehaigustega ja ilma täiskasvanutega täiskasvanute uuringus HRV parameetritele märkimisväärselt erinevat mõju (44). Need järeldused toetavad meie järeldust, et väikesed erinevused IBI tuvastamisel võivad oluliselt mõjutada HRV parameetreid kolmes erinevas kliinilises inimpopulatsioonis.

Meie uuringul oli mitmeid piiranguid. Minimaalse andmete kogumine ei võimaldanud EKG andmeid visuaalselt kontrollida „kuldstandardi” väliste andmete tuvastamiseks; kõrvalnähtusid ei liigitatud nende põhjuse järgi (liikumise artefakt versus ektopia, arütmia või seadme viga). Ehkki visuaalne kontroll on soovitav, sarnanevad meie andmete kogumise meetodid lasterühmades tõenäoliselt teiste kliiniliste uurijatega, kes kasutavad suhteliselt odavaid IBI registreerimisseadmeid. Vaatamata väikesele valimi suurusele ja erinevate andmekogumisvahendite kasutamisele täiskasvanute ja laste rühmas, mis võis eeldada, et tulemused kallutavad tulemusi nullhüpoteesi suunas, näitas erinevate välise identifitseerimise strateegiate võrdlus olulisi erinevusi, mis olid vanuse ja tervise osas tugevad staatus nii lastel kui ka täiskasvanutel. Nende erinevate strateegiate mõju 24-tunnistele salvestustele tuleb edasistes uuringutes veel kindlaks teha.

Nagu Malik jt. märgiti, et “arvutitunnustatud RR-intervalljärjestuse filtreerimine ja redigeerimine” on vajalik artefaktide eemaldamiseks löögituvastuse vigadest, liikumise ja salvestamise artefaktidest ja arütmiatest (3). Teadlased, kes võrdlevad HRV andmeid aja jooksul vastusena erinevatele terapeutilistele sekkumistele või erinevates populatsioonides, peavad olema teadlikud erinevate väliste käitumisstrateegiate mõjust üldkasutatavate HRV parameetrite väärtustele. HRV parameetritest teatavad arstid ja teadlased peaksid selgelt määratlema oma välised identifitseerimis- ja juhtimisstrateegiad, et hõlbustada tähenduslikku võrdlust.

Sõnastik

lööki minutis

lööki minutis

HF

kõrgsagedus

HRV

pulsisageduse varieeruvus

IBI

interbeat intervall

Interp

interpolatsioon

LF

madalsagedus

PctChg

protsenti muutus

pNN50

protsent IBI-sid, mis erinevad eelmisest IBI-st rohkem kui 50 ms

RMSSD

EKG IBI järjestikuste erinevuste ruutkeskmine ruut

SDChg

standardhälbe muutus

SDNN

EKG löögisageduse standardhälve