Fizjologiczne zjawisko asymetrii rytmu serca oraz jego wariancyjne i strukturalne deskryptory



Podobne dokumenty
Heart Rate Asymmetry. Asymetria Rytmu Serca. Przemysław Guzik Jarosław Piskorski

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

HISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N =

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne.

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

CRT co nowego w 2012?

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

Typy zmiennych. Zmienne i rekordy. Rodzaje zmiennych. Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

Amy Ferris, Annie Price i Keith Harding Pressure ulcers in patients receiving palliative care: A systematic review Palliative Medicine 2019 Apr 24

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Statystyka i Analiza Danych

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

UNIWERSYTET MEDYCZNY W LUBLINIE KATEDRA I KLINIKA REUMATOLOGII I UKŁADOWYCH CHORÓB TKANKI ŁĄCZNEJ PRACA DOKTORSKA.

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Regresja wielokrotna. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

Warszawski Uniwersytet Medyczny II Wydział Lekarski Oddział Fizjoterapii

Graficzna prezentacja danych statystycznych

Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

7. Estymacja parametrów w modelu normalnym( ) Pojęcie losowej próby prostej

S YLABUS MODUŁU (PRZEDMIOTU) I nformacje ogólne. Nie dotyczy

18. Obliczyć. 9. Obliczyć iloczyn macierzy i. 10. Transponować macierz. 11. Transponować macierz. A następnie podać wymiar powstałej macierzy.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

Próba własności i parametry

ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ

SYMULATOR EKG. Bartłomiej Bielecki 1, Marek Zieliński 2, Paweł Mikołajaczak 1,3

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

Zaburzenia przewodzenia zatokowo-przedsionkowego Disorders of the sino-atrial impuls conduction

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?

SPIS TEŚCI CZĘŚĆ I RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA

statystyka badania epidemiologiczne

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) założenie: znany rozkład populacji (wykorzystuje się dystrybuantę)

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 3 - model statystyczny, podstawowe zadania statystyki matematycznej

Statystyka. #6 Analiza wariancji. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2015/ / 14

Ruch jednostajnie przyspieszony wyznaczenie przyspieszenia

Generowanie ciągów pseudolosowych o zadanych rozkładach przykładowy raport

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne. #8 Błąd I i II rodzaju powtórzenie. Dwuczynnikowa analiza wariancji

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD października 2009

Opis zakładanych efektów kształcenia na studiach podyplomowych WIEDZA

Zachowania odbiorców. Grupa taryfowa G

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Zastosowanie Excela w matematyce

Ćwiczenia 3 ROZKŁAD ZMIENNEJ LOSOWEJ JEDNOWYMIAROWEJ

CMC/2015/03/WJ/03. Dzienniczek pomiarów ciśnienia tętniczego i częstości akcji serca

Testowanie hipotez. 1 Testowanie hipotez na temat średniej

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

ANALIZA PROFILU METABOLICZNEGO PACJENTÓW Z PRZEWLEKŁĄ NIEWYDOLNOŚCIĄ SERCA I WSPÓŁISTNIEJĄCYM MIGOTANIEM PRZEDSIONKÓW

Estymacja parametrów w modelu normalnym

Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu

Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia.

R ozkład norm alny Bardzo często używany do modelowania symetrycznych rozkładów zmiennych losowych ciągłych

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Ważne rozkłady i twierdzenia

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Testowanie hipotez statystycznych

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Pojęcie szeregu nieskończonego:zastosowania do rachunku prawdopodobieństwa wykład 1

Rozkłady statystyk z próby

Test U Manna-Whitneya : Test H Kruskala-Wallisa Test Wilcoxona

Etapy modelowania ekonometrycznego

Wykład 7 Testowanie zgodności z rozkładem normalnym

Badanie widma fali akustycznej

STATYSTYKA

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE

Testowanie hipotez statystycznych.

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Elementy modelowania matematycznego

Analiza regresji - weryfikacja założeń

Outlier to dana (punkt, obiekt, wartośd w zbiorze) znacznie odstająca od reszty. prezentacji punktów odstających jest rysunek poniżej.

Wartość subklinicznych uszkodzeń narządowych w ocenie ryzyka sercowonaczyniowego. ma znaczenie?

