La fréquence cardiaque d'une personne en bonne santé ne peut pas être qualifiée de valeur constante. Cela change sous l'influence de divers facteurs. C'est ainsi que le cœur s'adapte à diverses conditions environnementales et processus pathologiques se produisant dans le corps lui-même. La variabilité, l'inconstance de tout indicateur en réponse à divers stimuli est appelée variabilité.

La variabilité de la fréquence cardiaque correspond aux fluctuations de l'activité myocardique, exprimées en termes de fréquence des complexes contractiles et de durée des pauses entre les phases d'excitation maximale. De plus, pour chaque état fonctionnel du corps, l'écart moyen par rapport au rythme normal sera différent.

Le muscle principal du corps fonctionne selon différents modes, même lorsqu'une personne est allongée dans un état détendu. D'autant plus différents seront les cycles de ses contractions lors d'un stress physique, d'une maladie, d'une exposition à des températures basses ou élevées, la nuit ou lors de la digestion des aliments. C’est pourquoi il est logique d’évaluer la variabilité de la fréquence cardiaque (VRC) uniquement à l’état d’équilibre.

Le VRC est étudié par les intervalles entre les ondes R sur le cardiogramme cardiaque. Ce sont ces éléments qui sont les plus facilement identifiés lors de la réalisation d'un ECG, car ils ont l'amplitude maximale.

Les paramètres de variabilité de la fréquence cardiaque sont très informatifs pour déterminer l’état fonctionnel de tous les composants du corps. Ils permettent d'évaluer la cohérence des mécanismes de contrôle des structures vitales et de suivre la dynamique des différents processus se déroulant au sein d'une personne.

La variabilité des paramètres de fréquence cardiaque est réduite, qu'est-ce que cela signifie ? La détermination du niveau de HRV (variabilité de la fréquence cardiaque) permet d'identifier rapidement une maladie potentiellement mortelle. Sur la base de nombreuses études, il a été constaté que cette valeur (réduite) signifie un paramètre stable chez les patients ayant des antécédents d'infarctus aigu du myocarde.

Lors de la réalisation d'une procédure CTG (détermination de la fréquence cardiaque fœtale et du degré de tonus utérin d'une femme enceinte), on peut noter la relation entre la variabilité de la fréquence cardiaque de l'enfant à naître et les processus pathologiques du développement intra-utérin.

Qu’est-ce que la variabilité de la fréquence cardiaque chez les adolescents ? Le VRC peut connaître des fluctuations importantes à cet âge. Cela est dû aux particularités de la restructuration globale du corps de l'adolescent et à la formation incomplète de mécanismes d'autorégulation des structures internes (système nerveux autonome).

La méthode d'évaluation de l'activité cardiaque à l'aide du VRC est largement utilisée, car elle est à la fois informative et simple, et ne nécessite pas d'intervention chirurgicale dans le corps.

Interaction des systèmes cardiovasculaire et autonome

Le système nerveux central est représenté par deux sections : somatique et autonome. Cette dernière est une structure autonome qui maintient l'homéostasie du corps humain, c'est-à-dire la capacité de maintenir un fonctionnement stable et optimal de tous ses composants. Les vaisseaux sanguins, ainsi que le cœur, sont également sous l'influence du système nerveux autonome (SNA).

On distingue les deux branches suivantes de l'ANS :

1. Sympathique (nerf sympathique).

Capable d'augmenter la fréquence cardiaque en activant les récepteurs bêta-adrénergiques situés dans le centre sino-auriculaire.

Participe à la régulation du fonctionnement des ventricules.

1. Parasympathique (nerf vague).

Ralentit le rythme cardiaque en agissant sur les récepteurs cholinergiques du même nœud sinusal. Il peut influencer de manière significative son activité en général et stimule également la zone auriculo-ventriculaire.

Important! Lors de la respiration, la différence de fréquence cardiaque est également perceptible et est associée à l'inhibition (lors de l'inspiration) et à l'activation (lors de l'expiration) du nerf vague.

En conséquence, la fréquence des contractions augmente d’abord, puis diminue.

La variabilité de la fréquence cardiaque détermine l'efficacité de l'interaction entre le myocarde et le système nerveux autonome. Plus les indicateurs HRV sont élevés, plus ils sont favorables au corps. Les meilleurs paramètres sont destinés aux athlètes et aux personnes en bonne santé. Lorsque la variabilité du rythme est fortement réduite, cela peut entraîner la mort. Dans le même temps, une augmentation du tonus du système parasympathique entraîne une augmentation de la variabilité, et un tonus sympathique élevé peut réduire le VRC.

Analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque

Les fluctuations de la fréquence cardiaque et de la durée peuvent être analysées à l'aide de différentes méthodes.

1. Méthode statistique temporelle.
2. Méthode spectrale de fréquence.
3. Méthode géométrique de mesure du pouls (pulsométrie variationnelle).
4. Méthode non linéaire (rythmographie de corrélation).

Elle est établie à partir de données obtenues sur un ECG (ou surveillance Holter) à certains intervalles de temps : courts (5 minutes) ou longs (24 heures). Seuls les intervalles entre les cycles cardiaques (contractions) correspondant à la norme (NN) sont évalués.

Les principaux indicateurs d'un cardiointervalogramme permettent de déterminer :

• Écart type des intervalles NN (expression quantitative de l'indicateur global HRV).
• Le rapport du nombre d'intervalles normaux (ayant une différence entre eux de plus de 50 ms) avec la somme totale des intervalles NN.
• Caractéristiques comparatives des intervalles NN (longueur moyenne, différence entre l'intervalle maximum et minimum).
• Fréquence moyenne des pulsations cardiaques.
• La différence entre la fréquence cardiaque la nuit et le jour.
• Fréquence cardiaque instantanée dans différentes conditions.

Diagramme de dispersion

Un graphique de la distribution des intervalles entre les cycles cardiaques, reflété dans une grille de coordonnées à deux dimensions. La rythmographie de corrélation permet de déterminer le degré d'activité de l'influence du VNS sur la fonction myocardique. Utilisé pour diagnostiquer et étudier les troubles du rythme cardiaque.

Reflète graphiquement le modèle de distribution de la longueur des complexes contractiles cardiaques. L'axe des abscisses détermine les valeurs des intervalles de temps, l'axe des ordonnées détermine le nombre d'intervalles. La fonction apparaît sur le graphique sous forme de ligne continue (pulsogramme de variation).
Pour évaluer la variabilité, il est nécessaire d'utiliser les critères suivants :

• mode (le nombre d'intervalles entre les contractions qui prédominent sur le reste) ;
• amplitude du mode (pourcentage d'intervalles avec une valeur de mode) ;
• plage de variation (différence entre la durée maximale et minimale des intervalles).

Méthode spectrale d'analyse HRV

Pour évaluer la variabilité de la fréquence cardiaque, l'analyse spectrale est souvent utilisée. La structure des ondes sur le cardiointervalogramme est étudiée et le degré d'activité des systèmes sympathique et parasympathique, ainsi que de la partie somatique du système nerveux central, est déterminé.

L'évaluation de la variabilité des contractions dans différentes gammes de fréquences permet de calculer un indicateur quantitatif du VRC et d'obtenir une représentation visuelle de la corrélation de toutes les composantes du rythme cardiaque. Ces derniers montrent le niveau de participation de tous les mécanismes de régulation à la vie de l'organisme.

Voici les principaux composants d’un spectrogramme :

1. Ondes haute fréquence HF.
2. Ondes LF de basse fréquence.
3. Les ondes VLF sont de très basse fréquence.
4. Ondes ULF ultra-basse fréquence (utilisées lors de l'enregistrement de données sur une longue période).

Le premier composant est également appelé ondes respiratoires. Il reflète l'activité des organes respiratoires, ainsi que le degré d'influence du nerf vague sur le fonctionnement du myocarde.

La seconde est liée à l’activité du système sympathique.

Les troisième et quatrième composantes déterminent l'influence d'une combinaison de facteurs humoraux et métaboliques (échange thermique, tension vasculaire).

L'analyse spectrale consiste à déterminer la puissance totale de tous ses éléments - TP. Il permet également de calculer la puissance des composants individuellement.

Les indices de centralisation et d'interaction vagosympathique sont considérés comme des indicateurs significatifs.

Norme pour les principaux paramètres du spectre HRV

VRC d'un corps sain

La variabilité de la fréquence cardiaque est un indicateur important de la santé. Avec son aide, vous pouvez évaluer le travail des organes et systèmes vitaux, déterminé par les facteurs suivants :

• identité de genre;
• caractéristiques d'âge;
• régime de température;
• saison de l'année;
• phase de la journée;

• disposition spatiale du corps;
• état psycho-émotionnel.

Chaque personne aura sa propre valeur HRV. Les problèmes de santé sont indiqués par des écarts par rapport à la norme personnelle. Des valeurs élevées de ce paramètre sont typiques des personnes sportives, des enfants et des adolescents, ainsi que des personnes ayant une bonne immunité.

Important! Plus une personne vieillit, plus la puissance totale des composantes spectrales de la variabilité sera faible.

La valeur quantitative du HRV est influencée par diverses conditions externes et internes. Un taux élevé sera :

• chez les personnes ayant un poids corporel normal ;
• en journée;
• avec une activité physique régulière modérée (pas excessive !).

Certaines différences dans les valeurs des éléments spectraux individuels sont observées pendant le sommeil et l'éveil.

Les études HRV chez des personnes en bonne santé sont réalisées dans le but de :

• Identification des personnes pour lesquelles les activités sportives professionnelles sont inacceptables.

• Définitions de la catégorie d'athlètes prêts pour un entraînement plus intense.
• Suivre l’avancement du processus de formation afin de l’optimiser individuellement pour chaque personne.
• Prévenir le développement de pathologies graves et de conditions potentiellement mortelles.

Comment le VRC évolue-t-il dans les pathologies du système cardiovasculaire :

1. Ischémie cardiaque.

La variabilité de la fréquence cardiaque est réduite, la fréquence cardiaque est stable, le degré d'activité des mécanismes de régulation est augmenté par des facteurs humoraux et métaboliques. La période de récupération après un test utilisant une activité physique ralentit. La composante spectrale VLF est augmentée.

1. Infarctus du myocarde.

Dans l'état post-infarctus, l'influence sympathique du système nerveux prédomine, une instabilité de l'activité électrique apparaît et la variabilité du rythme diminue. L'analyse spectrale reflète une diminution de la puissance totale des composants, l'élément LF est augmenté et l'élément HF est réduit. Rapport LF/HF modifié. Une forte diminution des indicateurs HRV indique la probabilité de développer une fibrillation ventriculaire et une mort subite.

1. Insuffisance cardiaque.

La variabilité de la fréquence cardiaque est réduite. L'activité du système nerveux sympathique est augmentée, c'est pourquoi une arythmie (tachycardie) se produit et la teneur en catécholamines dans le sang augmente. L'élément LF ne sera pas du tout détecté sur le spectrogramme si la maladie a pris une forme sévère. Cela se produit parce que le nœud sinusal perd sa sensibilité aux impulsions du système nerveux.

1. Hypertension.

La forme essentielle de la maladie (premier degré) se caractérise par une augmentation de la composante spectrale de la FL. Avec le passage au deuxième degré de développement, cet élément diminue son importance. Le facteur humoral influence plus que les autres le rythme cardiaque.

1. Une forme aiguë de perturbations de la circulation sanguine du tissu cérébral.

L'élément HF, contrôlé par le système nerveux parasympathique, est réduit. La variabilité des lectures de la fréquence cardiaque est fortement réduite et le risque d'arrêt soudain de l'activité myocardique augmente, entraînant la mort de tous les organes.

La variabilité de la fréquence cardiaque chez toute personne peut réduire l’impact des émotions négatives, d’un repos insuffisant, d’une mauvaise activité physique, de mauvaises conditions environnementales, d’une mauvaise alimentation et du stress chronique.

En conséquence, cet indicateur peut être augmenté en éliminant les facteurs défavorables, en suivant un mode de vie sain et en prenant des vitamines. Il est également nécessaire de traiter rapidement les maladies existantes. Une séance de psychothérapie aidera à rétablir l'équilibre mental et à améliorer les réactions adaptatives du myocarde.

L'indicateur HRV est très important pour diagnostiquer et choisir des méthodes de traitement pour des maladies graves, ainsi que pour identifier des affections potentiellement mortelles. L'utilisation de diverses méthodes d'analyse permet d'obtenir les lectures les plus informatives. L'interprétation des données enregistrées doit être effectuée par un spécialiste expérimenté.

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L'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque (VRC) est une branche de la cardiologie en développement rapide, dans laquelle les capacités des méthodes informatiques sont pleinement exploitées. Cette direction a été largement initiée par les travaux pionniers du célèbre chercheur national R.M. Baevsky dans le domaine de la médecine spatiale, qui a pour la première fois mis en pratique un certain nombre d'indicateurs complexes caractérisant le fonctionnement de divers systèmes de régulation du corps. Actuellement, la normalisation dans le domaine du VRC est réalisée par un groupe de travail de la Société européenne de cardiologie et de la Société nord-américaine de stimulation et d'électrophysiologie.

Le cœur est idéalement capable de répondre aux moindres changements dans les besoins de nombreux organes et systèmes. L'analyse des variations du rythme cardiaque permet d'évaluer quantitativement et différenciée le degré de tension ou le tonus des sections sympathiques et parasympathiques du SNA, leur interaction dans divers états fonctionnels, ainsi que l'activité des sous-systèmes qui contrôlent le travail de divers organes. . Par conséquent, le programme maximum dans cette direction consiste à développer des méthodes informatiques et analytiques pour des diagnostics complexes du corps basés sur la dynamique de la fréquence cardiaque.

Les méthodes HRV ne sont pas destinées au diagnostic de pathologies cliniques, où, comme nous l'avons vu plus haut, les moyens traditionnels d'analyse visuelle et de mesure fonctionnent bien. L'avantage de cette section est la capacité de détecter des déviations subtiles de l'activité cardiaque. Ses méthodes sont donc particulièrement efficaces pour évaluer les capacités fonctionnelles générales du corps dans des conditions normales, ainsi que les déviations précoces qui, en l'absence des mesures préventives nécessaires. procédures, peuvent progressivement évoluer vers des maladies graves. La technique HRV est largement utilisée dans de nombreuses applications pratiques indépendantes, notamment dans le suivi Holter et dans l'évaluation de la condition physique des athlètes, ainsi que dans d'autres professions associées à un stress physique et psychologique accru (voir en fin de section).

Le matériel source pour l'analyse HRV est constitué d'enregistrements ECG monocanal de courte durée (de deux à plusieurs dizaines de minutes), réalisés dans un état calme et détendu ou lors de tests fonctionnels. Dans un premier temps, à partir d'un tel enregistrement, des cardiointervalles (IC) successifs sont calculés, dont les points de référence (limites) sont les ondes R, en tant que composantes les plus prononcées et les plus stables de l'ECG.

Méthodes d'analyse du VRC généralement regroupés dans les quatre sections principales suivantes :

• intervalographie;
• pulsométrie variationnelle;
• analyse spectrale;
• rythmographie de corrélation.

Autres méthodes. Pour analyser le HRV, un certain nombre de méthodes moins couramment utilisées sont utilisées, liées à la construction de diagrammes de dispersion tridimensionnels, d'histogrammes différentiels, au calcul des fonctions d'autocorrélation, à l'interpolation par triangulation et au calcul de l'indice de Saint-Georges. En termes d'évaluation et de diagnostic, ces méthodes peuvent être qualifiées de recherche scientifique et n'introduisent pratiquement pas d'informations fondamentalement nouvelles.

Surveillance Holter La surveillance Holter ECG à long terme implique un enregistrement continu monocanal sur plusieurs heures ou plusieurs jours de l'ECG d'un patient dans ses conditions de vie normales. L'enregistrement est effectué par un enregistreur portable sur support magnétique. En raison de la longue durée, l'étude ultérieure de l'enregistrement ECG est réalisée par des méthodes informatiques. Dans ce cas, un intervalogramme est généralement construit, les zones de changements brusques de rythme sont déterminées, les contractions extrasystoliques et les pauses asystoliques sont recherchées, leur nombre total est calculé et les extrasystoles sont classées selon leur forme et leur emplacement.

Intervalographie Cette section utilise principalement des méthodes d'analyse visuelle de graphiques d'évolution des IC successifs (intervalogramme ou rythmogramme). Cela permet d'évaluer la sévérité de différents rythmes (principalement le rythme respiratoire, voir Fig. 6.11) pour identifier les perturbations de la variabilité de l'IC (voir Fig. 6.16, 6.18, 6.19), l'asystole et l'extrasystole. Ainsi sur la Fig. La figure 6.21 montre un intervalogramme avec trois battements cardiaques sautés (trois IC étendus sur le côté droit), suivis d'une extrasystole (IC raccourci), qui est immédiatement suivie d'un quatrième battement cardiaque sauté.

Riz. 6.11. Intervalogramme de respiration profonde

Riz. 6.16. Intervalogramme de fibrillation

Riz. 6.19. Intervalogramme d'un patient en santé normale, mais avec des perturbations évidentes du VRC

L'intervallegramme permet d'identifier des caractéristiques individuelles importantes de l'action des mécanismes de régulation dans les réactions aux tests physiologiques. À titre d’exemple illustratif, considérons les types opposés de réactions à un test d’apnée. Riz. La figure 6.22 montre les réactions d'accélération de la fréquence cardiaque tout en retenant sa respiration. Cependant, chez le sujet (Fig. 6.22, a), après une forte baisse initiale, la stabilisation se produit avec une tendance à un certain allongement de l'IC, tandis que chez le sujet (Fig. 6.22, b), la forte baisse initiale se poursuit avec un raccourcissement plus lent de l'IC, tandis que des perturbations de la variabilité apparaissent des IC avec un caractère discret de leur alternance (qui pour ce sujet ne se manifestait pas dans un état de relaxation). La figure 6.23 représente des réactions de nature opposée avec allongement de l'IC. Cependant, si pour le sujet (Fig. 6.23, a) il existe une tendance croissante presque linéaire, alors pour le sujet (Fig. 23, b) une activité d'ondes lentes de haute amplitude se manifeste dans cette tendance.

Riz. 6.23. Intervalogrammes pour tests d'apnée avec prolongation de l'IC

Pulsométrie à variation Cette section utilise principalement des outils de statistiques descriptives pour évaluer la distribution des CI avec la construction d'un histogramme, ainsi qu'un certain nombre d'indicateurs dérivés caractérisant le fonctionnement des divers systèmes de régulation de l'organisme et des indices internationaux spéciaux. Pour bon nombre de ces indices, les limites cliniques de normalité en fonction du sexe et de l'âge, ainsi qu'un certain nombre d'intervalles numériques ultérieurs correspondant à des dysfonctionnements de degrés divers, ont été déterminés sur la base d'un vaste matériel expérimental.

Diagramme à bandes. Rappelons qu'un histogramme est un tracé de densité de probabilité d'une distribution d'échantillonnage. Dans ce cas, la hauteur d'une colonne particulière exprime le pourcentage d'intervalles cardio d'une plage de durée donnée présents dans l'enregistrement ECG. A cet effet, l'échelle horizontale des durées CI est divisée en intervalles successifs d'égale taille (bins). Pour la comparabilité des histogrammes, la norme internationale fixe la taille du bac à 50 ms.

L'activité cardiaque normale est caractérisée par un histogramme symétrique, en forme de dôme et solide (Fig. 6.24). Lors de la relaxation avec une respiration superficielle, l'histogramme se rétrécit et lorsque la respiration s'approfondit, il s'élargit. S'il y a des contractions ou des extrasystoles manquées, des fragments séparés apparaissent sur l'histogramme (respectivement à droite ou à gauche du pic principal, Fig. 6.25). La forme asymétrique de l'histogramme indique la nature arythmique de l'ECG. Un exemple d'un tel histogramme est présenté sur la figure. 6.26, une. Pour connaître les raisons d'une telle asymétrie, il est utile de se référer à l'intervallegramme (Fig. 6.26, b), qui montre dans ce cas que l'asymétrie n'est pas déterminée par une arythmie pathologique, mais par la présence de plusieurs épisodes de modifications de rythme normal, qui peut être causé par des raisons émotionnelles ou par des changements de profondeur et de rythme respiratoire.

Riz. 6.24. Histogramme symétrique

Riz. 6.25. Histogramme avec coupes sautées

a - histogramme ; b - intervalogramme

Indicateurs. En plus de la présentation histographique, la pulsométrie variationnelle calcule également un certain nombre d'estimations numériques : statistiques descriptives, indices de Baevsky, indices de Kaplan et plusieurs autres.

Indicateurs statistiques descriptifs caractériser en outre la distribution de CI :

• taille de l'échantillon N ;
• plage de variation dRR - la différence entre l'IC maximum et minimum ;
• valeur moyenne du RRNN (la norme en termes de fréquence cardiaque est : 64 ± 2,6 pour les 19-26 ans et 74 ± 4,1 pour les 31-49 ans) ;
• écart type SDNN (normale 91 ± 29) ;
• coefficient de variation CV=SDNN/RRNN*100 % ;
• coefficients d'asymétrie et d'aplatissement, caractérisant la symétrie de l'histogramme et la sévérité de son pic central ;
• Mode Mo ou valeur CI divisant l'ensemble de l'échantillon en deux ; avec une distribution symétrique, le mode est proche de la valeur moyenne ;
• mode amplitude AMo - pourcentage de CI tombant dans la poubelle modale.
• RMSSD - la racine carrée de la somme moyenne des carrés des différences des CI voisins (coïncide pratiquement avec l'écart type SDSD, norme 33±17), a des propriétés statistiques stables, ce qui est particulièrement important pour les enregistrements courts ;
• pNN50 - le pourcentage d'intervalles cardiaques adjacents qui diffèrent les uns des autres de plus de 50 ms (norme 7 ± 2 %) changera également peu en fonction de la durée d'enregistrement.

Les indicateurs dRR, RRNN, SDNN, Mo sont exprimés en ms. L'AMo est considéré comme le plus important, caractérisé par sa résistance aux artefacts et sa sensibilité aux changements de l'état fonctionnel. Normalement, chez les personnes de moins de 25 ans, l'AMo ne dépasse pas 40 %, avec l'âge elle augmente de 1 % tous les 5 ans, dépasser 50 % est considéré comme une pathologie.

Indicateurs R.M. Baevski:

• l'indice d'équilibre autonome IVR=AMo/dRR indique la relation entre l'activité des divisions sympathique et parasympathique du SNA ;
• l'indicateur du rythme végétatif VPR=1/(Mo*dRR) permet de juger de l'équilibre végétatif de l'organisme ;
• l'indicateur de l'adéquation des processus de régulation PAPR=AMo/Mo reflète la correspondance entre l'activité de la division sipathique du SNA et le niveau dirigeant du nœud sinusal ;
• l'indice de tension des systèmes de régulation IN=AMo/(2*dRR*Mo) reflète le degré de centralisation du contrôle de la fréquence cardiaque.

Le plus significatif en pratique est l'indice IN, qui reflète adéquatement l'effet total de la régulation cardiaque. Les limites normales sont : 62,3 ± 39,1 pour les 19-26 ans. L'indicateur est sensible à l'augmentation du tonus du SNA sympathique ; une petite charge (physique ou émotionnelle) l'augmente de 1,5 à 2 fois, avec des charges importantes, l'augmentation est de 5 à 10 fois.

Indices A.Ya. Kaplan. Le développement de ces indices visait à évaluer les composantes d'ondes lentes et rapides de la variabilité de l'IC sans recourir à des méthodes complexes d'analyse spectrale :

• L'indice de modulation respiratoire (RIM) évalue le degré d'influence du rythme respiratoire sur la variabilité de l'IC :
• IDM=(0,5* RMSSD/RRNN)*100 % ;
• indice de tonus sympatho-surrénalien : SAT=AMo/IDM*100 % ;
• indice d'arythmie à ondes lentes : IMA=(1-0,5*IDM/CV)*100 %-30
• l'indice de surtension des systèmes de régulation IPS est le produit du CAT par le rapport du temps de propagation mesuré de l'onde de pouls au temps de propagation au repos, plage de valeurs :

40-300 - stress neuropsychique de travail ;

900-3000 - surmenage, besoin de repos ;

3000-10000 - surtension dangereuse pour la santé ;

Il faut surtout sortir de toute urgence de l’état actuel en contactant un cardiologue.

L'indice SAT, contrairement à l'IN, ne prend en compte que la composante rapide de la variabilité du CI, puisqu'il contient au dénominateur non pas l'étendue totale du CI, mais une estimation normalisée de la variabilité entre CI successifs - IDM. Ainsi, plus la contribution de la composante haute fréquence (respiratoire) du rythme cardiaque à la variabilité totale de l’IC est faible, plus l’indice SAT est élevé. Il est très efficace pour une évaluation préliminaire générale de l'activité cardiaque en fonction de l'âge, les limites normales sont : 30-80 avant 27 ans, 80-250 de 28 à 40 ans, 250-450 de 40 à 60 ans et 450-800. pour les âges plus âgés. Le SAT est calculé à intervalles de 1 à 2 minutes dans un état calme ; le dépassement de la limite d'âge supérieure de la norme est un signe de troubles de l'activité cardiaque, et le dépassement de la limite inférieure est un signe favorable.

Un ajout naturel à SAT est l'IMA, qui est directement proportionnelle à la variance de l'IC, mais pas au total, mais à la variance restante moins la composante rapide de la variabilité de l'IC. Les limites normales de l'IMA sont : 29,2 ± 13,1 pour les 19-26 ans.

Indices d'évaluation des écarts de variabilité. La plupart des indicateurs considérés sont intégraux, car ils sont calculés sur des séquences assez étendues d'IC, se concentrent spécifiquement sur l'évaluation de la variabilité moyenne des IC et sont sensibles aux différences de ces valeurs moyennes. Ces estimations intégrales atténuent les variations locales et fonctionnent bien dans des conditions d'état fonctionnel stationnaire, par exemple pendant la relaxation. En même temps, il serait intéressant d'avoir d'autres évaluations qui : a) fonctionneraient bien dans les conditions de tests fonctionnels, c'est-à-dire lorsque la fréquence cardiaque n'est pas stationnaire, mais présente une dynamique notable, par exemple sous la forme de une tendance; b) étaient sensibles précisément aux écarts extrêmes associés à une variabilité faible ou accrue de l'IC. En effet, de nombreuses déviations mineures et précoces de l'activité cardiaque n'apparaissent pas au repos, mais peuvent être détectées lors d'essais fonctionnels associés à un stress physiologique ou mental accru.

À cet égard, il est logique de proposer l'une des approches alternatives possibles qui nous permet de construire des indicateurs HRV qui, contrairement aux indicateurs traditionnels, pourraient être appelés différentiels ou intervalles. Ces indicateurs sont calculés dans une courte fenêtre glissante, puis moyennés sur toute la séquence CI. La largeur de la fenêtre coulissante peut être choisie de l'ordre de 10 battements de coeur, en fonction des trois considérations suivantes : 1) cela correspond à trois à quatre respirations, ce qui permet dans une certaine mesure de neutraliser l'influence dominante du rythme respiratoire ; 2) sur une période aussi relativement courte, le rythme cardiaque peut être considéré comme conditionnellement stationnaire même dans des conditions de tests fonctionnels de stress ; 3) une telle taille d'échantillon garantit une stabilité statistique satisfaisante des estimations numériques et l'applicabilité des critères paramétriques.

Dans le cadre de l'approche proposée, nous avons construit deux indices d'évaluation : l'indice de stress cardiaque PSS et l'indice d'arythmie cardiaque PSA. Comme l'a montré une étude complémentaire, une augmentation modérée de la largeur de la fenêtre glissante réduit légèrement la sensibilité de ces indices et élargit les limites normales, mais ces changements ne sont pas fondamentaux.

L'indice PSS est destiné à évaluer la « mauvaise » variabilité des IC, exprimée en présence d'IC ​​de durée identique ou très similaire avec une différence allant jusqu'à 5 ms (des exemples de tels écarts sont présentés dans les Fig. 6.16, 6.18, 6.19) . Ce niveau d'« insensibilité » a été choisi pour deux raisons : a) il est suffisamment petit, équivalant à 10 % du bac standard de 50 ms ; b) il est suffisamment grand pour garantir la stabilité et la comparabilité des estimations des enregistrements ECG réalisés à différents moments. résolutions. La valeur moyenne normale est de 16,3 %, l'écart type est de 4,08 %.

L'indice PSA est destiné à évaluer l'extravariabilité de l'IC ou le niveau d'arythmie. Il est calculé comme le pourcentage d’IC qui diffèrent de la moyenne de plus de 2 écarts types. Sous distribution normale, ces valeurs seront inférieures à 2,5 %. La valeur moyenne normale du PSA est de 2,39 %, l'écart type est de 0,85 %.

Calcul des limites normales. Souvent, lors du calcul des limites de la norme, une procédure plutôt arbitraire est utilisée. Des patients conditionnellement « sains » sont sélectionnés, chez lesquels aucune maladie n'a été détectée lors de l'observation ambulatoire. Les indicateurs HRV sont calculés à partir de leurs cardiogrammes, et les valeurs moyennes et les écarts types sont déterminés à partir de cet échantillon. Cette technique ne peut pas être considérée comme statistiquement correcte.

