Dynamic characteristics of heart rate during a functional six-minute walk test in patients with chronic heart failure

Введение. Тест с шестиминутной ходьбой (Т6МХ) является значимым диагностическим методом определения функциональных способностей пациентов различного профиля [1]. Результаты Т6МХ как в клиническом, так и в прогностическом, отношении, высоко коррелируют с показателями «золотого стандарта» определения функционального резерва больных, прежде всего с кардиологической и респираторной патологией – кардиореспираторного нагрузочного тестирования [2]. Помимо хорошо известного и широко используемого алгоритма определения функционального класса (ФК) ХСН по Нью-Йоркской классификации на основании пройденной в ходе Т6МХ дистанции, при выполнении данного теста возможно также исследование адаптационных возможностей пациентов кардиологического профиля, что позволяет не только уточнить прогноз, но также, при необходимости, и оптимизировать терапию пациентов [3]. За последние 15 лет многочисленные клинические исследования высоко оценили надежность, специфичность и прогностическую ценность Т6МХ [2]. Уникальным преимуществом является то, что для проведения Т6МХ не требуется специального оборудования. Для Т6МХ нужны только 30-метровая ровная твердая пешеходная дорожка, размеченная через каждые 3 м, секундомер, счетчик кругов и 2 отметки точек поворота. Дополнительно к стандартной методике, до теста и после такового, могут также определяться частота сердечных сокращений (ЧСС), артериальное давление и сатурация кислорода [1]. Ценную в прогностическом отношении информацию может также дать выполнение двойного Т6МХ, то есть проведение его дважды, с 20–30-минутным перерывом. При этом вычисляются такие параметры, как, в частности, индекс адаптации пациента, показатели его сердечной функции и некоторые др. [3]. Стоит отметить, что практически во всех формулах определения подобных расчетных показателей компенсаторного резерва пациента с ХСН используются величины, связанные с ЧСС (скорость восстановления ЧСС и пр.), в связи с этим вопрос использования этих показателей на фоне приема пациентами β-блокаторов остается открытым. Вместе с тем рутинное использование Т6МХ сопряжено с существенными организационными трудностями. Необходимость непосредственного участия обученного медицинского персонала для контроля за соблюдением стандартизированного протокола и обеспечения безопасности пациента превращает тест из простого в достаточно времязатратный и ресурсоемкий метод, что создает барьеры для его повсеместного применения в реальной клинической практике [2]. В свете этих ограничений актуальной задачей современной кардиологии становится разработка решений для автоматизации Т6МХ. Развитие технологий дистанционного мониторинга, миниатюризация медицинских сенсоров и новые методы анализа биофизических сигналов открывают новые перспективы для преобразования этого теста. Интеграция данных с носимых устройств, таких как одноканальные электрокардиографы (ЭКГ), акселерометры и датчики фотоплетизмографии (ФПГ), позволяет выйти за рамки простого измерения пройденной дистанции. Комплексный анализ вариабельности сердечного ритма, параметров реполяризации миокарда и характеристик походки в режиме реального времени способен значительно повысить информативность Т6МХ [4, 5]. Возможность внедрения технологий удаленного мониторинга ЭКГ и параметров ходьбы [6, 7] может значительно снизить нагрузку на медицинский персонал при проведении данного теста. Цель – провести сравнительный анализ спектральных показателей ЧСС при выполнении Т6МХ в зависимости от приема β-блокаторов и выделить параметры, способные характеризовать сократительную способность и размеры полостей сердца при ХСН. Материал и методы. Исследование проведено в соответствии с принципами Хельсинкской декларации и получило одобрение этического комитета ФГБОУ ВО «Саратовский государственный медицинский университет им. В.