Прогнозирование пароксизмальной фибрилляции предсердий на основании данных суточного мониторирования электрокардиограммы по Холтер

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. Прогнозирование и раннее выявление пароксизмов фибрилляции предсердий является одной из приоритетных задач по профилактике кардиоэмболических осложнений.

Цель. Создать инструмент прогнозирования развития пароксизмальной фибрилляции предсердий у пациентов с синусовым ритмом.

Материал и методы. Проведено одноцентровое исследование случай-контроль с участием 6630 пациентов. В основную группу вошло 97 человек с впервые выявленной пароксизмальной фибрилляцией предсердий. Контрольную группу составили 99 больных без фибрилляции предсердий, соответствующих по антропометрическим и коморбидным показателям основной группе. Использовали стандартные лабораторные и инструментальные методы. В ходе суточного мониторирования электрокардиограммы по Холтер анализировали пол, возраст, время наблюдения, водитель ритма. Отдельно изучали наличие ранних экстрасистол типа «P на Т» и «R на Т». Различия считали значимыми при p ≤0,05.

Результаты. Показатели суточного мониторирования электрокардиограммы по Холтер (экстрасистолию, эктопию, пароксизмальную тахикардию) достоверно чаще встречаются и имеют более высокие значения в основной группе. У 97,9% пациентов основной группы наблюдали особый вариант экстрасистолии — ранний предсердный тип «Р на Т» (против 4,0% у больных контрольной группы) [отношение шансов 8461,648 (382,1983; 187336)]. Количество наджелудочковых экстрасистол достоверно выше в основной группе (одиночные, парные, групповые). Продолжительность интервалов была достоверно выше в основной группе. Частота желудочковых экстрасистол, а также депрессии сегмента ST достоверно не различалась между группами. Разработано уравнение логистической регрессии, которое учитывает наиболее значимые факторы: пол, количество предсердных и атриовентрикулярных наджелудочковых экстрасистол, число одиночных и парных желудочковых экстрасистол, аллоритмий при желудочковых экстрасистолах и наличие ранних экстрасистол «Р по Т». Площадь под кривой (AUC) составила 0,996, а оптимальный коэффициент риска — 0,5, точность прогнозирования — 97,45%.

Заключение. Создан инструмент прогнозирования пароксизмальной фибрилляции предсердий у пациентов с синусовым ритмом, продемонстрировавший высокие прогностические параметры.

Об авторах

Ольга Андреевна Германова

Международный научно-образовательный центр кардиоваскулярной патологии и кардиовизуализации — Самарский государственный медицинский университет

Email: olga_germ@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4833-4563
SPIN-код: 2110-8259

д-р мед. наук

Россия, 443079, Самара, ул. Гагарина, д. 18

Юлия Борисовна Решетникова

Международный научно-образовательный центр кардиоваскулярной патологии и кардиовизуализации — Самарский государственный медицинский университет

Email: jul_borisova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9041-4885
SPIN-код: 2305-9321
Россия, 443079, Самара, ул. Гагарина, д. 18

Тимур Сергеевич Сюняков

Международный научно-образовательный центр кардиоваскулярной патологии и кардиовизуализации — Самарский государственный медицинский университет

Email: sjunja@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-4334-1601
SPIN-код: 7629-5309

канд. мед. наук

Россия, 443079, Самара, ул. Гагарина, д. 18

Андрей Владимирович Германов

Медицинский университет «Реавиз»

Автор, ответственный за переписку.
Email: andreygermanov189@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5789-2332
SPIN-код: 7410-4365