1. Comme indiqué ci-dessus, l’ensemble de l’échantillon doit d’abord être débarrassé des valeurs aberrantes. La limite des écarts et le nombre de valeurs aberrantes pour un patient individuel sont déterminés par la probabilité de telles valeurs aberrantes, qui dépend du nombre d'indicateurs et du nombre de mesures.

2. Cependant, il est nécessaire de procéder à un nettoyage supplémentaire pour chaque indicateur séparément, car, compte tenu de la normativité générale des données, les indicateurs individuels de certains patients peuvent différer fortement des valeurs du groupe. Le critère de l’écart type n’est pas approprié ici car les écarts types eux-mêmes sont biaisés. Un tel nettoyage différencié peut être effectué en examinant visuellement un graphique de valeurs d'indicateurs classées par ordre croissant (graphique Quetelet). Il est nécessaire d'exclure les valeurs appartenant aux sections terminales, courbes et clairsemées du graphique, en laissant sa partie centrale, dense et linéaire.

Analyse spectrale Cette méthode est basée sur le calcul du spectre d'amplitude (pour plus de détails, voir section 4.4) d'un certain nombre d'intervalles cardio.

Renormalisation du temps préliminaire. Cependant, l'analyse spectrale ne peut pas être réalisée directement sur un intervalogramme, puisqu'au sens strict il ne s'agit pas d'une série temporelle : ses pseudo-amplitudes (CIi) sont séparées dans le temps par les CIi elles-mêmes, c'est-à-dire que son pas de temps est inégal. Par conséquent, avant de calculer le spectre, une renormalisation temporaire de l'intervallegramme est requise, qui est effectuée comme suit. Choisissons comme pas de temps constant la valeur du CI minimum (ou la moitié de celui-ci), que nous notons mCI. Traçons maintenant deux axes temporels l'un sous l'autre : nous marquerons celui du haut en fonction des CI successifs, et nous marquerons celui du bas avec un pas mCI constant. À l'échelle inférieure, nous construirons les amplitudes de la variabilité aCI de l'IC comme suit. Considérons l'étape suivante mKIi sur l'échelle inférieure, il peut y avoir deux options : 1) mKIi s'intègre complètement dans le prochain KIj sur l'échelle supérieure, alors nous acceptons aKIi=KIj ; 2) mKIi est superposé à deux KIj et KIj+1 voisins dans le rapport en pourcentage a% et b% (a+b=100%), puis la valeur de aKIi est calculée à partir de la proportion correspondante de représentabilité aKIi=(KIj/a %+KIj+1/b %)*100%. La série temporelle aKIi résultante est soumise à une analyse spectrale.

Gammes de fréquences. Les zones individuelles du spectre d'amplitude obtenu (les amplitudes sont mesurées en millisecondes) représentent la puissance de la variabilité de l'IC, due à l'influence de divers systèmes de régulation du corps. En analyse spectrale, on distingue quatre gammes de fréquences :

• · 0,4-0,15 Hz (période d'oscillation 2,5-6,7 s) - haute fréquence (HF - haute fréquence) ou plage respiratoire reflète l'activité du centre cardioinhibiteur parasympathique de la moelle allongée, réalisé à travers le nerf vague ;
• · 0,15-0,04 Hz (période d'oscillation 6,7-25 s) - basse fréquence (LF - basse fréquence) ou plage végétative (ondes lentes du premier ordre Traube-Hering) reflète l'activité des centres sympathiques de la moelle allongée, réalisée à travers l'influence du SVNS et du PSVNS, mais principalement avec l'innervation du ganglion sympathique thoracique supérieur (stellaire) ;
• · 0,04-0,0033 Hz (période d'oscillation de 25 s à 5 min) - plage vasculaire-motrice ou vasculaire à très basse fréquence (VLF - très basse fréquence) (ondes lentes de deuxième ordre de Mayer) reflète l'action des ondes centrales ergotropes et humorales-métaboliques régulation des mécanismes ; réalisé grâce à des modifications des hormones sanguines (rétine, angiotensine, aldostérone, etc.) ;
• · 0,0033 Hz et plus lent - la plage des fréquences ultra-basses (ULF) reflète l'activité des centres supérieurs de régulation de la fréquence cardiaque, l'origine exacte de la régulation est inconnue, la plage est rarement étudiée en raison de la nécessité d'effectuer des enregistrements à long terme .

a - détente ; b - respiration profonde Dans la Fig. La figure 6.27 montre les spectrogrammes de deux échantillons physiologiques. Dans un état de relaxation (Fig. 6.27, a) avec une respiration superficielle, le spectre d'amplitude diminue de manière assez monotone dans le sens des basses fréquences vers les hautes fréquences, ce qui indique une représentabilité équilibrée des différents rythmes. Lors d'une respiration profonde (Fig. 6.27, b), un pic respiratoire ressort nettement à une fréquence de 0,11 Hz (avec une période respiratoire de 9 s), son amplitude (variabilité) est 10 fois supérieure au niveau moyen aux autres fréquences.

Indicateurs. Pour caractériser les plages spectrales, un certain nombre d'indicateurs sont calculés :

• fréquence fi et période Ti du ​​pic moyen pondéré de la i-ème plage, la position d'un tel pic est déterminée par le centre de gravité (par rapport à l'axe des fréquences) de la section du graphique spectral dans la plage ;
• puissance spectrale dans les gammes en pourcentage de la puissance de l'ensemble du spectre VLF%, LF%, HF% (la puissance est calculée comme la somme des amplitudes des harmoniques spectrales dans la gamme) ; les limites normales sont respectivement : 28,65 ± 11,24 ; 33,68 ± 9,04 ; 35,79 ± 14,74 ;
• la valeur moyenne de l'amplitude spectrale dans la plage ACP ou la variabilité moyenne de CI ; les limites normales sont respectivement : 23,1 ± 10,03, 14,2 ± 4,96, 6,97 ± 2,23 ;
• l'amplitude de l'harmonique maximale dans la plage Amax et sa période Tmax (pour augmenter la stabilité de ces estimations, un lissage préalable du spectre est nécessaire) ;
• puissances normalisées : LFnorm=LF/(LF+HF)*100% ; HFnorm=HF/(LF+HF) *100 % ; coefficient d'équilibre vasosympathique LF/HF ; les limites normales sont respectivement : 50,6 ± 9,4 ; 49,4 ± 9,4 ; 0,7 ± 1,5.

Erreurs dans le spectre CI. Arrêtons-nous sur quelques erreurs instrumentales d'analyse spectrale (voir section 4.4) en relation avec l'intervallegramme. Premièrement, les puissances dans les gammes de fréquences dépendent de manière significative de la résolution de fréquence « réelle », qui à son tour dépend d'au moins trois facteurs : la durée de l'enregistrement ECG, les valeurs CI et le pas de temps sélectionné pour la renormalisation de l'intervalle. . Cela impose en soi des restrictions sur la comparabilité des différents spectres. De plus, les fuites de puissance provenant des pics de haute amplitude et des pics latéraux dues à la modulation d'amplitude du rythme peuvent s'étendre loin dans des plages adjacentes, introduisant une distorsion importante et incontrôlable.

Deuxièmement, lors de l'enregistrement d'un ECG, le principal facteur opérationnel n'est pas normalisé - le rythme respiratoire, qui peut avoir différentes fréquences et profondeurs (la fréquence respiratoire n'est régulée que dans les tests de respiration profonde et d'hyperventilation). Et la comparabilité des spectres dans les gammes HF et LF ne pourrait être discutée que lorsque les tests sont effectués avec une période et une amplitude de respiration fixes. Pour enregistrer et contrôler le rythme respiratoire, l'enregistrement ECG doit être complété par l'enregistrement de la respiration thoracique et abdominale.

Et enfin, la division même du spectre CI en plages existantes est assez arbitraire et n'est en aucun cas justifiée statistiquement. Pour une telle justification, il faudrait tester différentes partitions sur un grand matériel expérimental et sélectionner la plus significative et la plus stable en termes d'interprétation factorielle.

L’utilisation généralisée des estimations de puissance SA provoque également une certaine confusion. De tels indicateurs ne s'accordent pas bien entre eux, car ils dépendent directement de la taille des gammes de fréquences, qui à leur tour diffèrent de 2 à 6 fois. À cet égard, il est préférable d'utiliser des amplitudes spectrales moyennes, qui à leur tour sont bien corrélées avec un certain nombre d'indicateurs EP compris dans la plage de valeurs de 0,4 à 0,7.

Rythmographie de corrélation Cette section comprend principalement la construction et l'examen visuel de diagrammes de dispersion ou de nuages ​​de points bidimensionnels représentant la dépendance des IC précédents par rapport aux suivants. Chaque point de ce graphique (Fig. 6.28) dénote la relation entre les durées du CIi précédent (le long de l'axe Y) et du CIi+1 suivant (le long de l'axe X).

Indicateurs. Pour caractériser le nuage diffusant, calculez la position de son centre, c'est-à-dire la valeur moyenne de CI (M), ainsi que les dimensions des axes longitudinal L et transversal w et leur rapport w/L. Si nous prenons une onde sinusoïdale pure comme IC (le cas idéal de l'influence d'un seul rythme), alors w sera égal à 2,5 % de L. Les écarts types de a et b le long de ces axes sont généralement utilisés comme estimations de w et L.

Pour une meilleure comparabilité visuelle, une ellipse est construite sur le diagramme de dispersion (Fig. 6.28) avec des axes de 2L, 2w (pour un échantillon de petite taille) ou 3L, 3w (pour un échantillon de grande taille). La probabilité statistique de dépasser deux et trois écarts types est de 4,56 et 0,26 % selon la loi de distribution normale de CI.

Norme et écarts. En présence de perturbations brusques du VRC, le diagramme de dispersion devient aléatoire (Fig. 6.29, a) ou se brise en fragments séparés (Fig. 6.29, b) : ainsi, en cas d'extrasystole, des groupes de points apparaissent symétriques par rapport à la diagonale, décalée vers la zone des CI courts par rapport à la diffusion principale des nuages, et en cas d'asystolie, des groupes symétriques de points apparaissent dans la région des CI courts. Dans ces cas, le scattergramme n'apporte aucune information nouvelle par rapport à l'intervallegramme et à l'histogramme.

a - arythmie sévère ; b - extrasystole et asystole Par conséquent, les diagrammes de dispersion sont utiles principalement dans des conditions normales pour des comparaisons mutuelles de différents sujets dans divers tests fonctionnels. Un domaine distinct d'une telle application consiste à tester la condition physique et la préparation fonctionnelle au stress physique et psychologique (voir ci-dessous).

Corrélation des indicateurs Pour évaluer la signification et la corrélation des différents indicateurs HRV, nous avons mené en 2006 une étude statistique spéciale. Les données initiales étaient 378 enregistrements ECG réalisés en état de relaxation chez des sportifs hautement qualifiés (football, basket-ball, hockey, courte piste, judo). Les résultats de la corrélation et de l’analyse factorielle nous ont permis de tirer les conclusions suivantes :

1. L'ensemble des indicateurs HRV les plus couramment utilisés dans la pratique est redondant : plus de 41 % d'entre eux (15 sur 36) sont des indicateurs fonctionnellement liés et hautement corrélés :

· les paires d'indicateurs suivantes sont fonctionnellement dépendantes : HR-RRNN, Mo-RRNN, LF/HF-HFnorm, LFnorm-HFnorm, fVLF-TVLF, fLF-TLF, fHF-THF, w/L-IMA, Kr-IMA, Kr-w/L ;

· les indicateurs suivants sont fortement corrélés (les coefficients de corrélation sont indiqués sous forme de multiplicateurs) : Mo-0,96*HR, AMo-0,93*IVR-0,93*PAPR, IVR-0,96*IN, VPR-0,95 *IN, PAPR-0,95*IN- 0,91*VPR, dX-0,92*SDNN, RMSSD-0,91*рNN50, IDM-0,91*HF%, IDM-0,91*AcrHF, w=0,91*рNN50, Br=0,91*w/L, Br=0,91*Kr, LF /HF=0,9*VL%.

En particulier, tous les indicateurs de rythmographie de corrélation dans le sens indiqué sont dupliqués par des indicateurs de pulsométrie à variation, cette section n'est donc qu'une forme pratique de présentation visuelle d'informations (scattergramme).

2. Les indicateurs de pulsométrie à variation et d'analyse spectrale reflètent des structures factorielles différentes et orthogonales.

3. Parmi les indicateurs de pulsométrie à variation, deux groupes d'indicateurs ont la plus grande signification factorielle : a) CAT, PSS, IN, SDNN, pNN50, IDM, caractérisant divers aspects de l'intensité de l'activité cardiaque ; b) IMA, PSA, caractérisant le rapport rythmicité-arythmicité de l'activité cardiaque ;

4. L'importance des gammes LF et VLF pour le diagnostic fonctionnel est discutable, car la correspondance factorielle de leurs indicateurs est ambiguë et les spectres eux-mêmes sont soumis à l'influence de distorsions nombreuses et incontrôlées.

5. Au lieu d'indicateurs spectraux instables et ambigus, il est possible d'utiliser l'IDM et l'IMA, reflétant les composantes respiratoires et à ondes lentes de la variabilité cardiaque. Au lieu d’estimer la puissance de bande, il est préférable d’utiliser des amplitudes spectrales moyennes.

Évaluation de la condition physique L'une des méthodes efficaces pour évaluer la condition physique et la préparation fonctionnelle (des athlètes et autres professionnels dont le travail implique un stress physique et psychologique accru) consiste à analyser la dynamique des changements de la fréquence cardiaque lors d'une activité physique de plus grande intensité et pendant la période de post-formation. -récupération à l'effort. Cette dynamique reflète directement la vitesse et l’efficacité des processus métaboliques biochimiques se produisant dans l’environnement fluide du corps. En conditions stationnaires, l'activité physique est généralement dispensée sous forme de tests ergonométriques sur vélo, mais dans les conditions de compétitions réelles, il est principalement possible d'étudier les processus de récupération.

Biochimie de l'approvisionnement énergétique musculaire. L'énergie reçue par l'organisme lors de la dégradation des aliments est stockée et transportée vers les cellules sous la forme d'un composé à haute énergie ATP (acide adrénosine triphosphorique). Evolution a formé trois systèmes fonctionnels fournissant de l'énergie :

• 1. Le système anaérobie-alactate (ATP - CP ou créatine phosphate) utilise l'ATP musculaire dans la phase initiale du travail, suivi d'une restauration des réserves d'ATP dans les muscles en divisant le CP (1 mol CP = 1 mol ATP). Les réserves d'ATP et de CP ne fournissent que les besoins énergétiques à court terme (3-15 s).
• 2. Le système anaérobie-lactate (glycolytique) fournit de l'énergie par la dégradation du glucose ou du glycogène, accompagnée de la formation d'acide pyruvique, suivie de sa conversion en acide lactique, qui, en se décomposant rapidement, forme des sels de potassium et de sodium, généralement appelés lactate. . Le glucose et le glycogène (formés dans le foie à partir du glucose) sont transformés en glucose-6-phosphate puis en ATP (1 mole de glucose = 2 moles d'ATP, 1 mole de glycogène = 3 moles d'ATP).
• 3. Le système aérobie-oxydant utilise l'oxygène pour oxyder les glucides et les graisses afin d'assurer un travail musculaire à long terme avec la formation d'ATP dans les mitochondries.

Au repos, l’énergie est générée par la dégradation de quantités presque égales de graisses et de glucides pour former du glucose. Lors d’un exercice intense de courte durée, l’ATP est formé presque exclusivement à partir de la dégradation des glucides (l’énergie « la plus rapide »). La teneur en glucides du foie et des muscles squelettiques permet la formation de pas plus de 2 000 kcal d'énergie, ce qui vous permet de courir environ 32 km. Bien qu'il y ait beaucoup plus de graisses dans le corps que de glucides, le métabolisme des graisses (gluconéogenèse) avec la formation d'acides gras puis d'ATP est infiniment plus lent sur le plan énergétique.

Le type de fibre musculaire détermine sa capacité oxydative. Ainsi, les muscles constitués de fibres BS sont plus spécifiques à la réalisation d’une activité physique de haute intensité en raison de l’utilisation de l’énergie du système glycolytique du corps. Les muscles, constitués de fibres MS, contiennent un plus grand nombre de mitochondries et d'enzymes oxydatives, ce qui garantit la réalisation d'un plus grand volume d'activité physique utilisant le métabolisme aérobie. L’activité physique visant à développer l’endurance contribue à augmenter les mitochondries et les enzymes oxydatives dans les fibres MS, mais surtout dans les fibres BS. Cela augmente la charge sur le système de transport de l'oxygène vers les muscles qui travaillent.

Le lactate qui s'accumule dans le liquide corporel « acidifie » les fibres musculaires et inhibe la dégradation ultérieure du glycogène, et réduit également la capacité des muscles à lier le calcium, ce qui empêche leur contraction. Dans les sports intenses, l'accumulation de lactate atteint 18-22 mmol/kg, alors que la norme est de 2,5-4 mmol/kg. Les sports tels que la boxe et le hockey se distinguent particulièrement par les concentrations maximales de lactate, et leur observation dans la pratique clinique est typique des conditions pré-infarctus.

La libération maximale de lactate dans le sang se produit à la 6ème minute après un exercice intense. En conséquence, la fréquence cardiaque atteint également son maximum. De plus, la concentration de lactate dans le sang et la fréquence cardiaque diminuent de manière synchrone. Par conséquent, sur la base de la dynamique de la fréquence cardiaque, on peut juger des capacités fonctionnelles de l’organisme à réduire la concentration de lactate et, par conséquent, de l’efficacité du métabolisme régénérateur énergétique.

Outils d'analyse. Pendant la période de chargement et de récupération, une série de i=1,2,3 minute par minute est effectuée. Enregistrements ECG. Sur la base des résultats, des diagrammes de dispersion sont construits, qui sont combinés sur un seul graphique (Fig. 6.30), selon lequel la dynamique des changements dans les indicateurs CI est évaluée visuellement. Pour chaque i-ème scattergramme, les indicateurs numériques M, a, b, b/a sont calculés. Pour évaluer et comparer l'adéquation dans la dynamique des changements de chacun de ces indicateurs Pi, des estimations d'intervalle de la forme sont calculées : (Pi-Pmax)/(Po-Pmax), où Po est la valeur de l'indicateur dans un état de relaxation ; Pmax est la valeur de l'indicateur à l'activité physique maximale.

Riz. 6h30. Diagrammes de dispersion combinés des intervalles de récupération d'une seconde après charge et des états de relaxation

Littérature 5. Gnezditsky V.V. Potentiels cérébraux évoqués dans la pratique clinique. Taganrog : Medicom, 1997.

6. Gnezditski V.V. Tâche EEG inversée et électroencéphalographie clinique. Taganrog : Médicom, 2000

7. Zhirmunskaya E.A. Électroencéphalographie clinique. M. : 1991.

13. Max J. Méthodes et techniques de traitement du signal pour les mesures techniques. M. : Mir, 1983.

17. Otnes R., Enokson L. Analyse appliquée des séries chronologiques. M. : Mir, 1982. T. 1, 2.

18. K. Pribram. Langages du cerveau. M. : Progrès, 1975.

20. Randall R.B. Analyse de fréquence. Brühl et Kjær, 1989.

22. Rusinov V.S., Grindel O.M., Boldyreva G.N., Vacker E.M. Biopotentiels du cerveau. Analyse mathematique. M. : Médecine, 1987.

23. A.Ya. Kaplan. Le problème de la description segmentaire de l'électroencéphalogramme humain // Physiologie humaine. 1999. T.25. N°1.

24. A.Ya. Kaplan, Al.A. Fingelkurts, An.A. Fingelkurts, S.V. Borissov, B.S. Darkhovsky. Nature non stationnaire de l'activité cérébrale révélée par l'EEG/MEG : défis méthodologiques, pratiques et conceptuels//Traitement du signal. Numéro spécial : Coordination neuronale dans le cerveau : une perspective de traitement du signal. 2005. N° 85.

25. A.Ya. Kaplan. Nonstationnarité de l'EEG : analyse méthodologique et expérimentale // Avancées des sciences physiologiques. 1998. T.29. N ° 3.

26. Kaplan A.Ya., Borisov S.V.. Dynamique des caractéristiques segmentaires de l'activité EEG alpha humaine au repos et sous charge cognitive // ​​Journal of VND. 2003. N° 53.

27. Kaplan A.Ya., Borisov S.V., Zheligovsky V.A.. Classification de l'EEG des adolescents selon les caractéristiques spectrales et segmentaires dans des conditions normales et dans les troubles du spectre schizophrénique//Journal of VND. 2005. T.55. Numéro 4.

28. Borisov S.V., Kaplan A.Ya., Gorbatchevskaya N.L., Kozlova I.A.. Organisation structurelle de l'activité EEG alpha chez les adolescents souffrant de troubles du spectre schizophrénique // Journal of VND. 2005. T.55. N ° 3.

29. Borisov S.V., Kaplan A.Ya., Gorbatchevskaya N.L., Kozlova I.A. Analyse de la synchronisation structurelle EEG d'adolescents souffrant de troubles du spectre schizophrénique // Physiologie humaine. 2005. T.31. N ° 3.

38. Koulaïchev A.P. Quelques problèmes méthodologiques de l'analyse fréquentielle EEG//Journal of VND. 1997. N° 5.

43. Koulaïchev A.P. Méthodologie d'automatisation des expériences/collections psychophysiologiques. Modélisation et analyse de données. M. : RUSAVIE, 2004.

44. Koulaïchev A.P. Électrophysiologie informatique. Éd. 3ème. M. : Maison d'édition de l'Université d'État de Moscou, 2002.

Variabilité de la fréquence cardiaque

La variabilité de la fréquence cardiaque (VRC) (également abrégée en variabilité de la fréquence cardiaque - VRC) est une branche de la cardiologie en développement rapide, dans laquelle les capacités des méthodes informatiques sont pleinement exploitées. Cette direction a été largement initiée par les travaux pionniers du célèbre chercheur national R.M. Baevsky dans le domaine de la médecine spatiale, qui a pour la première fois mis en pratique un certain nombre d'indicateurs complexes caractérisant le fonctionnement de divers systèmes de régulation du corps. Actuellement, la normalisation dans le domaine de la variabilité de la fréquence cardiaque est réalisée par un groupe de travail de la Société européenne de cardiologie et de la Société nord-américaine de stimulation et d'électrophysiologie.

La variabilité est la variabilité de divers paramètres, dont la fréquence cardiaque, en réponse à l'influence de tout facteur, externe ou interne.

Construction d'un cardiointervalogramme

Le cœur est idéalement capable de répondre aux moindres changements dans les besoins de nombreux organes et systèmes. L'analyse des variations du rythme cardiaque permet d'évaluer quantitativement et différenciée le degré de tension ou le tonus des sections sympathiques et parasympathiques du SNA, leur interaction dans divers états fonctionnels, ainsi que l'activité des sous-systèmes qui contrôlent le travail de divers organes. . Par conséquent, le programme maximum dans cette direction consiste à développer des méthodes informatiques et analytiques pour des diagnostics complexes du corps basés sur la dynamique de la fréquence cardiaque.

Les méthodes HRV ne sont pas destinées au diagnostic de pathologies cliniques, où les moyens traditionnels d'analyse visuelle et de mesure fonctionnent bien. L'avantage de cette méthode est la capacité de détecter des déviations subtiles de l'activité cardiaque. Son utilisation est donc particulièrement efficace pour évaluer les capacités fonctionnelles générales du corps, ainsi que les déviations précoces qui, en l'absence des procédures préventives nécessaires, peuvent évoluer progressivement vers des maladies graves. La technique HRV est largement utilisée dans de nombreuses applications pratiques indépendantes, notamment dans le suivi Holter et l'évaluation de la condition physique des athlètes, ainsi que dans d'autres professions associées à un stress physique et psychologique accru.

Le matériel source pour l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque est constitué d'enregistrements ECG monocanal à court terme (selon la norme de la Société nord-américaine de stimulation et d'électrophysiologie, on distingue les enregistrements à court terme - 5 minutes et à long terme - 24 heures), réalisé dans un état calme et détendu ou lors d'essais fonctionnels. Dans un premier temps, à partir d'un tel enregistrement, des cardiointervalles (IC) successifs sont calculés, dont les points de référence (limites) sont les ondes R, en tant que composantes les plus prononcées et les plus stables de l'ECG. La méthode est basée sur la reconnaissance et la mesure des intervalles de temps entre les ondes ECG R (intervalles R-R), la construction de séries dynamiques de cardiointervalles - cardiointervalogramme (Fig. 1) et l'analyse ultérieure de la série de nombres résultante à l'aide de diverses méthodes mathématiques.

Riz. 1. Le principe de construction d'un cardiointervalogramme (le rythmogramme est marqué d'une ligne lisse dans le graphique inférieur), où t est la valeur de l'intervalle RR en millisecondes, et n est le numéro (numéro) de l'intervalle RR.

Méthodes d'analyse

Les méthodes d’analyse HRV sont généralement regroupées dans les quatre sections principales suivantes :

• cardiointervalographie;
• pulsométrie variationnelle;
• analyse spectrale;
• rythmographie de corrélation.

Principe de la méthode : L'analyse HRV est une méthode globale d'évaluation de l'état des mécanismes régulant les fonctions physiologiques du corps humain, en particulier l'activité générale des mécanismes de régulation, la régulation neurohumorale du cœur, la relation entre les parties sympathique et parasympathique du système nerveux autonome.

Deux boucles de contrôle

Deux circuits de régulation peuvent être distingués : central et autonome avec direct et feedback.

Les structures de travail du circuit de régulation autonome sont : le nœud sinusal, les nerfs vagues et leurs noyaux dans la moelle allongée.

Le circuit central de régulation de la fréquence cardiaque est un système complexe à plusieurs niveaux de régulation neurohumorale des fonctions physiologiques :

Le niveau 1 assure l'interaction du corps avec l'environnement extérieur. Il comprend le système nerveux central, y compris les mécanismes de régulation corticaux. Il coordonne les activités de tous les systèmes du corps en fonction de l'influence des facteurs environnementaux.

Le 2ème niveau interagit entre différents systèmes corporels. Le rôle principal est joué par les centres autonomes supérieurs (système hypothalamo-hypophysaire), assurant l'homéostasie hormonale-végétative.

Le niveau 3 assure l'homéostasie intrasystémique dans divers systèmes de l'organisme, en particulier dans le système cardiorespiratoire. Ici, le rôle principal est joué par les centres nerveux sous-corticaux, en particulier le centre vasomoteur, qui exerce un effet stimulant ou inhibiteur sur le cœur par l'intermédiaire des fibres des nerfs sympathiques.

Riz. 2. Mécanismes de régulation de la fréquence cardiaque (sur la figure, le PSNS est le système nerveux parasympathique).

L'analyse HRV est utilisée pour évaluer la régulation autonome du rythme cardiaque chez des personnes pratiquement en bonne santé afin d'identifier leurs capacités d'adaptation et chez les patients présentant diverses pathologies du système cardiovasculaire et du système nerveux autonome.

Analyse mathématique de la variabilité de la fréquence cardiaque

L'analyse mathématique de la variabilité de la fréquence cardiaque comprend l'utilisation de méthodes statistiques, de méthodes de pulsométrie variationnelle et de méthode spectrale.

1. Méthodes statistiques

Sur la base de la série dynamique initiale d'intervalles R-R, les caractéristiques statistiques suivantes sont calculées :

RRNN - espérance mathématique (M) - la valeur moyenne de la durée de l'intervalle R-R, présente la moins de variabilité parmi tous les indicateurs de fréquence cardiaque, car c'est l'un des paramètres les plus homéostatiques du corps ; caractérise la régulation humorale;

SDNN (ms) - écart type (MSD), est l'un des principaux indicateurs de la variabilité SR ; caractérise la régulation vagale;

RMSSD (ms) - la différence quadratique moyenne entre la durée des intervalles R-R adjacents, est une mesure de la VRC avec des durées de cycle courtes ;

PNN50 (%) - la proportion d'intervalles R-R sinusaux adjacents qui diffèrent de plus de 50 ms. C'est le reflet d'une arythmie sinusale associée à la respiration ;

CV - coefficient de variation (CV), CV = écart type / M x 100, au sens physiologique ne diffère pas de l'écart type, mais est un indicateur normalisé par la fréquence du pouls.

