建立心率变异时域指标Logistic判别方程的初探

作者：唐海沁　高晓贤　朱怀玺　张良洁　张建平
朱薇波　王和平　齐治平　龚仁泰  梁群

　　 我们在心率变异（heart rate variability,HRV）研究中，初步获得健康人HRV时域法的正常参考值［1］，并与急性心肌梗塞(AMI)后患者对比分析［2］，为进一步探讨健康人HRV时域法指标特点，在以往研究的基础上拟采用Logistic多元回归分析方法建立判别诊断模型，以期为HRV在临床应用提供一种综合多项指标的辅助方法。

　　资料　协作组共7个单位于1995～1997年进行协作检测，符合健康人入选标准者1 524名，男841名，女683名，年龄17～94岁，平均(50.1±13.9)岁。选择标准：无高血压和心脏病史，体格检查未发现心、肺疾病，心电图正常，动态心电图中无LownⅡ级及Ⅱ级以上室性心律失常和心肌缺血。排除糖尿病和甲状腺疾病。检测AMI者中老年AMI后患者157例，男142例，女15例，年龄60～88岁，平均(69.8±5.8)岁。经病史、心电图和血心肌酶学检查符合AMI诊断。其中梗塞部位前壁15例，前间壁50例，下壁66例，前间壁合并下壁26例。从健康人样本中选择健康老年对照组451例，男287例、女164例、年龄60～90岁，平均(66.6±5.2)岁。

　　方法　记录受检查者24小时动态心电图(AMI患者于发病2周后)，经DMS.Holter软件分析，自动识别加上人机对话去除非窦性QRS波，获HRV时域法以下指标：

    (1)正常R-R间期的标准差(SDNN)；

    (2)平均值的标准差(SDANN)；

    (3)标准差的平均值(SDNNindex)；

    (4)相邻正常R-R间期差值的均方根(RMSSD)；

    (5)NN50计数占总R-R间期数的百分比(PNN50)；

    (6)24小时平均心率(MHR)。

　　统计分析：偏态分布数据以中位数(M)和四分位数(Q25、Q75)表示。数据管理及直线相关检验采用Epi Info(6.02)软件，在以往单因素分析的基础上，判别诊断模型采用Logistic多元回归分析方法在SPSS/PC软件中完成。

　　结果

    （1）HRV时域法指标分布特征观察： HRV时域法SDNN、SDANN、SDNNindex和RMSSD频数呈正态分布。而PNN50频数呈类似幂曲线样偏态分布。原始数据0占10.8%，经处理后以ln和lg分别对数转换，数据亦不符合正态分布特征。故健康人PNN50正常参考值以中位数及四分位间距表示(表1)。

    （2）HRV时域法指标及年龄、MHR相关分析：HRV时域法5项指标均与年龄、MHR呈负相关。各指标中SDNN和SDANN，RMSSD和PNN50显著相关（表2）。

    （3）Logistic回归判别分析：在HRV时域法5项指标AMI组与健康人对照组之间单因素分析中，AMI后SDNN、SDANN和SDNNindex显著低于对照组(P<0.01)；RMSSD和PNN50虽低于对照组，但无统计学差异［2］；人为将SDNN、SDANN、SDNNindex、年龄、MHR和RMSSD、PNN50各变量进入方程，结合判别符合率分析，在未引入年龄变量时SDNN、SDANN、SDNNindex、MHR和RMSSD进入方程,PNN50被剔除；引入年龄变量后,SDNN、SDANN、SDNNindex、MHR和年龄进入方程,PNN50和RMSSD被剔除。

表1　不同年龄组健康人PNN50的中位数及四分位距(%)

 表2　健康人HRV时域法各项指标间相关分析

　　注：各相关系数(r)P<0.01, AGE:年龄

　　Logistic判别方程:P=exp(-0.851 7-0.131 7 SDANN+0.098 0 SDNN+0.078 1 AGE-0.035 0 SDNNindex-0.029 6 MHR)÷［1+exp(-0.851 7-0.131 7 SDANN+0.098 0 SDNN+0.078 1 AGE-0.035 0 SDNNindex-0.029 6 MHR)］

