مقالة منهجية

حساب تقلب معدل ضربات القلب من بيانات تخطيط القلب من الشباب المصابين بالشلل الدماغي خلال جلسات ألعاب الفيديو النشطة

DOI:

10.3791/59230

⸱

يونيو 5, 2019

 ,  ,  , 
1School of Biomedical Engineering, Science and Health Systems, Drexel University, 2Department of Physical Therapy and Rehabilitation Sciences, Drexel University, 3College of Nursing and Health Professions, Drexel University, 4Department of Nutrition Sciences, Drexel University

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يصف هذا البروتوكول طريقة لحساب تقلب معدل ضربات القلب (HRV) من الأشكال الموجية تخطيط القلب (ECG). تم استخدام أشكال الموجة من تسجيلات معدل ضربات القلب المستمر (HR) أثناء جلسات ألعاب الفيديو النشطة (AVG) لقياس الأداء الهوائي للشباب المصابين بالشلل الدماغي (CP).

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وكان الهدف من هذه الدراسة هو توليد طريقة لحساب تقلب معدل ضربات القلب (HRV) من الأشكال الموجية لمخطط القلب الكهربائي (ECG). تم تسجيل الموجي من قبل جهاز مراقبة الموارد البشرية أن المشاركين (الشباب مع الشلل الدماغي (CP)) ارتدى خلال جلسات لعبة فيديو نشطة (AVG). تم تصميم جلسات AVG لتعزيز النشاط البدني واللياقة البدنية (الأداء الهوائي) في المشاركين. وكان الهدف هو تقييم جدوى المركبات المضادة للفيروسات الوعُسة كاستراتيجية للتدخل في مجال العلاج الطبيعي. تم تحديد الحد الأقصى للموارد البشرية (mHR) لكل مشارك وتم حساب منطقة معدل ضربات القلب المستهدفة (THRZ) لكل مرحلة من مراحل التمرين الثلاث في جلسة AVG لمدة 20 دقيقة: (الاحماء بنسبة 40-60٪ ملسنويا، وتكييف بنسبة 60-80٪ ملبيوم، وتهدئة عند 40-60٪ ملبوة). لعب كل مشارك ثلاث مباريات لمدة 20 دقيقة خلال دورة AVG. لعبت جميع المباريات أثناء الجلوس على مقاعد البدلاء لأن العديد من الشباب مع CP لا يمكن أن تقف لفترات طويلة من الزمن. تختلف كل حالة لعبة مع المشاركين باستخدام الرموز اليد فقط، والرموز اليد والقدمين معا أو الرموز القدمين فقط لجمع الكائنات. الهدف من اللعبة (يسمى KOLLECT) هو جمع الأشياء لكسب النقاط وتجنب المخاطر لعدم فقدان النقاط. وقد استخدمت المخاطر في مراحل الاحماء والتبريد فقط لتعزيز حركة أبطأ وخاضعة للرقابة للحفاظ على الموارد البشرية في منطقة معدل ضربات القلب المستهدفة (THRZ). لم تكن هناك مخاطر في مرحلة التكييف لتعزيز مستويات أعلى ونشاط بدني أكثر كثافة. واستُخدمت أساليب تحليلية لتوليد HRV (تدابير مختارة للمجال الزمني ومجال التردد) من بيانات تخطيط القلب لدراسة عبء العمل الهوائي. تشير التطبيقات الحديثة لـ HRV إلى أن القياسات القصيرة الأجل (نوبات 5 دقائق) مناسبة وأن التغذية المرتدة الحيوية من HRV قد تساعد على تحسين الأعراض ونوعية الحياة في مجموعة متنوعة من الظروف الصحية. على الرغم من أن الموارد البشرية هي مقياس سريري مقبول جيدا لفحص الأداء الهوائي وكثافة في تدخلات PT، فإن HRV قد توفر معلومات عن وظائف النظام اللاإرادي، والانتعاش والتكيف خلال دورات AVG.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

الشلل الدماغي (CP) هو الإعاقة الجسدية الأكثر شيوعا في مرحلة الطفولة1. CP هو سبب إهانة عصبية للدماغ النامي ويرتبط مع العاهات الحركية مثل ضعف العضلات، التشنج، وdeconditioning، وانخفاض السيطرة الحركية والتوازن2،3. CP هو حالة غير تقدمية ولكن مع التقدم في السن، والأطفال تصبح أقل نشاطا جسديا وأكثر المستقرة بالمقارنة مع أقرانهم مع التنمية النموذجية (TD) في الغالب بسبب زيادة متطلبات النمو على العصبية والعضلات للخطر و الجهاز العضلي الهيكلي4.

