Recommendations for the Standardization and Interpretation of the Electrocardiogram

• Название: Recommendations for the Standardization and Interpretation of the Electrocardiogram
• Анкор: ECG1.pdf
• Дата: 28.03.2017
• Размер: 0.88 Mb.
• Имя файла: ECG1.pdf
• Тип: Документы; #4281
• страница: 5 из 14

V
6
. То есть, ЭКГ у пациента с декстрокардией может быть "нормализовано" преднамеренной переменой электродов и сохраняется зеркальное отображение праворасположенных прекардиальных отведений. Смена местами проводов электродов правой руки и правой ноги также легко распознаются, потому что II отведение теперь в записи почти ноль так же, как и разность потенциалов, которая существует между 2 ногами
(140, 141
), которая, в свою очередь, приводит к очень низкой амплитуде только в отведении II, с перевернутой симметрией между стандартными отведениями I и III. Смена местами проводов электродов левой руки и левой ноги более трудно распознать, потому что часто наблюдается только небольшое изменение оси и инверсия III отведения; что может быть заподозрено по изменению в морфологии зубца P в отведениях от конечностей
(138
), хотя правомочность этого подхода оспаривалась
(137
). Подореня о неправильном перемещении электродов могут быть подтверждены предшествующими или последующими записями с правильным размещением электродов.
Перестановка проводов отведентй V
1 и V
2
, V
2 и V
3
, или всех 3 отведений может вызвать нарушение последовательности реверсий зубца R, которое симулирует инфаркт переднее-перегородочной стенки, но этот артерфакт часто можно распознать по измененной последовательности предсердных зубцов P и зубцов T в тех же отведениях.
Рекомендации
Медицинский персонал, ответственный за регистрацию рутинных ЭКГ должны быть обучен на предмет предотвращения перемещения электродов и переключения отведений и знать их признаки. Алгоритмы обнаружения переключения отведений должны быть включены в цифровой электрокардиограф наряду с сигналами при неправильно высоком импедансе отведений, и подозреваемые неполадки должны быть вовремя идентифицированы человеком, записывающем ЭКГ, чтобы ликвидировать проблему. Если проблема не исправлена перед регистрацией, диагностическое состояние и наличие перемещение электродов отведений должны быть включены в предварительное интерпретирующее сообщение.
Смещения отведений
Технология
Амплитуды ЭКГ и измеряемые интервалы изменяются в зависимости от размещения прекардиальных отведений, которое часто располагаются далеко от рекомендуемых анатомических участков
(84, 142
). Ранняя работа
Kerwin и др.
(143
) продемонстрировала, что воспроизводимость при перемещении прекардиальных электродов в пределах 1 см была только у приблизительно половины мужчин и даже меньшем количестве женщин. Точность размещения электродов при рутинной электрокардиографии, похоже, уменьшается со временем. Недавнее исследование сообщило, что менее двух третей рутинных расположений прекардиальных электродов находились в пределах 1.25 дюймов обозначенного ориентира, но ошибки не был распределены беспорядочно
(84
). Более вертикальное распределение прекардиальных электродов,чем необходимо, происходит в результате смещения вверх электродов V
1 и V
2 в более половины случаев и вниз влево левых прекардиальных электродов в более, чем в одной трети.
Клиническое значение
Изменение размещения электродов отведений между регистрациями – важная причина для плохой воспроизводимости измерения амплитуд прекардиальной ЭКГ
(86, 90, 144
). Воспроизводимость измерений продолжительности, вообще, лучше, чем воспроизводимость амплитуды
(145
). Было установлено, что изменение в размещении прекардиальных отведений всего на 2 см может привести к важным диагностическим ошибкам, в частности к таким, как заключение о переднее-перегородочном инфаркте инфаркте и желудочковой гипертрофии

15
(
142
). Смещение прекардиальных отведений может изменить компьютерные диагностические заключения в 6 % записей (
85
).
Рекомендации
Периодическая переквалификация в правильном расположении прекардиальных электродов должна быть рутинной для всего персонала, который ответственный за регистрацию ЭКГ. Последовательные записи в острых или подострых случаях помощи должны использовать некоторую форму маркировки кожи для обеспечения воспроизводимости размещения отведений, когда не возможно оставить должным образом установить электроды на место.
