Вариабельность сердечного ритма в оценке эффективности терапии болезни Грейвса радиоактивным йодом

Сроки перехода в эутиреоз в процессе радиойодтерапии болезни Грейвса индивидуальны и варьируют от нескольких недель до нескольких месяцев, что требует частого контроля уровня гормонов. Целью настоящей работы является оценка возможности использования показателей вариабельности сердечного ритма для динамического контроля функции щитовидной железы после радиойодтерапии. Проведено 114 исследований уровня св. Т4 с параллельной оценкой параметров вариабельности сердечного ритма в процессе лечения (до назначения 131I, через 1, 3, 6, 12 мес) у 77 больных. Из всех показателей были выбраны 2, наиболее тесно коррелирующие с уровнем св. Т4 и относительно независимые между собой. Вся выборка случайным образом была разделена на обучающую (86 исследований) и тестовую (28 исследований). Методом опорных векторов на обучающей выборке найдено решающее правило: f(HR,SDNN) = 0,995 lg(HR) – 0,104 lg(SDNN) – 1,703, где f – показатель функции щитовидной железы; HR – средняя частота сердечных сокращений за 5-минутную запись ЭКГ; SDNN – стандартное отклонение интервалов R-R на зарегистрированной записи ЭКГ; 0,995, 0,104 и 1,703 – поправочные коэффициенты. При f >0, рассчитанным согласно решающему правилу, у исследуемого имеет место тиреотоксикоз; при f <0 тиреотоксикоза не наблюдается. При анализе точности диагностического метода на тестовой выборке были получены следующие результаты: диагностическая чувствительность составила 71%, диагностическая специфичность составила 79%. Таким образом, предлагаемый метод позволяет с высокой вероятностью предполагать ликвидацию тиреотоксикоза или развитие рецидива заболевания после радиойодтерапии. Его использование может оптимизировать контроль функции щитовидной железы, отказавшись от фиксированных сроков определения гормонов.

1. Баевский Р.М. и др. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем: Метод. реком. // Урал. кард. журн. 2002. № 1. C. 17–31.

2. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Heart rate variability standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use // Eur. Heart. J. 1996. V. 17. P. 354–381.

3. La Rovere M.T., Bigger J.T.Jr., Marcus F.I. et al. Baroreflex sensitivity and heart-rate variability in prediction of total cardiac mortality after myocardial infarction ATRAMI (Autonomic Tone and Reflexes After Myocardial Infarction) Investigators // Lancet. 1998. V. 351. P. 478–484.

4. Parati G., Mancia G., Di Rienzo M. et al. Cardiovascular variability is/is not an index of autonomic control of circulation // J. Appl. Physiol. 2006. V. 101. P. 676–682.

5. Cerutti S., Goldberger A.L., Yamamoto Y. Recent Advances in Heart Rate Variability Signal Processing and Interpretation // Transact. Biomedic. Engineer. 2006. V. 53(1). P. 1–3.

6. Barczynski M., Tabor S., Thor P. Evaluation of autonomic nervous function with heart rate variability analysis in patients with hyperthyroidism and during euthyroidism after pharmacologic and surgical treatment // Folia Med. Crakov. 1997. V. 38(3–4). P. 27–35

7. Osman F. et al. Heart rate variability and turbulence in hyperthyroidism before, during and after treatment // Am. J. Cardiol. 2004. V. 15(4). P. 94. 465–469.

8. Burggraaf J. et al. Sympatovagal imbalance in hyperthyroidism // Am. J. Physiol. Endocrinol. Metab. 2001. V. 281(1). P. E190–195.

9. Cacciatory V. et al. Power spectral analysis of heart rate in hyperthyroidism // J. Clin. Endocrinol. Metab.1996. V. 81(8). P. 2828–2835.

10. Chen J.L. et al. Hyperthyroidism is characterized by both increased sympathetic and decreased vagal modulation of heart rate: evidence from spectral analysis of heart rate variability // Clin. Endocrinol. (Oxf.). 2006. V. 64(6). P. 611–616.

11. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and pediction Springer – Verlag, 2001. P. 214–216, 371–389.

12. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. М., 2002. C. 247–251.