Predictors of paroxysmal atrial fibrillation: Analysis of 24-hour ECG Holter monitoring

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

main predictors of the development of this arrhythmia.

Material and methods. A single-center, cross-control study was conducted. Of all 6630 protocols analyzed, according to 24-hour ECG monitoring, AF paroxysm was detected in 97 people as an accidental finding. These patients were included in the main study group. The control group consisted of 99 patients from the same cohort without paroxysmal AF, having the anthropometric and comorbidity parameters similar to the patients of the main group.

Results. In the absolute majority (97.9%) of patients in the main group in whom paroxysmal AF was detected, a special variant of extrasystole was revealed – early atrial “P on T” type (versus 4.0% in patients in the control group) [OR 8461.648 (382.1983;187336)]. The number of supraventricular single, paired and group extrasystoles was significantly higher in the main group, but the number of ventricular extrasystoles did not differ significantly.

Conclusion. One of the main ECG predictors for the development of paroxysmal AF in asymptomatic patients is the appearance of supraventricular extrasystole of the “P on T” type. In the mechanism of formation of AF paroxysm during supraventricular extrasystole of the “P on T” type, not only electrophysiological mechanisms play a role, but also the heart biomechanics.

About the authors

Olga A. Germanova

Samara State Medical University

Email: o.a.germanova@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4833-4563

PhD, Associate professor, Director of International Centre for Education and Research in Cardiovascular Pathology and Cardiovisualization

Russian Federation, Samara

Giuseppe Galati

Samara State Medical University; I.R.C.C.S. Ospedale Multimedica – Cardiovascular Scientific Institute

Email: giuseppe.galati5@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8001-1249

Senior consultant cardiologist – heart failure and cardiomyopathies specialist at the Division of Cardiology, Cardiovascular Department, Senior researcher at the International Centre for Education and Research in Cardiovascular Pathology and Cardiovisualization

Russian Federation, Samara; Milan, Italy

Luiza D. Kunts

Samara State Medical University

Email: l.d.kunts@samsmu.ru

specialist of International Centre for Education and Research in Cardiovascular Pathology and Cardiovisualization

Russian Federation, Samara

Asel A. Usenova

International Higher School of Medicine

Email: usenova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4002-5822

PhD, Associate professor, Vice-rector for Educational Work

Kyrgyzstan, Bishkek

Yuliya B. Reshetnikova

Samara State Medical University

Email: yu.b.reshetnikova@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9041-4885

PhD, Deputy Director of International Centre for Education and Research in Cardiovascular Pathology and Cardiovisualization

Russian Federation, Samara

Andrei V. Germanov

Medical University "Reaviz"

Email: andreygermanov189@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0367-7776

PhD, Associate professor

Russian Federation, Samara

Alexandros Stefanidis

Samara State Medical University; 1st Dept of Cardiology, Nikea Hospital

Author for correspondence.
Email: plato203@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0001-5814-1859

MD, Professor, Senior specialist of International Centre for Education and Research in Cardiovascular Pathology and Cardiovisualization

