Расчет изменчивости сердечного приступа с помощью данных ЭКГ от молодежи с дцпподого во время активных сеансов видеоигр

Резюме

Этот протокол описывает метод расчета изменчивости сердечного приступа (HRV) из волн электрокардиограммы (ЭКГ). Waveforms от непрерывной частоты сердечных приступов (HR) записи во время активных видео игры (AVG) сессий были использованы для измерения аэробной работы молодежи с церебральным параличом (CP).

Аннотация

Целью данного исследования было создание метода расчета изменчивости сердечного приступа (HRV) из волн электрокардиограммы (ЭКГ). Волновые формы были записаны HR-монитором, который участники (молодежь с ДЦП) носили во время активных сеансов видеоигр (AVG). Занятия AVG были разработаны для содействия физической активности и фитнесу (аэробной производительности) у участников. Цель состояла в том, чтобы оценить осуществимость АВГ в качестве стратегии физической терапии (ПТ) вмешательства. Максимальный HR (mHR) был определен для каждого участника, и целевая зона частоты сердечных приступов (THR) была рассчитана для каждого из трех этапов упражнений в 20 мин СЕССИи AVG: (разминка на уровне 40-60% мчч, кондиционирование на 60-80% мhr, и остыть на 40-60% мhr). Каждый участник сыграл три 20 мин игры во время сессии AVG. Все игры были сыграны, сидя на скамейке, потому что многие молодые люди с CP не может стоять в течение длительных периодов времени. Каждое условие игры отличалось с участниками, использующими только значки рук, значки рук и ног вместе или значки для ног только для сбора предметов. Цель игры (так называемый KOLLECT) состоит в том, чтобы собрать объекты, чтобы набрать очки и избежать опасностей, чтобы не потерять очки. Опасности использовались на этапах разогрева и охлаждения только для содействия более медленному, контролируемому движению для поддержания HR в зоне частоты сердечных приступов (THR). Не было никаких опасностей на этапе кондиционирования для повышения уровня и более интенсивной физической активности. Аналитические методы использовались для генерации HRV (выбранных мер тайм-домена и частотного домена) из данных ЭКГ для изучения аэробной рабочей нагрузки. Недавние применения HRV показывают, что краткосрочные измерения (5 мин приступов) являются уместными и что биологическая обратная связь HRV может помочь улучшить симптомы и качество жизни в различных состояниях здоровья. Хотя HR является общепринятой клинической мерой для изучения аэробной производительности и интенсивности в ПТ-вмешательствах, HRV может предоставить информацию о функциях вегетативной системы, восстановления и адаптации во время сессий AVG.

Введение

ДЦП (КП) является наиболее распространенной физической инвалидностью детства¹. CP вызвано неврологическим оскорблением развивающегося мозга и связано с двигательными нарушениями, такими как мышечная слабость, спастичность, декондиционирование, и снижение двигательного контроля и баланса^2,3. CP является непрогрессивным состоянием, но с возрастом, дети становятся менее физически активными и более сидячими по сравнению со своими сверстниками с типичным развитием (TD) в основном из-за повышенных требований роста на их скомпрометированных нервно-мышечной и опорно-скатные системы⁴.

Молодежь с CP обычно получают услуги физической терапии (PT) для улучшения функциональной мобильности и содействия физической активности и фитнеса (например, аэробной и мышечной выносливости)². Часто, есть ограниченный доступ к услугам PT и общинных ресурсов для достижения и поддержания этих PT целей^5,6. Активные видеоигры (AVGs) могут быть осуществимой стратегией в деятельности на основе PT мероприятий в клинике, дома или в общине настройки^7,8. Коммерческие AVGs имеют ограниченную гибкость, чтобы адаптировать игру и удовлетворить конкретные потребности и PT целей для молодежи с CP⁹. Тем не менее, индивидуальные AVGs обеспечивают гибкие игровые параметры, чтобы бросить вызов молодежи с CP, продвигая физическую активность и фитнес¹⁰.

Наша команда разработала индивидуальный AVG (называется KOLLECT) для изучения реакции молодежи упражнения (например, физическая активность и аэробные фитнес). Игра использует датчик движения для отслеживания движения молодежи во время игры. Цель игры состоит в том, чтобы "собрать" как можно больше объектов, как это возможно для высокого балла и избежать опасностей, чтобы избежать потери очков. Объекты могут быть собраны с помощью значков для рук и/или ног, как это определено терапевтом в гибких игровых параметрах.

