Physiologische Grundlagen der HRV


Das autonome Nervensystem (ANS) spielt eine wichtige Rolle, nicht nur in physiologischen, sondern auch in diversen pathologischen Situationen wie der diabetischen Neuropathie, Myokardinfarkt (MI) und kongestivem Herzversagen (congestive heart failure- CHF). Es wird ein enger Zusammenhang zwischen autonomem Ungleichgewicht assoziiert mit erhöhter sympathischer Aktivität und reduziertem vagalen Tonus und der Pathophysiologie von Arrhythmogenität und plötzlichem Herztod gesehen.

Unter den unterschiedlichen verfügbaren nicht-invasiven Techniken zur Messung des autonomen Status tritt die Herzfrequenzvariabilität (HRV) als einfache, nicht-invasive Methode zur Bewertung des sympathovagalen Gleichgewichts auf dem sinoatrialen Level hervor. Sie fand in einer Vielzahl klinischer Situationen Anwendung wie der diabetischen Neuropathie, MI, plötzlicher Tod und CHF.

Die in die Analyse der HRV einfließenden Standardmessungen beinhalten den Zeitbereich Index, geometrische Methoden und Komponenten des Frequenzbereichs. Die Verwendung von Lang- oder Kurzzeitmessung hängt von der Art der durchzuführenden Studie ab.

Etablierte klinische Daten basierend auf zahlreichen Studien, die innerhalb des vergangenen Jahrzehnts veröffentlich wurden beziehen sich auf verminderte globale HRV als einen starken Prädiktor erhöhter kardialer und/ oder arrhythmischer Mortalität aller Ursachen, insbesondere bei Risikopatienten nach MI oder mit CHF.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit dem Mechanismus, die Parameter und die Verwendung der HRV als einen Marker der die Aktivität der sympathischen und vagalen Komponenten des ANS auf den Sinusknoten und als klinisches Werkzeug zum Screening und zur Identifikation vor allem von Patienten mit erhöhtem Risiko für kardiale Mortalität.

Im Laufe der letzten beiden Jahrzehnte haben zahlreiche Studien sowohl im Tierversuch als auch an Menschen eine signifikante Beziehung zwischen dem ANS und kardiovaskulärer Mortalität, insbesondere an Patienten mit MI und CHF gezeigt. Pertubationen des ANS und seines Ungleichgewichts, das entweder aus erhöhter sympathischer oder reduzierter vagaler Aktivität besteht, können zu ventrikulären Tachyarrhythmien und plötzlichem Herztod führen, der heutzutage eine der führenden Ursachen für kardiovaskuläre Mortalität ist. Gegenwärtig sind verschiedene Methoden erhältlich, die den Status des ANS bestimmen. Diese beinhalten kardiovaskuläre Reflextests und biochemische sowie szintigraphische Tests. Techniken, die einen direkten Zugang zu den Rezeptoren auf zellulärer Ebene oder zu neuronalen Strömen ermöglichen, sind nicht routinemäßig verfügbar. In den letzten Jahren fanden nicht-invasive Techniken, die auf dem Elektrokardiogramm (EKG) basieren, als Marker der autonomen Modulation des Herzen Verwendung. Zu diesen gehören HRV, Baroreflex-Sensitivität (BRS), QT-Intervall und Herzfrequenz Turbulenz (HRT), eine neue Methode, die auf Fluktuationen in der Länge des Sinusrhythmus nach einer einzelnen vorzeitigen ventrikulären Kontraktion basiert. Unter diesen Techniken tritt die Analyse der HRV als eine einfache, nicht-invasive Methode zur Bewertung des sympatho-vagalen Gleichgewichts auf sinoatrialer Ebene hervor.

