Logo
DeutschClear Cookie - decide language by browser settings
Pruscha, H. and Ulm, Kurt and Schmidt, G. (1997): Statistische Analyse des Einflusses von Herzrhythmusstörungen auf das Mortalitätsrisiko. Collaborative Research Center 386, Discussion Paper 56
[img]
Preview

PDF

259kB

Abstract

Herzrhythmusstörungen stellen eine äußerst bedrohliche Krankheit dar und können zum plötzlichen Herztod führen. So sterben in der Bundesrepublik Deutschland pro Jahr etwa 100.000 Patienten an einem Herz-Kreislauf-Stillstand, der in 65 - 80 % durch eine Rhythmusstörung hervorgerufen wird (Trappe et al., 1996). Seit über 20 Jahren ist bekannt, daß das Ausmaß der Rhythmusstörungen wesentlich das Risiko für einen plötzlichen Herztod beeinflußt (Moss et al., 1979). Die Identifizierung von Patienten mit einem erhöhten Mortalitätsrisiko ist daher von erheblichem Interesse und nach wie vor noch nicht zufriedenstellend gelöst. Von dieser Frage hängt die Wahl der geeigneten Therapie ab. Bei Patienten mit einem erhöhten Mortalitätsrisiko ist derzeit die Implementierung eines Defibrillators die einzig wirksame Therapie. Die medikamentöse Behandlung mit sog. Antiarrhythmika war lange Zeit die Therapie der Wahl, bis Ende der 80er Jahre eine Studie aus den USA für einige Medikamente ein erhöhtes Mortalitätsrisiko nachwies (CAST-Studie, 1989). Seit dieser Zeit konzentriert sich die Forschung auf zwei Punkte, die Entwicklung neuer Medikamente und die Erkennung von besonders gefährdeten Patienten. Die einzige nicht-invasive Methode zur Erfassung der Häufigkeit der Arrhythmien ist gegenwärtig das 24 Std. Holter-EKG. Derzeit wird für die Unterteilung in verschiedene Risikogruppen nur das Ausmaß der Rhythmusstörungen, die Häufigkeit der sog. ventrikulären Extrasystolen (VES) erfaßt. Dieser Faktor ist aber nicht aussagekräftig genug. Daher liegt es nahe, die Information über die Rhythmusstörungen besser zu nutzen und vor allem die Komplexität der Arrhythmien besser zu beschreiben. Hierzu werden aus dem 24 Std. Holter-EKG alle Abstände zwischen zwei aufeinanderfolgenden Herzschlägen, die sog. RR-Intervalle, erfaßt. Wenn im Durchschnitt ein Herzschlag pro Sekunde erfolgt, liegen über 24 Stunden ca. 90 000 solcher Intervalle vor. Diese Datenmenge stellt an die Analyseverfahren eine besondere Herausforderung dar. In einem ersten Ansatz wurden Methoden aus dem Bereich der nichtlinearen Dynamik angewandt (Schmidt et al., 1996). Es ist bekannt, daß neben den Rhythmusstörungen auch die Variabilität der RR-Intervalle das Risiko beeinflussen. Mit den Ansätzen, basierend auf der nichtlinearen Dynamik, wurden aus den Daten eines 24 Std. Holter-EKG's zwei Parameter abgeleitet (alpha_VES und alpha_sin ). Der erste Parameter beschreibt die Komplexität, der zweite steht für die Variabilität. Die vorliegende Arbeit wendet statistische Verfahren aus den Bereichen Kurvenschätzung, logistische Regression, Coxsche Regression an, um besonders gefährdete Patienten zu erkennen. Für diese Analyse standen die Daten von 60 Patienten zur Verfügung. Das Ziel dieser Untersuchung ist es insbesondere, die aufwendige Methode der Bestimmung von alpha_sin , alpha_VES durch eine neue zu ersetzen, die konzeptionell und numerisch einfacher ist, die - im Unterschied zur eingeführten - vollständig algorithmisch durchgeführt werden kann und die auch - bei entsprechender Weiterentwicklung - zum Teil online erfolgen könnte.