Оценка риска возникновения фатальный аритмий у больных в

в условиях общей анестезии с применением методов дисперсионного

картирования и «Кардиокода»

Зерноа В.А. Чепенко В.В., Руденко М.Ю.

В ритме сердца человека закодирована информация о

процессах как в самом сердце и кровеносной системе, так и в иных

функциональных системах организма

… при кажущейся простоте механизма возникновения флюктуаций сердечного ритма это явление в неспецифической форме может нести отпечаток едва ли не всех событий, происходящих в живой системе.”

Акад. Р. М. Баевский, 1979

“...сердечно-сосудистая система может реагировать как индикатор адаптационных реакций всего организма”

Акад. В. В. Парин, 1964

Принцип Байера о постоянстве неравновесия

«Живые системы (организм) никогда не бывают в равновесии и ис-полняют, за счёт своей свободной энергии, постоянную работу против равновесия, требуемого законами физики и химии при существующих стимулах внешней среды»

В связи с этим интересно отметить научное предвидение

И. П. Павлова, который еще в 1932 г. т.е. до внедрения математических методов, писал, что человек есть

система, как и всякая другая в природе, подчиняющаяся неизбежным и единым для всей природы.

По данным литературы.нет ни одного анестетическогосредства и методики анестезии которые бы никогда не

приводили к остановке сердца.Тимофеев И.В. «Патология лечения» руководство для

врачей. 1999г.

Достижением нелинейной динамики является то, что она , на ряду с прочим позволяет установить

зависимость между горизонтом предсказуемости и критериями стабильности и нестабильности

динамики системы М. Шальдах. Progress in Biomedical research №1.

2000. Стр.4

Наша цель гораздо глубже: мы хотим понять и описать комплексность процессов в живой

природе, чтобы предоставить врачу методы и технические решения, которые помогут

предсказать и предотвратить развитие болезней.

• Вероятно, большинство осложнений в анестезиологии, в том числе, летальных, сходны с катастрофами, происходящими в таких областях, как авиация или атомная промышленность. В таких случаях несчастье чаще всего вызывается комбинацией событий, которые можно или невозможно предотвратить– (Jeffrey B. Cooper).

Проблемы влияния наркоза на формирование нарушений ритма насчитывает более 150 лет. В 1848 году описан случай возникновения фибрилляции желудочков у девочки 15 лет при использовании хлороформа. Однако, реальной статистки аритмий до сих пор не существует, что связано с непостоянной регистрацией ЭКГ в период наркоза. В многочисленных исследованиях, проведенных у взрослых больных, охватывающих до 5000 случаев наркоза показано, что общая частота аритмий достигала 20-30% (Vanik and Davis, 1968). При этом около 70% приходилось на долю желудочковых тахиаритмий (Dodd, 1962).

У детей количество исследований, проведенных на эту тему, значительно меньше. В 1994 году на базе Американской педиатрической академии был организован регистр по учету смертельных случаев во время оперативных вмешательств. В течение 2-х лет (1994-1996 год) зарегистрировано 205 случаев остановки сердца на 750тыс. анестезий (2,8 на 10.000). 21% - приходится на период индукции, 67%- на основной период. На долю кардиальных факторов приходится около 50% всех случаев остановки сердца в периоперативный период.

Цель исследования

Изучить риск возникновения фатальных аритмий у больных в остром периоде инфаркта миокарда с применением методик ЭКГ высокого разрешения, анализа показателей вариабельности сердечного ритма , оценки дисперсии интервала QT и фазового анализа .

кардиокод

Задачи исследования1. Изучить частоту регистрации поздних потенциалов желудочков, параметры вариабельности сердечного ритма и дисперсию интервала QT, ударного объёма и фазовых составляющих у больных в остром периоде инфаркта миокарда.

Задачи исследования2. Исследовать динамические системы ритма сердца у больных в остром периоде инфаркта миокарда на основе регистрации временных рядов RR- интервалов и ударного объёма с использованием методов нелинейной динамики.

Задачи исследования3. Оценить топологию, эволюцию фазовых портретов, построенных по реализациям временных рядов RR- интервалов и ударного объёма, и количественные характеристики мер хаоса у больных в остром периоде инфаркта миокарда в зависимости от клинического течения.