Das Autonome Nervensystem und das Herz

Obwohl die unterschiedlichen kardialen Gewebe eine intrinsische Automatik mit Schrittmachereigenschaften aufweisen, wird die elektrische und kontraktile Aktivität des Myokards wesentlich durch das ANS gesteuert. Diese neuronale Regulation erfolgt durch das Wechselspiel zwischen Sympahtikus und Parasympathikus. Unter den meisten physiologischen Bedingungen haben der effente sympathische und der parasympathische Anteil gegensätzliche Auswirkungen: das sympathische System verstärkt die Automatik, wohingegen das parasympathische sie hemmt. Während der Effekt der vagalen Stimulation auf die kardialen Schrittmacher das Auslösen einer Hyperpolarisation und Reduktion der Depolarisationsrate sind, hat die sympathische Stimulation chronotrope Effekte, indem die Depolarisationsrate der Schrittmacherzellen gesteigert wird. Beide Anteile des ANS beeinflussen die Aktivität der Ionenkanäle einschließlich der Regulierung der Depolarisation der kardialen Schrittmacherzellen.

Abnormalitäten des ANS wurden während diversen Zuständen wie der diabetischen Neuuropathie und koronaren Herzerkrankung, insbesondere im Zusammenhang mit MI nachgewiesen. Eine Dysregulation in der autonomen nervalen Kontrolle des kardiovaskulären Systems, die mit erhöhtem sympathischen und reduziertem parasympathischen Tonus einhergeht, spielt eine wichtige Rolle in der koronararteriellen Herzerkrankung und der Entstehung von lebensbedrohlichen ventrikulären Arrhythmien. Das Vorhandensein von Ischämie und/ oder Myokardnekrose kann eine mechanische Formveränderung der afferenten und efferenten Fasern des ANS aufgrund der Geometrie im Zusammenhang mit nekrotischen und nicht-kontrahierenden Bereichen des Herzens hervorrufen. Ein seit neuem bekanntes Phänomen ist das elektrische Remodelling, das auf lokalem Nervenwachstum und Degeneration auf Myokardzellniveau im Zusammenhang mit Ischämie und/ oder Myokardnekrose auftritt. Als Ganzes betrachtet, wirkt bei Patienten mit koronarer Herzerkrankung und Zustand nach MI die kardiale autonome Funktion assoziiert mit erhöhtem sympathischen und verringertem vagalen Tonus begünstigend für das komplexe Phänomen lebensbedrohlicher Arrhythmien, da sie die kardiale automatische Funktion, Überleitung und wichtige hämodynamische Variablen verändern.

Definition und Mechanismus der Herzfrequenzvariabilität

Die Herzfrequenzvariabilität ist ein nicht-invasiver elektrokardiographischer Marker, der die Aktivität der sympathischen und parasympathischen Komponenten des ANS auf den Sinusknoten des Herzen widerspiegelt. Diese drückt die Gesamtsumme der Variationen sowohl in HR als auch in RR-Intervallen (Intervalle zwischen QRS-Komplexen normaler Sinusdepolarisationen) unmittelbar aus. Auf diese Weise analysiert die HRV die tonische Baseline der autonomen Funktion. In einem normalen Herzen mit integrem ANS, sind kontinuierliche physiologische Variationen der Sinuskurven zu erwarten, die einen ausgeglichenen sympathovagalen Status und eine normale HRV widerspiegeln. In einem durch myokardiale Nekrose vorgeschädigten Herzen tragen die Veränderungen in der Aktivität der afferenten und efferenten Fasern des ANS und in der lokalen neuronalen Regulation zu einem resultierenden sympathovagalen Ungleichgewicht bei, welches durch eine verminderte HRV gekennzeichnet ist.

