Variabilita srdeční frekvence

Aktuální verze stránky ještě nebyla zkontrolována zkušenými přispěvateli a může se výrazně lišit od verze recenzované 8. července 2019; kontroly vyžadují 14 úprav .

Variabilita srdeční frekvence ( HRV ), také variabilita srdeční frekvence ( HRV ), je fyziologický  jev , který se projevuje změnou intervalu mezi počátky dvou sousedních srdečních cyklů . Posuzuje se změnami v časovém intervalu mezi sousedními tepy (srdečními tepy).

Méně běžně se používají následující synonymní pojmy: „ proměnlivost délky cyklu “, „ variabilita RR “ (kde R je bod odpovídající vrcholu komplexu QRS vlny elektrokardiogramu (EKG) a RR je interval mezi po sobě jdoucími R) a „ variabilita srdeční periody “.

HRV je převrácená hodnota proměnlivosti okamžité srdeční frekvence (HR).

V souladu s GOST [D: 1] by se „ záznamové zařízení pro měření závislosti periody srdečních kontrakcí na čase “ mělo nazývat chronokardiograf a takové záznamy by se měly nazývat chronokardiogramy .

V odborné literatuře můžete najít termíny používané jako synonyma pro chronokardiogramy. Posloupnost „okamžitých“ hodnot srdeční frekvence se tedy někdy nazývá kardiotachogram a posloupnost intervalových hodnot mezi počátky sousedních srdečních tepů se nazývá rytmogram . [A: 1] [B: 1] Bayevsky použil termíny „ dynamická řada kardiointervalů “ a „ kardiointervalogram “ pro stejný účel ; a termín " rytmogram " byl použit k označení jednoho z grafických způsobů znázornění dynamických sérií kardiointervalů, tj. chronokardiogramů. [A:2]

Výzkum a analýza HRV zahrnuje tři fáze: [1]

  1. měření a prezentace časových řad kardiointervalů ==> ;
  2. analýza časových řad kardiointervalů ==> ;
  3. vyhodnocení výsledků analýzy HRV ==> .

Historie studia

Předpokládá se [2] , že tento jev poprvé objevil Albrecht von Haller v roce 1760 [B: 2]

Analýza HRV se začala aktivně rozvíjet v SSSR na počátku 60. let 20. století, protože jedním z důležitých podnětů pro její rozvoj byl úspěch vesmírné medicíny . V roce 1966 se v Moskvě konalo první světové sympozium o variabilitě srdeční frekvence]. [A: 2] První monografie o HRV [B: 3] [B: 4] vyšly také v SSSR. [A:2]

R. M. Baevsky navrhl v 80. letech 20. století pro komplexní hodnocení srdečního rytmu ukazatel aktivity regulačních systémů (PARS), který se na základě výše uvedených metod počítá v bodech. To znamená, že kvalitativní analýza HRV by měla být provedena podle všech tří metod a získaná data se použijí pro výpočet ukazatele PARS. [B:4] [A:2]

V roce 1996 byly zveřejněny mezinárodní pokyny (Recommendations—1996), které vypracovala pracovní skupina Evropské kardiologické společnosti a Severoamerické společnosti pro stimulaci a elektrofyziologii (Task Force of The European Society of Cardiology and The North American Society of Pacingand Electrophysiology ). [A: 3] [A: 4] O něco později byl zveřejněn jejich ruský překlad. [A:1]

V roce 2001 byla v souladu s rozhodnutím Komise pro diagnostické přístroje a zařízení Výboru pro nové lékařské vybavení Ministerstva zdravotnictví Ruska (zápis č. 4 ze dne 11. dubna 2000) vytvořena skupina odborníků pro vývoj domácí pokyny pro analýzu HRV, v důsledku čehož byla navržena ruská verze doporučení k používání metod analýzy HRV [A: 5] , která se v některých postupech výrazně liší od Doporučení z roku 1996. Nabízejí také řadu charakteristik určených k posouzení funkčních rezerv těla, tradičně používaných ve vesmírné medicíně v SSSR. [A:6]

Na omezenou použitelnost mezinárodního standardního souboru metod z roku 1996 bylo poukázáno v mnoha studiích (např . [B: 1] [A: 7] ). V tomto ohledu pokračuje hledání a vývoj nových metod pro analýzu HRV (například [A: 6] [A: 8] [B: 1] [B: 5] )

