Querschnittsstudie zur normalen Entwicklung der fetalen Herzfrequenzregulation unter Berücksichtigung der Herausbildung fetaler Verhaltenszustände mittels Herzfrequenzvariabilitätsanalyse

Heinicke-Riedel, Esther

Zur Beurteilung des fetalen Wohlbefindens wird im klinischen Alltag routinemäßig die fetale Herzfrequenz (fHR) untersucht. Eng mit der fHR verbunden, kann die fetale Herzfrequenzvariabilität (fHRV) als bedeutender pränataler Marker des Autonomen Nervensystems (ANS) angesehen werden. Der fetal autonomen Reifung kommt damit ein besonderes wissenschaftliches Interesse zu. Durch den Einfluss der sich entwickelnden autonomen Anteile, Sympathikus und Parasymphatikus, auf die Modulation der fetalen Herzfrequenz treten physiologische Veränderungen der fetalen Herzfrequenzvariabilität im Laufe der Schwangerschaft auf. Durch deren Interpretation werden Rückschlüsse auf die fetale autonome Reifung möglich. Im Rahmen dieser Arbeit gelang die Auswertung einer relativ großen Fallzahl (n= 73) kontinuierlich über eine Messdauer von 30 Minuten akquirierter fMKG- Daten von Feten ab der 22. Schwangerschaftswoche (SSW) über den Gestationsverlauf bis zum Geburtstermin. Ziel der Arbeit war die Darstellung der fetalen autonomen Reifung anhand von fHRV- Parametern unter Berücksichtigung fetaler Verhaltenszustände. Mittels fetaler Herzfrequenzvariabilitätsanalyse (fHRV) als standardisiertem Verfahren (Task Force 1996) gelang die Berechnung von geeigneten fHRV- Parametern aus dem Zeit- und Frequenzbereich sowie von innovativen Komplexitätsparametern. Die vorliegenden Ergebnisse bilden die Basis zur Beurteilung von fHRV- Werten normal entwickelter Feten mittels langer fMKG- Datenreihen. Eine Abgrenzung von pathologischen Zuständen wird damit ermöglicht. Ebenfalls kann dies die Basis für weiterführende Studien und somit ein Schritt in eine differenziertere pränatale Abschätzung sein.

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Heinicke-Riedel, Esther: Querschnittsstudie zur normalen Entwicklung der fetalen Herzfrequenzregulation unter Berücksichtigung der Herausbildung fetaler Verhaltenszustände mittels Herzfrequenzvariabilitätsanalyse. 2013.

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