概要

Hartslagvariabiliteit berekenen van ECG-gegevens van jongeren met cerebrale parese tijdens actieve video game sessies

Published: June 05, 2019
doi:

概要

Dit protocol beschrijft een methode voor het berekenen van de hartslagvariabiliteit (HRV) van het elektrocardiogram (ECG) golfvormen. Golfvormen van continue hartslag (HR) opnames tijdens actieve video game (AVG) sessies werden gebruikt om de aërobe prestaties van de jeugd met cerebrale parese (CP) te meten.

Abstract

Het doel van deze studie was om een methode te genereren voor het berekenen van de hartslagvariabiliteit (HRV) van het elektrocardiogram (ECG) golfvormen. De golfvormen werden opgenomen door een HR-monitor die deelnemers (jeugd met cerebrale parese (CP)) droeg tijdens actieve video game (AVG) sessies. De AVG-sessies zijn ontworpen om fysieke activiteit en fitness (aërobe prestaties) in deelnemers te bevorderen. Het doel was om de haalbaarheid van Avg’s als een fysiotherapie (PT) interventiestrategie te evalueren. De maximale HR (mHR) werd voor elke deelnemer bepaald en de doel hartslag zone (THRZ) werd berekend voor elk van de drie trainings fases in de 20 min AVG sessie: (warming-up bij 40-60% mHR, conditionering bij 60-80% mHR, en afkoelen bij 40-60% mHR). Elke deelnemer speelde 3 20 min spellen tijdens de AVG sessie. Alle spellen werden gespeeld terwijl ze op een bankje zaten omdat veel jongeren met CP niet langdurig kunnen staan. Elke spel voorwaarde verschaf met deelnemers alleen hand pictogrammen, hand en voeten pictogrammen samen of voeten pictogrammen alleen voor het verzamelen van objecten. Het doel van het spel (KOLLECT genoemd) is om objecten te verzamelen om punten te winnen en gevaren te vermijden om geen punten te verliezen. De gevaren werden alleen gebruikt in de opwarm-en afkoel fases om een langzamere, gecontroleerde beweging te bevorderen om HR in de doel hartslagzone (THRZ) te houden. Er waren geen gevaren in de conditionerings fase om hogere niveaus en intensere lichamelijke activiteit te bevorderen. Analytische methoden werden gebruikt voor het genereren van HRV (geselecteerde tijd-domein en frequentie-domein maatregelen) van ECG-gegevens om aërobe werklast te onderzoeken. Recente toepassingen van HRV geven aan dat korte-termijn metingen (5 min Bouts) geschikt zijn en dat HRV biofeedback kan helpen bij het verbeteren van de symptomen en de kwaliteit van het leven in een verscheidenheid van veterinairrechtelijke voorschriften. Hoewel HR een goed geaccepteerde klinische maat is om de aërobe prestaties en intensiteit in PT-interventies te onderzoeken, kan HRV informatie verschaffen over de autonome systeemfuncties, herstel en aanpassing tijdens AVG-sessies.

Introduction

Cerebrale parese (CP) is de meest voorkomende lichamelijke handicap van de kindertijd1. CP wordt veroorzaakt door een neurologische belediging van de ontwikkelende hersenen en is geassocieerd met motorische beperkingen zoals spierzwakte, spasticiteit, deconditionering, en verminderde motorische controle en balans2,3. CP is een niet-progressieve aandoening, maar met de leeftijd, kinderen worden minder fysiek actief en meer sedentaire in vergelijking met hun leeftijdsgenoten met typische ontwikkeling (TD) vooral vanwege de toegenomen eisen van de groei op hun gecompromitteerde neuromusculaire en musculoskeletale systemen4.

Jongeren met CP krijgen meestal fysiotherapie (PT) diensten om functionele mobiliteit te verbeteren en fysieke activiteit en fitness te bevorderen (bijv. aërobe en gespierd uithoudingsvermogen)2. Vaak is er beperkte toegang tot de PT-diensten en de communautaire middelen om deze PT-doelstellingen te bereiken en te ondersteunen:5,6. Actieve video games (avg’s) kunnen een haalbare strategie zijn in activiteiten-based PT interventies in kliniek, huis of Gemeenschap instellingen7,8. Commerciële Avg’s hebben beperkte flexibiliteit om het spel aan te passen en te voldoen aan de specifieke behoeften en PT-doelen voor jongeren met CP9. Aangepaste Avg’s bieden echter flexibele spel parameters om jongeren met CP uit te dagen terwijl ze fysieke activiteit en fitness10promoten.