Způsoby registrace

Dynamické řady kardiointervalů lze získat analýzou jakýchkoli kardiografických záznamů (elektrických, mechanických, ultrazvukových atd.). [1] Metody používané k detekci srdečních tepů zahrnují: elektrokardiografii , krevní tlak, balistokardiogramy [ A:9] a signál pulzní vlny odvozený z fotopletysmografu . Obvykle se variabilita srdeční frekvence odhaduje na základě měření trvání RR intervalů na EKG, ve kterém se provádí matematické (například pomocí Pan-Tompkinsova algoritmu) automatické rozpoznání R-vlny a záznam sekvence Tvoří se intervaly RR. Bylo by správnější studovat trvání intervalů PP, protože začátek vlny P je začátkem nového srdečního cyklu spojeného s excitací sinusového uzlu (SU); Tradice používání RR intervalů souvisí se skutečností, že R vlna, zejména ve druhém standardním svodu, je nejsnáze izolována od EKG signálu při počítačovém zpracování díky tomu, že je největší co do amplitudy. [A:7] Elektrokardiografie je považována za metodu volby, protože usnadňuje vyloučení těch srdečních tepů, které nepocházejí ze sinoatriálního uzlu .

Chyby v lokalizaci markerů okamžité srdeční frekvence vedou k chybám ve výpočtu HRV, protože metody hodnocení různých ukazatelů HRV jsou velmi citlivé na artefakty a chyby a dokonce 2 % chybných údajů povedou k nežádoucím zkreslením ve výpočtech HRV. Proto je pro zajištění přesných výsledků považováno za nezbytné sledovat artefakty před aplikací matematických metod HRV. [A:10]

Termín „NN“ se používá místo RR pro zdůraznění skutečnosti, že zpracované doby jsou „normální“ části, to znamená, že byly „očištěny“ od artefaktů a „normalizovány“.

Považuje se za vhodné rozlišovat mezi následujícími typy registrace HRV: a) v podmínkách relativního klidu; b) při provádění funkčních zkoušek; c) v podmínkách běžné činnosti nebo při výkonu profesní zátěže; d) v klinickém prostředí, protože každý z těchto typů studií se vyznačuje určitými rysy metodologie. [jeden]

K detekci porušení autonomní nervové regulace se používají různé funkční testy : reflexní, stresové a farmakologické. Mezi nimi se nejčastěji používají takové jednoduché, dostupné a objektivní testy jako Valsalvův test, ortostatický test, respirační test atd . Předpokládá se, že použití funkčních testů má vážné výhody, protože umožňuje minimalizovat individuální rozdíly a posoudit směr změn, spíše než pracovat s absolutními hodnotami parametrů. [čtyři]

Metody matematické analýzy

Analýza variability srdeční frekvence je novou metodikou studia procesů regulace fyziologických funkcí, kde je oběhový systém považován za indikátor adaptačních reakcí celého organismu. [A:2]

V mezinárodních standardech z roku 1996 [A: 3] se rozlišují dvě skupiny metod pro matematickou analýzu HRV: v časové oblasti a ve frekvenční oblasti.

Je zvláště zdůrazněno, že přechodný proces během funkčních zkoušek by měl být analyzován speciálními metodami; přechodná analýza může mít nezávislou diagnostickou a prognostickou hodnotu. [jeden]

Metody v časové oblasti

Statistické metody

Na základě statistické analýzy chronokardiogramů získat parametry , jako jsou:

  • SDNN  je standardní odchylka intervalů NN. Často vyřízeno do 24 hodin. SDANN  je směrodatná odchylka průměrných intervalů NN vypočítaných během krátkých období, obvykle 5 minut. SDNN je tedy mírou změn srdeční frekvence způsobených cykly delšími než 5 minut. SDNN odráží všechny cyklické složky odpovědné za variabilitu v rekordním období, takže představuje celkovou variabilitu.
  • RMSSD  je "sekvenční rozdíl střední kvadrát", druhá odmocnina střední mocniny po sobě jdoucích rozdílů mezi sousedními NN.
  • SDSD  - "sequential diferenční standardní odchylka", směrodatná odchylka po sobě jdoucích rozdílů mezi sousedními NN.
  • NN50  je počet párů po sobě jdoucích NN, které se liší o více než 50 ms.
  • pNN50  je podíl NN50 dělený celkovým počtem NN.
  • NN20  je počet párů po sobě jdoucích NN, které se liší o více než 20 ms.
  • pNN20  je podíl NN20 dělený celkovým počtem NN.
  • EBC  - "odhadovaný dechový cyklus", rozsah (max-min) v rámci pohyblivého okna dané doby trvání studie. Okna se mohou pohybovat v režimu vzájemného překrývání nebo být striktně odlišná (po sobě jdoucí) okna. EBC se často poskytuje ve scénářích sběru dat, kde je primárním cílem zpětná vazba HRV v reálném čase. EBC získané z PPG během 10 a 16 sekund po sobě jdoucích a překrývajících se oken se ukázalo jako vysoce korelované s SDNN.
Geometrické metody

V souladu s mezinárodními standardy lze normalizovaný chronokardiogram (posloupnost intervalů NN) zobrazit jako určitou geometrickou strukturu, jejíž parametry jsou následně změřeny a použity jako integrální charakteristiky původního chronokardiogramu.

