Details

Autor(en) / Beteiligte

• Hamprecht, Fred A.
• Achleitner, Ulrich
• Krismer, Anette C.
• Lindner, Karl H.
• Wenzel, Volker
• Strohmenger, Hans-Ulrich
• Thiel, Walter
• van Gunsteren, Wilfred F.
• Amann, Anton

Titel

Fibrillation power, an alternative method of ECG spectral analysis for prediction of countershock success in a porcine model of ventricular fibrillation

Ist Teil von

• Resuscitation, 2001-09, Vol.50 (3), p.287-296

Ort / Verlag

Shannon: Elsevier Ireland Ltd

Erscheinungsjahr

2001

Link zum Volltext

Quelle

Elsevier Journal Backfiles on ScienceDirect (DFG Nationallizenzen)

Beschreibungen/Notizen

• Background: Noninvasive prediction of defibrillation success after cardiac arrest and cardiopulmonary resuscitation (CPR) may help in determining the optimal time for a countershock, and thus increase the chance for survival. Methods: In a porcine model ( n=25) of prolonged cardiac arrest, advanced cardiac life support was provided by administration of two or three doses of either vasopressin or epinephrine after 3 or 8 min of basic life support. After 4 min of ventricular fibrillation and 18 min of life support, defibrillation was attempted. The denoised power spectral density of 10 s intervals of the ventricular fibrillation electrocardiogram (ECG) was estimated from averaged and smoothed Fourier transforms. We have eliminated the spectral contribution of artifacts from manual chest compressions and provide a definition for the contribution of ventricular fibrillation to the power spectral density. This contribution is quantified and termed “fibrillation power”. Results: We tested fibrillation power and two established methods in their discrimination of survivors ( n=16) vs. non-survivors ( n=9) in the last minute before the countershock. A fibrillation power ⩾79 dB predicted successful defibrillation with sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of 98%, 98%, 99% and 97% while a mean fibrillation frequency ⩾7.7 Hz was predictive with 85%, 83%, 90% and 77% and a mean amplitude ⩾0.49 mV was predictive with 95%, 90%, 94% and 91%. Conclusions: We suggest that fibrillation power is an alternative source of information on the status of a fibrillating heart and that it may match the established mean frequency and amplitude analysis of ECG in predicting successful countershock during CPR. Contexto: A previsão não invasiva do sucesso da desfibrilação após paragem cardı́aca e reanimação cardiopulmonar (RCP) pode ajudar a determinar o momento ideal para a descarga e assim melhorar as hipóteses de sobrevivência. Métodos: Num modelo suı́no de paragem cardı́aca prolongada ( n=25), foi efectuado suporte cardı́aco avançado de vida através da administração de duas ou três doses de vasopressina ou epinefrina depois de 3 ou 8 minutos de suporte básico de vida. A desfibrilhação foi tentada após 4 minutos de fibrilhação ventricular e 18 minutos de suporte de vida. A densidade espectral da energia isenta de ruı́dos de intervalos de 10 segundos de ECG de fibrilhação ventricular foi estimada a partir de transformações ponderadas de Fourier. Eliminamos a contribuição espectral de artefactos das compressões torácicas externas e fornecemos uma definição para a contribuição de fibrilhação ventricular para a densidade espectral da energia. Esta contribuição é quantificada com a designação de “Potência de fibrilhação”. Resultados: Testamos a potência de fibrilhação e dois métodos já estabelecidos na sua capacidade de discriminação entre sobreviventes ( n=16) e não sobreviventes (n=9) no último minuto antes da descarga. Uma potência de fibrilhação ⩾79 dB predizia uma desfibrilhação bem sucedida com sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo de 98%, 98%, 99% e 97% enquanto uma frequência média ⩾7.7 Hz era preditiva em 85%, 83%, 90% e 77% e uma amplitude média ⩾0.49 mV era preditiva em 95%, 90%, 94% e 91%. Conclusões: Sugerimos que a potência de fibrilhação é uma fonte alternativa de informação sobre o estado de um coração em fibrilhação e que pode igualar os métodos tradicionais de Frequência média conhecida e da análise da amplitude do ECG na previsão de descargas com sucesso durante SAVP.