FORECASTING THE DISTRIBUTION OF AMOUNT OF UNEMPLOYED BY THE REGIONS

Optymalizacja ciągła

1 Analizy zmiennych jakościowych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Analiza wariancji - ANOVA

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

Annex I. Podsumowanie naukowe i uzasadnienie dla wprowadzenia zmiany w warunkach pozwolenia

Założenia: wyniki są binarne próby są niezależne liczba prób n ustalona przed pomiarem to samo prawdopodobieństwo sukcesu we wszystkich próbach

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

Zmienna losowa (wygrana w pojedynczej grze): (1, 0.5), ( 1, 0.5)

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6

Mefelor 50/5 mg Tabletka o przedłużonym uwalnianiu. Metoprololtartrat/Felodipi n AbZ 50 mg/5 mg Retardtabletten

Testowanie hipotez statystycznych

WYKŁAD 2. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

Transkrypt:

Fizjologiczne zjawisko asymetrii rytmu serca oraz jego wariancyjne i strukturalne deskryptory Jarosław Piskorski Uniwersytet Zielonogórski Uniwersytet Medyczny im. K. Marcinkowskiego w Poznaniu ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

RR n+1 [ms] Wykres Poincaré 500 Zwolnienia RR n+1 > RR n RR n+1 = RR n Przyspieszenia RR n+1 < RR n ECMTB, Gdaosk, 011, 13.10.011 Kraków ICE 011, Kingston, Ontario, Canada 50 50 500 RR n [ms]

Wykres Poincaré ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, Guzik P, Comp Met Sci Tech 006

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Budowanie wykresu PP

Konstrukcja podstawowych deskryptorów PP RR = ( RR, RR,, RR 1 n ), RR RR n1 n = { RR = { RR 1, RR, RR 3,, RR,, RR n n1 } } 1 RR = Var n RR 1 SD n, RR = Var n RR 1 SD n, SDNN = 1 ( SD1 SD ). ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Guzik P, Piskorski J, Krauze T, Wykretowicz A, Wysocki H, Biomed Tech 006 Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 007

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Konstrukcja podstawowych deskryptorów PP Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 007

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Podstawowe obiekty PP Centroid Linia centroidu l 1 Linia centroidu l Linia identyczności

Podstawowe elementy PP ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, Guzki P, Med Biol Eng Comp 011

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Modyfikacja definicji SD1 Tradycyjnie wariancyjne deskryptory PP definiuje się względem centroidu, parametry SD1 i SDNN można jednak zdefiniowad względem fizjologicznie interpretowalnej linii identyczności SD1 1 n n I = ri i=1, 1 SDNN = ( SD1I SD )

Modyfikacja definicji SD1 ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Guzik P, Piskorski J, Krauze T, Wykretowicz A, Wysocki H, Biomed Tech 006 Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 007

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Modyfikacja definicji SD1 Tradycyjnie wariancyjne deskryptory PP definiuje się względem centroidu, parametry SD1 i SDNN można jednak zdefiniowad względem fizjologicznie interpretowalnej linii identyczności SD1 1 n n I = ri i=1, 1 SDNN = ( SD1I SD ) Ponieważ SD1 jest wariancją, a SD1 I jest innym drugim momentem rozkładu punktów, zachodzi = 5 SD1 I SD1 0, na przykład =,3 10 s

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Linie centroidu i linia identyczności Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 007

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Asymetria rytmu serca Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 007

ICE 011, Kingston, Ontario, Canada ECMTB, 011, Kraków Gdaosk, 13.10.011 Podział wariancji krótkoterminowej Aby opisad widoczną na wykresach asymetrię dzielimy wariancję krótkoterminową (SD1 ) na części zależne oddzielnie od zwolnieo i przyspieszeo, ] [ ] [ 1 = 1 =1 =1 a j a n j d i d n i r r n SD = on. a d n n n n, 1 1 = 1 SD d SD a SD. ] [ 1 = 1, ] [ 1 = 1 =1 =1 a i a n i a d i d n i d r n SD r n SD

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Wartości względne Problem zmienności międzyosobniczej można rozwiązad definiując wielkości względne. Wielkości te można również traktowad jako jeden z parametrów kształtu wykresu PP C1 d = SD1 SD1 d, C1 a = SD1 SD1 a C1d C1a = 1

Wartości względne ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 007

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Podział wariancji długoterminowej Aby opisad zachowanie długoterminowe dzielimy wariancję długoterminową (SD ) na części zależne oddzielnie od zwolnieo i przyspieszeo SD = 1 n N k=1 r k == 1 n n d i=1 [ r i d ] n a j=1 [ r j a ] n on k=1 [ r on k ], n = nd na non.

