CC BY
46
Рис. 6. Микрофотография (ув. х 400) адвентициального слоя венозной стенки. Окрашивание с использование моноклональных антител к CD 68, подкрашивание гематоксилин-эозином.
Выводы. Т.о., изменения венозной стенки затрагивают все слои и характеризуются разрастанием грубоволокнистой соединительной ткани, гиперэластозом, деформирующим склерозом на фоне снижения числа актин-, CyclinD1-,Ki 67- и CD 68- позитивных клеток, а также низкой активности металлопротеиназ (ММР 19, ММР 9), внеклеточного и внутриклеточного магния. Описанные выше изменения венозной стенки в процессе развития варикозной трансформации на стадии на стадии С4-С5 по СЕАР предполагают использование для радикального лечения методов эндовенозной облитерации, разрушающих интимальный и медиальный слой венозной стенки равномерно по всему диаметру пораженного сосуда.
Литература
1. Золотухин И.А., Богачев В.Ю., Кириенко А.И. Флеболо-гия.-том 3- № 1, 2009, с.4-11.
2. Кокосадзе Н.В. MALT-лимфома желудка: морфологические основы диагноза на материале гастробиопсии: Автореф. дис. канд. мед. наук./Н.В. Кокосадзе. - М., 2005. - 25с.
3. Камышников В.С. Справочник по клиникобиологической лабораторной диагностике: В 2-х т./В.С. Камышников. -Минск: Изд - во Беларусь, 2000. -Т.1. - 495 с.
4. Соколов А.Л., Лядов К.В., Стойко ЮМ. Эндовенозная лазерная коагуляция в лечении варикозной болезни. Медпракти-ка-М, Москва 2007. С.8-34.
5. Старавойтов В.А., Рогова Л.Н., Смирнов А.В. «Патогенетическое обоснование применения магнийсодержащей лекарственной композиции при лечении экспериментальной язвы же-лудка».Ж. «Вестник новых медицинских технологий» , т.ХУ1, №
2, 2009. С. 43-48.
6. Феган Дж. Варикозная болезнь. Компрессионная склеро-терапия. // Сб. трудов. М.: Издательство НЦССХ им. А. Н. Бакулева РАМН.1999. С. 54-74.
7. Швальб П.Г., Ухов Ю.И. Патология венозного возврата. -Рязань 2009. 209 с.
8. Perrin M et.al. Endoluminal treatment of lower limb varicose vein by endovenouslaser and radiofreguencytechnigues. Phlebology.-vol.19-№4,Dec.2004, pp.170-178
IMMUNOHISTOCHEMICAL INDICATORS OF THE TISSUES REORGANIZATION OF VENOUS WALL AT PATIENTS WITH VARICOSE DISEASE IN THE STAGE OF DEVELOPMENT С4-С5 ON СЕАР
T.V.ZAMECHNIC, L.N.ROGOVA, S.I.LARIN Volgograd State Medical University
Morphohistological and histochemical features of venous wall re-modelling in the stage of С4-С5 according to СЕАР were studied on 33 fragments of the veins extracted during operations at patients with varicose disease. Changes characteristic for fibrosis, dystrophy and anaphase of smooth muscle elements, absence of matrix-metalloproteinase ММР 9 and ММР19 activity expression, low concentration of Cyclin B1, Ki67, CD of 68 positive cells were revealed. The concentration of plasma and intra-erythrocyte magnesium at operated patients was below similar indices of control group.
Key words: varicose disease, ММР 9 and ММР19 activity, Cyclin B1, Ki67, CD 68, magnesium in blood.
УДК 616.12.-008.331.1+616.441-071.45]:612.17
ОСОБЕННОСТИ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ РИТМА СЕРДЦА ПРИ СОЧЕТАНИИ АРТЕРИАЛЬНОЙ ГИПЕРТЕНЗИИ И АУТОИММУННОГО ПОРАЖЕНИЯ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ ПО ДАННЫМ DFA-АНАЛИЗА
В.И. ЗОЛОЕДОВ, О.С. СЕМЕНОВА, Н.П. СЕРЕЖЕНКО*
В статье приводятся результаты исследования особенностей вариабельности ритма сердца при сочетании гипертонической болезни и аутоиммунного поражения щитовидной железы с использованием DFA-анализа.