Компьютерная интерпретация ЭКГ
Технология
Два компьютерных процесса требуются для диагностических цифровых программ ЭКГ, которые обеспечивают диагностическую интерпретацию. Первая стадия - подготовка сигнала для анализа посредством методов, которые обсуждались выше. Как обсуждено в предшествующем разделе этого документа, точность измерений используемая в диагностических алгоритмах, определена техническими проблемами
, которые влияют на обрабатываемый сигнал
(9, 23, 28, 42, 146
). Эти обрабатывающие сигнал методы включают обработку сигнала
(осуществление выборки, фильтрация, и формирование шаблона), извлечение особенностей и измерение
(147-151
). Зависимые от времени синхронные данные отведений и конструирование представительного шаблона комплексов важны в отношении надежности извлечения особенностей и измерения; обобщенные измерения интервалов могут быть систематически меньше, когда данные в реальном времени не используются.
Вторая стадия анализа применяет диагностические алгоритмы к обработанной ЭКГ. Диагностические алгоритмы могут быть эвристическими (основанные на опыте правила, которые являются детерминированными) или статистическими (вероятностными) по структуре. Эвристические диагностические алгоритмы были первоначально разработаны с включением дискретного измерения в начале дерева решения или булевые комбинации критериев
(152-155
). Статистические диагностические алгоритмы обходят проблемы диагностической неустойчивости, которые связаны с маленькими последовательностями дискретного разделения, добавляя вероятностные заключения к диагнозу. Они могут базироваться на bayesian логике
(156
). Другие статистические методы используют дискриминантный анализ функции, который может использовать непрерывные параметры ЭКГ в дополнение к дискретным переменным для точечного подсчета
(157 158
). Эти алгоритмы имеют тенденцию быть более воспроизводимыми, чем ранние эвристические методы, даже при том, что они могут перейти к дискретному началу для диагностических заключений. Невральные сети отличаются от обычного дискриминантного функционального анализа в способе обучения, в результирующей классификации и в полученные границах решения
(133, 159, 160
). Статистический методы зависят от базы данных хорошо задокументированных случаев с использованием поиска по оптимальным параметрам ЭКГ. Такая база данных должна быть достаточно большой, что бы результаты были статистически надежны. База данных должна содержать достаточно случаев с различными степенями патологии, в диапазоне от умеренных до тяжелых случаев, и репрезентативное распределение общих смешанных условий
(6, 9, 17, 161
). Статистика хорошо документированных популяций использовались, чтобы создать диагностические алгоритмы, которые не длиннее простого подражаният человеческой расшифровки
(162
). Точно так же было показано, что дополнение критерия векторной петли (или эквивалентная информация, выведенная из одновременных отведений), улучшает диагнозы
ЭКГ в 12 отведениях
(97,98
).
Клиническое значение
Имеются данные о потенциально сильных воздействиях технических факторов на измерения ЭКГ, не удивительно что идентичный диагностический алгоритмы могли бы действовать по-другому, если бы вводимые сигналы ЭКГ подверглись обработке различными методами. Приверженность методологическим стандартам минимизирует эти различия, улулчшает однородность измерения и интерпретации и облегчает последовательное сравнение записей.
Даже при приверженности стандартам могут ожидаться небольшие систематические различия в измерениях между диагностическими инструментами, которые используют различные методы обработки, особенно в отношении диагностики важных общих измерений продолжительности QRS и интервала QT. Исследование 1985 г. европейской группы CSE продемонстрировало, что различия измерений среди 10 стандартных систем ЭКГ могут быть достаточно большими, чтобы изменить диагностические заключения
(17
); однако, нет современных исследований непосредственно сравнивающих шаблон и общие измерения, сделанные современным поколением коммерчески доступного стандарта системы регистрации ЭКГ. Вне технических проблем точность измерения, оценка работы программы ЭКГ трудна
(9, 15, 17, 163
). Программы могут быть сравнены с диагнозами опытного кардиолога или консенсуса опытных кардиологов или с диагнозами, установленными независимыми данными.
Группа CSE оценила 15 ЭКГ и программы анализа векторкардиограмм против базы данных, которая включала зарегистрированные случаи желудочковой гипертрофии и инфаркта миокарда
(15
), диагнозы, которые строго зависят от точного измерения амплитуд и интервалов и могли бы подтвердить компьютерный анализ. В целом, процент ЭКГ правильно классифицированый компьютерной программой (медиана 91.3%) был ниже, чем это делали кардиологи (медиана 96.0%), в то время, как важные различия в точности были найдены между различными алгоритмами. Salerno и др.
(18
) рассмотрели 13 сообщений компьютерной программы ЭКГ и показали, что эти программы, в целом, работают хуже, чем опытные расшифровщики относительно конкретных

16
диагнозов. Даже так, это сообщение показало, что компьютерная помощь была в состоянии улучшить диагностическую работу менее опытных расшифровщиков.