2. Méthode de pulsométrie à variation

Mo - mode - la plage des valeurs les plus courantes des intervalles cardio. Habituellement, la valeur initiale de la plage dans laquelle le plus grand nombre d'intervalles R-R est noté est prise comme mode. Parfois, le milieu de l'intervalle est pris. Le mode indique le niveau de fonctionnement le plus probable du système circulatoire (plus précisément du nœud sinusal) et, avec des processus plutôt stationnaires, coïncide avec l'attente mathématique. Dans les processus de transition, la valeur M-Mo peut être une mesure conditionnelle de non-stationnarité, et la valeur Mo indique le niveau de fonctionnement dominant dans ce processus ;

AMo - amplitude du mode - le nombre d'intervalles cardio tombant dans la plage du mode (en %). L'ampleur de l'amplitude du mode dépend de l'influence de la division sympathique du système nerveux autonome et reflète le degré de centralisation du contrôle de la fréquence cardiaque ;

DX - plage de variation (VR), DX=RRMAXx-RRMIN - amplitude maximale des fluctuations des valeurs des cardiointervalles, déterminée par la différence entre la durée maximale et minimale du cardiocycle. La plage de variation reflète l'effet total de la régulation du rythme par le système nerveux autonome, qui est largement associé à l'état de la division parasympathique du système nerveux autonome. Cependant, dans certaines conditions, avec une amplitude importante d'ondes lentes, la plage de variation dépend davantage de l'état des centres nerveux sous-corticaux que du tonus du système parasympathique ;

VPR est un indicateur du rythme végétatif. VPR = 1 /(Mo x BP) ; permet de juger de l'équilibre végétatif du point de vue de l'évaluation de l'activité du circuit régulateur autonome. Plus cette activité est élevée, c'est-à-dire plus la valeur du VPR est faible, plus l'équilibre autonome se déplace vers la prédominance du département parasympathique ;

DANS - indice de tension des systèmes de régulation [Baevsky R.M., 1974]. IN = AMo/(2BP x Mo), reflète le degré de centralisation du contrôle de la fréquence cardiaque. Plus la valeur de IN est faible, plus l'activité du département parasympathique et du circuit autonome est importante. Plus la valeur de IN est élevée, plus l'activité du service sympathique et le degré de centralisation du contrôle de la fréquence cardiaque sont élevés.

Chez l'adulte en bonne santé, les valeurs moyennes de la pulsométrie à variation sont : Mo - 0,80 ± 0,04 sec. ; AMo - 43,0 ± 0,9 % ; VR-0,21 ± 0,01 s. IN chez les individus bien développés physiquement varie de 80 à 140 unités conventionnelles.

3. Méthode spectrale d'analyse HRV

Dans l'analyse de la structure ondulatoire du cardiointervalogramme, on distingue l'action de trois systèmes de régulation : les parties sympathiques et parasympathiques du système nerveux autonome et l'action du système nerveux central, qui affectent la variabilité de la fréquence cardiaque.

L'utilisation de l'analyse spectrale permet de quantifier les différentes composantes fréquentielles des fluctuations du rythme cardiaque et de présenter visuellement graphiquement les rapports des différentes composantes du rythme cardiaque, reflétant l'activité de certaines parties du mécanisme de régulation. Il existe trois composantes spectrales principales (voir figure ci-dessus) :

HF (ondes s) - ondes respiratoires ou ondes rapides (T = 2,5-6,6 s, v = 0,15-0,4 Hz.), reflètent les processus respiratoires et d'autres types d'activité parasympathique, marqués sur le spectrogramme vert ;

LF (ondes m) - les ondes lentes du premier ordre (MBI) ou les ondes moyennes (T = 10-30 sec., v = 0,04-0,15 Hz) sont associées à une activité sympathique (principalement le centre vasomoteur), marquées en rouge sur le spectrogramme ;

VLF (l – ondes) - ondes lentes du second ordre (MBII) ou ondes lentes (T>30 sec., v<0.04Гц) - разного рода медленные гуморально-метаболические влияния, на спектрограмме отмечены синим цветом.

Dans l'analyse spectrale, la puissance totale de toutes les composantes du spectre (TP) et la puissance totale absolue pour chacune des composantes sont déterminées, tandis que TP est définie comme la somme des puissances dans les gammes HF, LF et VLF.

Tous les paramètres ci-dessus sont reflétés dans le rapport des tests cardiaques.

Comment faire une analyse mathématique de la variabilité de la fréquence cardiaque

Il est préférable de compiler les résultats et de les comparer aux valeurs normales. Ensuite, les données obtenues sont évaluées et une conclusion est tirée sur l'état du système nerveux autonome, l'influence des circuits de régulation autonomes et centraux et les capacités d'adaptation du sujet.

Tableau de variabilité de la fréquence cardiaque.

L'étude a été réalisée en position (couchée/assise).

Durée en minutes___________. Le nombre total d’intervalles R-R___________. Rythme cardiaque:________

Variabilité normale et diminuée de la fréquence cardiaque

L'établissement d'un diagnostic lié aux problèmes cardiaques est grandement simplifié par les dernières méthodes d'étude du système vasculaire humain. Malgré le fait que le cœur soit un organe indépendant, il est fortement influencé par l'activité du système nerveux, ce qui peut entraîner des interruptions de son fonctionnement.

Des études récentes ont révélé une relation entre les maladies cardiaques et le système nerveux, provoquant fréquemment des morts subites.

Qu’est-ce que le VRC ?

L'intervalle de temps normal entre chaque cycle de battement cardiaque est toujours différent. Chez les personnes ayant un cœur en bonne santé, cela change tout le temps, même au repos. Ce phénomène est appelé variabilité de la fréquence cardiaque (VRC en abrégé).

La différence entre les contractions se situe dans une certaine valeur moyenne, qui varie en fonction de l'état spécifique du corps. Par conséquent, la VRC n’est évaluée qu’en position stationnaire, car la diversité des activités du corps entraîne des modifications de la fréquence cardiaque, s’adaptant à chaque fois à un nouveau niveau.

Les indicateurs HRV indiquent la physiologie des systèmes. En analysant le VRC, vous pouvez évaluer avec précision les caractéristiques fonctionnelles du corps, surveiller la dynamique du cœur et identifier une forte diminution de la fréquence cardiaque, entraînant une mort subite.

Méthodes de détermination

L'étude cardiologique des contractions cardiaques a déterminé les méthodes optimales de VRC et leurs caractéristiques dans diverses conditions.

L'analyse est réalisée en étudiant la séquence d'intervalles :

• R-R (électrocardiogramme des contractions) ;
• N-N (espaces entre les contractions normales).

Méthodes statistiques. Ces méthodes sont basées sur l'obtention et la comparaison d'intervalles « N-N » avec une évaluation de la variabilité. Le cardiointervalogramme obtenu après l'examen montre un ensemble d'intervalles « R-R » se répétant les uns après les autres.

Les indicateurs de ces intervalles comprennent :

• SDNN reflète la somme des indicateurs HRV dans lesquels les écarts des intervalles N-N et la variabilité des intervalles R-R sont mis en évidence ;
• Comparaison de séquence RMSSD des intervalles N-N ;
• PNN5O montre le pourcentage d'intervalles N-N qui diffèrent de plus de 50 millisecondes sur toute la période d'étude ;
• Évaluation CV des indicateurs de variabilité de l'ampleur.

Les méthodes géométriques se distinguent par l'obtention d'un histogramme qui représente des intervalles cardio de différentes durées.

Ces méthodes calculent la variabilité de la fréquence cardiaque à l’aide de certaines quantités :

• Mo (Mode) désigne les cardiointervalles ;
• Amo (Mode Amplitude) – le nombre d'intervalles cardio proportionnels au Mo en pourcentage du volume sélectionné ;
• Rapport de degrés VAR (plage de variation) entre les intervalles cardiaques.

L'analyse d'autocorrélation évalue le rythme cardiaque comme une évolution aléatoire. Il s'agit d'un graphique de corrélation dynamique obtenu en décalant progressivement la série chronologique d'une unité par rapport à la propre série.

Cette analyse qualitative permet d'étudier l'influence du maillon central sur le travail du cœur et de déterminer la périodicité cachée du rythme cardiaque.

Rythmographie de corrélation (diffusion). L'essence de la méthode est d'afficher les intervalles cardio successifs dans un plan graphique bidimensionnel.

Lors de la construction d'un diffusiogramme, une bissectrice est identifiée, au centre de laquelle se trouve un ensemble de points. Si les points sont déviés vers la gauche, vous pouvez voir combien le cycle est plus court ; le déplacement vers la droite montre combien le précédent est plus long.

Sur le rythmogramme obtenu, la zone correspondant à l'écart des intervalles N-N est mise en évidence. La méthode nous permet d'identifier le travail actif du système autonome et son effet ultérieur sur le cœur.

Méthodes d'étude du VRC

Les normes médicales internationales définissent deux manières d'étudier le rythme cardiaque :

1. L'enregistrement des intervalles « RR » - pendant 5 minutes est utilisé pour une évaluation rapide du VRC et la réalisation de certains tests médicaux ;
2. Enregistrement quotidien des intervalles « RR » - évalue plus précisément les rythmes d'enregistrement végétatif des intervalles « RR ». Cependant, lors du déchiffrement d'un enregistrement, de nombreux indicateurs sont évalués sur la base d'une période d'enregistrement HRV de cinq minutes, car des segments se forment sur un enregistrement long qui interfèrent avec l'analyse spectrale.

Pour déterminer la composante haute fréquence du rythme cardiaque, un enregistrement d'environ 60 secondes est nécessaire, et pour analyser la composante basse fréquence, 120 secondes d'enregistrement sont nécessaires. Pour évaluer correctement la composante basse fréquence, un enregistrement de cinq minutes est nécessaire, ce qui a été choisi pour l'étude standard HRV.

VRC d'un corps sain

La variabilité du rythme moyen chez les personnes en bonne santé permet de déterminer leur endurance physique selon l'âge, le sexe et l'heure de la journée.

Les indicateurs HRV sont individuels pour chaque personne. Les femmes ont une fréquence cardiaque plus active. Le VRC le plus élevé est observé pendant l’enfance et l’adolescence. Les composantes hautes et basses fréquences diminuent avec l’âge.

Le VRC est influencé par le poids d'une personne. La réduction du poids corporel provoque la puissance du spectre HRV ; chez les personnes en surpoids, l'effet inverse est observé.

Le sport et l'activité physique légère ont un effet bénéfique sur le VRC : la puissance spectrale augmente, la fréquence cardiaque diminue. Au contraire, des charges excessives augmentent la fréquence des contractions et réduisent le VRC. Cela explique les fréquentes morts subites chez les sportifs.

L'utilisation de méthodes de détermination des variations de fréquence cardiaque vous permet de contrôler vos entraînements en augmentant progressivement la charge.

Si le VRC est réduit

Une forte diminution de la variation de la fréquence cardiaque indique certaines maladies :

· Maladies ischémiques et hypertendues ;

· Prendre certains médicaments;

Les études HRV dans les activités médicales font partie des méthodes simples et accessibles qui évaluent la régulation autonome chez les adultes et les enfants dans un certain nombre de maladies.

Dans la pratique médicale, l'analyse permet :

· Évaluer la régulation viscérale du cœur ;

· Déterminer le fonctionnement général de l'organisme;

· Évaluer le niveau de stress et d'activité physique;

· Surveiller l'efficacité de la pharmacothérapie ;

· Diagnostiquer la maladie à un stade précoce ;

· Aide à choisir une approche du traitement des maladies cardiovasculaires.

Par conséquent, lors de l'examen du corps, vous ne devez pas négliger les méthodes d'étude des contractions cardiaques. Les indicateurs HRV aident à déterminer la gravité de la maladie et à sélectionner le traitement approprié.

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L'accident vasculaire cérébral est une maladie plutôt dangereuse qui touche non seulement les personnes âgées, mais aussi les personnes d'âge moyen et même les très jeunes.

Un accident vasculaire cérébral est une urgence dangereuse qui nécessite une aide immédiate. Cela se termine souvent par un handicap, voire dans de nombreux cas par la mort. En plus du blocage d'un vaisseau sanguin de type ischémique, la cause d'une attaque peut également être une hémorragie cérébrale sur fond d'hypertension artérielle, en d'autres termes, un accident vasculaire cérébral hémorragique.

Un certain nombre de facteurs augmentent le risque d’avoir un accident vasculaire cérébral. Par exemple, les gènes ou l’âge ne sont pas toujours en cause, même si après 60 ans la menace augmente considérablement. Cependant, chacun peut faire quelque chose pour l’empêcher.

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Un régime généralement appelé « méditerranéen » est bénéfique pour les vaisseaux sanguins. C'est-à-dire : beaucoup de fruits et légumes, des noix, de l'huile d'olive au lieu de l'huile de friture, moins de saucisses et de viande et beaucoup de poisson. Bonne nouvelle pour les gourmets : vous pouvez vous permettre de déroger aux règles le temps d'une journée. Il est important de manger sainement en général.

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Une consommation excessive d’alcool augmente la mort des cellules cérébrales touchées par un accident vasculaire cérébral, ce qui n’est pas acceptable. Il n’est pas nécessaire de s’abstenir complètement. Un verre de vin rouge par jour est même bénéfique.

Le mouvement est parfois la meilleure chose que vous puissiez faire pour votre santé afin de perdre du poids, de normaliser la tension artérielle et de maintenir l’élasticité des vaisseaux sanguins. Les exercices d'endurance comme la natation ou la marche rapide sont idéaux pour cela. La durée et l'intensité dépendent de la condition physique personnelle. Remarque importante : les personnes non entraînées âgées de plus de 35 ans doivent être d'abord examinées par un médecin avant de commencer à faire de l'exercice.

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Un certain nombre de maladies cardiaques contribuent au risque d’accident vasculaire cérébral. Ceux-ci incluent la fibrillation auriculaire, les anomalies congénitales et d'autres troubles du rythme. Les premiers signes possibles de problèmes cardiaques ne doivent en aucun cas être ignorés.

9. Contrôlez votre glycémie

Les personnes atteintes de diabète sont deux fois plus susceptibles de souffrir d'un infarctus cérébral que le reste de la population. La raison en est que des niveaux de glucose élevés peuvent endommager les vaisseaux sanguins et favoriser les dépôts de plaque dentaire. De plus, les personnes diabétiques présentent souvent d’autres facteurs de risque d’accident vasculaire cérébral, comme l’hypertension ou des taux de lipides sanguins trop élevés. Les patients diabétiques doivent donc veiller à réguler leur taux de sucre.

Parfois, le stress n’a rien de mal et peut même vous motiver. Cependant, un stress prolongé peut augmenter la tension artérielle et la susceptibilité aux maladies. Cela peut indirectement provoquer le développement d’un accident vasculaire cérébral. Il n’existe pas de panacée contre le stress chronique. Pensez à ce qui est le mieux pour votre psychisme : du sport, un passe-temps intéressant ou peut-être des exercices de relaxation.

L'application Welltory, qui vous permet de mesurer le stress et l'énergie en utilisant uniquement l'appareil photo de votre smartphone, fournit désormais une transcription détaillée de la mesure de la variabilité de votre fréquence cardiaque.

Pourquoi est-ce intéressant et unique ?

Le service Welltory nous aide à ajuster notre style de vie et à être productifs, car avec cette application, nous pouvons mesurer les niveaux d'énergie et de stress chaque jour, y connecter des données provenant de plus de 100 sources et, sur cette base, voir des modèles que nous pouvons améliorer dans nos propres vies. et comment contrôler votre bien-être. Le stress et l'énergie sont calculés sur la base de mesures de variabilité de la fréquence cardiaque. Il ne s'agit pas d'un pouls, même si vous pouvez également voir les données du pouls dans l'application. Il s'agit d'une mesure des intervalles de temps entre les battements cardiaques. Habituellement, ces intervalles ne sont pas les mêmes, ils sont différents. Plus la variabilité de votre fréquence cardiaque est élevée, plus votre corps se sent bien et peut résister aux facteurs de stress auxquels nous sommes tous exposés quotidiennement. La variabilité montre le fonctionnement du système nerveux autonome et cette méthode de diagnostic est utilisée avec succès en médecine et dans le sport professionnel.

Voici ce qu’est la variabilité de la fréquence cardiaque (VRC) :

Un exemple de la quantité de données qu'une mesure de variabilité peut contenir :

Il existe actuellement des appareils permettant de mesurer la variabilité de la fréquence cardiaque, comme le Polar ou le Zephyr. Il existe des services qui fournissent des données détaillées sur les mesures de variabilité, par exemple EliteHRV et Firstbeat.

Mais dans Welltory, vous recevrez désormais non seulement une répartition similaire de la variabilité de la fréquence cardiaque, mais également une interprétation de ce que tout cela signifie pour vous personnellement et pour votre corps. Nous avons pris tous les indicateurs de variabilité que la science utilise pour analyser la condition humaine, obtenus par analyse spectrale et temporelle, et avons développé pour eux des interprétations compréhensibles. Pour mettre cela en pratique, l’équipe Welltory a examiné une multitude de recherches scientifiques qui parlent des corrélations entre la variabilité de la fréquence cardiaque et le fonctionnement des différents systèmes du corps humain.

Nous pouvons désormais affirmer que Welltory fournit à l’utilisateur l’interprétation la plus complète possible d’une seule mesure de variabilité.

Auparavant, après avoir pris des mesures, vous ne receviez que des indicateurs intégraux de stress et d'énergie, ce qui vous permettait de comprendre comment votre corps dans son ensemble réagit aux facteurs de stress et comment il récupère, mais vous aurez désormais une image plus sérieuse et détaillée de son état. * (voir clause de non-responsabilité en bas).

Alors à quoi ça sert et qu'est-ce que ça montre ?

Dans la transcription complète, vous pourrez voir tous vos principaux indicateurs de mesure de variabilité et découvrir par la même occasion ce qu'ils signifient pour vous et pour votre bien-être.

Vous pouvez voir comment la mesure se produit dans la vidéo :

Pour obtenir une transcription détaillée de la mesure dans la version Android, après avoir pris la mesure, allez dans le menu « Plus » sur l'écran final, sélectionnez d'abord l'option « Indiquer la pression », puis sélectionnez « Transcription détaillée » - et vous obtiendrez les résultats.

Pour obtenir une transcription détaillée dans la version iOS, après avoir pris une mesure, vous devez vous rendre dans l'historique des mesures, sélectionner celle qui vous intéresse, par exemple la dernière, et cliquer sur le bouton « Transcription détaillée » en bas. .

1) Qu’est-ce qui ne va pas avec ton cœur ?

Vous découvrirez ici comment fonctionne votre cœur aujourd'hui, s'il existe des signes de tachycardie et si vous devriez envisager de consulter un médecin.

Exemple de réponse : La variabilité globale de votre fréquence cardiaque est normale. Le cœur supporte bien le stress, le corps sait s'adapter aux facteurs de stress externes.

2) Quel est l’état du système nerveux ?

Vous recevrez un rapport indiquant votre état de fatigue ou votre capacité de récupération. Exemple d'interprétation : Le potentiel de restauration est réduit. Le système nerveux est fatigué et ne peut pas se régénérer normalement. Il existe un risque de détérioration de la santé.

3) Avez-vous suffisamment dormi et bien récupéré ?

Cela prendra en compte les paramètres de variabilité de la fréquence cardiaque par rapport aux heures de sommeil qui sont dans le système.

4) De quoi êtes-vous capable aujourd’hui ?

Dans ce bloc, vous découvrirez votre puissance totale globale, votre niveau de stress mental, etc.

5) Évaluation générale de l'état (basée sur la pression artérielle).

Exemple d'évaluation générale : De tels indicateurs se retrouvent chez des sportifs de haut niveau, chez des personnes en très bonne santé ou chez des personnes présentant un tonus accru du système nerveux parasympathique. Dans de rares cas, cela peut être le résultat de pathologies ou d’une fatigue importante.

Comme vous pouvez le constater, l’image proposée s’adresse aux personnes qui souhaitent être productives. Les recommandations de Welltory sont également développées concernant cette capacité de base et l'augmentation de l'efficacité.

Partout, vous obtenez non seulement des interprétations, mais vous verrez également les valeurs numériques de vos paramètres et comment ils peuvent se rapporter à la norme.

Une transcription détaillée des mesures est disponible dans la version gratuite de l'application. Sa précision et ses détails seront affectés par l'ajout ou non des données de tension artérielle à la mesure dans l'heure. Deuxièmement, la mesure sera plus précise si elle est effectuée à l’aide d’un moniteur cardiaque, car la caméra mesure 100 battements cardiaques et le moniteur cardiaque mesure 300 battements. Sur les forfaits payants Welltory, les retranscriptions seront plus détaillées, car dans ce cas vous pourrez également ajouter des données de sommeil.

Pourquoi est-ce important pour le marché de la santé mobile ?

Actuellement, Welltory a collecté la plus grande base de données au monde de mesures de variabilité de la fréquence cardiaque - plus de 300 000 mesures. Il s’agit d’un domaine intéressant pour analyser des données et rechercher des corrélations entre le mode de vie, la santé et la productivité.

Mais maintenant, une nouvelle étape a été franchie, car la transcription la plus détaillée des mesures de variabilité est actuellement disponible dans l'application de masse, qui peut être réalisée par l'utilisateur gratuitement et simplement à l'aide de l'appareil photo d'un smartphone.

Il existe de nombreuses solutions sur le marché pour mesurer la variabilité de la fréquence cardiaque et les proposer aux utilisateurs de manière détaillée, mais sans interpréter les indicateurs avec des explications sur ce que cela signifie pour le corps. Par exemple, EliteHRV :

Il existe également des services de reporting personnalisés, par exemple ceux de Firstbeat – Firstbeat Lifestyle Assessment (https://www.firstbeat.com/en/wellness-services/individual-wellbeing/), qui sont assez chers, mais moins détaillés que Welltory. transcription. En gardant à l’esprit qu’il ne s’agit pas d’un service individuel, mais d’un service automatisé et gratuit, il s’agit d’une étape véritablement nouvelle et importante pour rendre le diagnostic du VRC accessible et le populariser.

"Nous sommes les premiers sur le marché à tenter d'expliquer la variabilité de la fréquence cardiaque dans le langage humain", déclare Evgenia Smorodnikova, cofondatrice et directrice R&D de l'entreprise. La méthode d'analyse du bien-être basée sur la variabilité est également unique en ce sens qu'elle est non invasive : pour connaître quelque chose sur votre bien-être, vous n'avez pas besoin de faire de tests ni d'envoyer de biomatériaux, et des mesures assez précises sont disponibles. en utilisant des gadgets bon marché ou un téléphone. Il s'agit d'une méthode conçue spécifiquement pour les solutions numériques et qui peut être utilisée pour une multitude de services utiles.

Ainsi, grâce à de nouvelles opportunités, nous pouvons mieux comprendre ce qui nous arrive et quelles mesures nous pouvons prendre dès maintenant pour augmenter notre productivité et notre énergie.

Clause de non-responsabilité:
R.Les transcriptions de la demande et toutes les informations fournies ne constituent pas un diagnostic médical et ne peuvent être utilisées comme un appel à l'automédication, à des modifications des recommandations médicales ou comme substitut à une consultation en face à face avec un spécialiste.

Application

Le tableau ci-dessous contient tous les paramètres HRV pris par Welltory au cas où l'utilisateur souhaite analyser indépendamment les indicateurs ou fournir à son spécialiste (médecin) les données de mesure.

Au cours des deux dernières décennies, des associations significatives ont été identifiées entre le système nerveux autonome et la mortalité cardiovasculaire, notamment la mort subite. Les preuves expérimentales d'un lien entre la susceptibilité aux arythmies mortelles et les signes d'augmentation de l'activité sympathique ou de diminution de l'activité vagale ont stimulé le développement dans le domaine de la recherche sur les indicateurs quantitatifs de l'activité autonome.

La variabilité de la fréquence cardiaque (VRC) représente l'un des indicateurs les plus prometteurs de ce type. Une modification relativement simple de la méthode a popularisé son utilisation. À mesure que de plus en plus d'appareils fournissent des mesures automatiques du VRC, le cardiologue dispose d'un outil assez simple pour résoudre à la fois les problèmes de recherche et les problèmes cliniques. Cependant, la signification et l’importance de nombreux indicateurs de VRC sont plus complexes qu’on ne le croit généralement, et il existe donc un risque de conclusions erronées et d’extrapolations injustifiées.

La reconnaissance de ce problème par la Société européenne de cardiologie et la Société nord-américaine de stimulation et d'électrophysiologie a conduit à la création d'un groupe de travail conjoint chargé d'élaborer des normes appropriées. Les principaux objectifs de ce groupe de travail étaient de normaliser la nomenclature et d'élaborer des définitions de termes, de spécifier des méthodes de mesure standard, d'identifier les corrélats physiologiques et physiopathologiques, de décrire les indications cliniques d'utilisation et d'identifier les domaines de recherche.

Pour résoudre ces problèmes, le groupe de travail a été constitué de représentants de divers domaines des mathématiques, de l'ingénierie, de la physiologie et de la médecine clinique. Les normes et suggestions contenues dans ce document ne sont pas destinées à limiter le développement ultérieur, mais plutôt à permettre la comparaison et l'interprétation des résultats et à conduire à de nouveaux progrès dans le domaine.

Le phénomène sur lequel se concentre cet article concerne les fluctuations de l’intervalle entre les battements cardiaques successifs, ainsi que les fluctuations entre les fréquences cardiaques successives. Le terme « variabilité de la fréquence cardiaque » est devenu un terme courant pour décrire les changements dans la fréquence cardiaque et les intervalles RR. D'autres termes tels que variabilité de la longueur du cycle, variabilité de la période cardiaque, variabilité de l'intervalle RR et tachygramme de l'intervalle RR ont été utilisés dans la littérature pour décrire les fluctuations des cycles cardiaques successifs. Ces termes ont permis de souligner que le sujet de l'étude était précisément l'intervalle entre contractions successives, et non la fréquence cardiaque. Cependant, ils ne sont pas aussi largement utilisés que le HRV, c'est pourquoi le terme HRV sera utilisé tout au long de ce document.

ARRIÈRE-PLAN

L'importance clinique de la variabilité de la fréquence cardiaque a été appréciée pour la première fois en 1965, lorsque Hon et Lee ont noté que la détresse fœtale était précédée d'une alternance d'intervalles entre les battements avant que des changements détectables dans la fréquence cardiaque réelle ne se produisent. Vingt ans plus tard, Sayers et al. a attiré l'attention sur la présence de rythmes physiologiques dans le signal du rythme cardiaque. Durant les années 1970 Ewing et coll. a proposé plusieurs tests simples, effectués au chevet du patient, à l'aide desquels, sur la base de modifications à court terme des intervalles RR, une neuropathie autonome a été détectée chez des patients atteints de diabète sucré. L'association d'un risque plus élevé de décès chez les patients présentant un infarctus du myocarde avec une VRC réduite a été démontrée pour la première fois par Wolf et al. en 1977. En 1981, Akselrod et coll. utilisé l'analyse spectrale des fluctuations de la fréquence cardiaque pour quantifier les performances cardiovasculaires battement par battement.

Ces méthodes d'analyse de fréquence ont contribué à la compréhension de certaines des causes autonomes des fluctuations de l'intervalle RR observées dans les enregistrements de fréquence cardiaque. L'importance clinique du VRC a été identifiée à la fin des années 1980, lorsqu'il a été confirmé que le VRC est un prédicteur cohérent et indépendant de décès chez les patients ayant subi un infarctus aigu du myocarde. Avec la disponibilité de nouveaux appareils d'enregistrement ECG multicanaux numériques haute fréquence 24 heures sur 24, le HRV a le potentiel de fournir des informations supplémentaires précieuses sur les conditions physiologiques et physiopathologiques et d'améliorer l'évaluation des risques.

DÉTERMINATION DE LA VARIABILITÉ DE LA FRÉQUENCE CARDIAQUE

Méthodes du domaine temporel
(Méthodes du domaine temporel)

La variabilité de la fréquence cardiaque peut être évaluée par diverses méthodes. Les méthodes d’estimation dans le domaine temporel sont peut-être les plus simples à utiliser. Dans ces méthodes, soit les valeurs de fréquence cardiaque calculées à chaque instant, soit les intervalles entre complexes successifs sont pris en compte. Dans un enregistrement ECG continu, chaque complexe QRS est détecté et les intervalles dits normaux à normaux (NN) sont calculés, c'est-à-dire les intervalles entre les complexes QRS adjacents, qui sont le résultat de la dépolarisation des cellules du nœud sinusal, ou la fréquence cardiaque instantanée sont déterminés. Les variables les plus simples pouvant être calculées sont : l'intervalle NN moyen, la fréquence cardiaque moyenne, la différence entre l'intervalle NN le plus long et le plus court, la différence entre la fréquence cardiaque diurne et nocturne, etc. Les variations de la fréquence cardiaque instantanée associées à la respiration, aux tests d'inclinaison, à la manœuvre de Valsalva et à la perfusion de phényléphrine peuvent également être examinées. Les changements peuvent être décrits en analysant la fréquence cardiaque ou la durée du cycle cardiaque (RR).

Méthodes statistiques

Sur la base d'une série de fréquences cardiaques instantanées ou d'intervalles NN enregistrés sur une longue période, généralement 24 heures, des indicateurs plus complexes peuvent être calculés : des indicateurs de temps statistiques. Ils peuvent être divisés en deux groupes : (1) - obtenus par traitement de mesures directes de fréquence cardiaque instantanée ou d'intervalles NN. (2) - calculé sur la base de la différence entre les intervalles NN. Ces indicateurs peuvent être calculés pour toute la période d'observation ou pour certaines périodes de la période d'enregistrement, ce qui permet de comparer le VRC à différents moments de la vie, comme le sommeil, le repos, etc.