Ключевые слова: артериальная гипертензия, аутоиммунный тирео-идит, вариабельность ритма сердца, гипертиреоз, гендерные и возрастные различия, DFA-анализ, холтеровское мониторирование.
Организм человека можно рассматривать как высоко интегрированную совокупность органов и систем. Их тесная функциональная связь осуществляется за счет наличия нескольких контуров передачи информации и эффекторных воздействий, осуществляемых при участии нервной и эндокринной систем [1,2,11]. Высокая информативность анализа изменений, возникающих в данных контурах регуляции при различных процессах, обуславливает целесообразность и необходимость изучения разнообразных маркеров их состояния. Одним из методов косвенной неинвазивной оценки данных регуляторных систем является исследование биоэлектрических сигналов, что особенно актуально с учетом их физиологической значимости и наличия межсис-темных корреляций в норме и патологии. Тем не менее, только в последние десятилетия стал возможным полноценный анализ разнообразных электрофизиологических процессов, существующих в организме человека. Это связано с разработкой нового математического аппарата количественной оценки комплексных саморегулирующихся нестационарных систем. Одним из современных методов обработки, применяемых для изучения в частности биоэлектрических сигналов, является анализ флюктуаций после удаления тренда (DFA-анализ) [6,11,12,14].
В общем случае, флюктуации сигнала подчиняются степенному закону в широком диапазоне частот при неизменном масштабе и рассматриваются как фрактальные. Данная вариабельность сигнала, обозначаемая далее как F, может быть представлена в виде функции временного интервала п и описываться формулой F(n)=pna, (1)
где p - коэффициент пропорциональности, а - степенной масштабный коэффициент, зависящий от корреляционных особенностей сигнала. Особо интересен случай а=1. Данная ситуация характерна для изучения биологических объектов и трактуется как 1//или «розовый» шум. Распределение сигнала в соответствии с указанной зависимостью является характеристикой комплексных динамических систем, образованных множеством элементов с большим числом полимодальных связей и функционирующих в не- или квазистационарном состоянии. Как правило, данные системы характеризуются оптимальной стабильностью, восприятием, передачей, хранением и обработкой информации в условиях изменяющихся условий внешней среды, что характерно для многих объектов как живой, так и неживой природы. Таким образом, оценка флюктуаций объектов с характеристиками сигналов 1// используется как один из показателей их эффективности и адаптационной способности.
Одним из методов неинвазивной оценки состояния регуляторных систем является изучение вариабельности сердечного ритма (ВСР). Оценка данного показателя широко применяется в физиологии и клинической медицине как косвенный показатель функционального состояния организма в норме и патологии. В настоящее время наибольшее распространение получили методы, основанные на анализе временных и частотных характеристик. Оценка временных показателей использует как правило оценку средней дисперсии или вариабельности интервалов Я-Я с использованием стандартных статистических подходов. Частотные характеристики применяются в основном при оценке мощности спектральной плотности вариабельности сигнала. Для данных
* ГОУ ВПО Воронежская государственная медицинская академия им. Н.Н. Бурденко, 394030 Россия, г. Воронеж, ул. Студенческая, 10, тел.: 8(473)296-17-99
методик разработаны стандарты оценки и установлены физиологические факторы, оказывающие влияние на получаемые результаты. К ним относятся, в частности, влияние дыхания, барорефлексы, связанные с активацией парасимпатической системы. Однако в большинстве случае рациональность использования указанных методов доказана при небольшой длительности анализируемых временных интервалов записи кардиоритмограммы, проводимой в стандартных условиях, искусственно придающих сердечному ритму «стационарный» характер. При длительной записи существенное влияние начинает оказывать квазистационарность изучаемого процесса. Особое значение это имеет при анализе результатов длительного (холтеровского) ЭКГ-
мониторирования.
