Статистические методы анализа ВСР

Статистические методы делятся на две группы: полученные непосредственным изменением NN- интервалов и полученные сравнением статистических характеристик нескольких различных последовательностей NN- интервалов. Последние позволяют оценить наиболее низкочастотные компоненты ВСР.

Описаны десятки параметров, характеризующих ВСР, однако Стандарты [13] рекомендуют использовать лишь некоторые. Естественно статистические параметры сильно коррелируют между собой, поскольку основываются на измерении одних и тех же статистических мерах распределения: среднего положения и размаха.

Наиболее простым методом является вычисление стандартного отклонения всех NN- интервалов (SDNN), т.е. квадратного корня дисперсии. Так как дисперсия является математическим эквивалентом общей мощности спектра, то SDNN отражает все периодические составляющие вариабельности за время записи. Сокращение продолжительности записи ведет к тому, что SDNN позволяет оценить только коротковолновые (высокочастотные) колебания ритма. Для того, чтобы избежать искажения результатов, принято анализировать вариабельность по 5-ти минутной (короткие отрезки) или 24-часовой записи.

Следующие показатели вычисляются путем выборки из общей записи коротких участков (обычно 5 минут). К ним относится SDANN - стандартное отклонение средних NN- интервалов за каждые 5 минут непрерывной записи, которое оценивает изменение сердечного ритма с длиной волны более 5 минут. SDNN index - среднее значение всех 5-ти минутных стандартных отклонений NN- интервалов , позволяющее оценить вариабельность с длиной волны менее 5 минут.

RMSSD - квадратный корень среднего значения квадратов разностей длительностей последовательных NN- интервалов.

NN50 - число NN- интервалов, отличающихся от соседних более чем на 50 мсек.

PNN - отношение NN50 к общему числу NN- интервалов. Эти показатели применяются для оценки коротковолновых колебаний и коррелируют с мощностью высоких частот.

Обычным явлением также представление данных ритмограммы в виде гистограммы или вариационной пульсограммы. Под гистограммой понимается графическое изображение сгруппированных значений сердечных интервалов, где по оси абсцисс откладываются временные значения, по оси ординат - их количество. Изображение этой функции в виде сплошной линии называется вариационной пульсограммой (рис. 3 «Пример гистограммы и вариационной пульсограммы.»). Гистограммы могут анализироваться визуально, при этом различают [1] несколько вариантов формы гистограмм:

1) нормальная гистограмма, близкая по виду к кривым Гаусса, типична для здоровых людей в состоянии покоя;

2) асимметричная - указывает на нарушение стационарности процесса, наблюдается при переходных состояниях;

3) эксцессивная - характеризуется очень узким основанием и заостренной вершиной, регистрируется при выраженном стрессе, патологических состояниях;

4) многовершинная гистограмма, которая обусловлена наличием несинусового ритма (мерцательная аритмия, экстрасистолия), а также множественными артефактами.

Различают также нормотонические, симпатикотонические и ваготонические типы гистограмм, по которым судят о состоянии вегетативной нервной системы [1].

Достаточно полно форма нистограммы (вариационной пульсограммы) может быть описана параметрами [2, 3]:

1) Мода (Мо) - наиболее часто встречающиеся значения RR-интерва-ла, которые соответствуют наиболее вероятному для данного периода времени уровню функционирования систем регуляции. В стационарном режиме мода мало отличается от среднего значения кардиоинтервала. Их различие может быть мерой нестационарности и коррелирует с коэффициентом асимметрии.

2) Амплитуда моды (АМо) - доля кардиоинтервалов, соответствующее значение моды, измеряется в процентах.

3) Вариационный размах - разность между длительностью наибольшего и наименьшего RR-интервала.

Для определения степени адаптации сердечно-сосудистой системы к случайным или постоянно действующим агрессивным факторам и оценки адекватности процессов регуляции Р. М. Баевским [2, 3] предложен ряд параметров, являющихся производными классических статистических показателей:

1. Индекс вегетативного равновессия (ИВР = АМо / );

2. Вегетативный показатель ритма (ВПР = 1 / Мо * );

3. Показатель адекватности процессов регуляции (ПАПР=АМо/Мо);

4. Индекс напряжения регуляторных систем (ИН = АМо / 2 *Мо).

По мнению автора ИВР определяет состояние симпатической и парасимпатической регуляции сердечной деятельности; ПАПР отражает соответствие между уровнем функционирования синусового узла и симпатической активностью. ВПР позволяет судить о вегетативном балансе: чем меньше величина ВПР, тем больше вегетативный баланс смещен в сторону преобладания парасимпстической регуляции. ИН отражает степень централизации управления сердечным ритмом.

Стандарты [13] предусматривают для оценки гистограмм использование ряда параметров:

HRV triangular index - отношение совокупности плотности распределения к максимуму плотности распределения, т.е. отношения общего числа NN - интервалов к количеству интервалов с наиболее часто встречающейся длительностью (величина, обратная амплитуде моды).

TINN - (триангулярная интерполяция гистограммы NN - интервалов, «индекс Святого Георга») - ширина основания треугольника, приближенного к гистограмме распределения NN - интервалов. Суть метода такова: гистограмма условно представляется в виде треугольника, величина основания которого (b) вычисляется по формуле: b = 2A / h, где h - количество интервалов с наиболее часто встречающейся длительностью (амплитуда моды), А - площадь всей гистограммы, т.е. общее количество всех анализируемых интервалов R-R. Этот метод позволяет не учитывать кардиоинтервалы, связанные с артефактами и экстрасистолами, которые на гистограмме образуют дополнительные пики и купола.

Л. Н. Лютиковой и соавторов [11] предложено вычислять параметры ширины основного купола гистограммы, которые расчитываются на пересечении уровней 1 и 5 % от общего количества интервалов и 5 и 10 % от амплитуды моды с контуром гистограммы. Такой расчет также позволяет исключить артефактные кардиоинтервалы.

Для использования статистических методов требуется достаточное число NN - интервалов, поэтому они используются для анализа записи продолжительностью от 5 мин. (предпочтительнее 24 часа).