La variable la plus pratique pour le calcul est l'écart type des intervalles NN - (SDNN) - la racine carrée de l'écart NN. Puisque la magnitude sous la racine est mathématiquement équivalente à la puissance totale en analyse spectrale, le SDNN reflète toutes les composantes cycliques responsables de la variabilité au cours de la période d'enregistrement. Dans de nombreuses études, le SDNN est calculé sur toute la période de 24 heures et inclut donc à la fois les changements à haute fréquence à court terme et les composantes à très basse fréquence survenues au cours de la période de 24 heures. À mesure que la période d'enregistrement raccourcit, le SDNN estime des cycles cardiaques de plus en plus courts. Il convient de noter que, toutes choses étant égales par ailleurs, la quantité totale de variabilité augmente avec la durée de l'enregistrement étudié. Pour un ECG enregistré de manière aléatoire, le SDNN n’est pas le meilleur quantificateur statistique en raison de sa dépendance à la durée de la période d’enregistrement. En pratique, il est incorrect de comparer des SDNN calculés sur des enregistrements de durées différentes. La durée des enregistrements sur lesquels le SDNN est censé être calculé doit être standardisée. Les durées appropriées sont de 5 minutes et 24 heures.

Les indicateurs statistiques couramment utilisés incluent également le SDANN - l'écart type des NN moyens calculés sur de courtes périodes (généralement 5 minutes), qui vous permet d'évaluer les changements de fréquence cardiaque dans des cycles d'une période de plus de 5 minutes et l'indice SDNN - le moyenne des écarts types de 5 minutes des intervalles NN, calculée sur 24 heures, reflétant une variabilité avec un cycle inférieur à 5 minutes.

Les métriques les plus couramment utilisées dérivées des différences entre intervalles incluent RMSSD - la racine carrée des carrés moyens de la différence entre les intervalles NN adjacents, NN50 - le nombre de cas dans lesquels la différence entre la durée des intervalles NN successifs dépasse 50 ms, pNN50 - la proportion d'intervalles entre intervalles NN adjacents dépassant 50 msec., par rapport au nombre total d'intervalles NN dans l'enregistrement. Tous ces indicateurs reflètent des fluctuations rapides à haute fréquence dans la structure du VRC et sont fortement corrélés (Fig. 1)

Riz. 1. Relations entre les mesures RMSSD et pNN50 (a), et entre pNN50 et NN50 (b), obtenues à partir de 857 enregistrements Holter nominaux de 24 heures obtenus avant la sortie de patients ayant subi un infarctus aigu du myocarde. Les valeurs NN50 présentées dans le graphique (b) ont été normalisées pour enregistrer la longueur (données du programme d'enquête de recherche post-infarctus de St. George's).

Méthodes géométriques

Une séquence d'intervalles NN peut également être convertie en une structure géométrique, telle que la distribution de densité de la durée des intervalles NN, la distribution de densité de la différence entre les intervalles NN adjacents, la distribution de Lorentz, etc. Ensuite, une formule simple est appliquée qui vous permet d'estimer la variabilité en fonction des propriétés du modèle géométrique et/ou graphique. Lorsque l'on travaille avec des méthodes géométriques, trois approches principales sont utilisées : (1) - les mesures de base du modèle géométrique (par exemple, la largeur de l'histogramme de distribution à un certain niveau) sont converties en mesures HRV, (2) - dans un d'une certaine manière mathématique (approximation de l'histogramme de distribution par un triangle ou l'histogramme différentiel d'une courbe exponentielle) le modèle géométrique est interpolé et les coefficients décrivant cette forme mathématique sont analysés plus en détail, (3) - la forme géométrique est classée, plusieurs catégories de des échantillons de forme géométrique sont distingués, représentant différentes classes de HRV (forme elliptique, linéaire, triangulaire de la courbe de Lorentz). La plupart des méthodes géométriques nécessitent qu'une séquence d'intervalles NN soit mesurée ou convertie en une échelle discrète, ce qui n'est généralement pas strictement effectué, mais permet d'obtenir des histogrammes lissés. La fréquence d'échantillonnage la plus couramment utilisée est de 8 ms (plus précisément 1/128 de seconde), ce qui correspond aux capacités des équipements disponibles dans le commerce.

Index triangulaire- l'intégrale de la densité de distribution (et c'est le nombre total d'intervalles NN), rapportée à la densité de distribution maximale. Lors de l'utilisation d'une échelle d'intervalle NN discrète, sa valeur peut dépendre de la fréquence d'échantillonnage. Ainsi, si une approximation de mesure discrète est utilisée à une fréquence autre que la fréquence la plus courante de 128 Hz, la fréquence de mesure utilisée doit être précisée. L'interpolation triangulaire de l'histogramme des bacs NN (TINN) est la largeur de la base de la distribution, mesurée comme la base du triangle obtenu à partir de l'approximation des moindres carrés de la distribution des bacs NN. Les détails de l'indice de variabilité triangulaire et du calcul du TINN sont présentés dans la Fig. 2. Ces deux mesures expriment la variabilité globale de la fréquence cardiaque mesurée sur 24 heures et dépendent davantage des composantes basse fréquence que des composantes haute fréquence. D'autres méthodes géométriques sont encore en cours de recherche et d'explication.

Riz. 2. Pour effectuer des mesures géométriques à l'aide d'un histogramme d'intervalles NN, on construit d'abord la densité de distribution d'échantillon D, c'est-à-dire la correspondance entre chaque valeur de la longueur de l'intervalle NN dans l'échantillon et le nombre d'intervalles ayant cette longueur. Ensuite, la longueur X des intervalles NN les plus fréquents est déterminée, tandis que Y=D(X) est la densité maximale de distribution d'échantillonnage. L'indice triangulaire HRV est la valeur obtenue en divisant l'intégrale sous la courbe D par Y. Lors de l'utilisation d'une échelle discrète sur l'axe horizontal, cette valeur est égale au nombre total d'intervalles NN divisé par la valeur Y.

Pour calculer la valeur TINN, les points N et M sont spécifiés sur l'axe du temps, après quoi une fonction multilinéaire q est construite telle que q(t)=0 pour t< N и t>M, et l'intégrale

est minime pour toutes les valeurs possibles entre N et M. La valeur TINN a l'unité de millisecondes et est exprimée par la formule TINN = M - N.

Le principal avantage des méthodes géométriques est leur relative insensibilité à la qualité analytique d’une série d’intervalles RR. Le plus gros inconvénient est la nécessité d’avoir un nombre acceptable d’intervalles NN pour construire un modèle géométrique. En pratique, pour garantir la bonne application des méthodes géométriques, il est nécessaire d'utiliser des enregistrements d'au moins 20 minutes (mais de préférence 24 heures). Les méthodes géométriques actuelles ne conviennent pas pour évaluer les changements rapides de variabilité.

La famille des caractéristiques temporelles du HRV est donnée dans le tableau. 1. Étant donné que bon nombre des quantités obtenues lors de l'analyse du VRC dans le domaine temporel sont étroitement corrélées avec d'autres, l'utilisation des 4 indicateurs suivants est recommandée :

1. SDNN - pour évaluer le VRC global,
2. indice HRV triangulaire - pour évaluer le HRV global,
3. SDANN - pour estimer les composantes basse fréquence de la variabilité,
4. RMSSD - pour évaluer les composantes haute fréquence de la variabilité.

Tableau 1.

Quelques caractéristiques temporelles du VRC

Deux méthodes d'évaluation de la VRC globale sont recommandées car l'indice triangulaire ne permet qu'une évaluation approximative du signal ECG. Parmi les méthodes basées sur l'analyse de la différence entre les NN adjacents, le calcul du RMSSD est préférable, car il possède de meilleures propriétés statistiques que NN50 et pNN50.

Les méthodes d'évaluation de la variabilité totale de la fréquence cardiaque et de ses composantes à court et à long terme ne peuvent pas se remplacer. Le choix de la méthode doit être cohérent avec les objectifs de l'étude spécifique. Les méthodes qui peuvent être recommandées pour la pratique clinique sont résumées dans la section « Utilisation clinique de l’analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque ».

Il est important d'être conscient des différences entre les paramètres calculés à partir des longueurs d'intervalle NN ou des valeurs de fréquence cardiaque instantanée et les valeurs calculées à partir de la différence des NN adjacents.

Enfin, il est inexact de comparer des valeurs temporelles, notamment celles caractérisant la variabilité globale, calculées à partir d'enregistrements de durées différentes.

Méthodes du domaine fréquentiel.
(Méthodes du domaine fréquentiel)

Diverses méthodes d'analyse spectrale des tachygrammes ont été utilisées depuis la fin des années 60. L'analyse de la densité spectrale de puissance (PSD) fournit des informations sur la répartition de la puissance en fonction de la fréquence d'oscillation.

Les méthodes de calcul de la densité spectrale de puissance peuvent être classées en paramétriques et non paramétriques ; dans la plupart des cas, les deux groupes de méthodes donnent des résultats comparables. Les caractéristiques positives des méthodes non paramétriques sont : (a) la simplicité de l'algorithme utilisé (dans la plupart des cas, la transformée de Fourier rapide - FFT), (b) la rapidité de calcul, tandis que les avantages des méthodes paramétriques incluent : (a) une plus grande fluidité composantes spectrales, distinguables quelle que soit la bande de fréquence présélectionnée, (b) traitement simple du spectre résultant avec calcul automatique des composantes basse fréquence et haute fréquence du spectre et identification simple de la fréquence fondamentale de chaque composante, (c) précision estimation de la densité spectrale de puissance même avec un petit nombre d'échantillons où le signal devrait être stationnaire Le principal inconvénient des méthodes non paramétriques peut être considéré comme la nécessité de vérifier que le modèle sélectionné satisfait aux exigences et à sa complexité (ordre du modèle).

Composantes spectrales.

Entrées courtes. Dans le spectre obtenu par l'analyse d'enregistrements courts (de 2 à 5 minutes), on distingue trois composantes spectrales principales : les très basses fréquences (VLF), les basses fréquences (LF) et les hautes fréquences (HF). La distribution de puissance et la fréquence centrale de chaque composant ne sont pas fixes, mais peuvent varier en raison des changements dans les modulations autonomes du cycle cardiaque. L'essence physiologique de la composante VLF est la moins claire ; de plus, la présence d'un processus physiologique spécifique auquel peuvent être attribuées les fluctuations dans cette plage est généralement controversée. La composante non harmonique, qui n'a pas de propriétés cohérentes, qui peut être isolée lors de l'application d'algorithmes de correction de dérive de niveau zéro, constitue la partie principale du VLF. Ainsi, la signification de la composante VLF obtenue lors du traitement d'enregistrements courts (par exemple, moins de 5 minutes) est controversée, et il est préférable d'éviter son interprétation dans l'analyse spectrale d'électrocardiogrammes courts.

Les mesures de puissance VLF, LF, HF sont généralement effectuées en unités de puissance absolues (ms2), mais LF et HF peuvent en outre être exprimées en unités normalisées qui reflètent la contribution relative de chaque composant en proportion de la puissance totale moins la composante VLF. . La présentation des composants LF et HF en unités normalisées met l'accent sur le comportement contrôlé et équilibré des deux parties du système nerveux autonome. De plus, la normalisation minimise l'impact des changements de puissance totale sur le niveau des composantes LF et HF (Fig. 3). Cependant, lors de l'utilisation d'unités normalisées, il est toujours nécessaire de se référer aux valeurs absolues des composantes LF et HF pour décrire en termes généraux la distribution spectrale de puissance.

Riz. 3. Analyse spectrale (modèle autorégressif du 12ème ordre) de la variabilité des intervalles RR d'une personne saine au repos (repos) et lors d'un test d'inclinaison (tilt) avec une augmentation de 900. Au repos, deux composantes spectrales principales avec une forte (HF) sont détectés) et basse (LF), fréquence à peu près la même puissance. À mesure que la composante LF augmente, elle devient dominante ; cependant, puisque la variabilité totale diminue, la puissance absolue de la composante LF reste inchangée par rapport à l’état de repos. La procédure de normalisation conduit à la dominance du LF et à une diminution de la composante HF, ce qui reflète un changement dans la composition spectrale dû à l'augmentation. Les diagrammes circulaires illustrent le rapport de deux composantes spectrales et leur puissance absolue. Au repos, la puissance spectrale totale était de 1 201 ms 2 et la puissance des composantes VLF, LF et HF était de 586 ms 2 , 310 ms 2 et 302 ms 2 , respectivement. En unités normalisées, la puissance des composants LF et HF était de 48,95 n.u. et N47,78, respectivement. Le rapport LF/HF était de 1,02. Lors de la montée, la puissance totale était de 671 ms2 et la puissance des composants VLF, LF et HF était respectivement de 265 ms2, 308 ms2 et 95 ms2. En unités normalisées, la puissance des composants LF et HF était de 75,96 n.u. et 23h48 N.E. respectivement. Le rapport LF/HF était de 3,34. Ainsi, dans cet exemple, la puissance absolue de la composante basse fréquence du spectre lors de la montée a légèrement diminué, tandis que la valeur normalisée de cette composante a augmenté de manière significative.

Entrées longues. L'analyse spectrale peut également être utilisée pour analyser la séquence des intervalles NN sur toute la période de 24 heures ; dans ce cas, en plus des composants VLF, LF et HF, un composant de spectre ultra-basse fréquence (ULF) sera également obtenu. Pour caractériser le spectre, la pente α du spectre journalier tracée sur une double échelle logarithmique peut être utilisée. Dans le tableau La figure 2 montre quelques caractéristiques spectrales du HRV.

Tableau 2.

Quelques caractéristiques de fréquence du VRC

Le problème de la « stationnarité » est souvent débattu concernant les enregistrements longs. Si le mécanisme responsable de certaines modulations de la période cardiaque reste inchangé tout au long de la période d'enregistrement, alors la composante fréquentielle correspondante peut être une mesure de ces modulations. Si les modulations sont instables, alors l’interprétation des résultats de l’analyse spectrale est moins évidente. En particulier, on ne peut pas supposer que les mécanismes physiologiques de modulation de la fréquence cardiaque qui interviennent dans les composantes LF et HF du spectre restent constants tout au long de la journée. Ainsi, l'analyse spectrale réalisée sur toute la période de 24 heures, ainsi que l'analyse de segments courts (5 minutes) avec moyenne sur toute la période d'enregistrement (24 heures) (les résultats obtenus par ces deux méthodes sont pratiquement les mêmes) impliquent moyenne de la valeur des modulations basée sur les composants HF et LF (Fig. 4). De telles généralisations obscurcissent les informations détaillées concernant les modulations du système nerveux autonome qui peuvent être obtenues à partir de l'analyse de courts enregistrements. Il faut se rappeler que l'analyse de la composition spectrale du HRV fournit une évaluation du degré de modulation autonome plutôt que du niveau de tonalité autonome, et que la moyenne des modulations ne fournit pas un niveau moyen de tonalité autonome.

Riz. 4. Un exemple d'estimation de la densité spectrale de puissance obtenue sur tout l'intervalle de 24 heures d'un enregistrement Holter à long terme. Seules les composantes basse fréquence (LF) et haute fréquence (HF) correspondent aux pics du spectre, tandis que les composantes très basse fréquence (VLF) et ultra basse fréquence (ULF) peuvent être évaluées en les traçant sur une échelle logarithmique sur les deux axes. La pente de ce graphique représente la mesure α du HRV. Ci-après, la puissance est la puissance, la fréquence est la fréquence.

En raison de différences importantes dans l'interprétation des résultats, les approches d'analyse spectrale des électrocardiogrammes courts et longs doivent être strictement différentes, comme indiqué dans le tableau. 2.

Pour réaliser une évaluation spectrale fiable, le signal ECG analysé doit satisfaire à certaines exigences, dont tout écart peut conduire à des résultats non reproductibles et peu explicables.

Les composantes spectrales ne peuvent être associées à certains mécanismes physiologiques de modulation du rythme que si ces mécanismes sont restés inchangés pendant la période d'enregistrement. Les phénomènes physiologiques transitoires pourraient éventuellement être analysés grâce à des méthodes spécifiques qui sont actuellement un sujet brûlant en science mais qui n'ont pas été suffisamment développées pour être utilisées dans la recherche appliquée. Les tests statistiques traditionnels peuvent être utilisés pour tester la stabilité du signal en termes de composantes spectrales spécifiques.

La fréquence de mesure doit être sélectionnée correctement. Une faible valeur de cette fréquence peut provoquer une erreur dans la détermination du moment d'apparition de l'onde R (le point de départ de la mesure), ce qui peut fausser considérablement le spectre. La plage optimale est de 250 à 500 Hz, et peut-être même plus élevée, tandis que les fréquences plus basses (en tout cas supérieures à 100 Hz) ne peuvent se comporter de manière satisfaisante que si un algorithme d'interpolation parabolique est utilisé pour affiner l'onde R du point de départ de la mesure.

Les algorithmes d'élimination de dérive zéro, s'ils sont utilisés, peuvent affecter les composantes inférieures du spectre. Il est conseillé de surveiller la réponse en fréquence du filtre ou le comportement de l'algorithme de régression pour s'assurer que les composantes spectrales d'intérêt ne sont pas affectées de manière significative.

Le choix du point de départ de la mesure QRS peut être critique. Pour localiser un repère stable et indépendant du bruit, un algorithme robuste doit être utilisé. Notez qu'un point de départ de mesure situé loin dans le complexe QRS peut être influencé par des perturbations de la conduction intraventriculaire.

Les extrasystoles et autres arythmies, les défauts d'enregistrement et leur niveau de bruit peuvent modifier l'évaluation de la densité spectrale de puissance de la variabilité de la fréquence cardiaque. Une interpolation adéquate (par régression linéaire ou autres algorithmes similaires) à partir de la valeur du complexe QRS précédent et suivant peut réduire l'erreur. Il est préférable d'utiliser des enregistrements courts sans extrasystoles ni bruit. Toutefois, dans certaines circonstances, une telle sélectivité peut conduire à des biais. Dans de tels cas, une interpolation appropriée doit être effectuée ; il faut tenir compte du fait que les résultats obtenus peuvent dépendre de la présence d'extrasystole. Il est également nécessaire d'indiquer le nombre et la durée relative des intervalles RR interpolés ou rejetés du traitement.

Les ensembles de données soumis à une analyse spectrale peuvent être obtenus de diverses manières. Une représentation illustrative utile des résultats est la séquence d'événements discrets (DES), qui est un graphique des intervalles Ri - Ri-1 en fonction du temps (temps marqué au moment où le Ri suivant se produit), qui est un signal mesuré à des moments irréguliers. . De plus, de nombreuses études ont utilisé l’analyse spectrale de séquences de fréquence cardiaque instantanée.

Le spectre du signal HRV est généralement calculé soit sur la base d'un tachygramme d'intervalles RR (c'est-à-dire la dépendance de la durée RR sur le numéro ordinal du battement - voir Fig. 5.a, b), soit par interpolation de une séquence d'événements discrets, après quoi le signal continu est fonction du temps, ou en calculant le spectre des comptes d'impulsions uniques en fonction du temps conformément à chaque complexe reconnu. Le choix du type de présentation des données initiales peut affecter la morphologie et les unités de mesure du spectre, ainsi que les paramètres déterminés des spectres. Afin de standardiser les approches, l'utilisation d'un tachygramme d'intervalles RR et de méthodes paramétriques ou d'une séquence discrète d'événements interpolée et de méthodes non paramétriques peut être proposée. Cependant, les méthodes paramétriques peuvent également être utilisées pour analyser une série discrète interpolée. La fréquence d'interpolation maximale d'une série discrète doit être nettement supérieure à la fréquence de Nyquist du spectre et ne pas se situer dans la plage de fréquences d'intérêt.

Riz. 5. Tachygramme d'intervalle pour 256 intervalles RR consécutifs d'une personne saine allongée sur le dos (a) et après un test d'inclinaison (b). Les spectres HRV calculés à l'aide d'un modèle autorégressif paramétrique (c et d), ainsi que les spectres calculés à l'aide d'un algorithme non paramétrique basé sur la transformée de Fourier rapide (e et f), sont présentés. Les tachygrammes montrent les valeurs moyennes, les plages de valeurs et le nombre de points dans les échantillons. Les graphiques (c) et (d) montrent les fréquences centrales et les puissances en unités absolues et normalisées pour les composantes VLF, LF et HF, ainsi que l'ordre p du modèle utilisé et les valeurs minimales PEWT et OOT qui satisfont aux essais. Les graphiques (e) et (f) montrent la fréquence et la puissance maximales des composants VLF, LF et HF calculées en intégrant la densité spectrale de puissance (PSD) sur une plage de fréquences donnée, ainsi que le type de fenêtre. Dans les tracés (c) à (f), la composante LF est représentée en gris foncé et la composante HF en gris clair.

Les normes pour les méthodes non paramétriques (basées sur la transformée de Fourier) devraient inclure les valeurs​​présentées dans le tableau. 2, la formule d'interpolation pour une séquence discrète d'événements, la fréquence d'échantillonnage de la courbe d'interpolation, le nombre de points utilisés pour calculer le spectre et les fenêtres spectrales utilisées (les fenêtres les plus couramment utilisées sont les fenêtres de Hann, Hamming et triangulaires) . Il faut également préciser la méthode de calcul de la puissance en fonction de la fenêtre utilisée. En plus des exigences décrites ailleurs dans le document, chaque étude utilisant des méthodes d'analyse spectrale non paramétrique du VRC doit faire référence à tous ces paramètres.

Les normes pour les méthodes paramétriques doivent inclure les valeurs présentées dans le tableau. 2, type de modèle, nombre de points, fréquence centrale pour chaque composante spectrale (HF et LF) et ordre du modèle (nombre de paramètres). De plus, l'adéquation du modèle est vérifiée par le calcul de données numériques statistiques. Le test de blancheur d'erreur de prédiction (PEWT) fournit des informations sur l'adéquation d'un modèle, tandis que le test d'ordre optimal (OOT) teste l'adéquation de l'ordre d'un modèle. Il existe différentes possibilités pour effectuer une FTA, notamment la détermination de l'erreur de prédiction finale et le critère d'information d'Akaike. Pour sélectionner l'ordre p d'un modèle autorégressif, les critères opérationnels suivants peuvent être proposés : l'ordre du modèle doit être compris entre 8 et 20, satisfaire au test PEWT et obéir au test OOT (p=min(OOT)).

Corrélations et différences entre les mesures dans les domaines temporel et fréquentiel.

Il existe davantage de connaissances expérimentales et théoriques sur l'interprétation physiologique de l'analyse de fréquence d'enregistrements courts stationnaires que sur leur analyse à l'aide de méthodes dépendantes du temps.

Parallèlement, de nombreuses variables des domaines temporel et fréquentiel calculées sur une période de 24 heures sont fortement corrélées les unes aux autres (tableau 3). Ces corrélations étroites existent en raison de liens à la fois mathématiques et physiologiques. De plus, l'interprétation physiologique des composantes spectrales calculées sur une période de 24 heures est difficile pour les raisons déjà décrites (dans la section Enregistrements longs). Ainsi, à moins que des études spécifiques soient menées utilisant l'enregistrement quotidien du signal pour extraire des informations supplémentaires au-delà des composantes spectrales habituelles (pente log-log), les résultats de l'analyse dans le domaine fréquentiel sont essentiellement équivalents à ceux de l'analyse dans le domaine temporel, plus facile à utiliser.

Tableau 3.

Correspondance approximative entre les variables de temps et de fréquence appliquées aux enregistrements ECG de 24 heures

Analyse des modèles de rythme

Comme le montre la fig. 6, les méthodes temporelles et fréquentielles partagent les limitations imposées par l’irrégularité des séries RR. Des profils distinctement différents analysés à l’aide de ces méthodes peuvent produire des résultats identiques. Les tendances à la diminution ou à l'augmentation de la durée du cycle cardiaque sont en réalité asymétriques, puisqu'une accélération de la fréquence cardiaque est généralement suivie d'une diminution plus rapide. Cela se reflète dans les résultats de l'analyse spectrale sous la forme d'une tendance à réduire le pic à la fréquence fondamentale et à élargir la base. Ce qui précède conduit à l'idée d'estimer des blocs d'intervalles RR définis par les propriétés du rythme et d'étudier la relation entre ces blocs sans analyse de bout en bout de la variabilité.

Riz. 6. Un exemple de quatre séquences temporelles synthétisées qui ont les mêmes valeurs moyennes, spreads et plages. Les séquences (c) et (d) ont en outre des fonctions d'autocorrélation identiques et donc des spectres identiques. Reproduit avec autorisation.

Pour lutter contre ces difficultés, des approches développées en analysant les domaines temporel et fréquentiel ont été proposées. Les méthodes d'analyse du spectre d'intervalle et du spectre d'échantillon conduisent à des résultats équivalents et sont cohérentes avec l'objectif d'étudier les relations entre la variabilité de la fréquence cardiaque et la variabilité d'autres paramètres physiologiques. La méthode d'analyse du spectre d'intervalles convient pour relier les intervalles RR à des variables non liées aux changements rapides de la durée du cycle cardiaque (par exemple, la pression artérielle). Le spectre des lectures est préférable si les intervalles RR sont corrélés à un signal constant (respiration) ou à la survenue d'événements particuliers (arythmies).

Les procédures de propagation maximale (« Reak-valley ») sont basées soit sur l'identification du niveau maximal et du niveau le plus bas d'oscillation, soit sur la détection des tendances de la fréquence cardiaque. Les capacités de détection peuvent être limitées pour les changements sur de courtes périodes, mais la détection peut être effectuée pour des variations à plus long terme : des pics et des creux de deuxième et troisième ordre, ou une augmentation progressive dans une séquence de cycles adjacents d'augmentations ou de diminutions entourés de tendances opposées. . Diverses oscillations peuvent être caractérisées par une augmentation ou une diminution de la fréquence cardiaque, de la longueur d'onde et de l'amplitude. Dans la plupart des enregistrements de courte et moyenne durée, les résultats sont corrélés aux composantes spectrales de la variabilité. Les corrélations ont cependant tendance à diminuer à mesure que la durée d’enregistrement et la longueur d’onde augmentent. La démodulation complexe utilise des techniques d'interpolation et de suppression de tendance pour fournir la résolution temporelle nécessaire pour détecter les changements rapides de la fréquence cardiaque, décrivant les amplitudes et les phases des composantes de fréquence individuelles en fonction du temps.

Méthodes non linéaires

Les phénomènes non linéaires sont sans doute une des causes du HRV. Ils sont causés par des interactions complexes de facteurs hémodynamiques, électrophysiologiques et humoraux, ainsi que par l'influence du système nerveux central et autonome. Il a été supposé que l'analyse du VRC basée sur des méthodes de dynamique non linéaire pourrait fournir des informations importantes pour l'interprétation physiologique de la variabilité et l'évaluation du risque de mort subite. Les paramètres qui ont été utilisés pour décrire les propriétés non linéaires de la variabilité incluent la mise à l'échelle du spectre de Fourier par 1/f, la mise à l'échelle de l'exposant H et l'analyse spectrale de cluster (CGSA). Pour présenter les résultats, ont été utilisés : la section de Poincaré, les graphes d'attracteurs sur un petit nombre de dimensions, la décomposition en valeurs singulières et les trajectoires d'attracteurs. Pour une description quantitative, les dimensions de corrélation D2, l'exposant de Lyapunov et l'entropie de Kholmogorov ont été utilisés.

Bien qu'en principe ces méthodes se soient révélées être des outils puissants pour étudier divers systèmes complexes, elles n'ont pas permis de réaliser des avancées majeures dans leur utilisation dans le traitement des données biologiques et médicales, y compris dans l'analyse du VRC. Il est possible que les mesures complexes intégrées soient inadéquates pour l'analyse des systèmes biologiques et soient trop sensibles pour détecter les caractéristiques non linéaires du VRC, ce qui peut être important d'un point de vue physiologique et pratique. Des résultats plus encourageants ont été obtenus en utilisant des mesures différentielles plutôt qu'intégrales, par exemple la méthode de l'indice d'échelle. Cependant, aucune étude systématique n’a été réalisée utilisant ces méthodes sur de grands échantillons de patients.

Les méthodes non linéaires représentent des moyens potentiellement prometteurs pour évaluer la VRC, mais les normes font actuellement défaut et la gamme d'options disponibles pour utiliser ces méthodes est limitée. Des progrès dans la technologie d’analyse et dans l’interprétation des résultats sont nécessaires avant que ces méthodes soient prêtes à être utilisées dans les études physiologiques et cliniques.

Stabilité et reproductibilité des mesures de variabilité de la fréquence cardiaque

De nombreuses études ont démontré que les mesures caractérisant les composantes de variabilité à court terme avec une courte période reviennent rapidement à la ligne de base après des perturbations temporaires causées par des manipulations telles qu'un exercice modéré, l'administration de vasodilatateurs à courte durée d'action, une occlusion coronarienne temporaire, etc. Des stimuli plus forts, tels qu'une activité physique maximale ou la prescription de médicaments à action prolongée, entraînent des changements qui ne reviennent pas aux valeurs de contrôle avant un temps beaucoup plus long.

Il existe beaucoup moins de données concernant la stabilité des composantes de variabilité à long terme obtenues avec la surveillance Holter sur 24 heures. Néanmoins, la même quantité de données indique la stabilité des résultats de l'analyse HRV réalisée sur la base d'enregistrements ECG quotidiens tant chez les personnes en bonne santé que chez celles ayant subi un infarctus aigu du myocarde, ainsi que chez les patients présentant des arythmies ventriculaires. Il existe des preuves anecdotiques qui soutiennent le fait que les paramètres du VRC peuvent rester inchangés au fil des mois et des années. Étant donné que les mesures sur 24 heures semblent stables et indépendantes du placebo, elles constitueraient des mesures idéales pour évaluer l’effet du traitement.

