Інформація призначена тільки для фахівців сфери охорони здоров'я, осіб,
які мають вищу або середню спеціальну медичну освіту.


Підтвердіть, що Ви є фахівцем у сфері охорони здоров'я.

"Emergency medicine" №5(100), 2019

Back to issue

The prognostic significance of vectorcardiography in patients with acute myocardial infarction

Authors: Белая И.Е., Коломиец В.И., Манищенкова Ю.А.
Государственное учреждение «Луганский государственный медицинский университет»

Categories: Medicine of emergency

Sections: Clinical researches

print version


Summary

Актуальність. Актуальною є оцінка вірогідності векторкардіографічного (ВКГ) дослідження серця хворих із гострим періодом інфаркту міокарда (ІМ) порівняно з електрокардіографічним (ЕКГ) методом. Мета дослідження: визначити передбачувану цінність векторкардіографічного дослідження у хворих із гострим періодом інфаркту міокарда. Матеріали та методи. Обстежено
396 хворих з гострим ІМ лівого шлуночка (180 хворих з ІМ та 216 хворих із поєднаним перебігом ІМ і стеатозу печінки). Вік хворих становив у середньому 61,2 ± 5,1 року. Переважали особи чоловічої статі — 54,55 %. Для отримання більш широкої та глибокої інформації про стан електричної активності серця додатково до ЕКГ використовувалась ЕКГ-методика на удосконаленому кардіодіагностичному багатофункціональному комплексі МТМ-СКМ. Для обчислення співвідношень між результатами даного ВКТ-тесту і стандартом діагностики (ЕКГ) будувалась так звана чотирьохпільна таблиця. Результати. Співвідношення правильно діагностованих пацієнтів за допомогою ВКГ-дослідження дозволяє визначити його чутливість та специфічність. Так, чутливість ВКГ, що визначається відношенням а/(а + с) – 395/(395 + 1), становила 99,7 %, тобто з імовірністю 99,7 % ВКГ покаже позитивний результат у хворих з ІМ. Специфічність ВКГ, що обчислена відношенням d/(d + b) – 30/(30 + 2), дорівнювала 93,8 %, тобто з імовірністю 93,8 % ВКГ дасть негативний результат у хворого, який не має ІМ. Прогностична цінність методу залежить від його чутливості та специфічності. Прогностична цінність позитивного результату, тобто ймовірність наявності ІМ при його ВКГ-ознаках, становила 99,6 % (а/(а + b) – 395/(395 + 2)).
Прогностична цінність негативного результату, тобто ймовірність відсутності ІМ без його ВКГ-ознак, становила 96,8 % (d/(с + d) – 30/(1 + 30)). Висновки. Чутливість ВКГ-методу — 99,7 %, специфічність — 93,8 %. Позитивна прогностична значущість ВКГ — 99,6 %, негативна прогностична значущість ВКГ — 96,8 %.

Актуальность. Актуальной является оценка достоверности векторкардиографического (ВКГ) исследования сердца у больных с острым периодом инфаркта миокарда (ИМ) по сравнению с электрокардиографическим (ЭКГ) методом. Цель исследования: определить предсказательную ценность векторкардиографического исследования у больных с острым периодом инфаркта миокарда. Материалы и методы. Обследованы 396 больных с острым ИМ левого желудочка (180 больных с ИМ и 216 больных с сочетанным течением ИМ и стеатоза печени). Возраст больных составил в среднем 61,2 ± 5,1 года. Преобладали лица мужского пола — 54,55 %. Для получения более обширной и глубокой информации о состоянии электрической активности сердца дополнительно к ЭКГ использовалась ВКГ-методика на усовершенствованном кардиодиагностическом многофункциональном комплексе МТМ-СКМ. Для вычисления соотношений между результатами ВКГ-теста и стандартом диагностики (ЭКГ) строилась так называемая четырехпольная таблица. Результаты. Соотношение правильно диагностированных пациентов с помощью ВКГ-исследования позволяет определять его чувствительность и специфичность. Так, чувствительность ВКГ, определяемая отношением a/(a + c) – 395/(395 + 1), составила 99,7 %, т.е. с вероятностью 99,7 % ВКГ покажет положительный результат у больных с ИМ. Специфичность ВКГ, вычисляемая отношением d/(d + b) – 30/(30 + 2), составила 93,8 %, т.е. с вероятностью 93,8 % ВКГ даст отрицательный результат у больного, не имеющего ИМ. Прогностическая ценность метода зависит от его чувствительности и специфичности. Прогностическая ценность положительного результата, т.е. вероятность наличия ИМ при его ВКГ-признаках, составила 99,6 % (a/(a + b) – 395/(395 + 2)).
Прогностическая ценность отрицательного результата, т.е. вероятность отсутствия ИМ без его ВКГ-признаков, составила 96,8 % (d/(c + d) – 30/(1 + 30)). Выводы. Чувствительность ВКГ-метода — 99,7 %, специфичность — 93,8 %. Положительная прогностическая значимость ВКГ составила 99,6 %, отрицательная прогностическая значимость ВКГ — 96,8 %.

