Zmienność rytmu serca

Zmienność rytmu serca wizualizowana za pomocą zmian interwału RR

Zapis elektrokardiogramu (EKG) psiego serca, który ilustruje zmienność między uderzeniami w odstępie R – R (na górze) i częstości akcji serca (na dole).

Zmienność rytmu serca ( HRV ) to fizjologiczne zjawisko zmiany odstępu czasu między uderzeniami serca. Mierzy się go na podstawie zmiany interwału między uderzeniami.

Inne używane terminy obejmują „zmienność długości cyklu”, „zmienność R – R” (gdzie R to punkt odpowiadający szczytowi zespołu QRS fali EKG ; a RR to odstęp między kolejnymi R) oraz „zmienność okresu serca ".

Metody stosowane do wykrywania uderzeń obejmują EKG, ciśnienie krwi, balistokardiogramy i sygnał fali tętna pochodzący z fotopletyzmografu (PPG). EKG jest uważane za złoty standard pomiaru HRV, ponieważ zapewnia bezpośrednie odzwierciedlenie aktywności elektrycznej serca.

Znaczenie kliniczne

Wykazano, że zmniejszona HRV jest predyktorem śmiertelności po zawale mięśnia sercowego, chociaż inni wykazali, że informacje dotyczące HRV istotne dla przeżycia ostrego zawału mięśnia sercowego są w pełni zawarte w średniej częstości akcji serca. Szereg innych wyników i stanów może być również związanych ze zmodyfikowaną (zwykle niższą) HRV, w tym zastoinową niewydolnością serca , neuropatią cukrzycową , ^{depresją po potrzebne źródło ] .} przeszczepie serca , podatnością na SIDS i niską przeżywalnością wcześniaków [ a także nasilenia zmęczenia w zespole chronicznego zmęczenia .

Aspekty psychologiczne i społeczne

Uproszczona reprezentacja modelu integracji nerwowo-wisceralnej

Istnieje zainteresowanie HRV w dziedzinie psychofizjologii . Na przykład HRV jest związane z pobudzeniem emocjonalnym. Stwierdzono, że aktywność o wysokiej częstotliwości (HF) zmniejsza się w warunkach ostrej presji czasu i napięcia emocjonalnego oraz podwyższonego stanu lękowego, prawdopodobnie związanego ze skupieniem uwagi i zahamowaniem motorycznym. Wykazano, że HRV jest obniżone u osób zgłaszających większe zmartwienia. U osób z zespołem stresu pourazowego (PTSD) HRV i jej składowa HF (patrz poniżej) są obniżone, podczas gdy składowa niskiej częstotliwości (LF) jest podwyższona. Ponadto pacjenci z zespołem stresu pourazowego nie wykazywali reaktywności LF lub HF na przypominanie sobie traumatycznego wydarzenia.

Integracja nerwowo-wisceralna to model HRV, który postrzega centralną sieć autonomiczną jako decydenta w zakresie regulacji poznawczych, behawioralnych i fizjologicznych, ponieważ odnoszą się one do kontinuum emocji. Model integracji nerwowo-trzewnej opisuje, w jaki sposób kora przedczołowa reguluje aktywność struktur limbicznych , które hamują aktywność przywspółczulnego układu nerwowego (PSNS) i aktywują obwody współczulnego układu nerwowego (SNS). Zmienność mocy wyjściowej tych dwóch gałęzi układu autonomicznego wytwarza HRV, a aktywność w korze przedczołowej może zatem modulować HRV.

HRV jest miarą niespójnych przerw między każdym uderzeniem serca i jest używany jako wskaźnik dla różnych aspektów psychologii. Podaje się, że HRV jest wskaźnikiem wpływu zarówno przywspółczulnego układu nerwowego, jak i współczulnego układu nerwowego. Różne aspekty psychologii reprezentują równowagę tych dwóch wpływów. Na przykład wysokie HRV wskazuje na właściwą regulację emocji, podejmowanie decyzji i uwagę, a niskie HRV odzwierciedla coś przeciwnego. Przywspółczulny układ nerwowy działa w celu zmniejszenia częstości akcji serca, podczas gdy WUN działa w celu zwiększenia częstości akcji serca, co jest ważne, ponieważ dotyczy różnych stanów psychicznych wymienionych powyżej. Na przykład osoba z wysokim HRV może odzwierciedlać zwiększoną aktywność przywspółczulną, a osoba z niską HRV może wykazywać zwiększoną aktywność współczulną.

