Аналіз турбулентності серцевого ритму: показники HRTO/HRTS та інноваційні розрахунки моделі прецизійної кардіології у програмному забезпеченні аналізу даних

Abstract

Мета роботи – об'єктивізувати аналіз кількісних показників ЕКГ за допомогою створення формули для обрахунку показників турбулентності серцевого ритму (HRTO та HRTS) у програмних інструментах для аналізу даних і доведення клінічних можливостей застосування запропонованої моделі. Висновки. 1. Запропонований інноваційний підхід до обрахунків показників HRTO та HRTS у програмному забезпеченні для аналізу даних демонструє значний потенціал для покращення прогнозування стану пацієнтів і визначення кінцевих точок лікування в моделі прецизійної кардіології. 2. За несприятливого розподілу HRTO спостерігалася більша кількість ШЕ (p<0,05) та негативне спрямування SDNN при несприятливому розподілі HRTS (p<0,02) при позитивній динаміці HRTS зі збільшенням RMSSD (p<0,001), кореляція між HRTO і тривалістю депресії ST у розподілі Пірсона і Спірмена є статистично значущою (p<0.01), зростання показника максимальних швидкостей диференційованої ЕКГ асоціюється зі зменшенням ризику згідно зі зниженням HRTO (p>0,1), зіставлення змін 1-судинного пошкодження проти 2-3-судинного ураження коронарних артерій з HRTO демонструє відношення шансів 0,42 (p<0,05). 3. Кореляційний аналіз показав слабкий позитивний зв'язок між HRTO та HRTS.

Objective of the study – to objectify the analysis of quantitative electrocardiogram indicators by creating and utilizing an individual formula for calculating heart rate turbulence (HRT) indicators (HRTO and HRTS) in data analysis software tools, as well as to demonstrate the clinical applicability of the proposed model of precision cardiology. Conclusions. 1.The proposed innovative approach to the calculation of HRTO and HRTS metrics in data analysis software demonstrates significant potential for improving patient status prediction and determining treatment endpoints in the model of precision cardiology. 2. In the case of an unfavorable HRTO distribution, there was a higher number of ventricular ectopic beats (p<0.05) and a negative trend of SDNN with an unfavorable HRTS distribution (p<0.02) with a positive HRTS dynamics with an increase in RMSSD (p<0.001), the correlation between HRTO and the duration of ST depression in the Pearson and Spearman distributions is statistically significant (p<0.01), the increase in the maximum speed indicator of the differentiated ECG is associated with a risk reduction according to the HRTO decrease (p>0.1), comparing the changes in single-vessel damage against 2-3 vessel coronary artery damage with HRTO shows an odds ratio of 0.42 (p<0.05). 3. At the same time, correlation analysis showed a weak positive relationship between HRTO and HRTS.