Při práci s geometrickými metodami se používají tři hlavní přístupy:

  1. hlavní měření geometrického modelu (například šířka histogramu rozdělení na určité úrovni) se podle určitých pravidel převádějí na charakteristiky HRV,
  2. určitým matematickým způsobem (aproximace distribučního histogramu trojúhelníkem nebo diferenciálním histogramem exponenciální křivky) se interpoluje geometrický model a následně se analyzují koeficienty popisující tento matematický tvar,
  3. geometrický tvar je klasifikován, rozlišuje se několik kategorií geometrických tvarových vzorů, které představují různé třídy HRV (eliptický, lineární, trojúhelníkový tvar Lorenzovy křivky ).

Trojúhelníkový index (TINN) se vypočítá jako integrál hustoty distribuce (to je ve skutečnosti součet všech intervalů NN) dělený maximální hustotou rozložení. [5] Poprvé navržen v roce 1989. [A:11]

Geometrické metody navržené normami z roku 1996 nejsou vhodné pro hodnocení rychlých změn variability (ne kratších než 20 minut, ale nejlépe 24 hodin); jejich výhodou je necitlivost na nestacionaritu chronokardiogramu. Další geometrické metody, jako je histogram a rozptylogram, jsou stále ve vývoji a výzkumu.

K popisu histogramu se obvykle používají následující parametry: AMO  je amplituda režimu histogramu, MO  je režim histogramu, SD  je standardní odchylka; méně často - asymetrie (Ass), špičatost (Ex), variační rozsah ( dX ) , variační koeficient ( V ) atd. [6]

  • index autonomní rovnováhy: ИВР = AMO/SD, - ke stanovení poměru sympatické a parasympatické regulace srdce;
  • indikátor vegetativního rytmu ВПР = 1/(MO*SD), - k posouzení vegetativní rovnováhy (čím menší VFR, tím více je vegetativní rovnováha posunuta směrem k převaze parasympatické regulace);
  • indikátor přiměřenosti regulačních procesů ПАПР = AMO/M0, — identifikovat soulad mezi úrovní fungování SU a sympatickou aktivitou;
  • index napětí regulačních systémů ИН = AMO/(2SD*MO), odráží stupeň centralizace řízení srdeční frekvence.

IN charakterizuje činnost mechanismů regulace sympatiku, stav centrálního okruhu regulace; Normálně se IN pohybuje od 80 do 150 u. e. Tento indikátor je extrémně citlivý na zvýšení tónu sympatického nervového systému: mírné zatížení (fyzické nebo emocionální) zvyšuje SI 1,5-2krát; při značném zatížení roste 5-10krát; u pacientů s konstantním napětím regulačních systémů (psychický stres, angina pectoris, oběhová insuficience) je SI v klidu 400-600 u. E.; u pacientů s akutním infarktem myokardu dosahuje SI v klidu 1000-1200 u. e. [4]

Bodový diagram (z  angličtiny  -  „scatter“, „scattering“) je grafické znázornění dvojic RR intervalů (předchozích a následujících) ve dvourozměrné souřadnicové rovině. V tomto případě je hodnota vynesena podél osy abscisa a hodnota je vynesena podél osy pořadnice . Podle rozptylového diagramu lze nepřímo usuzovat na variabilitu srdeční frekvence: čím je „mrak“ bodů přeplněnější, tím je variabilita rytmu nižší. Body, které jsou daleko od hlavní skupiny, lze použít k posouzení přítomnosti artefaktů a poruch rytmu. [6] V ruskojazyčných zdrojích může být označován jako korelační rytmogram nebo jako Poincarého či Lorentzovy skvrny. [7] Předpokládá se, že je vhodné využít vyhodnocení rozptylu u arytmií, kdy jsou metody statistické a spektrální analýzy variability srdeční frekvence neinformativní nebo nepřijatelné. [7]