Emocje wynikają z czasu i wpływu sytuacji na osobę. Zdolność do regulowania emocji jest niezbędna dla środowisk społecznych i dobrego samopoczucia. HRV dostarczył wglądu w fizjologiczne komponenty związane z regulacją emocjonalną. Wykazano, że HRV odzwierciedla regulację emocjonalną na dwóch różnych poziomach, podczas odpoczynku i podczas wykonywania zadania. Badania sugerują, że osoba z wyższą HRV podczas spoczynku może zapewnić bardziej odpowiednie reakcje emocjonalne w porównaniu z osobami, które mają niską HRV w spoczynku. Badania empiryczne wykazały, że HRV może odzwierciedlać lepszą regulację emocjonalną osób z wyższym spoczynkowym HRV, szczególnie z negatywnymi emocjami. Podczas wykonywania zadania HRV podlega zmianom, zwłaszcza gdy ludzie muszą regulować swoje emocje. Co najważniejsze, różnice indywidualne są związane ze zdolnością do regulowania emocji. Konieczna jest nie tylko regulacja emocji, ale także uwaga. ^{[ potrzebne źródło ]}

Poprzednie badania sugerowały, że duża część regulacji uwagi wynika z domyślnych właściwości hamujących kory przedczołowej. Procesy odgórne z kory przedczołowej zapewniają wpływy przywspółczulne, a jeśli z jakiegoś powodu te wpływy są aktywne, uwaga może ucierpieć. Na przykład naukowcy zasugerowali, że HRV może indeksować uwagę. Na przykład grupa badaczy odkryła, że grupy z wysokim poziomem lęku i niskim HRV mają słabą uwagę. Zgodnie z tymi badaniami zasugerowano również, że zwiększona uwaga została powiązana z wysoką HRV i zwiększoną aktywnością nerwu błędnego. Aktywność nerwu błędnego odzwierciedla fizjologiczną modulację przywspółczulnego i współczulnego układu nerwowego. Aktywność za korą przedczołową oraz przywspółczulnym i współczulnym układem nerwowym może wpływać na czynność serca. Jednak nie wszyscy ludzie są dotknięci tym samym. Systematyczny przegląd HRV i funkcji poznawczych sugeruje, że spoczynkowa HRV może przewidywać indywidualne różnice w wydajności uwagi. Nawet w koncepcjach psychologicznych, takich jak uwaga, HRV może indeksować różnice indywidualne. Ponadto HRV był w stanie zindeksować rolę uwagi i wydajności, wspierając wysoką HRV jako biomarker zwiększonej uwagi i wydajności. Zarówno emocje, jak i uwaga mogą rzucić światło na sposób wykorzystania HRV jako wskaźnika przy podejmowaniu decyzji.

W kilku badaniach stwierdzono, że umiejętności podejmowania decyzji są indeksowane przez HRV. Wcześniejsze badania sugerowały, że zarówno emocje, jak i uwaga są powiązane z podejmowaniem decyzji; na przykład złe podejmowanie decyzji wiąże się z niezdolnością do regulowania lub kontrolowania emocji i uwagi i odwrotnie. Niższa HRV ma negatywny wpływ na podejmowanie decyzji, a wyższy poziom HRV pozytywnie. Co najważniejsze, stwierdzono, że HRV w stanie spoczynku jest istotnym predyktorem funkcji poznawczych, takich jak podejmowanie decyzji. Stwierdzono, że HRV, któremu towarzyszy stan psychiczny, taki jak niepokój, prowadzi do błędnych decyzji. Na przykład grupa badaczy odkryła, że niska HRV była wskaźnikiem wyższej niepewności prowadzącej do słabych umiejętności podejmowania decyzji, zwłaszcza tych z wyższym poziomem lęku. HRV wykorzystano również do oceny umiejętności podejmowania decyzji w grze wysokiego ryzyka i stwierdzono, że jest to wskaźnik wyższej aktywacji współczulnej (niższa HRV) przy podejmowaniu decyzji obarczonych ryzykiem. HRV może indeksować koncepcje psychologiczne, takie jak te opisane powyżej, w celu oceny zapotrzebowania na sytuacje, których doświadczają ludzie.

Teoria poliwagalna to kolejny sposób na opisanie ścieżek w autonomicznym układzie nerwowym , które pośredniczą w HRV. Teoria poliwagalna podkreśla trzy główne procesy porządkowe, nieaktywną reakcję na zagrożenie środowiskowe, aktywną reakcję na zagrożenie środowiskowe oraz fluktuację między połączeniem a odłączeniem od zagrożenia środowiskowego. Teoria ta, podobnie jak inne, rozkłada zmienność rytmu serca na podstawie charakterystyki domeny częstotliwości. Kładzie jednak większy nacisk na arytmię zatok oddechowych i jej przenoszenie przez hipotetyczną ścieżkę nerwową odrębną od innych składowych HRV. Istnieją anatomiczne i fizjologiczne dowody na poliwagalną kontrolę serca.