Рекомендации
Компьютерная интерпретация ЭКГ - дополнение к врачу электрографисту
(164
), и все компьютерные заключния требуют перепроверки врача. Точные конкретные шаблоны должны быть сформированы в каждом отвеждении перед заключительным уточнением особенностей и измерениями, используемыми для диагностической интерпретации. Данные в реальном времени от нескольких отведений должны использоваться для того, чтобы обнаружить истинные начало и конец зубца при общих (повсеместных) измерениях, используемых для диагностической интерпретации. Детерминантный и статистический или вероятностный алгоритмы должны быть основаны на хорошо построенной базе данных, которые включают различные степени патологии и соответствующее распределение различных данных. Такие алгоритмы должны быть подттверждены данными, которые не использовались для создания алгоритма. Программы, использующие комплексные диагностические алгоритмы, должен задокументировать в виде ссылок те измерения, которые важны по отношению к диагностическому утверждению, которое может включать синтезируемую векторную петлю или другие новые измерения. Последовательные сравнения повторных ЭКГ должны проводитьчя обученными наблюдателями независимо от того, обеспечивает ли программа ЭКГ последовательное сравнение. Оценка работы различных алгоритмов монут быть облегчены при помощи стандартизированного глоссария интерпретирующих утверждений.
Резюме
Существующий документ обрисовывает в общих чертах отношение современного цифрового электрокардиографа к его технологии (методике). Индивидуальные особенности обработки ЭКГ и ее регистрации рассматриваются в плане их клинического значения. Рекомендации сконцентрированы в направлении оптимального использования
ЭКГ. Есть надежда, что стандарты, изложенные в этом документе, обеспечат дальнейший стимул для усовершенствования регистрации ЭКГ и ее интерпретации.
Ссылки
1. Einthoven W. Galvanometrische registratie van het menschelijk electrocardiogram.
In: Herinneringsbundel Professor S. S. Rosenstein. Leiden,
Netherlands: Eduard Ijdo, 1902:101– 6.
2. Kligfield P. The centennial of the Einthoven electrocardiogram. J Electrocardiol
2002;35 Suppl:123–9.
3. Fye WB. A history of the origin, evolution, and impact of electrocardiography
[published correction appears in Am J Cardiol 1995;76:641].
Am J Cardiol 1994;73:937– 49.
4. Schlant RC, Adolph RJ, DiMarco JP, et al. Guidelines for electrocardiography: a report of the American College of Cardiology/American
Heart Association Task Force on Assessment of Diagnostic and Therapeutic
Cardiovascular Procedures (Committee on Electrocardiography).
Circulation 1992;85:1221– 8.
5. Pipberger HV, Arzbaecher RC, Berson AS, et al. Recommendations for standardization of leads and of specifications for instruments in electrocardiography and vectorcardiography: report of the Committee on Electrocardiography.
Circulation 1975;52:11–31.
6. Hagan A, Bloor C, Borun R, et al. The quest for optimal electrocardiography:
Task Force IA: development of a data base for electrocardiographic use. Am J Cardiol 1978;41:145– 6.
7. Horan LG. The quest for optimal electrocardiography. Am J Cardiol
1978;41:126 –9.
8. Phibbs B. Computerized ECG analysis. JAMA 1978;240:1481–2.
9. Rautaharju PM, Ariet M, Pryor TA, et al. The quest for optimal electrocardiography:
Task Force III: computers in diagnostic electrocardiography.
Am J Cardiol 1978;41:158–70.
10. Resnekov L, Fox S, Selzer A, et al. The quest for optimal electrocardiography:
Task Force IV: use of electrocardiograms in practice.
Am J Cardiol 1978;41:170 –5.
11. Rios J, Sandquist F, Ramseth D, Stratbucker R, Drazen E, Hanmer J.
The quest for optimal electrocardiography: Task Force V: cost effectiveness of the electrocardiogram. Am J Cardiol 1978;41:175– 83.
12. Sheffield LT, Prineas R, Cohen HC, Schoenberg A, Froelicher V. The quest for optimal electrocardiography: Task Force II: quality of electrocardiographic records. Am J Cardiol 1978;41:146 –57.
13. Surawicz B, Uhley H, Borun R, et al. The quest for optimal electrocardiography:
Task Force I: standardization of terminology and interpretation.
Am J Cardiol 1978;41:130–45.
14. Zipes DP, Spach MS, Holt JH, Gallagher JJ, Lazzara R, Boineau JP. The quest for optimal electrocardiography: Task Force VI: future directions in electrocardiography. Am J Cardiol 1978;41:184 –91.
