Differential Diagnostics of Wide QRS Complex Arrhythmias with Left Bundle Branch Block Morphology Using Slow Conduction Index

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Differential diagnosis of wide QRS complex arrhythmias is one of the most challenging tasks in routine practice arrhythmology. The analysis of the wide QRS complex morphology has been introduced due to the complex problem of detecting atrial waves on ECG. A slow conduction index based on the ratio of the initial and terminal QRS amplitudes is one of the solutions to evaluate conduction velocity based on the surface ECG due to a significant variability of QRS morphology and real complexity of its detailed assessment. However, one of the significant limitations of this algorithm is a need to search for the RS wide complex type and randomly select an ECG lead with this morphology which can finally create a contradictory result.

AIM: To evaluate a possibility of using the slow conduction index for differential diagnosis of wide QRS complex arrhythmias with left bundle branch (LBBB) morphology in any of 12-leads ECG followed by evaluation of the obtained diagnostic accuracy values.

MATERIALS AND METHODS: The study included 280 single premature wide QRS complexes with LBBB morphology recorded during holter ECG monitoring in randomly selected 28 patients. Atrial extrasystoles were recorded in 14 patients and ventricular extrasystoles were captured during sinus rhythm in other 14 patients. A ROC analysis was used for the qualitative and quantitative assessment of a slow conduction index diagnostic values based on sensitivity (Sn), specificity (Sp) and accuracy (Acc).

RESULTS: The highest values of Sn and Sp were obtained for a slow conduction index in the leads aVL, V2, aVF, V5 and III, and the lowest — for the leads I, V3 and V6 based on the calculated area (AUC) under the ROC curves (p < 0.001 for all leads).

CONCLUSION: The study presented the fundamental possibility of using a slow conduction index in any of 12-lead ECG for the differential diagnosis of wide QRS complex arrhythmias with LBBB morphology.

About the authors

Mikhail P. Chmelevsky

Almazov National Medical Research Centre

Author for correspondence.
Email: boxmch@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8985-4437
SPIN-code: 6445-1447
Scopus Author ID: 56318896700
ResearcherId: M-4796-2015

senior scientific researcher, Scientific Research Laboratory of Electrocardiology

Russian Federation, Saint-Petersburg

Margarita A. Budanova

Almazov National Medical Research Centre

Email: budanovamargarita@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7189-8773
SPIN-code: 1890-7821
Scopus Author ID: 57192640888
ResearcherId: AAG-6964-2021

PhD, senior scientific researcher, Scientific Research Laboratory of Electrocardiology

Russian Federation, Saint-Petersburg

Tatiana V. Treshkur

Almazov National Medical Research Centre

Email: meinetvt@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7976-5588
SPIN-code: 4029-8204
Scopus Author ID: 6602364495
ResearcherId: AAD-5675-2022