Russian Federation, Samara; Athens, Greece

References

  1. Nalliah CJ, Sanders P, Kalman JM. The impact of diet and lifestyle on atrial fibrillation. Curr Cardiol Rep. 2018;20:137. https://doi.org/10.1007/s11886-018-1082-8
  2. Lip GYH, Coca A, Kahan T, et al. Hypertension and cardiac arrhythmias: a consensus document from the European Heart Rhythm Association (EHRA) and ESC Council on Hypertension, endorsed by the Heart Rhythm Society (HRS), Asia-Pacific Heart Rhythm Society (APHRS) and Sociedad Latinoamericana de Estimulacion Cardiaca y Electrofisiologia (SOLEACE). Europace. 2017;19:891-911. https://doi.org/10.1093/europace/eux091
  3. Gallagher C, Hendriks JML, Elliott AD, et al. Alcohol and incident atrial fibrillation – a systematic review and meta-analysis. Int J Cardiol. 2017;246:46-52. https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2017.05.133
  4. Ricci C, Gervasi F, Gaeta M, et al. Physical activity volume in relation to risk of atrial fibrillation. A non-linear meta-regression analysis. Eur J Prev Cardiol. 2018;25:857-866. https://doi.org/10.1177/2047487318768026
  5. Magnussen C, Niiranen TJ, Ojeda FM, et al. BiomarCaRE Consortium. Sex differences and similarities in atrial fibrillation epidemiology, risk factors, and mortality in community cohorts: results from the BiomarCaRE Consortium (Biomarker for Cardiovascular Risk Assessment in Europe). Circulation. 2017;136:1588-1597. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.117.028981
  6. Staerk L, Wang B, Preis SR, et al. Lifetime risk of atrial fibrillation according to optimal, borderline, or elevated levels of risk factors: cohort study based on longitudinal data from the Framingham Heart Study. BMJ. 2018;361:k1453. https://doi.org/10.1136/bmj.k1453
  7. Allan V, Honarbakhsh S, Casas JP, et al. Are cardiovascular risk factors also associated with the incidence of atrial fibrillation? A systematic review and field synopsis of 23 factors in 32 population-based cohorts of 20 million participants. Thromb Haemost. 2017;117:837-850. https://doi.org/10.1160/TH16-11-0825
  8. Feghaly J, Zakka P, London B, et al. Genetics of atrial fibrillation. J Am Heart Assoc. 2018;7:e009884. https://doi.org/10.1161/JAHA.118.009884
  9. Kirchhof P, Lip GY, Van Gelder IC, et al. Comprehensive risk reduction in patients with atrial fibrillation: emerging diagnostic and therapeutic options – a report from the 3rd Atrial Fibrillation Competence NETwork/European Heart Rhythm Association consensus conference. Europace. 2012;14:8-27. https://doi.org/10.1093/europace/eur241
  10. Furberg CD, Psaty BM, Manolio TA, et al. Prevalence of atrial fibrillation in elderly subjects (the Cardiovascular Health Study). Am J Cardiol. 1994;74:236-241.
  11. Santhanakrishnan R, Wang N, Larson MG, et al. Atrial fibrillation begets heart failure and vice versa: temporal associations and differences in preserved versus reduced ejection fraction. Circulation. 2016;133:484-492. https://doi.org/10.1016/0002-9149(94)90363-8
  12. Loomba RS, Buelow MW, Aggarwal S, et al. Arrhythmias in adults with congenital heart disease: what are risk factors for specific arrhythmias? Pacing Clin Electrophysiol. 2017;40:353-361. https://doi.org/10.1111/pace.12983
  13. O’Neal WT, Efird JT, Qureshi WT, et al. Coronary artery calcium progression and atrial fibrillation: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis. Circ Cardiovasc Imaging. 2015;8(12):e003786. https://doi.org/10.1161/CIRCIMAGING.115.003786
  14. Freeman JV, Simon DN, Go AS, et al. Outcomes Registry for Better Informed Treatment of Atrial Fibrillation (ORBIT-AF) Investigators and Patients. Association between atrial fibrillation symptoms, quality of life, and patient outcomes: results from the Outcomes Registry for Better Informed Treatment of Atrial Fibrillation (ORBIT-AF). Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2015;8:393-402. https://doi.org/10.1161/CIRCOUTCOMES.114.001303