Изучение огибающей кривой интервалов Я-Я, полученной в ходе мониторирования выявило наличие обратно пропорциональной зависимости частот в широком диапазоне использовавшихся масштабов анализа. Это проявление фрактальности в виде наличия 1//шума в сердечном ритме позволило сделать предположении о работе механизмов регуляции в «критическом» режиме, позволяющем обеспечивать максимальную гибкость для обеспечения адекватного реагирования на изменения условий внешней и внутренней среды. Одним из методов, позволяющих провести углубленный анализ временных характеристик сигналов с такой внутренней структурой, является DFA-анализ. В ряде исследований установлено, что применение алгоритма DFA-анализа дает более полноценную и адекватную, с учетом неста-ционарности процесса, количественную оценку изменчивости интервалов Я-Я. Установлено, что в отсутствии патологических процессов для вариабельности сердечного ритма характерно подчинение распределения в соответствии с законом 1//, отклонения от которого наблюдаются при патологических процессах, а также в различные возрастные периоды.
Цель исследования — изучение изменений вариабельности сердечного ритма с помощью DFA-анализа у больных с гипертонической болезнью, протекающей на фоне хронического аутоиммунного тиреоидита. В доступной литературе мы не встретили данных о применении метода DFA-анализа для изучения особенностей регуляции ритма сердца у данной категории больных [36,8,9]. По нашему мнению, применение этого метода математического анализа позволяет провести комплексную оценку контуров регуляции: как нервного, так и гуморального, что приобретает особую актуальность, учитывая наличие патологии щитовидной железы. Осуществлялась оценка как кратковременной, так и долговременной изменчивости при различных значениях скей-линговых коэффициентов, что позволило выделить особенности регуляции сердечного ритма, связанные с указанными регуляторными системами.
Маетнриалы и методы исследования. Нами были изучены записи суточного ЭКГ-мониторирования 148 пациентов с указанным сочетанием патологических процессов. Возраст пациентов колебался от 27 до 68 лет. Средний возраст пациентов составил 52 года. В обследовавшийся группе преобладали женщины - 117 больных, мужчин - 31. Указанная особенность половой структуры клинической группы связана с преобладанием аутоиммунного поражения щитовидной железы у женщин. Проводилось обследование, включавшее осмотр терапевта, кардиолога и эндокринолога, ЭХОКГ, ЭКГ, холтеровское мониторирование, ультразвуковое исследование щитовидной железы, определение уровня свободных Т3, Т4, ТТГ. По результатам анализа данных профиля гормонов щитовидной железы все больные клинической группы были разделены на 3 подгруппы. Первую составили 23 пациента (3 мужчины, 20 женщин) с гиперфункцией щитовидной железы, 2 группу - 55 больных (6 и 49 - соответственно) с эутиреоидным состоянием, 3 подгруппу - 70 больных (22 и 48) - с явлениями гипотиреоза. Во 2 подгруппе была выделена подгруппа с явлениями скрытого гипотиреоза (по уровню ТТГ) 39 человек (4 и 35).В качестве контрольных групп обследованы 50 здоровых лиц (20 мужчин, 30 женщин) в возрасте от 25 до 65 лет - контроль 1 и 72 (37 мужчин, 45 женщин) пациента с гипертонической болезнью без заболеваний щитовидной железы - контроль 2.
Для анализа использовались результаты холтеровского мо-ниторирования, проводившегося с использованием комплекса «Кардиотехника», осуществлялся экспорт данных в формат РЬу-с последующим выделением результатов разметки интервалов Я-Я с использованием интерфейса CygWin. Для обработки данных была разработана оригинальная программа, реализующая
алгоритм DFA-анализа, описанный ниже. Оценивались выборки в 8192 интервала Я-Я. Полученные данные обрабатывались в пакете 81айвйса 6.1 с использованием методов дисперсионного анализа, в качестве апостериорного применялся критерий Тьюки для выборок неравного объема, использовались линейный и нелинейный регрессионный анализ. Результаты представлены в виде средних значений ± 1,96а.