الشباب مع CP عادة ما تتلقى خدمات العلاج الطبيعي (PT) لتحسين الحركة الوظيفية وتعزيز النشاط البدني واللياقة البدنية (على سبيل المثال التمارين الرياضية والقدرة على التحمل العضلي)2. وفي كثير من الأحيان، يكون الوصول إلى خدمات حزب العمال والموارد المجتمعية محدوداً لتحقيق وإدامة هذه الأهداف5و6. ألعاب الفيديو النشطة (AVGs) قد تكون استراتيجية مجدية في التدخلات PT القائم على النشاط في العيادة, المنزل أو المجتمعإعدادات7,8. AVGs التجارية لديها مرونة محدودة لتكييف اللعب وتلبية الاحتياجات المحددة وأهداف PT للشباب مع CP9. ومع ذلك، AVGs مخصصة توفر معلمات الألعاب مرنة لتحدي الشباب مع CP مع تعزيز النشاط البدني واللياقة البدنية10.

وقد طور فريقنا AVG مخصصة (تسمى KOLLECT) لفحص استجابات ممارسة الشباب (على سبيل المثال، النشاط البدني واللياقة البدنية الهوائية). اللعبة يستخدم جهاز استشعار الحركة لتتبع حركة الشباب أثناء اللعب. الهدف من اللعبة هو "جمع" أكبر عدد ممكن من الكائنات للحصول على درجة عالية وتجنب المخاطر لتجنب فقدان النقاط. يمكن جمع الكائنات مع رموز اليد و / أو القدمين كما يحددها المعالج في معلمات اللعبة المرنة.

تصميم التدخلات PT القائم على النشاط التي جرعة كثافة النشاط البدني لتعزيز اللياقة البدنية الهوائية أمر بالغ الأهمية للشباب مع CP11. AVGs مخصص قد تكون استراتيجية فعالة لكثافة الجرعة وإشراك الشباب في النشاط البدني لتعزيز اللياقة البدنية10. غالبًا ما يتم استخدام أجهزة مراقبة معدل ضربات القلب (HR) في ممارسة PT السريرية لتحديد الأداء الهوائي وكثافة النشاط. ولذلك، فإن مراقبي الموارد البشرية تساعد على تحديد جدوى AVGs في الدوس كثافة النشاط البدني لتعزيز اللياقة البدنية الهوائية9. يمكن استخدام بيانات تخطيط القلب الناتجة عن جهاز مراقبة الموارد البشرية لحساب تقلب معدل ضربات القلب (HRV). واستُخدمت أساليب تحليلية لتوليد HRV من بيانات تخطيط القلب لدراسة عبء العمل الهوائي. تشير التطبيقات الحديثة لـ HRV إلى أن القياسات القصيرة الأجل (5 دقائق نوبات) مناسبة وأن التغذية المرتدة الحيوية من HRV قد تساعد على تحسين الأعراض ونوعية الحياة في مجموعة متنوعة من الظروف الصحية32،33،34 . تطبيق تدابير HRV قصيرة الأجل هو وسيلة مناسبة لتقييم وظيفة القلب والأوعية الدموية خلال دورات AVG. وبالنظر إلى أن HRV مشتق من الفاصل الزمني R-R من تخطيط القلب، استخدمنا تدابير محددة للنطاق الزمني ومجال التردد. قياس النطاق الزمني لـ HRV يحدد مقدار الدوالي في الفترات المتداخلة التي تمثل الوقت بين ضربات القلب المتعاقبة. استخدمنا AVNN (متوسط الفاصل الزمني NN)، RMSSD (الجذر متوسط مربع من الاختلافات المتعاقبة)، SDNN (الانحراف المعياري الفاصل NN)، NN50 (عدد الفواصل الزمنية NN > 50 مللي ثانية) وPNN50 (النسبة المئوية للفواصل NN). تقدر مقاييس مجال التردد توزيع الطاقة المطلقة أو النسبية إلى نطاقات تردد ية أربعة، وقد تناولناها على وجه التحديد على نطاقين، وهما قوة التردد المنخفض (LF) وطاقة التردد العالي (HF) إلى جانب نسبة التردد المنخفض/التردد العالي. على الرغم من أن الموارد البشرية هي مقياس سريري مقبول بشكل جيد، فقد يكون HRV مفيدًا لأنه يوفر معلومات حول وظيفة النظام اللاإرادي، والانتعاش، والتكيف، ويوفر تقديرًا لعبء العمل الهوائي خلال جلسة AVG28.

