Новый подход к анализу числовых рядов длительности 100 R–R-интервалов при исследовании динамики ритма сердца

Возможность оценивать по характеру вариабельности ритма сердца выраженность различных воздейст­вий на деятельность сердца продолжает привлекать внимание к кардиоинтервалографии (КИГ). Этот метод не требует сложных технических решений, больших экономических затрат, он безопасен и удобен для скри­нинговых исследований. Доказана перспективность применения КИГ для оценки баланса различных отделов вегетативной нервной системы (ВНС) при разных состояниях организма: заболеваниях сердечно-сосудистой системы [1], неврологических заболеваниях [2, 3], беременности [4], инфекционных заболеваниях [5], в разных возрастных группах и при различных уровнях физической активности, например при занятиях спортом [6, 7]. В КИГ используются различные подходы к обработке данных о продолжительности следующих друг за другом R–R-интервалов и представлению результатов обработки данных. Так, многие исследователи проводят статистическую обработку выборок значений длительности R–R-интервалов (как правило, не менее 100 следующих друг за другом R–R-интервалов) и анализируют совокупность таких параметров, как мода (Мо) — наиболее часто встречающееся значение R–R-интервала; амплитуда Мо (Амо) — количество в выборке R–R-интервалов, имеющих длительность, равную Мо; размах варьирования (V) — разность между наибольшим и наименьшим значением длительности R–R-интервалов в данной выборке и др. Кроме того, данные об исследуемых выборках R–R-интервалов представляют в аналоговой форме. Это гистограммы, отражающие структуру ритма (количество R–R-интервалов различной длительности [1, 8, 9]) и спектро­граммы, получаемые при спектральном анализе с помощью Фурье-преобразования данных о длительности R–R-интервалов за длительный (от нескольких минут до нескольких часов) период времени [8–11]. Данные об изменении продолжительности R–R-интервалов во времени (динамика ритма сердца) представляют в виде ритмограмм, на которых отображают длительность каждого из R–R-интервалов, или в виде скатерограмм [9–11]. Несмотря на возможность оценки вегетативной регуляции ритма в разных группах испытуемых с помощью этих подходов к обработке результатов КИГ, ни в одном из них не учитываются возрастные особенности функционирования пейсмекерных клеток главного водителя ритма сердца — синоатриального узла (САУ) — и их взаимодействие с регуляторными влияниями ВНС. Вместе с тем известно об изменении ритма сердца и соотношении активности различных отделов ВНС в ходе онтогенеза.

Начав с применения при исследовании динамики ритма сердца у детей, отличающихся уровнем здоровья и физической активностью, известных подходов к обработке результатов исследования [3, 7], мы пришли к выводу о возможности увеличения наглядности представления динамики ритма сердца и выраженности регуляторных влияний на него разных отделов ВНС. Разработанный нами подход к анализу числовых рядов следующих друг за другом 100 R–R-интервалов отличается прежде всего тем, что без использования представления результатов исследования в аналоговом виде он позволяет наглядно отобразить длительность каждого R–R-интервала и ее изменения в период обследования. Кроме того, мы предположили, что можно повысить информативность КИГ, учитывая так называемый истинный ритм сердца (ИРС), характеризующий возрастные особенности функционирования пейсмекерных клеток САУ. Этот ритм можно определить по эмпирическому уравнению (118,1–0,57а) уд./мин, где а — количество лет (возраст испытуемого) [12]. Выделяя R–R-интервалы, длительность которых соответствует ИРС, можно наглядно представлять и анализировать изменение во времени и выраженность влияний на ритм сердца разных отделов ВНС, а также «регулируемость» (наличие «ответа» на регуляторные воздействия) клеток САУ и, возможно, особенности организации пейсмекерной активности клеток САУ.

В настоящее время имеются данные о «неоднородности» клеток САУ [5, 13, 14]. Обнаружено, что структура мембран клеток разных участков САУ отличается по присутствию в них и по соотношению белков, выполняющих различные функции: рецепторов, каналоформеров, ионных «помп» и антипортеров. От этих веществ зависит способность клеток САУ взаимодействовать с различными нейромедиаторами, проницаемость их биологической мембраны, длительность фаз потенциалов действия (ПД), генерируемых ими. Считается, что ритм сердца на отдельных промежутках времени задает «лидирующий сайт пейсмекеринга» — это группа клеток САУ, которая генерирует ПД, распространяющийся по САУ и другим отделам проводящей системы сердца, вызывая его сокращение. Предполагается, что функцию «лидирующего сайта пейсмекеринга» могут выполнять разные ансамбли клеток САУ и он «мигрирует», в частности, в зависимости от активности различных отделов ВНС.