На рис.1 приведены рабочие окна разработанной нами программы анализа. Ее преимуществом является возможность изучения сигналов вне зависимости от их модальности при условии представления исходных данных в виде текстового табулированного файла. В окне ввода сигнала возможно осуществление его первичной фильтрации с целью устранения артефактов, просмотр результирующей кривой, селекция диапазона изучения и выбор метода анализа: DFA-метод или диадическое дискретное вейвлет-преобразование. При выборе DFA-анализа осуществляется определение разееров окна анализа, количество окон и шаг расчета. Полученные данные выводятся в виде графика с указанием полученного скейлингового коэффициента. Возможно масштабирование полученной информации с целью подробного изучения полученных результатов и поиска точек перегиба.
Рис.1 Рабочие окна разработанной программы анализа электрофизиологических сигналов
Методика DFA-анализа, реализованная в ходе выполнения данного исследования, была предложена Peng в 1995 г. [14] и успешно применяется для количественной оценки степени самоподобия процессов в биологических, физических и социальных системах, например таких как: экономические исследования, изучение климатических изменений, структуры ДНК, анализ нейронных сетей, а также динамика показателей сердечнососудистой системы. В приложении к исследованию сердечного ритма используется подход с оценкой изменчивости интервалов R-R, определяемая DFA-функцией^п):
F(n) = . I-L £ (y(k) - ynk(n))2 ’ (2)
V L k=1
где y(k)-y„(k) - флуктуация в k-той точке после удаления тренда в окнах. Масштабно-зависимый вариант данного метода используется в кардиологической практике для оценки состояния больных с инфарктом миокарда и сердечной недостаточностью.
В качестве зависимой от шкалы меры нами использовалась
DFA-функция F(n); в качестве независимой, реализуемой на основе нахождения скейлинговых показателей - значение скейлингового показателя DFA а^рл при условии масштабируемости F(п) =гс па ■
Для расчета независимых от шкалы мер ВСР для DFA-анализа методом наименьших квадратов находилась прямая, являющаяся касательной к графику зависимости логарифма DFA-функции logF(n) от логарифма шкалы log(n)■ Скейлин-говый показатель DFA а^л в таком случае равен угловому коэффициенту найденной касательной.
Алгоритм вычисления F(n) повторялся в пределах излучавшегося диапазона окон анализа с последующим построением зависимости флюктуации F(n) как функции размера окна анализа п. Согласно (1), наличие линейной зависимости при построении последней в двойной логарифмической системе координат свидетельствует о наличии функции масштабирования. Интерпретация значений а проводится исходя из следующих положений. Для некоррелированных рядов данных (в данном случае - последовательности интервалов Я-Я) значение а=0,5; в случае а>0,5 имеются указания на то, что имеет место корреляции ряда, т.е. при наличии удлинённого интервала Я-Я по сравнению со средним можно ожидать следующего за ним аналогичного интервала. В диапазоне а значений от 0 до 0,5 можно предполагать отсутствие подобной зависимости: после удлинённого интервала Я-Яс большей вероятностью будет следовать обычный или укороченный. Особый случай представляют значения а=1,5, характерными для так называемого броуновского шума с высокой степенью внутренней корреляции. Случай с а=1 соответствует промежуточному состоянию между случайным и высоко коррелированным процессами.
В большинстве исследований, посвященных изучению ВСР с помощью методик вейвлет-преобразования и DFA-анализа, целью являлось исследование частотных диапазонов, связываемых с активностью нервного контура регуляции, а именно -влияний вегетативной нервной системы, при этом оптимальным диапазоном значений п является 8-64. Выделяют диапазоны а/, соответствующий значениям 4<п<16 и а^-16<п<64. Значения величин а при больших величинах п изучено недостаточно хорошо. Тем не менее, его связывают с влияниями, обусловленными метаболическими процессами и влияниями гуморального контура регуляции. Этими данными был вызнав наш интерес к исследованию значений а для п в диапазоне от 512 до 2048, наиболее информативным значением оказалась величина а/024.