Проектирование деятельности на основе PT мероприятий, что доза интенсивности физической активности для содействия аэробной фитнес имеет решающее значение для молодежи с CP¹¹. Пользовательские AVGs может быть эффективной стратегией для интенсивности дозы и привлечь молодежь в физической активности для содействия фитнес¹⁰. Мониторы частоты сердечных приступов (HR) часто используются в клинической практике PT для определения аэробной производительности и интенсивности активности. Таким образом, HR мониторы помогут определить осуществимость AVGs в дозирования интенсивности физической активности для содействия аэробной фитнес⁹. Данные ЭКГ, полученные с монитора HR, могут использоваться для расчета изменчивости сердечного приступа (HRV). Для генерации HRV из данных ЭКГ использовались аналитические методы для изучения аэробной рабочей нагрузки. Недавние применения HRV показывают, что краткосрочные измерения (5 мин приступы) являются целесообразными и что HRV биологической обратной связи может помочь улучшить симптомы и качество жизни в различных условиях здоровья^32,33,34 . Применение краткосрочных мер HRV является подходящим средством оценки сердечно-сосудистой функции во время сеансов AVG. Учитывая, что HRV происходит от интервала R-R ЭКГ, мы использовали выбранные измерения тайм-домен и частотно-домен. Измерение времени домена HRV количественно количественно количество вариаблилитности в интервалах интербита, которое представляет время между последовательными сердцебиениями. Мы использовали AVNN (средний интервал NN), RMSSD (корня средней площади последовательных различий), SDNN (стандартное отклонение интервала NN), NN50 (количество интервалов NN ,gt;50 ms) и PNN50 (процент интервалов NN). Частота домена измеряет распределение абсолютной или относительной мощности в, возможно, четыре частотных диапазона, мы специально рассмотрели на двух диапазонах, низкочастотной (LF) власти и высокой частоты (HF) власть вместе с соотношением LF / HF. Хотя HR является общепринятой клинической мерой, HRV может быть полезна, поскольку она предоставляет информацию о функции вегетативной системы, восстановления, адаптации, и обеспечивает оценку аэробной рабочей нагрузки во время сессии AVG²⁸.

Цель этого исследования заключалась в изучении возможности использования стратегий AVG для содействия физической активности и фитнесу. Вторая цель заключалась в представлении протокола сбора данных АВГ и методологии расчета HRV на данных ЭКГ, полученных с помощью кадрового монитора. Эти меры и этот протокол могут оказаться актуальными для врачей для мониторинга и дозы PT сессий вмешательства.

протокол

Было получено одобрение Совета по институциональному обзору. Все молодые люди предоставили письменное согласие, а родители дали согласие до их участия.

