Возможности контурного анализа электрокардиограммы в прогнозировании тяжелого течения новой коронавирусной инфекции

Введение

Несмотря на окончание пандемии новой коронавирусной инфекции COVID-19 (COronaVIrus Disease 2019), исследование изменений функционального состояния организма на фоне заболевания остаётся актуальным. Инфекция SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome CoronaVirus 2, коронавирус 2, вызывающий тяжелый острый респираторный дистресс-синдром) перешла в разряд сезонных простудных заболеваний, а статистические данные свидетельствуют о достаточно высоком уровне заболеваемости новой коронавирусной инфекцией наравне с гриппом, респираторно-синцитиальным вирусом и риновирусом [1][2].

Влияние инфекционных процессов на работу сердечно-сосудистой системы (ССС) — известный факт, о чем свидетельствует ряд публикаций [3][4]. Однако пандемия COVID-19 внесла коррективы в глубинное понимание происходящих патологических процессов. В рамках пандемии было зафиксировано появление новых паттернов на электрокардиограмме (ЭКГ) у пациентов без сопутствующих заболеваний ССС и вновь возникших острых состояний [5][6]. Это свидетельствует о том, что такие изменения могут быть проявлением трансформации электрических процессов сердца под действием одного или нескольких патологических звеньев COVID-19. Согласно этому можно предположить, что изменение электрических процессов сердца на фоне заболевания является отражением тяжести инфекции [7]. Предполагается, что параметры, характеризующие изменения ЭКГ, могут быть включены в модель прогнозирования тяжести течения новой коронавирусной инфекции.

Для построения модели прогнозирования тяжести инфекции COVID-19 на основании данных ЭКГ представляется целесообразной оценка как стандартных параметров (ЧСС, угол α, длительность и амплитуда зубцов), так и новых переменных, таких как площадь зубцов, сегментов и комплексов ЭКГ, рассчитанных с помощью контурного анализа [8]. Контурный анализ представляет собой оценку площадей зубцов, сегментов и комплексов ЭКГ. Данная методика реализуется с помощью компьютерной постобработки данных программой GeoGebra Classic 6.0. После соотнесения миллиметровых сеток ЭКГ и программы проводится изолиния и перпендикуляры к ней для обозначения начала и конца зубцов и сегментов. Далее строятся неправильные фигуры для каждого параметра ЭКГ. Данный метод трудоёмок для внедрения его в клиническую практику. Однако производитель RScribe (ELI), MORTARA Instrument уже использует контурный анализ, но только как качественный метод оценки параметров ЭКГ. При доработке программного обеспечения отечественных или зарубежных электрокардиографов видится возможным в ближайшем будущем оценка данных параметров без дополнительного использования математических программ и возможности необременительного использования для медицинских работников.

Представляется необходимым изучение опыта пандемии COVID-19 и построение прогностических моделей для изучения влияния многофакторных процессов на функциональное состояние ССС [9-11]. Из литературных данных известно, что те или иные изменения ЭКГ на фоне заболевания COVID-19 фиксировались в 19,9-81,8% случаев. Такой большой разброс обусловлен методикой оценки изменений де- и реполяризации, а также характеристиками исследуемой группы пациентов. Среди стандартных параметров описаны изменения электрической оси сердца (ЭОС). Они наблюдались у 12-19,3% пациентов, в 2/3 случаев имело место отклонение ЭОС влево и в 1/3 — отклонение вправо [12][13]. На ранних этапах пандемии в 11,1-23% случаев наблюдалось увеличение интервалов QT и QTc. Также имеется множество работ, в которых показано уменьшение амплитуды QRS в начале заболевания и постепенное увеличение на 10-20 сут. после поступления в стационар [4][14]. Много исследователей описывают уменьшение амплитуды зубца T либо его инверсию [5][11]. В отечественных работах описано уменьшение амплитуды зубца Т в грудных отведениях, а в работах зарубежных исследователей указано, что изменения имеются в отведениях II III, aVF, V1-V4 [14][15]. Исследований, описывающих площади элементов ЭКГ у пациентов, в доступной литературе на данный момент нет.

Генез данных изменений, вероятнее всего, обусловлен патогенетическими звеньями COVID-19, влияющими на состояние электрических функций сердца. К ним можно отнести процессы системного воспаления, состояния коагуляции, тканевого повреждения, по всей видимости, системно нарушающие функциональные свойства кардиомиоцитов и состояние межклеточных взаимодействий в миокарде.

Опыт применения контурного анализа ЭКГ может быть использован в случае возникновения новых пандемий, а также при диагностике других заболеваний, связанных с прямым воздействием на кардиомиоциты, повышением их метаболических потребностей, системным воспалением [15-17].

Цель исследования — изучить прогностическую ценность показателей контурного анализа ЭКГ у пациентов с СOVID-19.