И. Разумовского» Минздрава России (протокол №09 от 02.04.2024). Информированное согласие получено от всех участников исследования. Всего в основную группу включены 46 человек с компенсированной ХСН II–III ФК, возникшей на фоне имеющихся ишемической болезни сердца и/или гипертонической болезни. Возраст обследованных составил от 42 до 65 лет. Все пациенты основной группы получали базисную терапию по поводу ХСН (включая β-блокаторы), а также ишемической болезни сердца и/или гипертонической болезни, в соответствии с актуальными клиническими рекомендациями [8]. Критериями исключения служили: ограничение проходимой при выполнении Т6МХ дистанции (вследствие значимых заболеваний опорно-двигательного аппарата); острый инфаркт миокарда, хирургическое сердечно-сосудистое или чрескожное коронарное вмешательство в течение 3 мес до включения; нестабильная стенокардия давностью до 1 мес; регистрация перед проведением пробы следующих значений показателей: ЧСС выше 120 в 1 минуту в покое, систолическое АД > 180 мм рт. ст. и диастолическое АД > 100 мм рт. ст.; любое патологическое состояние, которая может помешать принимать участие в исследовании (например, слепота, глухота и проблемы с речью или другое); угрожающие жизни или неконтролируемые нарушения ритма, в том числе сопровождающиеся клиническими проявлениями, или устойчивая желудочковая тахикардия и фибрилляция или трепетание предсердий; прием препаратов, помимо β-блокаторов, способных повлиять на ЧСС, наличие в настоящее время или в анамнезе злокачественного новообразования любой системы органов (кроме локализованного базальноклеточного рака кожи); любое другое заболевание/состояние пациента, которое, по мнению исследователя, может подвергнуть больного более высокому риску для его здоровья в связи с участием в исследовании, или может помешать пациенту соблюдать требования исследования или завершить исследование. Группу сравнения составили 28 человек в возрасте от 41 до 65 лет, не принимающие в момент выполнения Т6МХ и в течение как минимум 1 мес до его проведения β-блокаторы. Как правило, пациенты самостоятельно прекращали прием β-блокаторов, что выявлялось при плановой консультации в рамках наблюдения. После выполнения Т6МХ пациентам рекомендовали возобновление приема β-блокаторов. Остальные критерии включения и исключения для группы сравнения были те же, что и для пациентов основной группы. Клинические характеристики обследованных представлены в табл. 1. Таблица 1 Основные клинические характеристики в группах обследованных Показатель Основная группа (n=46) Группа сравнения (n=28) Значимость отличий, р Возраст, лет, Ме (Q25, Q75) 60 (56,0;64,0) 60 (55,0;65,0) 0,975 Мужской пол, n (%) 30 (65,22%) 18 (64,29%) - Женский пол, n (%) 16 (34,78%) 10 (35,71%) - Рост, см, Ме (Q25, Q75) 166,8±7,7 167,1±6,6 0,885 Масса тела, кг, Ме (Q25, Q75) 86,2 (74,3;94,2) 82,7 (70,2;90,3) 0,921 Индекс массы тела (ИМТ), кг/м2, Ме (Q25, Q75) 32,07 (25,64;35,14) 29,13 (28,12;30,22) 0,806 ФК ХСН, n (%): II класс III класс 16 (34,7) 30 (55,3) 12 (42,9) 16 (57,1) 0,309 Параметры ДЭХО-КГ: 5,08 (4,7;5,2) 5,2 (4,8;5,3) 0,578 КДР ЛЖ, см, Ме (Q25, Q75) КСР ЛЖ, см, Ме (Q25, Q75) 3,22 (2,9;3,6) 3,13 (3,1;3,6) 0,888 КСР ЛП, см, Ме (Q25, Q75) 3,7 (3,5;4,1) 3,7 (3,6;4,1) 0,527 ФВ ЛЖ, %, Ме (Q25, Q75) 64,0 (58,0;66,0) 61,0 (59,0;67,0) 0,737 ИММЛЖ, г/м2, Ме (Q25, Q75) 108,0 (99,0;128,0) 105,0 (94,0;150,0) 0,283 СДЛА, мм рт.