Messmethoden der Herzfrequenzvariabilität

Die Analyse der HRV besteht aus einer Messserie der Variationen von aufeinanderfolgenden RR-Intervallen aus dem Sinusknoten, welche Informationen über den autonomen Tonus liefern. Verschiedene physiologische Faktoren wie Geschlecht, Alter, zirkadianer Rhythmus, Atmung und Körperposition können die HRV beeinflussen. Die Messverfahren der HRV sind nicht-invasiv und hochgradig reproduzierbar. Die meisten Holter Gerätehersteller empfehlen heutzutage HRV Analyseprogramme, die bereits in ihre Gerätesysteme integriert sind. Obwohl die Computeranalyse von Bandaufnahmen besser geworden ist, ist bei den meisten Messverfahren von HRV-Parametern die Intervention durch den Anwender erforderlich, um fehlerhafte Herzschläge, Artefakte und Veränderungen in der Aufnahmegeschwindigkeit, durch die die Zeitintervalle verändert werden, zu erfassen.

1996 hat eine Arbeitsgruppe der europäischen Gesellschaft für Kardiologie/ European Society of Cardiology (ESC) und der nordamerikanischen Gesellschaft für Schrittmachertherapie und Elektrophysiologie/ North American Society of Pacing and Electrophysiology (NASPE) Normen für die Messung, physiologische Interpretation und klinische Anwendung von HRV definiert und eingeführt. Zeitbereichindices, geometrische Messungen und Frequenzbereichindices bilden heutzutage die standardmäßig klinisch eingesetzten Parameter.

Analyse des Zeitbereichs


Die Zeitbereichanalyse misst die Veränderungen in der Herzfrequenz über die Zeit oder die Intervalle zwischen aufeinanderfolgenden normalen Herzzyklen. In einer kontinuierlichen EKG-Aufzeichnung wird jeder QRS-Komplex festgestellt - die normalen RR-Intervalle (NN-Intervalle) nach Sinusdepolarisationen oder die unmittelbare Herzfrequenz werden dann bestimmt. Die berechneten Zeitbereichvariablen können einfach sein, so wie das Haupt-RR-Intervall, die Hauptherzfrequenz, der Unterschied zwischen dem längsten und dem kürzesten RR-Intervall oder der Unterschied zwischen der Nacht- und der Tagesherzfrequenz und komplexer basierend auf statistischen Messmethoden. Diese statistischen Zeitbereichindices werden in zwei Kategorien eingeteilt, einschließlich Schlag-zu-Schlag-Intervalle oder Variablen, die direkt von den Intervallen selbst abgeleitet werden oder den unmittelbaren HR und Intervallen hergeleitet aus dm Unterschied zwischen angrenzenden NN-Intervallen. Die untenstehende Tabelle fasst die am häufigsten verwendeten Parameter des Zeitbereichs zusammen. Parameter der ersten Kategorie sind SDNN, SDANN und SD und die der zweiten Kategorie sind RMSSD und pNN50.

SDNN ist ein gobaler Index der HRV und spiegelt alle längerfristigen Komponenten und zirkadianen Rhythmen wider, die für die Variabilität in der aufgezeichneten Zeitspanne verantwortlich sind. SDANN ist ein Index für die Variabilität über durchschnittlich fünf Minuten. Dadurch liefert er Informationen über einen längeren Zeitraum. Er ist ein sensitiver Index für niedrige Frequenzen wie die physikalische Aktivität, Positionsveränderungen, zirkadianer Rhythmus. SD wird generell herangezogen, um die Veränderungen zwischen Tag und Nacht zu betrachten. RMSSD und pNN50 sind die am meisten verbreiteten Parameter basierend auf Intervallunterschieden. Diese Messwerte korrespondieren mit kurzfristigen HRV-Veränderungen und sind nicht abhängig von Tag/ Nacht – Variationen. Sie reflektieren Alterationen des autonomen Tonus die vorwiegend durch den Vagus vermittelt sind. Verglichen mit pNN50, scheint RMSSD stabiler zu sein und sollte für die klinische Anwendung vorgezogen werden.

