敗血症の死亡率の予測因子としての心拍数の変動：系統的レビュー

背景：自律神経調節不全は、敗血症における認識されている病態生理学的メカニズムの1つであり、敗血症の死亡率を予測するために心拍数の変動（HRV）を使用できるという仮説を生成します。 方法：これは、敗血症患者の死の予測因子としてHRVを評価する研究の系統的レビューでした。この検索は、英語、ポルトガル語、またはスペイン語の論文を含むPubMed、Lilacs、およびCochraneの独立した研究者によって行われ、2017年8月20日まで少なくとも10人の患者を対象としています。研究の品質は、ニューカッスル・オタワの規模で評価されました。結果を分析するために、短期録音（1時間以下）でHRVを測定した人と長期記録を行った人（≥24時間）との間で記事を分割しました。 結果：合計536人の患者に9つの研究が含まれていました。それらはすべて観察研究でした。研究の品質は、ニューカッスルオタワスケールの4〜7つの星まで変化しました。研究の死亡率は8〜61％の範囲でした。7つの研究で、短期記録でHRV分析を実施しました。どのグループが最も低い結果を持っているかを説明しなかった1つの研究を除いて、他のすべての研究では、生存している敗血症患者に関連して非群のHRVパラメーターがいくつか減少したことが示されました。SDNN（通常から通常の間隔の標準偏差）、TP（総電力）、VLF（非常に低い周波数パワー）、LF（低周波電力）、LF/HF（低周波電力/高周波パワー）、NLF（正規化低周波電力）、α1/α2（短期および長期のフラクチャスケーリング係数はDFAの順に存在します。非生存群のnn-intervals）は、少なくとも1つの研究で生存者に関連して減少しました。2つの研究では、SDNNは、可能性のある交絡因子を調整した後でも、敗血症の死亡率に関連していることがわかりました。3つの研究では、長期記録を使用してHRV分析を実施しました。これらの研究のうちの1つだけが、生存グループと非生存グループの違いを発見し、それでも1つのHRVパラメーターであるLOGHFでのみ違いが見つかりました。 結論：短期記録において、未科の敗血症患者では、いくつかのHRVパラメーターが減少します。2つの研究により、SDNNは、可能性のある交絡因子を調整した後でも、敗血症の死亡率に関連していることがわかりました。

BACKGROUND: Autonomic dysregulation is one of the recognized pathophysiological mechanisms in sepsis, generating the hypothesis that heart rate variability (HRV) can be used to predict mortality in sepsis. METHODS: This was a systematic review of studies evaluating HRV as a predictor of death in patients with sepsis. The search was performed by independent researchers in PubMed, LILACS and Cochrane, including papers in English, Portuguese or Spanish, indexed until August 20th, 2017 with at least 10 patients. Study quality was assessed by Newcastle-Ottawa Scale. To analyze the results, we divided the articles between those who measured HRV for short-term recordings (≤ 1 hour), and those who did long-term recordings (≥ 24 hours). RESULTS: Nine studies were included with a total of 536 patients. All of them were observational studies. Studies quality varied from 4 to 7 stars in Newcastle-Ottawa Scale. The mortality rate in the studies ranged from 8 to 61%. Seven studies performed HRV analysis in short-term recordings. With the exception of one study that did not explain which group had the lowest results, all other studies showed reduction of several HRV parameters in the non-survivors in relation to the surviving septic patients. SDNN (Standard deviation of the Normal to Normal interval), TP (Total Power), VLF (Very Low Frequency Power), LF (Low Frequency Power), LF/HF (Low Frequency Power / High Frequency Power), nLF (Normalized Low Frequency Power), α1/α2 (short-term and long-term fractal scaling coefficients from DFA) and r-MSSD (Square root of the squared mean of the difference of successive NN-intervals) of the non-survivor group were reduced in relation to the survivors in at least one study. Two studies found that SDNN is associated with mortality in sepsis, even after adjusting for possible confounding factors. Three studies performed HRV analysis using long-term recordings. Only one of these studies found difference between surviving and non-surviving groups, and even so, in only one HRV parameter: LogHF. CONCLUSIONS: Several HRV parameters are reduced in nonsurviving septic patients in short-term recording. Two studies have found that SDNN is associated with mortality in sepsis, even after adjusting for possible confounding factors.