ст., Ме (Q25, Q75) 28,0 (25,0;36,0) 27,0 (24,0;27,0) 0,052 TAPSE, см, Ме (Q25, Q75) 2,12 (2,0;2,22) 2,1 (2,0;2,2) 0,599 Как показано в табл. 1, по основным характеристикам клинического статуса группы обследованных были однородны и сопоставимы между собой. После подписания информированного согласия и стандартного клинического обследования всем участникам исследования выполнялись допплерэхокардиография (ДЭХО-КГ) и Т6МХ. При выполнении ДЭХО-КГ проводилась оценка таких параметров как конечно-диастолический размер левого желудочка (КДР ЛЖ), конечно-систолический размер левого желудочка (КСР ЛЖ), конечно-систолический размер левого предсердия (КСР ЛП), фракция выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ), индекс массы миокарда левого желудочка (ИММЛЖ), среднее давление в лёгочной артерии (СДЛА), также определялся показатель TAPSE (Tricuspid Annular Plane Systolic Excursion). Проведение Т6МХ соответствовало стандартным клиническим рекомендациям [1, 3]. При проведении Т6МХ посредством сертифицированного оборудования для кардиореспираторного мониторинга (ООО НПКФ «Медиком МТД») непрерывно регистрировались записи электрокардиограммы (ЭКГ) и ФПГ, включающие в себя периоды записей до и после ходьбы, около 3 и 4 – 5 минут, соответственно. Отдельно в виде цифровых значений представлялась частота пульса, сатурация и оценка одышки пациентов на основе шкалы Борга до и после Т6МХ [1]. По записям ФПГ сигналов непрерывным образом рассчитывалась ЧСС согласно методу, представленному в исследовании [9]. Использование данного метода, использующего метод колебательных паттернов непрерывного вейвлетного преобразования (НВП), позволило оценить изменения ЧСС в периоды интенсивной ходьбы пациентов, а не только в состоянии относительного покоя, соответствующего отдыху до и после Т6МХ. Для каждого пациента вся длительность записи ЧСС была разделена на 4 последовательные стадии: стадия I – покой до Т6МХ, стадия II – шестиминутная ходьба, стадия III – состояние непосредственно после завершения Т6МХ, то есть период резкого снижения величины ЧСС до среднего значения в стадии I, стадия IV – покой после завершения стабилизации ЧСС. Наглядно данная схема показана на верхних панелях рис. 1–3. Статистический анализ полученных данных проводился в программе Statistica 10.0. Количественные показатели представлены в виде медианы и межквартильного размаха. Для качественных параметров указаны доли в процентах от общего числа наблюдений в группе. Достоверность отличий между различными группами оценивалась с использованием критерия Манна – Уитни, при p<0,05 отличия считались статистически значимыми. Для нахождения факторов связи между показателями использовался коэффициент корреляции Пирсона. В статье приводятся только статистически значимые коэффициенты корреляции. Рисунок 1 – (а) Изменение ЧСС одного из пациентов из основной группы, зарегистрированное при выполнении Т6МХ, цветом показаны I – IV стадии выполнения теста, (б) энергетические поверхности НВП, где амплитуда энергии определенной частоты колебаний в каждый момент времени кодирована с помощью цветовой шкалы, показанной справа от рисунка, (в) нормированная энергия НВП в диапазоне [0; 1] Гц, аналог классического фурье – спектра, рассчитанная для I – IV стадий выполнения теста Для уточнения оценки сердечного ритма каждого пациента на основе НВП был выполнен анализ динамики вариабельности частотного состава сердечного ритма, что позволяет наглядно видеть колебательную структуру сердечного ритма для каждого момента времени, как это показано, например, на рис. 1, б. В каждой стадии выполнения Т6МХ для сердечного ритма пациента производилась оценка распределения энергии НВП в частотном диапазоне [0; 1] Гц. Рассчитывались соотношения частот, максимально выраженных в спектре, для стадий II и I (fII/I), II и IV (fII/IV). Рисунок 2 – (а) Варибельность сердечного ритма одного из пациентов из группы сравнения, зарегистрированное при выполнении Т6МХ, цветом показаны I – IV стадии выполнения теста, (б) энергетические поверхности НВП, где амплитуда энергии определенной частоты колебаний в каждый момент времени кодирована с помощью цветовой шкалы, показанной справа от рисунка, (в) нормированная энергия НВП в диапазоне [0; 1] Гц, аналог классического фурье – спектра, рассчитанная для I – IV стадий выполнения теста Результаты. В