Variabel

Einheiten  

Beschreibung

SDNN

ms

standard deviation of all NN intervals
(Standardabweichung aller NN-Intervalle)

SDANN

ms

standard deviation of the averages of NN intervals in all 5-minute segments of the entire recording
(Standardabweichung der Mittelwerte der NN-Intervalle in allen 5-Minuten-Abschnitten der gesamten Aufzeichnung)

SD (or SDSD)  

ms

standard deviation of differences between adjacent NN intervals
(Quadratwurzel des Durchschnitts der Summe der Quadrate von Unterschieden zwischen aufeinanderfolgenden NN-Intervallen)

RMSSD

ms

square root of the mean of the sum of the squares of differences between adjacent NN interval

pnn50

%

percent of difference between adjacent NN intervals that are greater than 50 ms
Prozent des Unterschieds zwischen aufeinanderfolgenden NN-Intervallen, die größer als 50 ms sind



Geometrische Methoden

Geometrische Methoden leiten sich ab und sind konstruiert aus der Konversion der Sequenzen von NN-Intervallen. Es gibt verschiedene geometrische Formen um die HRV zu bewerten: das Balkendiagramm, den HRV- Dreiecksindex und seine Modifikation, die dreieckige/ dreischenklige Interpolation des NN-Intervall-Balkendiagramms und die Methode, die auf Lorentz oder Poincaré-Untersuchungen basiert. Das Balkendiagramm beurteilt das Verhältnis zwischen der Gesamtzahl der festgestellten RR-Intervalle und der RR-Intervall-Variation. Der triangulare HRV-Index betrachtet den größten Ausschlag des Diagramms als ein Dreieck mit seiner Basisbreite entsprechend der Höhe der RR-Intervallvariabilität, seine Höhe gemäß der am häufigsten beobachteten Dauer der RR-Intervalle und seine Fläche entsprechend der Gesamtanzahl aller RR-Intervalle, die verwendet wurden, um es zu konstruieren. Der trianguläre HRV-Index ist Abschätzung der gesamten HRV.

Geometrische Methoden werden weniger durch die Qualität der aufgezeichneten Daten beeinflusst und liefern eine Alternative zu weniger einfach erhältlichen statistischen Parametern. Allerdings sollte die Aufnahmezeit mindestens 20 Minuten betragen, was bedeutet, dass Kurzzeitaufnahmen nicht durch geometrische Methoden bewertet werden können.

Von all der Vielzahl an Zeitbereich und geometrischen Methoden, die erhältlich sind, hat die Arrbeitsgruppe der ESC und der NASPE die Anwendung von vier Messmethoden zur HRV-Bewertung empfohlen: SDNN, SDANN, RMSSD und den HRV- triangular Index.

Analyse des Frequenzbereichs


Frequenzbereichanalyse (Leistungsdichtespektrum) beschreibt die periodischen Oscillerationen des Herzfrequenzsignals aufgespalten in verschiedene Frequenzen und Amplituden. Es liefert Informationen über die Höhe ihrer relativen Intensität (Varianz oder Power genannt) im Sinusrhythmus des Herzen. Schematisch kann die Spektralanalyse mit den Ergebnissen verglichen werden, die man erhält, wenn weißes Licht ein Prisma passiert, wobei verschiedene Lichteffekte unterschiedlicher Farben und Wellenlänge resultieren. Die Power Spectralanalyse kann mit zwei Methoden durchgeführt werden: 1) durch eine nichtparametrische Methode, die Fast Fourier Transformation (FFT), welche durch diskrete Höchstwerte für die verschiedenen Frequenzkomponenten charakterisiert ist und 2) durch eine parametrische Methode, die autoregressive Modellschätzung, wobei ein regelmäßiges flaches Aktivitätsspektrum resultiert. Während die FFT eine einfache und schnelle Methode darstellt, ist die parametrische Methode komplexer und benötigt eine Bestätigung der Tauglichkeit für das ausgewählte Modell.

