Διαστρωμάτωση κινδύνου με αναίμακτες τεχνικές σε ασθενείς με αποκλεισμό αριστερού σκέλους
Creators: name: Παπαθωμά, Καλλιόπη Κ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Αποκλεισμός αριστερού σκέλους
Επεξεργασία σήματος
Χρονοφασματική ανάλυση
Μετασχηματισμός κυματιδίων
Left bundle branch block
Signal processing
Time frequency analysis
QRS wavelet analysis

description: Εισαγωγή: Ο αποκλεισμός αριστερού σκέλους (LBBB) σε ασθενείς με συστολική καρδιακή ανεπάρκεια (HF) αποτελεί έναν αρνητικό παράγοντα επιβίωσης. Επιπλέον η παρουσία του LBBB μπορεί να υποδηλώνει οργανική καρδιακή νόσο. Οι ως τώρα έρευνες με ανάλυση των κυματιδίων σε διάφορους τομείς της καρδιάς έχουν δείξει ότι μπορούν να προσφέρουν σημαντικές πληροφορίες για την μελέτη της πρόγνωσης των ασθενών. Όμως η μορφολογία του LBBB σε ολόκληρο το χρονοφασματικό πεδίο δεν έχει αναλυθεί έως τώρα. Σκοπός της παρούσας μελέτης είναι να διερευνηθούν οι διαφορές του συμπλέγματος QRS στην μορφολογία του LBBB σε ολόκληρο το χρονοφασματικό πεδίο σε άτομα που παρουσιάζουν LBBB με και χωρίς οργανική καρδιακή νόσο. Μεθοδολογία: Μελετήθηκαν συνολικά 86 άτομα με αποκλεισμό αριστερού σκέλους: 17 άτομα χωρίς οργανική καρδιακή νόσο (Ομάδα Α) και 69 ασθενείς που είχαν τεκμηριωμένη συστολική καρδιακή ανεπάρκεια (Ομάδα Β). Αναλυτικά, η ομάδα B αποτελούνταν από 39 ασθενείς με LBBB και μυοκαρδιοπάθεια διατατικού τύπου και 30 ασθενείς με LBBB και μυοκαρδιοπάθεια ισχαιμικής ατιολογίας. Οι δύο ομάδες ήταν παρόμοιες όσον αφορά την ηλικία (μέσος όρος ηλικίας 66 έτη) και το φύλλο (μέσος όρος ανδρών 76%). Εγινε ψηφιακή καταγραφή του ΗΚΓ σε τρισδιαστατο συστημα καταγραφης (Χ,Υ,Ζ) με συσκευή Ηolter τύπου Galix Biomedical με δειγματοληψία 1000Hz. Στην συνέχεια, για κάθε απαγωγή το σύμπλεγμα QRS χωρίστηκε σε 9 χρονοφασματικά παράθυρα (……TFB) ως ακολούθως: το πεδίο του χρόνου χωρίστηκε σε 3 ίσα χρονικά παράθυρα και το πεδίο συχνοτήτων σε 3 κλίμακες (φάσμα χαμηλών συχνοτήτων: 50-100Hz, φάσμα μέσων συχνοτήτων: 100-150Hz και φάσμα υψηλών συχνοτήτων: 150-200Ηz). Κατόπιν, υπολογίστηκαν και συγκρίθηκαν η μέση και η μέγιστη ενέργεια για κάθε ένα χρονοφασματικό παράθυρο χρησιμοποιώντας το κυματίδιο Complex Morlet. Το αποτέλεσμα θεωρήθηκε στατιστικά σημαντικό για τιμή p_value&lt;0.05. Τα χαρακτηριστικά που προέκυψαν χρησιμοποιήθηκαν για την ανάπτυξη ενός μοντέλου πολυμεταβλητής λογιστικής παλινδρόμησης. Αποτελέσματα: Μελετήθηκαν 86 άτομα (μέση ηλικία 66 ± 7 έτη). Η ομάδα Β είχε ευρύτερο QRS (166,7msec) σε σύγκριση με την ομάδα Α (147,50msec). Οι τιμές των ενεργειών που παρουσίασε η ομάδα Α ήταν όλες χαμηλότερες συγκριτικά με την ομάδα Β. Οι στατιστικά σημαντικές διαφορές παρατηρήθηκαν στο ανιόν σκέλος του QRS και συγκεκριμένα στα παράθυρα TFB4 (ρ=0,040) και TFB7 (ρ=0,013) (μέγιστη ενέργεια του 1ου τεταρτημόριου, στο χαμηλό και μεσαίο φάσμα συχνοτήτων, άξοναςX), TFB4 (ρ=0,018) και TFB7 (ρ=0,008) (μέγιστη ενέργεια του 1ου τεταρτημόριου, στο χαμηλό και μεσαίο φάσμα συχνοτήτων, άξονας Y) καθώς και στα παράθυρα TFB4 (ρ=0,038) και TFB7 (ρ=0,032) (μέση ενέργεια του 1ου τεταρτημόριου, στο