PhD, Head of Scientific Research Laboratory of Electrocardiology

Russian Federation, Saint-Petersburg

References

  1. Abedin Z. Differential diagnosis of wide QRS tachycardia: A review. J Arrhythm. 2021;37(5):1162-1172. doi: 10.1002/joa3.12599.
  2. Медведев ММ. Дифференциальная диагностика тахикардий с широкими комплексами QRS: от «классических» признаков к первым алгоритмам. Вестник аритмологии. 2019;26(3):48-56. doi: 10.35336/VA-2019-3-48-56.
  3. Alzand BSN, Crijns HJGM. Diagnostic criteria of broad QRS complex tachycardia: decades of evolution. Europace. 2011;13(4): 465-472. doi: 10.1093/europace/euq430.
  4. Brugada P, Brugada J, Mont L, Smeets J, Andries EW. A new approach to the differential diagnosis of a regular tachycardia with a wide QRS complex. Circulation. 1991;83(5):1649-1659. doi: 10.1161/01.cir.83.5.1649.
  5. Kim M, Kwon CH, Lee JH, et al. Right bundle branch block-type wide QRS complex tachycardia with a reversed R/S complex in lead V6: Development and validation of electrocardiographic differentiation criteria. Heart Rhythm. 2021;18(2):181-188. doi: 10.1016/j.hrthm.2020.08.023.
  6. Chen Q, Xu J, Gianni C, et al. Simple electrocardiographic criteria for rapid identification of wide QRS complex tachycardia: The new limb lead algorithm. Heart Rhythm. 2020;17(3):431-438. doi: 10.1016/j.hrthm.2019.09.021.
  7. Drew BJ, Scheinman MM. ECG Criteria to Distinguish Between Aberrantly Conducted Supraventricular Tachycardia and Ventricular Tachycardia:Practical Aspects for the Immediate Care Setting. Pacing Clin Electro. 1995;18(12):2194-2208. doi: 10.1111/j.1540-8159.1995.tb04647.x.
  8. May AM, Brenes-Salazar JA, DeSimone CV, et al. Electrocardiogram algorithms used to differentiate wide complex tachycardias demonstrate diagnostic limitations when applied by non-cardiologists. J Electrocardiol. 2018;51(6):1103-1109. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2018.09.015.
  9. Медведев ММ, Парижский АБ. Почему «не работают» электрокардиографические алгоритмы дифференциальной диагностики тахикардий с широкими комплексами QRS. Вестник аритмологии. 2020;27(2):54-66. doi: 10.35336/VA-2020-2-54-66.
  10. Vereckei A, Duray G, Szenasi G, Altemose GT, Miller JM. Application of a new algorithm in the differential diagnosis of wide QRS complex tachycardia. Eur Heart J. 2007;28(5):589-600. doi: 10.1093/eurheartj/ehl473.
  11. Shapiro SS, Wilk MB. An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples). Biometrika. 1965;52(3/4):591. doi: 10.2307/2333709.
  12. Royston P. A Toolkit for Testing for Non-Normality in Complete and Censored Samples. Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). 1993;42(1):37-43. http://www.jstor.org/stable/2348109. Accessed December 2, 2022.
  13. Sheskin D. Handbook of parametric and nonparametric statistical procedures. 5th ed. Boca Raton: CRC Press; 2011.
  14. Metz CE. Basic principles of ROC analysis. Semin Nucl Med. 1978;8(4):283-298. doi: 10.1016/s0001-2998(78)80014-2.
  15. Zweig MH, Campbell G. Receiver-operating characteristic (ROC) plots: a fundamental evaluation tool in clinical medicine. Clin Chem. 1993;39(4):561-577.
  16. Hanley JA, McNeil BJ. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology. 1982;143(1):29-36. doi: 10.1148/radiology.143.1.7063747.
  17. Hanley JA, Hajian-Tilaki KO. Sampling variability of nonparametric estimates of the areas under receiver operating characteristic curves: an update. Academic Radiology. 1997;4(1):49-58. doi: 10.1016/s1076-6332(97)80161-4.
  18. Hilgers RA. Distribution-free confidence bounds for ROC curves. Methods Inf Med. 1991;30(2):96-101.
  19. Clopper CJ, Person ES. The use of confidence or fiducial limits illustrated in the case of the binomial. Biometrika. 1934;26(4): 404-413. doi: 10.1093/biomet/26.4.404.
  20. Krishnamoorthy K, Peng J. Some Properties of the Exact and Score Methods for Binomial Proportion and Sample Size Calculation. Communications in Statistics – Simulation and Computation. 2007;36(6):1171-1186. doi: 10.1080/03610910701569218.
  21. Dunn OJ. Multiple Comparisons among Means. Journal of the American Statistical Association. 1961;56(293):52-64. doi: 10.1080/01621459.1961.10482090.
  22. Wellens HJ, Brugada P, Wellens HJ, Brugada P. Diagnosis of ventricular tachycardia from the 12-lead electrocardiogram // Diagnosis of Ventricular Tachycardia from the 12-Lead Electrocardiogram. Cardiology clinics. 1987;5(3):511-525. doi: 10.1016/s0733-8651(18)30538-1.
  23. Kindwall KE, Brown J, Josephson ME. Electrocardiographic criteria for ventricular tachycardia in wide complex left bundle branch block morphology tachycardias. Am J Cardiol. 1988;61(15):1279-1283. doi: 10.1016/0002-9149(88)91169-1.
  24. Griffith JM, Belder AM de, Linker JN, et al. Multivariate analysis to simplify the differential diagnosis of broad complex tachycardia. British Heart Journal. 1991;66(2):166-174. doi: 10.1136/hrt.66.2.166.
  25. Vereckei A, Duray G, Szénási G, Altemose GT, Miller JM. New algorithm using only lead aVR for differential diagnosis of wide QRS complex tachycardia. Heart Rhythm. 2008;5(1):89-98. doi: 10.1016/j.hrthm.2007.09.020.
  26. Griffith MJ, Belder MA de, Linker NJ, Ward DE, Camm AJ. Difficulties in the use of electrocardiographic criteria for the differential diagnosis of left bundle branch block pattern tachycardia in patients with a structurally normal heart. Eur Heart J. 1992;13(4):478-483. doi: 10.1093/oxfordjournals.eurheartj.a060200.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. A method of determining the amplitudes during the initial (Vi = X mV) and terminal (Vt = Y mV) 40 ms of QRS complex and slow conduction index calculation (Vi / Vt = X / Y).

Download (76KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. ECG example of supraventricular extrasystoles with LBBB aberration

Download (416KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. ECG example of ventricular extrasystoles with LBBB type morphology

Download (398KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. An example of slow conduction index calculation (Vi /Vt). Voltage (µV) — ECG amplitude (microVolts), time in ms

Download (392KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. ROC curves with 95% CI (light blue color) as an illustration of diagnostic value of slow conduction index in 12 lead ECG. Cut-off values are marked as red round marker on each of ROC curves. Area under curve (AUC) with p-value are shown at the right bottom corner of each graph

Download (1MB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Line plot of slow conduction index Accuracy (Acc) with 95% CI in all 12 leads. LB-UB – lower bound-upper bound of 95% CI.

Download (677KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2022 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».