Материал и методы

В исследование было включено 110 человек с диагнозом СOVID-19. Исследование проходило в два этапа: на первом этапе оценивали параметры в рамках наблюдения и лечения в условиях стационара, на втором этапе дополнительно проводили проспективную оценку через 6 мес. после выписки из стационара. Пациенты находились на лечении в 1-ой клинике (терапии усовершенствования врачей) им. Н. С. Молчанова в период с мая по июнь 2020г и с декабря 2020г по февраль 2021г. Проспективную оценку параметров проводили в июне-августе 2021г. Дизайн проспективного наблюдательного исследования представлен на рисунке 1.

Тяжесть заболевания COVID-19 оценивалась согласно актуальным клиническим рекомендациям на момент поступления пациентов в стационар^{1 2}.

Критерии включения в исследование: установленный диагноз, подтверждённый наличием положительного анализа полимеразной цепной реакции мазков из носа или глотки у пациентов с клиническими проявлениями SARS-CoV-2; наличие минимум двух ЭКГ, записанных с помощью электрокардиографа RScribe (ELI), MORTARA Instrument. Критерии невключения: сопутствующая манифестная патология ССС, наличие нарушений ритма и проводимости сердца, наличие декомпенсированных заболеваний.

В рамках стационарного обследования проводилась лабораторная диагностика: общий и биохимический анализ крови, коагулограмма, выполнены исследования уровня тропонина T, прокальцитонина и интерлейкинов крови. Из инструментальных методов обследования кроме обязательной ЭКГ всем пациентам была проведена компьютерная томография.

Особенностью оценки параметров ЭКГ являлась её компьютерная постобработка, включающая построение площадей комплексов, зубцов и сегментов. Площадь оценивалась контурным методом при помощи использования математической программы GeoGebra Classic 6.0.

В качестве возможных предикторов тяжести COVID-19 изучались данные лабораторно-инструментальных исследований. Особое внимание уделялось характеристикам площадей зубца P, комплекса QRS и зубца Т начальной ЭКГ (при поступлении больного в стационар).

Статистическая обработка данных выполнялась с помощью описательных методов статистического анализа и выявления достоверных различий в программном пакете Statistica 12 и с использованием программы StatTech v. 4.7.1 (разработчик — ООО "Статтех", Россия). Данные считались статистически значимым при p<0,05. При описании полученных данных использовались следующие обозначения. Для номинальных и порядковых данных указывались абсолютные значения с их процентной долей — n (%). Количественные показатели, имеющие нормальное распределение, представлены в виде среднего и стандартного отклонения (M±SD). При распределении, отличном от нормального, данные представлены в виде медианы (Me) и интерквартильного размаха (Q25; Q75).

Исследование одобрено независимым этическим комитетом при Военно-медицинской академии им. С. М. Кирова. Выписка из протокола № 297 от 17.12.2024.

Результаты

Клинико-анамнестическая характеристика пациентов исследуемых групп представлена в таблице 1. При разработке прогностической модели оценивались как стандартные показатели, исследуемые в рамках рутинной ЭКГ, так и параметры, оценённые с помощью контурного анализа ЭКГ. Данные представлены в таблице 2. Стоит отметить, что среди описанных параметров статистически значимо различались площади зубца T в отведениях I, II и aVF. При отборе предикторов прогнозирования тяжести заболевания среди стандартных показателей ЭКГ статистически значимых связей обнаружено не было. Полученные регрессионные модели с точки зрения соответствия прогнозируемых значений, наблюдаемых при включении предикторов, по сравнению с моделью без предикторов, не были статистически значимыми. Характеристики связи стандартных показателей оценки ЭКГ с шансами выявления тяжелого течения COVID-19 представлены в таблице 3.

При включении в отбор предикторов показателей контурного анализа была разработана модель прогнозирования тяжелого течения COVID-19, построенная методом бинарной логистической регрессии. В модель вошли показатели: площадь комплекса QRS в отведении III, площадь комплекса QRS в отведении AVF и уровень

С-реактивного белка (СРБ) при поступлении в стационар. На рисунке 2 представлены результаты оценки отношения шансов (OR — odds ratio) с 95% доверительным интервалом (ДИ) для изучаемых предикторов Наблюдаемая зависимость описывается уравнением:

P = 1 / (1 + e^-z) × 100%,

z = 0,149 + 0,742X_{QRS III} — 1,489X_{QRS aVF} + 0,039X_СРБ,

где P — вероятность тяжелого течения COVID-19, z — значение вспомогательной функции, X_{QRS III} — площадь комплекса QRS в отведении III, X_{QRS aVF} — площадь комплекса QRS в отведении aVF, X_СРБ — уровень СРБ при поступлении в стационар.

Полученная регрессионная модель по сравнению с моделью без предикторов является статистически значимой (p<0,001). Псевдо-R² Найджелкерка составил 58,4%.