Podział wariancji długo- i krótkoterminowej ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, Guzki P, Med Biol Eng Comp 011

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Definicja długoterminowych deskryptorów Pomiędzy podziałem wariancji krótko- i długoterminowej jest n on oczywista różnica polegająca na obecności części 1/ [ r. Wielkośd tej części zależy w bardzo dużym stopniu od rozdzielczości urządzenia pomiarowego. n Częśd związana z linią identyczności jest dzielona równo pomiędzy części związane z przyspieszeniami i zwolnieniami. SD = SDd SDa i=1 i on ] SD d = 1 n n d i=1 [ r d i ] 1 n on j=1 [ r on j ] SD a = 1 n n a i=1 [ r a i ] 1 n on j=1 [ r on j ]

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Warości względne Podobnie jak poprzednio, dla usunięcia zmienności międzyosobniczej wprowadzamy wartości względne SDd SDa C d =, C = a SD SD, Cd Ca =1.

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Formalny podział SDNN SDNN = 1 ( SD1 SD ). SDNN = = 1 1 ( SD1 SD1 d a SD1 ( SD1 SD d d SDNN d ) ( SD SD d a SD ) ( SD1 SD ) a a SDNN a ).

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Formalny podział SDNN SDNN SDNN d SDNN = a SDNN d 1 = SD1d SDd SDNN a 1 = SD1a SDa Cd C a = 1 C d SDNN SDNN d, C a SDNN SDNN a

obserwacje Wkład zwolnieo do zmienności krótkoterminowej Zmiennośd krótkoterminowa > Wkład przyspieszeo do zmienności krótkoterminowej Zmiennośd długoterminowa Wkład zwolnieo do zmienności długoterminowej < Wkład przyspieszeo do zmienności długoterminowej Zmiennośd całkowita Wkład zwolnieo do zmienności całkowitej < Wkład przyspieszeo do zmienności całkowitej ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

[%] 60 55 p < 0.0001 obserwacje 41 zdrowych ochotników 30-minutowe nagrania EKG 50 p < 0.0001 p < 0.0001 45 C1d shc1d Cd shcd CTd shctd ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Guzik P, praca habilitacyjna 009

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Przykładowe wyniki 30-minutowe szeregi odstępów RR, 41 młodych (-5 lat) zdrowych ochotników, 105 kobiet, warunki spoczynkowe Test dwumianowy dla sprawdzenia, czy proporcja osób z odpowiednią symetrią jest większa niż 50%, test Wilcoxona dla bezpośrednich porównao odpowiednich wkładów. Sprawdzono również czas wyodrębnienia asymetrii

Wyniki Asymetria krótkoterminowa SD1 zaobserwowano d > SD1 a w 199 przypadkach, co stanowi 8.6% grupy, p<0.0001. Średnia C1 d =0.54; test Wilcoxona p<0.0001. Asymetria długoterminowa SD zaobserwowano d < SDa w 184 przypadkach, co stanowi 76.4% grupy, p<0.0001. Średnia C d =0.47; test Wilcoxona p<0.0001. Asymetria całkowita SDNN d < SDNN a zaobserwowano w 184 przypadkach, co stanowi 76.4% grupy, p<0.0001. Średnia C d =0.47; test Wilcoxona p<0.0001. Można powiedzied, że asymetria długoterminowa przeważa w badanej grupie ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, Guzki P, Med Biol Eng Comp 011

Wyodrębnienie asymetrii Zbadano czas pojawienia się asymetrii 1) Podzielono szeregi na 15 i 10 min odcinki i zbadano występowanie asymetrii w pierwszym segmencie ) Wydłużano badany odcinek od 0 do momentu pojawienia się w badanej grupie istotnego statystycznie zjawiska asymetrii ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

Analiza odcinków Czas Krótkoterminowa Długoterminowa całkowita 15 min 75% 70% 68% 10 min 73% 66% 65% Wszystkie powyższe proporcje są statystycznie istotnie różne od 50%. Podobnie wszystkie testy Wilcoxona dają istotne statystyczne różnice ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, Guzki P, Med Biol Eng Comp 011

Wyodrębnienie asymetrii Ponieważ wielkośd grupy wynosi 41, najmniejsza proporcja, która istotnie różni się od 50% wynosi 57% (przy p=0.039). Ta proporcja osiągnięta jest już po 1 min dla wszystkich rodzajów asymetrii: 57% dla asymetrii krótkoterminowej, 58% dla asymetrii długoterminowej i całkowitej. (Obliczenia te nie biorą pod uwagę analizy błędu typu II) ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, Guzki P, Med Biol Eng Comp 011

Uwagi metodyczne Asymetria w ujęciu tu prezentowanym jest jednokierunkowa, to znaczy aby stwierdzid asymetrię, jeden z wkładów musi byd systematycznie większy od drugiego sam fakt braku równości wkładów nie jest wystarczający Asymetria musi znikad po przetasowaniu danych do losowej kolejności ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Kierunkowośd Przynajmniej dwa elementy kierują geometrią PP: fizjologia i element stochastyczny. Przy przyjęciu dwukierunkowej definicji asymetrii, element stochastyczny z dużym prawdopodobieostwem wygeneruje asymetrię. Idealnie wyważony PP jest tak naprawdę bardzo mało prawdopodobnym przypadkiem. Istnieją podejścia dwukierunkowe, jednak badają one inne własności szeregu RR niż podejście przyjęte przez nas. Przykład idealnie symetryczny proces prowadzi do asymetrii

Przykład Załóżmy, że w szeregu RR prawdopodobieostwo, że następny wyraz jest większy od poprzedniego wynosi P=1/ i jest to proces czysto losowy. Odpowiada to klasycznemu eksperymentowi z rzutem uczciwą monetą. Rzudmy monetą 100 razy będzie to odpowiadało jednemu PP ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

ECMTB, Gdaosk, 011, 13.10.011 Kraków ICE 011, Kingston, Ontario, Canada Przykład Prawdopodobieostwo otrzymania idealnie symetrycznego (zrównoważonego) PP 100 P(symetria) = (1/) 100 0.08 50 Prawdopodobieostwo asymetrycznego wykresu P( asymetria) 1 0.08 = 0.9. W dużej próbie nagrao tego typu oczekujemy więc 9% asymetrycznych wykresów. Przy takim podejściu dwukierunkowym, idealnie symetryczny proces generuje asymetryczne realizacje (wykresy Poincare) Asymetrię tego typu można rozważad, ale trzeba przy tym byd bardzo ostrożnym Piskorski J, Guzki P, Med Biol Eng Comp 011 Karmakar CK, Khandoker AH, Gubbi J, Palaniswami M, Physiol Meas 010

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Testowanie metody - tasowanie Dane tasujemy przy pomocy generatora liczb losowych w teorii odpowiada to wyciąganiu numerów odstępów RR w sposób losowy z kapelusza W danych przetasowanych nie może byd żadnej różnicy pomiędzy wkładami jeżeli taka różnica jest stwierdzona, to oznacza to, że obserwacja jest artefaktem metody Dla przykładu przedstawionego wcześniej nie ma statystycznie istotnej różnicy pomiędzy wkładami przyspieszeo i zwolnieo dla wszystkich typów asymetrii

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Tasowanie przykład Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 007

obserwacje Wkład zwolnieo do zmienności krótkoterminowej Zmiennośd krótkoterminowa > Wkład przyspieszeo do zmienności krótkoterminowej Zmiennośd długoterminowa Wkład zwolnieo do zmienności długoterminowej < Wkład przyspieszeo do zmienności długoterminowej Zmiennośd całkowita Wkład zwolnieo do zmienności całkowitej < Wkład przyspieszeo do zmienności całkowitej ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada hipoteza jest spowodowane przez różnicę w sposobie w jaki serce przyspiesza i zwalnia Zadanie: zbadad serie zwolnieo i przyspieszeo i sprawdzid, czy można zaobserwowad jakieś interesujące zjawiska

