Das autonome Nervensysten (ANS) spielt eine wesentliche Rolle für die Steuerung aller Organe des menschlichen Organismus. Insbesondere das Herz-Kreislauf-System wird täglich den unterschiedlichsten Belastungen unterworfen (z.B. Ruhe, sitzen, liegen, stehen, Stress u.a.). Für viele Krankheiten lassen sich ihre Ursachen auf Störungen des autonomen Nervensystems zurückführen (Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Diabetes, Stoffwechselerkrankungen und viele andere). Zu speziellen Untersuchungen dieses autonomen Nervensystems gibt es eine Reihe nicht invasiver Untersuchungen mit dem Ziel, die Reaktion der Herzfrequenz und des Blutdruckes auf unterschiedliche Belastungen hin zu untersuchen (Orthostase, metronomische Atmung, Valsolva Manöver u.a.). Die Auswertungen erfolgen dabei mit speziellen mathematischen Algorithmen und Verfahren. Ein sehr präzises und effektives Verfahren für diese Auswertungen ist die Trigonometrisch Regressive Spektralanalyse (TRS).
RR-Intervalle sind unterschiedlich lange Zeitintervalle, die rhythmischen aber auch nicht rhythmischen Schwankungen unterworfen sind. Eine Spektralanalyse transformiert diese rhythmische Schwankungen in frequenzabhängige Oszillationen.
Die am meisten eingesetzte Spektralanaysetechnik ist die Fourieranalyse. Diese Analyse setzt aber äquidistant abgetastetete Messwerte voraus. RR-Intervalle sind nicht äquidistant und es sind auch keine Messwerte im Sinn einer Signalanalyse. Zwischen zwei RR-Intervallen gibt es keine weiteren Intervalle. Aus diesem Grund wurden und werden alternative Analysealgorithmen entwickelt.
Jedes RR-Intervall hat zwei Parameter, den Zeitpunkt des Intervallendes und die Intervalllänge selbst. Beide Werte sind aber nicht voneinander unabhängig. TRS dreht ebenfalls wie die Fourieranalyse die Intervalle am Ende um 90 Grad. Diese gedrehten Intervalle werden aber nicht verbunden, sondern mittels einer trigonometrischen Funktion regressiv behandelt. Diese Regression erfolgt im Sinne einer maximalen Angleichung an die Intervalle, mit anderen Worten, die Summe der Abweichungsquatrade muss minimiert werden.
Die Schätzung der Baroreflex-Sensitivität (BRS) ist heute ein anerkanntes prognostischen Werkzeug nicht nur in der Kardiologie. Es gibt eine Reihe nicht invasiver Methoden und Algorithmen, die die spontanen Fluktuationen der Herzfrequenz und des Blutdruckes messen und evaluieren (Laude et al, 2004). Mit der hier vorgestellten TRS-Technik kann gleichzeitig die Baroreflex-Sensitivität berechnet werden. Ein Hauptvorteil besteht darin, dass auch kurze Messzeiten von 30 Sekunden bis 1 Minuten auswertbar sind, und dass die hohe Anzahl von Einzelmessungen eine hohe statistische Zuverlässigkeit der Ergebnisse garantiert. Zahlreiche Referenzen belegen die bisherige erfolgreiche Anwendung dieser innovativen Technik.
Die Berechnung der Baroreflex-Sensitivität (BRS) basiert auf den Oszillationen der RR Intervalle und des Blutdruckes mittels multipler trigonometrisch regressiver Spektralanalyse (MTRS). Da diese Spektralanalyse die Fluktuationen beider Parameter optimal als Sinusschwingungen beschreibt, kann die Baroreflex Sensitivität zwischen zwei kohärenten Schwingungspaaren analog zur Sequenztechnik berechnet werden. Diese Methodik kann damit als statistische Verallgemeinerung dieser empirischen Sequenztechnik betrachtet werden.
Der Nachteil, dass es keine steigenden und fallenden Sequenzen gibt, wird durch die sehr große Anzahl von Einzelwerten (MTRS) ausgeglichen. Die Zuverlässigkeit der Einzel-BRS-Werte kann mittels des Verhältnisses der Varianzreduktionen beider Parameter geschätzt werden. Es können BRS-Werte für das LF-Band, für das HF-Band und die die Gesamt-Baroreflex-Sensitivität berechnet werden. Eine Evaluierung dieser Methodik erfolgte in der EuroBaVar Studie von Laude et al. (2004).
