Nöbetçi Eczaneler
Giriş
Düzenli geniş QRS kompleksli taşikardi, vakaların %80’inde VT nedeniyle oluşurken bazen pre-eksitasyonlu SVT, anormal intraventriküler iletimli SVT, ventriküler pace ritmi ve ilaç kullanımı ya da elektrolit imbalansı nedenli QRS genişlemesi de görülebilir. Altta yatan nedenin hızlı bir şekilde tanınması uygun tedavinin zamanında başlatılması için kritik öneme sahiptir, özellikle VT’nin tanınmaması hasta açısından kritik sonuçlar doğurabilir.
Çalışmacılar; Basel algoritması ile düzenli geniş QRS’li taşikardilerin ayrımı için basitleştirilmiş, algoritmik bir yaklaşım oluşturmak istemiş ve halihazırda elektrofizyolojik çalışmalar (EPS) ile tanıları konmuş hastaların EKG’leri ile retrospektif olarak iki kohort oluşturmuşlardır.
Uygun derivasyon değerlendirmesi için tasarladıkları derivasyon kohortuyla önce EKG kriterlerini belirlemiş ve ardından validasyon kohortu ile VT’yi SVT’den ayırmak için geliştirilmiş ancak daha uzun bir değerlendirme süreci gerektiren Brugada algoritması ve Vereckei algoritması ile kendi kriterlerini karşılaştırmıştır. Altın standart olarak EPS sonuçları baz alınmıştır.
EKG okuyucuları elbette EPS sonuçlarına kör değerlendirme yapmıştır.
Basel Kriterleri
VT teşhisi için ROC eğrisi altında en yüksek alana sahip iki derivasyon olan DII ve aVR belirlenmiş ve Basel algoritması oluşturulmuştur. Algoritma 3 kritere dayanmaktadır
1) Yapısal kalp hastalığı; yani miyokard infarktüsü öyküsü, sol ventrikül ejeksiyon fraksiyonunun <%35 olduğu kalp yetmezliği ve ICD (implante edilebilir kardiyoverter-defibrilatör), CRT (kardiyak resenkronizasyon tedavisi) gibi cihaz olması
2) DII derivasyonunda QRS kompleksinin başlangıç noktasından ilk pik noktasına kadar geçen sürenin 40 ms üzerinde olması
3) aVR derivasyonunda QRS kompleksinin başlangıç noktasından ilk pik noktasına kadar geçen sürenin 40 ms üzerinde olması
Bu 3 kriterden en az 2 tanesi pozitifse VT teşhisi konulmuş, 0 veya 1 kriterin pozitif olması halinde tanı SVT olarak belirlenmiştir.
Görsel: Yeni Basel Algoritmasının Grafik Gösterimi1
Dilerseniz bu noktada Vereckei ve Brugada algoritmalarını da hatırlayalım.
Brugada Algotirması. Kaynak:ecgpedia.org
Vereckei Algoritması. Kaynak: litfl.com
| Derivasyon grubu (n=206) (153 VT, 53 SVT) | Duyarlılık | Özgüllük | PPV | NPV | Tanısal doğruluk | ||||
| Brugada | % 92.8 | % 90.6 | % 96.6 | %81.4 | %92.2 | ||||
| Vereckei | % 96.7 | % 86.6 | % 95.5 | %90.2 | %94.2 | ||||
| Basel | % 91.5 | % 88.7 | % 95.9 | % 78.3 | % 90.8 | ||||
| Validasyon grubu (n=203) (151 VT, 52 SVT) | |||||||||
| Brugada | % 93.3 | % 88.5 | %95.9 | %82.1 | % 92.1 | ||||
| Vereckei | % 91.3 | % 84.6 | % 94.5 | % 77.2 | % 89.6 | ||||
| Basel | % 93.3 | % 90.4 | % 96.6 | % 82.5 | % 92.6 | ||||
Tablo: Brugada, Vereckei ve Basel Algoritmalarının Tanısal Performans Özellikleri
Tanıya kadar geçen ortalama süre baz alındığında; Brugada algoritması (medyan 106 saniye; P = 0,002) ve Vereckei algoritmaları (medyan 48 saniye; P = 0.02) ile karşılaştırıldığında, Basel algoritması (medyan 38 saniye) daha kısa sürede tanıya imkan sağlamıştır.
Sonuç
Çalışmanın bir kısıtlılığı olarak iki kohort da nispeten düşük sayıda preeksitasyona bağlı taşikardi vakası içerse de Basel algoritması; Vereckei ve Brugada algoritmaları gibi VT-SVT ayrımı için yüksek teşhis doğruluğu sağlarken, aynı zamanda net ve kullanımı kolay kriterlere dayalı basitleştirilmiş bir yaklaşım sunuyor gibi görünüyor. 6 derivasyonlu EKG çıktılarında bile değerlendirilmesi mümkün olan algoritmanın elbette başka çalışmalarla da desteklenmeye ihtiyacı var.
Son söz olarak, her SVT-VT ayrımında olduğu gibi, şüphede iseniz VT gibi tedavi edin!
Dr.Büşra Sapmaz
Acilci.Net