Stanovení prediktorů pooperační fibrilace síní u pacientů po aortokoronárním bypassu

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá statistickým zpracováním dat u pacientů po aortokoronárním bypassu (CABG). Cílem této práce je určení prediktorů pooperační fibrilace síní s pomocí multivariantních modelů. Teoretická část shrnuje informace o vedení elektrického vzruchu svalovinou myokardu, hodnocení záznamu tohoto procesu a parametrech získaných z analýzy variability srdeční frekvence. V metodické části je čtenář obeznámen se získanými daty a statistickými metodami použitými při zpracování této práce. Výsledkem práce jsou klasifikační modely SVM a GLM, implementované v programu MATLAB, obsahující parametry CRP, SD2, Triangular Index a vzorkovou entropie. Finálně je získán práh predikce pro každý model, který je schopen rozřadit pacienty do skupin dle možného vzniku pooperační fibrilace síní.

This diploma thesis focuses on the statistical analysis of patient’s data after coronary artery bypass grafting (CABG). The main aim is to find predictors of the post-operative atrial fibrillation using multivariate statistical models. Theoretical part summarizes information about heart conduction system, evaluation of EKG and analysis of heart rate variability. In the methodical part the main focus is on the gained data and used statistical methods. The results consist of the classification models SVM and GLM programmed in MATLAB with parametrs CRP, SD2, Triangular Index and Sample Entropy. Prediction threshold, which is able to classify patients into groups according to the possible occurrence of postoperatie atrial fibrillation is obtained for each model.