ПАРАМЕТРЫ ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ (СТАТИСТИЧЕСКИЕ)

Ряд RR интервалов описывается простыми статистическими характеристиками (Malik M., 1996; Баевский Р. М. с соавт., 2002). В анализ включаются только «нормальные» RR интервалы (т. е. после исключения артефактов), что нашло отражение в названии показателей (сочетание букв «NN»). Взаимоотношение между RR интервалами играет роль только при расчете некоторых параметров и только на уровне двух последовательных RR, поэтому непрерывность сигнала не требуется (допускается исключение артефактов в середине пробы). Показатели чувствительны к количеству RR интервалов, что нужно учитывать при сравнении результатов в динамике. Согласно рекомендациям 1996 года параметры временной области рекомендованы для анализа ВРС на длительных (суточных) записях, поскольку статистические характеристики ряда RR интервалов из нескольких сотен элементов не являются устойчивыми. Однако перечисленные ниже показатели широко используются и на коротких записях, поэтому мы их рекомендуем их применять в качестве вспомогательных средств анализа и в случаях, когда сигнал малопригоден для спектральной оценки. Одним из значимых плюсов этих показателей является простота вычисления — достаточно минимальных навыков владения офисными пакетами типа Excel.

RRNN (мс) — среднее арифметическое продолжительности NN интервалов в эпохе анализа, не более чем величина, обратная ЧСС (ЧСС = 60000/RRNN). Хотя, безусловно, никто не отменял общей закономерности, что парасимпатические влияния снижают ЧСС (т. е. вызывают увеличение RRNN), а симпатические — наоборот, было бы слишком просто оценивать вегетативный баланс только по RRNN.

N — общее количество NN интервалов в эпохе анализа (буквенное обозначение может отличаться в различных системах), необходимо для получения представления о сопоставимости результатов статистического анализа различных эпох. Жесткого норматива, насколько могут отличаться эпохи по N, чтобы остаться сопоставимыми, не существует, поэтому руководствуемся здравым смыслом: с сомнением относимся к результатам на эпохах менее 150–200 интервалов и различающихся в разы по количеству элементов.

Минимальная и максимальная продолжительность NN интервала (мс) — в различных системах буквенное обозначение может различаться; эти 2 показателя важны с точки зрения оценки качества записи. Если вы видите протокол анализа ВРС, где минимальное значение NN 300 мс и/или максимальное — 3000 мс, то нет смысла рассматривать другие показатели, поскольку в обработку явно попали артефакты. Особенно это важно, если вы получили уже готовый протокол, в котором нет ритмограммы, а только числовые результаты. На практике нужно сопоставить минимум и максимум с RRNN, а также иметь в виду, что NN больше 2000 мс — редкость даже в фоновой пробе при выраженной ваготонии, а NN менее 450–500 мс маловероятен в ортопробе у симпатикотоника.

SDNN (мс) — стандартное (среднеквадратичное) отклонение, представляет собой не что иное как знакомый большинству статистический показатель разброса элементов в выборке, иногда также обозначается знаком σ. Вычисляется по следующей формуле:

Если формулу расписать словами: нужно вычислить разницу между первым RR интервалом и SDNN, возвести в квадрат, повторить эту процедуру для всех N RR интервалов в записи, просуммировать результат, поделить полученную сумму на (N – 1) и извлечь квадратный корень. Т. е. по сути SDNN показывает, на сколько в среднем отличаются отдельные NN интервалы от RRNN. И пусть вас не смущает фокус с возведением в квадрат и последующим извлечением корня — это сделано просто для компенсации того, что часть разностей в скобке будет отрицательной. Деление на N – 1 обусловлено статистическими причинами, поскольку мы имеем дело с ограниченной выборкой.

Основное физиологическое значение SDNN — оно показывает общую вариабельность ритма в данной эпохе, независимо от частотного состава колебаний. Оно является полным математическим аналогом TP (см. спектральный анализ) и может его заменить в случае, если вычисление TP невозможно. При прочих равных в интерпретации работает принцип «выше SDNN — лучше».

CV (%) — коэффициент вариации NN, представляет собой стандартное отклонение, нормированное к RRNN.

Обоснованием применения CV послужил тот факт, что общая вариабельность ритма, как правило, снижается с повышением ЧСС (укорочением RR). Таким образом, нормирование к RRNN теоретически должно обеспечить возможность сравнения двух записей с разной средней ЧСС. На практике препятствием служит то, что зависимость SDNN от RRNN индивидуальна и подчиняется более сложным закономерностям, чем прямая пропорция в формуле выше.

RMSSD (мс) — среднеквадратичная разностная характеристика, т. е. среднеквадратичное значение разности последовательных кардиоинтервалов (станет понятнее после разбора формулы).

Общая идея похожа на вычисление SDNN, только вместо вычитания значения каждого RR из RRNN его вычитают из следующего RR. В результате получаем оценку, на сколько отличаются друг от друга соседние RR интервалы. В отличие от SDNN результат зависит не только от общей вариабельности, но и от частоты колебаний. Понять принцип легко на примере: представьте 2 волны одинаковой амплитуды, 100 мс; одна волна высокочастотная и от минимума до максимума требуется всего 4 RR интервала, то есть в среднем разница между соседними интервалами (упрощенная RMSSD) будет около 25 мс; вторая волна имеет более низкую частоту и переход от минимума до максимума требует уже 10 RR — значит средняя разница между «соседями» составит 10 мс. Но обратите внимание, если мы увеличим амплитуду низкочастотной волны в 2,5 раза, а амплитуду высокочастотной оставим без изменений, то их разностные характеристики сравняются.

Таким образом, RMSSD можно рассматривать в качестве маркера высокочастотной (парасимпатической регуляции), поскольку показатель тем более чувствителен к изменению амплитуды колебания, чем выше частота этого колебания. При невозможности расчета спектра RMSSD можно использовать вместо HF, но учитывать, что в отличие от пары SDNN-TP в данном случае нет математической связи, только корреляция. Также нельзя забывать, что низкочастотные волны высокой амплитуды также приведут к росту RMSSD, поэтому трактовать показатель нужно только в связке с SDNN. В целом, при интерпретации можно пользоваться принципом «выше RMSSD — лучше».

pNN50 (%) — доля NN интервалов, отличающихся от предыдущего на 50 мс и более. По своей сути показатель очень близок к RMSSD, за исключением того, что при расчете используется жесткий порог в 50 мс, что в некоторой степени ограничивает его чувствительность. Эту проблему некоторые авторы пытались решить путем внедрения производных показателей (pNN40, pNN30…). Так или иначе, физиологический смысл и трактовка pNNхх остаются фактически идентичными RMSSD без каких-либо очевидных преимуществ в информативности или помехоустойчивости.