Известно, что ритм сердца изменяется в онтогенезе. Это связывают с возрастной динамикой функционального состояния различных отделов ВНС. Вместе с тем ИРС, наблюдаемый при действии блокаторов рецепторов различных отделов ВНС, также изменяется с возрастом, что, возможно, связано с изменениями в онтогенезе структуры мембран клеток различных участков САУ. Другими словами, выраженность регуляторных воздействий ВНС зависит от возрастных, а возможно, и индивидуальных особенностей структуры САУ и от взаимодействия пейсмекерных клеток САУ друг с другом и нейромедиаторами ВНС.

Эти данные позволили предположить, что, выделяя при исследовании временнόй динамики ритма сердца промежутки времени, в которые продолжительность R–R-интервалов соответствует ИРС (т.е. промежутки времени, в которые влияния ВНС минимальны), можно будет оценить индивидуальные особенности изменения во времени влияний разных отделов ВНС, и это, вероятно, повысит информативность КИГ.

Цель исследования — оценить эффективность разработанного подхода к анализу ритма сердца и, используя ортостатическую пробу, определить варианты динамики ритма сердца у детей школьного возраста, отличающихся уровнем физической активности.

Материалы и методы. Получены цифровые записи электрокардиограмм (ЭКГ) у 74 практически здоровых детей в возрасте от 10 до 16 лет. Образованы 2 группы детей, отличающихся уровнем физической активности. В 1-ю группу (n=40) включены дети, у которых регистрацию ЭКГ проводили в летнем оздоровительном лагере (средний возраст детей — 13,3±0,22 года). Во 2-ю группу вошли 34 человека (средний возраст — 12,2±0,19 года). Дети этой группы посещали секцию футбола в детской спортивной школе. Стаж регулярных занятий данным видом спорта был 1,5–2 года. Во 2-й группе ЭКГ регистрировали за 20–30 мин до начала тренировки.

Исследование проведено в соответствии с Хельсинкской декларацией (принятой в июне 1964 г. (Хельсинки, Финляндия) и пересмотренной в октябре 2000 г. (Эдинбург, Шотландия)) и одобрено Этическим комитетом ННГУ им. Н.И. Лобачевского. От родителей пациентов получено информированное согласие.

В обеих группах ЭКГ регистрировали с помощью прибора для электрофизиологических исследований МР-36 (BIOPAC Systems, Ink., США), сопряженного с персональным компьютером [15]. Электроды располагали на запястье правой верхней конечности и на щиколотках левой и правой нижних конечностей (II стандартное отведение). Запись ЭКГ выполняли сначала в течение 2–3 мин в положении ребенка лежа на спине, а затем в течение 2–3 мин сразу после перехода в положение стоя (ортостаз). Программное обеспечение прибора давало возможность получения цифровых записей ЭКГ. На цифровой записи (300 измерений в секунду), характеризующей изменение во времени суммарной электрической активности сердца, выделяли максимумы значений электрических потенциалов поверхности тела, соответствующие R-зубцам ЭКГ, и измеряли (в секундах) продолжительность 100 следующих друг за другом R–R-интервалов. Результаты измерений протоколировали в программе Excel в виде числового ряда значений R–R-интервалов. При этом в зависимости от продолжительности интервалов каждая ячейка в столбце (строке) числового ряда 100 R–R-интервалов автоматически выделялась определенным цветом (см. рисунок). Исходя из того, что признаком наличия синусовой аритмии является различие между наибольшим и наименьшим значениями R–R-интервалов не менее 0,15–0,16 с [9], а также учитывая данные, полученные нами в этих и предыдущих исследованиях [7, 16], о том, что в области от 1,25 до 0,35 с находятся все значения продолжительности R–R-интервалов у испытуемых обеих групп в положениях лежа и стоя, мы разделили область от 1,25 до 0,35 с на промежутки (i) по 0,15 с. При длительности R–R не менее 1,1 с (промежуток i1) ячейки были окрашены в белый цвет, ячейки со значениями R–R от 1,09 до 0,95 с (i2) — в желтый цвет, со значениями от 0,94 с до 0,8 с (i3) — в зеленый, а от 0,79 до 0,65 с (i4) — в синий цвет. В связи в тем, что в следующем интервале — 0,15 с — находилось большинст­во значений длительности R–R-интервалов в положении стоя, в нем выделили два участка: от 0,64 до 0,58 с (i5) — серый цвет и от 0,57 до 0,5 с (i6) — красный цвет. Ячейки со значениями R–R-интервалов не более 0,49 с (i7) выделяли фиолетовым цветом, а значения, соответствующие ИРС, — оранжевым цветом.

