Kardiale Dysrhythmien bzw. Arrhythmien, auch als Herzrhythmusstörungen bekannt, umfassen eine Vielzahl von Anomalien im Herzrhythmus, die von harmlosen Extrasystolen bis hin zu lebensbedrohlichen Zuständen wie Asystolie oder Kammerflimmern reichen. Diese Störungen können durch genetische Faktoren, externe Einflüsse oder andere gesundheitliche Bedingungen verursacht werden.

Arten von kardialen Dysrhythmien

Erbliche Arrhythmien

Zu den Hauptformen gehören das Long-QT-Syndrom, das Short-QT-Syndrom, die katecholaminerge polymorphe ventrikuläre Tachykardie und das Brugada-Syndrom. Diese seltenen Erkrankungen sind oft die Ursache für plötzlichen Herztod bei jungen Menschen und resultieren aus Mutationen in Genen, die Ionenkanäle oder deren Regulation betreffen (Schwartz et al., 2020).

Durch Substanzen induzierte Dysrhythmien

Der Konsum von Cannabis kann das Risiko für Herzrhythmusstörungen erhöhen, einschließlich Vorhofflimmern und ventrikulärer Tachykardie. Diese Effekte sind auf die Stimulation des sympathischen Nervensystems und die Hemmung des parasympathischen Nervensystems zurückzuführen (Richards et al., 2020).

Welche Risikofaktoren und welche Prävention gibt es?

Externe Faktoren

In Intensivstationen sind kardiale Dysrhythmien häufig und können durch Faktoren wie vorherige koronare Eingriffe, akutes Nierenversagen, Sepsis und Hyperkaliämie ausgelöst werden. Auch Schilddrüsenfunktionsstörungen und Pneumonie können das Risiko erhöhen (Savaie et al., 2023).

ZNS-Dysfunktionen

Intrakranielle Pathologien wie Schlaganfälle oder Schädel-Hirn-Traumata sind oft mit Herzrhythmusstörungen verbunden, die durch Störungen der autonomen Funktion verursacht werden (Keller & Williams, 1993).

Diagnose und Management

Automatisierte Analyse

Fortschritte in der automatisierten Analyse von EKGs, insbesondere durch den Einsatz von CNN- und LSTM-Techniken, haben die Diagnosegenauigkeit verbessert. Diese Systeme können helfen, häufige Arrhythmien wie Vorhofflimmern und ventrikuläre Extrasystolen effizient zu erkennen (Oh et al., 2018).

Klinische Ansätze

Die Behandlung erblich bedingter Arrhythmien umfasst pharmakologische Therapien wie Betablocker und chirurgische Eingriffe wie die Implantation eines Defibrillators. Eine genaue Diagnose basiert auf klinischen Präsentationen, EKG-Charakteristika und genetischen Analysen (Schwartz et al., 2020).

Herausforderungen und zukünftige Forschung

Standardisierung und Evaluierung

Die Standardisierung der EKG-Signalerfassung und die Entwicklung von Evaluationsstandards sind entscheidend für die Verbesserung der automatisierten Analyse von Dysrhythmien (Thomas et al., 1979).

Forschung zu QT-Intervallverlängerung

Die Verlängerung des QT-Intervalls ist mit einem erhöhten Risiko für bösartige ventrikuläre Dysrhythmien verbunden. Es besteht jedoch ein Bedarf an weiteren prospektiven Studien, um spezifische Risikofaktoren und deren quantifizierbare Auswirkungen zu identifizieren (Robison et al., 2021).

Kardiale Dysrhythmien stellen eine komplexe Herausforderung dar, die eine interdisziplinäre Herangehensweise erfordert, um die Diagnose, Behandlung und Prävention zu optimieren. Zukünftige Forschungen sollten sich auf die Identifizierung genetischer und externer Risikofaktoren sowie auf die Entwicklung effektiverer Diagnose- und Behandlungsstrategien konzentrieren.

Studien zu Herzrhythmusstörungen

Thomas, L., Clark, K., Mead, C., Ripley, K., Spenner, B., & Oliver, G. (1979). Automated cardiac dysrhythmia analysis. Proceedings of the IEEE, 67, 1322-1337. https://doi.org/10.1109/PROC.1979.11450

Schwartz, P., Ackerman, M., Antzelevitch, C., Bezzina, C., Borggrefe, M., Cuneo, B., & Wilde, A. (2020). Inherited cardiac arrhythmias. Nature Reviews Disease Primers, 6. https://doi.org/10.1038/s41572-020-0188-7

Richards, J., Blohm, E., Toles, K., Jarman, A., Ely, D., & Elder, J. (2020). The association of cannabis use and cardiac dysrhythmias: a systematic review. Clinical Toxicology, 58, 861 – 869. https://doi.org/10.1080/15563650.2020.1743847

Oh, S., Ng, E., Tan, R., & Acharya, U. (2018). Automated diagnosis of arrhythmia using combination of CNN and LSTM techniques with variable length heart beats. Computers in biology and medicine, 102, 278-287. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2018.06.002

Savaie, M., Sheikhi, Y., Baghbanian, R., Soltani, F., Amiri, F., & Hesam, S. (2023). Epidemiology, Risk Factors, and Outcome of Cardiac Dysrhythmias in a Noncardiac Intensive Care Unit. SAGE Open Nursing, 9. https://doi.org/10.1177/23779608231160932

Keller, C., & Williams, A. (1993). Cardiac Dysrhythmias Associated with Central Nervous System Dysfunction. Journal of Neuroscience Nursing, 25, 349–355. https://doi.org/10.1097/01376517-199312000-00005

Robison, L., Brady, W., Robison, R., & Charlton, N. (2021). QT interval prolongation and the risk of malignant ventricular dysrhythmia and/or cardiac arrest: Systematic search and narrative review of risk related to the magnitude of QT interval length.. The American journal of emergency medicine, 49, 40-47. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2021.05.032