وكان الغرض من هذه الدراسة دراسة جدوى استخدام استراتيجيات AVG لتعزيز النشاط البدني واللياقة البدنية. والغرض الثاني هو تقديم بروتوكول جمع البيانات AVG ومنهجية حساب HRV من بيانات تخطيط القلب التي يتم الحصول عليها عن طريق جهاز رصد الموارد البشرية. وقد تثبت هذه التدابير وهذا البروتوكول أنها ذات صلة بالأطباء لرصد جلسات التدخل في الـ PT وجرعة هذه الجلسات.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وتم الحصول على موافقة مجلس الاستعراض المؤسسي. وقدم جميع الشباب موافقة خطية وقدم الآباء الموافقة قبل المشاركة.

1. AVG جلسات جمع البيانات

  1. جلسة الألعاب AVG
    1. في هذه الدراسة، يكون الشباب مع CP المشاركة في دورة AVG التي تتألف من ثلاث مباريات 20 دقيقة. انظر الجدول 5 للاطلاع على التركيبة السكانية للشباب. وكان من المتوقع أن تقام ما مجموعه 30 مباراة؛ ومع ذلك، تم الانتهاء من 29 مباراة لأن موضوع واحد فقط لعب 2 مباريات في دورته AVG.
    2. اعمل على ارتداء الأشخاص لمراقبة الموارد البشرية طوال الجلسة لتسجيل استجابات الموارد البشرية وتخطيط القلب.
    3. في جلسة AVG، يكون الشباب تلعب كل AVG في حين يجلس على مقاعد البدلاء مع قدم مسطحة على الأرض والركبتين والوركين المرن إلى 90 درجة (90/90 يجلس) لدعم الوضعية والاستقرار.
    4. استخدم شروط الألعاب الثلاثة التالية لكائنات المجموعة: 1) رموز اليد فقط; 2) الرموز قدم فقط؛ و 3) على حد سواء الرموز اليد والقدمين. استخدم ترتيبموازن بين المواضيع. اختيار هذه الشروط الثلاثة لتحديد الذي هو أكثر فعالية في تعزيز النشاط البدني واللياقة البدنية وليس يتطلب جدا ً أن يسبب في وقت مبكر، والتعب لا مبرر له.
      ملاحظة: تم تصميم كل لعبة باستخدام مراحل ممارسة وصفة طبية: الاحماء وتكييف وتهدئة. [يرجى الاطلاع على الجدول1]. بالإضافة إلى ذلك، كانت هناك مرحلة الراحة قبل بدء اللعب لتوثيق الموارد البشرية الأساسية ومرحلة الانتعاش بعد اللعب لتوثيق الوقت للعودة إلى الموارد البشرية الأساسية.
    5. السماح للمواضيع بفترة راحة بين الألعاب للموارد البشرية للعودة إلى مستوى الأساس.
  2. حساب HRV من بيانات تخطيط القلب
    1. تنظيم البيانات في فترات زمنية 5 دقائق لضمان بيانات قابلة للمقارنة لكل مرحلة. لذلك، كانت هناك 6 مراحل محددة لهذه الحسابات: 1) الراحة؛ 2) الاحماء؛ 3) تكييف 1 (أول 5 دقائق)؛ 4) تكييف 2 (الثانية 5 دقائق)؛ 5) تهدئة (5 دقائق) و 6) الانتعاش. تقسيم مرحلة التكييف إلى مرحلتين 5 دقائق يسمح بفحص الأداء الهوائي الموضوع في فترات أقصرلحساب التعب بسبب deconditioning 12 (الجدول 4).
    2. لحساب مقاييس HRV بشكل صحيح لكل جزء من جلسة الموضوع، قم بإجراء الكشف عن الذروة R على إشارة تخطيط القلب الخام12،13. استخدم الإشارة الأولية لتجنب المناورات التي قد تؤدي إلى انحراف البيانات.