Ons team heeft een aangepaste AVG (genaamd KOLLECT) ontwikkeld om reacties op de jeugd oefening te onderzoeken (bijv. lichamelijke activiteit en aërobe geschiktheid). Het spel maakt gebruik van een bewegingssensor om jeugdbeweging te volgen tijdens het gamen. Het doel van het spel is om zoveel mogelijk objecten te ‘ verzamelen ‘ voor een hoge score en om de gevaren te vermijden om verlies van punten te voorkomen. Objecten kunnen worden verzameld met hand-en/of voeten iconen zoals bepaald door de therapeut in de flexibele spel parameters.

Het ontwerpen van op activiteit gebaseerde PT-interventies die de intensiteit van de fysieke activiteit van de dosis om aërobe fitness te bevorderen is essentieel voor jongeren met CP11. Aangepaste Avg’s kunnen een effectieve strategie voor dosisintensiteit zijn en jongeren betrekken bij lichamelijke activiteit om fitness10te bevorderen. Hartslagmeter (HR) monitors worden vaak gebruikt in klinische PT praktijk om aërobe prestaties en intensiteit van de activiteit te bepalen. Daarom helpt HR-monitoren de haalbaarheid van Avg’s bij het doseren van de intensiteit van de fysieke activiteit te bepalen om de aerobe conditie9te bevorderen. ECG-gegevens gegenereerd op basis van een HR-monitor kunnen worden gebruikt om hartslagvariabiliteit (HRV) te berekenen. Analytische methoden werden gebruikt om HRV van ECG-gegevens te genereren om aërobe werklast te onderzoeken. Recente toepassingen van HRV geven aan dat korte-termijn metingen (5 min Bouts) geschikt zijn en dat HRV biofeedback kan helpen bij het verbeteren van de symptomen en de kwaliteit van leven in een verscheidenheid van veterinairrechtelijke voorschriften32,33,34 . De toepassing van kortdurende HRV-maatregelen is een geschikt middel om de cardiovasculaire functie te beoordelen tijdens AVG-sessies. Gezien het feit dat HRV is afgeleid van het R-R-interval van een ECG, hebben we geselecteerde tijdsdomein-en frequentiedomein maatregelen gebruikt. Tijddomein maat van HRV kwantificeren de hoeveelheid variabel in de interbeat-intervallen die de tijd tussen opeenvolgende hartslagen representeert. We gebruikten de AVNN (gemiddelde NN-interval), RMSSD (root mean Square van opeenvolgende verschillen), SDNN (standaarddeviatie van NN interval), NN50 (aantal NN intervallen > 50 MS) en PNN50 (percentage van NN intervallen). Frequentiedomein maatregelen schatten het distributievan absolute of relatieve macht in mogelijk vier frequentiebanden, we specifiek gericht op twee bands, lage frequentie (LF) vermogen en hoge frequentie (HF) vermogen, samen met de LF/HF verhouding. Hoewel HR een goed geaccepteerde klinische maat is, kan HRV nuttig zijn omdat het informatie verschaft over de autonome systeemfunctie, het herstel, de aanpassing en een schatting van de aërobe werklast tijdens een AVG Session28.

Het doel van deze studie was om de haalbaarheid van het gebruik van AVG-strategieën te onderzoeken om lichamelijke activiteit en fitness te bevorderen. Een tweede doel was het AVG-protocol voor gegevensverzameling en de methodologie voor het berekenen van HRV van ECG-gegevens die via een HR-monitor zijn verkregen, te presenteren. Deze maatregelen en dit protocol kunnen voor clinici relevant blijken om de interventie sessies te monitoren en te dosis PT.

Protocol

De goedkeuring van de institutionele beoordelings Raad werd verkregen. Alle jongeren verstrekte schriftelijke instemming en ouders hebben toestemming gegeven voorafgaand aan deelname. 1. AVG-gegevens verzamelings sessies De AVG-gamesessie In deze studie, hebben jongeren met CP deelnemen aan een AVG sessie die bestaat uit 3 20 min games. Zie tabel 5 voor demografische gegevens over jongeren. Er werd verwacht dat in totaal 30 wedstrijden zouden worden gespeeld; echter, 29 games wer…

Representative Results

Deze methode biedt gegevens voor gebruik bij het analyseren van het effect dat een nieuw ontwikkelde methode heeft op de hartslagvariabiliteit (HRV) van het onderwerp. Dit gebeurt door het R-gedeelte van de QRS-golfvorm van de ECG-gegevens van een onderwerp te lokaliseren, zoals weergegeven in Figuur 6, en door verschillende HRV-waarden te berekenen. Als de HR-monitor goed contact maakt met het onderwerp, zullen de gegevens uniform zijn, waardoor de noodzaak …

Discussion

Tien jongeren met CP deden mee aan deze studie (gemiddelde + SD) [leeftijd (jaar) = 15,53 ± 3,57; hoogte (cm) 154,8 ± 12,6; gewicht (kg) 50,69 ± 11,1; body mass index (BMI) 50,46 ± 29,2; mHR 9 BPM) = 186,8 ± 12,4]. Raadpleeg tabel 5 voor demografische gegevens van patiënten.