таблице 2 представлены статистические данные прохождения Т6МХ для различных групп пациентов. Результаты выполненного численного анализа динамики ЧСС при выполнении Т6МХ демонстрирует различия спектральных составляющих ЧСС для основной группы и группы сравнения, p < 0.05. Визуально типичные характеристики ЧСС демонстрируются на рис. 1 (основная группа) и рис. 2 (группа сравнения). Среднее время восстановления ЧСС в основной группе было больше, чем в группе сравнения после Т6МХ. Таблица 2 Статистические данные о выполнении Т6МХ в группах обследованных Показатель Группа Значимость отличий, р основная (n=46) сравнения (n=28) Параметры Т6МХ Пройденная дистанция, м, Ме (Q25, Q75) 362,0 (310,0;440,0) 394,0 (375,0;451,0) 0,328 ВВ ЧСС, Т6МХ, сек, Ме (Q25, Q75) 94,0 (41,0;197,0) 62,5 (45,0;68,0) 0,403 Параметры частотных характеристик ЧСС ЭКГ fII/I, Ме (Q25, Q75) 110,0 (98,7; 150,2) 20,0 (15,0;35,9) 0,005 fII/IV, Ме (Q25, Q75) 75,2 (51,0; 91,0) 15,4 (10,2; 35,8) 0,007 Посредством парного корреляционного анализа установлено, что в группе сравнения время восстановления ЧСС и fII/I были значимо ассоциированы с фракцией выброса левого желудочка и ФК ХСН. Так, установлено, что более высокая ФВ ЛЖ связана с большей величиной соотношения fII/I и меньшим ВВ ЧСС (R = 0,62 и R = -0,42, соответственно); а ФК ХСН обратно связана с соотношением fII/IV (R = -0,27). Кроме того, у пациентов группы сравнения выявлены достоверные обратные связи соотношения fII\ с КСР ЛЖ, КДР ЛЖ, КСР ЛП, ИММ ЛЖ (R = -0,41; R = -0,33; R = -0,31; R = -0,39, соответственно) и прямые – с TAPSE (R = 0,31). Более длительное ВВ ЧСС достоверно связано с КДР ЛЖ, КСР ЛЖ, КСР ЛП и ИММ ЛЖ (R = 0,68; R = 0,49; R = 0,51; R = 0,46). Полученные результаты подтверждают более низкий компенсаторный резерв у пациентов с большей степенью выраженности ХСН. Что касается пациентов основной группы, на фоне приема β-блокаторов не было установлено достоверных связей между индексами соотношений частотного состава ЧСС и временем восстановления ЧСС с показателями ДЭХОКГ и ФК ХСН. Таким образом, оценка компенсаторного резерва на основе различных соотношений ЧСС при проведении Т6МХ на фоне приема препаратов, влияющих на ЧСС, не демонстрирует значимых прогностических возможностей. Обсуждение. В последнее время значительно возросло количество исследований, использующих в качестве метода оценки состояния пациента Т6МХ с одновременной регистрацией параметров гемодинамики, ЭКГ, ФПГ, оксигенации крови и др. посредством именно носимых цифровых устройств. Сегодня фотоплетизмография является одним из основных инструментов инженерного выбора для применения в рамках разработки носимых медицинских устройств, поскольку стоимость датчиков данного типа, удобство их расположения, качество сигнала и его помехоустойчивость представляют собой оптимальное соотношение. Современные методы численной обработки регистрируемых цифровых показателей позволяют оценивать по ФПГ целый комплекс характеристик активности кардиоваскулярной системы (сердечный ритм и его вариабельность, ЧСС, характеристики пульсовой волны, механизмов сосудистого тонуса и эластичности сосудов, дыхательные вариации и пр) [9, 10]. Экспрессия спектральных показателей сердечного ритма, а также соотношения частотных компонентов, зависит от множества факторов, включая автономную регуляцию сердца, степень ишемии, а также фармакологическое влияние препаратов. В нашем исследовании было отмечено, что у пациентов, принимающих β-блокаторы, в отличие от пациентов основной группы, не обнаружено корреляций между спектральными параметрами и стандартными эхокардиографическими показателями, что, видимо, обусловлено фармакологической блокадой симпатической нервной системы. Также важно учитывать, что вариабельность сердечного ритма и его спектрология могут быть чувствительны к внешним стрессорам, эмоциональному состоянию пациента, а также к параметрам