Background. Evaluating the reliability of vectorcardiography (VCG) of the heart in patients with acute myocardial infarction (MI) compared to electrocardiography (ECG) is relevant. The purpose of the research is to determine the prognostic significance of vectorcardiography in patients with acute myocardial infarction. Material and methods. We examined 396 patients with acute left ventricular myocardial infarction (ave-
rage age was 61.2 ± 5.1 years, male patients — 54.55 %). In addition to ECG, we used VCG on the advanced cardiodiagnostic multifunctional complex MTM-SKM. We constructed a so-called four-field table to calculate the correlation between the results of this VCG test and the diagnostic standard (ECG). Results. The sensitivity of VCG, determined by the ratio а/(а + с) – 395/(395 + 1), was 99.7 %. That is, with a proba-bility of 99.7 %, VCG will show a positive result in patients with myocardial infarction. The specificity of VCG, calculated by the ratio d/(d + b) – 30/(30 + 2), was 93.8 %. That is, with a probability of 93.8 %, VCG will give a negative result in a patient who does not have MI. The prognostic value of a method depends on its sensitivity and specificity. The prognostic significance of a positive result, i.e. the probability of having MI with its VCG signs, was 99.6 % (а/(а + b) – 395/(395 + 2)). The prognostic significance of a negative result, that is, the probability of the absence of MI without its VCG signs, was 96.8 % (d/(c + d) – 30/(1 + 30)). Conclusions. The sensitivity of VCG was 99.7 %, specificity — 93.8 %. The positive prognostic significance of VCG was 99.6 %, the negative prognostic significance — 96.8 %.


Keywords

гострий період інфаркту міокарда; векторкардіограма; чутливість; специфічність; прогностична значущість

острый период инфаркта миокарда; векторкардиограмма; чувствительность; специфичность; прогностическая значимость

acute phase of myocardial infarction; vectorcardiogram; sensitivity; specificity; prognostic significance


For the full article you need to subscribe to the magazine.


Bibliography

1. Ощепкова Е.В. Заболеваемость и смертность от инфаркта миокарда в Российской Федерации в 2000–2011 гг. Терапевтический архив. 2013. № 4. С. 4–10.

2. Тыць С.Н. Региональная система организации и оказания экстренной медицинской помощи больным с острым коронарным синдромом в Луганской области. Український кардіологічний журнал. 2014. № 6. С. 78–82.

3. Павлов Ч.С. Неалкогольная жировая болезнь печени в клинике внутренних болезней. Русский медицинский журнал. 2010. № 28. С. 1742–1748.

4. Strauss D.G. Vectorcardiogram synthesized from the
12–lead electrocardiogram to image ischemia. J. Electrocardiol. 2009. Mar.–Apr. Vol. 42. Issue 2. P. 190–197. doi: 10.1016/j.jelectrocard. 2008.12.018.

5. Man S. Influence of the vectorcardiogram synthesis matrix on the power of the electrocardiogram–derived spatial QRS–T angle to predict arrhythmias in patients with ischemic heart disease and systolic left ventricular dysfunction. J. Electrocardiol. 2011. July–August. Vol. 44. Issue 4. P. 410–415.

6. Dawson D. Linear affine transformations between 3–lead (Frank XYZ leads) vectorcardiogram and 12–lead electrocardiogram signals. J. Electrocardiol. 2009. Vol. 42. Issue 6. P. 622–630. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2009.05.00.

7. Norgaard B.L. Positional changes of spatial QRS– and ST–segment variables in normal subjects: Implications for continuous vectorcardiographymonitoring during myocardial ischemia.
J. Electrocardiol. 2000. Vol. 33. Issue 1. P. 23–30.

8. Yang H. Multiscale recurrence quantification analysis of spatial cardiac vectorcardiogram signals. IEEE Trans. Biomed. Eng. 2011. Vol. 58. Issue 2. Р. 339–347. doi: 10.1109/TBME.2010.2063704.

9. Matveev M. Possibilities of signal–averaged orthogonal and vector electrocardiography for locating and size evaluation of acute myocardial infarction with ST–elevation. Anadolu Kardiyol. Derg. 2007. Jul. Suppl. 1. Р. 193–197.