Zmiana

Zmienność interwału między uderzeniami jest zjawiskiem fizjologicznym. Węzeł SA otrzymuje kilka różnych danych wejściowych, a chwilowe tętno lub interwał RR i jego zmienność są wynikami tych danych wejściowych. ^{[ potrzebne źródło ]}

Główne dane wejściowe to współczulny i przywspółczulny układ nerwowy (PSNS) oraz czynniki humoralne . Oddychanie powoduje fale tętna, w których pośredniczy głównie PSNS, i uważa się, że opóźnienie w baroreceptorów może powodować 10-sekundowe fale tętna (związane z falami Mayera ciśnienia krwi), ale pozostaje to kontrowersyjne . ^{[ potrzebne źródło ]}

Czynniki, które wpływają na wejście to odruch z baroreceptorów , termoregulacja , hormony , cykl snu i czuwania , posiłki, aktywność fizyczna i stres .

Zmniejszona aktywność PSNS lub zwiększona aktywność SNS spowoduje zmniejszenie HRV. Szczególnie aktywność wysokich częstotliwości (HF) (0,15 do 0,40 Hz) została powiązana z aktywnością PSNS. Aktywność w tym zakresie jest związana z oddechową arytmią zatokową (RSA), modulacją rytmu serca za pośrednictwem nerwu błędnego, która zwiększa się podczas wdechu i maleje podczas wydechu. Mniej wiadomo o fizjologicznych wejściach aktywności niskiej częstotliwości (LF) (0,04 do 0,15 Hz). Chociaż wcześniej uważano, że odzwierciedla aktywność SNS, obecnie powszechnie przyjmuje się, że odzwierciedla ona mieszankę zarówno SNS, jak i PSNS.

Zjawiska

Istnieją dwie podstawowe fluktuacje:

Arytmia oddechowa (lub arytmia zatokowa ). Ta zmienność rytmu serca jest związana z oddychaniem i wiernie śledzi częstość oddechów w całym zakresie częstotliwości.
Oscylacje o niskiej częstotliwości. Ta zmiana częstości akcji serca jest związana z falami Mayera (fale Traubego – Heringa – Mayera) ciśnienia krwi i zwykle występuje z częstotliwością 0,1 Hz lub w okresie 10 sekund.

Artefakt

Błędy w lokalizacji chwilowego bicia serca spowodują błędy w obliczeniu HRV. HRV jest bardzo wrażliwy na artefakty, a błędy nawet na poziomie 2% danych spowodują niepożądane odchylenia w obliczeniach HRV. Aby zapewnić dokładne wyniki, niezwykle ważne jest odpowiednie zarządzanie artefaktami i błędami RR przed wykonaniem jakichkolwiek analiz HRV.

Solidne zarządzanie artefaktami, w tym identyfikacja, interpolacja i wykluczanie RWave, wymaga dużej staranności i precyzji. Może to być bardzo czasochłonne w dużych badaniach z danymi rejestrowanymi przez długi czas. Pakiety oprogramowania są w stanie pomóc użytkownikom z różnymi niezawodnymi i przetestowanymi narzędziami do zarządzania artefaktami. Te programy zawierają również pewne zautomatyzowane funkcje, ale ważne jest, aby człowiek przejrzał wszelkie zautomatyzowane zarządzanie artefaktami i odpowiednio je edytował.

Analiza

Najszerzej stosowane metody można podzielić na dziedziny czasu i dziedziny częstotliwości. Wspólna europejska i amerykańska grupa zadaniowa opisała standardy pomiarów HRV w 1996 r. Zaproponowano inne metody, takie jak metody nieliniowe.

Metody w dziedzinie czasu

Są one oparte na interwałach między uderzeniami lub interwałach NN, które są analizowane w celu uzyskania zmiennych, takich jak:

SDNN, odchylenie standardowe przedziałów NN. Często obliczane w okresie 24 godzin. SDANN, odchylenie standardowe średnich interwałów NN obliczonych dla krótkich okresów, zwykle 5 minut. SDANN jest zatem miarą zmian częstości akcji serca wywołanych cyklami dłuższymi niż 5 minut. SDNN odzwierciedla wszystkie składowe cykliczne odpowiedzialne za zmienność w okresie rejestracji, a więc reprezentuje zmienność całkowitą.
RMSSD („ średnia pierwiastkowa z kolejnych różnic ”), pierwiastek kwadratowy średniej kwadratowej z kolejnych różnic między sąsiednimi NN.
SDSD („ odchylenie standardowe kolejnych różnic ”), odchylenie standardowe kolejnych różnic między sąsiednimi NN.
NN50, liczba par kolejnych NN, które różnią się o więcej niż 50 ms.
pNN50, proporcja NN50 podzielona przez całkowitą liczbę NN.
NN20, liczba par kolejnych NN, które różnią się o więcej niż 20 ms.
pNN20, proporcja NN20 podzielona przez całkowitą liczbę NN.
EBC („ szacowany cykl oddechowy ”), zakres (maks.-min.) w ruchomym oknie o określonym czasie trwania w okresie badania. Okna mogą poruszać się w sposób nachodzący na siebie lub być ściśle odrębnymi (sekwencyjnymi) oknami. EBC jest często zapewniany w scenariuszach pozyskiwania danych, w których głównym celem jest informacja zwrotna HRV w czasie rzeczywistym. Wykazano, że EBC pochodzące z PPG w ciągu 10-sekundowych i 16-sekundowych sekwencyjnych i nakładających się okien silnie koreluje z SDNN.