Bei der Anwendung der FFT werden die individuellen RR-Intervalle im Computer gespeichert und in Frequenzbereiche mit unterschiedlichen Spektralfrequenzen transformiert. Dieser Prozess ähnelt dem Aufspalten des Klangs eines Symphonieorchesters in die zugrundeliegenden Noten. Die sich ergebenden Ergebnisse können in Hertz (Hz) umgewandelt werden, indem man durch die mittlere RR-Intervalllänge dividiert.

Das Power Spectrum besteht aus Frequenzbereichen zwischen 0 bis 0.5 Hz und unterteilt werden in vier Frequenzbereiche:Bereich ultra niedriger Frequenzen-the ultra low frequency band (ULF), Bereich sehr niedriger Frequenzen-the very low frequency band (VLF), Bereich niedriger Frequenzen-the low frequency band (LF) und der Bereich hoher Frequenzen-the high frequency band (HF).

Variabel

Einheiten

Beschreibung

Frequenzbereich

Total power – Gesamtleistung

ms2

variance of all NN intervals
(Abweichung aller NN-Intervalle)

<0.4 Hz

ULF

ms2

ultra low frequency
(ultra niedrige Frequenz)

<0.003 Hz

VLF

ms2

very low frequency
(sehr niedrige Frequenz)

<0.003–0.04 Hz

LF

ms2

low frequency power
(niedrige Frequenz)

0.04–0.15 Hz

HF

ms2

high frequency power
(Hochfrequenz)

0.15–0.4 Hz

LF/HF

ratio- Anteil

ratio of low-high frequency power
(Anteil an niedrig-hochfrequenter Leistung)





Kurzzeitige Spektralaufzeichnungen (5 bis 10 Minuten) sind durch die VLF, HF und LF Komponenten charakterisiert, wohingegen Langzeitaufnahmen zusätzlich eine ULF-Komponente beinhalten. Die obenstehende Tabelle zeigt die am meisten genutzten Frequenzbereiche. Die Spektralkomponenten werden vermittels Frequenz (Hertz) und Amplitude, welche durch die Fläche (oder Leistungsspektrumdichte) jeder Komponente ermittelt wird, bewertet. Also werden die Absolutwerte mit quaratischen Einheiten (Quadratmetern-m2) ausgedrückt. Natürliche Logarithmen (ln) der Leistungswerte können aufgrund der Schiefe der Verteilung verwendet werden. LF und HF-Leistungen können in absoluten Werten (m2) oder in normalisierten Werten (nu) ausgedrückt werden. Die Normalisierung der LF und HF wird mittels Subtraktion der VLF-Komponenten von der Gesamtleistung durchgeführt. Diese tendiert dazu, einerseits den Einfluss von Lärm aufgrund von Artefakten zu reduzieren und andererseits den Einfluss der Veränderngen in der Gesamtleistung auf die LF und HF-Komponenten zu minimieren. Sie ist hilfreich, wenn die Folgen verschiedener Interventionen bei dem selben Probanden (abgestuftes Kippen) bewertet werden oder wenn Probanden mit größeren Unterschieden in der Gesamtleistung verglichen werden. Normalisierte Einheiten erhält man wie folgt:

LF oder HF Norm (nu) = (LF or HF (m2))*100/ (Gesamtleistung (m2) – VLF (m2))

Die Gesamtleistung der RR-Intervallvariabilität ist die gesamte Varianz und entspricht der Summe der vier Spektralbereiche LF, HF, ULF und VLF. Die HF-Komponente ist generell definiert als ein Marker für die vagale Modulation. Diese Komponente ist atmungsvermittelt und daher durch die Atemfrequenz bestimmt. Die LF-Komponente wird sowohl durch das sympathische als auch das parasympathische Nervensystem moduliert. In diesem Sinne ist ihre Interpretation umstrittener. Einige Wissenschaftler betrachten LF-Stärke/ Dichte, insbesondere wenn sie mit normalen Einheiten ausgedrückt wird, als ein Maß für die sympathische Modulation, andere interpretieren sie als eine Kombination sympathischer und parasympathischer Aktivität. Der Konsens ist, dass sie eine Mischung beider autonomer Eingaben widerspiegelt. Praktisch ausgedrückt, wurde ein Ansstieg der LF-Komponente (Höchstleistung, mentaler und/ oder physischer Stress, sympathomimetische pharmakologische Substanzen) generell als Konsequenz von sympathischer Aktivität angesehen. Darüberhinaus führte die b-adrenerge Blockade zu einer Reduktion der LF-Power. Jedoch wurde unter einigen Bedingungen, welche mit sympathischer Übererregung assoziiert sind, zum Beispiel bei Patienten mit fortgeschrittener CHF, eine drastische Verminderung der LF-Komponente nachgeweisen, wodurch die verringerte Empfindlichkeit des Sinusknoten auf neuronale Reize reflektiert wird.