---

Числовой ряд длительности 100 R–R-интервалов в положении лежа (а) и стоя (б); верхняя строка — номер R–R-интервала, нижняя строка — длительность в секундах

---

Для количественного анализа числовых рядов 100 R–R-интервалов использовали «стандартные», принятые в КИГ параметры, а также параметры, характеризующие динамику перехода значений R–R-интервалов в разные 0,15-секундные промежутки их варьирования, которые мы предлагаем использовать для исследования характера изменения ритма сердца во времени [16].

По числовым рядам R–R-интервалов в положениях лежа и стоя определяли длительность 100 R–R-интервалов (Σ100R–R, с), моду (Мо, с), как наиболее часто встречающееся значение R–R-интервала, и Амо. Для определения Амо каждый из промежутков i разделяли на отрезки по 0,05 с [8] и подсчитывали количество интервалов R–R, находящихся в том же интервале длительностью 0,05 с, что и Мо (Мо±0,25 с).

Впервые в КИГ были подсчитаны такие параметры, как i_о, N_абс, N и R–R_ИРС. Параметр i_о — это количество промежутков длительностью 0,15 с, в пределах которых происходило варьирование интервала R–R. Его оценка не только позволяет оценить размах варьирования R–R-интервалов, но и дает возможность выявить изменение области их варьирования при различных условиях. Параметр N_абс — это количество переходов из одного промежутка i в другой, включая переходы между промежутками i5 и i6. В области изменения значений N_абс выделяли 8 интервалов и определяли параметр N. Если в записи 100 R–R наблюдалось от 2–5 до 10 переходов из одного интервала i в другой, то считали N равным 1. При наличии 11–20 переходов N было равно 2, и так далее до N=8 — более 71 перехода. Кроме этого вычисляли отношение N_абс/Σ100R–R как параметр, косвенно отражающий частоту (в Гц) переходов R–R в различные промежутки i. Параметр R–R_ИРС определяли по формуле 60/ИРС. Таким образом, для каждого числового ряда значений 100 R–R получали совокупность нескольких параметров и сравнивали их значения в положении лежа и стоя.

При качественном анализе числовых рядов 100 R–R считали, что наличие R–R с длительностью R–R_ИРС±0,025–0,003 с свидетельствует об отсутствии (или об очень малой выраженности) влияний ВНС. У детей обследованной возрастной группы это в среднем соответствовало диапазону значений 0,545±0,025 с. Предполагали, что фрагменты времени, в которые длительность R–R была больше R–R_ИРС–0,025 с, свидетельствовали о влиянии на ритм сердца парасимпатической нервной системы (ПСНС). Считали, что при Мо в промежутке i1-2 влияния ПСНС очень выражены, при Мо в i3 они менее сильные, при i4 — умеренные, а при Мо в i5 влияния ПСНС проявляются слабо. Фрагменты времени, в которые длительность R–R-интервалов была менее 0,52 с, расценивали как периоды выраженных влияний симпатической нервной системы (СНС).

Для сравнения параметров, характеризующих ВРС, в разных группах использовали как параметрические методы математической статистики (расчет средних арифметических, их ошибок, проверка гипотезы о наличии количественных различий выборок с помощью критерия Стьюдента, расчет коэффициентов парной корреляции для выборок оцениваемых параметров), так и непараметрические,предназначенные для малых выборок, — точный метод Фишера (ТМФ) [17]. Непараметрические методы применяли для оценки различий параметров выборок, сформированных по значению Мо в положении лежа (Мо_л) в определенном промежутке i (Мо_л в i1-2, i3, i4, i5-6, i7).

