Вариабельность сердечного ритма у лиц с мышечной дистрофией Дюшенна

Проведено кросс-секционное исследование, в котором обследовано 40 мальчиков в возрасте от 11 до 18 лет. Набор групп осуществлялся в амбулаторной клинике нервно-мышечных заболеваний Федерального университета Сан-Паулу (UNIFESP). Набранные лица были разделены на 4 группы, а именно: МДД, применявшие дефлазакорт (ДМД-Д) с n=11; МДД, в которой использовали преднизолон/преднизолон (ДМД-П), n=9; Контрольная группа DMD без использования кортикоидов (DMD-C), n = 10, и контрольная группа с типичным развитием (CTD) с n = 10. Протокол применялся во время оценки, которая проводилась во время амбулаторных контрольных визитов. Антропометрию анализировали в 4 группах и оценивали функциональность в 3 группах с МДД. Для оценки функциональности каждого пациента использовались шкалы Vignos для характеристики выборки и показатель моторной функции (MFM) для связи с показателями ВСР.

Первоначально анализировали ЭКГ покоя, чтобы подтвердить наличие синусового ритма и исключить лиц с аритмиями и блокадами. Измерения в покое проводились непосредственно до и после оценки ВСР, включая систолическое (САД) и диастолическое (ДАД), частоту сердечных сокращений (ЧСС), частоту дыхания (ЧД - артериальное давление), чтобы убедиться, что в начале и в конце сбор FR остается между 9 - 24 об / мин, в диапазоне 0,15 - 0,40 Гц) и частичное насыщение кислородом (SO2). Частоту сердечных сокращений регистрировали кардиочастотным измерителем (RS800CX, Polar). И частичное насыщение кислородом с помощью цифрового оксиметра (DX2010, Dixtal), подключенного к указательному пальцу или большому пальцу участника, через датчик соответствующего возрасту размера в комнатном воздухе. Насыщение гемоглобина кислородом регистрировали после первой минуты стабилизации, как значение, наиболее постоянное в течение второй минуты.

Все записи частоты сердечных сокращений проводились с использованием кардиочастотометра (V800, Polar). После установки корсета и монитора испытуемых укладывали в положение лежа на спине, и они оставались в состоянии покоя со спонтанным дыханием в течение 25 минут. Для анализа ВСР использовали показатели, полученные линейными методами, в области времени и частоты, и нелинейными методами.

Во временной области для линейного анализа каждый нормальный интервал RR (синусовые удары) верифицировали в течение определенного интервала времени и статистическими и нелинейными методами рассчитывали трансляционные индексы колебаний продолжительности сердечных циклов. При этом были получены показатели, выраженные в мс: SDNN (стандартное отклонение нормальных RR-интервалов, зарегистрированных во временном интервале); rMSSD (квадратный корень из среднего квадрата различий между соседними нормальными интервалами RR в интервале времени).

В частотной области больше используется спектральная плотность мощности, в основном при лечении людей в состоянии покоя. Этот анализ делит ВСР на основные колебательные компоненты, которые были использованы в качестве основных: высокочастотный нормированный единый компонент (HFnu) и низкочастотный нормализованный единый компонент (LFnu). Алгоритм, используемый для анализа спектра для быстрого преобразования Фурье - БПФ (256 с 50% перекрытия).

Среди нелинейных методов, используемых для анализа ВСР, мы можем упомянуть анализ флуктуаций без тренда (DFA), визуальный рекуррентный анализ (VRA) и символьный анализ (SA), три из которых были проверены в этом исследовании.

DFA используется для количественной оценки фрактальных свойств временных рядов интервалов RR, используемых для обнаружения возможных аномалий, присутствующих у субъекта, на основе коэффициентов α. Для этого использовались параметры короткой памяти α1, что соответствует периоду от 4 до 11 ударов, и длинной памяти α2, что соответствует периоду от 64 до 1024 ударов.

VRA используется для изучения зависимости ряда от времени, то есть при изучении стационарности35. Рекуррентный граф позволяет визуализировать поведение траекторий в фазовом пространстве и, кроме того, показать моменты времени, в которые повторяется состояние динамической системы, причем эти факторы могут быть подтверждены в отношении количественного анализа этого, который представлены такие индексы: Mean, SD, PerRec, PerDet, PerLam, TrapTim, Ratio.

Оценка символьного анализа основана на количественном определении информации, переносимой во временном ряду, при преобразовании ранее выбранных iRR в целые числа от нуля до шести, из которых строятся последовательности из 3-х символов (символьные образы). Для этого все возможные паттерны будут сгруппированы по количеству и типу вариаций между символами, показанными далее. Паттерны представляли собой (1) паттерны без вариаций (0V), три одинаковых символа; (2) узоры с вариацией (1V), то есть два следующих друг за другом одинаковых и разных символа; (3) паттерны с двумя похожими вариациями (2LV), т. е. три символа образуют рампу; (4) паттерны с двумя разными вариациями (2ULV), то есть три символа образуют пик или впадину.