Falluntersuchungen zur nicht-linearen Dynamik der Arrhythmia absoluta

Wiese, Stefan; Schmid-Schönbein, Holger; Kalff, Günter

doi:HT012807245

Falluntersuchungen zur nicht-linearen Dynamik der Arrhythmia absoluta

Wiese, Stefan (Author)

1999

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Stefan Wiese

ImpressumAachen 1999

Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 1999

Urspr. ersch. als Druckausgabe, Aachen, 1999. Auch veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak10

Hauptberichter/Gutachter
Kalff, Günter (Thesis advisor)^RWTH* ; Schmid-Schönbein, Holger (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
1999-01-07

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-79
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/56085/files/Wiese_Stefan.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Anästhesie (533000-2)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Atrial fibrillation (frei) ; Poincaré-plot (frei) ; complexity analysis (frei) ; ventricular response (frei) ; Medizin (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 610

Kurzfassung
Es wurden RR-Intervall-Längenfluktuation bei 16 Patienten zu unterschiedlichen Meßzeitpunkten ausgewertet mittels konventioneller Statistik sowie mit Methoden der nicht-linearen Dynamik, insbesondere mittels Poincaré-Plots. Statistische Methoden beschrieben nur unzureichend die Dynamik der Intervall-Längen-Variation, teils wegen verrauschter Daten, teils wegen der intrinsischen Qualitäten der aufgezeichneten Daten selber, namentlich stellten sowohl nicht-unimodal verteilte Daten sowie Datensätze, denen ein Trend innewohnt, Limitationen dieser Methoden dar. Poincaré-Plots erweisen sich als ein befriedigendes Verfahren, das integrierte Verhalten der Abfolge der Intervall-Längen semiquantitativ zu würdigen und nach Gestaltmerkmalen zu gliedern. Dabei liessen sich kontinuierliche Intervall-Längen-Fluktuationen unterscheiden von periodischen. Erstere untergliederten sich in stochastische Variationen und solche, die Kriterien nicht-linearen, komplexen Verhaltens aufwiesen. Diese Untergliederung blieb für den jeweiligen Patienten im Meßzeitraum nahezu konstant. Poincaré-Plots eignen sich als gering zeitaufwendige, wirtschaftliche Methode dazu, die Komplexität der ventrikulären Antwort bei Vorhofflimmern kategorisierend zu beschreiben. Dabei sind zur Visualisierung bereits relativ kleine Datensätze ausreichend, so daß die Methode nahezu eine Echtzeitabbildung der betreffenden Dynamik erlaubt. Die klinische Implikation der hier festgestellten Komplexitätsunterschiede in der ventrikulären Antwort könnte die Therapie ebenso betreffen wie die Einschätzung der Prognose, wenngleich die Verifizierung künftigen Untersuchungen vorbehalten bleibt.

Atrial fibrillation does not present a uniform extent of variability of the ventricular response exemplifying periodicities and more complex fluctuations, due to varying number and shape of atrial wavelets and aberrant conduction in the AV-junction. It was sought to categorise different degrees of complexity introducing an uncomplicated monitoring method for that objective. The fluctuation of RR-intervals was investigated in patients presenting with atrial fibrillation using conventional statistical methods as well as methods derived from non-linear dynamics. Specifically Poincaré-Plots were employed to analyse the data. Statistical methods were shown to describe the dynamics not adequately due to noise in the acquired data as well as owing to intrinsic qualities of the data sets. Namely non-uniformly distributed data and trends constituted limitations of statistical methods. Poincaré-Plots were proven to be a inexpensive, effective method to categorise the complexity of the ventricular response in atrial fibrillation. Periodical variation of interval lengths could be differentiated from continuos variation in the considered data sets. The latter could be shown to exemplify either stochastic fluctuation or complex non-linear dynamics of RR-interval variation. Poincaré-Plots provide a means to appreciate different degrees of complexity of RR-interval-fluctuation semi-quantitatively without being effected by contaminated or inconsistent data. For a complete visualisation of the concerned dynamics relatively small data sets suffice. Thus, it is possible to observe the pattern of fluctuation essentially in real time which makes them ideally suited for future investigation

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