Задачи исследования4. Определить прогностическую значимость количественных показателей, характеризующих динамические системы, и фазовых составляющих для оценки риска возникновения фатальных аритмий у пациентов в остром периоде инфаркта миокарда.

Материалы исследования

I группа 70 больных с Q-инфарктом

II группа86 больных с

не Q - инфарктом

Всего обследовано 156 лиц

Передний Нижний Передний Нижний

Клиническая характеристика пациентов с инфарктом миокарда

Характеристика больныхЧисло больных

Абс. %

Характерный болевой синдром 180 97

Внезапное возникновение аритмий 55 86

Неожиданное ухудшение состояния с проявление сердечной недостаточности

22 78

Артериальная гипотония 70 54

Изменения комплекса QRS и сегмента ST в нескольких отведениях

18 98

Повышение активности ферментов в сыворотке крови

8 73

Клиническая характеристика пациентов в остром периоде инфаркта миокарда

Клинические факторы риска фатальных аритмий

Методы исследования• Клиническое и лабораторное • ЭКГ в 12 отведениях• ЭКГ высокого разрешения с регистрацией

поздних потенциалов желудочков• Вариабельность сердечного ритма• Дисперсия интервала QT• Фазовый анализ Кардиокод• Методы нелинейной динамики (анализ

детерминированного хаоса)• Статистический анализ полученных данных

Регистрация поздних потенциалов желудочков

Аппарат Kardix

(фирма «Медицинские компьютерные системы», Россия)

Параметры

Total QRS >112 мс

Last 40 > 25 мВ

Under 20 > 36 ms

Выходные данные параметров ВСР

Аппарат Кардиокассета -2000

(фирма «Медицинские компьютерные системы», Россия)

Интерфейс программы Кардиокод

Интерфейс программного комплекса САДР

Методика исследования динамических систем

Для построения фазового портрета в данном исследовании применялся метод задержки по Такенсу:

где τ – задержка во времени, которая может быть практически любой, m – размерность пространства вложения (m ≥ 2d+1).

Методика исследования динамических систем

Для расчета фрактальной размерности (FrD) применялся дисперсионный метод по алгоритму Bezerianos A. et al. Фрактальная размерность временного ряда FrD=1-tgA

Методика исследования динамических систем

Вычисление корреляционной размерности (CrD) проводилось по формуле:

где -корреляционный интеграл, ε - расстояние между точками xi и xj в n-мерном фазовом пространстве, N=NT-n+1 – число n-мерных, точек, ϑ - функция Хевисайда.

Методика исследования динамических систем

Вычисление энтропии по Колмогорову (Hk) проводилось по формуле:

Пример фазового портрета УО здорового добровольца

Показатели нормы мер хаоса

в динамических системах:

FrD – 1,45±0,14

CrD – 2,6 ±0,27

Пример эволюции фазового портрета динамики УО больного С. с низким

риском развития фатальных аритмий

Через 6-24 ч Через 72 ч На 5-7 сутки

Динамика фазовых храктеристик

Пример эволюции фазового портрета динамики УО больного Д. с развитием фатальной аритмии на 5 сутки ОИМ

Через 6 –24 ч Через 72 ч На 5 сутки

Зависимость развития фатальной аритмии от типа фазового портрета динамики УО и от

показателей НЛД

Признак

Тип фазового портрета

I II III IV

4,2±0,06 3,1±0,08 2,3±0,11 1,03±0,07

Корреляционнна размерность (CrD) 3,0±0,07 2,34±0,02 1,41±0,06 0,94±0,03

Фрактальная размерность (FrD) 1,36±0,06 1,21±0,09 1,14±0,11 1,05±0,02

Количество индуцированных аритмий0 из 6 2 из 9 4 из 12 9 из 10

ударный объем

Использование дисперсионного картирования и фазовый анализ позволяет

адекватно прогнозировать риск возникновения фатальных аритмий с

интервалом упреждения в 72 часа, что подтверждается спектром стандартных

диагностических мероприятий. Наряду с этим метод реализуется быстрее и с

меньшими затратным, в чём выражается его несомненное преимущество.

•

• благодарныЗа просмотр и прослушивание