Basic Principles of the Foetal Heart Rate during Delivery without Hypoxia and Acidosis

Abstract

Background:

Using naked-eye evaluation of foetal heart rate (FHR) patterns remains difficult and is not complete. Computer-aided analysis of the FHR offers the opportunity to analyse the FHR completely and to detect all changes due to hypoxia and acidosis. In order to better understand these changes FHR patterns in non-acidotic foetuses should be studied by first separating FHR into (i) basal FHR (baseline) and (ii) all decelerations.

Methods:

The FHR signals (i. e., R-R intervals) of 637 fetuses were recorded by a computer. To enter the study all foetuses must have been delivered by the vaginal route – in consequence without a significant loss of FHR signals. During forceps/vacuum delivery recordings were continued. If necessary a new electrode was inserted. Recordings of foetuses with chorioamnionitis and tracings of malformed neonates and tracings shorter than 30 min were excluded. No drugs were given to the mother during the time of recording. Thus 484 recordings were left. In this study only the last 30 min of each record were analysed using our own programmes written in MATLAB. 3 parameters were determined electronically: (i) the mean frequency (FRQ, bpm), (ii) the number of turning points (N/min), which we called ‘microfluctuation’ (MIC) and (iii) the oscillation amplitude (OA, bpm) (see [Fig. 2]). Computer analysis of the FHR offers the opportunity to separate baseline FHR from deceleration patterns using appropriate algorithms rearranging and sequencing all baseline segments (or all decelerations) to a new file. Therefore each of the 2 new files contains only one category of the FHR: baseline segments (with accelerations) only or decelerations only ([Fig. 1]). 1 min was always taken as the reference time interval. In order to exclude foetal hypoxia and acidosis during the last 30 min, a small pH_UA -‘window’ was chosen (7.290 up to 7.310) using acid-base variables from umbilical arterial (UA) blood measured soon after delivery with RADIOMETER equipment (mainly ABL500) by trained personal.

Fig. 2 Amplification of only one CTG-minute (4^th). Mean frequency (bpm), Oscillation-amplitude (bpm) and the number of turning points (2 of 61 in this interval are labelled with arrows) are given.

Fig. 1 5 variable decelerations (1–5) are separated and reintegrated into a new file with a new time-axis. The remaining baseline segments are also rebuilt to a new file (bottom). Note: The small dip after dip-Nr.5 is not recognized correctly by the algorithm (it might be an artefact) and consequently is attributed to the baseline-file. This explains some few baseline-minutes with unusual high oscillation- amplitudes.

Results:

Overall 14 520 min of the 484 foetuses were analysed by measuring in UA blood (X±SD) : pH=7.262±0.065, pCO₂=53.7±8.8 mmHg, BE_Ecf,ox=− 3.3±2.5 mmol/l and sO₂=23.9±12.4%. In the whole sample and in non-acidotic (pH_UA: 7.29–7.31) foetuses (N=50) there exist 3 fundamental principles which combine the 3 FHR variables under investigation: (I) MIC is strongly associated (r=0.631, P « 0.0001) with mean FRQ (bpm): in ca. 40% of all foetal heart beats a turning of the vector occurs ([Fig. 4]). (II) MIC is associated also with OA (r=− 0.480, P « 0.0001); this regression is non-linear: Smaller band-widths are associated with increased MIC [OA=0.0027×MIC² – 0.56×MIC + 71 (see [Fig. 5])]. (III) In non-acidotic foetuses lowering of the mean frequency niveau is associated with increased OA (overall: r=− 0.349, P « 0.0001); Using baseline segments only: r=− 0.283, N_min=844, P<0.0001.This regression is linear again: OA_BL=− 0.445×FRQ_BL + 94.1. Overall a Delta frequency (ΔFRQ) of + 10 bpm leads to a ΔOA of − 4.1 bpm. These 3 rules are valid in isolated baseline segments as well as during artificially isolated deceleration patterns.

Fig. 4 Correlation and plot between mean frequency (bpm) and microfluctuation (N/min) in 484 acidotic and non-acidotic foetuses: r=0.641, P«<0.0001. Each circle represents one minute.

Fig. 5 Correlation and plot between oscillation-amplitude (bpm) and microfluctuation (N/min) in 484 acidotic and non-acidotic foetuses: r=− 0.480, P<0.0001. The regression is not linear.

Conclusions:

FHR is a unit and should be analysed by computer-aided technologies as a unit. MIC, OA and FRQ belong together and their interaction can be described in non-acidotic foetuses by the 3 basic principles given above. Standard FHR tracings remain untouched.

Zusammenfassung:

Einführung:

Mit dem unbewaffneten Auge können fetale Herzfrequenzmuster (FHF) sub partu nur ungenau beurteilt werden. Durch eine Computeranalyse der FHF werden alle Details erfasst und somit auch alle infolge Hypoxie und Azidose verursachten Veränderungen registriert. Um diese besser verstehen zu können erscheint es ratsam, zunächst diese Gesetzmäßigkeiten der FHF bei nicht azidotischen Feten zu analysieren. Dabei sollte auch geprüft werden, ob es in der Analyse hier einen Unterschied gibt zwischen der basalen FHF und den Dezellerationen unabhängig von ihrem Typ.