Результаты и обсуждение. В обеих группах в положении лежа средние арифметические значения Мо, Σ100R–R, N (N_абс, N_абс/Σ100R–R) были больше, а Амо — меньше, чем в положении стоя (уровень значимости различий средних арифметических (p) по критерию Стьюдента (t) не менее 0,05). Средние значения i_о только в 1-й группе в положении лежа были статистически значимо (р≤0,05) бóльшими, чем в положении стоя. В процессе сравнения индивидуальных особенностей изменения параметров при различных положениях тела было обнаружено, что переход к ортостазу сопровождался уменьшением значения Мо, i_о, N и увеличением Амо у 32% детей 1-й группы и у 29% детей 2-й группы. При этом параметр Мо при вставании уменьшался не менее чем на 0,05 с у 92% всех испытуемых (95% — в 1-й группе и 88% — во 2-й группе). Параметр N при вставании также уменьшался у 73% детей. У 12% детей он сохранял свое значение при ортостазе (отличался не более чем на 10 переходов из одного i_о в другой), а у 15% — в положении стоя увеличивался. Параметр i_о при переходе в положение стоя у 37% детей не изменялся, у 49% — уменьшался, а у 14% детей — увеличивался. При этом, как правило, если значение i_о в обоих положениях тела было одинаковым, то в положении стоя промежутки варьирования R–R были смещены в область меньших значений. Например, в обоих положениях i_о равно 3, но в положении лежа R–R варьирует в промежутках i2–i4, а в положении стоя — i3–i5-6 или i4–i7. Параметр Амо при переходе в положение стоя увеличивался у 60% детей, не изменялся (отличался не более, чем на 5) — у 30%, а уменьшался — у 20% детей.

Исходя из того, что параметр Мо как наиболее часто повторяющийся результат различных регуляторных воздействий на клетки САУ можно использовать для оценки выраженности влияний на ритм сердца разных отделов ВНС, мы посчитали, что Мо в i1-2 является признаком сильных влияний ПСНС, при Мо в i3 они менее сильные, в i4 — умеренные, а в i5 влияния ПСНС проявляются слабо. В положении лежа в 1-й группе несколько чаще, чем во 2-й группе, Мо была в i3 (соответственно 33 и 21%), но реже наблюдалась в i4 (40 и 47% соответственно). Количество детей, имеющих параметр Мо_л в i1-2 и в i5-6, в обеих группах было приблизительно одинаковое. На основании этого можно сделать вывод, что в 1-й группе в положении лежа были более выражены влияния ПСНС.

В положении стоя в обеих группах Мо по разным i распределялась приблизительно одинаково. Наиболее часто при ортостазе Мо_с попадала в i6 — у 38% всех испытуемых; в i5 — у 27%, в i4 — у 24%, в i7 — у 7%, а в i3 — у 4%. Следовательно, можно констатировать, что у многих здоровых детей в положении стоя влияния ПСН сохранялись.

В процессе сравнения выборок параметров при значениях Мо_л в разных промежутках i было обнаружено, что при Мо_л в i4 в 1-й группе чаще, чем в 2-й группе, встречаются более низкие значения Амо: <19 в положении лежа и <36 в положении стоя (р=0,05 по ТМФ). Мы предположили, что параметр Амо в совокупности с параметрами i_о и N (N_абс, N_абс/Σ100R–R) можно использовать в качестве показателя числа «степеней свободы» клеток САУ, отражающего индивидуальные особенности характера миграции «лидирующего сайта пейсмекеринга» неоднородных клеток САУ, регулируемость САУ, т.е. чувствительность к регуляторным воздействиям ВНС. Низкие значения Амо при относительно высоких значениях i_о, N (N_абс, N_абс/Σ100R–R) мы расценивали как «мягкую» (возможно, энергетически более выгодную) регуляцию, при которой влияния ВНС не уменьшают, а в некоторых случаях и увеличивают число «степеней свободы» клеток САУ. Высокие значения Амо и/или низкие значения i_о, N (N_абс, N_абс/Σ100R–R) считали признаком уменьшения числа «степеней свободы» клеток САУ. Причиной этого может быть или «жесткая» регуляция, подчиняющая, синхронизирующая все клетки САУ, как это может быть при Мо в i1-2 и i3, или, наоборот, ослабление регуляторных влияний ПСНС, как в областях значений длительности R–R-интервалов, немного меньших «истинного» ритма САУ (Мо в i4, i5). Мы предположили, что Амо при Мо в области значений R–R-интервалов вблизи «истинного» ритма САУ (Мо в i6) характеризует индивидуальные особенности клеток САУ, например количество клеточных ансамблей, способных определять ритм САУ, а при Мо в i7 отражает выраженность воздействий СНС. Поэтому наличие более высоких значений Амо при Мо_л в i4 у многих детей 2-й группы может свидетельствовать о том, что у них воздействия ПСНС и миграция «лидирующего сайта пейсмекеринга» были менее выражены.