Metody geometryczne

Szereg przedziałów NN można również przekształcić we wzór geometryczny, taki jak: Miary geometryczne Wskaźnik trójkątny HRV: całka rozkładu gęstości / maksimum rozkładu gęstości maksymalny wskaźnik trójkątny HRV = Liczba wszystkich przedziałów NN / maksymalna liczba. Zależne od długości kosza -> podaj rozmiar kosza + względna niewrażliwość na analityczną jakość serii przedziałów NN – potrzeba rozsądnej liczby przedziałów NN do wygenerowania wzoru geometrycznego (w praktyce 20 min do 24 h) – niewłaściwa do oceny krótkoterminowych zmian HRV

rozkład gęstości próbek dla czasów trwania interwałów NN;
rozkład gęstości próbek różnic między sąsiednimi przedziałami NN;
wykres rozrzutu każdego przedziału NN (lub RR) z bezpośrednio poprzedzającym przedziałem NN (lub RR) - zwany także „wykresem Poincarego” lub (najwyraźniej błędnie) „wykresem Lorenza”; i tak dalej. Następnie stosuje się prosty wzór, który ocenia zmienność na podstawie właściwości geometrycznych i/lub graficznych powstałego wzoru ^{[ potrzebne źródło ]} .

Metody w dziedzinie częstotliwości

Metody dziedziny częstotliwości przypisują pasma częstotliwości, a następnie zliczają liczbę przedziałów NN, które pasują do każdego pasma. Pasma to zazwyczaj wysokie częstotliwości (HF) od 0,15 do 0,4 Hz, niskie częstotliwości (LF) od 0,04 do 0,15 Hz i bardzo niskie częstotliwości (VLF) od 0,0033 do 0,04 Hz.

Dostępnych jest kilka metod analizy. Widmowa gęstość mocy (PSD), przy użyciu metod parametrycznych lub nieparametrycznych, dostarcza podstawowych informacji na temat rozkładu mocy w różnych częstotliwościach. Jedną z najczęściej stosowanych metod PSD jest dyskretna transformata Fouriera . Metody obliczania PSD można ogólnie podzielić na nieparametryczne i parametryczne. W większości przypadków obie metody dają porównywalne wyniki. Zaletami nieparametrycznych są (1) prostota zastosowanego algorytmu ( szybka transformata Fouriera [FFT] w większości przypadków) oraz (2) dużą szybkość przetwarzania. Zalety parametrycznego metodami są (1) gładsze składowe widmowe, które można rozróżnić niezależnie od wcześniej wybranych pasm częstotliwości, (2) łatwe przetwarzanie widma z automatycznym obliczeniem składowych mocy o niskiej i wysokiej częstotliwości z łatwą identyfikacją częstotliwości centralnej każdej składowej oraz (3) dokładne oszacowanie PSD nawet na niewielkiej liczbie próbek, na których sygnał ma zachować stacjonarność. Podstawową wadą metod parametrycznych jest konieczność weryfikacji przydatności wybranego modelu oraz jego złożoności (czyli kolejności modelu).

Oprócz klasycznych metod opartych na FFT stosowanych do obliczania parametrów częstotliwości, bardziej odpowiednią metodą szacowania PSD jest periodogram Lomba-Scargle'a . Analiza wykazała, że periodogram LS może dać dokładniejsze oszacowanie PSD niż metody FFT dla typowych danych RR. Ponieważ dane RR są danymi próbkowanymi nierównomiernie, kolejną zaletą metody LS jest to, że w przeciwieństwie do metod opartych na FFT można jej używać bez konieczności ponownego próbkowania i detrenowania danych RR.

Alternatywnie, aby uniknąć artefaktów powstających podczas obliczania mocy sygnału zawierającego pojedynczy szczyt o wysokiej intensywności (na przykład spowodowany arytmią serca), wprowadzono koncepcję „chwilowej amplitudy”, która opiera się na transformata Hilberta danych RR.

Nowo stosowany indeks HRV, ^{[ potrzebne źródło ]} , który zależy od miar entropii falkowej, jest alternatywnym wyborem. Miary entropii falkowej są obliczane przy użyciu trzyetapowej procedury opisanej w literaturze. Najpierw implementowany jest algorytm pakietu falkowego przy użyciu funkcji Daubechies 4 (DB4) jako falki macierzystej o skali 7. Po uzyskaniu współczynników falkowych energia dla każdego współczynnika jest obliczana zgodnie z opisem w literaturze. Po obliczeniu znormalizowanych wartości energii falek, które reprezentują względną energię falki (lub rozkład prawdopodobieństwa), uzyskuje się entropie falki, korzystając z definicji entropii podanej przez Shannona.