дыхания и другим физиологическим ритмам. Результаты проведенного исследования обосновывают необходимость разработки стандартизированных методик их учета при интерпретации спектральных данных в разрабатываемых носимых медицинских устройствах. Установленные в исследовании взаимосвязи между спектральными компонентами и характеристиками ЛЖ свидетельствуют о потенциальной возможности использования спектральных анализов для оценки резервных возможностей сердечно-сосудистой системы у пациентов с ХСН, что позволит уточнить риск декомпенсации сердечной недостаточности и эффективность получаемой медикаментозной терапии. Сегодня вариабельность сердечного ритма (ВСР) является наиболее изученным явлением, уже применяемым как в исследованиях, так и в клинической практике [11]. Классический анализ ВСР основан на определении серии RR (времени, прошедшего между двумя последовательными зубцами R на ЭКГ). В представленной работе мы пользуемся вейвлет – подходом для выделения ВСР на основе непрерывной оценки сердечного ритма [9]. Частотные составляющие ВСР характеризуют различные процессы сердечной регуляции (в основном, хронотропный контроль сердца). В частности, высокочастотные (0,15–0,4 Гц) колебания обусловлены активностью блуждающего нерва и влиянием дыхания на сердечный ритм [11]. В то же время, мнения учёных о природе различных частотных компонентов ВСР неоднозначны, поэтому дискуссия продолжается [12]. В нашей работе мы рассматриваем частотный состав ВСР с позиций независимой оценки частотных составляющих (максимальных величин спектрального состава), без привязки к тем или иным конкретным колебательным процессам. Подобная оценка показателей, основанная лишь на объективной количественной оценке этих компонентов, может представлять определённый потенциал для клинической практики [11, 12]. Несмотря на значимость полученных результатов, исследование имеет ряд ограничений. Во первых, небольшая выборка участников ограничивает возможности распространения полученных данных на всю популяцию пациентов с ХСН. Во вторых, использование фармакологических препаратов, таких, как β-блокаторы, влияет на показатели вариабельности сердца, весьма усложняя интерпретацию спектральных данных и ограничивая использование изучаемой методики в реальной клинической практике. Также важным является ограничение по времени наблюдения — возможно влияние циркадных ритмов и хронотипов на реальную динамику гемодинамических и автономных процессов в течение суток. В дальнейшем необходимо расширить численность выборки и проводить многодневные мониторинги для получения более достоверных данных о вариабельности ритма пациентов с учетом указанных факторов. Тем не менее, результаты проведенного пилотного исследования подчеркивают значимость оценки получаемой терапии пациентами кардиологического профиля при проведении нагрузочных диагностических тестов. Перспективным дальнейшим направлением выполняемой работы представляется также интеграция расширенного спектрального анализа биофизических сигналов кардиоваскулярной системы, описанных в работе [13], для расширения возможностей оценок кардиореспираторных взаимодействий. Ожидается, что разработка подобных алгоритмов автоматического определения паттернов ЧСС и вариабельности сердечного ритма с учетом индивидуальных особенностей пациентов позволит значительно повысить качество диагностики и мониторинга пациентов, страдающих ХСН. Заключение. Оценка частотного состава ЧСС при проведении Т6МХ может служить маркером приверженности терапии β-блокаторами, а также косвенно характеризовать сократительную способность и размеры полостей сердца при ХСН при отсутствии приема β-блокаторов. Финансирование. Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства здравоохранения Российской Федерации «Разработка аппаратно-программного комплекса для неинвазивного мониторинга и прогнозирования декомпенсации кровообращения у пациентов с хронической сердечной недостаточностью» (№ 056-00059-25-21 от 10.01.2025). Вклад авторов: Акимова Н.