Exigences d'enregistrement

Signal ECG

La reconnaissance à partir de l'enregistrement du point de départ de la mesure qui identifie le complexe QRS peut être basée sur le maximum ou le barycentre du complexe, la détermination du maximum de la courbe d'interpolation, ou la recherche par correspondance de motifs ou d'autres événements marqueurs.

Pour une référence temporelle assez claire du complexe QRS, un large éventail de paramètres d'équipement en termes de rapport signal sur bruit, de suppression du bruit en mode commun, de bande passante d'enregistrement, etc. . Si la fréquence de coupure supérieure est nettement inférieure aux 200 Hz acceptés pour les équipements de diagnostic, cela peut provoquer une dispersion supplémentaire, introduisant des erreurs dans la reconnaissance du point de départ du complexe QRS et, par conséquent, dans la mesure des intervalles RR. De même, un taux d'échantillonnage limité introduit une erreur dans le spectre HRV, dont le degré augmente à mesure que la fréquence augmente, affectant ainsi davantage les composants de fréquence plus élevée. L'interpolation du signal ECG peut réduire le degré d'erreur. Avec une interpolation appropriée, même une fréquence de mesure de 100 Hz peut suffire.

Lors de l'utilisation de l'enregistrement numérique de données primaires, il est nécessaire de sélectionner soigneusement les méthodes de compression utilisées, en tenant compte du taux d'échantillonnage effectif et de la qualité de la méthode de reconstruction du signal ; sinon, une distorsion supplémentaire pourrait être introduite dans l'amplitude et la phase du signal.

Durée et conditions de l'enregistrement ECG

Dans les études HRV, la durée de l'enregistrement est dictée par la nature de l'étude elle-même. Une normalisation est nécessaire, en particulier dans les études examinant le potentiel physiologique et clinique du VRC.

Lorsque vous travaillez avec des enregistrements courts, les méthodes d'analyse fréquentielle sont préférables à l'analyse temporelle. La durée d'enregistrement doit être d'au moins 10 longueurs d'onde de la bande basse fréquence du composant testé, mais ne doit pas être significativement plus longue pour garantir la stabilité du signal. Ainsi, environ 1 minute d’enregistrement est nécessaire pour évaluer la composante haute fréquence, tandis que 2 minutes sont nécessaires pour analyser la composante basse fréquence. Afin de standardiser les différentes études analysant la variabilité du rythme sur des enregistrements courts, la durée d'enregistrement privilégiée pour les systèmes stationnaires est de 5 minutes, sauf indication contraire de la nature de l'étude.

La moyenne des composantes spectrales acquises sur des intervalles de temps successifs peut minimiser l'erreur imposée par l'analyse de segments très courts. Cependant, si la nature et l'étendue des modulations physiologiques de la période cardiaque varient d'un court fragment d'enregistrement à l'autre, alors l'interprétation physiologique de ces composantes spectrales moyennées souffre des mêmes problèmes que l'analyse spectrale d'enregistrements longs et nécessite des investigations supplémentaires. La démonstration de séries collectées de spectres de puissance séquentiels (sur 20 minutes) peut aider à confirmer les conditions de stabilité de l'état physiologique pendant la durée d'enregistrement de la série.

Bien que les méthodes basées sur le temps, notamment SDNN et RMSSD, puissent être utilisées pour examiner les enregistrements de courte durée, les méthodes basées sur la fréquence sont généralement capables de fournir des résultats plus facilement interprétables en relation avec les influences régulatrices physiologiques. En général, les méthodes d'analyse temporelle sont idéales pour analyser des enregistrements longs (les modulations de période cardiaque moins stables sur des enregistrements longs rendent les résultats de l'analyse fréquentielle plus difficiles à interpréter). Les données montrent que les différences circadiennes jour/nuit contribuent à une part importante des modèles de variabilité obtenus sur de longues périodes. Ainsi, les enregistrements à long terme analysés par les méthodes d'analyse temporelle doivent contenir au moins 18 heures d'ECG analysé, y compris la nuit entière.

On sait peu de choses sur les influences sur les enregistrements à long terme des circonstances et du mode de vie (type et nature de l'activité physique, émotions). Le but de certaines études expérimentales nécessite la description des conditions environnementales et le contrôle des changements associés au mode de vie. Il est nécessaire de s'assurer que les conditions d'enregistrement sont similaires entre les sujets individuels. Dans les études physiologiques comparant la variabilité de la fréquence cardiaque entre groupes de patients, les différences de fréquence cardiaque sous-jacente doivent être connues.

Modification d'une séquence d'intervalles RR

On sait que les erreurs imposées par l'imprécision de la détermination des intervalles RR peuvent affecter de manière significative les résultats des méthodes statistiques de temps et de fréquence. On sait qu’une vérification grossière des données par intervalles RR est suffisante pour estimer la variabilité globale à l’aide de méthodes géométriques, mais on ne sait pas exactement quelle précision de vérification est nécessaire pour avoir la certitude que des résultats corrects seront obtenus en utilisant d’autres méthodes. Ainsi, lors de l'utilisation de méthodes statistiques dans les domaines temporel et fréquentiel, l'édition manuelle d'un ensemble d'intervalles RR doit être effectuée conformément à des normes élevées pour l'identification et la classification correctes de chaque complexe QRS. Les filtres automatiques qui excluent certains intervalles RR de la séquence d'origine (par exemple ceux qui diffèrent de plus de 20 % du précédent) ne peuvent remplacer l'édition par un médecin, en raison de leur comportement insatisfaisant et de la présence d'effets indésirables, pouvant conduire à des erreurs. , ont été notés.

Propositions de normalisation des équipements commerciaux

Mesure standard du VRC. Les équipements commerciaux conçus pour analyser le VRC à court terme doivent inclure des méthodes d’analyse spectrale non paramétriques et, de préférence, paramétriques. Afin d'éviter toute confusion possible dans l'interprétation de l'analyse cardiaque des battements cardiaques en termes de composantes temporelles et fréquentielles, une analyse basée sur un échantillonnage régulier du tachygramme doit être proposée dans tous les cas. Les méthodes d'analyse spectrale non paramétrique doivent utiliser un minimum de 512 (de préférence 1 024) points sur des enregistrements de 5 minutes.

Les équipements conçus pour analyser le HRV à partir d'enregistrements à long terme doivent mettre en œuvre des méthodes basées sur le temps, y compris la mesure des quatre quantités standard : SDNN, SDANN, RMSSD et l'indice triangulaire HRV. En plus d'autres fonctionnalités, l'analyse de fréquence doit être effectuée par segments de 5 minutes (avec la même précision que lors de l'analyse d'enregistrements ECG à court terme). Lors de l'analyse spectrale d'un enregistrement nominal de 24 heures, pour calculer la gamme complète des composants HF, LF, VLF et ULF, l'analyse doit être effectuée avec une précision d'échantillonnage de périodogramme appropriée (comme suggéré pour l'analyse à court terme), par exemple , en utilisant 218 points.

La stratégie d'obtention des données pour l'analyse HRV doit suivre le schéma présenté dans la Fig. 7.

Riz. 7. Schéma résumant la séquence des étapes d'enregistrement et de traitement d'un signal ECG pour obtenir des données pour l'analyse HRV.

Précision et tests des équipements commerciaux. Des tests indépendants de tous les équipements sont nécessaires pour vérifier la qualité des différents équipements utilisés pour l'analyse de la variabilité et pour trouver un équilibre approprié entre la précision requise pour la recherche scientifique et clinique et le coût de l'équipement requis. Étant donné que les erreurs potentielles dans l'évaluation de la variabilité incluent des inexactitudes dans la détermination du point de départ du complexe QRS, les tests doivent inclure toutes les phases de l'équipement : enregistrement, lecture et analyse. Ainsi, il est probablement idéal de tester divers équipements en utilisant des signaux ayant des propriétés de variabilité connues (par exemple, simulés par ordinateur) plutôt que d'utiliser des bases de données ECG numériques préexistantes. Lorsqu’un équipement commercial est utilisé dans des études portant sur les aspects physiologiques et cliniques du VRC, des tests indépendants de l’équipement utilisé devraient toujours être requis. Une stratégie de test possible pour les équipements commerciaux est proposée à l'annexe B. Des normes arbitraires pour les équipements fabriqués devraient être élaborées selon cette stratégie ou une stratégie similaire.

Pour minimiser les erreurs introduites par des techniques mal sélectionnées ou mal utilisées, il est recommandé de procéder comme suit :

Les équipements ECG doivent répondre à des critères standards en termes de rapport signal sur bruit, de réjection en mode commun, de bande passante d'enregistrement, etc.

Lors de l'utilisation d'enregistrements de données brutes sous forme numérique, la reconstruction du signal ne doit pas être autorisée, ce qui entraînerait une distorsion d'amplitude et de phase. Les appareils analogiques pour l'enregistrement à long terme de l'ECG sur bande magnétique doivent simultanément enregistrer des horodatages (suivi du temps à verrouillage de phase) tout en enregistrant le signal.

L'équipement commercial utilisé pour évaluer la variabilité de la fréquence cardiaque doit répondre aux spécifications décrites dans la section Mesure standard du VRC et doit être testé de manière indépendante pour ses performances.

Afin de standardiser les études physiologiques et cliniques, dans la mesure du possible, deux types d'enregistrements doivent être utilisés : (a) des enregistrements courts (5 minutes) réalisés dans des conditions physiologiquement stables et analysés par des méthodes spectrales et/ou (b) quotidiens (24 heures) enregistrements, analysés par des méthodes temporelles.

Lorsque les ECG à long terme sont analysés dans le cadre d'études cliniques, les enregistrements sur les patients doivent être réalisés dans des conditions assez uniformes et sur un équipement similaire.

Lors de l'utilisation de méthodes statistiques de temps et de fréquence, le signal complet doit être soigneusement édité par inspection visuelle et correction manuelle de la classification des complexes QRS et des intervalles RR. Les filtres automatiques basés sur une hypothèse de séquence logique d'intervalles RR (par exemple, l'exclusion d'intervalles RR en fonction d'un certain seuil de prématurité) ne peuvent être utilisés tant que la confiance dans la qualité de la séquence d'intervalles RR n'est pas atteinte.

CORRÉLATS PHYSIOLOGIQUES DE LA VARIABILITÉ DE LA FRÉQUENCE CARDIAQUE

Corrélats physiologiques des composants du VRC

Modulation autonome de la fréquence cardiaque

Malgré le fait que l'automaticité soit inhérente à divers tissus stimulateurs cardiaques, la fréquence et le rythme des battements cardiaques sont largement influencés par le système nerveux autonome. Les influences parasympathiques sur le rythme cardiaque sont médiées par la libération d'acétylcholine par les branches du nerf vague. Les récepteurs muscariniques de l'acétylcholine réagissent à cela en augmentant la conductance potassique de la membrane cellulaire. L'acétylcholine inhibe également le courant If du stimulateur cardiaque activé par l'hyperpolarisation. Selon l'hypothèse de « l'épuisement du courant Ik », la dépolarisation du stimulateur cardiaque est due à la lente inactivation du courant de récupération tardive Ik, qui, en raison d'un courant entrant de fond indépendant, provoque une dépolarisation diastolique. En revanche, l’hypothèse de « l’activation du courant if » propose qu’après la fin du potentiel d’action, If fournit un courant entrant lent qui dépasse le courant atténué Ik, conduisant ainsi à l’apparition d’une dépolarisation diastolique lente.

Les influences sympathiques sur le cœur sont médiées par la libération d'adrénaline et de noradrénaline. L'activation des récepteurs b-adrénergiques conduit à une phosphorylation des protéines membranaires médiée par le c-AMP et à une augmentation des courants ICaL et If. Le résultat final est une accélération de la lente repolarisation diastolique.

Au repos, le tonus vagal domine et les variations de périodicité cardiaque dépendent largement de la modulation vagale. Les activités vagales et sympathiques sont en interaction constante. Le nœud sinusal étant riche en cholinestérase, l'effet de toute impulsion vagale est de courte durée, car l'acétylcholine est rapidement hydrolysée. La prédominance des influences parasympathiques sur les influences sympathiques peut s'expliquer par deux mécanismes indépendants : une diminution cholinergique de la libération de noradrénaline en réponse à une stimulation sympathique et une suppression cholinergique de la réponse à un stimulus adrénergique.

Composants du VRC

Les variations de l'intervalle RR au repos représentent un réglage précis des mécanismes de contrôle de la fréquence cardiaque. La stimulation vagale afférente entraîne une excitation réflexe de l'activité vagale efférente et une inhibition de l'activité sympathique efférente. Les effets du réflexe d'orientation controlatérale sont médiés par la stimulation de l'activité sympathique afférente. L'activité vagale efférente est également inhibée sur le plan tonique par l'activité sympathique cardiaque afférente. Les impulsions efférentes sympathiques et vagales dirigées vers le nœud sinusal sont caractérisées par une décharge principalement synchronisée avec chaque cycle cardiaque, qui est modulée par des oscillateurs centraux (par exemple, centres vasomoteurs et respiratoires) et périphériques (par exemple, fluctuations de la pression artérielle et mouvements respiratoires). Ces oscillateurs génèrent des oscillations rythmiques de décharges neuronales, se manifestant par des oscillations à court et à long terme de la périodicité cardiaque. L'analyse de ces fluctuations peut permettre de juger de l'état et de la fonction (a) des oscillateurs centraux, (b) de l'activité efférente sympathique et vagale, (c) des facteurs humoraux et (d) du nœud sinusal.

La compréhension des effets modulateurs des mécanismes neuronaux contrôlant le nœud sinusal s'est améliorée grâce à l'analyse spectrale du VRC. L'activité vagale efférente est une composante importante de la composante HF, comme l'ont montré les observations cliniques et expérimentales des effets sur le système nerveux autonome, à savoir la stimulation électrique du canal vague, le blocage des récepteurs muscariniques et la vagotomie. L'interprétation de la composante LF est plus controversée. Certains le considèrent comme un marqueur de la modulation sympathique (surtout lorsqu'il est exprimé en unités normalisées), tandis que d'autres le considèrent comme un paramètre dépendant à la fois des influences sympathiques et vagales. Cette contradiction s'explique par le fait que dans certains états associés à l'activation sympathique, on observe une diminution de la puissance absolue de la composante LF. Il est important de se rappeler que lors de l'activation sympathique, la tachycardie s'accompagne généralement d'une diminution marquée de la puissance globale, tandis que lors de la stimulation vagale, le schéma inverse est observé. Lorsque les composantes spectrales sont exprimées en unités absolues (ms2), les changements de puissance totale affectent les composantes HF et LF de manière unidirectionnelle, éliminant ainsi la possibilité d'évaluer la distribution d'énergie fractionnée. Ceci explique la raison pour laquelle, en position couchée, tout en contrôlant la respiration, l'atropine réduit à la fois l'HF et la LF, et pourquoi la puissance de la LF est considérablement réduite pendant l'exercice. Cette notion est illustrée sur la Fig. 3, démontrant l'analyse spectrale du HRV chez un sujet normal en position horizontale et lors d'un test d'inclinaison avec une augmentation à 90 0. Du fait de la diminution de la puissance totale, la LF, exprimée en unités absolues, apparaît inchangée. Cependant, après normalisation, l’augmentation de la FL devient évidente. Il en va de même pour le rapport des composants LF/HF.

L'analyse spectrale des enregistrements de 24 heures montre que chez les sujets normaux, les composantes LF et HF exprimées en unités normalisées sont caractérisées par un comportement circadien et des oscillations réciproques avec des valeurs plus élevées de LF le jour et HF la nuit. Ce comportement devient indétectable lors de l'application d'un seul spectre à l'ensemble de l'enregistrement de 24 heures ou de la moyenne de segments courts successifs. Dans les enregistrements à long terme, les composantes HF et LF représentent environ 5 % de la puissance totale. Bien que les composants ULF et VLF représentent les 95 % restants de la puissance totale, leur signification physiologique reste inconnue.

Les composantes LF et HF peuvent augmenter dans des conditions différentes. Une augmentation de la composante LF (exprimée en unités normalisées) est observée chez des sujets sains lors du passage d'une position horizontale à la verticale, de la position debout, d'un stress mental et d'une activité physique modérée, ainsi que dans des expérimentations sur des chiens non anesthésiés lors d'une hypotension modérée, activité physique et occlusion des artères carotides coronaires ou générales. En revanche, une augmentation de la composante HF est provoquée par une respiration contrôlée, une exposition au froid du visage et une stimulation rotationnelle.

L'activité vagale est la composante principale de la composante HF.

Il existe des contradictions dans l’évaluation de la composante basse fréquence. Un certain nombre d'études suggèrent que la FL, exprimée en unités normalisées, est un marqueur quantitatif de la modulation sympathique, tandis que d'autres chercheurs considèrent la FL comme reflétant à la fois l'activité sympathique et vagale. Il existe également un point de vue selon lequel le rapport des composantes HF/LF reflète l'équilibre vagal-sympathique ou les modulations sympathiques.

L'interprétation physiologique des composantes basse fréquence du HRV (à savoir VLF et ULF) nécessite une étude plus approfondie.

Il est important de noter que le VRC mesure les fluctuations des influences autonomes sur le cœur, et non le niveau moyen du tonus autonome. Ainsi, l’inhibition autonome et les niveaux élevés de stimulation sympathique conduisent à une diminution du VRC.

Modifications du VRC associées à diverses conditions pathologiques

Il a été noté que des modifications du VRC accompagnent diverses maladies cardiaques et non cardiologiques.

Infarctus du myocarde

Une diminution du VRC peut refléter une diminution de l'activité vagale vers le cœur, conduisant à la prédominance des mécanismes sympathiques et à une instabilité électrique du cœur. Dans la phase aiguë de l'IM, une diminution du SDNN quotidien est associée de manière significative au développement d'un dysfonctionnement ventriculaire gauche, à la valeur maximale de la créatine phosphokinase et à la classe Killip.

Le mécanisme par lequel le VRC diminue de manière transitoire après un IM, qui sert de prédicteur de la réponse du système nerveux à la phase aiguë de l'IM, n'est pas entièrement compris. Cependant, des troubles des composantes cardiaques du système nerveux y sont probablement liés. Conformément à l'une des hypothèses, les réflexes cardio-cardiaques sympathiques-sympathiques et sympathovagaux sont impliqués dans le processus. On suppose que les changements dans la géométrie du cœur en contraction, provoqués par des segments nécrotiques et non contractiles, peuvent provoquer une augmentation des impulsions des fibres sympathiques afférentes en raison de l'étirement mécanique des terminaisons sensorielles. Cette activation des composants sympathiques affaiblit les influences vagales sur le nœud sinusal. Une autre explication, particulièrement applicable en cas de suppression sévère du VRC, est une diminution de la sensibilité des cellules du nœud sinusal aux influences neuromodulatrices.

L'analyse spectrale de la FC chez des patients ayant subi un IM aigu a révélé une diminution des puissances globales et individuelles des composantes spectrales. Cependant, lors de l'expression de la puissance des composantes basse fréquence et haute fréquence en unités normalisées, à la fois dans un état de repos contrôlé et pendant l'enregistrement quotidien (avec analyse d'intervalles de 5 minutes), une augmentation de la composante basse fréquence et une diminution de la composante haute fréquence a été observée. Ces changements peuvent indiquer un changement dans l'équilibre vagal-sympathique vers un affaiblissement du tonus vagal et une dominance du tonus sympathique. Les mêmes conclusions découlent de l’analyse des changements dans le rapport des composants LF/HF. La présence de perturbations dans les mécanismes de contrôle neuronal se reflète également dans les modifications des fluctuations quotidiennes des intervalles RR, ainsi que dans les variations des composantes spectrales HF et LF sur des périodes allant de quelques jours à plusieurs semaines après la phase aiguë de la maladie. Chez les patients ayant subi un IM aigu avec une VFC très réduite, la majeure partie de l'énergie résiduelle est distribuée dans la plage VLF inférieure à 0,03 Hz, une petite proportion représentant la composante HF d'origine respiratoire. Ces caractéristiques du profil spectral sont similaires à celles observées dans l'insuffisance cardiaque avancée ou après une transplantation cardiaque et reflètent très probablement soit une sensibilité réduite de l'organe cible aux influences neuronales, soit l'influence saturante d'un tonus sympathique accru sur le nœud sinusal.

Neuropathie diabétique

Dans les cas de neuropathie associée au diabète, caractérisée par un fonctionnement altéré des petites fibres nerveuses, une diminution des paramètres temporels du VRC comporte non seulement des informations pronostiques négatives, mais précède également les manifestations cliniques de la neuropathie autonome. Une diminution de la puissance absolue des composants LF et HF a également été rapportée dans des conditions contrôlées chez des patients diabétiques sans signes de neuropathie autonome. Cependant, si l’on considère le rapport des composants LF/HF ou l’expression de ces paramètres en unités normalisées, aucune différence significative n’a été trouvée par rapport au groupe témoin. Il est donc probable que les premières manifestations de cette neuropathie affectent les deux parties efférentes du système nerveux autonome.

Transplantation cardiaque

Chez les patients ayant récemment subi une transplantation cardiaque, une diminution très prononcée du VRC est observée sans identification claire des composantes spectrales. L'apparition de composantes spectrales individuelles chez certains patients est considérée comme reflétant le processus de réinnervation cardiaque. Elle peut survenir dès 1 à 2 ans après l’intervention chirurgicale et est généralement liée au lien sympathique. En fait, chez certains patients transplantés cardiaques, une corrélation a été observée entre la fréquence respiratoire et la composante HF du VRC, suggérant que des mécanismes non neuronaux pourraient également être impliqués dans l'origine des fluctuations rythmiques associées à la respiration. Les preuves émergentes selon lesquelles il est possible d'identifier les patients présentant un risque de rejet sur la base de modifications du VRC peuvent présenter un intérêt clinique, mais nécessitent une confirmation plus approfondie.

Dysfonctionnement myocardique

Les patients souffrant d’insuffisance cardiaque présentent systématiquement une diminution du VRC. Dans cette condition, caractérisée par des signes d'activation sympathique tels qu'une augmentation de la fréquence cardiaque et des taux élevés de catécholamines circulantes, les rapports sur la relation entre les modifications du VRC et le degré de dysfonctionnement ventriculaire gauche sont incohérents. En effet, alors que les diminutions des caractéristiques temporelles du VRC correspondent à la gravité de la maladie, la relation entre les composantes spectrales et les mesures de dysfonctionnement ventriculaire est plus complexe. Par exemple, chez la plupart des patients en phase avancée de la maladie et avec un VRC fortement réduit, la composante FL n'est pas détectée du tout, malgré les signes cliniques d'activation sympathique. Ainsi, il apparaît que dans des conditions caractérisées par une activation soutenue et sans opposition du circuit sympathique, la sensibilité du nœud sinusal aux influences neuronales est considérablement réduite.

Tétraplégie

Chez les patients présentant un bloc chronique complet de la moelle épinière dans la région cervicale supérieure, les fibres efférentes vagales et sympathiques innervant le nœud sinusal restent intactes. Cependant, les neurones sympathiques spinaux ne sont pas sous l'influence du contrôle modulateur et, en particulier, sous l'influence des influences inhibitrices supraspinales du baroréflexe. Pour cette raison, ces patients représentent un modèle clinique unique qui nous permet d'évaluer la contribution des mécanismes supraspinaux dans la détermination de l'activité sympathique responsable des fluctuations basse fréquence du VRC. Il a été rapporté que la composante FL n'est pas détectable chez les patients tétraplégiques, ce qui suggère un rôle critique des mécanismes supraspinaux dans la détermination des rythmes à des fréquences de 0 à 1 Hz. Deux études récentes ont cependant montré qu'une composante basse fréquence était détectée dans les fluctuations du VRC et de la pression artérielle chez certains patients tétraplégiques. Alors que Koh et al. relier la composante LF aux modulations vagales du VRC, Guzetti et al. associez-le à une activité sympathique en raison du retard avec lequel la composante LF apparaît après une lésion médullaire, suggérant l'émergence de rythmes spinaux capables de moduler les impulsions sympathiques.

Modifications du VRC lors de diverses interventions

Les tentatives visant à influencer le VRC chez les survivants d'un infarctus du myocarde sont basées sur de nombreuses observations indiquant une mortalité plus élevée des patients dans la période post-infarctus en présence d'une diminution prononcée du VRC. On émet l'hypothèse que les interventions qui augmentent la VRC pourraient protéger contre la mort cardiaque subite et la mortalité cardiaque en général. Bien qu'une telle hypothèse soit superficiellement logique, elle comporte des dangers, car elle conduit à une hypothèse infondée selon laquelle la modification du VRC est directement liée à l'effet de projection sur le cœur, ce qui en soi n'a pas encore été prouvé. L’objectif est d’améliorer la stabilité électrique du cœur ; le VRC n’est qu’un marqueur de l’activité autonome. Malgré un consensus croissant concernant le rôle de projecteur de l'augmentation de l'activité vagale, on ne sait pas encore dans quelle mesure celle-ci (ou ses marqueurs) doit être augmentée afin d'obtenir une protection optimale.

Blocus bêta-adrénergique et HRV

Les données concernant l'effet des bêtabloquants sur le VRC chez les patients post-IM sont étonnamment limitées. Malgré l’augmentation statistiquement significative, les changements sont en réalité assez modérés. Il convient toutefois de noter que le blocage bêta empêche la montée de la composante basse fréquence le matin. Chez les chiens non anesthésiés après un IM, les bêtabloquants n'ont pas modifié le VRC. Une observation inattendue était qu'avant l'apparition de l'IM, les bêtabloquants augmentaient le VRC uniquement chez les animaux classés comme présentant un faible risque de décès par arythmie mortelle au cours de la période post-IM. Cela pourrait servir de base à une nouvelle approche de la stratification du risque post-infarctus.

Médicaments antiarythmiques et HRV

Actuellement, des informations sont disponibles sur plusieurs antiarythmiques. Il a été noté que la propafénone et la flécaïnide (mais pas l'amiodarone) réduisent les caractéristiques temporelles du VRC chez les patients souffrant d'arythmies ventriculaires chroniques. Dans une autre étude, la propafénone a diminué le VRC et supprimé la composante LF davantage que la composante HF, entraînant une diminution significative du rapport composante LF/HF. Une étude plus vaste a montré que le flécaïnide, ainsi que l'encaïnide et la moricizine, réduisaient le VRC chez les patients post-infarctus, mais l'observation n'a pas montré de corrélation entre ces changements et la mortalité. Ainsi, un certain nombre de médicaments antiarythmiques associés à une mortalité accrue peuvent réduire le VRC. Cependant, on ne sait pas si ces modifications du VRC ont une signification pronostique directe.

Scopolamine et VRC

De faibles doses d'inhibiteurs des récepteurs muscariniques, tels que l'atropine et la scopolamine, peuvent entraîner une augmentation paradoxale de l'activité vagale efférente, se manifestant par une diminution de la fréquence cardiaque. Les effets des formes transdermiques de scopolamine sur les indicateurs de l'activité vagale chez les patients au début de la période post-infarctus et chez les patients souffrant d'insuffisance cardiaque congestive ont été étudiés dans un certain nombre d'études. La scopolamine augmente considérablement le VRC, ce qui suggère que la modulation pharmacologique de l'activité neuronale par la scopolamine peut effectivement augmenter l'activité vagale. Cependant, l’efficacité à long terme d’un tel traitement n’a pas encore été étudiée. De plus, lors d'expériences sur des chiens, de faibles doses de scopolamine n'ont pas empêché la fibrillation ventriculaire provoquée par une ischémie aiguë après un infarctus du myocarde.

Thrombolyse et VRC

L'effet de la thrombolyse sur le VRC (évalué par pNN50) a été déterminé chez 95 patients après un IM aigu. Le VRC a augmenté 90 minutes après la thrombolyse chez les patients dont la perméabilité de l'artère affectée avait été rétablie. Cependant, l’analyse n’a pas révélé de différences significatives après 24 heures d’observation.

Exercice et VRC

L'exercice peut réduire l'incidence de mort subite d'origine cardiaque et la mortalité globale due aux maladies cardiovasculaires. On pense que l’exercice régulier peut également modifier l’équilibre végétatif. Des travaux expérimentaux récemment publiés visant à évaluer l'effet de l'exercice sur les marqueurs de l'activité vagale évaluaient simultanément les changements dans la stabilité électrique. Les chiens considérés comme présentant un risque élevé de développer une fibrillation ventriculaire au cours d'une ischémie myocardique aiguë ont été randomisés pour une période d'observation de 6 semaines au cours de laquelle un entraînement était effectué régulièrement ou suivi d'une période de repos en cage. Après entraînement, le HRV (SDNN) a augmenté de 74 % et tous les animaux ont subi un nouveau test ischémique. L’exercice physique contribue également à rétablir les interactions physiologiques sympathovagales, comme le montrent les patients post-infarctus.

APPLICATIONS CLINIQUES DE LA VARIABILITÉ DE LA FRÉQUENCE CARDIAQUE

Bien que le VRC ait fait l’objet de nombreuses études cliniques portant sur un large éventail de maladies et d’états cliniques cardiaques et non cardiaques, un consensus concernant l’application pratique du VRC en médecine n’a été atteint que dans deux scénarios cliniques. Une diminution du VRC peut être utilisée comme prédicteur de risque après un infarctus aigu du myocarde et comme signe précoce du développement d'une neuropathie diabétique.

