動脈波形からの排出時間測定における侵食時間測定における根本的な矛盾の基礎となるメカニズムと、Framingham Heart Studyにおけるその検証

ラジアルアプランテーション視床は、臨床血行動態評価のための確立された方法であり、手首に装飾されたフィットネストラッカーでも人気が高まっています。動脈圧波形の足と二糖ノッチの時差は、左心室駆出時間（ET）のよく受け入れられた近似です。しかし、いくつかの臨床研究により、radial骨圧力波形から測定されたETが測定された波形から偏見があることが示されています。この作業では、収縮期の波とジクロ波が2つの独立した移動波と見なされ、波の速度の差が測定されたET（ΔET）のサイト間差につながると仮定します。したがって、数学的な二糖波分解モデルを導き出し、グローバルな感度分析を介してΔETで最も影響力のある要因を特定しました。Framingham Heart Study（FHS）の不均一なコホート（n = 5,742）に関する臨床検証では、局所感度分析の結果は、モデルシミュレーションからのΔETの感度変化パターンに似ていました。頸動脈ETを推定するために放射状圧力波形の形態学的特徴を使用したFHSデータの回帰分析は、3.76 msの根平均誤差と0.91のR2を生成しました。提案された二糖波分解モデルは、FHSの臨床データで観察されたインターサイトET測定の不一致を説明し、放射状圧力波形とETの正確な同定を促進することができます。したがって、提案されたモデルは、さまざまな物理学ベースのパルス波解析方法と、広範囲にわたるウェアラブルラジアル圧力モニタリングから生成されたその後のビッグデータに取り組むための将来の人工知能方法を改善します。圧力波伝播の新しい理解に基づいて、独立した移動成分としてのジクロティック波モデルを提案します。提案されたモデルは、動脈波形からの排出時間測定におけるインターサイトの矛盾の根底にあるメカニズムを説明し、原則として、臨床的およびウェアラブルな放射状血圧監視アプリケーションにおけるより現代的な人工知能ベースのパルス波解析法の精度を高めることができます。

Radial applanation tonometry is a well-established method for clinical hemodynamic assessment and is also becoming popular in wrist-worn fitness trackers. The time difference between the foot and the dicrotic notch of the arterial pressure waveform is a well-accepted approximation for the left ventricular ejection time (ET). However, several clinical studies have shown that ET measured from the radial pressure waveform deviates from that measured centrally. In this work, we consider the systolic wave and the dicrotic wave as two independent traveling waves and hypothesize that their wave speed difference leads to the intersite differences of measured ET (ΔET). Accordingly, we derived a mathematical dicrotic wave decomposition model and identified the most influential factors on ΔET via global sensitivity analysis. In our clinical validation on a heterogeneous cohort (N = 5,742) from the Framingham Heart Study (FHS), the local sensitivity analysis results resembled the sensitivity variation patterns of ΔET from model simulations. A regression analysis on FHS data, using morphological features of radial pressure waveforms to estimate the carotid ET, produced a root mean square error of 3.76 ms and R2 of 0.91. The proposed dicrotic wave decomposition model can explain the intersite ET measurement discrepancies observed in the clinical data of FHS and can facilitate the precise identification of ET with radial pressure waveforms. Therefore, the proposed model will improve various physics-based pulse wave analysis methods as well as prospective artificial intelligence methods for tackling the subsequent big data produced from widespread wearable radial pressure monitoring.NEW & NOTEWORTHY Based on a new understanding of pressure wave propagation, we propose a novel dicrotic wave decomposition model considering the dicrotic wave as an independent traveling component. The proposed model can explain the mechanism underlying the intersite discrepancies in ejection time measurement from arterial waveforms and then, in principle, enhance the accuracy of both classical physics-based as well as more contemporary artificial intelligence-based pulse wave analysis methods in clinical and wearable radial blood pressure monitoring applications.