Metody nieliniowe

Biorąc pod uwagę złożoność mechanizmów regulujących częstość akcji serca, można przypuszczać, że zastosowanie analizy HRV opartej na metodach dynamiki nieliniowej dostarczy cennych informacji. Chociaż przyjęto chaotyczne zachowanie , bardziej rygorystyczne testy wykazały, że zmienności rytmu serca nie można opisać jako niskowymiarowego procesu chaotycznego. Jednak wykazano, że zastosowanie chaotycznych globali do HRV pozwala przewidzieć stan cukrzycy. Najczęściej stosowaną nieliniową metodą analizy zmienności rytmu serca jest wykres Poincarégo . Każdy punkt danych reprezentuje parę kolejnych pobudzeń, oś x to bieżący odstęp RR, a oś y to poprzedni odstęp RR. HRV określa się ilościowo, dopasowując do danych matematycznie zdefiniowane kształty geometryczne. Inne stosowane metody to wymiar korelacji , dynamika symboliczna, przewidywalność nieliniowa, wymiar korelacji punktowej, przybliżona entropia, entropia próbki , wieloskalowa analiza entropii, asymetria próbki i długość pamięci (w oparciu o odwrotną analizę statystyczną). Możliwe jest również geometryczne przedstawienie korelacji dalekiego zasięgu.

Korelacje długoterminowe

Stwierdzono, że sekwencje odstępów RR mają długoterminowe korelacje. Jednak jedną wadą tych analiz jest brak statystyk dobroci dopasowania, tj. wyprowadzane są wartości, które mogą, ale nie muszą, mieć odpowiednią ścisłość statystyczną. Stwierdzono różne typy korelacji podczas różnych faz snu.

Zależność parametrów HRV od tętna

Podstawowym problemem jest to, że wszystkie parametry używane do charakteryzowania HRV silnie zależą od częstości akcji serca, ale wiele artykułów nie zostało odpowiednio lub wcale dostosowanych do różnic HR przy porównywaniu HRV w wielu okolicznościach.

Jednak dokładny związek HRV (HR) jest nadal przedmiotem dyskusji. W przypadku parametrów w dziedzinie czasu (RMSSD, SDNN itp.) wyniki sugerują, że jeśli istnieje funkcja uniwersalna, powinna ona mieć charakter wykładniczy lub hiperboliczny. Procedury oceny zastosowane do wyznaczenia funkcji HRV(HR) nie pozwoliły dotychczas na dokonanie wyboru między tymi opcjami.

Nowa metoda oceny pozwoliła ostatnio na wyznaczenie funkcji HRV(HR) z niespotykaną dotąd precyzją: ogólnie można ją opisać za pomocą dwóch malejących składowych wykładniczych dla osób zdrowych.

Czas trwania i okoliczności rejestracji EKG

Metody w dziedzinie czasu są preferowane w stosunku do metod w dziedzinie częstotliwości, gdy badane są nagrania krótkoterminowe. Wynika to z faktu, że zapis powinien być co najmniej 10-krotnością długości fali najniższej interesującej nas granicy częstotliwości. W związku z tym do oceny składowych HF HRV potrzebna jest rejestracja trwająca około 1 minuty (tj. najniższa granica 0,15 Hz to cykl 6,6 sekundy, a zatem 10 cykli wymaga ~60 sekund), podczas gdy więcej niż 4 minuty potrzeba, aby zająć się składowa LF (z dolną granicą 0,04 Hz). ^{[ potrzebne źródło ]}

Chociaż metody dziedziny czasu, zwłaszcza metody SDNN i RMSSD, mogą być stosowane do badania nagrań o długim czasie trwania, znaczna część długoterminowej zmienności to różnice między dniem a nocą. Tak więc długoterminowe nagrania analizowane metodami dziedziny czasu powinny zawierać co najmniej 18 godzin dających się przeanalizować danych EKG, które obejmują całą noc. ^{[ potrzebne źródło ]}

Fizjologiczne korelaty składowych HRV

Autonomiczne wpływy tętna

Chociaż automatyzm serca jest nieodłączną cechą różnych tkanek rozrusznika serca, tętno i rytm są w dużej mierze kontrolowane przez autonomiczny układ nerwowy. W przywspółczulnym wpływie na częstość akcji serca pośredniczy uwalnianie acetylocholiny przez nerw błędny. Receptory muskarynowe acetylocholiny reagują na to uwolnienie głównie przez zwiększenie przewodnictwa K+ błony komórkowej. Acetylocholina hamuje również aktywowany przez hiperpolaryzację prąd „rozrusznika”. Hipoteza „rozpadu Ik” sugeruje, że depolaryzacja stymulatora wynika z powolnej dezaktywacji opóźnionego prądu prostownika Ik, który ze względu na niezależny od czasu prąd tła powoduje depolaryzację rozkurczową. I odwrotnie, hipoteza „aktywacji If” sugeruje, że po wygaśnięciu potencjału czynnościowego If zapewnia wolno aktywujący się prąd skierowany do wewnątrz, przeważający nad zanikającym Ik, inicjując w ten sposób powolną depolaryzację rozkurczową. ^{[ potrzebne źródło ]}