канд. мед. наук, доц., каф. внутренних болезней

Россия, г. Самара

Список литературы

  1. Hindricks G, Potpara T, Dagres N, et al.; ESC Scientific Document Group. 2020 ESC Guidelines for the diagnosis and management of atrial fibrillation developed in collaboration with the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS): The Task Force for the diagnosis and management of atrial fibrillation of the European Society of Cardiology (ESC) Developed with the special contribution of the European Heart Rhythm Association (EHRA) of the ESC. Eur Heart J. 2021;5(42):373–498. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa612
  2. Palamà Z, Nesti M, Robles AG, et al. All, Tailoring the Ablative Strategy for Atrial Fibrillation: A State-of-the-Art Review. Cardiol Res Pract. 2022:9295326. doi: 10.1155/2022/9295326
  3. Bourke JP, Dunuwille A, O’Donnell D, et al. Pulmonary vein ablation for idiopathic atrial fibrillation: six month outcome of first procedure in 100 consecutive patients. Heart. 2005;1(91):51–57. doi: 10.1136/hrt.2003.023093
  4. Holmqvist F, Platonov PG, Carlson J, et al.; MADIT II Investigators. Altered interatrial conduction detected in MADIT II patients bound to develop atrial fibrillation. Ann Noninvasive Electrocardiol. 2009;3(14):268–275. doi: 10.1111/j.1542-474X.2009.00309.x
  5. Platonov PG. P-wave morphology: underlying mechanisms and clinical implications. Ann Noninvasive Electrocardiol. 2012;3(17):161–169. doi: 10.1111/j.1542-474X.2012.00534.x
  6. Matsubara TJ, Fujiu K, Kodera S, et al. Prediction of Atrial Fibrillation Being Asymptomatic at First Onset by Cardiac Pacing. Int Heart J. 2022;3(63):486–491. doi: 10.1536/ihj.21-594
  7. Gorenek B, Birdane A, Kudaiberdieva G, et al. P wave amplitude and duration may predict immediate recurrence of atrial fibrillation after internal cardioversion. Annals of Noninvasive Electrocardiology. 2003;3(8):215–218. doi: 10.1046/j.1542-474x.2003.08308.x
  8. Mani BC, Pavri BB. Dual atrioventricular nodal pathways physiology: a review of relevant anatomy, electrophysiology, and electrocardiographic manifestations. Indian Pacing Electrophysiol J. 2014;1(14):12–25. doi: 10.1016/s0972-6292(16)30711-2
  9. Vogler J, Breithardt G, Eckardt L. Bradyarrhythmias and conduction blocks. Rev Esp Cardiol (Engl Ed). 2012;7(65):656–67. doi: 10.1016/j.recesp.2012.01.025
  10. Bockeria OL, Sergeev AV. Atrioventricular nodal reentry tachycardia. Annaly aritmologii. 2015;2(12):60–67. doi: 10.15275/annaritmol.2015.2.1
  11. Chen SA, Hsieh MH, Tai CT, et al. Initiation of atrial fibrillation by ectopic beats originating from the pulmonary veins: electrophysiological characteristics, pharmacological responses, and effects of radiofrequency ablation. Circulation. 1999;18(100):1879–1886. doi: 10.1161/01.cir.100.18.1879
  12. Li Q, Su B, Liu J. Diagnostic values of different ECG durations in paroxysmal AF diagnosis. Ann Noninvasive Electrocardiol. 2022;2(27):12921. doi: 10.1111/anec.12921
  13. Raghunath S, Pfeifer JM, Ulloa-Cerna AE, et al. Deep Neural Networks Can Predict New-Onset Atrial Fibrillation From the 12-Lead ECG and Help Identify Those at Risk of Atrial Fibrillation-Related Stroke. Circulation. 2021;13(143):1287–1298. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.120.047829
  14. de Gregorio C, Di Franco A, Panno AV, et al. The Safari Study Group. Subclinical Atrial Fibrillation on Prolonged ECG Holter Monitoring: Results from the Multicenter Real-World SAFARI (Silent Atrial Fibrillation ANCE-Sicily Research Initiative) Study. J Cardiovasc Dev Dis. 2023;8(10):336. doi: 10.3390/jcdd10080336
  15. Miyazaki Y, Toyoda K, Iguchi Y, et al. Atrial Fibrillation After Ischemic Stroke Detected by Chest Strap-Style 7-Day Holter Monitoring and the Risk Predictors: EDUCATE-ESUS. J Atheroscler Thromb. 2021;5(28):544-554. doi: 10.5551/jat.58420
  16. Reiffel JA, Verma A, Kowey PR, et al; REVEAL AF Investigators. Rhythm monitoring strategies in patients at high risk for atrial fibrillation and stroke: A comparative analysis from the REVEAL AF study. Am Heart J. 2020;(219):128–136. doi: 10.1016/j.ahj.2019.07.016
  17. Chua SK, Chen LC, Lien LM, et al. Comparison of Arrhythmia Detection by 24-Hour Holter and 14-Day Continuous Electrocardiography Patch Monitoring. Acta Cardiol Sin. 2020;3(36):251–259. doi: 10.6515/ACS.202005_36(3).20190903A
  18. Germanova OA, Galati G, Kunts LD, et al. Predictors of paroxysmal atrial fibrillation: Analysis of 24-hour ECG Holter monitoring. Science and Innovations in Medicine. 2024;9(1):44–48. doi: 10.35693/SIM626301
  19. Germanova O, Galati G, Germanov A, et al. 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. doi: 10.23736/S2724-5683.22.06000-8
  20. Germanova O, Galati G, Germanov V, et al. Atrial Fibrillation: is it an additional risk factor of atherosclerosis? J Angiol Vasc Surg. 2021;6:65–70.
  21. Kunts LD, Germanova OA, Sunyakov TS. Certificate of registration of the computer program «Method for predicting paroxysmal atrial fibrillation in patients with sinus rhythm using the “Arfa” regression equation» № 2024616348 Russian Federation: published 19.03.2024. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Компьютерная программа с применением уравнения регрессии «Арфа». В процессе работы введены данные пациента и получен итоговый риск развития пароксизмальной фибрилляции предсердий.

Скачать (118KB)
Метаданные

© 2025 Эко-Вектор



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».