χαμηλό και μεσαίο φάσμα συχνοτήτων, άξονας Y). Το μοντέλο πολυμεταβλητής λογιστικής παλινδρόμησης, που αναπτύχθηκε χρησιμοποιώντας τις παραπάνω παραμέτρους είχε υψηλή ευασθησία και ειδικότητα να διακρίνει τα άτομα των δύο ομάδων (AUC=0.854, 80.2% ευαισθησία και 80.3% ειδικότητα). Συμπεράσματα: Η μέθοδος ανάλυσης του συμπλέγματος QRS με κυματίδια αποκάλυψε διαφορές μεταξύ υγιών ατόμων με LBBB και ασθενών με LBBB και συστολική καρδιακή ανεπάρκεια. Αυτή η δυνατότητα θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί ως μέρος ενός νέου διαγνωστικού και προγνωστικού αλγορίθμου σε παρόμοιους ασθενείς. Λέξεις κλειδιά: αποκλεισμός αριστερού σκέλους (LBBB), επεξεργασία σήματος, χρονοφασματική ανάλυση, καρδιακή ανεπάρκεια, κυματίδιο morlet, σύμπλεγμα QRS
description: Background: Left bundle branch block (LBBB) in systolic heart failure (HF) patients is a negative predictor of survival. This pattern is occasionally recorded in individuals without structural heart disease. The LBBB morphology has not been previously analyzed in a time-frequency domain using wavelet analysis), and thus the factors distinguish LBBB patients from individuals without structural heart disease remain unexplored. The purpose of this analysis was to investigate the variations and the differences in LBBB morphology between healthy individuals with LBBB and patients with HF and LBBB. Methods: 86 people with LBBB were included in this study: 17 individuals without cardiac disease (Group A) and 69 heart failure patients (Group B). Group B consisted of 39 patients with LBBB and dilated cardiomyopathy and 30 patients with LBBB and ischemic cardiomyopathy. Signal-averaged 90-second Holter (Galix Biomedical) monitor recordings were extracted from each subject in orthogonal leads (X,Y,Z) with a sample rate 1000Hz. QRS decomposition in 9 time-frequency bands (TFB) was performed using Complex Morlet wavelets transformation, while the mean and maximum energies of the QRS complexes were calculated for each of the 9 TFBs. The wavelet parameters of HF patients were compared with those of healthy controls. Results: The mean and max wavelet energies of the QRS complex in all TFBs were lower in Group A as compared to Group B. Differences were statistically significant in TFB4 (p=0.040) and TFB7 (p=0.013) (max energy, axis X), TFB4 (0.018) and TFB7 (p=0.008) (max energy, axis Y) and TFB4 (p=0.038) and TFB7 (p=0.032) (mean energy, axis Y). A multivariate logistic regression model, comprising of the aforementioned wavelet parameters, proved reasonably capable of distinguishing between HF patients and healthy controls with LBBB (AUC=0.854, 80.2% sensitivity and 80.3% specificity). Conclusions: QRS wavelet analysis revealed differences in the template of the QRS complex between healthy individuals with LBBB and patients with LBBB and systolic heart failure. This feature could be used as part of the diagnostic algorithm, a possibility that should be investigated further. Keywords: Left bundle branch block, signal processing, heart failure, QRS wavelet analysis