Abstract
Hintergrund. Die richtige Behandlung von Hyperkaliämie, die zu tödlichen Herzrhythmusstörungen führt, ist aufgrund der erhöhten Prävalenz von Hyperkaliämie-anfälligen Erkrankungen wichtiger geworden. Obwohl T-Wellenänderungen bei Hyperkaliämie bekannt sind, ist ihre Nützlichkeit fraglich., Wir haben untersucht, wie gut T-Wave-basierte Merkmale von Elektrokardiogrammen (ECGs) mit geschätzten Serumkaliumspiegeln korreliert sind, wobei EKG-Daten aus der realen klinischen Praxis verwendet wurden. Methoden. Wir haben von 1994 bis 2017 EKGs aus einem lokalen EKG-Repository (MUSE™) gesammelt und die EKG-Wellenformen extrahiert. Von etwa 1 Million Berichten wurden 124,238 innerhalb von 5 Minuten vor oder nach der Blutentnahme zur Serumkaliumschätzung durchgeführt. Wir haben zufällig 500 ECGs ausgewählt und zwei Auswerter haben die Amplitude (T-Amp) und die rechte Steigung der T-Welle (T-Right Slope) an fünf Leitwellenformen (V3, V4, V5, V6 und II) gemessen., Lineare Korrelationen von T-Amp, T-Right Slope und ihrem normalisierten Merkmal (T-Norm) mit Serumkaliumspiegeln wurden unter Verwendung der Pearson-Korrelationskoeffizientenanalyse ausgewertet. Suchergebnisse. Pearson-Korrelationskoeffizienten für T-Wellen-basierte Merkmale mit Serumkalium zwischen den beiden Evaluatoren waren 0,99 für T-Amp und 0,97 für T-Right Slope. Der Koeffizient für die Assoziation zwischen T-Amp, T-rechter Steigung und T-Norm und Serumkalium lag im Bereich von -0,22 bis 0,02., In der normalen EKG-Untergruppe (normales EKG oder anderweitig normales EKG) gab es keine Korrelation zwischen T-Wellen-basierten Merkmalen und Serumkaliumspiegel. Rückschlüsse. T-Wave-basierte Merkmale korrelierten nicht mit dem Kaliumspiegel im Serum, und ihre Verwendung in der realen klinischen Praxis ist derzeit begrenzt.
1. Einleitung
Hyperkaliämie ist ein Elektrolytausfall, der zu tödlichen Herzrhythmusstörungen führen kann., Die richtige Behandlung von Hyperkaliämie ist aufgrund der erhöhten Prävalenz von zu Hyperkaliämie neigenden Krankheiten wie Diabetes mellitus, koronarer Herzkrankheit und chronischer Nierenerkrankung wichtiger geworden . Hyperkaliämie und Hypokaliämie oder Schwankungen des Kaliumspiegels sind mit einem erhöhten Mortalitätsrisiko und lebensbedrohlichen Arrhythmien verbunden . Darüber hinaus können Morbidität, Krankenhausaufenthalt und Tod bei Patienten mit Nieren-oder Herzerkrankungen sogar geringfügige Veränderungen des Kaliumspiegels nach sich ziehen .
Viele der wichtigsten Medikamente zur Behandlung von Krankheiten verändern den Serumkaliumspiegel., Medikamente, die auf das Renin-Angiotensin-Aldosteron-System abzielen, waren die Hauptstütze der Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen oder zur Vorbeugung des Fortschreitens chronischer Nierenerkrankungen. Die Richtlinien des Achten Joint National Committee empfehlen Aldosteronrezeptorblocker als Schlüsselmedikamente zur Sekundärprävention von Herzinsuffizienz, da Aldosteronantagonisten die Mortalität aufgrund von Herzinsuffizienz senken können . Es ist jedoch ironisch, dass die Verwendung von Aldosteron-Antagonisten die Mortalität aufgrund von Hyperkaliämie erhöht, was die Bedeutung einer ordnungsgemäßen Behandlung von Hyperkaliämie unterstreicht ., Nichtsteroidale entzündungshemmende Medikamente sind andere Medikamente, die eine schwere Hyperkaliämie verursachen, jedoch ohne ordnungsgemäße Überwachung des Elektrolytspiegels verabreicht werden. Darüber hinaus sind andere Risiken mit kaliumreichen Lebensmitteln verbunden, die bei Patienten mit Nierenerkrankungen im Endstadium häufig tödlich sein können.