    3. لمعالجة البيانات، الحصول على أوقات بدء كل جلسة تسجيل وتحويل من متغيرات 'التاريخ والوقت' (MM/DD/YYYY HH:MM:SS. SS) إلى ثوان. ولم تحدث أي من الجلسات على مدى يومين مما سمح بتجاهل الجزء MM/DD/YYYY أثناء هذه العمليات الحسابية. الحصول على وقت بدء اللعبة من الفائدة من جدول التوقيت لتحديد موقع كل جلسة لعبة داخل ملف تخطيط القلب (ECG)؛ تم تحويل هذه المرة إلى ثوان بعد استخراجه من ملف التوقيت. يحتوي ملف التوقيت على أوقات بدء لكل مرحلة من مراحل اللعبةوكذلك نهاية فترة الاسترداد (الجدول 2).
    4. حساب فترة الراحة كما 5 دقيقة قبل بدء اللعبة ومرحلة الانتعاش كما 5 دقيقة بعد نهاية مرحلة التهدئة. بمجرد الحصول على هذه الأوقات، الحصول على الموقع (S) من مرحلة اللعبة من الفائدة داخل ملف تخطيط القلب من خلال المعادلة التالية:
      figure-protocol-1(1)
      حيث يتم تعيين المرحلة إما الراحة، الاحماء، تكييف 1، تكييف 2، تهدئة، أو الانتعاش. تم تقسيم الوقت حسب 1/Frequency لحساب معدل عينة تخطيط القلب. وكان معدل أخذ العينات في جهاز رصد الموارد البشرية 250 هرتز، وبالتالي كان يحتوي على مقياس لكل 4 مللي ثانية.
      1. تغيير هذا الرقم عن طريق تغيير معدل أخذ العينات مع المطالبة الأولى من برنامج Peak_Detection.m لحساب استخدام أجهزة التسجيل البديلة. اختر الجزء الذي تبلغ الدقائق 5 دقائق للعمل معه أثناء تشغيل برنامج الكشف عن الذروة. تم ذلك عن طريق موجه إلى المستخدم. تعيين وقت الانتهاء إلى 5 دقائق بعد وقت البدء وأخذ تردد جهاز التسجيل في الاعتبار.
    5. وبمجرد اختيار قسم الـ 5 دقائق، احسب عتبة للكشف عن الذروة استناداً إلى متوسط الانحراف المعياري للشكل الموجي.
      1. تعيين العتبة figure-protocol-2 ولكن هذا يمكن زيادة في البرنامج إذا كانت البيانات موحدة لتقليل الكشف الإيجابي كاذبة من قمم T التي هي أعلى من قمم R المقابلة. ويمكن رؤية أمثلة على هذه الإيجابيات الخاطئة في الشكل 1.
      2. جنبا إلى جنب مع الحد الأدنى لارتفاع لذروة R، تعيين مسافة الحد الأدنى بين القمم لتقليل الكشف عن قمم غير صحيحة حول R. المطلوب تعيين هذه القيمة إلى 75 التي تتوافق مع 0.3 s بين القمم أو 200 يدق في الدقيقة (bpm) (هذه القيمة تتغير مع التردد). تبلغ قيمة 200 قدرة في الدقيقة أعلى من أي موارد الموارد البشرية التي تحققها المواضيع في هذه الدراسة ويمكن تغييرها على أساس السكان الذين تجري دراستهم.
    6. بمجرد حساب العتبة، دع البرنامج يمر عبر الموجي وحاول تمييز كافة R للفاصل الزمني RR وحسابات HRV. إنشاء مؤامرة أولية بحيث يمكن للمستخدم مراجعتها للتأكد من وجود مخالفات مثل تلك الموضحة في الشكل 1 أو الشكل 2.
      1. تصحيح هذه المخالفات يدوياً عن طريق تحرير متغير الكشف الذي يحتوي على قراءة ميكروفولت (μV) من الذروة في العمود 1 والموقع في جلسة اللعب الحالية (s/0.004) في العمود الثاني. في معظم الحالات يمكن العثور على قمم R المناسبة بسهولة عن طريق التكبير في موقع المشكلة كما هو الحال في الشكل 1. والعديد من جلسات البيانات موحدة إلى حد ما كما هو مبين في الشكل 3، وبالتالي لن تتطلب سوى عدد قليل من التصويبات. بعض الحالات، ومع ذلك فوضوي إلى حد ما وتتطلب المزيد من الوقت لاستعراض والحصول على المواقع R المناسبة.