Serie zwolnieo i przyspieszeo Seria zwolnieo/przyspieszeo to segment szeregu RR podczas którego serce albo ciągle zwalnia albo przyspiesza DR deceleration run, N neutral run AR acceleration run ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 011

ICE 011, Kingston, Ontario, Canada ECMTB, 011, Kraków Gdaosk, 13.10.011 Serie zwolnieo i przypieszeo dla danych przetasowanych testowanie wyników i wartości referencyjne 3)! ( 4 3 3)! ( 1 3 = ), ( 3 i i i i i i i n n r E k i = D,A, k n i ) ( = ) ( A i D i r E r E

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Estymacja rozkładu serii p i, k = E( r k i, n)i n ˆ i, k p = (liczba n r k i )i max( i) D i=1 p i, D max( j) A j=1 p j, A = 1

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Parametry pochodne entropia serii max( i) D H DR = pi, D ln pi, D i=1 max( i) A H AR = pi, A ln pi, A i=1 Dla danych przetasowanych zachodzi oczywiście p i, D = pi, A H = H = DR AR H ShR

Materiały i metody Grupa 1.: osiemdziesiąt siedem 4h nagrao holterowskich od zdrowych osób (41 mężczyzn); średnia wieku 35±7.4 lat. Uczestnicy byli zdrowymi ochotnikami u których przeprowadzono wywiad, badanie oraz nagrano1-odprowadzeniowe EKG Grupa.: 40 trzydziestominutowych nagrao EKG od osób zdrowych (136 mężczyzn); średnia wieku 9±5.3 lat. Uczestnicy byli zdrowymi ochotnikami u których przeprowadzono wywiad, badanie oraz nagrano1-odprowadzeniowe EKG Policzono serie zwolnień i przyspieszeń dla wszystkich nagrao wykorzystując jedynie pobudzenia zatokowe. Liczby serii tej samej długości porównane zostały dla serii zwolnieo i przyspieszeo. Wyliczono również średni czas trwania dla każdej serii. ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, praca habilitacyjna 011 Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 011

Wyniki porównanie długości serii wyrażonej w uderzeniach serca dla zwolnieo i przyspieszeo dla nagrao 4-h Serie przyspieszeo są liczniejsze dla wszystkich serii za wyjątkiem długości 3 i 4 Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 011 ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

Wyniki porównanie długości serii wyrażonej w uderzeniach serca dla zwolnieo i przyspieszeo dla nagrao 4-h Serie przyspieszeo są liczniejsze dla wszystkich serii za wyjątkiem długości 3 i 4 Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 011 ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

Wyniki porównanie długości serii wyrażonej w uderzeniach serca dla zwolnieo i przyspieszeo dla nagrao 4-h Serie przyspieszeo są liczniejsze dla wszystkich serii za wyjątkiem długości 3 i 4 Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 011 ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Testowanie metody dane przetasowane Dla danych przetasowanych nie ma statystycznie istotnych różnic pomiędzy rozkładami serii zwolnieo i przyspieszeo Rozkład serii pomiędzy danymi w kolejności fizjologicznej a danymi przetasowanymi różni się istotnie Jest znacznie więcej krótkich serii w przypadku danych przetasowanych niż danych w kolejności fizjologicznej

Wyniki dla trzydziestominutowych nagrao EKG Praktycznie identyczne 1) Więcej serii przyspieszeo, za wyjątkiem serii długości 1 i ) Najdłuższe serie to serie przyspieszeo 3) Średnia najdłuższa seria przyspieszeo jest dłuższa niż średnia najdłuższa seria zwolnieo 4) W danych przetasowanych jest więcej serii krótkich, mniej serii dłuższych (4-8) i wcale nie ma serii długich ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

Parametr sumaryczny entropia serii ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, Guzik P, Phys Meas 011

Kompensacja Rytm serca zmienia się nieustannie, pozostaje jednak w pewnym ograniczonym (fizjologicznie) zakresie wartości ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Problem: jeżeli jest więcej serii przyspieszeo niż zwolnieo, to serce powinno albo (średnio) stale przyspieszad, albo serie zwolnieo powinny trwad dłużej, aby skompensować liczbę serii przyspieszeo.

