Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Методы временных интервалов (временные методы)
Метод временных интервалов рассматривает последовательность NN- интервалов как неупорядоченный набор интервалов (или пар интервалов) и используют различные способы для оценки вариабельности этих данных. При этом существуют различные подходы для оценки вариабельности NN- интервалов и их суррогатов. Поскольку многие из этих методов приводят к практически эквивалентным результатам, только некоторые из них могут быть предложены в качестве «золотого стандарта» временного подхода (ESC/NASPE Task Force 1996 ESC/NASPE (European Society of Cardiology/North American Society of Pacing and Electrophysiology). К числу этих методов относятся так называемые статистические методы, которые базируются на формуле стандартного отклонения, а получаемые на его основе показатели измеряются в единицах времени. Мера SDNN является стандартным отклонением продолжительности всех NN-интервалов, мера SDANN - это стандартное отклонение продолжительности NN-интервалов в течение всех не перекрывающихся участков оригинальной ЭКГ (хотя можно рассматривать различные по продолжительности участки, стандартным является участок продолжительностью 5 минут), и RMSSD равняется квадратному корню из среднеквадратического значения различия между соседними NN-интервалами (что является суррогатом стандартного отклонения различий меду соседними NN- интервалами) (Михайлов, 2004). При изучении ВСР на основе долговременных ЭКГ, например на основе данных 24- часового Холтеровского мониторирования, вклад периодических и не периодических колебаний показателей ВСР, которые происходят в течение длительного периода перекрывают кратковременные колебания, такие, как респираторная аритмия, так что имеется очень небольшое различие между SDNN и SDANN. Показатель RMSSD является практически эквивалентом наиболее часто используемого показателя pNN50, который представляет собой долю NN- интервалов, различающихся друг от друга на более, чем 50 мсек. от непосредственно предшествующего NN- интервала. В свою очередь, pNN50 является достаточно точным эквивалентом показателя NN50, который отражает абсолютное число NN-интервалов, отличающееся более, чем на 50 мсек. от непосредственно предшествующего интервала. По сравнению с pNN50 и NN50 значение RMSSD имеет лучшие статистические свойства (рис. 2). В то время, как показатели SDNN и RMSSD могут быть вычислены на основе практически любой электрокардиограммы, показатели SDANN обычно используются только при долговременной (24-часовой) записи ЭКГ. Необходимо отметить, что продолжительность записи ЭКГ является важным детерминантом вариабельности сердечного ритма. При увеличении продолжительности записи ЭКГ будут расти показатели SDNN и RMSSD (а также SDANN). Вследствие этого является неадекватным сравнение данных ВСР, полученных на основе ЭКГ различной продолжительности. Значение всех этих статистических показателей значительно зависит от качества данных, отражающих исходные последовательности NN- интервалов (Malik M. и соавторы 1993). Получение высококачественных NN- интервалов обычно не является сложным при анализе кратковременных записей ЭКГ, когда результаты автоматического анализа можно зрительно протестировать, для того, чтобы проверить локализацию и морфологические и ритмические классификации каждого отдельного комплекса QRS. Однако зачастую является проблематичным получение высококачественной последовательности NN-интервалов на основе данных долговременной электрокардиографии. Эта проблема особенно выражена при изучении в стандартных клинических условиях и когда технические ресурсы не позволяют провести точную верификацию ЭКГ. Даже при использовании высококачественных холтеровских систем точный анализ долговременной ЭКГ может привести к искажениям, например, когда идентифицируются низковольтные QRS и когда в качестве QRS неправильно идентифицируются высокие Т-волны и артефакты. Отсутствие соответствующего анализа NN- интервалов долговременных ЭКГ может дать изначально неправильные результаты. Для преодоления этой проблемы был предложен так называемый геометрический метод для оценки ВСР. В геометрических методах используется последовательность NN- интервалов для построения определенных геометрических форм и затем ВСР выражается путем оценки неких параметров или формы такой геометрической фигуры. Поскольку некорректные NN- интервалы обычно лежат вне данной геометрической формы они легко могут быть исключены из процесса оценки ВСР. Наибольший объем опыта, накоплен при использовании так называемого метода триангулярного индекса ВСР (Malik M. и соавторы, 1989). В основе метода триангулярного индекса лежит построение гистограммы плотности вероятности для всех NN- интервалов из выборки. На основе полученной гистограммы оценивается высота и ширина этой выборки; строится треугольник, высота которого - это точка, соответствующая моде, а ширина основания определяется на основе специальной формулы (рис. 3). Данный метод рассматривается как «золотой стандарт» для анализа долговременных электрокардиограмм. Этот метод зависит от размера интервалов, на основе которых строится гистограмма. Когда используются интервалы с протяженностью 1/128 с (то есть около 7,8 мс), что соответствует обычному уровню сэмплирования для холтеровского оборудования, и когда анализируется соответствующим образом редактированные последовательности NN- интервалов, применение данного метода (то есть метода триангулярного индекса) дает те же результаты, что и вычисление SDNN. Одна единица триангулярного индекса ВСР равна 2,5мс SDNN.
Date: 2015-07-23; view: 744; Нарушение авторских прав |