      2. إذا كانت التقلبات في الموجي تجعل من الصعب للغاية لتحديد موقع الذروة بشكل صحيح، تجاهل شرائح صغيرة ~ 1-2 ثانية والسمة إلى يدق خارج الرحم التي لا تستخدم في حسابات HRV12.
    7. بعد أن تم تحديد موقع R، قم بتشغيل برنامج HRV_Measures. حساب فترات RR أولاً لأنها أساس تدابير HRV المستخدمة في هذه الدراسة12.
      1. الحصول على مصفوفة من الفواصل الزمنية وتجاهل أي فاصل زمني أكبر من 1.5 s (40 bpm) كما كان بسبب يدق خارج الرحم المذكورة أعلاه يتم إزالتها من الحسابات. حفظ هذه الفواصل الزمنية RR لمزيد من الحسابات والتحقق من البيانات. استخدم هذه الفواصل الزمنية لحساب مربع متوسط الجذر من الاختلافات المتتالية (RMSSD) مع المعادلة التالية:
        figure-protocol-3RMSSD = (2)
        حيث N = عدد الفواصل الزمنية RR (R-R)i = الفاصل الزمني بين قمم QRS المجاورة (R-R)i+1 = الفاصل الزمني بين مجموعة القمم اللاحقة
    8. اختيار هذا المتغير كما ثبت أن تكون فعالة على فترات تتراوح بين 1 دقيقة إلى 24 ساعة في الطول13،14،15،16،17، وبالتالي يمكن استخدامها لتقييم هذه 5 دقيقة فترات في مراحل اللعبة. جنبا إلى جنب مع RMSSD، والحصول على الانحراف المعياري للفترات NN لقياس التغييرات في الموارد البشرية طوال المرحلة14،16،18.
    9. استخدام الفواصل الزمنية RR لحساب NN50، وعدد الفواصل الزمنية التي تختلف عن الفاصل الزمني السابق بأكثر من 50 مللي ثانية12 التي تم استخدامها أيضا على فترات تتراوح بين دقيقة واحدة إلى 24 ساعة16،17،19، 20،21.
      1. حساب متغير NN50 عبر دالة عدد بسيطة التي تحققت ما إذا كان الفرق بين أطوال الفاصل الزمني RR متتالية أكبر من 50 مللي ثانية. النسبة المئوية للفواصل الزمنية التي تختلف بأكثر من 50 مللي ثانية سمح هذا الحساب بمقارنة البيانات المقاسة عبر المواضيع والألعاب وحتى الجلسات ذات الأطوال المتفاوتة حيث أنها متغير ة أقلوحدة 13،14، 16 سنة , 17.
    10. حساب متوسط طول الفاصل الزمني RR لكل مرحلة والموضوع كمقياس HRV منفصل16،17،19،22،23،24. استخدم هذا المقياس لحساب متوسط الموارد البشرية عن طريق قسمة الفاصل الزمني لمتوسط RR على 60 s. كل من هذه التدابير يمكن مقارنتها بسهولة عبر جلسات اللعبة لمراقبة اتجاه نشاط الموضوع16،17،19،22،23، 24.
    11. بمجرد حساب هذه التدابير، حساب الكثافة الطيفية للتردد المنخفض والتردد العالي للقدرة (PSD) لكل من تخطيط القلب الخام للفاصل الزمني البالغ 5 دقائق ومصفوفة الفاصل الزمني لـ RR عن طريق الحصول على PSD من تحويل Fast-Fourier13و14 , 17 سنة , 19 سنة , 25- ثم تم تخزين جميع هذه البيانات في جدول، ويرد مثال على ذلك في الجدول 4.