Testowanie kompensacji Serie zwolnieo trwają dłużej, za wyjątkiem serii długości 4, 5, 6 i 7 ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, praca habilitacyjna, 011

Testowanie kompensacji Serie zwolnieo trwają dłużej, za wyjątkiem serii długości 4, 5, 6 i 7 ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, praca habilitacyjna, 011

Testowanie kompensacji Serie zwolnieo trwają dłużej, za wyjątkiem serii długości 4, 5, 6 i 7 ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, praca habilitacyjna, 011

Matematyczny przykład kompensacji Rozwiązanie dobrze znanego układu Lorenza (jedna zmienna) ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Wykres Poincaré odstępów RR Piskorski J Guzik P i inni, ICE 011, Kingston

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Przykład taterniczy

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

Związek z istniejącymi wielkościami ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, praca habilitacyjna, 011

Związek z istniejącymi wielkościami ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, praca habilitacyjna, 011

Związek z istniejącymi wielkościami ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, praca habilitacyjna, 011

Związek z istniejącymi wielkościami Przerywnik metodyczny ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, praca habilitacyjna, 011

Związek z istniejącymi wielkościami ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, praca habilitacyjna, 011

Związek z istniejącymi wielkościami ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Piskorski J, praca habilitacyjna, 011

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Skąd bierze się asymetria? W tej chwili możemy jedynie spekulowad Interakcja układów wspólczulnego i przywspółczulnego? Szybkośd/opóźnienie w odpowiedzi węzła zatokowego na aktywację współczulną/przywspólczulną? Oddychanie? (ale jak w takim przypadku zinterpretowad brak asymetrii dla serii długości 3 i 4 i jej występowanie dla najdłuższych serii?) Inne oscylacje: zmiany w napięciu naczyniowym (fale Meyera), odpowiedź na rzadkie zdarzenia (westchnięcia) itd.? Kombinacja powyższych mechanizmów? Coś kompletnie innego?

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Do czego przydaje się asymetria? Nowy sposób badania układu sercowo-naczyniowego i oddziaływao w obrębie układu autonomicznego Liczba długich serii jest zredukowana u pacjentów wysokiego ryzyka po zawale. W dwuletniej obserwacji serie te mają warośd prognostyczną dla zgonu z jakiegokolwiek powodu, z powodów sercowych lub pod postacią nagłego zgonu sercowego Badanie FINACAVAS struktura (krótkie serie) jest przydatna w ocenie ryzyka odległego zgonu z jakiejkolwiek przyczyny oraz odrębnie z powodów sercowo-naczyniowych Inne obserwacje fizjologiczne i kliniczne Modelowanie matematyczne?

Serie zwolnieo u pacjentów po zawale serca Dane zebrane prospektywnie w badaniach ISAR-HRT oraz ART przez grupę Prof. G. Schmidta (Klinikum rechts der Isar, TUM & Deutsches Hearzzentrum, Munich, Germany) Etap tworzenia metody: 4-h holterowskie nagrania EKG od 1455 pacjentów po zawale (grupa treningowa) Etap walidacji metody: ślepa ewaluacja u 946 innych pacjentów po zawale (grupa walidacyjna). Nagrania zebrano podczas drugiego tygodnia po zawale Punkty końcowe śmiertelność całkowita, zgon z powodów sercowych lub jako nagły zgon sercowy ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Serie zwolnieo u pacjentów po zawale serca Grupa treningowa: osoby które miały niższą liczbę monotonicznych serii zwolnieo długości 4 w nagraniu całodobowym na początku obserwacji, charakteryzuje się wyższym ryzykiem zgonu. W dwuletniej obserwacji zmarło 4% osób z nieprawidłową (względem ustalonego punktu odcięcia) częstością występowania tych serii Grupa walidacyjna: ustalone punkty odcięcia zastosowano w sposób ślepy w dwuletniej obserwacji zmarło 1,9% osób z nieprawidłową liczbą monotonicznych serii zwolnieo długości 4 osoby z prawidłową liczbą monotonicznych serii zwolnieo długości, 4 oraz 8 stanowiły grupę o najniższym ryzyku zarówno w grupie treningowej, jak i walidacyjnej, śmiertelnośd w obserwacji dwuletniej wynosiła jedynie 1,8% Guzik P, Piskorski J, Barthel P, Bauer A, Muller A, Junk N, Ulm K, Malik M, Schmidt G, J Electrocardiol 011

