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Im Fokus der PRV_Koro-Studie steht die nichtinvasive Diagnostik der Koronaren Herzerkrankung (KHK), welche als eine der bedeutendsten Volkskrankheiten gilt. Insbesondere asymptomatische Personen beziehungsweise Patienten mit mittlerer Vortestwahrscheinlichkeit, stellen eine diagnostische Herausforderung dar. Aktuell existiert noch keine Methode als Alternative zur meist nur eingeschränkt auswertbaren Ergometrie, den kostenintensiven und nur selten vorhandenen bildmorphologischen Belastungsuntersuchungen sowie der Koronar-Computertomographie, die nichtinvasiv, belastungsfrei und unkompliziert anwendbar ist sowie im besten Falle als Screening-Verfahren im Hausarztbereich zur Identifikation der KHK genutzt werden kann. Wir untersuchten daher zwei potenzielle Methoden zur Überbrückung dieser diagnostischen Versorgungslücke, die Pulsratenvariabilität (PRV) und die Kardiogoniometrie (CGM).
Die PRV stellt einen Marker des autonomen Nervensystems dar und kann als Variation zweier Herzschläge entweder bezüglich der Herzrate oder als Variation der Dauer des Intervalls zwischen zwei Schlägen beschrieben werden. Aus der PRV wurden nach Registrierung der Pulskurve durch eine Smartphone-App 12 PRV-Indizes (PPI_median, PPI_lquartile, PPI_uquartile, HR, rrHRV, rrHRV_qr, Annularity, RMSSD, SDNN, SD1, SD2, SD1/SD2-ratio) extrahiert. Basierend auf einer Koronarangiographie als Referenzmethode wurden die Probanden in KHK-positiv und -negativ eingeteilt. Für ein aus den sieben prädiktionsstärksten PRV-Indizes (RMSSD, PPI_lquartile, SD1, HR, rrHRV, rrHRV_qr, Annularity) bestehendes reduziertes Grundmodell konnte im Vergleich zum kompletten PRV-Parameterset annähernd identische Werte für Sensitivität und Spezifität ermittelt werden. Alter, Geschlecht und der Ausschluss möglicher Störfaktoren (RSB, LSB und/oder gehäuften ventrikulären Extrasystolen) zeigten einen signifikanten Einfluss auf die Prädiktionskraft dieses Modells. Der hier entwickelte Algorithmus könnte eine adäquate belastungs- und strahlenfreie, leicht zu handhabende, sowie zeit- und kosteneffektive Alternative zum Screening in Hinblick auf eine KHK im alltäglichen medizinischen Setting darstellen. Einen weiteren Vorteil bietet die PRV hinsichtlich der Datenerfassung, welche auf Basis einer 5-minütigen Photoplethysmographie geschieht. Diese ermöglicht eine automatisierte Bewertung ohne Hilfe einer medizinischen Fachkraft und somit ein Screening-Verfahren im Hausarztbereich für bisher asymptomatische oder auch Probanden mit mittlerer Vortestwahrscheinlichkeit hinsichtlich einer KHK.
Die CGM ist ein computerisiertes, dreidimensionales Verfahren zur belastungsfreien und nichtinvasiven Diagnostik einer KHK. Das dabei vorhandene automatisierte Klassifikationssystems generiert einen CGM-Score, bei dem ≤ -1 als KHK-positiv gewertet wird. Hierbei ergab sich bei guter Sensitivität von 71,4% lediglich eine Spezifität von 52,4%. Letztlich wurden dadurch nur 57,4% der Probanden korrekt als KHK-positiv oder -negativ klassifiziert. Im Vergleich zu vorangegangenen Studien entspricht dies vergleichbaren Werten für die Sensitivität (63 - 84%), während die Spezifität in diversen anderen Studien deutlich höher mit 60 und 90% beschrieben wurde [51, 74, 78, 80]. Für klinische Faktoren wie Alter als auch die Kombination aus Alter und Geschlecht konnte durch eine Steigerung der AUC von 0,6 (95%-KI 0,6/0,7) auf 0,7 (95%-KI 0,6/0,8) ein signifikanter Einfluss auf die Prädiktionskraft nachgewiesen werden. Die Betrachtung des linearen Zusammenhangs des automatisiert ermittelten CGM-Scores zur KHK ergab, dass bei Definition der KHK-positiven Klassifikation durch negativere Scores (beispielsweise bei ≤ -2) zwar die Sensitivität steigt, dies jedoch auf Kosten der Spezifität. Die CGM stellte sich aufgrund niedriger Spezifität zur Detektion einer KHK im Vergleich zur Referenzmethode der Koronarangiographie in unserer Stichprobe als nicht zum Screening geeignet heraus.
Im direkten Vergleich zeigten sich zur Detektion einer KHK die PRV-Indizes sowie die dazugehörigen in dieser Studie entwickelten Klassifizierungsmodelle dem CGM für alle diagnostischen Maßzahlen überlegen. Ein additiver Nutzen beider Untersuchungsmethoden konnte nicht nachgewiesen werden.
Zusammenfassend könnte der in dieser Studie entwickelte PRV-basierte Algorithmus im Rahmen der medizinischen Diagnostik eine gute Alternative zum Screening in Hinblick auf eine KHK im alltäglichen medizinischen Setting darstellen. Eine Validierung sollte jedoch in größeren, idealerweise multizentrischen, Studien durchgeführt werden.