2. الحصول على بيانات تخطيط القلب من المريض

  1. إعداد حزام الصدر رصد الموارد البشرية ووحدة بلوتوث للتطبيق على هذا الموضوع.
    1. تأكد من أن وحدة Bluetooth قد تم شحنها بالكامل (3 ح) باستخدام مهد الشحن.
    2. قم بتوصيل الوحدة النمطية بكمبيوتر البيانات عبر مهد الشحن وافتح أداة التكوين. أدخل اسمًا لأغراض التسجيل.
    3. حدد جهاز الموارد البشرية، انقر فوق علامة التبويب الوقت وحدد تعيين التاريخ/الوقت لمزامنة الوحدة النمطية إلى الوقت والتاريخ الصحيحين. يمكن الآن إزالة الجهاز من مهد الشحن.
    4. ترطيب المناطق الموصلة (البيج) على حزام الصدر رصد الموارد البشرية عن طريق وضع اليد في الماء وفرك المناطق الموصلة.
    5. وضع وحدة بلوتوث رصد الموارد البشرية في حزام الصدر مع الأسطح الموصلة للوحدة اصطف مع تلك من حزام الصدر: فإنه سيتم النقر في مكان.
    6. اضغط مع الاستمرار على الزر الموجود على الوحدة النمطية حتى تومض الأضواء. الوحدة النمطية الآن على وتسجيل.
    7. تطبيق حزام الصدر رصد الموارد البشرية (مع وحدة بلوتوث) للاعب مع وحدة محاذاة مع خط منتصف الإبط الأيسر وحزام فقط تحت العضلات الصدرية. مرة واحدة في وضع صحيح، وتشديد الجهاز بحيث أنها لن تتحرك خلال الدورة ولكن ليس غير مريح للاعب.
  2. الحصول على إشارة وعرض البث المباشر.
    1. قم بتوصيل الموصل بمنفذ USB للكمبيوتر الذي سيتم استخدامه لعرض البيانات.
    2. افتح برنامج Live View وأدخل وضع الإعداد بالنقر فوق الرمز باستخدام مفتاح المفتاح ومفك البراغي.
    3. اختر لاعبًا من القائمة إذا كان ذلك مناسبًا أو أضف موضوعًا جديدًا باستخدام الزر جديد في الركن السفلي الأيسر من الشاشة.
    4. أدخل معلومات الموضوع حسب الرغبة لأغراض تحديد الهوية (الاسم والعمر والجنس والطول والوزن).
    5. انقر فوق علامة التبويب الأجهزة وحدد الموضوع الحالي.
    6. انقر فوق تعيين في أسفل علامة التبويب وحدد الجهاز الحالي (مدرج كـ 01 في حالة عدم وجود أجهزة أخرى). ثم انقر فوق تعيين في المربع المنبثق.
    7. انقر فوق علامة التبويب فريق.
    8. انقر فوق علامة التبويب نشر ثم قم بنقل الفريق الذي تم إنشاؤه حديثاً إلى علامة التبويب الأولى.
    9. افتح علامة التبويب الوضع المباشر بالنقر فوق رمز Wi-Fi الأزرق في الزاوية العلوية اليسرى.
    10. استخدم علامة التبويب الوضع المباشر لمراقبة الموارد البشرية ومعدل التنفس ووضع الموضوع في الوقت الحقيقي.
      ملاحظة: يمكن أيضًا عرض قوة الإشارة وطاقة البطارية والثقة في التدابير.
    11. تسجيل توقيت دقيق (MM / DD / YYYY HH:MM:SS) من بداية ونهاية كل جلسة ومرحلة للمعالجة.
  3. قم بتنزيل بيانات تخطيط القلب من شاشة الموارد البشرية.
    1. إزالة حزام من لاعب في نهاية الدورة وإزالة وحدة بلوتوث من حزام الصدر.
    2. ضع الوحدة النمطية في مهد الشحن وتوصيله بجهاز كمبيوتر مع تثبيت البرنامج.
    3. افتح السجل.
    4. حدد الجهاز من القائمة المنسدلة. يتم عرض كافة الجلسات الموجودة حاليًا على الجهاز مع التواريخ والأوقات.
    5. قم بإلغاء تحديد المربع الذي يقول استخدام موقع الحفظ الافتراضي واختر موقع حفظ جديد.
    6. انقر فوق حفظ. ثم سيظهر شريط تقدم. قد يستغرق الحفظ ما يصل إلى ساعة اعتماداً على طول الجلسة.
    7. إعادة تسمية التاريخ، بمجرد حفظه.