С. – разработка дизайна исследования, проверка критически важного содержания, Коньшина Л.Е. – сбор клинического материала, написание текста рукописи, Богданова Т.М. – написание текста рукописи, обзор и редактирование, Торбин С.О. – статистическая обработка данных, написание текста рукописи, Семенова В.А. – написание текста рукописи, Журавлев М.О. – статистическая обработка данных и программное обеспечение, подготовка иллюстраций. Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Bibliography:
1. Morinder G, Mattsson E, Sollander C, et al. Six-minute walk test in obese children and adolescents: reproducibility and validity. Physiother Res Int. 2009;14(2): 91-104. doi: 10.1002/pri.428
2. Zielińska D, Bellwon J, Rynkiewicz A, Elkady MA. Prognostic value of the six-minute walk test in heart failure patients undergoing cardiac surgery: a literature review. Rehabil Res Pract. 2013; doi:10.1155/2013/965494
3. Begrambekova YL, Arutyunov GP, Glezer MG, et al. Evaluation of the Functional Reserve and Exercise Tolerance in Patients with CHF in Clinical Trials (Consent Document of the Editorial board of the Journal of Cardiology, the Board of the Societyof Specialists in Heart Failure (SSHF) and Working Group “Non-drug treatment methods” of SSHF). Kardiologiia. 2024;64(7):4–26. DOI: 10.18087/cardio.2024.7.n2637
4. Lin BS, Jhang RJ, Lin BS. Wearable Cardiopulmonary Function Evaluation System for Six-Minute Walking Test. Sensors (Basel). 2019;19(21):4656. https://doi.org/10.3390/s19214656
5. Jehn M.; Schmidt-Trucksäess A.; Schuster T.; et al. Accelerometer-based quantification of 6-minute walk test performance in patients with chronic heart failure: Applicability in telemedicine. J. Card. Fail. 2009, 15, 334–340 DOI: 10.1016/j.cardfail.2008.11.011
6. Worringham C, Rojek A, Stewart I. Development and feasibility of a smartphone, ECG and GPS based system for remotely monitoring exercise in cardiac rehabilitation. PLoS ONE 2011, 6, 669–675 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0014669
7. Creber RMM, Hickey KT, Maurer MS. Gerontechnologies for older patients with heart failure: What is the role of smartphones, tablets, and remote monitoring devices in improving symptom monitoring and self-care management. Curr. Cardiovasc. Risk Rep. 2016, 10, 30–38 DOI: 10.1007/s12170-016-0511-8
8. Tereshchenko SN, Zhirov IV, Uskach TM, et al. Eurasian Association of Cardiology (EAC)/ National Society of Heart Failure and Myocardial Disease (NSHFMD) guidelines for the diagnosis and treatment of chronic heart failure (2024). Eurasian heart journal. 2024;(2):6-76. DOI: 10.38109/2225-1685-2024-2-6-76
9. Zhuravlev MO, Runnova AE, Mironov SA, et al. Continuous Estimation of Heart Rate Variability from Electrocardiogram and Photoplethysmogram Signals with Oscillatory Wavelet Pattern Method. Sensors. 2025, 25(17), 5455 DOI: 10.3390/s25175455
10. Kim KB, Baek HJ. Photoplethysmography in wearable devices: a comprehensive review of technological advances, current challenges, and future directions. Electronics. 2023, 12(13), 2923 DOI 10.3390/electronics12132923
11. Malik M, Bigger TJ, et al. Heart rate variability. Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Eur Heart J 1996; 17: 354-381 DOI 10.1093/oxfordjournals.eurheartj.a014868
12. Kiselev AR, Zhuravlev MO, Runnova AO. Assessment of frequency components of ECG waveform variability: Are there prospects for research into cardiac regulation processes. Russ. Open Med. J. 2024, 13, e0412 DOI: 10.15275/rusomj.2024.0412
13. Simonyan M, Fisun A, Afanaseva G, et al. Oscillatory wavelet-patterns in complex data: mutual estimation of frequencies and energy dynamics. The European Physical Journal Special Topics. 2023, 232(5), 595-603 DOI: 10.1140/epjs/s11734-022-00737-w