Несмотря на достаточно интенсивные изыскания в области выявления параллелей патофизиологических измененийи величин скейлинговых коэффициентов DFA-анализа только в последнее время появились работы [6,7,8,15], где выявленные изменения получили серьезное обоснование. В них предлагается проводить выделение 6 частотных диапазонов, выявляемых при изучении вариабельности сердечного ритма: I - от 2 до 0,6 Гц соответствует диапазону физиологической изменчивости частоты сердечных сокращений в зависимости от уровня доминирующих пейсмейкеров; II - от 0, до 0,145 Гц соответствует дыхательной активности; III - от 0,145 до 0,052 Гц - физиологической регуляции тонуса скелетной мускулатуры; IV - от 0,052 до 0,021 Гц -влияниям вегетативной нервной системы; V- от 0,021 до 0,0095 Гц - с процессами собственного метаболизма эндотелия сосудов; VI- с центральной частотой диапазона 0,007 Гц связывают с метаболическими процессами в сосудистой стенке, обусловленными гормональными влияниями, в частности - половых гормонов и уровнем простагландинов [6,15]. Выделение указанных низкочастотных диапазонов стало возможным только с внедрением современных методов математического анализа квазиста-ционарных процессов, таких как DFA-анализ и вейвлет-преобразование. Сопоставление скейлинговых коэффициентов а и согласно предложенному делению соответствует III для а/, IV -для а2, V-VI - для а/024.
Помимо величины адрл определенное диагностическое значение имеет положение точек перегиба касательной к кривой DFA-функции. Оно так же связывается с активностью регуляторных систем и отличается у больных с различными заболеваниями.
Анализ значений скейлингового коэффициента а при различных значениях п выявил существенные изменения его значений в зависимости от возраста, пола, уровня артериального давления, гормонального профиля и давности заболевания обследо-
ванных пациентов.
Таблица 1
Значения скейлингового коэффициента а в зависимости от возраста и пола
Из данных табл. 1 видно, что наибольшая вариабельность значений а^лвыявлена в клинической группе больных с у женщин пременопаузального и менопаузального периодов. Наши данные в данном случае согласуются с результатами [6,10-13] о зависимости значений а^вл, пола, возраста и риска развития сердечнососудистых заболеваний в периоды гормональной перестройки.
Исходя из данных о наличии корреляций уровня организации физиологической регуляции ритма сердца и значений а и анализа полученных результатов можно предположить, что отмеченные статистически значимые межгрупповые отличия для а/024 вероятно отражают нарастающие нарушения метаболических процессов в эндотелии сосудов и снижение эластичности сосудистой стенки у больных с гипертонической болезнью по сравнению с контрольной группой здоровых. Обращает внимание большая степень выраженности изменений скейлингового коэффициента у пациентов с сочетанием артериальной гипертензии и аутоиммунной патологией щитовидной железы. Так же, по нашему мнению, заслуживает внимания тот факт, что относительно большая степень снижения для а выявляется у женщин премено-паузального и менопаузального возраста, что может косвенно отражать большую выраженность степени нарушений у данной категории больных.
Отмечена достаточно высокая вариабельность значений а в зависимости от возраста. В данном случае полученные данные совпадают с результатами исследований [6,10-13], показавших наличие возрастного «тренда». В контрольной группе 1 отмечается умеренно выраженная корреляционная зависимость возраста и коэффициента а/ у мужчин: г=0,41, р<0,05; у женщин г=0,38, р<0,05. Сходная, но менее тесная зависимость наблюдалась и в отношении а/024'- г=0,36, р<0,05 умужчин; у женщин она была более тесной г=0,67, р<0,05. Зависимость а2 была менее тесной и составила в г=0,33, р<0,05 и г=0,31, р<0,05 в первом и втором случаях соответственно.