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Serie zwolnieo u pacjentów po zawale serca Guzik P, Piskorski J, Barthel P, Bauer A, Muller A, Junk N, Ulm K, Malik M, Schmidt G, J Electrocardiol 011

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Serie zwolnieo u pacjentów po zawale serca Guzik P, Piskorski J, Barthel P, Bauer A, Muller A, Junk N, Ulm K, Malik M, Schmidt G, J Electrocardiol 011

C1d [%] Asymetria rytmu serca a cukrzyca typu I Dane Dr. E. Migliaro z Department of Physiology, School of Medicine, Universidad de la República, Montevideo, Uruguay 4-godzinne holterowskie nagrania EKG od 15 zdrowych ochotników i 15 pacjenów z cukrzycą typu I, na którą chorują od przynajmniej 5 lat 60 p = 0.008 50 40 Krótkoterminowa jest zredukowana u pacjentów z cukrzycą typu I 30 Healthy subjects Diabetic patients Guzik P, Piskorski J, Contreras P, Migliaro ER Clin Auton Res 010 ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada

Asymetria rytmu serca a bezdech senny Struktura związana jest ze stopniem zaawansowania OSA. Dłuższe serie obecne są u pacjentów z wyższym stopniem zaawansowania choroby. ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Guzik P, Piskorski J, Krauze T, Awan K, Fitzpatrick M, Baranczuk A, w recenzji

Asymetria rytmu serca a płed Values of descriptors Women Men p Median 5 perc. 75 perc. Median 5 perc. 75 perc. Nd [%] 50.07 48.65 51.96 <0.0001 48.61 46.46 50.31 C1d [%] 5.73 50.14 56.66 <0.0001 55.65 5.5 59.37 Cd [%] 48.00 45.01 50.17 0.007 46.46 43.1 49.10 CTd [%] 48.97 47.04 50. 0.0013 47.83 45.6 49.68 Frequency of Women (N = 105) Men (N = 136) N frequency 95% CI p N Frequency 95% CI p Nd < 50% 50 47.6% C1d > 50% 79 75.% Cd < 50% 73 69.5% CTd < 50% 74 70.5% 57.6% n.s. 96 70.6% 83.1% <0.0001 119 87.5% 59.8-78.1% <0.0001 11 8.3% 74.9-60.8-79.0% <0.0001 110 80.9% 78.1% <0.0001 37.8-6.- 65.9-80.7- <0.0001 9.5% 88.3% <0.0001 73.- <0.0001 87.1% Ekspresja różni się u kobiet i mężczyzn u mężczyzn jest częstsza i lepiej wyrażona ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Guzik P, praca habilitacyjna, 009

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Asymetria ciśnienia tętniczego Wzrosty ciśnienia tętniczego (SBP) mają istotnie większy wkład do krótkoterminowej zmienności ciśnienia niż spadki u zdrowych osób w spoczynku Guzik P, Piskorski J, Krauze T, Narkiewicz K, Wykretowicz A, Wysocki H, JHypertens Res 010

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Demonstracja asymetrii w innych sygnałach

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Asymetria w odstępach AH i HV 1-minutowe wewnątrzsercowe elektrokardiogramy zarejestrowane w czasie badania elektrofizjologicznego wykonanego ze wskazao klinicznych. Wydłużenia odcinków AH i HV mają istotnie większe wkłady do ich zmienności krótkoterminowej niż wydłużenia. Zuchowski B, Blaszyk K, Piskorski J, Krauze T, Wykretowicz A, Wysocki H, Guzik P YIA Zakopane-Kościelisko 011

ECMTB, Gdaosk, ICE 011, 13.10.011 Kingston, Kraków Ontario, Canada Dziękuję!