Quanitifzierung der Herzratenvariabilität und der motorischen Aktivität über den Migräne-Zyklus

Metzlaff, Martina (2023): Quanitifzierung der Herzratenvariabilität und der motorischen Aktivität über den Migräne-Zyklus. Dissertation, LMU München: Medizinische Fakultät

Abstract

Migräne stellt eine der häufigsten Formen der primären Kopfschmerzen dar. Neben dem charakteristischen Schmerz an sich beschreiben Migränepatienten regelmäßig Begleitsymptome, die eine Beteiligung des autonomen Nervensystems vermuten lassen. Daher zielte die vorliegende Studie auf die Quantifizierung der autonomen Aktivität ab, um migräneassoziierte, möglicherweise zyklische Abläufe des sympathischen und/oder parasympathischen Nervensystems zu identifizieren. Hierzu wurde eine monozentrische, prospektive Studie durchgeführt, an der 15 Patientinnen und fünf Patienten mit episodischer Migräne im Alter von 19 bis 35 Jahren teilnahmen. Diese trugen zur kontinuierlichen Vitalparameteraufzeichnung das E4 Wristband der Firma Empatica (Italien) über eine mittlere Dauer von 28,2 Tagen. Für die akquirierte Herzschlagrate (normaltonormal(NN)Intervalle) wurde die Standardabweichung (SDNN) als Indikator der Herzratenvariabilität (HRV) und somit des kardialen autonomen Nervensystems, aus den Beschleunigungsdaten die Signal Magnitude Area (SMA) als Indikator der motorischen Aktivität berechnet. Um migräneassoziierte, zyklische Abläufe von SDNN und SMA zu eruieren, wurden diese für präiktale, iktale, postiktale und migränefreie Perioden betrachtet (über das Patientenkollektiv gemittelt und intraindividuell). Zudem wurden die Änderungen der autonomen und der motorischen Aktivität (ΔSDNN und ΔSMA) für Migräne (vor, während und nach) und migränefreie Tage gegenübergestellt. SDNN zeigte gemittelt über das Patientenkollektiv keine statistisch signifikanten Unterschiede; innerhalb der Individuen variierte die Richtung (parasympathische oder sympathische Aktivierung), in welche sich SDNN für konsekutive Migräneattacken verschob. ΔSDNN war in den vor, während und nach einer Migräneattacke berechneten Blöcken signifikant höher als an migränefreien Tagen; am deutlichsten trat ΔSDNN dabei in der Prämigränephase hervor. SMA und ΔSMA verhielten sich analog zu SDNN und ΔSDNN. Mittels des Parameters SDNN konnte keine eine Migräneattacke begleitende zyklische Regulation der autonomen Aktivität identifiziert werden, da eine derartige aufgrund der inkonsistenten, intraindividuellen Verschiebungen von SDNN zu negieren ist. Wurde dagegen die Änderung des Parameters SDNN (ΔSDNN) betrachtet, ergaben sich statistisch signifikante Anhaltspunkte auf Migräneassoziierte Instabilitäten im autonomen Nervensystem. Die Höhe von ΔSDNN und damit der Instabilitäten ist von migränefreien Zeitpunkten wie auch für die einzelnen Blöcke einer Migräneattacke verschieden. Dabei eröffnet der sprunghafte Anstieg von ΔSDNN in der Prämigränephase die Möglichkeit, einen Biomarker für die Erkennung einer sich anbahnenden Migräneattacke zu etablieren. Diese präiktalen Veränderungen sind vereinbar mit einer primär hypothalamischen Störung zu diesem Zeitpunkt, wie es neuere Daten aus der Bildgebung nahelegen. Die Bewegungsdaten (SMADaten) und deren Änderung (ΔSMA) legen ferner nahe, dass der Umfang der motorischen Aktivität in den Phasen einer Migräneattacke unterschiedlich starken Schwankungen unterliegt und nicht generell vermindert ist.

Abstract

Objective Migraine is known as a common primary headache disorder. In addition to the characteristic pain itself, migraine subjects often describe accompanying symptoms which suggest an involvement of the autonomic nervous system in episodic migraine. Advancing the understanding of the pathophysiology behind, the study quantified the autonomic nervous system in order to investigate migraineassociated, possibly cyclic processes. Methods A monocentric, prospective study was conducted. 20 patients with episodic migraine aged between 19 and 35 years wore the E4 wristband for an average of 28.2 days to measure blood volume pulse (BVP) and motionbased activity continuously. In consequence, computing the standard deviation of normaltonormalintervals (SDNN), heart rate variability (HRV) could be derived as a sign of the autonomic nervous system. Signal Magnitude Area (SMA) computed from the accelerometric data additionally captured the degree of movement. SDNN and SMA were calculated before, during and after a migraine as well as in migrainefree time slots (both intraindividually and averaged over all patients). Besides, the hourly variations of SDNN and SMA (ΔSDNN and ΔSMA) were compared for migraine (before, during, after) and migrainefree days. Results Averaged over all patients, no significant differences were found for SDNN. Concerning SDNN intraindividually, the shift of SDNN (towards parasympathetic or sympathetic hyperactivation) varied for consecutive migraine attacks. In contrast, ΔSDNN was significantly higher before, during and after migraine than on migrainefree days, with ΔSDNN being most evident in the pre and postmigraine phase. SMA and ΔSMA displayed similar results as SDNN and ΔSDNN. Conclusion Using SDNN, no cyclic regulation related to a migraine attack could be identified due to the inconsistent, intraindividual changes in SDNN. However, with regard to ΔSDNN, there were statistically significant differences of migraineassociated instabilities in the cardial autonomic nervous system. During the phases of a migraine attack, the level of ΔSDNN and thus of the autonomic instabilities is higher than on migrainefree days, with the significant change of ΔSDNN in the premigraine phase offering the opportunity of a biomarker for advanced attack recognition. Furthermore, the SMA and ΔSMA data suggest that the extent of physical activity changes depending on the phases of a migraine attack.

• Dokumententyp: Dissertationen (Dissertation, LMU München)
• Keywords: Migräne, autonomes Nervensystem, HRV
• Themengebiete: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften ; 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin und Gesundheit
• Fakultäten: Medizinische Fakultät
• Sprache der Hochschulschrift: Deutsch
• Datum der mündlichen Prüfung: 15. Juni 2023
• 1. Bericht­erstatter:in: Straube, Andreas