10. Ghista D.N. Frontal plane vectorcardiograms: theory and graphics visualization of cardiac health status. J. Med. Syst. 2010. Vol. 34. Issue 4. P. 445–458. doi: 10.1007/s10916–009–9257–x.

11. Бакуцкий В.НПространственная векторэлектрокардиографияКардиология. 2003. № 4. С. 52–54.

12. Головской Б.В. Подход к оценке состояния миокарда по данным векторкардиографии в модифицированном варианте и эхокардиографии. Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2008. № 4. С. 48–52.

13. Волобуев А.Н. Совершенствование диагностики сердечных заболеваний с помощью дополнительного анализа электрокардиограммы. Новые Санкт–Петербургские врачебные ведомости. 2006. № 3. С. 37–41.

14. Рябыкина Г.В. Развитие методов исследования электрического поля сердца в Отделе новых методов диагностики [Электронный ресурс]. Кардиологический вестник. 2010. № 1. Режим доступа: http://www.consilium–medicum.com/magazines/magazines/special/cardiology/article/19632.

15. Steg P.G. The Task Force on the management of ST–segment elevation acute myocardial infarction of the European Society of Cardiology (ESC). Eur. Heart J. 2012. Vol. 33. Issue 20. P. 2569–2619. doi: 10.1093/eurheartj/ehs215.

16. Бєлая І.Є. Електрична активність серця у хворих на інфаркт міокарда задньонижньої локалізації у поєднанні з неалкогольною жировою хворобою печінки. Український терапевтичний журнал. 2013. № 2. С. 24–35.

17. Бєлая І.Є. Кількісний просторовий аналіз електрорушійної сили серця і прогноз за гострого інфаркту міокарда у хворих із стеатозом печінки. Український терапевтичний журнал. 2014. № 3–4. С. 78–88.

18. Белая И.Е. Чувствительность и специфичность векторкардиографии в диагностике острого инфаркта миокарда, сочетающегося со стеатозом печени или неалкогольным стеатогепатитом. Российский кардиологический журнал. 2015. № 12(128). С. 27–36. doi: 10.15829/1560–4071–2015–12–169–173.

19. Бєлая І.Є. Застосування нових технологій у дослідженні хворих з інфарктоподібними електрокардіограмами. Медицина невідкладних станів. 2012. № 4(43). С. 60–65.

20. Man S. Vectorcardiographic diagnostic & prognostic information derived from the 12–lead electrocardiogram: Historical review and clinical perspective. J. Electrocardiol. 2015. Jul.–Aug. Vol. 48. Issue 4. P. 463–75. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2015.05.002.

21. Maheshwari S. Frank vectorcardiographic system from standard 12 lead ECG: An effort to enhance cardiovascular diagnosis. J. Electrocardiol. 2016. Mar.–Apr. Vol. 49. Issue 2. P. 231–242. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2015.12.008.

22. Herman B.J.M. The development and validation of an easy to use automatic QT–interval algorithm. PLoS One. 2017. Sep. 1. Vol. 12. Issue 9. P. e0184352. doi: 10.1371/journal.pone.0184352.

23. Hasan M.A. A review of beat–to–beat vectorcardiographic (VCG) parameters for analyzing repolarization variability in ECG signals. Biomed. Tech. (Berl.). 2016. Feb. Vol. 61. Issue 1.
P. 3–17. doi: 10.1515/bmt–2015–0005.

24. Cruces P.D. Quaternion–based study of angular velocity of the cardiac vector during myocardial ischaemia. Int. J. Cardiol. 2017. Dec. Vol. 248. Issue 1. P. 57–63. doi: 10.1016/j.ijcard.2017.06.095.

25. Chen Y. Wavelet packet analysis of disease–altered recurrence dynamics in the long–term spatiotemporal vectorcardiogram (VCG) signals. Conf. Proc. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. 2013. Р. 2595–2598. doi: 10.1109/EMBC.2013.6610071.

26. Le T.Q. Topology and random–walk network representation of cardiac dynamics for localization of myocardial infarction. IEEE Trans. Biomed. Eng. 2013. Aug., Vol. 60. Issue 8. P. 2325–2331. doi: 10.1109/TBME.2013.2255596.

27. Kück K. Spatial QRS–T angle variants for prediction of all–cause mortality. J. Electrocardiol. 2018. Sep.–Oct. Vol. 51. Issue 5. P. 768–775. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2018.05.011.

28. Panagiotou C. Detection of myocardial scar from the VCG using a supervised learning approach. Conf. Proc. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. 2013. P. 7326–7329. doi: 10.1109/EMBC.2013.6611250.


Back to issue