15. Willems JL, Abreu-Lima C, Arnaud P, et al. The diagnostic performance of computer programs for the interpretation of electrocardiograms.
N Engl J Med 1991;325:1767–73.
16. Salerno SM, Alguire PC, Waxman HS. Competency in interpretation of

17 12-lead electrocardiograms: a summary and appraisal of published evidence. Ann Intern Med 2003;138:751– 60.
17. Willems JL, Arnaud P, van Bemmel JH, et al. Assessment of the performance of electrocardiographic computer programs with the use of a reference data base. Circulation 1985;71:523–34.
18. Salerno SM, Alguire PC, Waxman HS, for the American College of
Physicians. Training and competency evaluation for interpretation of
12-lead electrocardiograms: recommendations from the American
College of Physicians. Ann Intern Med 2003;138:747–50.
19. Willems JL. A plea for common standards in computer aided ECG analysis. Comput Biomed Res 1980;13:120 –31.
20. Willems JL. Common standards for quantitative electrocardiography.
J Med Eng Technol 1985;9:209 –17.
21. The CSE Working Party. Recommendations for measurement standards in quantitative electrocardiography. Eur Heart J 1985;6:815–25.
22. Willems JL, Arnaud P, van Bemmel JH, Degani R, Macfarlane PW,
Zywietz C, for the CSE Working Party. Common standards for quantitative electrocardiography: goals and main results. Methods Inf Med 1990;29:
263–71.
23. Bailey JJ, Berson AS, Garson A Jr, et al. Recommendations for standardization and specifications in automated electrocardiography: bandwidth and digital signal processing: a report for health professionals by an ad hoc writing group of the Committee on Electrocardiography and Cardiac Electrophysiology of the Council on Clinical Cardiology,
American Heart Association. Circulation 1990;81:730 –9.
24. American National Standards Institute. Diagnostic electrocardiographic devices (ANSI/AAMI EC11:1991/(R)2001). Arlington, VA: Association for the Advancement of Medical Instrumentation, 2000.
25. Swan HJ. Guidelines for judicious use of electrocardiography: a summary of recommendations from the ACC/AHA Task Force Report.
J Crit Illn 1992;7:861–70.
26. Fisch C. Clinical competence in electrocardiography: a statement for physicians from the ACP/ACC/AHA Task Force on clinical privileges in cardiology. J Am Coll Cardiol 1995;25:1465–9.
27. Kadish AH, Buxton AE, Kennedy HL, et al. ACC/AHA clinical competence statement on electrocardiography and ambulatory electrocardiography: a report of the ACC/AHA/ACP-ASIM task force on clinical competence
(ACC/AHA committee to develop a clinical competence statement on electrocardiography and ambulatory electrocardiography) endorsed by the International Society for Holter and noninvasive electrocardiology.
Circulation. 2001;104:3169–78.
28. van Bemmel JH, Zywietz C, Kors JA. Signal analysis for ECG interpretation.
Methods Inf Med 1990;29:317–29.
29. Kors JA, van Bemmel JH. Classification methods for computerized interpretation of the electrocardiogram. Methods Inf Med 1990;29:
330–6.
30. Einthoven W, Fahr G, de Waart A.U¨ ber die Richtung und die manifeste
Gro¨sse der Potentialschwankungen im menschlichen Herzen and u¨ber den Einfluss der Herzlage auf die Form des Electrokardiogramms. Arch des Physiol 1913;150:275–315.
31. Burger HC, van Milaan JB. Heart-vector and leads. Br Heart J 1946;8:
157–61.
32. Burger HC, van Milaan JB. Heart-vector and leads. Part III: geometrical representation. Br Heart J 1948;10:229 –33.
33. Horacek BM. Lead theory. In: Macfarlane PW, Lawrie TDV, editors.
Comprehensive Electrocardiology: Theory and Practice in Health and
Disease. New York, NY: Pergamon Press, 1989:291–314.
34. Holland RP, Arnsdorf MP. Solid angle theory and the electrocardiogram: physiologic and quantitative interpretations. Prog Cardiovasc Dis
1977;19:431–57.
35. Rijnbeek PR, Kors JA, Witsenburg M. Minimum bandwidth requirements for recording of pediatric electrocardiograms. Circulation
2001;104:3087–90.
36. Zywietz C, Willems JL. Stability of ECG amplitude measurements in systematic noise tests: results and recommendations from the CSE project. J Electrocardiol 1987;20 Suppl:61–7.
37. Zywietz C, Celikag D, Joseph G. Influence of ECG measurement accuracy on ECG diagnostic statements. J Electrocardiol 1996;29 Suppl: