Phenotypes of COVID-19-associated dysautonomia in patients requiring veno-venous extracorporeal membrane oxygenation

Cover Page

Cite item

Abstract

Background. Patients with novel coronavirus infection (COVID-19) receiving veno-venous extracorporeal membrane oxygenation (VV-ECMO) are typically prone to hemodynamic disorders of various severity. Tachycardia, increased cardiac output, or arterial hypotension affect the effectiveness of VV-ECMO. One of the possible causes of hemodynamic disorders leading to ineffective VV-ECMO may be dysautonomia (DA), which refers to an imbalance of sympathetic and parasympathetic divisions of the autonomic nervous system (ANS). The development of DA in various critical conditions was described previously. Dysautonomia also develops in COVID-19 (COVID-19-associated DA), but it was studied only in stable non-ICU patients. The presented study focuses on COVID-19-associated DA in critical COVID-19 patients requiring VV-ECMO support.

The study was aimed at determining COVID-19-associated DA phenotypes, their impact on VV-ECMO effectiveness and disease outcomes.

Materials and methods. The study included 20 patients: 12 (60%) females, 8 (40%) males. The patients had an average age of 55 years. All the patients underwent 24-hour Holter monitoring with spectral analysis of heart rate variability (HRV) assessing low-frequency component of the spectrum (LF), the high-frequency component of the spectrum (HF), the LF/HF ratio on days 1, 3, and 5 of VV-ECMO. Diagnostic criteria for COVID-19-associated DA was a decrease in LF/HF < 2.28 or an increase in LF/HF > 6.94. The diagnostic criteria of predominant tone of sympathetic nervous system (sympathetic tone) was an increase in LF/HF > 6.94, while a decrease in LF/HF < 2.28 indicated predominant parasympathetic tone. Low sympathetic tone was determined by a decrease in LF < 15%, and an increase in LF > 40%. Low parasympathetic tone was determined by a decrease in HF < 15%, and an increase in HF > 25%. The criteria used were based on the results of previous studies.

The following parameters were registered in the study population: VV-ECMO weaning, duration of respiratory and VV-ECMO support, length of stay in the intensive care unit (ICU) and in hospital, and disease outcomes.

Results. COVID-19-associated DA was diagnosed in all the patients. LF/HF median value was 0.1. HRV spectrum parameters changed significantly over time: on day 5 of VV-ECMO support LF and HF values significantly decreased. The patients were divided into three groups according to the DA phenotype: group 1 (n = 4 [20%]) with normal sympathetic tone and high parasympathetic tone (nShP phenotype); group 2 (n = 14 [70%]) with low sympathetic tone and high parasympathetic tone (lShP phenotype); group 3 (n = 2 [10%]) with low sympathetic tone and normal parasympathetic tone (lSnP phenotype). The latter group was excluded from further statistical analysis due to the small sample size. In group 2, the mean HR was significantly higher compared with group 1. In group 1, VV-ECMO weaning was successful in 50% of cases, whereas in group 2 it was successful in 7.2% (p = 0.04).

Conclusions. To determine a dysautonomia phenotype, it is necessary to continuously monitor DA status in COVID-19 patients during VV-ECMO. Tachycardia in COVID-19 patients during VV-ECMO does not exclude the ANS imbalance with a significant predominance of parasympathetic tone over the sympathetic tone. It is this COVID-19-associated DA phenotype that is significantly associated with the unfavorable outcomes.

About the authors

German E. Savkov

Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Author for correspondence.
Email: german.doctor@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3703-4955

anesthesiologist and intensivist, Intensive care unit, Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Russian Federation, Moscow

Sergey S. Petrikov

Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Email: yazeva@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0003-3292-8789

D. Sci. (Med.), RAS Corresponding Member, Head, Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Russian Federation, Moscow

Natalia V. Rybalko

Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Email: german.doctor@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6973-4430

D. Sci. (Med.), Head, Department of functional diagnostics, Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Russian Federation, Moscow

Layla T. Khamidova

Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Email: german.doctor@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6299-4077

D. Sci. (Med.), Head, Scientific department of radiation diagnostics, Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Russian Federation, Moscow

Olga Y. Markatuk

Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Email: german.doctor@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1711-7611

Cand. Sci. (Med.), functional diagnostics doctor, Department of functional diagnostics, Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Russian Federation, Moscow

Kirill V. Kiselev

Moscow Information and Analytical Center in Healthcare

Email: german.doctor@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2667-6477

senior business analyst, Moscow Information and Analytical Center of Healthcare

Russian Federation, Moscow

Dmitriy A. Lebedev

Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Email: german.doctor@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6498-7658

anesthesiologist and intensivist, Intensive care unit, Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Russian Federation, Moscow

Yulia N. Vrabiy

Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Email: german.doctor@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3860-5120

anesthesiologist and intensivist, Intensive care unit, Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Russian Federation, Moscow

Natavan E. Altschuler

Russian State Research Center − Burnasyan Federal Medical Biophysical Center

Email: german.doctor@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5646-0055

Cand. Sci. (Med.), endocrinologist, anesthesiologist and intensivist, assistant, Department of anesthesiology, resuscitation and intensive care, Medical and Biological University of Innovation and Continuing Education, Burnazyan Federal Medical Biophysical Center

Russian Federation, Moscow

Konstantin A. Popugaev

Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Email: psolovyeva@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6240-820X

D. Sci. (Med.), professor, Deputy chief, Head, Regional Vascular Center, Sklifosovsky Research Institute of Emergency Medicine

Russian Federation, Moscow

References

  1. Ñamendys-Silva S.A. ECMO for ARDS due to COVID-19. Heart Lung. 2020;49(4):348–349. doi: 10.1016/j.hrtlng.2020.03.012
  2. Tonna J.E., Abrams D., Brodie D. et al. Management of Adult Patients Supported with Venovenous Extracorporeal Membrane Oxygenation (VV ECMO): guideline from the Extracorporeal Life Support Organization (ELSO). ASAIO J. 2021;67(6):601–610. doi: 10.1097/MAT.0000000000001432
  3. Lynch J.P., Mhyre J.G., Dantzker D.R. Influence of cardiac output on intrapulmonary shunt. J. Appl. Physiol. Respir. Environ Exerc. Physiol. 1979;46(2):315–321. doi: 10.1152/jappl.1979.46.2.315
  4. Dantzker D.R., Lynch J.P., Weg J.G. Depression of cardiac output is a mechanism of shunt reduction in the therapy of acute respiratory failure. Chest. 1980;77(5):636–642. doi: 10.1378/chest.77.5.636
  5. Hovaguimian A. Dysautonomia: diagnosis and management. Neurol. Clin. 2023;41(1):193–213. doi: 10.1016/j.ncl.2022.08.002
  6. Dani M., Dirksen A., Taraborrelli P. et al. Autonomic dysfunction in ‘long COVID’: rationale, physiology and management strategies. Clin. Med. (Lond). 2021;21(1):e63–e67. doi: 10.7861/clinmed.2020-0896
  7. Romero-Sánchez C.M., Díaz-Maroto I., Fernández-Díaz E. et al. Neurologic manifestations in hospitalized patients with COVID-19: The ALBACOVID registry. Neurology. 2020;95(8):e1060–e1070. doi: 10.1212/WNL.0000000000009937
  8. Koh J.S., De Silva D.A., Quek A.M.L. et al. Neurology of COVID-19 in Singapore. J. Neurol. Sci. 2020;418:117118. doi: 10.1016/j.jns.2020.117118
  9. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19): временные методические рекомендации. Версия 16 (18.08.2022). М.; 2022.
  10. Shekar K., Badulak J., Peek G. et al. Extracorporeal Life Support Organization Coronavirus Disease 2019 Interim Guidelines: A Consensus Document from an International Group of Interdisciplinary Extracorporeal Membrane Oxygenation Providers. ASAIO J. 2020;66(7):707–721. doi: 10.1097/MAT.0000000000001193
  11. Heart rate variability. Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Task force of the European society of cardiology and the North American society of pacing and electrophysiology. Eur. Heart J. 1996;17(3):354–381.
  12. Goldberger J.J., Challapalli S., Tung R., et al. Relationship of heart rate variability to parasympathetic effect. Circulation. 2001;103(15):1977–1983. doi: 10.1161/01.cir.103.15.1977
  13. Баевский Р.М., Иванов Г.Г., Чирейкин Л.В. и др. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем. Вестник аритмологии. 2002;(24):65–86.
  14. Bigger J.T. Jr, Fleiss J.L., Steinman R.C. et al. RR Variability in healthy, middle-aged persons compared with patients with chronic coronary heart disease or recent acute myocardial infarction. Circulation. 1995;91(7):1936–1943. doi: 10.1161/01.CIR.91.7.1936
  15. Conder R.L., Conder A.A. Heart rate variability interventions for concussion and rehabilitation. Front. Psychol. 2014;5:890. doi: 10.3389/fpsyg.2014.00890
  16. Megjhani M., Kaffashi F., Terilli K. et al. Heart rate variability as a biomarker of neurocardiogenic injury after subarachnoid hemorrhage. Neurocrit. Care. 2020;32(1):162–171. doi: 10.1007/s12028-019-00734-3
  17. Gujjar A.R., Sathyaprabha T.N., Nagaraja D. et al. Heart rate variability and outcome in acute severe stroke: role of power spectral analysis. Neurocrit. Care. 2004;1(3):347–353. doi: 10.1385/NCC:1:3:347
  18. Luo X., Gao H., Yu X. et al. Spectral analysis of heart rate variability for trauma outcome prediction: an analysis of 210 ICU multiple trauma patients. Eur. J. Trauma Emerg. Surg. 2021;47(1):153–160. doi: 10.1007/s00068-019-01175-5
  19. de Castilho F.M., Ribeiro A.L.P., da Silva J.L.P. et al. Heart rate variability as predictor of mortality in sepsis: A prospective cohort study. PLoS One. 2017;12(6):e0180060. doi: 10.1371/journal.pone.0180060
  20. Rudiger A., Singer M. Decatecholaminisation during sepsis. Crit. Care. 2016;20(1):309. doi: 10.1186/s13054-016-1488-x
  21. Hernandez G., Tapia P., Alegria L. et al. Effects of dexmedetomidine and esmolol on systemic hemodynamics and exogenous lactate clearance in early experimental septic shock. Crit. Care. 2016;20(1):234. doi: 10.1186/s13054-016-1419-x
  22. Morelli A., Ertmer C., Westphal M. et al. Effect of heart rate control with esmolol on hemodynamic and clinical outcomes in patients with septic shock: a randomized clinical trial. JAMA. 2013;310(16):1683–1691. doi: 10.1001/jama.2013.278477
  23. Chen W.L., Chen J.H., Huang C.C. et al. Heart rate variability measures as predictors of in-hospital mortality in ED patients with sepsis. Am. J. Emerg. Med. 2008;26(4):395–401. doi: 10.1016/j.ajem.2007.06.016
  24. Kaliyaperumal D., Rk K., Alagesan M., Ramalingam S. Characterization of cardiac autonomic function in COVID-19 using heart rate variability: a hospital based preliminary observational study. J. Basic Clin. Physiol. Pharmacol. 2021;32(3):247–253. doi: 10.1515/jbcpp-2020-0378
  25. Alam S.B., Willows S., Kulka M., Sandhu J.K. Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 may be an underappreciated pathogen of the central nervous system. Eur. J. Neurol. 2020;27(11):2348–2360. doi: 10.1111/ene.14442
  26. Bertini P., Guarracino F., Falcone M. et al. ECMO in COVID-19 patients: a systematic review and meta-analysis. J. Cardiothorac. Vasc. Anesth. 2022;36 (8 Pt A):2700–2706. doi: 10.1053/j.jvca.2021.11.006
  27. Polderman K.H. Mechanisms of action, physiological effects, and complications of hypothermia. Crit. Care Med. 2009;37(7 Suppl):S186–S202. doi: 10.1097/CCM.0b013e3181aa5241
  28. Hayano J., Sakakibara Y., Yamada A. et al. Accuracy of assessment of cardiac vagal tone by heart rate variability in normal subjects. Am. J. Cardiol. 1991;67(2):199–204. doi: 10.1016/0002-9149(91)90445-q
  29. Pagani M., Montano N., Porta A. et al. Relationship between spectral components of cardiovascular variabilities and direct measures of muscle sympathetic nerve activity in humans. Circulation. 1997;95(6):1441–1448. doi: 10.1161/01.cir.95.6.1441
  30. Eckberg D.L. Sympathovagal balance: a critical appraisal. Circulation. 1997;96(9):3224–3232. doi: 10.1161/01.cir.96.9.3224
  31. Shaffer F., McCraty R., Zerr C.L. A healthy heart is not a metronome: an integrative review of the heart's anatomy and heart rate variability. Front. Psychol. 2014;5:1040. doi: 10.3389/fpsyg.2014.01040

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Savkov G.E., Petrikov S.S., Rybalko N.V., Khamidova L.T., Markatuk O.Y., Kiselev K.V., Lebedev D.A., Vrabiy Y.N., Altschuler N.E., Popugaev K.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».