Устойчивость параметров суточной вариабельности сердечного ритма как паттерн функционального состояния немодифицируемых факторов ее формирования

Введение. В вариабельности сердечного ритма (ВСР) вследствие ритмически протекающих процессов прослеживаются устойчивые циклические колебания, которые к настоящему времени широко регистрируются в технологиях длительного мониторинга сердечного ритма. Представляется интересным, возможно ли применение данных ВСР, полученных методом холтеровского мониторирования (ХМ) ЭКГ, для оценки немодифицируемого индивидуального состояния сердечной реактивности. Цель. Поиск доказательств наличия в стандартных условиях поведения человека устойчивого паттерна вариабельности сердечного ритма на протяжении суток, обусловленного набором стойких рефлексий, индивидуально сформированных в процессе онтогенеза. Материалы и методы. В исследование включено 20 практически здоровых лиц мужского пола полузакрытого коллектива в возрасте 18–19 лет, которым проводилось суточное ХМ ЭКГ. Обследуемые были распределены на 2 группы с одинаковой средней частотой сердечных сокращений (ЧСС) за сутки (n=10): группа 1 – лица с высокой ВСР и группа 2 – лица с низкой ВСР. Изучаемые параметры ВСР анализировались двукратно с интервалом между исследованиями 4 года. Результаты. При схожих значениях среднего R-R-интервала за сутки разница числовых параметров ВСР между группами сохранялась как в начале, так и в конце исследования. Показатели ВСР (SDNN, SDANN, rMSSD, pNN50) были стабильно выше в группе 1 (p<0,01). Спектральный анализ выявил значимо более высокие уровни LF и HF у лиц с высокой ВСР (p<0,01), тогда как VLF преобладал в группе 2 (p<0,01). Внутригрупповые показатели ВСР не продемонстрировали статистически значимых различий с течением времени – SDNN (p₁ =0,06, p₂ =0,11), SDANN (p₁ =0,06, p₂ =0,17), rMSSD (p₁ =0,06, p₂ =0,07) и pNN50 (p₁ =0,14, p₂ =0,09), это позволяет выдвинуть предположение о существовании стойких во времени паттернов ВСР. Установлены признаки достоверного снижения общей мощности показателей ВСР (р<0,05) у обследованных лиц в генеральной выборке (n=20) за исследуемый период (50 месяцев) при отсутствии изменения параметров средних значений ЧСС и индекса LF/HF (1,4–1,5, p=0,08), что исключает изменение вегетативного баланса как причину снижения ВСР. Заключение. Полученные результаты свидетельствуют в пользу существования устойчивого паттерна ВСР наряду со снижением реактивности системы с течением времени из-за изменения функционального состояния сосудистого рецепторного поля.

1. Tiwari R, Kumar R, Malik S, et al. Analysis of Heart Rate Variability and Implication of Different Factors on Heart Rate Variability. Curr Cardiol Rev. 2021;17(5):e160721189770. https://doi.org/10.2174/1573403X16999201231203854.

2. Новиков И. И., Степаненко И. А. Влияние регулярных физических тренировок на вариабельность сердечного ритма у здоровых мужчин молодого возраста // Известия Российской военно-медицинской академии. 2022. Т. 41, № S2. С. 310–312.

3. Cтепаненко И. А., Салухов В. В., Кицышин В. П., и др. Конституциональные и нейрогуморальные показатели в диагностике преждевременных сердечных сокращений у здоровых лиц старшего подросткового возраста // Medline.ru. Российский биомедицинский журнал. 2018. Т. 19. С. 705–720.

4. Mejía-Mejía E, Budidha K, Abay TY, et al. Heart Rate Variability (HRV) and Pulse Rate Variability (PRV) for the Assessment of Autonomic Responses. Front Physiol. 2020;11:779. https://doi.org/10.3389/fphys.2020.00779.

5. Stepanenko I, Novikov I, Mihailidou A, et al. The effect of regular physical training on heart rate variability in healthy male volunteers. European Journal of Preventive Cardiology. 2022;29(1):369-370. https://doi.org/10.1093/eurjpc/zwac056.260.

6. Shaffer F, Meehan ZM. An Undergraduate Program with Heart: Thirty Years of Truman HRV Research. Appl Psychophysiol Biofeedback. 2022;47(4):317–326. https://doi.org/10.1007/s10484-022-09543-5.

7. Taoum A, Bisiaux A, Tilquin F, et al. Validity of UltraShort-Term HRV Analysis Using PPG-A reliminary Study. Sensors (Basel). 2022;22(20):7995. https://doi.org/10.3390/s22207995.

8. Liang D, Wu S, Tang L, et al. Short-Term HRV Analysis Using Nonparametric Sample Entropy for Obstructive Sleep Apnea. Entropy (Basel). 2021;23(3):267. https://doi.org/10.3390/e23030267.