We współczulnym wpływie na częstość akcji serca pośredniczy uwalnianie epinefryny i norepinefryny. Aktywacja receptorów β-adrenergicznych powoduje fosforylację białek błonowych za pośrednictwem cAMP i wzrost ICaL oraz If, czego wynikiem jest przyspieszenie powolnej depolaryzacji rozkurczowej.

W warunkach spoczynku dominuje napięcie nerwu błędnego, a wahania cyklu serca w dużej mierze zależą od modulacji nerwu błędnego. Aktywność błędna i współczulna stale wchodzą w interakcje. Ponieważ węzeł zatokowy jest bogaty w acetylocholinoesterazę, efekt każdego impulsu nerwu błędnego jest krótki, ponieważ acetylocholina jest szybko hydrolizowana. Wpływy przywspółczulne przewyższają efekty współczulne prawdopodobnie poprzez dwa niezależne mechanizmy: wywołaną cholinergicznie redukcją noradrenaliny uwalnianej w odpowiedzi na aktywność współczulną oraz cholinergiczne osłabienie odpowiedzi na bodziec adrenergiczny.

składniki

Wahania interwału RR obecne w warunkach spoczynku reprezentują zmiany impulsów autonomicznych serca w poszczególnych uderzeniach. Jednak eferentna aktywność nerwu błędnego (przywspółczulnego) jest głównym czynnikiem przyczyniającym się do składowej HF, co widać w klinicznych i eksperymentalnych obserwacjach manewrów autonomicznych, takich jak elektryczna stymulacja nerwu błędnego, blokada receptora muskarynowego i wagotomia. Bardziej problematyczna jest interpretacja składowej LF, która była uważana przez niektórych za marker modulacji współczulnej (zwłaszcza wyrażona w znormalizowanych jednostkach), ale obecnie wiadomo, że obejmuje zarówno wpływy współczulne, jak i nerwu błędnego. Na przykład, podczas aktywacji współczulnej, wynikającemu z tego tachykardii zwykle towarzyszy wyraźne zmniejszenie mocy całkowitej, podczas gdy podczas aktywacji nerwu błędnego następuje odwrotna sytuacja. Zatem składowe widmowe zmieniają się w tym samym kierunku i nie wskazują, że LF wiernie odzwierciedla efekty sympatyczne.

HRV mierzy fluktuacje autonomicznych sygnałów wejściowych do serca, a nie średni poziom wejść autonomicznych. Zatem zarówno wycofanie, jak i nasycająco wysoki poziom autonomicznego sygnału wejściowego do serca może prowadzić do zmniejszenia HRV.

Zmiany związane ze stanami biologicznymi i patologiami

Zmniejszenie HRV odnotowano w kilku chorobach sercowo-naczyniowych i innych niż sercowo-naczyniowe.

Zawał mięśnia sercowego

Obniżona HRV po MI może odzwierciedlać spadek aktywności nerwu błędnego skierowanej do serca. HRV u pacjentów, którzy przeżyli ostry MI, ujawnia zmniejszenie całkowitej i indywidualnej mocy składowych widmowych. Obecność zmiany w kontroli neuronalnej znajduje również odzwierciedlenie w stępieniu dziennych i nocnych zmian interwału RR. U pacjentów po zawale mięśnia sercowego z bardzo obniżoną HRV większość energii resztkowej rozkłada się w zakresie częstotliwości VLF poniżej 0,03 Hz, z niewielkimi odchyleniami związanymi z oddychaniem.

Neuropatia cukrzycowa

W neuropatii związanej z cukrzycą, charakteryzującej się zmianami w małych włóknach nerwowych, obniżenie parametrów czasowych HRV wydaje się nie tylko mieć negatywną wartość prognostyczną, ale także poprzedzać kliniczną ekspresję neuropatii autonomicznej. U pacjentów z cukrzycą bez objawów neuropatii autonomicznej odnotowano również zmniejszenie mocy bezwzględnej LF i HF w kontrolowanych warunkach. Podobnie, pacjentów z cukrzycą można odróżnić od zdrowych osób kontrolnych na podstawie zmniejszenia HRV.

Przeszczepy serca

U pacjentów po niedawnym przeszczepie serca zgłaszano bardzo obniżoną HRV bez określonych składowych spektralnych. Uważa się, że pojawienie się dyskretnych składowych widmowych u kilku pacjentów odzwierciedla reinerwację serca. To ponowne unerwienie może wystąpić już w 1 do 2 lat po przeszczepie i zakłada się, że ma pochodzenie współczulne. Ponadto korelacja między częstością oddechów a składową HF HRV obserwowana u niektórych pacjentów po przeszczepie również wskazuje, że mechanizm nieneuralny może generować rytmiczne oscylacje związane z oddychaniem.