3. تحليل البيانات وحساب مقاييس تقلب معدل ضربات القلب

  1. إعداد الملفات للمعالجة .
    1. اسم ملفات تخطيط القلب باسم 'KOLLECT_Subject#_AVG4' (على سبيل المثال، KOLLECT_01_AVG4.csv').
    2. قم بإنشاء جدول توقيت بتنسيق متغير مفصول بفواصل (.csv) لرسم بيانات التوقيت من أثناء معالجة البيانات. راجع الجدول 1 للحصول على مثال على التنسيق الصحيح.
    3. استيراد بيانات وقت التاريخ من ملف .csv وانقر بزر الماوس الأيمن على اسم المتغير الذي تم إنشاؤه حديثا وتغييره إلى'Timing.mat'.
  2. الكشف الأولي عن ذروة R.
    1. فتح وتشغيل الذروة _ الكشف . م.
    2. أدخل تكرار جهاز تسجيل تخطيط القلب عند مطالبتك من قبل البرنامج.
    3. أدخل رقم المشغل للبيانات التي سيتم تحليلها عند المطالبة بها.
      ملاحظة: بعض اللاعبين لم يكملوا لعبة الفيديو النشطة 4 (AVG4) وبالتالي يتم استخدام اللاعبين فقط 1-10 لهذه الدراسة. سوف توفر أرقام أخرى رسالة خطأ.
    4. أدخل رقم اللعبة التي سيتم تحليلها (1 أو 2 أو 3) عند المطالبة بها.
    5. أدخل المرحلة التي سيتم تحليلها (الراحة، الاحماء (WU)، تكييف (كون)، الراحة، أو الانتعاش).
      1. أدخل إزاحة بالدقائق إذا رغبت في ذلك، أو أدخل 0 بدون إزاحة.
    6. حدد أداة المكبرة وحدد ناحية من الرسم الذي يتم إخراجه لإنشاء إطار بعرض حوالي 2000 (s/0.004) وارتفاع يظهر الموجي الكامل كما هو موضح في الشكل 3. قم بالتكبير أو التصغير إذا لم يتم فحص الإطار بسهولة بشكل مرئي.
    7. فحص الرسم البياني بصرياً لتقييم ما إذا كانت القمم التي تم الكشف عنها تحمل علامة صحيحة. انظر الشكل 1 على سبيل المثال عن القمم التي تم اكتشافها وتفويتها بشكل غير صحيح بسبب بيانات تخطيط القلب غير النظامية (الشكل2).
  3. تصحيح الذروة
    1. تصحيح القمم التي تم الكشف عنها أو مفقودة بشكل غير صحيح عن طريق تحديد موقع متغير الكشف والنقر المزدوج في مساحة العمل.
    2. استخدم أداة مؤشر البيانات على قطعة موجة تخطيط القلب للحصول على إحداثيات س وص للذروة غير صحيحة؛ X (الوقت * التردد) هو العمود الأول في Detection.mat وY (الجهد) هو العمود الثاني (الشكل 3).
      1. انقر بزر الماوس الأيمن فوق مربع النص الذي يظهر ثم انقر فوق تحديد دالة تحديث المؤشر.
      2. حدد TooltipUpdate.m من المجلد الذي يحتوي على الملفات المستخدمة لهذا التحليل. سيسمح هذا تلميح الأداة لعرض قيم أكثر دقة.
    3. إذا كانت النقطة موجبة خاطئة إزالتها من الصفيف بالنقر فوق الصف الخاص به في متغير Detection.mat والضغط على التحكم ومفتاح ناقص. ويمكن رؤية مثال على الكشف الإيجابي الكاذب في الشكل 3.
    4. تحرير القمم التي تم وضع علامة عليها بشكل غير صحيح المجاورة للقمم غير المعلّمة، كما هو موضح من قبل قمتي T الموسّهتين كـ R في الشكل 1، عن طريق تغيير قيمها لمطابقة قيم الذروة غير المعلّمة.
    5. يمكن الحصول على قيمة الذروة الفائتة باستخدام أداة مؤشر البيانات.
    6. إضافة صفوف إضافية إلى الكشف. حصيرة باستخدام السيطرة ومفتاح زائد للقمم غاب بسبب مستويات الجهد المنخفض.
    7. أدخل القيم بالترتيب العددي لتجنب القيم السالبة أثناء عملية الحساب (أي إضافة الذروة الموجودة عند 11000 بين القممعند 10908 و11167) (الشكل 5).
    8. تأكد من إدخال القيم بشكل صحيح قبل المتابعة خلال جلسة العمل الكاملة حيث يتم قص الأرقام أحيانًا عند إدخالها.
    9. كرر الخطوة 2.3 حتى يتم فحص كافة القمم و/أو تصحيحها.
      ملاحظة: بعض الملفات لها تباين محدود في السعة الموجي وأسرع للتحقق، كما هو الحال في الشكل 4 بينما الآخرين أكثر متغير وقد تتطلب تكبير/تصغير أقرب لتحديد موقع القمم بدقة أثناء الفحص البصري.
  4. الحصول على حسابات قياس HRV.
    1. حفظ المؤامرة الأصلية التي تم إنشاؤها من Peak_Detection.m للرجوع إليها لاحقاً.
    2. تشغيل HRV_Measures.m لإنشاء رسم الخطة المسمى بشكل صحيح. وترد عينة من البيانات المصححة في الشكل 6.
      1. تغيير عنوان الرسم باستخدام إدراج | العنوان على نافذة المؤامرة وتغييره إلى العنوان المطلوب.
      2. تحقق من الإطار للإخراج، سيقوم البرنامج بإعلام المستخدم بالموقع الذي تم إدخال بيانات هُنا بشكل غير صحيح في حالة وجودها.
    3. حفظ المتغير المسمى الفاصل الزمني.
    4. افتح المتغير المعنون HRV من نافذة مساحة العمل لعرض متوسط RR (مللي ثانية)، متوسط الموارد البشرية (bpm)، RMSSD (مللي ثانية)، SDNN (مللي ثانية)، NN50 (العد)، pNN50 (٪)، التردد المنخفض (LF)/ التردد العالي (تخطيط القلب)، تردد قصير RR، RR طاقة التردد المنخفض، والطاقة عالية التردد (RR)). حفظ قيم h من هذه المتغيرة إلى جدول مثل تلك المعروضة في الجدول 4.
    5. كرر الأقسام 3.2-3.4 لجميع الأجزاء والجلسات والمواضيع الأخرى التي تحتاج إلى تحليل.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