  15. Schnabel RB, Sullivan LM, Levy D, et al. Development of a risk score for atrial fibrillation (Framingham Heart Study): a community-based cohort study. Lancet. 2009;373:739-745. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(09)60443-8
  16. Alonso A, Krijthe BP, Aspelund T, et al. Simple risk model predicts incidence of atrial fibrillation in a racially and geographically diverse population: the CHARGE-AF consortium. J Am Heart Assoc. 2013;2:e000102. https://doi.org/10.1161/JAHA.112.000102
  17. Aronson D, Shalev V, Katz R, et al. Risk score for prediction of 10-year atrial fibrillation: a community-based study. Thromb Haemost. 2018;118:1556-1563. https://doi.org/10.1055/s-0038-1668522
  18. Li YG, Miyazawa K, Pastori D, et al. Atrial high-rate episodes and thromboembolism in patients without atrial fibrillation: the West Birmingham Atrial Fibrillation Project. Int J Cardiol. 2019;292:126-130. https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2019.04.055
  19. Li YG, Pastori D, Farcomeni A, et al. A simple clinical risk score (C2HEST) for predicting incident atrial fibrillation in Asian subjects: derivation in 471,446 Chinese subjects, with internal validation and external application in 451,199 Korean subjects. Chest. 2019;155:510-518. https://doi.org/10.1016/j.chest.2018.09.011
  20. Hindricks G, Potpara T, Dagres N, et al. 2020 ESC Guidelines for the diagnosis and management of atrial fibrillation developed in collaboration with the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS). Russian Journal of Cardiology. 2021;26(9):4701. (In Russ.). [Hindricks G, Potpara T, Dagres N, et al. Рекомендации ESC 2020 по диагностике и лечению пациентов с фибрилляцией предсердий, разработанные совместно с Европейской ассоциацией кардиоторакальной хирургии (EACTS). Российский кардиологический журнал. 2021;26(9):4701]. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2021-4701
  21. Haissaguerre M, Jais P, Shah DC, et al. Spontaneous initiation of atrial fibrillation by ectopic beats originating in the pulmonary veins. N Engl J Med. 1998;339:659-66. https://doi.org/10.1056/NEJM199809033391003
  22. Folkeringa RJ, Hartgers J, Tieleman RG, et al. Atrial extrasystoles after exercise predict atrial fibrillation in patients with left ventricular hypertrophy. Heart. 2006;92(4):545-6. https://doi.org/10.1136/hrt.2005.069542
  23. Vincenti A, Brambilla R, Fumagalli MG, et al. Onset mechanism of paroxysmal atrial fibrillation detected by ambulatory Holter monitoring. Europace. 2006;8(3):204-10. https://doi.org/10.1093/europace/euj043
  24. Germanova O, Shchukin Y, Germanov V, et al. Extrasystolic arrhythmia: is it an additional risk factor of atherosclerosis? Minerva Cardiol Angiol. 2022;70(1):32-39. https://doi.org/10.23736/S2724-5683.20.05490-0
  25. Germanova OA, Germanov AV, Shchukin YuV. Maximum time between cardiac cycles in atrial fibrillation for assessing the risk of arterial thromboembolism. Russian Journal of Cardiology. 2022;27(7):54-59. (In Russ.). [Германова О.А., Германов А.В., Щукин Ю.В. Продолжительность максимального времени между кардиоциклами при фибрилляции предсердий для оценки риска артериальных тромбоэмболических осложнений. Российский кардиологический журнал. 2022;27(7):54-59]. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2022-5007 EDN YNEQIZ
  26. Germanova O, Smirnova D, Usenova A, et al. Cryptogenic Stroke In The Context of Pandemic-Related Stress: The Role of Arterial Hemodynamics. Psychiatr Danub. 2022;34(8):256-261. PMID: 36170739
  27. Germanova O, Galati G, Germanov A, Stefanidis A. Atrial fibrillation as a new independent risk factor for thromboembolic events: hemodynamics and vascular consequence of long ventricular pauses. Minerva Cardiol Angiol. 2023;71(2):175-181. https://doi.org/10.23736/S2724-5683.22.06000-8

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Germanova O.A., Galati G., Kunts L.D., Usenova A.A., Reshetnikova Y.B., Germanov A.V., Stefanidis A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».