9. Ortega E, Bryan CYX, Christine NSC. The Pulse of Singapore: Short-Term HRV Norms. Appl Psychophysiol Biofeedback. 2024;49(1):55-61. https://doi.org/10.1007/s10484-023-09603-4.

10. Ramachandran H, Butlin M, Quinn B, et al. Comparison of frequency-based techniques for assessment of baroreceptor sensitivity and heart rate variability. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2017:3985-3988. https://doi.org/10.1109/EMBC.2017.8037729.

11. Pinna GD, Maestri R, La Rovere MT. Assessment of baroreflex sensitivity from spontaneous oscillations of blood pressure and heart rate: proven clinical value? Physiol Meas. 2015;36(4):741- 753. https://doi.org/10.1088/0967-3334/36/4/741.

12. Cygankiewicz I, Zareba W. Heart rate variability. Handb Clin Neurol. 2013;117:379-393. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53491-0.00031-6.

13. Кучмин А. Н., Голиус О. А., Шустов С. Б., Кицышин В. П. Частота и характер нарушений сердечного ритма по данным суточного мониторирования у здоровых военнослужащих молодого возраста // Военно-медицинский журнал. 2010. Т. 331, № 4. С. 13–19.

14. Hayano J, Yuda E. Pitfalls of assessment of autonomic function by heart rate variability. J Physiol Anthropol. 2019;38(1):3. https://doi.org/10.1186/s40101-019-0193-2.

15. Hayano J, Yuda E. Assessment of autonomic function by long-term heart rate variability: beyond the classical framework of LF and HF measurements. J Physiol Anthropol. 2021. Nov 30;40(1):21. https://doi.org/10.1186/s40101-021-00272-y.

16. Miki Y, Suzuki Y, Watanabe E, et al. Long-range correlations in amplitude variability of HF and LF components of heart rate variability. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2016:6218-6221. https://doi.org/10.1109/EMBC.2016.7592149.

17. Kumar P, Das AK, Halder S. Statistical heart rate variability analysis for healthy person: Influence of gender and body posture. J Electrocardiol. 2023;79:81-88. https://doi.org/10.1016/j.jelectrocard.2023.03.011.

18. Saboul D, Pialoux V, Hautier C. The breathing effect of the LF/HF ratio in the heart rate variability measurements of athletes. Eur J Sport Sci. 2014;14(1):282-288. https://doi.org/10.1080/17461391.2012.691116.

19. Ma Y, Chang MC, Litrownik D, et al. Day-night patterns in heart rate variability and complexity: differences with age and cardiopulmonary disease. J Clin Sleep Med. 2023;19(5):873-882. https://doi.org/10.5664/jcsm.10434.

20. Miyagi T, Yamazato M, Nakamura T, et al. Power spectral analysis of heart rate variability is useful as a screening tool for detecting sympathetic and parasympathetic nervous dysfunctions in Parkinson’s disease. BMC Neurol. 2022;22(1):339. https://doi.org/10.1186/s12883-022-02872-2.

21. Abry P, Wendt H, Jaffard S, et al. Methodology for multifractal analysis of heart rate variability: from LF/HF ratio to wavelet leaders. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2010:106-109. https://doi.org/10.1109/IEMBS.2010.5626124.

22. Zhang J. Effect of age and sex on heart rate variability in healthy subjects. J Manipulative Physiol Ther. 2007;30(5):374- 349. https://doi.org/10.1016/j.jmpt.2007.04.001.

23. Martinello L, Romão FG, Godoy MF, et al. Study of autonomic modulation by non-linear analysis of heart rate variability in different age groups and analysis of health status, disease and risk of death in dogs. Pol J Vet Sci. 2023;26(4):581- 590. https://doi.org/10.24425/pjvs.2023.148278.

24. Geovanini GR, Vasques ER, de Oliveira Alvim R, et al. Age and Sex Differences in Heart Rate Variability and Vagal Specific Patterns - Baependi Heart Study. Glob Heart. 2020;15(1):71. https://doi.org/10.5334/gh.873.

25. Kumral D, Schaare HL, Beyer F, et al. The age-dependent relationship between resting heart rate variability and functional brain connectivity. Neuroimage. 2019;185:521-533. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.10.027.

26. Суржиков П. В., Кицышин В. П., Варавин Н. А., Новиков И. И. Функциональная и лабораторная диагностика возрастной ангиопатии // Современные проблемы науки и образования. 2024. № 4. С. 97.

27. Parashar R, Amir M, Pakhare A, et al. Age Related Changes in Autonomic Functions. J Clin Diagn Res. 2016;10(3): CC11-5. https://doi.org/10.7860/JCDR/2016/16889.7497.