Das LF/HF-Verhältnis spiegelt das globale sympatho-vagale Gleichgewicht wider und kann als Messwert für dieses Gleichgewicht verwendet werden. Bei einem durchschnittlichen Erwachsenen unter Ruhebedingungen liegt das Verhältnis gewöhnlich zwischen 1 und 2.

ULF und VLF sind Spektralbereiche mit sehr niedrigen Oszillerationen. Der ULF-Bereich könnte zirkadiane und neuroendokrine Rhythmen widerspiegeln und der VLF-Bereich lange periodische Rhythmen. Es wurde herausgefunden, dass der VLF-Bereich eine wesentliche Determinante körperlicher Aktivität ist und er wurde als Marker der sympathischen Aktivität vorgeschlagen.

Korrelationen zwischen Zeit- und Frequenzbereichsindices und normalen Referenzwerten

Es gibt etablierte Korrelationen zwischen Zeitbereich und Frequnezbereichparametern: pNN50 und RMSSD korrelieren untereinander und mit der HF-Power (r = 0.96), SDNN und SDANN-Indices korrelieren signifikant mit der Gesamtleistung und der ULF-Komponente. Normale Referenzwerte und Werte bei Patienten sind mit einem MI für Standardmessungen der Herzfrequenzvariabilität.

Einschränkungen der Standard-HRV-Messmethoden


Da die HRV sich mit RR-Intervallen beschäftigt, ist ihre Messung auf Patienten, mit einem Sinusrhythmus und denen mit einer niedrigen Anzahl ektroper Schläge limitiert. In diesem Sinne sind ungefähr 20 bis 30% der Hochrisiko-postinfarkt-Patientenaufgrund häufiger Ektropie oder Episoden atrialer Arrhythmien, vor allem Vorhofflimmern von jeglicher HRV-Analyse ausgeschlossen. Das Letztere kann bei bis zu 15 bis 30% der Patienten mit CHF beobachtet werden und schließt diese von der HRV aus.

Nicht-lineare Methoden (fraktale Analyse) der HRV-Messung


Nicht-lineare Methoden basieren auf der Chaostheorie und fraktalen Geometrie. „Chaos” ist definiert als die Untersuchung multivariabler, nichtlinearer und nichtperiodischer Systeme. Chaos beschreibt natürliche System in einer anderen Weise, weil es zu der Zufälligkeit und Nichtperiodizität der Natur beitragen kann. Vielleicht kann die Chaostheorie dazu beitragen, die Dynamik der HR besser zu verstehen, wenn man berücksichtigt, dass der gesunde Herzschlag etwas unregelmäßig und in gewissen Weise chaotisch ist. In der nahe Zukunft können nicht-lineare fraktale Methoden neue Einblicke in die HR-Dynamik im Zusammenhang mit physiologischen Veränderungen und Hochrisikosituationen geben, insbesondere bei Patienten nach MI oder im Zusammenhang mit dem plötzlichen Tod.

Neuste Daten deuten an, dass die fraktale Analyse im Vergleich zu Standard-HRV-Messungen abnorme Bilder von RR-Fluktuationen effizienter detektieren.