Er zijn enkele overwegingen voor het gebruik van HR-monitoren en de bijbehorende maatregelen van HR en HRV die betrekking hebben op wijzigingen en het oplossen van problemen. Twee problemen die duide…

開示

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

De auteurs danken de deelnemers en hun familie voor hun tijd en inspanning voor deelname aan de studie. Ook erkennen de auteurs Dr. Yichuan Liu en Dr. Hasan Ayaz voor hun hulp bij de timing berekening van de HR monitoring en Dr. Paul Diefenbach voor de ontwikkeling van de KOLLECT Active video gaming software. De financiering van dit werk werd verstrekt door Coulter Foundation Grants #00006143 (ONeil; Diefenbach, Pi’s) en #00008819 (ONeil; Diefenbach, Pi’s).

Materials

BioHarness Bluetooth Module (Electronics sensor)  Zephyr 9800.0189 Detects Heart Rate, Resiration Rate, Posture, and Skin Temperature.
BioHarness Chest Strap Zephyr 9600.0189, 9600.0190 Sizes Small XS-M, Large M-XL
BioHarness Charge Cradle & USB Cable Zephyr 9600.0257 Used to Transfer Data from the Module to a Computer for Analysis.
BioHarness Echo Gateway Zephyr 9600.0254 Allows for Realtime Viewing of Subject's Heart Rate.
MATLAB R2016a Mathworks 1.7.0_.60 Used for All Programming.