Metody ve frekvenční oblasti

Při analýze HRV je výkonová spektrální hustota (PSD) časové sekvence chápána jako SDP stacionárního (v širším smyslu) náhodného procesu, jehož implementací je tato sekvence. Je třeba mít na paměti, že kterákoli z aplikovaných spektrálních metod je metodou pro odhad PSD, nikoli její přesnou konstrukcí. Pokud je účelem studie identifikovat meziskupinové rozdíly ve spektrálních charakteristikách HRV subjektů z různých skupin, pak by měla být HRV SPD všech pacientů všech skupin hodnocena pomocí stejné metody. Standardní délka úseku chronokardiogramu pro spektrální analýzu je 256 kardiocyklů, což odpovídá časovému intervalu 3,5–5 minut; Přísné požadavky na stacionaritu znemožňují spektrální analýzu 24hodinového chronokardiogramu [6]

Metody frekvenční domény se používají k počítání počtu NN slotů, které odpovídají každému frekvenčnímu pásmu. Normy doporučují rozlišovat mezi následujícími frekvenčními pásmy (komponenty):

  • vysoká frekvence ( HF ) od 0,15 do 0,4 Hz,
  • nízké frekvence ( LF ) od 0,04 do 0,15 Hz a
  • velmi nízká frekvence ( VLF ) od 0,003 do 0,04 Hz a
  • ultranízká frekvence ( ULF ) nižší než 0,003 Hz.

Měření výkonu VLF, LF, HF se obvykle provádí v absolutních jednotkách výkonu (ms 2 ), ale LF a HF lze dodatečně vyjádřit v normalizovaných jednotkách, které ukazují relativní příspěvek každé ze složek v poměru k celkovému výkonu mínus komponenta VLF. ULF bude získáno pouze použitím spektrální analýzy po celou dobu 24hodinového pozorování.

Metody nelineární analýzy

Pro prezentaci výsledků standardy z roku 1996 navrhují použití následujících metod nelineární analýzy (nelineární metody): Poincareho řez , grafy atraktorů v malém počtu dimenzí, rozklad singulárních hodnot a trajektorie atraktorů. Pro kvantitativní popis byly použity korelační dimenze D2 , Ljapunovův exponent a Kolmogorovova entropie .

Nelineární metody jsou považovány za potenciálně slibné způsoby odhadu HRV, ale v současné době se používají v omezené míře, protože je zapotřebí dalšího pokroku v technologii analýzy a interpretace výsledků. Výzkum možností využití nelineární analýzy HRV aktivně probíhá. [B:5] [A:12] [A:13]

Hledání dlouhodobých korelací

Bylo zjištěno, že sekvence RR intervalu mají dlouhodobé korelace. V různých fázích spánku byly nalezeny různé typy korelací. [A: 14] [A: 12] Jedním z nedostatků těchto studií je však nedostatek statistických odhadů validity.

Fyziologický základ

Fyziologické mechanismy

Srdeční frekvence je určována četnými regulačními mechanismy; Je obvyklé rozlišovat intrakardiální (intrakardiální) a extrakardiální (extrakardiální) mechanismy regulace srdečního rytmu. [8] První úrovní systému regulace práce srdce je mechanismus intrakardiální regulace. Je spojena se speciálními vlastnostmi vlastního myokardu a působí i v izolovaném srdci podle Frank-Starlingova zákona : izolované srdce při konstantní frekvenci kontrakcí může nezávisle přizpůsobit svou činnost rostoucí zátěži a reagovat na ni zvýšený výkon. Extrakardiální regulace práce srdce je prováděna autonomním nervovým a endokrinním systémem; podle rychlosti vývoje adaptačních procesů a jejich trvání se mechanismy regulace kardiovaskulárního systému dělí na:

  1. mechanismy krátkodobého účinku (baroreflexy, chemoreflexy, působení hormonů: adrenalin , norepinefrin , vazopresin ),
  2. mechanismy intermediárního (v čase) působení (změny transkapilárního metabolismu, relaxace vaskulárního napětí, renin-angiotenzinový systém ),
  3. dlouhodobě působící mechanismy (regulace intravaskulárního objemu krve a kapacity cév).

Sinoatriální uzel dostává regulační vlivy z nervového a endokrinního systému, v důsledku čehož se mění okamžitý puls (resp. interval RR). Hlavními zdroji HRV jsou vliv autonomního (sympatického a parasympatického) nervového systému ( ANS ) a humorálních faktorů. Dýchání indukuje nízkofrekvenční vlny srdeční frekvence zprostředkované primárně přes ANS. Mezi další faktory, které ovlivňují HRV, patří baroreflex (Zion-Ludwigův reflex), termoregulace , cyklus spánku a bdění , jídlo, fyzická aktivita a stres .

Regulace krevního oběhu je z hlediska teorie funkčních systémů víceokruhový, hierarchicky uspořádaný systém, v němž dominantní roli jednotlivých článků určují aktuální potřeby organismu. [9] Nejjednodušší dvousmyčkový matematický model regulace srdeční frekvence navržený R. M. Baevským [B: 6] je založen na předpokladu, že regulační systém SU lze reprezentovat jako dvě vzájemně související úrovně (okruhy): centrální a autonomní s přímým a zpětná vazba. [9]

Vzájemná korelace s jinými systémy

Důsledně se rozlišují dva hlavní oscilační jevy HRV:

  • Respirační arytmie, to znamená změny srdeční frekvence spojené s respiračními pohyby a přesně odpovídající dechové frekvenci .
  • Nízkofrekvenční vibrace. [A:15] Tyto změny srdeční frekvence souvisí s Mayerovými vlnami (Traube-Hering-Meierovy vlny) krevního tlaku a obvykle mají frekvenci 0,1 Hz nebo 10sekundovou periodu.

Při studiu otázky, jak srdeční rytmy korelují s jinými fyziologickými systémy, jako jsou plíce a mozek, bylo zjištěno, že ačkoliv během bdělosti, lehkého a REM spánku je korelace mezi srdečním tepem a jinými fyziologickými systémy vysoká, téměř mizí během hluboký spánek. [A:16]

Korelace HRV s geofyzikálními faktory

Byl objeven fenomén variability kontraktilní funkce srdce během 11letého cyklu sluneční aktivity, odhaleny korelace mezi populačními rytmy kardiovaskulárních katastrof a rytmy sluneční a geomagnetické aktivity a typická rytmická odezva srdce. byl popsán vliv různých vnějších faktorů, včetně geomagnetické aktivity. [B:7]

Klinický význam

Má se za to, že standardizace klinické a fyziologické interpretace ukazatelů HRV v této fázi vývoje vědy je stále prakticky nemožná, protože myšlenky a hodnocení různých autorů jsou často protichůdné. [4] Charakteristickým rysem metody je její nespecifita ve vztahu k nozologickým formám patologie a vysoká citlivost k široké škále vnitřních i vnějších vlivů. [10] HRV zároveň dobře odráží míru napětí regulačních systémů v důsledku aktivace hypofyzárního-nadledvinového systému a reakce sympatoadrenálního systému vznikající v reakci na jakýkoli stresový efekt. [9]

Za účelem provedení komplexního hodnocení funkčního stavu z hlediska činnosti regulačních systémů (PARS), které zajišťuje diagnostiku funkčních stavů organismu (nikoli však nemocí); vypočítává se v bodech podle speciálního algoritmu, který bere v úvahu statistické ukazatele, ukazatele histogramu a data spektrální analýzy chronokardiogramů. [4] Hodnoty PARS jsou vyjádřeny v bodech od 1 do 10. Na základě analýzy hodnot PARS lze diagnostikovat následující funkční stavy:

  1. PARS \u003d 1-2 (norma); stav optimálního (pracovního) napětí regulačních systémů, nutného k udržení aktivní rovnováhy organismu s prostředím;
  2. PARS = 3-4; stav mírného napětí regulačních systémů, kdy tělo potřebuje další funkční rezervy, aby se přizpůsobilo podmínkám prostředí. Takové podmínky vznikají v procesu adaptace na práci, s emočním stresem nebo pod vlivem nepříznivých faktorů prostředí;
  3. PARS = 4-6; stav výrazného napětí regulačních systémů, který je spojen s aktivní mobilizací ochranných mechanismů, včetně zvýšení aktivity sympaticko-nadledvinového systému a hypofýzy-nadledvinového systému;
  4. PARS = 6-8; stav přepětí regulačních systémů, který je charakterizován nedostatkem ochranných a adaptačních mechanismů, jejich neschopností poskytnout adekvátní reakci těla na vliv faktorů prostředí. Zde již není přílišná aktivace regulačních systémů podporována odpovídajícími funkčními rezervami;
  5. PARS = 8-10; stav vyčerpání (astenie) regulačních systémů, kdy se snižuje aktivita řídících mechanismů (nedostatečnost regulačních mechanismů) a objevují se charakteristické znaky patologie. Zde jednoznačně převažují specifické změny nad nespecifickými.

