Herzrhythmusstörungen stellen eine äußerst bedrohliche Krankheit
dar und können zum plötzlichen Herztod führen. So sterben in der
Bundesrepublik Deutschland pro Jahr etwa 100.000 Patienten an einem
Herz-Kreislauf-Stillstand, der in 65 - 80 % durch eine
Rhythmusstörung hervorgerufen wird (Trappe et al., 1996). Seit über
20 Jahren ist bekannt, daß das Ausmaß der Rhythmusstörungen
wesentlich das Risiko für einen plötzlichen Herztod beeinflußt
(Moss et al., 1979). Die Identifizierung von Patienten mit einem
erhöhten Mortalitätsrisiko ist daher von erheblichem Interesse und
nach wie vor noch nicht zufriedenstellend gelöst. Von dieser Frage
hängt die Wahl der geeigneten Therapie ab. Bei Patienten mit einem
erhöhten Mortalitätsrisiko ist derzeit die Implementierung eines
Defibrillators die einzig wirksame Therapie. Die medikamentöse
Behandlung mit sog. Antiarrhythmika war lange Zeit die Therapie der
Wahl, bis Ende der 80er Jahre eine Studie aus den USA für einige
Medikamente ein erhöhtes Mortalitätsrisiko nachwies (CAST-Studie,
1989). Seit dieser Zeit konzentriert sich die Forschung auf zwei
Punkte, die Entwicklung neuer Medikamente und die Erkennung von
besonders gefährdeten Patienten. Die einzige nicht-invasive Methode
zur Erfassung der Häufigkeit der Arrhythmien ist gegenwärtig das 24
Std. Holter-EKG. Derzeit wird für die Unterteilung in verschiedene
Risikogruppen nur das Ausmaß der Rhythmusstörungen, die Häufigkeit
der sog. ventrikulären Extrasystolen (VES) erfaßt. Dieser Faktor
ist aber nicht aussagekräftig genug. Daher liegt es nahe, die
Information über die Rhythmusstörungen besser zu nutzen und vor
allem die Komplexität der Arrhythmien besser zu beschreiben. Hierzu
werden aus dem 24 Std. Holter-EKG alle Abstände zwischen zwei
aufeinanderfolgenden Herzschlägen, die sog. RR-Intervalle, erfaßt.
Wenn im Durchschnitt ein Herzschlag pro Sekunde erfolgt, liegen
über 24 Stunden ca. 90 000 solcher Intervalle vor. Diese Datenmenge
stellt an die Analyseverfahren eine besondere Herausforderung dar.
In einem ersten Ansatz wurden Methoden aus dem Bereich der
nichtlinearen Dynamik angewandt (Schmidt et al., 1996). Es ist
bekannt, daß neben den Rhythmusstörungen auch die Variabilität der
RR-Intervalle das Risiko beeinflussen. Mit den Ansätzen, basierend
auf der nichtlinearen Dynamik, wurden aus den Daten eines 24 Std.
Holter-EKG's zwei Parameter abgeleitet (alpha_VES und alpha_sin ).
Der erste Parameter beschreibt die Komplexität, der zweite steht
für die Variabilität. Die vorliegende Arbeit wendet statistische
Verfahren aus den Bereichen Kurvenschätzung, logistische
Regression, Coxsche Regression an, um besonders gefährdete
Patienten zu erkennen. Für diese Analyse standen die Daten von 60
Patienten zur Verfügung. Das Ziel dieser Untersuchung ist es
insbesondere, die aufwendige Methode der Bestimmung von alpha_sin ,
alpha_VES durch eine neue zu ersetzen, die konzeptionell und
numerisch einfacher ist, die - im Unterschied zur eingeführten -
vollständig algorithmisch durchgeführt werden kann und die auch -
bei entsprechender Weiterentwicklung - zum Teil online erfolgen
könnte.
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