Methodik:

Die Herzfrequenzen (FHF) von 637 Feten wurden sub partu mit einem Computer kontinuierlich aufgezeichnet. Alle Kinder mussten auf vaginalem Weg d. h. ohne nennenswerten Signalverlust geboren worden sein. Während einer Vacuum- bzw Zangenextraktion wurde die Aufzeichnung fortgesetzt. Falls nötig wurde eine neue Elektrode gelegt. Aufzeichnungen von Feten mit Chorioamnionitis bzw. von missgebildeten Neugeborenen wurden nachträglich ausgeschlossen. Medikamente an die Mutter wurden keine verabfolgt. Dergestalt verblieben 484 Feten. In dieser Arbeit verwendeten wir nur die letzten 30 min jeder Aufzeichnungen, also insgesamt 14 520 CTG-Minuten. Es kamen nur eigene, in der Programmiersprache MATLAB geschriebene Programme zur Anwendung.

Von jeder CTG-Minuten wurden 3 Parameter bestimmt:

1. Die mittlere Frequenz (FRQ, Schläge pro Min. (SpM)),

2. die Anzahl der ‚Umkehrpunkte‘, hier ‚Mikroflukuation‘ (MIK, (N/min, siehe [abb. 2])) genannt und

3. die Oszillationsamplitude (OA (SpM)),die auch als „Bandbreite“ bekannt ist.

Als zeitliche Bezugsgröße diente immer eine Minute.

Baseline-Segmente und Dezellerationen wurden algorithmisch getrennt und dann ein neues File jeweils nur mit Baseline-Abschnitten und ein zweites File nur mit Dezellerationen erstellt. Akzelerationen wurden naturgemäß immer der Baseline zugeschlagen. ([Fig. 1]). So konnte in jedem der 484 Fälle verfahren werden. Blutgasanalysen wurden im arteriellen (NA) und venösen (NV) Nabelschnurblut mit Geräten der Firma RADIOMETER (ABL500) von geschultem Personal bestimmt.

Um eine fetale Azidose während der letzten 30 min sicher ausschließen zu können wählten wir ein schmales pH_NA- ‚Fenster‘ zwischen 7,290 und 7,310.

Ergebnisse:

Es wurden 14 520 CTG-Minuten von 484 Feten mit folgenden blutgasanalytischen Daten (X±SD) im NA-Blut untersucht: pH=7,262±0,065, pCO₂=53,7±8,8 mmHg, BE_Ecf,ox=− 3,3±2,5 mmol/l und sO₂=23,9±12,4%

Im Gesamtkollektiv und bei sicher nicht azidotischen (pH_NA:7,290–7,310) Feten können 3 Gesetzmäßigkeiten nachgewiesen werden, welche die 3 Variablen MIK, OA und FRQ verbinden:

Regel I: Die MIK ist eng mit der mittleren FRQ (SpM) korreliert:

r=0,631, P « 0,0001; In 40% aller Herzschläge erfolgt gleichzeitig eine Vektorumkehr (s. [abb. 4]).

Regel II: Die MIK ist auch mit der OA (SpM) hoch signifikant korreliert:

r=− 0,480, P « 0,0001; Bei schmaler Bandbreite erhöht sich die MIK; diese Abhängigkeit ist nicht linear: Es gilt: OA=0,0027 * MIC² – 0,56 * MIC + 71.

Regel III: Gesamthaft besteht auch eine Beziehung zwischen der OA und der mittleren FRQ: r=− 0,349, P « 0,0001; bei nicht-azidotische Feten gilt: OA=− 0,61 * FRQ + 120; analysiert man nur BL-min erhält man: OA_BL=0,445×FRQ_BL + 94,1; diese Beziehungen sind alle linear: Ein ΔFRQ von + 10 SpM führt zu einem ΔOA von – 4,1 SpM.

Alle 3 Gesetzmäßgkeiten gelten nicht nur für das Gesamtkollektiv (N=14 520 min, pH_A=7,262±0,065) sondern auch für alle (elektronisch) isolierte BL-Abschnitte und alle isolierte Dezellerationen bei nicht azidotischen Feten.

Schlussfolgerungen:

Die FHF imponiert funktionell als Einheit und sollte in der elektronischen online-Analyse daher auch einheitlich behandelt werden. Das erleichtert die quantitative Bewertung der FHF zwecks pH-Abschätzung sub partu erheblich. Die bekannten Größen MIK, OA und FRQ sind auch bei nicht azidotischen Feten durch diese 3 einfachen Regeln naturgesetzlich miteinander verbunden.

Key words

foetal heart frequency (FHF) sub partu - fetal pH, UA: 7.290–7.310 - three rules of FRQ, OA and MIC - FHF seems to react as a unit

Schlüsselwörter

fetale Herzfrequenz (FHF) sub partu - fetaler pH, NA: 7.290–7.310 - Das Verhalten von FRQ, OA und MIC - Die Einheit der FHF

• References

• 1 Hon EH. The electronic evaluation of the fetal heart rate; Preliminary report. Am J Obstet Gynec 1958; 75: 1215-1230
• 2 Caldeyro-Barcia R, Mendez-Bauer C, Posero JJ et al. Control of human fetal heart rate during labor. In Cassels DE. Hrsg The heart and circulation in the newborn and infant. Grune & Stratton; New York: 1966: 7
• 3 Hammacher K, Hüter A, Bokelmann J et al. Foetal heart frequency and perinatal condition of the foetus and newborn. Gynaecologia 1968; 166: 349-360
• 4 Schneider H. Kritische Evaluation des CTG. Gynäkologe 1996; 29: 3-11
• 5 Thaker SB, Stroup DF, Peterson HB. Efficacy and safety of intrapartum electronic monitoring: An update. Obstet Gynec 1995; 86: 613-620
• 6 Lotgering FK, Wallenburg HCS, Schouten HJA. Interobserver and intraobserver variation in the assessment of antepartum cardiotocograms. Am J Obstet Gynecol 1982; 144: 701-705
• 7 Macones GA, Hankins GDV, Spong CY et al. The 2008 National Institute of Child Health and Human development Workshop Report on electronic fetal monitoring. Obstet Gynecol 2008; 112: 661-666
• 8 Parer JT, King T, Flanders S et al. Fetal acidemia and electronic fetal heart rate patterns: Is there evidence of an association?. J Maternal Fetal Neonatal Med 2006; 19: 289-294
• 9 Boehm FH. Intrapartum fetal heart rate monitoring. Obstet and Gynecol Clin North Amer 1999; 26: 623-639
• 10 National Institute of Child Health and Human Development Research Planning Workshop . Electronic fetal heart rate monitoring: Research guidelines for interpretation. Am J Obstet Gynecol 1997; 177: 1385-1390
• 11 ACOG practice bulletin No 70 . Inrapartum fetal heart rate monitoring. Obstet Gynecol 2005; 106: 1453-1461
• 12 Williams KP, Galerneau F. Intrapartum fetal heart rate patterns in the prediction of neonatal acidemia. Am J Obstet Gynecol 2003; 188: 820-823
• 13 Roemer VM. Walden: Neues Reparaturprogramm für FHF-Kurven. Frauenarzt. 2007. 48. 982-989
• 14 Roemer VM, Walden R. A new approach to quantitative electronic foetal heart-rate analysis. Z Geburtsh Neonatol 2010; 214: 1-10
• 15 Pardey J, Moulden M, Redman CWG. A computer system for the numerical analysis of nonstress tests. Am J Obstet Gynecol 2002; 186: 1095-1103
• 16 Roemer VM. Computerassistierte Analyse von intrapartalen Kardiotokogrammen Zentralbl 2002; 124: 317-325
• 17 Mantel R, Van Geijn HP, Ververs IAP et al. Automated analysis of near-term antepartum fetal heart rate in relation to behavioural states – the SONICAID System 8000. Am J Obstet Gynecol 1991; 165: 57-65
• 18 Henson GL, Dawes GS, Redman CWG. Numerical analysis of the human antenatal fetal heart rate. Br J Obstet Gynaecol 1981; 88: 792-802
• 19 Roemer VM. How to define a non-reassuring FHR tracing online. Z Geburtsh Neonatol 2010; 214: 151-160
• 20 Quantitative CTG-Bewertung sub partu mit einem neuen CTG-Score . Wie gut sind die Korrelationen mit den Parametern des fetalen Säure-Basen-Haushaltes im Nabelschnurblut?. Z für Geburtsh und Neonatol 2003; 207: 121-126
• 21 Butterwegge M, Gonser M, Roemer VM. Stellungnahme zu einem Gutachten der BQS über geburtshilfliche Qualitätsindikatoren. Z Geburtsh Neonatol 2005; 209: 69-75
• 22 Saling E. Neues Vorgehen zur Untersuchung des Kindes unter der Geburt: Einführung, Technik und Grundlagen. Arch f Gynäkol 1962; 197: 108-122
• 23 Butterwegge M, Seelbach-Göbel B, Kühnert M. Fetal pulsoximetry during risk deliveries in german clinics – a representative national survey in 81 obstetric departments. Z Geburth Neonatal 2002; 206: 83-87
• 24 Amer-Wahlin I, Hellsten C, Noren H et al. Cardiotocography only versus cardiotocography plus ST segment analysis of fetal electrocardiogram for intrapartum fetal monitoring: A Swedish randomized controlled trial. Lancet 2001; 358: 534-538
• 25 Parer JT, Ikeda T. A framework for standardized management of intrapartum fetal heart rate patterns. Am J Obstet Gynecol 2007; 197: 1-6
• 26 Miller DA. Intrapartum FHR. monitoring: A standardized approach to management. Clin Obstet & Gynec 2011; 54: 22-27