Studie ukázaly, že sníženou HRV lze použít jako indikátor pravděpodobnosti úmrtí po infarktu myokardu [A: 17] [A: 18] , i když v jiné práci srovnání HRV a srdeční frekvence ukázalo, že prognostické informace o přežití po infarkt myokardu myokard je zcela obsažen v průměrné srdeční frekvenci [A: 19] .

Se změněnou (obvykle nižší) HRV může být spojena také řada dalších výsledků a patologických stavů, jako je městnavé srdeční selhání, diabetická neuropatie, deprese po transplantaci srdce. [11] [12]

Bylo zjištěno, že u obětí náhlé srdeční smrti během života byla HRV nižší než u zdravých lidí. [A:20]

Podle systematického přehledu publikovaných studií HRV koreluje s progresí onemocnění a úmrtím u pacientů s rakovinou. [A:21]

Analýza HRV nachází uplatnění v kardiologii pro řešení problémů diferenciální diagnostiky synkop ; tyto úkoly je třeba zohlednit zejména při rozhodování o odvodu do vojenské služby. [B:8] Další aplikací HRV analýzy je hodnocení dysfunkce sinusového uzlu, která může být spojena buď s dysplazií pojivové tkáně nebo SSSS . [13] [14]

O HRV je zájem v oblasti psychofyziologie . Některé výsledky poukazují na možnost sledování úrovní stresu z hlediska HRV charakteristik. [B:4] [A:22] HRV se také používá k hodnocení rozhodovacích dovedností ve vysoce rizikové hře a bylo zjištěno, že je indikátorem vyšší aktivace sympatiku při riskantním rozhodování. [A:23]

Viz také

Poznámky

  1. ↑ 1 2 3 4 5 UFD, 2001 , § 3. Metodika výzkumu HRV, str. 113-116.
  2. ↑ Bokeria, 2009 , str. 21.
  3. ↑ Ryabykina, 1998 , kapitola 4. Funkční testy a analýza variability srdeční frekvence, str. 65-72.
  4. ↑ 1 2 3 4 UFD, 2001 , § 5. Vyhodnocení výsledků analýzy variability srdeční frekvence, str. 120-125.
  5. ↑ Západ. ar., 1999 , str. 54.
  6. ↑ 1 2 3 4 Ryabykina, 1998 , Kapitola 3. Metody analýzy variability srdeční frekvence, str. 30-64.
  7. ↑ 1 2 UFD, 2001 , § 4. Základní metody analýzy variability srdeční frekvence, str. 116-120.
  8. ↑ Ryabykina, 1998 , kapitola 2. Mechanismy nervové regulace srdečního rytmu, str. 15-29.
  9. ↑ 1 2 3 UFD, 2001 , § 2. Vědecké a teoretické základy metody, str. 110-113.
  10. ↑ UFD, 2001 , § 1. Úvod, s. 108-110.
  11. ↑ Ryabykina, 1998 , kapitola 5. Změny variability srdeční frekvence u pacientů s různými patologiemi, str. 73-89.
  12. ↑ Ryabykina, 1998 , Kapitola 8. Charakteristika variability srdeční frekvence u pacientů s různými kardiovaskulárními chorobami, str. 127-154.
  13. ↑ Snezhitsky, 2010 , Analýza variability srdeční frekvence při hodnocení funkce sinusového uzlu a diagnostice arytmií, str. 24-35.
  14. ↑ Snezhitsky, 2010 , Variabilita srdeční frekvence u pacientů s dysfunkcí sinusového uzlu, s. 152-186.

Literatura

Knihy

  1. ↑ 1 2 3 Ryabykina G. V. , Sobolev A. V. Variabilita srdeční frekvence. - M .: "Star'Ko", 1998. - 200 s. — ISBN 5-85493-032-3 .
  2. ↑ Haller A .,. Haller A. Elementa physiologiae corporis humani: In 8 t., vol. 2, lib. 6.  (lat.) . - Lausanne: S. d'Arnay, 1760. - S. 330-332 .
  3. ↑ Voskresensky A. D. , Wentzel M. D. Statistická analýza srdeční frekvence a hemodynamických parametrů ve fyziologických studiích . — M .: Nauka, 1974. — 221 s.
  4. ↑ 1 2 3 4 Baevsky RM , Kirillov OI , Kletskin SZ Matematická analýza změn srdeční frekvence při stresu . — M .: Nauka, 1984. — 224 s.
  5. ↑ 1 2 Ardashev A.V. , Loskutov A.Yu. Praktické aspekty moderních metod analýzy variability srdeční frekvence. - M. : Nakladatelství "MEDPRAKTIKA-M", 2011. - 128 s.
  6. ↑ Matematické metody pro analýzu srdeční frekvence / ed. Parina V.V. , Baevsky R.M. — M .: Nauka, 1968.
  7. ↑ Breus T. K. , Chibisov S. M. , Baevsky R. M. , Shebzukhov K. V. Chronostruktura srdečních rytmů a faktory prostředí . - M . : Vydavatelství Ruské univerzity přátelství národů; Polygrafická služba, 2002. - 232 s. - ISBN 5-209-01404-5 .
  8. ↑ Snezhitsky V. A. et al. Variabilita srdeční frekvence: aplikace v kardiologii / ed. V. A. Sněžický . - Grodno: GrGMU, 2010. - 212 s. - ISBN 978-985-496-630-4 .