Es ist bekannt, dass Veränderungen im Elektrokardiogramm (EKG) – Muster direkt mit dem Serumkaliumspiegel assoziiert sind . Leichte bis mittelschwere Hyperkaliämie kann zu einer Verlängerung des PR-Intervalls und zur Entwicklung von Peak-T-Wellen führen. Eine schwere Hyperkaliämie kann dazu führen, dass sich der QRS-Komplex erweitert., Abgeflachte oder umgekehrte T-Wellen, eine U-Welle, eine ST-Depression und ein breites PR-Intervall werden bei Patienten mit Hypokaliämie beobachtet. Aufgrund einer längeren ventrikulären Repolarisation tritt eine prominente U-Welle auf, oder ein verlängertes QT-Intervall kann beobachtet werden, wenn U-Wellen einer T-Welle überlagert werden.
Veränderungen der EKG-Muster aufgrund eines erhöhten Kaliumspiegels sind in der experimentellen Einstellung deutlich. Viele Studien haben jedoch berichtet, dass diese Muster klinisch nicht zuverlässig sind ., Einige frühere Studien haben berichtet, dass die Leistung der Kaliumspiegelschätzung unter Verwendung von EKG-Informationen durch Ärzte schlecht war. Die Empfindlichkeit des Hyperkaliämie-Nachweises durch zwei Ärzte betrug 0,43 und 0,34 ; Selbst wenn die Probanden eine mittelschwere bis schwere Hyperkaliämie hatten (Kaliumspiegel >6,5 mmol/l), waren die Empfindlichkeiten nur 0,62 und 0,55. Laut einer anderen retrospektiven Überprüfung korrelierten T-Wellenänderungen, die von einem Kardiologen beurteilt wurden, auch nicht gut mit dem Serumkaliumspiegel, und die meisten T-Wellenänderungen waren unspezifisch .,
Basierend auf bekannten T-Wellenmustern haben jedoch andere Studien versucht, den Kaliumspiegel mithilfe von maschinellem Lernen zu bestimmen . Nach diesen Studien mit Patienten, die sich einer Hämodialyse unterziehen, sind Single-Lead-EKG-Daten (V3, V4 oder V5) so präzise wie 12-Lead-EKG-Daten mit gemeldeten absoluten Fehlern von 0,5±0,42 bzw. Diese Studien legen nahe, dass EKG-Muster, insbesondere die Form der T-Welle, bei der Bestimmung des Serumkaliumspiegels in klinischen Umgebungen hilfreich sein könnten., Diese Studien haben jedoch die Einschränkung, dass das verwendete Modell mit einer begrenzten Anzahl von Patienten (26 Patienten für die Entwicklung und 19 für die Validierung) entwickelt und validiert wurde und die Probanden auf Hämodialysepatienten beschränkt waren.
Darüber hinaus hat nach bestem Wissen keine Studie direkt bewertet, wie gut T-Wave-basierte Merkmale mit dem Serumkaliumspiegel in der realen klinischen Praxis korrelieren., In der vorliegenden Studie führten wir eine quantitative Auswertung von EKGs erfasst in realen klinischen Praxis zu bestimmen, ob T-Wellen-basierte Merkmale sind nützlich für die Schätzung der serum-Kalium-Niveau in der Allgemeinen klinischen Praxis.
2. Methoden
Das Erfordernis der Einwilligung nach Aufklärung wurde aufgehoben und die Studie vom Institutional Review Board (IRB) des Ajou University Hospital (IRB-Nummer AJIRB-MED-MDB-17-273) genehmigt. Wir haben nur de-identifizierte Daten verwendet und die Informationen retrospektiv analysiert.
2.1., Datenquelle
Wir verwendeten eine klinische Forschungsdatenbank, die Patientendemografie, Diagnosen, Arzneimittelverordnungen und Labortestergebnisse enthielt, die aus den elektronischen Gesundheitsakten eines tertiären Lehrkrankenhauses in Korea (Ajou University Hospital) zwischen September 1994 und Dezember 2017 extrahiert wurden (Abbildung 1). Die Datenbank umfasste 134.011.566 Rezepte, 32.956.672 Diagnosen und 278.011.281 Labortestergebnisse von 2.940.379 Patienten.
Das EKG besteht typischerweise aus alphanumerischen Werten und Wellenformgraphen (Abbildung 2(a))., Alphanumerische Werte enthalten Demographie, die Patientenidentifikationsnummer, Datum der Elektrokardiographie und EKG-Parameter (RR, QT-Intervalle, etc.). Wellenformdiagramme sind Zeitreihendaten, die Änderungen elektronischer Signale vom Herzen über einige Sekunden darstellen. Nachdem alle Daten aus den EKGs, die im PDF-Format im lokalen EKG-Repository (MUSE™ System) gespeichert waren, gesammelt wurden, wurde der Teil, der die Wellenform enthielt, extrahiert und in das SVG-Format umgewandelt ., Anschließend haben wir die x – und y-Koordinaten von Vektorbildern über lineare Interpolation in eine äquidistante Zeitreihe (500 Datenpunkte pro Sekunde, 500 Hz) konvertiert, um ein Datenformat beizubehalten, das dem direkt vom Sensor erhaltenen ähnelt.
Von etwa 1 Million gesammelten EKGs wurden 124,238 innerhalb von 5 Minuten (Zeitfenster) vor oder nach der Blutentnahme zur Serumkaliumschätzung erhalten. Von diesen haben wir zufällig 500 ECGs für die manuelle Auswertung ausgewählt.
2.2., Data Preprocessing
Es wurde ein webbasiertes Tool entwickelt, um die Amplitude (T-amp; die Differenz in Millivolt (mV) zwischen dem Peak und dem Ende der T-Welle) und die rechte Steigung der T-Welle (T-Right Slope; die Steigung am steilsten Teil des absteigenden Teils der T-Welle) zu messen. Mit diesem Tool konnten wir die Messergebnisse jedes EKG-Signals schnell auswerten und effizient verwalten (Abbildung 2(b)). Das Tool zeigt eine 3-Sekunden-EKG-Wellenform an, mit der der Benutzer die T-Amp-und T-Right-Steigung messen kann., In Bezug auf die 500 ausgewählten ECGs wurden T-Amp und T-right Slope auf den Wellenformen von fünf Ableitungen (V3, V4, V5, V6 und II) manuell und unabhängig von zwei Evaluatoren mit diesem Tool gemessen.
Wellenformen in den EKGs enthielten normalerweise zwei oder drei Schläge. Die Evaluatoren wählten den Beat der Baseline aus, der am stabilsten war und weniger Rauschen aufwies. T-Amp und T-right Slope wurden an ausgewählten Beats gemessen. Messungen von Unterschieden zwischen den beiden Evaluatoren, die größer als Mittelwert+2×Standardabweichung (SD) oder kleiner als Mittelwert–2×SD waren, wurden von der weiteren Analyse ausgeschlossen (Abbildungen 2(c) und 2(d))., Der Grad der Korrelation zwischen den beiden evaluatoren wurde bestimmt, indem Pearson-Korrelations-Koeffizienten-Analyse.
2.3. Feature Extraction
Wir haben EKGs ausgeschlossen, die Diskrepanzen in ihrer Interpretation zwischen den beiden Evaluatoren in einer oder mehreren Leads aufwiesen. T-Amp-und T-Right-Slope-Werte, die von den beiden Evaluatoren gemessen wurden, wurden gemittelt und als Endwerte von T-Amp und T-Right-Slope der entsprechenden ECGs verwendet. Gemäß der folgenden Formel, die verwendet wurde, um Merkmale zur Schätzung des Serumkaliumspiegels in einer Studie von Zachi et al.,, zwei Merkmale wurden normalisiert und in ein Merkmal integriert:
Zuerst haben wir die drei Merkmale (T-amp, T-right Slope und T-Norm) in jeder Leitung der EKGs gemessen oder berechnet. Zweitens wurde die Leitung mit der prominentesten T-Welle (dem größten T-Amp) unter V3, V4 und V6 und II, genannt Pt, ausgewählt und als repräsentatives Merkmal jedes EKG verwendet.
2.4. Feature Auswertung und Statistische Analyse
Ein-Weg-Varianzanalyse und Post-Hoc-Tukey-test wurden durchgeführt, um zu bewerten den Unterschied zwischen der gemessenen T-amp und T-rechten Hang Werte zwischen unterschiedlichen führt., Ein p-Wert <0.05 wurde als signifikant betrachtet.
Wir haben die lineare Korrelation zwischen T-Wellen-Merkmalen und dem tatsächlichen Serumkaliumspiegel mithilfe der Pearson-Korrelationskoeffizientenanalyse ausgewertet. Um die Wirkung von Grunderkrankungen auszuschließen, die den Herzrhythmus beeinflussen können, führten wir eine Untergruppenanalyse durch, in der nur EKG—Ergebnisse mit normalem EKG (n=191) oder anderweitig normalem EKG (n=40)—der normalen EKG-Untergruppe-enthalten waren. Die detaillierten Interpretationslisten des ansonsten normalen EKG und die Anzahl pro Interpretation sind in Tabelle S1 enthalten.,
MS-SQL 2017 (Microsoft Corp.) wurde verwendet für Daten-management und R (version 3.2.2, Foundation for Statistical Computing) wurde für die Datenvorverarbeitung und statistische Analyse.
3. Ergebnisse
3.1. Datensätze für die Analyse
T-amp und T-rechten Hang von 500 EKGs gemessen wurden, die durch zwei Gutachter. Die Messungen zwischen zwei Prüfer waren gut korreliert sowohl in der T-amp und T-rechten, wie Sie in den Abbildungen 2(c) und 2(d)., Nach dem Ausschluss von EKGs, die zwischen den beiden Evaluatoren diskrepant waren, wurden schließlich Daten aus 330 EKGs (einschließlich 231 EKGs aus der normalen EKG-Untergruppe) ausgewählt. Die baseline-Eigenschaften der Probanden sind in Tabelle 1 gezeigt.
Die Absolutwerte der gemessenen T-Amp-und T-Right-Steigung waren in Blei V3 am höchsten und in Blei II sowohl für die Gesamtzahl der Probanden (n=330) als auch für die normale EKG-Untergruppe am niedrigsten (n=231). Die Werte waren bei präkordialem Blei signifikant höher als bei Blei II in beiden Gruppen (p<0.001).
3.2., Lineare Korrelation zwischen T-Wellen-basierten Merkmalen und dem Serumkaliumspiegel
3.3. Lineare Korrelation in normaler EKG-Untergruppe
Nach dem Ausschluss abnormaler EKGs (nur normale EKGs oder anderweitig normale EKGs) zeigten die Ergebnisse das gleiche Muster wie bei der Gesamtzahl der ausgewählten EKGs; Ähnlich wie bei der Gesamtzahl der EKGs waren die Pearson-Korrelationskoeffizienten von T-amp positiv und die von T-right Slope und T-norm waren in allen Ableitungen negativ., Es gab jedoch keine Korrelation zwischen T-Wellen-basierten Merkmalen und Serumkaliumspiegel in dieser Untergruppe, da die Koeffizientenwerte zwischen -0,17 und 0,16 lagen (Abbildung 3 und Tabelle 2).
4. Diskussion
In dieser Studie wurde direkt der Grad der Korrelation zwischen der Kaliumkonzentration im Blut und den T-Wellen-basierten Merkmalen von EKGs bewertet. Manuell überprüfte T-Wave-basierte Merkmale von EKGs, die in der täglichen Praxis durchgeführt wurden, korrelierten nicht mit dem Serumkaliumspiegel. Darüber hinaus haben wir in der normalen EKG-Untergruppe keine Korrelation festgestellt.,
In dieser Studie, die T-amp und T-rechten Hang von der Wellenformen von fünf führt (V3, V4, V5, V6 und II) wurden ausgewählt und ausgewertet. Die Wellenformen der vier Ableitungen (V3-V6) wurden in früheren Studien zur Schätzung des Serumkaliumspiegels verwendet. Blei II wird am häufigsten bei der Patientenüberwachung verwendet. Daher wollten wir die Möglichkeit bewerten, die Merkmale auf ein klinisches Umfeld anzuwenden, in dem Patienten überwacht werden, z. B. auf einer Intensivstation.,
Das Muster der Werte, das als Merkmale extrahiert wurde (T-Amp und T-right Slope aus Lead II, V3, V4, V5 und V6), zeigte bekannte Muster. Es ist bekannt, dass die Amplitude der T-Welle in Blei V3 maximal ist . Außerdem ist die T-Welle in den präkordialen Ableitungen (<10 mm oder <1 mV) üblicherweise größer als die in den Gliedmaßen (<5 mm oder 0,5 mV) Ableitungen ., Unsere Ergebnisse, nur weniger als 2% in der gesamten Patientengruppe (6 in lead II, 5 Blei-V3, 5 Blei-V4, 1 in lead V5, 0 in Führung V6 unter 330 EVG) und der normalen EKG-Untergruppe (2 in lead II, 4 in Führung V3, 1 lead V4, 0 in Führung V5, 0 in Führung V6 unter 231 normalen EVGs) überschritten 0,5 mV in den Gliedmaßen führen oder 1 mV in precordial leads, beziehungsweise., Darüber hinaus war der Durchschnittswert des gemessenen T-Amp in V3 am höchsten und der der präkordialen Ableitungen war signifikant höher als der der Extremitätenleitung (Blei II) in der Einweganalyse der Varianz und im Post-Hoc-Tukey-Test (p<0.001). Es könnte bedeuten, dass die extrahierten Werte zuverlässig sind und für weitere Analysen verwendet werden könnten.
Ähnlich wie bei früheren Untersuchungen im klinischen Umfeld hatten T-Wellen – basierte Merkmale keinen klaren Zusammenhang mit dem Serumkaliumspiegel., Einer früheren Studie zufolge wurden Veränderungen des EKG-Musters, die auf eine Hyperkaliämie hindeuten, nur bei 46% der Patienten festgestellt, deren Kaliumspiegel zwischen 6 und 9, 3 mEq/L lag . Mehrere andere Fallberichte unterstützten auch die Feststellung, dass signifikante EKG-Veränderungen nicht mit deutlich erhöhten Kaliumspiegeln zusammenhängen . Darüber hinaus haben Patienten, die wir in der täglichen Praxis treffen, verschiedene verwirrende Faktoren wie Medikamente, Komorbiditäten und Demografie., Da diese verwirrenden Faktoren die EKG-Daten verändern können, erschweren sie die Entdeckung von Mustern, die eindeutig mit dem Serumkaliumspiegel zusammenhängen. Aus diesem Grund waren die Empfindlichkeiten beim Nachweis einer Hyperkaliämie durch zwei Ärzte in einer Notaufnahme mit 0,43 und 0,34 sehr gering .
In der Untergruppenanalyse von normalem EKG oder anderweitig normalem EKG zeigten die Ergebnisse das gleiche Muster ohne Korrelation zwischen T-Wellenmerkmalen und Serumkaliumspiegel. Wir glauben, dass dies nicht auf eine Kontamination durch abnormale EKGs zurückzuführen sein kann., Obwohl wir das Serumkaliumspiegel-Bestimmungsmodell selektiv auf ein normales EKG angewendet haben, kann es schwierig sein, eine zuverlässige Leistung zu erzielen.
Zachi et al. es wurde auch versucht, den Serumkaliumspiegel basierend auf T-Wellen-Merkmalen zu schätzen, und die Schätzleistung nahm ab, als das entwickelte Modell auf eine andere unabhängige Testgruppe angewendet wurde . Eine höhere Leistung wurde beobachtet, wenn das Schätzmodell auf die Patienten angewendet wurde, die für die Modellentwicklung verwendet wurden, jedoch zu unterschiedlichen Zeitpunkten., Dieser Befund legt nahe, dass einzigartige EKG-Muster durch unterschiedliche Eigenschaften jedes Patienten verursacht werden; Daher sollte ein personalisiertes Modell entwickelt werden, anstatt eines, das allgemein angewendet werden kann.
Der Deep Learning Ansatz könnte ein alternatives Modell sein. Deep Learning, ein Modell für maschinelles Lernen, hat sich als das beliebteste Design in verschiedenen Anwendungen herausgestellt, einschließlich Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache., Insbesondere können faltungsneuronale Netze auch ohne Vorkenntnisse der Domäne als Merkmalsextraktoren aus Daten fungieren, und das Modell des wiederkehrenden neuronalen Netzwerks identifiziert zeitliche Abhängigkeiten bei Zeitreihenproblemen . Feature-Extraktion und Zeitabhängigkeiten können durch die Kombination beider Modelle effektiv erfasst werden. Wenn das Deep Learning – basierte Modell verwendet wird, können vielfältigere und komplexere Funktionen aus dem EKG extrahiert werden.
Unsere Studie hat einige Einschränkungen., Erstens wurden T-Amp und T-right Slope manuell und nicht automatisch gemessen, da Probleme bei der Bestimmung des Endes der T-Welle aufgetreten sind. Da das Ende der T-Welle sehr langsam um das Signal herum verläuft, ist das Lokalisieren des Endes der T-Welle eines der schwierigsten Probleme bei der Auswertung der EKG-Wellenform . Indem wir zwei unabhängige Gutachter die Messungen durchführen ließen und dann nur die entsprechenden Ergebnisse verwendeten, versuchten wir, die Zuverlässigkeit unserer Ergebnisse sicherzustellen. Zweitens war die Länge der in der Studie verwendeten Wellenform kurz (etwa 3 Sekunden)., Unsere Daten können relativ begrenzt und weniger tolerant gegenüber Rauschen oder Artefakten sein. Schließlich haben wir andere EKG-Muster wie QRS-Erweiterung oder P-Wellen-Abflachung, die auch bei Hyperkaliämie beobachtet werden können, nicht berücksichtigt. Die T-Wellenänderung ist jedoch als das repräsentativste und früheste Zeichen einer Hyperkaliämie bekannt.
5., Schlussfolgerungen
Wie aus früheren Untersuchungen hervorgeht, zeigte unsere Studie auch, dass T-wellenbasierte Merkmale in der realen klinischen Praxis in der koreanischen Bevölkerung nicht mit Serumkaliumspiegeln korrelierten; Selbst in der normalen EKG-Untergruppe konnten wir keine Korrelation feststellen. Daher ist die Verwendung dieser Merkmale bei der Schätzung des Serumkaliumspiegels in der realen klinischen Praxis sehr begrenzt.
Datenverfügbarkeit
Daten zur Messung von T-Wellen-basierten Merkmalen, die zur Unterstützung der Ergebnisse dieser Studie verwendet werden, sind in der ergänzenden Informationsdatei enthalten.,
Interessenkonflikte
Die Autoren erklären keine Interessenkonflikte.
Anerkennungen
Diese Forschung wurde durch Zuschüsse des Korea Health Technology R unterstützt&D-Projekt durch das Korea Health Industry Development Institute (KHIDI), finanziert vom Gesundheitsministerium & Welfare, Republik Korea (Zuschussnummern HI16C0982 und HI17C0970).