توفر هذه الطريقة بيانات للاستخدام في تحليل التأثير الذي يحتوي عليه الأسلوب المطور حديثًا على تقلب معدل ضربات القلب (HRV) في الموضوع. وهو يفعل ذلك عن طريق تحديد موقع الجزء R من الموجي QRS من بيانات تخطيط القلب للموضوع، كما هو موضح في الشكل 6، وعن طريق حساب مختلف قيم HRV منه. وإذا كان رصد الموارد البشرية يجري اتصالاً مناسباً بالموضوع، فإن البيانات ستكون موحدة، مما يقلل إلى حد كبير من الحاجة إلى التصحيحات (كما يتضح من الشكل4).

<...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وشارك عشرة شباب مصابين بالإنتاج الأنظف في هذه الدراسة (متوسط + SD) [ العمر (السنوات) = 15.53 ± 3.57 ؛ الارتفاع (سم) 154.8 ± 12.6 ؛ الوزن (كلغ) 50.69 ± 11.1؛ مؤشر كتلة الجسم (BMI) 50.46 ± 29.2؛ mHR 9 bpm) = 186.8 ± 12.4]. يرجى الاطلاع على الجدول 5 للاطلاع على التركيبة السكانية للمرضى.

هناك بعض الاعتبارات لاستخدام أجهزة رصد الموارد البشرية والتدابير المرتبطة بها من الموارد البشرية وHRV التي تتعلق بالتعديلات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. هناك مسألتان واضحتان، بغض النظر عن التكنولوجي...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وفي هذا الوقت، ليس لدى أصحاب البلاغ (CL وPAS) ما يكشفون عنه. الدكتور أونيل هو أحد مؤسسي enAbleGames، LLC وKollect هي واحدة من الألعاب التي تقدمها هذه الشركة على شبكة الإنترنت. enAbleGames هو في مرحلة تطوير اللعبة وليست شركة عامة في هذا الوقت (www.enAbleGames.com).

شكر وتقدير

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ويشكر المؤلفون المشاركين وأسرهم على ما بذلوه من وقت وجهد للمشاركة في الدراسة. كما يعترف المؤلفان بالدكتور يشوان ليو والدكتور حسن أياز على مساعدتهما في حساب توقيت رصد الموارد البشرية والدكتور بول ديفنباخ لتطوير برنامج KOLLECT Active Video Gaming. تم توفير التمويل لهذا العمل من قبل مؤسسة كولتر المنح #00006143 (O'نيل; [دفنبش], [بس])و [#00008819 ] ([و'] [نيل]; [دفنبش], [بيس]).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

وحدة يكتشف يسمح

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
بلوتوث BioHarness (مستشعر الإلكترونيات) Zephyr9800.0189معدل ضربات القلب ومعدل إعادة التثبيت والموقف ودرجة حرارة الجلد.
حزام الصدر BioHarnessZephyr9600.0189 ، 9600.0190أحجام صغيرة XS-M ، حامل شحن M-XL
BioHarness كبير وحامل الشحن كابل USBZephyr9600.0257يستخدم لنقل البيانات من الوحدة إلى جهاز كمبيوتر لتحليلها.
BioHarness Echo GatewayZephyr9600.0254بعرض معدل ضربات قلب الهدف في الوقت الفعلي.
MATLAB R2016aMathworks1.7.0_.60يستخدم لجميع البرمجة.

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  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. , Article ID 583249 (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. , Department of Biomedical Engineering. BRNO University of Technology. Czech Republic. (2009).
  23. Evaluation of mental workload for ship handling using physiological indices. Murai, K., Hayashi, Y. 2009 Second International Conference on Emerging Trends in Engineering & Technology, October, , 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).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

R MATLAB

مقالات ذات صلة