Dysfunkcja mięśnia sercowego

Obniżona HRV była konsekwentnie obserwowana u pacjentów z niewydolnością serca. W tym stanie charakteryzującym się cechami pobudzenia układu współczulnego, takimi jak przyspieszenie akcji serca i wysoki poziom krążących katecholamin, stwierdzono związek między zmianami HRV a stopniem dysfunkcji lewej komory. W rzeczywistości, podczas gdy redukcja pomiarów w dziedzinie czasu HRV wydawała się równoległa do ciężkości choroby, związek między składowymi widmowymi a wskaźnikami dysfunkcji komór wydaje się być bardziej złożony. W szczególności u większości pacjentów z bardzo zaawansowaną fazą choroby i drastyczną redukcją HRV nie można było wykryć składowej LF pomimo klinicznych objawów aktywacji układu współczulnego. Odzwierciedla to, że, jak stwierdzono powyżej, LF może nie odzwierciedlać dokładnie napięcia współczulnego serca.

Marskość wątroby

Marskość wątroby jest związana ze zmniejszoną wartością HRV. Obniżona HRV u pacjentów z marskością wątroby ma wartość prognostyczną i prognozuje śmiertelność. Utrata HRV jest również związana z wyższym poziomem cytokin prozapalnych w osoczu i zaburzeniami funkcji neurokognitywnych w tej populacji pacjentów.

Posocznica

HRV jest obniżona u pacjentów z sepsą. Utrata HRV ma wartość zarówno diagnostyczną, jak i prognostyczną u noworodków z sepsą. Patofizjologia obniżonej HRV w sepsie nie jest dobrze poznana, ale istnieją dowody eksperymentalne wykazujące, że częściowe odłączenie komórek stymulatora serca od autonomicznej kontroli nerwowej może odgrywać rolę w zmniejszeniu HRV podczas ostrego zapalenia ogólnoustrojowego.

tetraplegia

Pacjenci z przewlekłymi, całkowitymi uszkodzeniami rdzenia kręgowego w odcinku szyjnym mają nienaruszone eferentne nerwowe ścieżki nerwu błędnego skierowane do węzła zatokowego. Jednak składową LF można wykryć w zmienności HRV i ciśnienia tętniczego u niektórych pacjentów z tetraplegią. Zatem składnik LF HRV u osób bez nienaruszonych współczulnych wejść do serca reprezentuje modulację nerwu błędnego.

Nagła śmierć sercowa

ofiary nagłej śmierci sercowej miały niższą HRV niż osoby zdrowe. Można zaobserwować obniżenie HRV przed rozwojem SCD, co rodzi pytania o to, czy zmieniona funkcja autonomiczna odgrywa rolę w rozwoju niestabilności elektrycznej. HRV jest również obniżona u osób, które przeżyły SCD, u których występuje wysokie ryzyko wystąpienia kolejnych epizodów.

Rak

Według systematycznego przeglądu opublikowanych badań HRV koreluje z postępem choroby i wynikami pacjentów z rakiem. Pacjenci we wczesnych stadiach raka mają znacznie wyższą HRV w porównaniu z pacjentami w późniejszych stadiach raka, co sugeruje, że ciężkość choroby wpływa na HRV. Pomiędzy typami nowotworów można zaobserwować różne zakresy HRV.

Ciąża

Zmiany HRV występują w zdrowych ciążach, podobnie jak podobne zmiany w ciążach z cukrzycą ciążową, które obejmują niższe wartości średnie HRV.

Zaburzenia nastroju i lęku

Niski RMSSD, uważany za reprezentujący napięcie nerwu błędnego, był związany z dużą depresją. Niższe SDNN i podwyższone LF/HF stwierdzono u osób z chorobą afektywną dwubiegunową, aw szczególności u osób charakteryzujących się większym nasileniem choroby ze względu na większą liczbę epizodów, czas trwania choroby oraz obecność psychozy. Pacjenci z zespołem stresu pourazowego mieli również niższą HF, która jest miarą napięcia nerwu błędnego.

Modyfikacje poprzez konkretne interwencje

Interwencje zwiększające HRV mogą chronić przed śmiertelnością sercową i nagłym zgonem sercowym. Chociaż uzasadnienie zmiany HRV jest rozsądne, wiąże się również z nieodłącznym niebezpieczeństwem prowadzącym do nieuzasadnionego założenia, że modyfikacja HRV przekłada się bezpośrednio na ochronę serca, co może nie mieć miejsca. Pomimo rosnącego konsensusu, że zwiększenie aktywności nerwu błędnego może być korzystne, nie wiadomo jeszcze, o ile aktywność nerwu błędnego (lub HRV jako marker) musi wzrosnąć, aby zapewnić odpowiednią ochronę.