При Мо_л в i5-6 выявлены статистически значимые (р=0,05 по ТМФ) выборки параметров N, N_абс, N_абс/Σ100R–R. Так, в 2-й группе чаще встречались более низкие значения данных параметров. На основании этого можно сделать вывод, что и при таких значениях Мо у многих детей 2-й группы влияние ПСНС было менее выражено.

Сравнение выборок значений параметров при Мо_л в разных промежутках i также позволило выявить различия между группами, которые заключались в том, что в обоих положениях тела в 1-й группе различия между выборками параметров встречались чаще, чем во 2-й группе (табл. 1). Кроме того, в положении стоя во 2-й группе были выражены различия параметров при Мо_л в i4 и i5-6, отсутствующие в 1-й группе.

---

Таблица 1. Статистически значимые различия выборок параметров (р=0,05 по ТМФ) при Мо в положении лежа в разных промежутках i у детей, отличающихся по уровню физической активности

---

Наличие различий динамики ритма сердца в обеих группах также подтверждается результатами исследования выраженности парной корреляции параметров (табл. 2).

---

Таблица 2. Коэффициенты парной корреляции параметров, характеризующих вариабельность ритма сердца у детей 1-й (n=40) и 2-й группы (n=34) в положениях лежа и стоя

---

В 2-й группе корреляция между значениями большинства параметров в положении лежа и при ортостазе была более выражена, чем в 1-й группе. Кроме того, в положении лежа во 2-й группе отмечалась низкая корреляция между параметром Амо и параметрами Мо, Σ100R–R, i_о, N, в то время как в положении стоя в этой группе различные параметры коррелировали больше, чем в 1-й группе.

Можно предполагать, что выявленные различия коэффициентов корреляции и отличия выборок параметров при Мо_л в разных промежутках i в обеих группах свидетельствуют о наличии в этих группах различий вегетативной регуляции. В частности, во 2-й группе при Мо в i4 и i5 воздействие на САУ со стороны ПСНС у многих детей менее выражено.

Исходя из представлений о наличии «истинного» ритма сердца, мы предположили, что при значениях R–R, соответствующих «истинному» ритму сердца R–R_ИРС (в обследованных нами группах испытуемых — это в среднем 0,545±0,025 с), имеется высокая вероятность проявления в ритме сердца свойств клеток САУ. Обнаружено, что у детей 1-й группы в положении лежа в записях 100 R–R наблюдались эпизоды с длительностью R–R_ИРС у 7,5% детей, а в положении стоя — у 82,5%, а в 2-й группе соответственно у 24 и 88%. Это позволяет сделать вывод о том, что в положении лежа во 2-й группе у большего количества детей влияния ПСНС были менее выражены, а в положении стоя у подавляющего большинства испытуемых обеих групп значительно уменьшается влияние ВНС и в ритме сердца проявляются индивидуальные особенности взаимодействия пейсмекерных клеток САУ. Что касается влияния СНС, то с ним мы связывали эпизоды с длительностью R–R менее 0,52 с. В положении лежа они встречались в записях 100 R–R у 7,5% детей 1-й группы и у 12% — во 2-й группе, а в положении стоя соответственно у 60 и 88% испытуемых. Это свидетельствует о несколько большей выраженности влияний СНС у детей 2-й группы в положении стоя, что, возможно, связано с занятиями спортом, а возможно, с тем, что у них регистрировали ЭКГ непосредственно перед тренировкой.

Заключение. Полученные результаты свидетельствуют о перспективности предлагаемого подхода к анализу записей 100 R–R-интервалов. Этот подход обеспечивает высокую наглядность результатов кардиоинтервалографии, позволяет оценивать индивидуальные особенности динамики ритма сердца, обнаруживать в режиме реального времени изменение выраженности и характера вегетативной регуляции ритма сердца. Использование для оценки вариабельности ритма сердца предлагаемой совокупности параметров дает возможность количественно описывать изменения ритма сердца во времени у различных групп испытуемых. Алгоритм анализа записей числовых рядов, разработанный нами, может быть использован для разработки программного обеспечения полностью автоматизированной обработки результатов исследования.

Финансирование исследования и конфликт интересов. Исследование не финансировалось какими-либо источниками, и конфликты интересов, связанные с данным исследованием, отсутствуют.