Évaluation des risques après un infarctus aigu du myocarde

Le fait que chez les patients après un infarctus aigu du myocarde, l'absence d'arythmie respiratoire sinusale soit associée à une augmentation de la mortalité hospitalière a été la première d'une série d'observations démontrant l'importance pronostique de l'évaluation du VRC pour identifier les patients à risque.

Une diminution du VRC est un prédicteur significatif de mortalité et de complications arythmiques (par exemple, tachycardie ventriculaire symptomatique soutenue) chez les patients ayant subi un IM aigu (Fig. 8). La valeur pronostique du VRC est indépendante des autres facteurs utilisés pour la stratification du risque post-infarctus, tels qu'une diminution de la fraction d'éjection ventriculaire gauche, une augmentation de l'activité ventriculaire ectopique et la présence de potentiels ventriculaires tardifs. Aux fins de prédire la mortalité toutes causes confondues, la valeur du VRC est comparable à celle de la fraction d'éjection ventriculaire gauche, mais supérieure à celle-ci pour prédire les arythmies (mort subite d'origine cardiaque et tachycardie ventriculaire). Cela nous permet de supposer que le VRC est un prédicteur plus significatif de mortalité due à une arythmie que la mortalité non causée par des arythmies cardiaques. Cependant, aucune différence claire n’a été observée entre le VRC chez les patients décédés subitement et non subitement après un IM aigu. Cependant, cela peut s'expliquer par la définition spécifique de la mort subite d'origine cardiaque, qui inclut non seulement les décès dus à des arythmies cardiaques, mais également les récidives mortelles et d'autres événements cardiovasculaires aigus.

Riz. 8. Taux de survie cumulé des patients après un IM. Le panneau (a) montre la survie stratifiée par SDNN sur 24 heures en trois groupes à 50 et 100 ms. (Reproduit avec autorisation). Le graphique (b) montre des courbes similaires stratifiées selon l'indice triangulaire HRV sur 24 heures à des niveaux de 15 et 20 unités (données du programme d'enquête de recherche post-infarctus de St. George's)

La valeur de l'analyse temps-fréquence conventionnelle a été examinée de manière approfondie dans plusieurs études prospectives indépendantes, mais en raison de l'utilisation de valeurs seuil optimisées définissant la VRC normale et réduite, ces études peuvent légèrement surestimer la valeur prédictive de la VRC. Malgré cela, en raison de la taille suffisante des populations étudiées, les intervalles de confiance pour de telles valeurs seuils sont assez étroits. Ainsi, les critères d'analyse du VRC 24 heures, à savoir SDNN< 50 мс и треугольный индекс ВСР < 15 для выраженного снижения ВСР или SDNN < 100 мс и треугольный индекс < 20 для умеренно сниженной ВСР, могут быть широко применимы.

On ne sait pas si différentes mesures du VRC (par exemple, composantes à court et à long terme) peuvent être combinées dans une analyse multivariée pour améliorer la stratification du risque post-infarctus. Il existe cependant un consensus selon lequel la combinaison d’autres mesures avec le VRC n’est probablement pas nécessaire.

Aspects physiopathologiques

À ce jour, il n’a pas été établi si la diminution du VRC fait partie du mécanisme responsable de l’augmentation de la mortalité post-infarctus, ou si elle est simplement un marqueur de mauvais pronostic. Les preuves suggèrent que la diminution du VRC n'est pas simplement le reflet d'une augmentation du tonus sympathique ou d'une diminution du tonus vagal en raison d'une diminution de la contractilité ventriculaire, mais caractérise également une diminution de l'activité vagale, qui est étroitement liée à la pathogenèse des arythmies ventriculaires et de la mort cardiaque subite.

Évaluation du VRC pour la stratification du risque après un infarctus aigu du myocarde

Traditionnellement, le VRC utilisé pour la stratification du risque après un IAM est estimé à partir d'enregistrements de 24 heures. Le VRC mesuré à partir d'enregistrements ECG à court terme contient également des informations pronostiques pour la stratification du risque après un IAM, mais on ignore si une telle méthode est comparable en valeur à un enregistrement sur 24 heures. La VRC, évaluée par de courts électrocardiogrammes, est réduite chez les patients à haut risque ; la signification pronostique d'une diminution du VRC augmente avec l'augmentation de la durée d'enregistrement. Par conséquent, l’utilisation d’enregistrements de 24 heures peut être recommandée pour les études de stratification après un AMI. D’un autre côté, l’analyse des enregistrements à court terme peut être utilisée pour le dépistage primaire des patients ayant survécu à un IAM. Cette évaluation a une sensibilité similaire mais une spécificité plus faible pour prédire un risque élevé par rapport à l'enregistrement HRV sur 24 heures.

L'analyse spectrale du VRC chez les patients ayant survécu à un AMI suggère que les composants VLF et ULF ont une valeur pronostique élevée. Étant donné que la signification physiologique de ces composants est inconnue et qu'ils représentent jusqu'à 95 % de la puissance totale dans l'analyse temporelle, l'utilisation de composants spectraux individuels du VRC pour la stratification du risque après un IAM n'est pas plus significative que l'analyse des paramètres temporels qui évaluent Le VRC dans son ensemble.

Dynamique du VRC après un infarctus aigu du myocarde

La période de temps après l'IAM pendant laquelle la réduction du VRC atteint sa signification pronostique la plus élevée n'a pas été étudiée de manière adéquate. Malgré cela, il est généralement admis que le VRC doit être évalué peu avant la sortie de l'hôpital, c'est-à-dire environ 1 semaine après un infarctus du myocarde. Cette recommandation correspond bien à la pratique hospitalière standard concernant la prise en charge des patients ayant subi un IAM.

Le VRC diminue peu après un IAM et commence à se rétablir en quelques semaines. La récupération atteint un maximum (mais ne revient pas au niveau de base) 6 à 12 mois après l'IAM. L'évaluation du VRC au stade précoce de l'IAM (après 2 à 3 jours) et avant la sortie de l'hôpital (après 1 à 3 semaines) contient des informations pronostiques importantes. Le VRC évalué plus tard (1 an après l'IAM) prédit également une mortalité ultérieure. Les résultats des expérimentations animales suggèrent que le taux de récupération du VRC après un IAM est en corrélation avec le risque ultérieur.

Utilisation du HRV pour la stratification multivariée des risques

La valeur prédictive du VRC en elle-même est modeste, mais lorsqu'elle est combinée à d'autres techniques, elle augmente considérablement sa précision prédictive positive sur une plage de sensibilité cliniquement importante (25 à 75 %) pour la mortalité cardiaque et les arythmies (Fig. 9).

Riz. 9. Comparaison des caractéristiques prédictives positives du VRC (lignes pleines) et des combinaisons du VRC avec fraction d'éjection ventriculaire gauche (lignes pointillées) et du VRC avec fraction d'éjection ventriculaire gauche et du nombre d'ectopies dans les enregistrements de 24 heures (lignes pointillées) utilisées pour identifier le risque de mortalité cardiaque dans un délai d'un an (a) et d'événements arythmiques dans un délai d'un an (mort subite et/ou tachycardie ventriculaire symptomatique soutenue (b) après un infarctus aigu du myocarde (données du programme d'enquête de recherche post-infarctus de St. George)

Il a été rapporté que l'exactitude prédictive positive était augmentée en combinant le VRC avec la fréquence cardiaque moyenne, la fraction d'éjection ventriculaire gauche, le taux d'activité ventriculaire ectopique, les paramètres ECG haute résolution (par exemple, présence ou absence de potentiels tardifs) et les données de l'examen clinique. On ne sait cependant pas lesquels des facteurs de stratification supplémentaires sont les plus significatifs dans la pratique et sont les plus acceptables pour une combinaison avec la HRV pour la stratification multifactorielle du risque.

Pour parvenir à un consensus et élaborer des recommandations visant à combiner le VRC avec d'autres indicateurs pratiquement significatifs, il est nécessaire de mener des études multivariées systématiques sur la stratification du risque après un IAM. Un certain nombre d'aspects inacceptables pour la stratification univariée du risque doivent être étudiés : on ne sait pas dans quelle mesure les valeurs seuils optimales pour les facteurs de risque individuels basées sur les résultats d'études univariées sont adaptées à l'analyse multivariée. L’analyse de diverses combinaisons multivariées est probablement nécessaire pour optimiser la précision prédictive sur différentes plages de sensibilité. Des stratégies par étapes doivent être évaluées pour développer des séquences optimales de tests de diagnostic utilisés dans la stratification multivariée.

Les informations suivantes doivent être prises en compte lors de l'utilisation de l'évaluation du VRC dans des essais cliniques et/ou des études impliquant des patients post-IAM.

Une VRC réduite est un prédicteur de mortalité et de complications arythmiques, indépendamment des autres facteurs de risque connus.

Il existe un consensus sur le fait que le VRC devrait être évalué environ 1 semaine après l'infarctus.

Bien que la VRC estimée à partir de courts enregistrements comporte certaines informations pronostiques, l'analyse de la VRC sur 24 heures est un prédicteur de risque plus significatif. Le VRC estimé à partir d'enregistrements à court terme peut être utilisé pour le dépistage primaire de tous les survivants de l'IAM.

Aucun indice HRV disponible ne fournit plus d'informations prédictives que les indices temporels HRV qui évaluent la HRV dans son ensemble (c.-à-d. SDNN ou indice triangulaire). D'autres indicateurs, tels que la composante ULF de l'analyse spectrale de l'ensemble de l'enregistrement de 24 heures, ont un contenu informatif similaire. Le groupe à haut risque peut être identifié par SDNN< 50 мс или треугольному индексу < 15.

Dans la plage de sensibilité cliniquement acceptable, la valeur prédictive du VRC est modeste, mais elle reste supérieure à tout autre facteur de risque connu. Pour augmenter la valeur pronostique, le VRC peut être combiné avec d'autres facteurs, mais l'ensemble optimal de ces facteurs de risque et les critères correspondants doivent encore être développés.

Diagnostic de la neuropathie diabétique

La neuropathie autonome, une complication du diabète sucré, est caractérisée par une dégénérescence neuronale précoce et disséminée des petites fibres nerveuses des voies sympathique et parasympathique. Ses manifestations cliniques sont variées et comprennent une hypotension orthostatique, une tachycardie persistante, une transpiration, une gastroparésie, une atonie vésicale et une diarrhée nocturne. Dès l’apparition des symptômes cliniques de la neuropathie autonome diabétique (DIA), le taux de mortalité attendu au cours des 5 prochaines années est de 50 %. Ainsi, l’identification d’un dysfonctionnement autonome au stade préclinique est importante pour la stratification du risque et le traitement ultérieur. Il a été démontré que l’analyse du VRC à court et à long terme peut être utilisée pour diagnostiquer un CFA.

Pour un patient avec CFA confirmé ou suspecté, trois méthodes d'analyse du VRC peuvent être appliquées : (a) des techniques simples d'intervalleographie RR au chevet, (b) une analyse de l'évolution temporelle à long terme, qui est plus sensible et plus reproductible que l'analyse de enregistrements courts et (c) analyse fréquentielle, réalisée sur des enregistrements courts au repos et permettant de distinguer les troubles sympathiques et parasympathiques.

Caractéristiques temporelles évaluées lors d'un enregistrement à long terme

Le VRC calculé à partir d'un enregistrement Holter de 24 heures est plus sensible que de simples tests au chevet (par exemple, manœuvre de Valsalva, test orthostatique et respiration profonde) pour diagnostiquer le TAD. La plus grande expérience a été acquise avec les techniques NN50 et SDSD (voir tableau 1). En utilisant le décompte NN50 sur 24 heures, où l'intervalle de confiance inférieur de 95 % varie selon l'âge de 500 à 2 000 ans, environ la moitié des personnes atteintes de diabète ont des scores anormalement bas. De plus, il existe une corrélation significative entre la proportion de patients présentant des indicateurs calculés anormaux et la gravité de la neuropathie autonome, déterminée par les méthodes conventionnelles.

En plus d'une sensibilité plus élevée, l'analyse de l'évolution temporelle sur 24 heures est en corrélation avec d'autres indices HRV. Sa reproductibilité et sa stabilité dans le temps ont été démontrées. Semblables aux survivants de l'IAM, les patients atteints de TDV sont également prédisposés à des conséquences indésirables telles que la mort subite, mais la valeur pronostique du HRV chez les diabétiques reste à confirmer.

Caractéristiques de fréquence

Voici les caractéristiques des caractéristiques de fréquence du VRC détectées chez les patients atteints de DVN : (a) une diminution de la puissance dans toutes les gammes de fréquences, ce qui est le résultat le plus courant, (b) l'absence d'augmentation de la composante basse fréquence. en position debout, ce qui est le reflet d'une réponse sympathique altérée ou d'une sensibilité baroréflexe réduite ; (c) une puissance totale anormalement réduite avec un rapport inchangé des composantes LF/HF et (d) un déplacement de la fréquence centrale de la composante LF du spectre vers la gauche, dont la signification physiologique nécessite une étude plus approfondie.

Dans la neuropathie avancée, l’analyse du spectre de puissance au repos révèle souvent de très faibles amplitudes de toutes les composantes spectrales, ce qui rend difficile leur distinction du bruit. Par conséquent, il est recommandé que les tests incluent diverses interventions, telles que des tests de position debout ou d'inclinaison. Une autre méthode pour surmonter les difficultés liées au faible rapport signal/bruit consiste à introduire une fonction de cohérence, qui analyse le couplage de la puissance totale à une ou deux bandes de fréquences.

Autres applications cliniques

Une liste des études dans lesquelles le VRC a été étudié en relation avec d'autres maladies cardiaques est donnée dans le tableau. 4.

Tableau 4.

Résultats d'études sélectionnées examinant la valeur clinique du VRC dans les affections cardiaques autres que l'infarctus du myocarde.

La RA est autorégressive ; OS - arrêt cardiaque ; IHD - maladie coronarienne ; AH - hypertension artérielle PAG hypertension artérielle limite, NC - insuffisance circulatoire congestive ; EF - fraction d'éjection FFT - transformée de Fourier rapide ; HCM - cardiomyopathie hypertrophique ; MVP - prolapsus de la valvule mitrale, AMI - infarctus aigu du myocarde, inhibiteur de l'enzyme de conversion de l'angiotensine ACEI, HF - haute fréquence ; HRV - variabilité de la fréquence cardiaque ; LF - basse fréquence ; NYHA - Classification de la New York Heart Association ; VS - mort subite ; SVT - tachycardie supraventriculaire ; FV - fibrillation ventriculaire ; VT - tachycardie ventriculaire.

PERSPECTIVES

Développement de méthodes de mesure du HRV

Les méthodes modernes d’analyse des paramètres temporels, principalement utilisées en pratique, sont probablement suffisantes pour évaluer le profil à long terme du VRC. Des améliorations peuvent concerner la précision des valeurs numériques. Les méthodes spectrales non paramétriques et paramétriques modernes sont également applicables à l'analyse d'électrocardiogrammes à court terme sans modifications transitoires des modulations du cycle cardiaque.

Outre la nécessité de développer des techniques numériques hautement fiables pour des mesures entièrement automatiques (les méthodes géométriques ne sont qu'une de ces options), les trois domaines suivants méritent attention.

Changements dynamiques et transitoires du VRC

Les capacités modernes d'évaluation quantitative de la dynamique de la séquence des intervalles RR et des changements transitoires du HRV sont insuffisantes et en sont au stade du développement d'un appareil mathématique. Cependant, on peut supposer qu'une évaluation appropriée de la dynamique du VRC entraînera des améliorations significatives dans notre compréhension des modulations du cycle cardiaque et de leurs corrélats physiologiques et physiopathologiques.

Il reste à déterminer si les méthodes de dynamique non linéaire sont applicables pour évaluer les changements transitoires dans les intervalles RR et si le développement de nouveaux modèles et algorithmes mathématiques est nécessaire pour mieux adapter les principes de mesure à la nature physiologique des périodogrammes cardiaques. Quoi qu’il en soit, la tâche consistant à évaluer les changements transitoires du VRC semble plus pertinente que de nouvelles améliorations de la technologie utilisée pour analyser les modulations des périodes cardiaques dans leur phase stable.

Intervalles PP et RR

On sait peu de choses sur la relation entre les modulations autonomes des intervalles PP et PR. Par conséquent, la séquence des intervalles PP doit également être étudiée. Malheureusement, il est quasiment impossible de localiser avec précision le point d’origine de l’onde P sur un ECG de surface enregistré sur des appareils modernes. Cependant, les progrès technologiques devraient permettre d’examiner la variabilité des intervalles PP et PR dans les études futures.

Analyse multi-signaux

Il est clair que la modulation des cycles cardiaques n’est pas la seule manifestation des mécanismes de régulation autonome. Actuellement, il existe des équipements commerciaux ou semi-commerciaux qui permettent d'enregistrer simultanément l'ECG, la respiration, la tension artérielle, etc. Cependant, malgré la facilité avec laquelle ces informations peuvent être enregistrées, il n’existe pas de méthodologie largement acceptée pour une analyse multi-signaux complète. Chaque signal peut être analysé séparément, par exemple à l'aide de méthodes paramétriques spectrales, et les résultats d'analyse sont comparés. L'analyse des connexions entre signaux physiologiques permet de mesurer quantitativement les caractéristiques de ces connexions.

Des recherches sont nécessaires pour élargir la compréhension physiologique

Des efforts devraient être faits pour identifier les corrélats physiologiques et la signification biologique des différentes mesures de VRC actuellement évaluées. Dans certains cas, comme pour la composante RF, cela a déjà été fait. En ce qui concerne d’autres paramètres, tels que les composants VLF et ULF, leur signification physiologique reste largement inconnue.

Cette incertitude rend difficile l'interprétation de la relation entre ces variables et le risque chez les patients cardiaques. Il semble intéressant d’utiliser des marqueurs de l’activité végétative. Cependant, jusqu'à ce qu'un lien mécanistique clair soit découvert entre ces variables et le risque cardiaque, les efforts thérapeutiques risquent de se concentrer sur la modification de ces marqueurs. Cela peut conduire à la formation d’hypothèses incorrectes et à de graves erreurs d’interprétation.

Potentiel prometteur pour une utilisation clinique

Normes

Des études prospectives à grande échelle sur la population sont nécessaires pour établir des normes normales de VRC pour différentes catégories d'âge et de sexe. Récemment, la Framingham Heart Study a publié les résultats de mesures des caractéristiques temporelles et fréquentielles du VRC chez 736 sujets âgés, ainsi que la relation entre ces paramètres et la mortalité toutes causes confondues sur un suivi de 4 ans. Les chercheurs ont conclu que le VRC contient des informations pronostiques indépendantes et au-delà des facteurs de risque traditionnels. Il existe un besoin évident d’études supplémentaires sur le VRC basées sur la population couvrant l’ensemble de la tranche d’âge chez les hommes et les femmes.

Phénomènes physiologiques

Il serait intéressant d'évaluer le VRC dans différents schémas circadiens, tels que les cycles jour-nuit normaux, les cycles inverses stables (quarts de soir et de nuit pendant les heures de travail) et la cyclicité variable qui peut survenir lors de voyages longue distance. Les oscillations autonomes, qui peuvent se produire au cours de différentes étapes du sommeil, y compris le sommeil paradoxal (REM), ont été étudiées chez plusieurs sujets. Chez les personnes en bonne santé, la composante vagale de l'IC du spectre de puissance n'a augmenté qu'en dehors de la phase de sommeil paradoxal, alors que chez les survivants de l'IAM, cette augmentation était absente.

La réponse du système nerveux autonome aux programmes d'entraînement sportif et d'exercices de rééducation après diverses maladies est représentée comme un phénomène d'adaptation. Les données du VRC devraient être utiles pour comprendre les aspects chronologiques de l'entraînement et le moment de la préparation optimale en ce qui concerne les influences autonomes sur le cœur. De plus, le VRC peut fournir des informations importantes concernant le désentraînement après un alitement prolongé et l’état d’apesanteur qui accompagne les vols spatiaux.

Réactions médicamenteuses

De nombreux médicaments affectent directement ou indirectement le système nerveux autonome, et le VRC peut être utilisé pour évaluer les effets de divers agents sur l'activité sympathique ou parasympathique. On sait que le blocage parasympathique avec une dose saturante d'atropine entraîne une diminution prononcée du VRC. La scopolamine à petites doses a un effet vagotonique et entraîne une augmentation du VRC, notamment des composants HF. Le blocage bêta-adrénergique s'accompagne d'une augmentation du VRC et d'une diminution de la composante LF, mesurées en unités normalisées. Des efforts de recherche beaucoup plus importants sont nécessaires pour comprendre les effets et la signification clinique d'une altération du tonus parasympathique et adrénergique sur la puissance globale du VRC et de ses divers composants chez les personnes en bonne santé et les patients atteints de diverses maladies.

Actuellement, une quantité limitée d'informations a été accumulée concernant les modifications du VRC lors de la prescription d'inhibiteurs calciques, de sédatifs, d'anxiolytiques, d'analgésiques, d'antiarythmiques, de narcotiques et de médicaments de chimiothérapie, en particulier la vincristine.

Stratification des risques

Pour évaluer le risque de décès après un IAM, ainsi que la mortalité globale et la mort cardiaque subite chez les patients atteints de maladies cardiaques structurelles et d'autres conditions physiopathologiques, les caractéristiques temporelles et fréquentielles du VRC sont utilisées, évaluées à long terme sur 24 heures et à court terme (à partir de 2 à 15 minutes) Enregistrements ECG . L'utilisation d'outils de diagnostic capables d'évaluer le VRC en conjonction avec la fréquence et la complexité des arythmies ventriculaires, l'ECG moyenné, la variabilité du segment ST et l'hétérogénéité de la repolarisation devrait améliorer considérablement l'identification des patients présentant un risque élevé de mort subite d'origine cardiaque et d'arythmies dangereuses. . Des études prospectives sont nécessaires pour évaluer la sensibilité, la spécificité et l’exactitude prédictive des diagnostics combinés.

La variabilité de la fréquence cardiaque fœtale et néonatale est un domaine de recherche important qui peut fournir des informations précoces sur le stress néonatal et identifier les personnes prédisposées au syndrome de mort subite du nourrisson. La plupart des recherches préliminaires dans ce domaine ont été menées au début des années 1980, avant le développement de techniques d'estimation de puissance spectrale plus sophistiquées. Une utilisation appropriée de ces techniques peut également donner un aperçu de la maturation du système nerveux autonome du fœtus.

Mécanismes des maladies

Un domaine de recherche fructueux est l'utilisation des techniques HRV pour étudier l'importance du dysfonctionnement du système nerveux autonome dans les mécanismes de la maladie, en particulier dans les conditions dans lesquelles les facteurs vagosympathiques jouent un rôle important. Les résultats d'une étude récente suggèrent que des perturbations de l'innervation autonome du cœur en développement pourraient être responsables de certaines formes de syndrome du QT long. L'étude du VRC fœtal chez les mères souffrant de ce trouble est tout à fait acceptable et peut être très instructive.

Le rôle du système nerveux autonome dans l’hypertension essentielle est un autre domaine de recherche important. La réponse à la question de savoir si l'augmentation de l'activité symptomatique dans l'hypertension essentielle est primaire ou secondaire peut être obtenue en menant des études prospectives à long terme auprès de sujets initialement normotendus. L'hypertension essentielle est-elle une conséquence d'une augmentation du tonus sympathique avec une réponse altérée aux mécanismes neuronaux régulateurs ?

Un certain nombre de troubles neurologiques sont associés à une altération du fonctionnement du système nerveux autonome, notamment la maladie de Parkinson, la sclérose en plaques, le syndrome de Julian-Barre et l'hypotension orthostatique de type Shy-Drager. Dans certains de ces troubles, les modifications du VRC peuvent être une manifestation précoce et peuvent être utilisées pour quantifier le taux de progression de la maladie et/ou l’efficacité des interventions thérapeutiques. La même approche peut être utilisée pour évaluer les troubles neurologiques autonomes secondaires accompagnant le diabète sucré, l'alcoolisme et les lésions de la moelle épinière.

Conclusion

La variabilité de la fréquence cardiaque présente un potentiel important pour déterminer le rôle des oscillations du système nerveux autonome chez les individus en bonne santé et chez les patients atteints de diverses maladies cardiovasculaires et autres. La recherche sur le VRC devrait améliorer notre compréhension des phénomènes physiologiques, des actions des médicaments et des mécanismes des maladies. De grandes études prospectives portant sur de grandes populations sont conçues pour déterminer la sensibilité, la spécificité et la valeur prédictive du VRC dans l'identification des patients présentant un risque accru de décès ou d'autres morbidités.

LITTÉRATURE

1. Lown B, Verrier RL.Activité neuronale et fibrillation ventriculaire. N Engi J Med 1976 ; 294 : 1165-70.

2. Corr PB, Yamada KA, Witkowski FX. Mécanismes contrôlant la fonction autonome cardiaque et leur relation avec l'arythmogenèse. Dans : Fozzard HA, Haber E, Jennings RB, Katz AN, Morgan HE, éd. Le cœur et le système cardiovasculaire. New York : Raven Press, 1986 : 1343-1403.

3. Schwartz PJ, Priori SG. Système nerveux sympathique et arythmies cardiaques. Dans : Zipes DP, Jalife J, éd. Électrophysiologie cardiaque. De la cellule au chevet. Philadelphie : W.B. Saunders, 1990 : 330-43.

4. Levy MN, Schwartz PJ éd. Contrôle vagal du cœur : bases expérimentales et implications cliniques. Armonk : Avenir, 1994.

5. Dreifus LS, Agarwal JB, Botvinick EH et al. (Comité d'évaluation de la technologie cardiovasculaire de l'American College of Cardiology). Variabilité de la fréquence cardiaque pour la stratification du risque d'arythmies potentiellement mortelles. J Am Coil Cardiol 1993 ; 22 : 948-50.

6. L'honorable EH, Lee ST. Évaluations électroniques des schémas de fréquence cardiaque fœtale précédant la mort fœtale, observations complémentaires. Am J Obstet Gynec 1965; 87 : 814-26.

7. Sayers BM. Analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque. Ergonomie 1973 ; 16 : 17-32.

8. Penaz J, Roukenz J, Van der Waal HJ. Analyse spectrale de quelques rythmes spontanés dans la circulation. Dans : Drischel H, Tiedt N, éd. Leipzig : Biokybernetik, Karl Marx Univ, 1968 : 233-41.

9. Luczak H, Lauring WJ. Une analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque. Ergonomie 1973 ; 16 : 85-97.

10. Hirsh JA, Bishop B. Arythmie sinusale respiratoire chez l'homme ; comment le rythme respiratoire module la fréquence cardiaque. Variabilité de la période Am J Physiol et mortalité après un infarctus du myocarde. Circulation 1992 ; 85 : 164-71.

11. Ewing DJ, Martin CN, Young RJ. Clarke B.F. L'intérêt des tests de la fonction autonome cardiovasculaire : 10 ans d'expérience dans le diabète. Soins aux diabétiques 1985 ; 8 : 491-8.

12. Wolf MM, Varigos GA, Hunt D. Sloman JG. Arythmie sinusale dans l'infarctus aigu du myocarde. Med J Australie 1978 ; 2:52-3.

13. Akselrod S, Gordon D, Ubel FA et al. Analyse du spectre de puissance de la fluctuation de la fréquence cardiaque : une sonde quantitative du contrôle cardiovasculaire battement à battement. Sciences 1981 : 213 : 220-2.

14. Pomeranz M, Macaulay RJB, Caudill MA. Évaluation de la fonction autonome chez l'homme par analyse spectrale de la fréquence cardiaque. Suis J Physiol 1985 ; 248 : H151-3.

15. Pagani M, Lombard ! F, Guzzetti S et al. Analyse spectrale de puissance des variabilités de la fréquence cardiaque et de la pression artérielle comme marqueur de l'interaction sympatho-vagale chez l'homme et le chien conscient. Circ Res 1986 ; 59 : 178-93.

16. Kleiger RE, Miller JP, Bigger JT, Moss AJ et le groupe de recherche multicentrique post-infarctus. Diminution de la variabilité de la fréquence cardiaque et son association avec une mortalité accrue après un infarctus aigu du myocarde. Suis J Cardiol 1987 ; 59 : 256-62.

17. Malik M, Farrell T, Cripps T, Camm AJ. Variabilité de la fréquence cardiaque par rapport au pronostic après un infarctus du myocarde : sélection de techniques de traitement optimales. Eur Heart J 1989 : 10 : 1060-74.

18. Bigger JT, Fleiss JL, Steinman RC et al. Mesures du domaine fréquentiel de la variabilité de la période cardiaque et de la mortalité après un infarctus du myocarde. Circulation 1992 ; 85 : 164-71.

19. Saul JP, Albrecht P, Berger RD, Cohen RJ. Analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque à long terme : méthodes, mise à l'échelle 1/f et implications. Ordinateurs en cardiologie 1987. Presse IEEE Computer Society, Washington 1988 : 419-22.

20. Malik M, Xia R, Odemuyiwa O et al. Influence de l'artefact de reconnaissance dans l'analyse automatique des électrocardiogrammes à long terme sur la mesure temporelle de la variabilité de la fréquence cardiaque. Med Biol Eng Comput 1993 ; 31 : 539-44.

21. Bjokander I, Held C, Forslund L et al. Variabilité de la fréquence cardiaque chez les patients souffrant d'angine de poitrine stable. Eur Coeur J 1992; 13 (AbstrSuppI) : 379.