Články

  1. ↑ 1 2 Pracovní skupina Evropské kardiologické společnosti a Severoamerické společnosti stimulace a elektrofyziologie. Variabilita srdeční frekvence. Standardy měření, fyziologická interpretace a klinické použití Bulletin arytmologie  : časopis  . - 1999. - č. 11 . - S. 53-78 .
  2. ↑ 1 2 3 4 5 Baevsky R. M. , Ivanov G. G. Variabilita srdeční frekvence: teoretické aspekty a možnosti klinické aplikace // Ultrazvuková a funkční diagnostika. - 2001. - č. 3 . - S. 108-127 .
  3. ↑ 1 2 Pracovní skupina Evropské kardiologické společnosti a Severoamerické společnosti pro stimulaci a elektrofyziologii. Variabilita srdeční frekvence: Standardy měření, fyziologická interpretace a klinické použití  (anglicky)  // Circulation : deník. - 1996. - Sv. 93 . - S. 1043-1065 .
  4. ↑ Variabilita srdeční frekvence. Standardy měření, fyziologická interpretace a klinické použití. Pracovní skupina Evropské kardiologické společnosti a Severoamerické společnosti stimulace a elektrofyziologie // Eur.Heart J. : journal. - 1996. - T. 17 . - S. 354-381 .
  5. ↑ Baevskij, R.M. , Ivanov, G.G. , Chireikin, L.V. , Gavrilushkin, A.P. , Dovgalevsky, P. Ya. , Kukushkin, Yu.A. , Mironova , T.F. , Prilutsky , D.A. , Semenov, V. , F. , F., F., F. , Medveděv, M. M. Analýza variability srdeční frekvence pomocí různých elektrokardiografických systémů  // Bulletin of Arrhythmology  : journal. - 2001. - č. 24 . - S. 65-87 .
  6. ↑ 1 2 Baevsky R.M. Analýza variability srdeční frekvence: historie a filozofie, teorie a praxe  // Klinická informatika a telemedicína: časopis. - 2004. - č. 1 . - S. 54-64 .
  7. ↑ 1 2 Bokeria L. A. , Bokeria O. L. , Volkovskaya I. V. Variabilita srdeční frekvence: metody měření, interpretace, klinické využití  // Annals of arrhythmology: journal. - 2009. - č. 4 . — S. 21–32 . — ISSN 2307-6313 .
  8. ↑ Kudinov AN , Lebedev DY , Tsvetkov VP , Tsvetkov IV Matematický model multifraktální dynamiky a analýzy srdeční frekvence  //  Matematické modely a počítačové simulace : časopis. - 2015. - Sv. 7 , č. 3 . - S. 214-221 .
  9. ↑ Brüser C. , Stadlthanner K. , de Waele S. , Leonhardt S. Adaptivní odhad tepové frekvence mezi jednotlivými tepy v balistokardiogramech  //  IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine: journal. - 2011. - Sv. 15 , č. 5 . - str. 778-786 . - doi : 10.1109/TITB.2011.2128337 . — PMID 21421447 .
  10. ↑ Citi L. , Brown EN , Barbieri R. Automatizovaná metoda bodového procesu v reálném čase pro detekci a korekci chybných a ektopických srdečních tepů  //  IEEE Transactions on Bio-Medical Engineering: časopis. - 2012. - Sv. 59 , č. 10 . - S. 2828-37 . - doi : 10.1109/TBME.2012.2211356 . — PMID 3523127 .
  11. ↑ Malik M. , Farrell T. , Cripps T. , Camm AJ Variabilita srdeční frekvence ve vztahu k prognóze po infarktu myokardu: výběr optimálních technik zpracování   // Eur . Srdce J.: časopis. - 1989. - Ne. 12 . - S. 1060-1074 . doi : 10.1093 / oxfordjournals.eurheartj.a059428 . — PMID 2606116 .