Учитывая поставленную цель изучить особенности ВСР у больных с сочетанием аутоиммунной патологии щитовидной железы и артериальной гипертензией и выявленные изменения скейлинговых коэффициентов, связанных с различным уровнем регуляции, в частности - потенциальные возможности оценки метаболических влияний нами было проведено изучение данных параметров в зависимости от уровней тиреоидных гормонов и тиреотропного гормона.
Изучение положения точек перегиба на результирующей кривой DFA-анализа оказало наличие пяти кардинальных точек перегиба: в области логарифмов значений для окон анализа п 816, 56-72, 512-640, 900-1148 и 2000-2100. В трех случаях выделенные диапазоны точно совпадают с априорно выбранными значениями aDFл■ Диапазон 512-640 пересекается с частотным промежутком III, причем ему соответствовали, как правил, меньшие значения aDFл■ Мы исключили указанные поддиапазоны в связи с тем, что, с одной стороны, для них была характерна малая частота появления - в 3, 8 и 6 наблюдениях в соответствии с выделенными группами анализа. Кроме того, нам не удалось выделить соответствия данных диапазонов каким-либо клиническим проявлениям, так же не была выявлена их связь с возрастом и полом обследовавшихся лиц.
Особую актуальность в данном отношении по нашему мнению представляют изменения скейлинговых коэффициентов и содержания ТТГ (табл. 2). Наш интерес к данной зависимости
Контроль 1 Контроль 2 Клиническая группа
аі а2 аі024 аі а2 аі024 аі а2 аі024
До 30 лет
М 1,24±0,07 1,09±0,12 1,07±0,04 1,19±0,04 0,88±0,06 1,01±0,05 1,11±0,29 1,08±0,26 0,81±0,13***
Ж 1,31±0,09 1,07±0,19 1,19±0,02 1,42±0,05 1,11±0,07 1,11±0,03* 1,11±0,25 1,12±0,17 0,71±0,23**,***
От 31 до 45 лет
М 1,31±0,02 1,13±0,12 1,14±0,02 1,26±0,04 1,11±0,04 1,03±0,04 1,16±0,10 0,91±0,14*** 0 73±0 19** ***
Ж 1,34±0,04 1,12±0,09 1,11±0,08 1,24±0,04* 1,15±0,05 0,97±0,04* 1,57±0,14**,*** 0,67±0,25**,*** 0,59±0,31**,***
От 46 до 60 лет
М 1,37±0,04 1,11±0,07 1,15±0,02 1,18±0,02* 1,07±0,02* 1,13±0,04 0,83±0,12**,*** 0,77±0,21**,*** 0,81±0,14**,***
Ж 1,43±0,02 1,10±0,04 1,17±0,05 1,22±0,04* 1,04±0,03* 1,11±0,04* 0,78±0,24**,*** 0,69±0,23**,*** 0,93±0,14**
Старше 60 лет
М 1,51±0,03 1,14±0,04 1,13±0,04 1,22±0,05* 1,21±0,01* 1,02±0,08 0,86±0,22**,*** 0,79±0,16**,*** 0,72±0,28**
Ж 1,59±0,03 1,11±0,06 1,21±0,02 1,21±0,02* 1,18±0,07 0,98±0,13* 0,91±0,15**,*** 0,58±0,20**,*** 0,50±0,31**,***
Примечание: статистически значимые различия р<0,05: между группами контроль 1 и 2 - *, контроль 1 и клинической группой - **, контроль 2 и клинической группой -
***
обусловлен тем, что частым исходом аутоиммунной патологии щитовидной железы является гипотиреоидное состояние [3]. Зачастую гипотиреоз может протекать без выраженных клинических изменений, скрыто, при этом уровень ТТГ является его важным диагностическим маркером. Все больные в зависимости от уровня ТТГ были разделены на 6 групп: с уровнем менее 0,4 мМЕ/л, 0,41-1,10 мМЕ/л, 1,11-1,50 мМЕ/л, 1,51-2,10 мМЕ/л, 2,105 мМЕ/л и более 5 мМЕ/л. Уровни 0,4 и более 5 мМЕ/л были выделены как 2,5 и 97,5 уровни центильного распределения в соответствии данными с популяционного исследования [8].