22. Scherer P, Ohier JP, Hirche H, Hopp H-W. Définition d'un nouveau paramètre battement par battement de la variabilité de la fréquence cardiaque (Abstr). Pacing Clin Électrophys 1993 ; 16h939.

23. Kay SM, Marple, SL. Analyse du spectre : une perspective moderne Proc IEEE 1981 ; 69 : 1380-1419.

24. Malliani A, Pagani M, Lombard ! F, Cerutti S. Régulation neuronale cardiovasculaire explorée dans le domaine fréquentiel. Circulation 1991 ; 84 : 1482-92.

25. Furlan R, Guzzetti S, Crivellaro W et al. Évaluation continue sur 24 heures de la régulation neuronale de la pression artérielle systémique et des variabilités du RR chez les sujets ambulants. Circulation 1990 ; 81 : 537-47.

26. Berger RD, Akselrod S, Gordon D et Cohen RJ. Un algorithme efficace pour l'analyse spectrale de la variabilité de la fréquence cardiaque. IEEE Trans Biomed Eng 1986 ; 33:900-4.

27. Rottman JN, Steinman RC, Albrecht P et al. Estimation efficace du spectre de puissance de la période cardiaque adaptée aux études physiologiques ou pharmacologiques. Suis J Cardiol 1990 ; 66 : 1522-4.

28. Malik M, Camm AJ. Composantes de la variabilité de la fréquence cardiaquec Ce qu'elles signifient réellement et ce que nous mesurons réellement. Suis J Cardiol 1993 ; 72 : 821-2.

29. Bendat JS, Piersol AG. Mesure et analyse de données aléatoires. New York : Wiley, 1966.

30. Pinna GD, Maestri R, Di Cesare A et al. La précision de l'analyse du spectre de puissance de la variabilité de la fréquence cardiaque à partir de la liste RR annotée générée par les systèmes Holter. PhysiolMeas 1994 ; 15 : 163-79.

31. Merri M, Farden DC, Mottley JG, Titlebaum EL. Fréquence d'échantillonnage de l'électrocardiogramme pour l'analyse spectrale de la variabilité de la fréquence cardiaque, IEEE Trans Biomed Eng 1990 ; 37 : 99-106.

32. Bianchi AM, Mainardi LT, Petrucci E et al. Analyse du spectre de puissance variable dans le temps pour la détection d'épisodes transitoires dans le signal HRV. IEEE Trans Biomed Eng 1993 ; 40 : 136-44.

33. Friesen GM, Jannett TC, Jadalloh MA et al. Une comparaison de la sensibilité au bruit de neuf algorithmes de détection QRS. IEEE Trans Biomed Eng 1990 ; 37 : 85-98.

34. Kamath MV, Déchu EL. Correction du signal de variabilité de la fréquence cardiaque pour les ectopiques et les battements manquants. Dans : Malik M, Camm AJ, éd. Variabilité de la fréquence cardiaque. Armonk : Futura, 1995 : 75-85.

35. De Boer RW, Karemaker JM, Strackee J. Comparaison des spectres d'une série d'événements ponctuels, en particulier pour les spectres de variabilité de la fréquence cardiaque. IEEE Trans Biomed Eng 1984 ; 31 : 384-7.

36. Harris FJ. Sur l'utilisation de fenêtres pour l'analyse harmonique avec la Transformée de Fourier Discrète. Procédure IEEE 1978 ; 66 : 51-83.

37. Encadré GEP, Jenkins GM. Analyse de séries chronologiques : prévision et contrôle. San Francisco : Holden Day, 1976.

38. Akaike H. Un nouveau regard sur l'identification du modèle statistique, IEEE Trans Autom Cont 1974 ; 19 : 716-23.

39. Kaplan DT. L'analyse de la variabilité. J Cardiovasc Électrophysiol 1994 ; 5 : 16-19.

40. Katona PG, Jih F. Arythmie sinusale respiratoire : une mesure non invasive du contrôle cardiaque parasympathique. J Appi Physiol 1975; 39 : 801-5.

41. Eckberg, D.L.. Arythmie sinusale humaine comme indice de sortie cardiaque vagale. J Appi Physiol 1983; 54 : 961-6.

42. Fouad FM, Tarazi RC, Ferrario CMA et al. évaluation du contrôle parasympathique de la fréquence cardiaque par une méthode non invasive. Circulation cardiaque Physiol 1984 ; 15 : H838-42.

43. Schechtman VL, Kluge KA, Harper RM. Système dans le domaine temporel pour évaluer la variation de la fréquence cardiaque. Med Biol Eng Comput 1988 ; 26 : 367-73.

44. Courmel Ph, Hermida JS, Wennerblom B et al. Variabilité de la fréquence cardiaque dans l'hypertrophie myocardique et l'insuffisance cardiaque, et effets du traitement bêtabloquant. Une analyse non spectrale des oscillations de la fréquence cardiaque. Eur Coeur J 1991; 12 : 412-22.

45. Grossman P, Van Beek J, Wientjes C. Une comparaison de trois méthodes de quantification pour l'estimation de l'arythmie respiratoire sinusale. Psychophysiologie 1990 ; 27 : 702-14.

46. ​​​​​​Shin SJ, Tapp WN, Reisman SS, Natelson BH. Évaluation de la régulation autonome de la variabilité de la fréquence cardiaque par la méthode de démodulation complexe. IEEE Trans Biomed Eng 1989 ; 36 : 274-83.

47. Kobayashi M, Musha T. 1/f fluctuation de la période des battements cardiaques. IEEE Trans Biomed Eng 1982 ; 29 : 456-7.

48. Yamamoto Y et Hughson RL. Analyse spectrale à gros grains : nouvelle méthode d'étude de la variabilité de la fréquence cardiaque. J Appi Physiol 1991 ; 71 : 1143-50.

49. Babloyantz A, Destexhe A. Le cœur normal est-il un oscillateur périodique ? Biol Cybern 1988 ; 58 : 203-11.

50. Morfill GE, Demmel V, Schmidt G. Der plotzliche Herztod : Neue Erkenntnisse durch die Anwendung komplexer Diagno-severfahren. Bioscope 1994 ; 2 : 11-19.

51. Schmidt G, Monfill GE. Méthodes non linéaires pour l'évaluation de la variabilité de la fréquence cardiaque. Dans : Malik M, Camm AJ, éd. Variabilité de la fréquence cardiaque. Armonk : Futura, 1995 : 87-98.

52. Kleiger RE, Bigger JT, Bosner MS et al. Stabilité dans le temps des variables mesurant la variabilité de la fréquence cardiaque chez des sujets normaux. Suis J Cardiol 1991 ; 68 : 626-30.

53. Van Hoogenhuyze DK, Weinstein N, Martin GJ et al. Reproductibilité et relation avec la fréquence cardiaque moyenne de la variabilité de la fréquence cardiaque chez les sujets normaux et chez les patients atteints d'insuffisance cardiaque congestive secondaire à une maladie coronarienne. Suis J Cardiol 1991 ; 68 : 1668-76.

54. Kautzner J. Reproductibilité de la mesure de la variabilité de la fréquence cardiaque. Dans : Malik M, Camm AJ, éd. Variabilité de la fréquence cardiaque. Armonk : Futura, 1995 : 165-71.

55. Bigger JT, Fleiss JL, Rolnitzsky LM, Steinman RC. Stabilité dans le temps de la variabilité de la période cardiaque chez les patients ayant déjà subi un infarctus du myocarde et des arythmies ventriculaires. Suis J Cardiol 1992 ; 69 : 718-23.

56. Bailey JJ, Berson AS, Garson A Jr et al. Recommandations de normalisation et spécifications en électrocardiographie automatisée. Circulation 1990 ; 81 : 730-9.

57. Kennedy HN. Technologie d'électrocardiographie ambulatoire (Holter). Clin Cardiol 1992 ; 10 : 341-56.

58. Malik M, Cripps T, Farrell T, Camm AJ. Valeur pronostique de la variabilité de la fréquence cardiaque après un infarctus du myocarde, comparaison de différentes méthodes de traitement des données. Med Biol Eng Comput 1989 ; 27 : 603-11.

59. Jalife J, Michaels DC. Contrôle neuronal de l'activité du stimulateur cardiaque sino-auriculaire. Dans : Levy MN, Schwartz PJ, éd. Contrôle vagal du cœur : base expérimentale et implications cliniques. Armonk : Futura, 1994 : 173-205.

60. Noma A, Trautwein W. Relaxation du courant potassique induit par l'ACh dans la cellule du nœud sino-auriculaire du lapin Pflugers Arch 1978 ; 377 : 193-200.

61. Osterrieder W, Noma A, Trautwein W. Sur la cinétique du canal potassique activé par l'acétylcholine dans le nœud SA du cœur du lapin. Arche Pflugers 1980 ; 386 : 101-9.

62. Sakmann B, Noma A, Trautwein W. Activation par l'acétylcholine de canaux muscariniques K+ uniques dans des cellules de stimulateur cardiaque isolées du cœur de mammifère. Nature 1983 ; 303 : 250-3.

63. DiFrancesco D, Tromba C. Inhibition du courant activé hyperpolarisant If, induit par l'acétycholine dans les myocytes du nœud sino-auriculaire de lapin. J Physiol (Londres) 1988 ; 405 : 477-91.

64. DiFrancesco D, Tromba C. Contrôle muscarinique du courant activé hyper-polarisant dans les myocytes du nœud sino-auriculaire de lapin. J Physiol (Londres) 1988 ; 405 : 493-510.

65. Irisawa H, Brown HF, Giles WR. Stimulation cardiaque dans le nœud sino-auriculaire. Physiol Rev 1993 ; 73 : 197-227.

66. Irisawa H, Giles WR. Cellules des sinus et des ganglions auriculo-ventriculaires : électrophysiologie cellulaire. Dans : Zipes DP, Jalife J, éd. Électrophysiologie cardiaque : de la cellule au chevet. Philadelphie : W. B. Saunders, 1990 : 95-102.

67. DiFrancesco D. La contribution du courant du stimulateur cardiaque (If) à la génération d'une activité spontanée dans les myocytes du nœud sino-auriculaire du lapin. J Physiol (Londres) 1991 ; 434 : 23-40.

68. Trautwein W, Kameyama M. Contrôle intracellulaire des courants de calcium et de potassium dans les cellules cadiaques. Jpn Coeur J 1986 ; 27 : 31-50.

69. Brown HF, DiFrancesco D, Noble SJ. Comment l’adrénaline accélère-t-elle le cœur ? Nature 1979 ; 280 : 235-6.

70. DiFrancesco D, Ferroni A, Mazzanti M, Tromba C. Propriétés du courant activé hyperpolarisant (If) dans les cellules isolées du nœud sino-auriculaire du lapin. J Physiol (Londres) 1986 ; 377 : 61-88.

71. Lévy MN. Interactions sympathiques-parasympathiques dans le cœur. Circ Res 1971 ; 29 : 437-45.

72. Échecs GF, Tarn RMK, Calaresu FR. Influence des entrées neuronales cardiaques sur les variations rythmiques de la période cardiaque chez le chat. Suis J Physiol 1975 ; 228 : 775-80.

73. Akselrod S, Gordon D, Madwed JB et al. Régulation hémodynamique : investigation par analyse spectrale. Suis J Physiol 1985 ; 249 : H867-75.

74. Saul JP, Rea RF, Eckberg DL et al. Variabilité de la fréquence cardiaque et du nerf sympathique musculaire lors de changements réflexes de l'activité autonome. Suis J Physiol 1990 ; 258 : H713-21.

75. Schwartz PJ, Pagani M, Lombardi F et al. Un réflexe sympatho-vagal cardio-cardiaque chez le chat. Circ Res 1973 ; 32 : 215-20.

76. Malliani A. Fibres afférentes sympathiques cardiovasculaires. Révérend Physiol Biochem Pharmacol 1982 ; 94 : 11-74.

77. Cerati D, Schwartz PJ. Activité des fibres vagales cardiaques uniques, ischémie myocardique aiguë et risque de mort subite. Circ Res 1991 ; 69 : 1389-1401.

78. Kamath MV, Déchu EL. Analyse spectrale de puissance de la variabilité de la fréquence cardiaque : une signature non invasive de la fonction autonome cardiaque. Crit Revs Biomed Eng 1993 ; 21 : 245-311.

79. Rimoldi O, Pierini S, Ferrari A et al. Analyse des oscillations à court terme du R-R et de la pression artérielle chez les chiens conscients. Suis J Physiol 1990 ; 258 : H967-H976.

80. Montano N, Gnecchi, Ruscone T et al. Analyse du spectre de puissance de la variabilité de la fréquence cardiaque pour évaluer les changements dans l'équilibre sympathovagal lors d'une inclinaison orthostatique graduée. Circulation 1994 ; 90 : 1826-31.

81. Appel ML, Berger RD, Saul JP et al. Battre pour battre la variabilité des variables cardiovasculaires : bruit ou musique ? J Am Coil Cardiol 1989 ; 14 : 1139-1148.

82. Malliani A, Lombard ! F, Pagani M. Analyse spectrale de puissance de la variabilité de la fréquence cardiaque : un outil pour explorer les mécanismes de régulation neuronale. Frère Coeur J 1994 ; 71 : 1-2.

83. Malik M, Camm AJ. Variabilité de la fréquence cardiaque et cardiologie clinique. Frère Coeur J 1994 ; 71 : 3-6.

84. Casolo GC, Stroder P, Signorini C et al. Variabilité de la fréquence cardiaque pendant la phase aiguë de l'infarctus du myocarde. Circulation 1992 ; 85 : 2073-9.

85. Schwartz PJ, Vanoli E, Stramba-Badiale M et al. Mécanismes autonomes et mort subite. Nouvelles connaissances issues de l'analyse des réflexes barorécepteurs chez des chiens conscients avec et sans infarctus du myocarde. Circulation 1988 ; 78 : 969-79.

86. Malliani A, Schwartz PJ, Zanchetti A. Un réflexe sympathique détecté par occlusion coronarienne expérimentale. Suis J Physiol 1969 ; 217 : 703-9.

87. Brown AM, Malliani A. Réflexes sympathiques spinaux initiés par les récepteurs coronariens. J Physiol 1971 ; 212 : 685-705.

88. Malliani A, Recordati G, Schwartz PJ. Activité nerveuse des fibres sympathiques cardiaques afférentes avec terminaisons auriculaires et ventriculaires. J Physiol 1973; 229 : 457-69.

89. Bigger JT Jr, Fleiss JL, Rolnitzky LM, Steinman RC, Schneider WJ. Évolution temporelle de la récupération de la variabilité de la période cardiaque après un infarctus du myocarde. J Am Coil Cardiol 1991 ; 18 : 1643-9.

90. Lombard! F, Sandrone G, Pempruner S et al. Variabilité de la fréquence cardiaque comme indice d'interaction sympathovagale après un infarctus du myocarde. Suis J Cardiol 1987 ; 60 : 1239-45.

91. Lombardi F, Sandrone G, Mortara A et al. Variation circadienne des indicateurs spectraux de la variabilité de la fréquence cardiaque après un infarctus du myocarde. Suis Heart J 1992; 123 : 1521-9.

92. Kamath MV, Déchu EL. Variations diurnes des rythmes neurocardiaques dans l'infarctus aigu du myocarde. Suis J Cardiol 1991 ; 68 : 155-60.

93. Bigger JT Jr, Fleiss JL, Steinman RC et al. Mesures du domaine fréquentiel de la variabilité de la période cardiaque et de la mortalité après un infarctus du myocarde. Circulation 1992 ; 85 : 164-71.

94. Ewing DJ, Neilson JMM, Traus P. Nouvelle méthode d'évaluation de l'activité parasympathique cardiaque à l'aide d'électrocardiogrammes de 24 heures. Frère Coeur J 1984 ; 52 : 396-402.

95. Kitney RI, Byrne S, Edmonds ME et al. Variabilité de la fréquence cardiaque dans l'évaluation de la neuropathie diabétique autonome. Automédica 1982 ; 4 : 155-67.

96. Pagani M, Malfatto G, Pierini S et al. Analyse spectrale de la variabilité de la fréquence cardiaque dans l'évaluation de la neuropathie diabétique autonome. Système nerveux J Auton 1988 ; 23 : 143-53.

97. Freeman R, Saul JP, Roberts MS et al. Analyse spectrale de la fréquence cardiaque dans la neuropathie diabétique. Arch Neurol 1991 ; 48 : 185-90.

98. Bernardi L, Ricordi L, Lazzari P et al. Modulation altérée de la circulation de la modulation sympathovagale de l'activité sympathovagale dans le diabète. Circulation 1992 ; 86 : 1443-52.

Bernardi L, Salvucci F, Suardi R et al. Preuve d'un mécanisme intrinsèque régulant la variabilité de la fréquence cardiaque dans le cœur transplanté et dans le cœur intact au cours d'un exercice dynamique sous-maximal ? Cardiovasc Res 1990 ; 24 : 969-81.

100. Sands KE, Appel ML, Lilly LS et al. Analyse du spectre de puissance de la variabilité de la fréquence cardiaque chez les receveurs de transplantation cardiaque humaine. Circulation 1989 ; 79 : 76-82.

101. Fallen EL, Kamath MV, Ghista DN, Fitchett D. Analyse spectrale de la variabilité de la fréquence cardiaque après une transplantation cardiaque humaine : preuves d'une réinnervation fonctionnelle. J Auton Nerv Syst 1988 ; 23 : 199-206.

102. Casolo G, Balli E, Taddei T Diminution de la variabilité spontanée de la fréquence cardiaque en cas d'insuffisance cardiaque congestive. Suis J Cardiol 1989 ; 64 : 1162-7.

103. Nolan J, Flapan AD, Capewell S et al. Diminution de l'activité parasympathique cardiaque dans l'insuffisance cardiaque chronique et sa relation avec la fonction ventriculaire gauche. Frère Coeur J 1992 ; 69 : 761-7. 104. Kienzle MG, Ferguson DW, Birkett CL, Myers GA, Berg WJ, Mariano DJ. Corrélats cliniques hémodynamiques et neuronaux sympathiques de la variabilité de la fréquence cardiaque dans l'insuffisance cardiaque congestive. Suis J Cardiol 1992 ; 69 : 482-5.

105. Mortara A, La Rovere MT, Signorini MG et al. L’analyse spectrale de puissance de la variabilité de la fréquence cardiaque peut-elle identifier un sous-groupe à haut risque de patients atteints d’insuffisance cardiaque congestive présentant une activation sympathique excessive ? Une étude pilote avant et après une transplantation cardiaque. Frère Coeur J 1994 ; 71 : 422-30.

106. Gordon D, Herrera VL, McAlpine L et al. Analyse spectrale de la fréquence cardiaque : une sonde non invasive de la régulation cardiovasculaire chez les enfants gravement malades atteints d'une maladie cardiaque. Ped Cardiol 1988 ; 9 : 69-77.

146. Bianchi A, Bontempi B, Cerutti S, Gianogli P, Comi G, Natali Sora MG. Analyse spectrale du signal de variabilité de la fréquence cardiaque et de la respiration chez les sujets diabétiques. Med Biol Eng Comput 1990 ; 28 : 205-11.

147. Bellavere F, Balzani I, De Masi G et al. L'analyse spectrale de puissance de la variation de la fréquence cardiaque améliore l'évaluation de la neuropathie autonome cardiaque diabétique. Diabète 1992 ; 41 : 633-40.

148. Van den Akker TJ, Koelman ASM, Hogenhuis LAH, Rompelman G. Variabilité de la fréquence cardiaque et oscillations de la pression artérielle chez les diabétiques atteints de neuropathie autonome. Automédica 1983 ; 4 : 201-8.

149. Guzzetti S, Dassi S, Pecis M et al. Modèle modifié de contrôle neuronal circadien de la période cardiaque dans l'hypertension légère. J Hypertens 1991 ; 9 : 831-838.

150. Langewitz W, Ruddel H, Schachinger H. Contrôle cardiaque parasympathique réduit chez les patients souffrant d'hypertension au repos et sous stress mental. Suis Heart J 1994; 127 : 122-8.

151. Saul JP, Aral Y, Berger RD et al. Évaluation de la régulation autonome dans l'insuffisance cardiaque congestive chronique par l'analyse spectrale de la fréquence cardiaque. Suis J Cardiol 1988 ; 61 : 1292-9.

152. Binkley PF, Nunziata E, Haas GJ et al. Le retrait parasympathique fait partie intégrante du déséquilibre autonome dans l'insuffisance cardiaque congestive : démonstration chez des sujets humains et vérification dans un modèle canin stimulé d'insuffisance ventriculaire. J Am Coil Cardiol 1991 ; 18 : 464-72.

153. Townend JN, West JN, Davies MK, Littles WA. Effet du quinapril sur la tension artérielle et la fréquence cardiaque en cas d'insuffisance cardiaque congestive. Suis J Cardiol 1992 ; 69 : 1587-90.

154. Binkley PF, Haas GJ, Starling RC et al. Augmentation soutenue du tonus parasympathique avec un inhibiteur de l'enzyme de conversion de l'angiotensine chez les patients souffrant d'insuffisance cardiaque congestive. J Am Coil Cardiol 1993 ; 21 : 655-61.

155. Woo MA, Stevenson WG, Moser DK, Middlekauff HR. Variabilité complexe de la fréquence cardiaque et taux sériques de noradrénaline chez les patients atteints d'insuffisance cardiaque avancée. J Am Coil Cardiol 1994 ; 23 : 565-9.

156. Alexopoulos D, Yusuf S, Johnston JA et al. Le comportement de la fréquence cardiaque sur 24 heures chez les survivants à long terme d'une transplantation cardiaque. Suis J Cardiol 1988 ; 61:880-4.

157. Stein KM, Bores JS, Hochreites C et al. Valeur pronostique et corrélats physiologiques de la variabilité de la fréquence cardiaque dans l'insuffisance mitrale chronique sévère. Circulation 1993 ; 88 : 127-35.

158. Marangoni S, Scalvini S, Mat R et al. Évaluation de la variabilité de la fréquence cardiaque chez les patients atteints du syndrome de prolapsus de la valvule mitrale. Am J Noninvas Cardiol 1993 ; 7 : 210-14.

159. Counihan PJ, Fei L, Bashir Y et al. Évaluation de la variabilité de la fréquence cardiaque dans la cardiomyopathie hypertrophique. Association avec des caractéristiques cliniques et pronostiques. Circulation 1993 ; 88 : 1682-90.

160. Dougherty CM, Burr RL. Comparaison de la variabilité de la fréquence cardiaque chez les survivants et les non-survivants d'un arrêt cardiaque soudain. Suis J Cardiol 1992 ; 70 : 441-8.

161. Huikuri HV, Linnaluoto MK, Seppanen T et al. Rythme circadien de la variabilité de la fréquence cardiaque chez les survivants d'un arrêt cardiaque. Suis J Cardiol 1992 : 70 : 610-15.

162. Myers GA, Martin GJ, Magid NM et al. Analyse spectrale de puissance de la variabilité de la fréquence cardiaque en cas de mort subite d'origine cardiaque : comparaison avec d'autres méthodes. IEEE Trans Biomed Eng 1986 ; 33 : 1149-56.

163. Martin GJ, Magid NM, Myers G et al. Variabilité de la fréquence cardiaque et mort subite secondaires à une maladie coronarienne lors de la surveillance ECG ambulatoire. Suis J Cardiol 1986 ; 60 : 86-9.

164. Vybiral T, Glaeser DH, Goldberger AL et al. L'analyse conventionnelle de la variabilité de la fréquence cardiaque des enregistrements électrocardiographiques ambulatoires ne parvient pas à prédire une fibrillation ventriculaire imminente. J Am Coil Cardiol 1993 ; 22 : 557-65.

165. Huikuri HV, Valkama JO, Airaksinen KEJ et al. Mesures du domaine fréquentiel de la variabilité de la fréquence cardiaque avant l'apparition d'une tachycardie ventriculaire non soutenue et soutenue chez les patients atteints de maladie coronarienne. Circulation 1993 ; 87 : 1220-8.

166. Hohnloser SH, Klingenheben T, van de Loo A et al. Activité vagale réflexe versus tonique comme paramètre pronostique chez les patients présentant une tachycardie ventriculaire soutenue ou une fibrillation ventriculaire. Circulation 1994 ; 89 : 1068-1073.

167. Kocovic DZ, Harada T, Shea JB et al. Altérations de la fréquence cardiaque et de la variabilité de la fréquence cardiaque après ablation par cathéter radiofréquence d'une tachycardie supraventriculaire. Circulation 1993 ; 88 : 1671-81.

168. Lefler CT, Saul JP, Cohen RJ. Effets liés à la fréquence et autonomes sur la conduction auriculo-ventriculaire évalués par l'intervalle PR battement par battement et la variabilité de la durée du cycle. J Cardiovasc Electrophys 1994 ; 5:2-15.

169. Berger RD, Saul JP, Cohen RJ. Évaluation de la réponse autonome par respiration à large bande. IEEE Trans Biomed Eng 1989 ; 36 : 1061-5.

170. Berger RD, Saul JPP et Cohen RJ. Analyse de la fonction de transfert de la régulation autonome : I - La réponse de la fréquence auriculaire canine. Suis J Physiol 1989 ; 256 : H142-52.

171. Saul JP, Berger RD, Chen MH et Cohen RJ. Analyse de la fonction de transfert de la régulation autonome : II - Arythmie sinusale respiratoire. Suis J Physiol 1989 ; 256 : H153-61.

172. Saul JP, Berger RD, Albrecht P et al. Analyse de la fonction de transfert de la circulation : aperçu unique de la régulation cardiovasculaire. Suis J Physiol 1991 ; 261 : H1231-45.

173. Baselli G, Cerutti S, Civardi S et al. Signaux de variabilité cardiovasculaire : Vers l’identification d’un modèle en boucle fermée des mécanismes de contrôle neuronal. IEEE Trans Biomed Eng 1988 ; 35 : 1033-46.

174. Appel ML, Saul JP, Berger RD, Cohen RJ. Identification en boucle fermée des mécanismes circulatoires cardiovasculaires. Ordinateurs en cardiologie 1989. Los Alamitos : IEEE Press, 1990 : 3-7.

175. Tsuji H, Venditti FJ, Manders ES et al. Variabilité réduite de la fréquence cardiaque et risque de mortalité dans une cohorte de personnes âgées : l'étude Framingham. Circulation 1994 ; 90 : 878-83.

176. Vanoli E, Adamson PB, Lin B et al. Variabilité de la fréquence cardiaque au cours de phases spécifiques du sommeil : comparaison de sujets sains avec des patients après un infarctus du myocarde. Circulation 1995, 91 : 1918-22.

177. Singer DH, Ori Z. Modifications de la variabilité de la fréquence cardiaque associées à la mort subite d'origine cardiaque. Dans : Malik M, Camm AJ, éd. Variabilité de la fréquence cardiaque. Armonk : Futura, 1995 : 429-48.

178. Malfatto G, Rosen TS, Steinberg SF et al. Modulation neuronale sympathique de l'initiation et de la repolarisation de l'impulsion cardiaque chez le rat nouveau-né. Circ Res 1990 ; 66 : 427-37.

179. Hirsch M, Karin J, Akselrod S. Variabilité de la fréquence cardiaque chez le fœtus. Dans : Malik M, Camm AJ, éd. Variabilité de la fréquence cardiaque. Armonk : Futura, 1995 : 517-31.

180. Parati G, Di Rienzo M, Groppelli A et al. Variabilité de la fréquence cardiaque et de la pression artérielle et leur interaction dans l'hypertension. Dans : Malik M, Camm AJ, éd. Variabilité de la fréquence cardiaque. Armonk : Futura, 1995 ; 465-78.

181. Bigger JT Jr, Fleiss JL, Steinman RC et al. Variabilité du RR chez les personnes d'âge moyen en bonne santé par rapport aux patients atteints d'une maladie coronarienne chronique ou d'un infarctus aigu du myocarde récent. Circulation 1995 ; 91 : 1936-43.

ANNEXE A

Valeurs normales pour les paramètres de variabilité de la fréquence cardiaque

Étant donné qu'aucune étude complète de tous les indices HRV dans de grandes populations normales n'a encore été menée, la plage de valeurs normales indiquée dans ce tableau est basée sur des études incluant un petit nombre de sujets. Ainsi, ces valeurs doivent être considérées comme indicatives et aucune conclusion clinique spécifique ne doit être tirée sur cette base. La répartition par sexe, âge et autres facteurs, qui est également nécessaire, n'est pas indiquée dans le tableau en raison du nombre limité de sources d'information.

Le tableau présente uniquement les paramètres HRV qui peuvent être proposés pour normaliser d'autres études physiologiques et cliniques.

APPENDICE B

Procédures suggérées pour tester les équipements commerciaux conçus pour évaluer la variabilité de la fréquence cardiaque

Concept

Pour obtenir une précision de mesure comparative lors de l'utilisation de différents instruments, chaque instrument doit être testé indépendamment du fabricant (par exemple dans un institut de recherche). Chaque test doit inclure plusieurs enregistrements de test à court et, si possible, à long terme avec des paramètres HRV préalablement connus avec précision et diverses caractéristiques morphologiques du signal ECG. Si la procédure de test nécessite l'implication du fabricant (par exemple, pour modifier manuellement les marquages ​​complexes QRS), le fabricant ne doit pas connaître les véritables caractéristiques HRV des enregistrements de test et des paramètres d'enregistrement des signaux. En particulier, lorsque les résultats des tests sont divulgués au fabricant pour améliorer davantage l'instrument ou à d'autres fins, les nouveaux tests doivent utiliser des enregistrements de test entièrement nouveaux.

