심혈관·폐 — 검사

On a rhythm strip recorded at standard speed, a regular rhythm with 5 large boxes between consecutive R waves corresponds to a heart rate of approximately:

1 100 beats per minute
2 150 beats per minute
3 40 beats per minute
4 60 beats per minute ✓ 정답

해설

표준 속도에서 큰 칸 하나는 0.2초이므로 300 ÷ R-R 사이 큰 칸 수로 심박수를 구한다. 300 ÷ 5 = 60회/분이다.

같은 주제 다음 문제A patient's echocardiogram reports a left ventricular ejection fraction of 30 percent. Thi…이 문제가 수록된 문제집[개념+기출] NPTE 미국 물리치료사, 이거 하나면 됩니다88,000원

심전도 리듬스트립에서 심박수 계산
심전도(ECG) 리듬스트립은 표준 기록 속도인 25 mm/s로 출력됩니다. 이 속도에서 가로축의 작은 눈금 한 칸(1 mm)은 0.04초, 큰 눈금 한 칸(5 mm)은 0.20초에 해당합니다. 따라서 연속된 R파 사이에 큰 눈금이 5칸 있으면 R-R 간격은 1.0초가 됩니다.

심박수는 60초를 R-R 간격(초)으로 나누어 구하므로, 60 ÷ 1.0 = 60회/분(beats per minute, bpm)이 됩니다. 리듬이 규칙적일 때 “300 ÷ 큰 눈금 수” 공식을 적용해도 같은 결과가 나오는데, 300 ÷ 5 = 60bpm입니다. 이 공식은 1분이 300개의 큰 눈금(5 mm)에 해당한다는 원리에서 나온 것으로, 빠르게 심박수를 추정할 때 유용합니다.

임상에서는 이렇게 계산한 심박수가 정상 동리듬(normal sinus rhythm)의 범위인 60–100bpm에 드는지, 서맥(bradycardia)이나 빈맥(tachycardia)에 해당하는지를 먼저 판단합니다. 60bpm은 정상 하한 경계에 위치하므로, 단순히 숫자만 보는 것이 아니라 환자의 임상 양상과 함께 해석해야 합니다. 심전도 이미지의 디지털 변환과 자동 분석이 발전하면서 리듬스트립의 계측 정확도가 더 중요해지고 있으며, 심혈관 질환의 선별과 위험 평가에서 심전도가 갖는 역할은 여전히 핵심적입니다^[2]^[3]^[4].

참고 문헌 (논문 출처)

[2]
ECG-Image-Kit: a synthetic image generation toolbox to facilitate deep learning-based electrocardiogram digitization.일반논문Shivashankara KK, Deepanshi, Mehri Shervedani A, Clifford GD, Reyna MA, Sameni R. (2024) · DOI: 10.1088/1361-6579/ad4954
[3]
2024 Heart Disease and Stroke Statistics: A Report of US and Global Data From the American Heart Association.일반논문Martin SS, Aday AW, Almarzooq ZI, Anderson CAM, Arora P, Avery CL, Baker-Smith CM, Barone Gibbs B, Beaton AZ, Boehme AK, Commodore-Mensah Y, Currie ME, Elkind MSV, Evenson KR, Generoso G, Heard DG, Hiremath S, Johansen MC, Kalani R, Kazi DS, Ko D, Liu J, Magnani JW, Michos ED, Mussolino ME, Navaneethan SD, Parikh NI, Perman SM, Poudel R, Rezk-Hanna M, Roth GA, Shah NS, St-Onge MP, Thacker EL, Tsao CW, Urbut SM, Van Spall HGC, Voeks JH, Wang NY, Wong ND, Wong SS, Yaffe K, Palaniappan LP, American Heart Association Council on Epidemiology and Prevention Statistics Committee and Stroke Statistics Subcommittee. (2024) · DOI: 10.1161/cir.0000000000001209
[4]
From Electrocardiography to the Catheterization Laboratory: A Multimodal Artificial Intelligence Framework for Acute Coronary Syndrome Detection and Risk Stratification.일반논문Tomala M, Kłaczyński M. (2026) · DOI: 10.3390/diagnostics16132046

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