Автокорреляционный анализ кардиоинтервалограмм в разрезе трех групп пациентов с расширенным анализом первичной обработки данных

Abstract

Цель. Разработка метода анализа сезонных и циклических составляющих R-R интервалов с помощью оценки автокорреляционной функции (АКФ). Материал и методы. Исследование заключается в проведении практического анализа АКФ в приложении к R-R интервалам, разбитым на три группы: все пациенты – это пациенты с фибрилляцией предсердий. В первой группе у пациентов отмечалась тахикардия; во второй – брадикардия; в третьей группе – пациенты без особенностей. Следует отметить, что возраст пациентов, по данным которых проводился анализ, от 40 лет и старше. Результаты. Разработанный на VBA (Visual Basic for Applications) модуль позволяет применять методы первичной обработки исследуемых данных, строить АКФ с ее графическим представлением для достаточно больших значений лаговой переменной . Исследовали выборки в 1000 значений. Подобраны наиболее оптимальные методы чистки данных, позволяющие избавиться от чрезмерной зашумленности. Проведен подробный анализ АКФ в разрезе трех групп пациентов. Собрана внушительная статистика исследования. Выводы. У людей с признаками тахикардии все коэффициенты АКФ не являлись значимыми. В случаях с выраженной тахикардией коэффициенты АКФ имели положительные значения и обладали убывающей тенденцией. В рядах с признаками брадикардии почти все коэффициенты АКФ являлись значимыми, при этом наблюдалось убывание АКФ с ростом лага τ, что свидетельствует о наличии ярко выраженной линейной тенденции. В группе пациентов с нормальной динамикой частоты сердечных сокращений получили незначимые коэффициенты АКФ, что говорит об отсутствии какой-либо тенденции. Коэффициенты были сосредоточены вдоль оси лага, имели как положительные, так и отрицательные значения. Осциллирующий процесс свидетельствует лишь о сильной стохастической составляющей исследуемых данных.