Les pré-requis techniques

Les tests doivent être effectués sur tous les composants de l'équipement. En particulier, les composants d'enregistrement et d'analyse de l'appareil doivent être testés. Une technologie appropriée doit être utilisée pour enregistrer un signal entièrement reproductible avec des paramètres HRV précédemment connus, c'est-à-dire le signal de test doit être produit par un ordinateur ou un autre appareil technique. Les tests doivent utiliser des enregistreurs neufs et usagés pendant environ la moitié de leur durée de vie. Les tests des systèmes introduits pour la première fois sur le marché ne devraient pas être retardés. Si un fabricant prétend que son appareil est capable d'analyser des enregistrements ECG (tels que des bandes Holter) obtenus à partir d'appareils d'autres fabricants, chaque combinaison doit être testée indépendamment.

Puisque l’analyse du VRC par des dispositifs implantables peut être prédite, des procédures similaires doivent être utilisées pour générer le signal intracardiaque simulé. Dans la mesure du possible, les dispositifs implantables doivent être testés avec une batterie complètement chargée et une batterie partiellement déchargée.

Inscriptions aux tests

Quel que soit l’équipement utilisé, il est extrêmement difficile de connaître avec précision les paramètres HRV d’un enregistrement ECG réel. Par conséquent, la préférence doit être donnée aux signaux ECG simulés. Cependant, la morphologie de ces signaux simulés, ainsi que les caractéristiques du HRV, devraient être proches des enregistrements réels. Le taux d'échantillonnage utilisé pour générer de tels signaux doit être nettement supérieur à la fréquence utilisée par l'appareil testé. La production d'enregistrements de test doit simuler des influences qui affectent ou peuvent affecter la précision de la détermination du VRC, telles que des niveaux de bruit variables, une morphologie complexe QRS variable pouvant provoquer un déplacement du point de départ, des interférences sonores aléatoires dans différents canaux d'enregistrement, des perturbations progressives et changements soudains dans les caractéristiques du VRC et diverses fréquences d'extrasystoles auriculaires et ventriculaires avec des morphologies de signaux réalistes.

La qualité des enregistrements sur bande magnétique peut ne pas être constante sur les enregistrements à long terme en raison d'une tension inégale, d'une vitesse de rotation et d'autres facteurs. Le fonctionnement de tous les enregistreurs est soumis à l'influence externe de facteurs environnementaux. C'est pour cette raison que les tests avec enregistrement à long terme (par exemple un test complet de 24 heures) sont préférés.

Procédures de test

Chaque appareil ou toute configuration doit être testé à l'aide de différents enregistrements présentant des caractéristiques différentes et des caractéristiques différentes du VRC. Les paramètres HRV de chaque enregistrement test et de chaque segment d'enregistrement sélectionné obtenu à l'aide d'un appareil commercial doivent être comparés aux caractéristiques connues du signal original. Toute différence identifiée doit être analysée par rapport aux caractéristiques particulières introduites dans l'enregistrement du test, telles qu'une augmentation du bruit, un écart par rapport au point de départ, etc. L'erreur système de l'équipement et les erreurs relatives doivent être déterminées.

Communication des résultats

Le rapport d'essai technique doit être établi uniquement par l'organisme d'essai, quel que soit le fabricant de l'appareil testé.

ANNEXE C

Membres du groupe de travail

Le groupe de travail était composé de 17 membres :

Coprésidents :

A.John Camm,ROYAUME-UNI., Marek Malik, Londres, Royaume-Uni

J. Thomas Bigger, Jr., New York, États-Unis, Günter Breithardt, Munster, Allemagne, Sergio Cerutti, Milan, Italie Richard J. Cohen Cambridge, États-Unis Philippe Coumel, Paris, France, Ernest L. déchu, Hamilton, Canada Harold L.Kennedy St. Louis, États-Unis, Robert E. Kleiger St. Louis, États-Unis, Federico Lombardi, Milan, Italie, Alberto Malliani, Milan, Italie, Arthur J. Moss, Rochester (NY), États-Unis, Georg Schmidt, Munich, Allemagne, Peter J. Schwartz, Pavie, Italie, Donald H. Singer, Chicago, États-Unis

Bien que le texte de ce rapport ait été rédigé et approuvé par tous les membres du groupe de travail, la structure du texte a été élaborée par le comité de rédaction du groupe de travail, composé des membres suivants :

Marek Malik (président), J. Thomas Bigger, A. John Camm, Robert E. Kleiger, Alberto Malliani, Arthur J. Moss, Peter J. Schwartz.

La variabilité de la fréquence cardiaque est réduite : comment la traiter

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Variabilité de la fréquence cardiaque

La fréquence cardiaque d'une personne en bonne santé ne peut pas être qualifiée de valeur constante. Cela change sous l'influence de divers facteurs. C'est ainsi que le cœur s'adapte à diverses conditions environnementales et processus pathologiques se produisant dans le corps lui-même. La variabilité, l'inconstance de tout indicateur en réponse à divers stimuli est appelée variabilité.

Qu’est-ce que la variabilité de la fréquence cardiaque ?

La variabilité de la fréquence cardiaque correspond aux fluctuations de l'activité myocardique, exprimées en termes de fréquence des complexes contractiles et de durée des pauses entre les phases d'excitation maximale. De plus, pour chaque état fonctionnel du corps, l'écart moyen par rapport au rythme normal sera différent.

Le muscle principal du corps fonctionne selon différents modes, même lorsqu'une personne est allongée dans un état détendu. D'autant plus différents seront les cycles de ses contractions lors d'un stress physique, d'une maladie, d'une exposition à des températures basses ou élevées, la nuit ou lors de la digestion des aliments. C’est pourquoi il est logique d’évaluer la variabilité de la fréquence cardiaque (VRC) uniquement à l’état d’équilibre.

Le VRC est étudié par les intervalles entre les ondes R sur le cardiogramme cardiaque. Ce sont ces éléments qui sont les plus facilement identifiés lors de la réalisation d'un ECG, car ils ont l'amplitude maximale.

Les paramètres de variabilité de la fréquence cardiaque sont très informatifs pour déterminer l’état fonctionnel de tous les composants du corps. Ils permettent d'évaluer la cohérence des mécanismes de contrôle des structures vitales et de suivre la dynamique des différents processus se déroulant au sein d'une personne.

La variabilité des paramètres de fréquence cardiaque est réduite, qu'est-ce que cela signifie ? La détermination du niveau de HRV (variabilité de la fréquence cardiaque) permet d'identifier rapidement une maladie potentiellement mortelle. Sur la base de nombreuses études, il a été constaté que cette valeur (réduite) signifie un paramètre stable chez les patients ayant des antécédents d'infarctus aigu du myocarde.

Lors de la réalisation d'une procédure CTG (détermination de la fréquence cardiaque fœtale et du degré de tonus utérin d'une femme enceinte), on peut noter la relation entre la variabilité de la fréquence cardiaque de l'enfant à naître et les processus pathologiques du développement intra-utérin.

Qu’est-ce que la variabilité de la fréquence cardiaque chez les adolescents ? Le VRC peut connaître des fluctuations importantes à cet âge. Cela est dû aux particularités de la restructuration globale du corps de l'adolescent et à la formation incomplète de mécanismes d'autorégulation des structures internes (système nerveux autonome).

La méthode d'évaluation de l'activité cardiaque à l'aide du VRC est largement utilisée, car elle est à la fois informative et simple, et ne nécessite pas d'intervention chirurgicale dans le corps.

Interaction des systèmes cardiovasculaire et autonome

Le système nerveux central est représenté par deux sections : somatique et autonome. Cette dernière est une structure autonome qui maintient l'homéostasie du corps humain, c'est-à-dire la capacité de maintenir un fonctionnement stable et optimal de tous ses composants. Les vaisseaux sanguins, ainsi que le cœur, sont également sous l'influence du système nerveux autonome (SNA).

On distingue les deux branches suivantes de l'ANS :

Capable d'augmenter la fréquence cardiaque en activant les récepteurs bêta-adrénergiques situés dans le centre sino-auriculaire.

Participe à la régulation du fonctionnement des ventricules.

Ralentit le rythme cardiaque en agissant sur les récepteurs cholinergiques du même nœud sinusal. Il peut influencer de manière significative son activité en général et stimule également la zone auriculo-ventriculaire.

Important! Lors de la respiration, la différence de fréquence cardiaque est également perceptible et est associée à l'inhibition (lors de l'inspiration) et à l'activation (lors de l'expiration) du nerf vague.

En conséquence, la fréquence des contractions augmente d’abord, puis diminue.

La variabilité de la fréquence cardiaque détermine l'efficacité de l'interaction entre le myocarde et le système nerveux autonome. Plus les indicateurs HRV sont élevés, plus ils sont favorables au corps. Les meilleurs paramètres sont destinés aux athlètes et aux personnes en bonne santé. Lorsque la variabilité du rythme est fortement réduite, cela peut entraîner la mort. Dans le même temps, une augmentation du tonus du système parasympathique entraîne une augmentation de la variabilité, et un tonus sympathique élevé peut réduire le VRC.

Analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque

Les fluctuations de la fréquence cardiaque et de la durée peuvent être analysées à l'aide de différentes méthodes.

1. Méthode statistique temporelle.
2. Méthode spectrale de fréquence.
3. Méthode géométrique de mesure du pouls (pulsométrie variationnelle).
4. Méthode non linéaire (rythmographie de corrélation).

Cardiointervalogramme

Elle est établie à partir de données obtenues sur un ECG (ou surveillance Holter) à certains intervalles de temps : courts (5 minutes) ou longs (24 heures). Seuls les intervalles entre les cycles cardiaques (contractions) correspondant à la norme (NN) sont évalués.

Les principaux indicateurs d'un cardiointervalogramme permettent de déterminer :

• Écart type des intervalles NN (expression quantitative de l'indicateur global HRV).
• Le rapport du nombre d'intervalles normaux (ayant une différence entre eux de plus de 50 ms) avec la somme totale des intervalles NN.
• Caractéristiques comparatives des intervalles NN (longueur moyenne, différence entre l'intervalle maximum et minimum).
• Fréquence moyenne des pulsations cardiaques.
• La différence entre la fréquence cardiaque la nuit et le jour.
• Fréquence cardiaque instantanée dans différentes conditions.

Diagramme de dispersion

Un graphique de la distribution des intervalles entre les cycles cardiaques, reflété dans une grille de coordonnées à deux dimensions. La rythmographie de corrélation permet de déterminer le degré d'activité de l'influence du VNS sur la fonction myocardique. Utilisé pour diagnostiquer et étudier les troubles du rythme cardiaque.

diagramme à bandes

Reflète graphiquement le modèle de distribution de la longueur des complexes contractiles cardiaques. L'axe des abscisses détermine les valeurs des intervalles de temps, l'axe des ordonnées détermine le nombre d'intervalles. La fonction apparaît sur le graphique sous forme de ligne continue (pulsogramme de variation). Pour évaluer la variabilité, il est nécessaire d'utiliser les critères suivants :

• mode (le nombre d'intervalles entre les contractions qui prédominent sur le reste) ;
• amplitude du mode (pourcentage d'intervalles avec une valeur de mode) ;
• plage de variation (différence entre la durée maximale et minimale des intervalles).

Méthode spectrale d'analyse HRV

Pour évaluer la variabilité de la fréquence cardiaque, l'analyse spectrale est souvent utilisée. La structure des ondes sur le cardiointervalogramme est étudiée et le degré d'activité des systèmes sympathique et parasympathique, ainsi que de la partie somatique du système nerveux central, est déterminé.

L'évaluation de la variabilité des contractions dans différentes gammes de fréquences permet de calculer un indicateur quantitatif du VRC et d'obtenir une représentation visuelle de la corrélation de toutes les composantes du rythme cardiaque. Ces derniers montrent le niveau de participation de tous les mécanismes de régulation à la vie de l'organisme.

Voici les principaux composants d’un spectrogramme :

1. Ondes haute fréquence HF.
2. Ondes LF de basse fréquence.
3. Les ondes VLF sont de très basse fréquence.
4. Ondes ULF ultra-basse fréquence (utilisées lors de l'enregistrement de données sur une longue période).

Le premier composant est également appelé ondes respiratoires. Il reflète l'activité des organes respiratoires, ainsi que le degré d'influence du nerf vague sur le fonctionnement du myocarde.

La seconde est liée à l’activité du système sympathique.

Les troisième et quatrième composantes déterminent l'influence d'une combinaison de facteurs humoraux et métaboliques (échange thermique, tension vasculaire).

L'analyse spectrale consiste à déterminer la puissance totale de tous ses éléments - TP. Il permet également de calculer la puissance des composants individuellement.

Les indices de centralisation et d'interaction vagosympathique sont considérés comme des indicateurs significatifs.

Norme pour les principaux paramètres du spectre HRV

VRC d'un corps sain

La variabilité de la fréquence cardiaque est un indicateur important de la santé. Avec son aide, vous pouvez évaluer le travail des organes et systèmes vitaux, déterminé par les facteurs suivants :

• identité de genre;
• caractéristiques d'âge;
• régime de température;
• saison de l'année;
• phase de la journée;

• disposition spatiale du corps;
• état psycho-émotionnel.

Chaque personne aura sa propre valeur HRV. Les problèmes de santé sont indiqués par des écarts par rapport à la norme personnelle. Des valeurs élevées de ce paramètre sont typiques des personnes sportives, des enfants et des adolescents, ainsi que des personnes ayant une bonne immunité.

Important! Plus une personne vieillit, plus la puissance totale des composantes spectrales de la variabilité sera faible.

La valeur quantitative du HRV est influencée par diverses conditions externes et internes. Un taux élevé sera :

• chez les personnes ayant un poids corporel normal ;
• en journée;
• avec une activité physique régulière modérée (pas excessive !).

Certaines différences dans les valeurs des éléments spectraux individuels sont observées pendant le sommeil et l'éveil.

Les études HRV chez des personnes en bonne santé sont réalisées dans le but de :

• Identification des personnes pour lesquelles les activités sportives professionnelles sont inacceptables.

• Définitions de la catégorie d'athlètes prêts pour un entraînement plus intense.
• Suivre l’avancement du processus de formation afin de l’optimiser individuellement pour chaque personne.
• Prévenir le développement de pathologies graves et de conditions potentiellement mortelles.

Comment le VRC évolue-t-il dans les pathologies du système cardiovasculaire :

La variabilité de la fréquence cardiaque est réduite, la fréquence cardiaque est stable, le degré d'activité des mécanismes de régulation est augmenté par des facteurs humoraux et métaboliques. La période de récupération après un test utilisant une activité physique ralentit. La composante spectrale VLF est augmentée.

Dans l'état post-infarctus, l'influence sympathique du système nerveux prédomine, une instabilité de l'activité électrique apparaît et la variabilité du rythme diminue. L'analyse spectrale reflète une diminution de la puissance totale des composants, l'élément LF est augmenté et l'élément HF est réduit. Rapport LF/HF modifié. Une forte diminution des indicateurs HRV indique la probabilité de développer une fibrillation ventriculaire et une mort subite.

La variabilité de la fréquence cardiaque est réduite. L'activité du système nerveux sympathique est augmentée, c'est pourquoi une arythmie (tachycardie) se produit et la teneur en catécholamines dans le sang augmente. L'élément LF ne sera pas du tout détecté sur le spectrogramme si la maladie a pris une forme sévère. Cela se produit parce que le nœud sinusal perd sa sensibilité aux impulsions du système nerveux.

La forme essentielle de la maladie (premier degré) se caractérise par une augmentation de la composante spectrale de la FL. Avec le passage au deuxième degré de développement, cet élément diminue son importance. Le facteur humoral influence plus que les autres le rythme cardiaque.

1. Une forme aiguë de perturbations de la circulation sanguine du tissu cérébral.

L'élément HF, contrôlé par le système nerveux parasympathique, est réduit. La variabilité des lectures de la fréquence cardiaque est fortement réduite et le risque d'arrêt soudain de l'activité myocardique augmente, entraînant la mort de tous les organes.

La variabilité de la fréquence cardiaque chez toute personne peut réduire l’impact des émotions négatives, d’un repos insuffisant, d’une mauvaise activité physique, de mauvaises conditions environnementales, d’une mauvaise alimentation et du stress chronique.

En conséquence, cet indicateur peut être augmenté en éliminant les facteurs défavorables, en suivant un mode de vie sain et en prenant des vitamines. Il est également nécessaire de traiter rapidement les maladies existantes. Une séance de psychothérapie aidera à rétablir l'équilibre mental et à améliorer les réactions adaptatives du myocarde.

L'indicateur HRV est très important pour diagnostiquer et choisir des méthodes de traitement pour des maladies graves, ainsi que pour identifier des affections potentiellement mortelles. L'utilisation de diverses méthodes d'analyse permet d'obtenir les lectures les plus informatives. L'interprétation des données enregistrées doit être effectuée par un spécialiste expérimenté.

Source : http://mirkardio.ru/bolezni/sboi-ritma/variabelnost-serdechnogo-ritma.html

Variabilité normale et diminuée de la fréquence cardiaque

L'établissement d'un diagnostic lié aux problèmes cardiaques est grandement simplifié par les dernières méthodes d'étude du système vasculaire humain. Malgré le fait que le cœur soit un organe indépendant, il est fortement influencé par l'activité du système nerveux, ce qui peut entraîner des interruptions de son fonctionnement.

Des études récentes ont révélé une relation entre les maladies cardiaques et le système nerveux, provoquant fréquemment des morts subites.

Qu’est-ce que le VRC ?

L'intervalle de temps normal entre chaque cycle de battement cardiaque est toujours différent. Chez les personnes ayant un cœur en bonne santé, cela change tout le temps, même au repos. Ce phénomène est appelé variabilité de la fréquence cardiaque (VRC en abrégé).

La différence entre les contractions se situe dans une certaine valeur moyenne, qui varie en fonction de l'état spécifique du corps. Par conséquent, la VRC n’est évaluée qu’en position stationnaire, car la diversité des activités du corps entraîne des modifications de la fréquence cardiaque, s’adaptant à chaque fois à un nouveau niveau.

Les indicateurs HRV indiquent la physiologie des systèmes. En analysant le VRC, vous pouvez évaluer avec précision les caractéristiques fonctionnelles du corps, surveiller la dynamique du cœur et identifier une forte diminution de la fréquence cardiaque, entraînant une mort subite.

Méthodes de détermination

L'étude cardiologique des contractions cardiaques a déterminé les méthodes optimales de VRC et leurs caractéristiques dans diverses conditions.

L'analyse est réalisée en étudiant la séquence d'intervalles :

• R-R (électrocardiogramme des contractions) ;
• N-N (espaces entre les contractions normales).

Méthodes statistiques. Ces méthodes sont basées sur l'obtention et la comparaison d'intervalles « N-N » avec une évaluation de la variabilité. Le cardiointervalogramme obtenu après l'examen montre un ensemble d'intervalles « R-R » se répétant les uns après les autres.

Les indicateurs de ces intervalles comprennent :

• SDNN reflète la somme des indicateurs HRV dans lesquels les écarts des intervalles N-N et la variabilité des intervalles R-R sont mis en évidence ;
• Comparaison de séquence RMSSD des intervalles N-N ;
• PNN5O montre le pourcentage d'intervalles N-N qui diffèrent de plus de 50 millisecondes sur toute la période d'étude ;
• Évaluation CV des indicateurs de variabilité de l'ampleur.

Méthodes géométriques sont isolés en obtenant un histogramme qui représente des intervalles cardio de différentes durées.

Ces méthodes calculent la variabilité de la fréquence cardiaque à l’aide de certaines quantités :

• Mo (Mode) désigne les cardiointervalles ;
• Amo (Mode Amplitude) – le nombre d'intervalles cardio proportionnels au Mo en pourcentage du volume sélectionné ;
• Rapport de degrés VAR (plage de variation) entre les intervalles cardiaques.

Analyse d'autocorrélationévalue le rythme cardiaque comme un développement aléatoire. Il s'agit d'un graphique de corrélation dynamique obtenu en décalant progressivement la série chronologique d'une unité par rapport à la propre série.

Cette analyse qualitative permet d'étudier l'influence du maillon central sur le travail du cœur et de déterminer la périodicité cachée du rythme cardiaque.

Rythmographie de corrélation(diffusion). L'essence de la méthode est d'afficher les intervalles cardio successifs dans un plan graphique bidimensionnel.

Lors de la construction d'un diffusiogramme, une bissectrice est identifiée, au centre de laquelle se trouve un ensemble de points. Si les points sont déviés vers la gauche, vous pouvez voir combien le cycle est plus court ; le déplacement vers la droite montre combien le précédent est plus long.

Sur le rythmogramme obtenu, la zone correspondant à l'écart des intervalles N-N est mise en évidence. La méthode nous permet d'identifier le travail actif du système autonome et son effet ultérieur sur le cœur.

Méthodes d'étude du VRC

Les normes médicales internationales définissent deux manières d'étudier le rythme cardiaque :

1. L'enregistrement des intervalles « RR » - pendant 5 minutes est utilisé pour une évaluation rapide du VRC et pour effectuer certains tests médicaux ;
2. Enregistrement quotidien des intervalles « RR » – évalue plus précisément les rythmes de l'enregistrement végétatif des intervalles « RR ». Cependant, lors du déchiffrement d'un enregistrement, de nombreux indicateurs sont évalués sur la base d'une période d'enregistrement HRV de cinq minutes, car des segments se forment sur un enregistrement long qui interfèrent avec l'analyse spectrale.

Pour déterminer la composante haute fréquence du rythme cardiaque, un enregistrement d'environ 60 secondes est nécessaire, et pour analyser la composante basse fréquence, 120 secondes d'enregistrement sont nécessaires. Pour évaluer correctement la composante basse fréquence, un enregistrement de cinq minutes est nécessaire, ce qui a été choisi pour l'étude standard HRV.

VRC d'un corps sain

La variabilité du rythme moyen chez les personnes en bonne santé permet de déterminer leur endurance physique selon l'âge, le sexe et l'heure de la journée.

Les indicateurs HRV sont individuels pour chaque personne. Les femmes ont une fréquence cardiaque plus active. Le VRC le plus élevé est observé pendant l’enfance et l’adolescence. Les composantes hautes et basses fréquences diminuent avec l’âge.

Le VRC est influencé par le poids d'une personne. La réduction du poids corporel provoque la puissance du spectre HRV ; chez les personnes en surpoids, l'effet inverse est observé.

Le sport et l'activité physique légère ont un effet bénéfique sur le VRC : la puissance spectrale augmente, la fréquence cardiaque diminue. Au contraire, des charges excessives augmentent la fréquence des contractions et réduisent le VRC. Cela explique les fréquentes morts subites chez les sportifs.

L'utilisation de méthodes de détermination des variations de fréquence cardiaque vous permet de contrôler vos entraînements en augmentant progressivement la charge.

Si le VRC est réduit

Une forte diminution de la variation de la fréquence cardiaque indique certaines maladies :

· Maladies ischémiques et hypertendues ;

· Prendre certains médicaments;

Les études HRV dans les activités médicales font partie des méthodes simples et accessibles qui évaluent la régulation autonome chez les adultes et les enfants dans un certain nombre de maladies.

Dans la pratique médicale, l'analyse permet :

· Évaluer la régulation viscérale du cœur ;

· Déterminer le fonctionnement général de l'organisme;

· Évaluer le niveau de stress et d'activité physique;

· Surveiller l'efficacité de la pharmacothérapie ;

· Diagnostiquer la maladie à un stade précoce ;

· Aide à choisir une approche du traitement des maladies cardiovasculaires.

Par conséquent, lors de l'examen du corps, vous ne devez pas négliger les méthodes d'étude des contractions cardiaques. Les indicateurs HRV aident à déterminer la gravité de la maladie et à sélectionner le traitement approprié.

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Y a-t-il un risque d'accident vasculaire cérébral ?

1. Augmentation (plus de 140) de la pression artérielle :

• souvent
• Parfois
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2. Athérosclérose vasculaire

3. Tabagisme et alcool :

• souvent
• Parfois
• rarement

4. Maladie cardiaque :

• défaut de naissance
• troubles valvulaires
• crise cardiaque

5. Passer un examen médical et un diagnostic IRM :

• Chaque année
• une fois dans une vie
• jamais

L'accident vasculaire cérébral est une maladie plutôt dangereuse qui touche non seulement les personnes âgées, mais aussi les personnes d'âge moyen et même les très jeunes.

Un accident vasculaire cérébral est une urgence dangereuse qui nécessite une aide immédiate. Cela se termine souvent par un handicap, voire dans de nombreux cas par la mort. En plus du blocage d'un vaisseau sanguin de type ischémique, la cause d'une attaque peut également être une hémorragie cérébrale sur fond d'hypertension artérielle, en d'autres termes, un accident vasculaire cérébral hémorragique.

Un certain nombre de facteurs augmentent le risque d’avoir un accident vasculaire cérébral. Par exemple, les gènes ou l’âge ne sont pas toujours en cause, même si après 60 ans la menace augmente considérablement. Cependant, chacun peut faire quelque chose pour l’empêcher.

L'hypertension artérielle est un facteur de risque majeur d'accident vasculaire cérébral. L'hypertension insidieuse ne présente aucun symptôme au stade initial. Par conséquent, les patients le remarquent tardivement. Il est important de mesurer régulièrement votre tension artérielle et de prendre des médicaments si les niveaux sont élevés.

La nicotine resserre les vaisseaux sanguins et augmente la tension artérielle. Le risque d’accident vasculaire cérébral pour un fumeur est deux fois plus élevé que pour un non-fumeur. Cependant, il y a une bonne nouvelle : ceux qui arrêtent de fumer réduisent sensiblement ce danger.

3. Si vous êtes en surpoids : perdre du poids

L'obésité est un facteur important dans le développement de l'infarctus cérébral. Les personnes obèses devraient réfléchir à un programme de perte de poids : manger moins et mieux, ajouter de l'activité physique. Les personnes âgées devraient discuter avec leur médecin du degré de perte de poids dont elles bénéficieraient.

4. Gardez votre taux de cholestérol normal

Des niveaux élevés de « mauvais » cholestérol LDL entraînent des dépôts de plaques et d’emboles dans les vaisseaux sanguins. Quelles doivent être les valeurs ? Chacun devrait se renseigner individuellement auprès de son médecin. Puisque les limites dépendent, par exemple, de la présence de maladies concomitantes. De plus, des valeurs élevées de « bon » cholestérol HDL sont considérées comme positives. Un mode de vie sain, notamment une alimentation équilibrée et beaucoup d’exercice, peut avoir un effet positif sur votre taux de cholestérol.

Un régime généralement appelé « méditerranéen » est bénéfique pour les vaisseaux sanguins. C'est-à-dire : beaucoup de fruits et légumes, des noix, de l'huile d'olive au lieu de l'huile de friture, moins de saucisses et de viande et beaucoup de poisson. Bonne nouvelle pour les gourmets : vous pouvez vous permettre de déroger aux règles le temps d'une journée. Il est important de manger sainement en général.

6. Consommation modérée d'alcool

Une consommation excessive d’alcool augmente la mort des cellules cérébrales touchées par un accident vasculaire cérébral, ce qui n’est pas acceptable. Il n’est pas nécessaire de s’abstenir complètement. Un verre de vin rouge par jour est même bénéfique.

Le mouvement est parfois la meilleure chose que vous puissiez faire pour votre santé afin de perdre du poids, de normaliser la tension artérielle et de maintenir l’élasticité des vaisseaux sanguins. Les exercices d'endurance comme la natation ou la marche rapide sont idéaux pour cela. La durée et l'intensité dépendent de la condition physique personnelle. Remarque importante : les personnes non entraînées âgées de plus de 35 ans doivent être d'abord examinées par un médecin avant de commencer à faire de l'exercice.

8. Écoutez le rythme de votre cœur

Un certain nombre de maladies cardiaques contribuent au risque d’accident vasculaire cérébral. Ceux-ci incluent la fibrillation auriculaire, les anomalies congénitales et d'autres troubles du rythme. Les premiers signes possibles de problèmes cardiaques ne doivent en aucun cas être ignorés.

9. Contrôlez votre glycémie

Les personnes atteintes de diabète sont deux fois plus susceptibles de souffrir d'un infarctus cérébral que le reste de la population. La raison en est que des niveaux de glucose élevés peuvent endommager les vaisseaux sanguins et favoriser les dépôts de plaque dentaire. De plus, les personnes diabétiques présentent souvent d’autres facteurs de risque d’accident vasculaire cérébral, comme l’hypertension ou des taux de lipides sanguins trop élevés. Les patients diabétiques doivent donc veiller à réguler leur taux de sucre.

Parfois, le stress n’a rien de mal et peut même vous motiver. Cependant, un stress prolongé peut augmenter la tension artérielle et la susceptibilité aux maladies. Cela peut indirectement provoquer le développement d’un accident vasculaire cérébral. Il n’existe pas de panacée contre le stress chronique. Pensez à ce qui est le mieux pour votre psychisme : du sport, un passe-temps intéressant ou peut-être des exercices de relaxation.