Blokada β-adrenergiczna

Dane dotyczące wpływu β-adrenolityków na HRV u pacjentów po zawale serca są zaskakująco skąpe. Mimo obserwacji statystycznie istotnych wzrostów, rzeczywiste zmiany są bardzo skromne. U przytomnych psów po zawale serca β-adrenolityki nie modyfikują HRV. Nieoczekiwana obserwacja, że przed zawałem serca β-blokada zwiększa HRV tylko u zwierząt, u których ryzyko wystąpienia śmiertelnych zaburzeń rytmu po zawale jest niskie, może sugerować nowe podejście do stratyfikacji ryzyka po zawale serca.

Leki antyarytmiczne

Istnieją dane dotyczące kilku leków antyarytmicznych. Zgłoszono, że flekainid i propafenon, ale nie amiodaron, zmniejszają pomiary HRV w dziedzinie czasu u pacjentów z przewlekłymi komorowymi zaburzeniami rytmu. W innym badaniu propafenon obniżył HRV i LF znacznie bardziej niż HF. W większym badaniu potwierdzono, że flekainid, a także enkainid i morycyzyna, zmniejszają HRV u pacjentów po zawale serca, ale nie stwierdzono korelacji między zmianą HRV a śmiertelnością podczas obserwacji. Zatem niektóre leki antyarytmiczne związane ze zwiększoną śmiertelnością mogą zmniejszać HRV. Nie wiadomo jednak, czy te zmiany HRV mają bezpośrednie znaczenie prognostyczne.

Skopolamina

Blokery receptorów muskarynowych w małych dawkach, takie jak atropina i skopolamina , mogą powodować paradoksalne nasilenie działania nerwu błędnego na serce, na co wskazuje zmniejszenie częstości akcji serca. Ponadto skopolamina i mała dawka atropiny mogą znacznie zwiększać HRV. Jednakże, chociaż tętno zwalnia proporcjonalnie do (niskiej) dawki atropiny, wzrost HRV różni się znacznie u poszczególnych osób i wewnątrz nich. Sugeruje to, że nawet w przypadku aktywności nerwu błędnego w sercu HRV może być ograniczonym markerem.

Tromboliza

Wpływ trombolizy na HRV (oceniany przez pNN50) odnotowano u 95 pacjentów z ostrym MI. HRV była wyższa po 90 minutach od trombolizy u pacjentów z drożnością tętnicy dozawałowej. Jednak ta różnica nie była już widoczna, gdy analizowano całe 24 godziny.

Ćwiczenia treningowe

Trening fizyczny może zmniejszyć śmiertelność z przyczyn sercowo-naczyniowych i nagłą śmierć sercową. Uważa się również, że regularne ćwiczenia fizyczne modyfikują autonomiczną kontrolę serca. Osoby, które regularnie ćwiczą, mają „bradykardię treningową” (tj. niskie tętno spoczynkowe) i generalnie mają wyższą HRV niż osoby prowadzące siedzący tryb życia. ^{[ potrzebne źródło ]}

Biofeedback

Technika zwana biofeedbackiem oddychania rezonansowego uczy rozpoznawania i kontrolowania mimowolnej zmienności rytmu serca. Randomizowane badanie przeprowadzone przez Sutarto i in. ocenili wpływ rezonansowego biofeedbacku oddychania wśród operatorów produkcyjnych; znacznie zmniejszyła się depresja, niepokój i stres. Pierwsza ogólna metaanaliza przeprowadzona przez Goessl VC i in. (24 badania, 484 osoby, 2017) wskazuje, że „trening biofeedbacku HRV wiąże się z dużym zmniejszeniem zgłaszanego przez samych siebie stresu i niepokoju”, wspominając jednocześnie, że potrzebne są dokładniejsze badania z grupą kontrolną.

Instrumenty dęte

W jednym badaniu, w którym oceniano fizjologiczne skutki gry na fletach rdzennych Amerykanów, stwierdzono znaczny wzrost HRV podczas gry zarówno na fletach niskich, jak i wysokich.

Normalne wartości HRV

Chociaż nie ma powszechnie akceptowanych standardowych wartości HRV, które można by wykorzystać do celów klinicznych, w wielu badaniach zmierzono i podano wartości normalne dla różnych populacji:

**Normalne wartości standardowych miar HRV**
Analiza domeny czasu			Analiza spektralna
Zmienny	Jednostki	Wartości normalne (średnia ± SD)	Zmienny	Jednostki	Wartości normalne (średnia ± SD)
IBI	SM	926±90	LF	pani ²	519±291
SDNN	SM	50±16	HF	pani ²	657±777
RMSSD	SM	42±15	LF	nu	52±10
			HF	nu	40±10
			Stosunek LF/HF		2,8±2,6

Zobacz też

Linki zewnętrzne