Интересно, что при увеличении площади комплекса QRS в III стандартном отведении на 1 мм² шансы тяжелого течения COVID-19 увеличивались в 2,1 раза, а при увеличении площади комплекса QRS в отведении aVF на 1 мм², наоборот, уменьшались в 4,4 раза. Несмотря на большое клиническое значение такого маркера, как СРБ, повышение его уровня в начале заболевания на 1 мг/л приводило к увеличению шансов тяжелого течения всего в 1,04 раза (таблица 4).

Для оценки качества полученной модели была построена ROC-кривая (рисунок 3). Площадь под кривой (AUC, Area under curve) равна 0,88 (95% ДИ: 0,76-1,0), что свидетельствует о хорошем качестве модели. Исходя из представленной ROC-кривой, оптимальной точке отсечения соответствует показатель чувствительности 71,4% и показатель специфичности 94,7%. При оценке таблицы координат ROC-кривой значение точки отсечения было равно 0,595. Тяжелое течение COVID-19 прогнозировалось при значении P выше данной величины или равном ей.

Так, значение Me (Q25; Q75) площадей комплекса QRS в отведении III составило 3,78 (3,35; 4,89) мм² у пациентов с нетяжёлым течением и 3,67 (2,21; 4,87) мм² — у пациентов с тяжёлым (р>0,05). Значение Me площадей комплекса QRS в отведении aVF было равно 4,17 (2,72; 5,12) и 3,08 (2,64; 3,58) мм², соответственно, р<0,05. Из описанного выше логично предположить, что уменьшение площади комплекса QRS в отведении aVF может служить предиктором тяжелого течения заболевания.

Обсуждение

В настоящем исследовании представлена модель оценки тяжести заболевания новой коронавирусной инфекцией без использования высокотехнологичного оборудования. Полученные данные противоречивы, т.к. при уменьшении площади комплекса QRS в отведении aVF риск тяжёлого течения был выше, а при уменьшении площади комплекса QRS в отведении III — ниже. Эти результаты, вероятно, можно объяснить следующим. В начале заболевания COVID-19 площади комплексов QRS и зубцов Т в отведениях I, II, aVF были меньше, чем на остальных этапах исследования (таблица 2). Данная зависимость была более выражена у тяжелобольных пациентов. Площадь комплекса QRS в отведении aVF у пациентов с тяжелым течением была меньше, чем у пациентов с легким течением инфекции. Однако при отклонении ЭОС вправо площадь комплекса QRS в отведении III увеличивалась, а морфологическая основа, которая обусловливала данное отклонение, способствовала утяжелению COVID-19. В опубликованных ранее работах описано, что увеличение угла α комплекса QRS >90^о является независимым фактором неблагоприятного течения COVID-19 [12][14][18]. Подтвердить данную гипотезу на исследуемой группе не представляется возможным, ввиду отсутствия статистически достаточной подгруппы пациентов с отклонением ЭОС вправо при поступлении в стационар.

В исследовании Братиловой Е. С. и др. (2024) описывается построение модели оценки тяжести COVID-19 с помощью следующих предикторов: нарушение процессов реполяризации, угол α, уровень лейкоцитов и креатинфосфокиназы МВ [14].

Предполагалось, что нарушение процессов реполяризации, оцененное количественно, будет одним из ключевых факторов построения модели. Это заключение было основано на том, что на протяжении полугодового наблюдения наиболее динамично изменялись именно площади зубца T (таблица 2). Ранее были опубликованы результаты работы³, показавшие корреляционные взаимосвязи данных изменений с маркерами патогенетических звеньев COVID-19. Однако в настоящем исследовании этих зависимостей получить не удалось.

В литературе отсутствуют случаи описания оценки параметров ЭКГ с помощью контурного анализа у пациентов с COVID-19. Оценить клиническую значимость данного метода только предстоит. Однако уже сейчас отмечается хорошая предиктивная способность параметров контурного анализа в сравнении со стандартными параметрами ЭКГ.

Ограничения исследования. Малая выборка пациентов с тяжёлым течением COVID-19. Размер выборки был ограничен спецификой параметров для включения в исследование и объёмом работы при проведении контурного анализа ЭКГ. Полученные данные требуют подтверждения на независимой выборке. Необходимым условием, при проведении контурного анализа ЭКГ является использование специальной математической программы для расчёта значений площадей.

Заключение

Для оценки динамического изменения ЭКГ целесообразно наряду с качественным, полуколичественным и количественным методами оценки параметров использовать новую технологию — контурный анализ. Результаты исследования показали, что именно показатели площади комплекса QRS ЭКГ наиболее значимо различались при разной тяжести течения COVID-19. При включении в состав предикторов параметров контурного анализа, таких как площади комплекса QRS в отведениях III и aVF, существенно повышалась точность модели. При оценке предиктивного потенциала других факторов, в т.ч. ЧСС, параметров ЭОС, продолжительности QT и QTс, качество модели не улучшалось. Таким образом, параметры контурного анализа ЭКГ обладают более высокой диагностической чувствительностью и специфичностью в отношении прогнозирования тяжести заболевания новой коронавирусной инфекции.

Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.