　　P为判别HRV异常的概率，以P=0.50作为对个体进行理论分类的临界值，即P>0.50时判断为HRV异常，P<0.50判为HRV正常。其回代符合率（observed agreement）为81.25%，kappa值为0.451 3(P<0.0001)，诊断特异度93.13%，敏感度47.13%。

　　讨论　近年来国内、外学者从不同角度对HRV方法学和临床应用进行了广泛研究，目前比较一致的意见认为HRV在心肌梗塞和糖尿病中降低有临床意义。1994年美国Framingham心脏研究中心报告了736例符合入选标准的老年人2小时动态心电图分析结果［3］，并对HRV指标及包括年龄、性别、临床危险因素进行逐步多元回归分析，指出HRV在老年人心血管疾病中具有重要临床价值，认为采用动态心电图检测HRV可作为对患者预后评估的指标，优于传统的预测死亡危险性指标。欧洲心血管病学会和北美起搏电生理学会相继发表专题报告，再次肯定HRV临床价值，指出建立HRV不同年龄组正常值为当前主要任务之一，特别是老年人由于生理变化，正常值与青年人有明显差别，老年人正常值分析更为重要。

　　有报告HRV某些指标呈偏态分布，各学者采用不同方法对数据进行处理［3，4］。我们在HRV系列研究中，亦报告PNN50呈偏态分布［1］，在进一步分析中，观察到HRV时域法SDNN、SDANN、SDNNindex和RMSSD符合正态分布特征，而PNN50频数分布类似幂曲线样偏态分布，试图以lg、ln进行对数转换，观察转换后数据分布仍不符合正态分布特征。我们建议PNN50以中位数及四分位间距法表示较为合理，在未寻找到较满意的数据转换方法之前，采用非参数统计处理方法。

　　在HRV时域法各指标及年龄，MHR相关分析中见HRV时域法各指标随着年龄、MHR增加而减少，与文献报告相符［5］。在HRV时域法5项指标AMI组与健康人对照组之间单因素分析的基础上，并考虑年龄、MHR对HRV的影响，应用Logistic回归方法，经判别符合率分析，将SDNN、SDANN、SDNNindex、MHR和年龄引入方程建立HRV判别诊断模型，结果判别HRV符合率为81.25%，kappa值0.451 3，诊断特异度93.13%，敏感度47.13%。在HRV判别分析中，我们初次应用Logistic多元回归方法，试图综合利用HRV时域指标及年龄、MHR因素，在临床上结合应用其他指标，为HRV临床应用提供辅助方法，其临床诊断价值尚有待在临床实际应用中验证。在Logistic回归分析中，PNN50多次因不符合方程式概率入选的标准而被剔除，我们仍认为PNN50临床价值有待探讨，需对PNN50等HRV指标的数理公式根据临床实际进行修正及临床评价，以利HRV在临床中应用。

　　志谢　安徽医科大学臧桐华、孙业桓对本研究中统计学方面提供了帮助

作者单位：230022 合肥，安徽医科大学第一附属医院（唐海沁、朱怀玺、张建平）；解放军总医院（高晓贤）；合肥市第一人民医院（张良洁）；安徽省立医院（梁群、朱薇波）；蚌埠市第二人民医院（王和平）；巢湖地区人民医院（齐治平）；合肥市第二人民医院（龚仁泰）

参考文献
　1.唐海沁，张良洁，朱怀玺，等.健康人心率变异时域法正常值分析. 心电学杂志, 1998,17:2-4.
　2.唐海沁，朱怀玺，张健平，等.老年急性心肌梗塞心率变异时域分析. 实用老年医学, 1998,12：25-26.
　3.Tsuji H, Venditti FJ, Manders ES, et al. Reduced heart rate variability and mortality risk in an elderly cohort:the Framingham heart study. Ciraulation,1994,90:878-883.
　4.Bigger JT, Fleiss JL, Steinman RC,et al. Correlations among time and frequency domain measures of heart period variability two weeks after acute myocardial infarction. Am J Cardiol， 1992,69:891-898.
　5.宋成运，张秋林，张淑文，等.年龄及平均心率对心率变异指标的影响. 心电学杂志， 1996,15:69-70.