心電図は以前の心臓発作を検出できますか?仕組み

心電図 (EKG) は心臓発作の診断に役立ち、将来の心臓発作を正確に予測できます。ただし、以前の心臓発作を検出するための特に信頼できるツールというわけではありません。

心電図 (EKG) は、人の心臓のリズムを測定するツールです。

この記事では、心電図の仕組みと心臓発作の検出方法について説明します。また、心電図が過去の心臓発作を検出し、将来の心臓発作を予測できる可能性についても概説します。

また、無症候性心臓発作やその他の心臓発作診断ツールについても説明します。

the_burtons/ゲッティイメージズ

EKG は、人の心臓のリズムと電気活動を測定する検査です。

心電図検査中、医療専門家は人の皮膚に特別なセンサーを取り付けます。これらのセンサーは、心臓が各拍動で生成する電気インパルスを含む心臓の電気活動を記録します。

機械はこの情報を記録し、処理します。専門家が分析する波形パターンの読み取り値が提供されます。

心エコー図について詳しく学びましょう。

2023年のレビューによると、心臓発作は心電図に現れる可能性があります。

心臓発作が心電図にどのように現れるかは、複雑かつ技術的な問題です。ただし、心電図は ST 上昇の形で心臓発作のいくつかの明らかな兆候を特定できます。急性冠症候群の人では、ST セグメントの低下が動脈の閉塞を示している可能性があります。

これらのパターンには、次の心電図結果が含まれます。

  • ST:これは、心電図の ST セグメントが異常に低い場合です。この ST セグメントは、電気活動が心室から流出するときに発生する変化 (脱分極とも呼ばれます) を表します。心室は心臓の下部の 2 つの部屋です。脱分極すると収縮します。
  • T 波: T 波は、心室が電荷を失った後にどのように電荷を取り戻すかを表します。これは再分極として知られています。デ ウィンター T 波は、下向きの T 波の一種です。
  • R 波:心室脱分極の程度を測定する心電図のもう 1 つの方法。
  • aVF: 「オーグメンテッド・ベクター・フット」の略称。この心電図パターンは、医療専門家が左脚に取り付けたリードから得られます。心臓の底に関連する電気活動を記録します。

異常な心電図が何を意味するかについて詳しく学びましょう。

心電図は以前の心臓発作を検出できる可能性があります。ただし、心電図は以前の心臓発作を検出する最も信頼できる方法ではありません。

2018 年のレビューによると、心電図は過去の心臓発作を約 48.4% の確率で検出できます。また、83.5% の確率で、以前に心臓発作がなかったことも検出できます。

結局のところ、心電図は、過去に心臓発作を起こしていないかどうかを判断するのに役立ちます。

心臓発作を診断するための血液検査について学びましょう。

心電図は将来の心臓発作の予測にも役立つ可能性があります。

2019年のある研究では、心電図が心臓発作の危険因子を表す心臓活動のパターンを示す可能性があることが判明しました。心電図は、他に明らかな心臓発作の危険因子がない人であっても、これらのパターンを検出できます。

2019年の別の研究では、心電図データは病歴に基づく予測よりも将来の心臓発作のより正確な予測を生成できる場合があることを示唆しています。

米国心臓協会 (AHA) によると、サイレント心臓発作とは、次のような非定型的、最小限の、または症状のない心臓発作です。

AHA は、米国で毎年発生する心臓発作の約 20% が無症状であると推定しています。

心臓発作の診断に利用できる検査は心電図だけではありません。

国立衛生研究所(NIH)によると、医師は、心臓発作中に心筋細胞が死滅するときに体が放出するタンパク質であるトロポニンをチェックする検査など、心臓発作を検出するためにいくつかの血液検査を使用することもできます。

医師は心臓画像検査を使用して、心臓が正しく機能しているかどうかを判断することもできます。これらの検査には、心エコー図やコンピューター断層撮影 (CT) スキャンが含まれます。

心臓血管の健康に関するリソース

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EKG は、人の心臓内の電気信号を測定することによって機能します。心室の脱分極と再分極の異常を検出することで、心臓発作が起こっているときにそれを検出できます。

証拠は、心電図が以前の心臓発作を検出できることを示唆しています。ただし、以前に心臓発作がなかったことを検出する点では、はるかに信頼性が高くなります。また、将来の心臓発作のリスクを評価するのにも役立ちます。

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参考文献一覧

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  5. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6568098/
  6. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6291605/

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