  12. ↑ 1 2 Bailly F. , Longo G. , Montevil M. 2-rozměrná geometrie pro biologický čas  //  Progress in Biophysics and Molecular Biology : journal. - 2011. - Sv. 106 , č. 3 . - str. 474-484 . - doi : 10.1016/j.pbiomolbio.2011.02.001 . — PMID 21316386 .
  13. ↑ Shirazi AH , Raoufy MR , Ebadi H. et al. Kvantifikace paměti ve složitých fyziologických časových řadách  (anglicky)  // PLOS ONE: journal. - 2013. - Sv. 8 , č. 9 . — P.e72854 . - doi : 10.1371/journal.pone.0072854 . — PMID 24039811 .
  14. ↑ Bunde A. , Havlin S. , Kantelhardt J. , Penzel T. , Peter J. , Voigt K. Korelované a nekorelované oblasti ve fluktuacích srdeční frekvence během spánku  //  Physical Review Letters : journal. - 2000. - Sv. 85 , č. 17 . - S. 3736-9 . - doi : 10.1103/PhysRevLett.85.3736 . — PMID 11030994 .
  15. ↑ Sayers BM Analýza variability srdeční frekvence  //  Ergonomie: časopis. - 1973. - Sv. 16 , č. 1 . - str. 17-32 . - doi : 10.1080/00140137308924479 . — PMID 4702060 .
  16. ↑ Bashan A. , Bartsch RP , Kantelhardt JW , Havlin S. , Ivanov PC Fyziologie sítě odhaluje vztahy mezi topologií sítě a fyziologickou funkcí  //  Nature Communications : journal. - 2012. - Sv. 3 . — S. 702 . - doi : 10.1038/ncomms1705 .
  17. ↑ Bigger JT, Fleiss JL Měření frekvenční domény variability srdeční periody a mortality po infarktu   myokardu // Cirkulace : deník. Lippincott Williams & Wilkins, 1992. - Sv. 85 , č. 1 . - S. 164-171 . - doi : 10.1161/01.CIR.85.1.164 .
  18. ↑ Kleiger RE , Miller JP Snížená variabilita srdeční frekvence a její souvislost se zvýšenou mortalitou po akutním infarktu myokardu   // Am J Cardiol : deník. - 1987. - Sv. 59 , č. 4 . - str. 256-262 . - doi : 10.1016/0002-9149(87)90795-8 .
  19. ↑ Abildstrom SZ , Jensen BT Srdeční frekvence versus variabilita srdeční frekvence v predikci rizika po infarktu myokardu  //  Journal of Cardiovascular Electrophysiolog : journal. - 2003. - Sv. 14 , č. 2 . - S. 168-173 . - doi : 10.1046/j.1540-8167.2003.02367.x .
  20. ↑ Mølgaard H. , Sørensen KE , Bjerregaard P. Oslabená 24hodinová variabilita srdeční frekvence u zdánlivě zdravých subjektů, následně trpících náhlou srdeční smrtí  //  Clinical Autonomic Research: journal. - 1991. - Sv. 1 , ne. 3 . - S. 233-7 . - doi : 10.1007/BF01824992 . — PMID 1822256 .
  21. ↑ Kloter E. , Barrueto K. , Klein SD , ​​Scholkmann F. , Wolf U. Variabilita srdeční frekvence jako prognostický faktor pro přežití rakoviny – systematický přehled // Frontiers in Physiology: journal. - 2018. - č. 9 . - S. 623 . - doi : 10.3389/fphys.2018.00623 . — PMID 29896113 .
  22. ↑ Polevaya S.A. , Eremin E.V. , Bulanov  N. ___А.Bachchina,А. - 2019. - T. 11 , č. 1 . - S. 109-115 . — ISSN 2076-4243 . - doi : 10.17691/stm2019.11.1.13 .
  23. ↑ Shapiro, MS , Rylant, R. , de Lima, A. , Vidaurri, A. , van de Werfhorst, H. Hraní zmanipulované hry: Vliv nerovnosti na fyziologické stresové reakce  //  Physiology & Behavior: journal. - 2017. - Ne. 180 . - str. 60-69 . — ISSN 0031-9384 . - doi : 10.1016/j.physbeh.2017.08.006 .

Normativní dokumenty

  1. ↑ GOST 17562-72 Měřicí přístroje pro funkční diagnostiku. Termíny a definice . docs.cntd.ru. Získáno 29. dubna 2020. Archivováno z originálu dne 20. dubna 2019.

Odkazy