Usefullness of heart rate variability for the prediction of sudden cardiac arrest using real-time biosignals in intensive care unit = Usefullness of heart rate variability for the prediction of sudden cardiac arrest using real-time biosignals in intensive care unit
저자
( Ji Eun Park ) ; ( Kwang Joo Park ) ; ( Yun Jung Jung ) ; ( Wou Young Chung ) ; ( Keu Sung Lee ) ; ( Joo Hun Park ) ; ( Seung Soo Shin ) ; ( Jong Hwan Jang ) ; ( Duk Yong Yoon ) 연구자관계분석
발행기관
대한결핵 및 호흡기학회(The Korean Academy of Tuberculosis and Respiratory Diseases)
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
425-425(1쪽)
제공처
Background: In critically ill patients, cardiovascular risk factors are common and often accompanied by cardiac complications during treatment in the intensive care unit (ICU). Heart rate variability (HRV) is thought to reflect autonomic nervous system activity, reduced HRV is associated with risk of sudden cardiac death and arrhythmic complications. The purpose of this study was to evaluate the usefulness of HRV for early detecting and assessing sudden cardiac arrest through real-time biosignals collecting in the ICU. Methods: Patients who were admitted to medical ICU from January 2018 to December 2018 were enrolled. We collected blood pressure, heart rate, respiratory rate, oxygen saturation, electrocardiogram (EKG), and real-time biomedical signal data. Biometric signal waveform data such as EKG, respiration, and arterial blood pressure were recorded at 62.5 ~ 500 high sample rates per second. We used SDNN (standard deviation of NN intervals), SDSD (Standard deviation of differences between NN intervals), RMDSSD (square root of the mean squared differences of successive NN intervals), and SD1 nonlinear analysis to calculate the HRV. Results: A total of 441 adult patients were analyzed and the cardiac arrest rate was 11.2%. Heart rate and oxygen saturation tended to decrease 1 hour before sudden cardiac arrest, but this was not statistically significant. Among HRV parameters, SDNN and SDSD showed significant changes 4 hours before sudden cardiac arrest and 2 hours before ANN and SD1/SD2 (p<0.001). Conclusion: Based on the results of this study, the prediction for SCA in medical ICU patients could be improved by using HRV. Therefore, we expect to improve the survival rate of critically ill patients by reducing the mortality rate from sudden cardiac arrest.
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