参考文献

  1. Winter, S., Autry, A., Boyle, C., Yeargin-Allsopp, M. Trends in the prevalence of cerebral palsy in a population-based study. Pediatrics. 110 (6), 1220-1225 (2002).
  2. Fowler, E., et al. Promotion of physical fitness and prevention of secondary conditions for children with cerebral palsy: Section on Pediatrics Research Summit Proceedings. Physical Therapy. 87 (11), 1495-1510 (2007).
  3. Rosenbaum, P., Paneth, N., Leviton, A., Goldstein, M., Bax, M. A report: The definition and classification of cerebral palsy: April 2006. Developmental Medicine & Child Neurology. 49 (s109), 8-14 (2007).
  4. Hanna, S., et al. Stability and decline in gross motor function among children and youth with cerebral palsy aged 2 to 21 years. Developmental Medicine & Child Neurology. 51 (4), 295-302 (2009).
  5. Rimmer, J., Rowland, J. Health promotion for people with disabilities: Implications for empowering the person and promoting disability-friendly environments. American Journal of Lifestyle Medicine. 2 (5), 409-420 (2008).
  6. Feehan, K., et al. Factors influencing physical activity in children and youth with special health care needs: A pilot study. International Journal of Pediatrics. , (2012).
  7. Fehlings, D., Switzer, L., Findlay, B., Knights, S. Interactive computer play as motor therapy for individuals with cerebral palsy. Seminars in Pediatric Neurology. 20 (2), 127-138 (2013).
  8. Sandlund, M., Dock, K., Hager, C., Waterworth, E. Motion interactive video games in home training for children with cerebral palsy: parents’ perceptions. Disability & Rehabilitation. 34 (11), 925-933 (2012).
  9. Howcroft, J., et al. Active video game play in children with cerebral palsy: Potential for physical activity promotion and rehabilitation therapies. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 93 (8), 1448-1456 (2012).
  10. Bilde, P., Kliim-Due, M., Rasmussen, B., Petersen, L., Petersen, T., Nielsen, J. Individualized, home-based interactive training of cerebral palsy children delivered through the Internet. BMC Neurology. 11, 32 (2011).
  11. Kolobe, T., et al. Research Summitt III proceedings on dosing in children with an injured brain or cerebral palsy. Physical Therapy. 94 (7), 907-920 (2014).
  12. Schipke, J., Pelzer, M., Arnold, G. Effect of respiration rate on short-term heart rate variability. Journal of Clinical and Basic Cardiology. 2 (1), 92-95 (1999).
  13. Ernst, G. Heart rate variability. Heart Rate Variability. , 1-336 (2014).
  14. Francis, J., et al. Association between symptoms of depression and anxiety with heart rate variability in patients with implantable cardioverter defibrillators. Psychosomatic Medicine. 71 (8), 821-827 (2009).
  15. Mendes, R., et al. Is applying the same exercise-based inpatient program to normal and reduced left ventricular function patients the best strategy after coronary surgery? A focus on autonomic cardiac response. Disability and Rehabilitation: An International Multidisciplinary Journal. 36 (2), 155-162 (2014).
  16. Muralikrishnan, K., Balakrishnan, B., Balasubramanian, K., Visnegarawla, F. Measurement of the effect of Isha Yoga on cardiac autonomic nervous system using short-term heart rate variability. Journal of Ayurveda and Integrative Medicine. 33 (2), 279-283 (2012).
  17. Yadav, R. K., Gupta, R., Deepak, K. K. A pilot study on short term heart rate variability & its correlation with disease activity in Indian patients with rheumatoid arthritis. Indian Journal of Medical Research. 136 (4), 593-598 (2012).
  18. Thuraisingham, R. A. Preprocessing RR interval time series for heart rate variability analysis and estimates of standard deviation of RR intervals. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 83 (1), 78-82 (2006).
  19. Alamili, M., Rosenberg, J., Gögenur, I. Day-night variation in heart rate variability changes induced by endotoxaemia in healthy volunteers. Acta Anaesthesiologica Scandinavica. 59 (4), 457-464 (2015).
  20. Pal, G., et al. Preference for salt contributes to sympathovagal imbalance in the genesis of prehypertension. European Journal of Clinical Nutrition. 67 (6), 586-591 (2013).
  21. Telles, S., Raghavendra, B. R., Naveen, K. V., Manjunath, N. K., Kumar, S., Subramanya, P. Changes in autonomic variables following two meditative states described in yoga texts. Journal of Alternative and Complementary Medicine. 19 (1), 35-42 (2013).
  22. Kičmerová, D. . Methods for Detection and Classification in ECG Analysis. Doctoral thesis. , (2009).
  23. Murai, K., Hayashi, Y. Evaluation of mental workload for ship handling using physiological indices. , 604-608 (2009).
  24. Taelman, J., Vandeput, S., Spaepen, A., Van Huffel, S. Influence of mental stress on heart rate and heart rate variability. Heart. 29 (1), 1366-1369 (2009).
  25. Durantin, G., Gagnon, J. F., Tremblay, S., Dehais, F. Using near infrared spectroscopy and heart rate variability to detect mental overload. Behavioural Brain Research. 259, 16-23 (2014).
  26. Buchheit, M. Monitoring training status with HR measures: Do all roads lead to Rome?. Frontiers in Physiology. 5, (2014).
  27. Achten, J., Jeukendrup, A. Heart rate monitoring: Applications and limitations. Sports Medicine. 33 (8), 517-538 (2012).
  28. Amichai, T., Katz-Leurer, M. Heart rate variability with cerebral palsy: Review of literature and meta-analysis. NeuroRehabilitation. 35, 113-122 (2014).
  29. Billman, G., Haikuri, H., Sacha, J., Trimmel, K. An introduction to heart rate variability: Methodological considerations and clinical applications. Frontiers in Physiology. 6, (2015).
  30. Beffara, B., Bret, A., Vermeulen, N., Mermillod, M. Resting high frequency heart rate variability selectively predicts cooperative behavior. Physiology & Behavior. 164, 417-428 (2016).
  31. Fogt, D., Cooper, P., Freeman, C., Kalns, J., Cooke, W. Heart rate variability to assess combat readiness. Military Medicine. 174, 491-495 (2009).
  32. Kerppers, I. L., Arisawa, E. A. L., Oliveira, L. V. F., Sarmpaio, L. M. M., Oliverira, C. S. Heart rate variability in individual with cerebral palsy. Archives of Medical Science. 5, 45-50 (2009).
  33. Giggins, O. M., Persson, U. M., Caulfield, B. Biofeedback in Rehabilitation. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation. 10, (2013).
  34. Shaffer, F., Ginsberg, J. P. An overview of heart rate variability metrics and norms. Frontiers in Public Health. 5, 258 (2017).
  35. Shaffer, F., McCarty, R., Zeir, C. L. A healthy heart is not a metronome: an integrative review of the heart’s anatomy and heart rate variability. Frontiers in Psychology. 5, 1040 (2014).

Play Video

記事を引用
Landis, C., O’Neil, M. E., Finnegan, A., Shewokis, P. A. Calculating Heart Rate Variability from ECG Data from Youth with Cerebral Palsy During Active Video Game Sessions. J. Vis. Exp. (148), e59230, doi:10.3791/59230 (2019).

View Video