Из приведенных данных следует, что как при гипо-, так и гипертиреоидных состояниях отмечается уменьшение величины
а. Тем не менее, обращает внимание более выраженное снижение скейлинговых показателей во всех диапазонах величин n и высоких значениях ТТГ, соответствующих явлениям гипотиреоза. Это может быть проявлением большей степени нарушения метаболических процессов в эндотелии у пациентов с гипотиреоидным состоянием и артериальной гипертензией.
Таблица 2
Значения скейлингового коэффициента а в зависимости уровня ТТГ у больных клинической группы
Уровень ТТГ, мМЕ/Л Клиническая группа
al а2 аЮ24
<0,4 1,11±0,29 0,б8±0,31 0,44±0,1б
0,41-1,10 1,11±0,25 0,92±0,27 0,48±0,12
1,11-1,50 1,32±0,32 1,15±0,19 0,98±0,09
1,51-2,10 1,37±0,34 1,13±0,12 0,81±0,09
2,10-4 0,75±0,22 0,77±0,28 0,73±0,39
>4 0,б3±0,09 0,41±0,03 0,29±0,10
Проведение регрессионного анализа выявило нелинейную зависимость во всех анализировавшихся диапазонах а от уровня ТТГ. Коэффициент регрессии при аппроксимировании полиномом 2 степени составил для ai r=0,31, а2 r=0,37, а^24 r=0,59. Необходимо отметить достаточно тесную степень связи указанных параметров, особенно для больших значений n скейлингового коэффициента. Выявленная зависимость может служить, на наш взгляд, одним из дополнительных критериев степени тяжести ангиопатии при различных формах патологии щитовидной железы. Многомерный регрессионный анализ с использованием в качестве дополнительного предиктора пола, помимо указанных величин, выявил его существенное влияние на значения скейлин-говых показателей. Так, величина в для него составила в целом по группе 0,41 при t=19,78, R2=0,26, в случае уровня ТТГ в=0,26, t=10,98; для всех полученных результатов p<0,05.
Проведение анализа зависимости скейлинговых показателей от длительности течения хронического аутоиммунного тиреоиди-та (ХАИТ) и артериальной гипертензии (АГ), уровня систолического и диастолического давления (САД и ДАД - соответственно) и трансмитрального кровотока (ТМК Е/А) по данным допплерэ-хокардиографии выявил следующие зависимости (табл. 3).
Таблица 3
Результаты множественного регрессионного анализа скейлинговых коэффициентов в зависимости от данных клинико-анамнестического исследования
aDFA Длительность ХАИТ Длительность АГ САД ДАД ТМК Е/А
в t в t в t в t в t
al 0,1б 2,22* 0,20 3,18* 0,38 13,18* 0,29 9,27* 0.02 0,53
а2 0,14 2,10* 0,27 4.11* 0,22 7,31* 0,24 8,б1* 0.01 0,48
al024 0,24 5,28* 0,31 12,29* 0,28 10,22* 0,41* 13,4б 0,10 1,71
R"=0,31
Примечание: * - отмечены значения достоверные для p<0,05
Полученные величины коэффициента множественной регрессии Rи в демонстрируют наличие достаточно тесной нелинейной зависимости скейлинговых коэффициентов в зависимости от анализировавших предикторов. Необходимо отметить тесную зависимость aj и аю24 от длительности течения как артериальной гипертензии, так и ХАИТ, уровня систолического и диастолического артериального давления.
По нашему мнению, полученные результаты могут свидетельствовать в пользу предложенной [б] схемы частотных диапазонов, отражающих различные уровни состояния регуляции сердечно-сосудистой системы и скейлинговых показателей. Прове-
денный анализ их динамики у больных с артериальной гипертензией и патологией щитовидной железы в сравнении со здоровыми лицами и пациентами с артериальной гипертензией без патологии эндокринной системы выявил наличие статистически значимых различий между анализировавшимися группами. Выявленная связь параметров а^вл, длительности течения заболевания, уровня артериального давления и показателей гормонального профиля могут быть использованы как дополнительные критерии тяжести течения заболевания и эффективности проводимого лечения.
Литература
1. Баевский, P.M. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности практического применения / Р.М.Баевский, Г.Г.Иванов - М.: Медицина, 2000. - 295с.
2. Михайлов, В.М. Вариабельность ритма сердца. Опыт практического применения метода / В.М. Михайлов.- Иваново, 2000.- 200 с.
3. Болезни щитовидной железы. Пер. англ./Под ред. Л.И. Бравермана. - М.Медицина, 2000.- 432 с.
4. Левина Л.И. Сердце при эндокринных заболеваниях. Ленинград: «Медицина», 1983.-245с.
5. Дическул М.Л. Вегетативная регуляция сердечного ритма при тиреопатиях //Автореферат диссертации кандидата мед. наук - Барнаул, 2002, 22 с.
6. Shiogai Y Nonlinear dynamics of cardiovascular aging // Thesis of dissertation for the degree of Doctor of Philosophy, Lancaster, 2007, 135 p.
7. Perakakis P Fractal analysis of cardiac dynamics: the application on short-term heart rate variability // Thesis of dissertation for the degree of Doctor of Philosophy, Granada, 2009, 122 p.
8. IqbaL4 et al. Thyroid Stimulating Hormone and Left Ventricular Function/A Iqbal, H Schirmer, P Lunde, Y Figenschau, K Rasmussen, R Jorde // J. Clin. Endocrinol. Metab. 2007 92:3504-3510
9. Thurner S, Feurstein MC, Teich MC. Multiresolution Wavelet Analysis of Heartbeat Intervals Discriminates Healthy Patients from those with Cardiac Pathology. PhysRevLett, 1998; 80:1544-47
10. M. Teich, S. Lowen, K. Vibe-Rheymer, and C. Heneghan, Heart rate variability: measures and models./ Nonlinear Biomedical Signal Processing, vol. II, Dynamic Analysis and Modeling. New York: IEEEPress, 2001, pp. 159-213.
11. Malik M et al: Heart Rate Variability. Standards of Measurement, Physiological Interpretation and Clinical Use. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Circulation, 93:1043-1065, 1996
12. Kampouraki A, Manis G, Nikou C Heartbeat Time Series Classification With Support Vector Machines IEEE Transactions on information technology in biomedicine, v. 13, N. 4, 2009, pp. 512-518
13. Khoor S et al Heart Rate Analysis and Telemedicine: NewConcepts&Maths / ActaPolytechnicaHungaricav. N. 1, 2008, pp. 135-145
14. C.K. Peng, S. Havlin, H.E. Stanley and A.L. Goldberger, Quantification ofscaling exponents and crossover phenomena in non-stationary heartbeat time series, Chaos 5 (1995) 82-87.
15. H. Peng, V. Matchkov, A. Ivarsen, C. Aalkajaer H. Nilsson, Hypothesisfor the initiation of vasomotion,Circ. Res. 88 (2006) 810815.
PECULIARITIES OF HEART RATE VARIABILITY IN PATIENTS WITH HYPERTENSION AND AUTOIMMUNE THYROID DISEASE PROSESSED WITH DETRENDED FLUCTUATION ANALYSIS
V.I. ZOLOYEDOV, O.S. SEMENOVA, N.P. SEREZHENKO Voronezh State Medical Academy after N.N. Burdenko
The article presents the results of studying the peculiarities of heart rate variability at combination of arterial hypertension and autoimmune thyroid disease by means of DFA-analysis application.
Key words: arterial hypertension, autoimmune thyroid disease, heart rate variability, hypothyroidism, gender and age distinction, DFA-analysis, Holter monitoring.