1. Сеансы сбора данных AVG

1. Игровая сессия AVG
   1. В этом исследовании, есть молодежь с CP участвовать в сессии AVG, которая состоит из трех 20 мин игры. Смотрите таблицу 5 для молодежной демографии. Ожидалось, что будет сыграно в общей сложности 30 игр; однако, 29 игр были завершены, потому что один субъект сыграл только 2 игры в своей сессии AVG.
   2. Поимеете испытуемых наносить HR-монитор на протяжении всего сеанса для записи ответов на HR и ЭКГ.
   3. В сессии AVG, у молодежи играть каждый AVG, сидя на скамейке с ногами плашмя на полу и коленях и бедрасогнуты до 90 градусов (90/90 сидя) для постуральной поддержки и стабильности.
   4. Используйте следующие три игровых условия для коллекционных объектов: 1) значки для рук; 2) значки ног только; и 3) иконки как рук, так и ног. Используйте уравновешенный порядок между субъектами. Выберите эти три условия, чтобы определить, что является более эффективным в продвижении физической активности и фитнеса и не слишком требовательным, чтобы вызвать раннюю, неоправданную усталость.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Каждая игра была разработана с использованием фаз упражнений рецепта: разминка, кондиционирование и охлаждение. «Пожалуйста, см. таблицу1. Кроме того, был этап отдыха, прежде чем игра начала документировать базовый HR и фазы восстановления после игры, чтобы документировать время, чтобы вернуться к базовому HR.
   5. Разрешить субъектам период отдыха между играми для HR, чтобы вернуться к базовому уровню.
2. Расчет HRV по данным ЭКГ
   1. Организуйте данные в интервалы времени в 5 минут, чтобы обеспечить сопоставимые данные для каждого этапа. Таким образом, было определено 6 этапов для этих расчетов: 1) Отдых; 2) Разминка; 3) Кондиционирование 1 (первые 5 мин); 4) Кондиционирование 2 (второй 5 мин); 5) Cool-Down (5 мин) и 6) Восстановление. Разделение фазы кондиционирования на две фазы 5 мин позволяет изучить аэробную производительность объекта в более короткие промежутки времени, чтобы объяснить усталость из-за декондиционирования ¹² (Таблица4).
   2. Чтобы правильно рассчитать показатели HRV для каждого сегмента сеанса субъекта, выполните r-пиковое обнаружение на необработанном сигнале ЭКГ^12,13. Используйте необработанный сигнал, чтобы избежать манипуляций, которые могут исказить данные.
   3. Для обработки данных получите время начала каждого сеанса записи и преобразуйте из переменных «дата времени» (MM/DD/YYYY HH:MM:SS. СС) до секунд. Ни одна из сессий не проходила в течение двух дней, что позволило игнорировать часть MM/DD/YYYY во время этих расчетов. Приобрести время начала игры интерес от таблицы времени, чтобы найти каждую игру сессии в файлэлектрокардиограммы (ЭКГ); это время было преобразовано в секунды после того, как оно было извлечено из файла синхронизации. Файл времени содержал время начала для каждого этапа игры, а также конец периода восстановления(таблица 2).
   4. Рассчитайте период отдыха в качестве 5 минут до начала игры и фазы восстановления в качестве 5 мин после окончания фазы охлаждения. После того, как эти времена были получены, получить расположение (S) игровой фазы интереса в файле ЭКГ через следующее уравнение:
      (1)
      где фаза установлена либо отдых, разминка, кондиционирование 1, Кондиционирование 2, Охлаждение, или Восстановление; время было разделено на 1/Частота для учета коэффициента выборки ЭКГ. HR-монитор имел частоту выборки 250 Гц и поэтому содержал меру каждые 4 мс.
      1. Измените это число, изменив частоту выборки с помощью первого запроса из программы Peak-Detection.m для учета использования альтернативных записывающих устройств. Выберите, с каким сегментом 5 мин для работы при запуске программы обнаружения пиков. Это было сделано через запрос для пользователя. Установите время окончания до 5 минут после начала времени и принять частоту записывающего устройства во внимание.
   5. После того, как раздел 5 мин был выбран, вычислите порог для обнаружения пика на основе среднего и стандартного отклонения формы волны.
      1. Установите порог, как, но это может быть увеличено в программе, если данные являются единообразными, чтобы уменьшить ложно-положительное обнаружение от Пиков T, которые выше, чем их соответствующие пики R. Примеры этих ложных срабатываний можно увидеть на рисунке 1.
      2. Наряду с минимальной высотой для пика R, назначить минимальное расстояние между пиками, чтобы свести к минимуму обнаружение неправильных пиков вокруг желаемого R. Установите это значение до 75, которое соответствовало 0,3 с между пиками или 200 ударов в минуту (bpm) (это значение меняется с частота). Значение 200 bpm выше, чем любой HR, достигнутый субъектами в этом исследовании и может быть изменен на основе исследуемого населения.
   6. После того, как порог был рассчитан, пусть программа проходит через форму волны и попытаться различить все R для RR интервал и HRV расчетов. Создайте предварительный участок, чтобы пользователь мог просмотреть его на нарушения, такие как те, которые показаны на рисунке 1 или рисунке2.
      1. Исправьте эти нарушения вручную, редактируя переменную Detection, которая содержит считывание пика в столбце 1 и расположение в текущей игровой сессии (s/0.004) во второй колонке. В большинстве случаев правильные пики R можно легко найти путем увеличения в проблемное место, как видно на рисунке 1. Многие сеансы данных достаточно однородны, как показано на рисунке 3, и поэтому потребуют лишь нескольких исправлений. Некоторые случаи, однако, довольно грязный и требуют больше времени для рассмотрения и получения надлежащего R местах.
      2. Если колебания в волновой форме делают его чрезмерно трудно правильно найти пик, игнорировать небольшие сегменты 1-2 с и атрибут эктопических ударов, которые не используются в расчетах HRV¹².
   7. После того, как R были расположены, запустите программу HRV-Measures. Рассчитайте интервалы RR сначала, поскольку они являются основой мер HRV, используемых в данном исследовании¹².
      1. Получить матрицу интервалов и игнорировать любой интервал больше, чем 1,5 с (40 bpm), как это было связано с вышеупомянутыми эктопическими ударами удаляются из расчетов. Сохраните эти интервалы RR для дальнейших расчетов и проверки данных. Используйте эти интервалы для расчета исходной средней площади последовательных различий (RMSSD) со следующим уравнением:
         RMSSD (2)
         В тех случаях, когда N - Количество RR Интервалов (R-R)_i - Интервал между соседними пиками RS (R-R)_i'1 - Интервал между последующим набором пиков
   8. Выберите эту переменную, как было показано, что эффективность на интервалы от 1 мин до 24 ч в длину^{13,14,15,16,17} и поэтому могут быть использованы для оценки этих 5 мин интервалы в фазах игры. Наряду с RMSSD, получить стандартное отклонение интервалов NN для измерения изменений в HR на протяжении фазы^14,16,18.
   9. Используйте интервалы RR для расчета NN50, количество интервалов, которые отличаются от предыдущего интервала более чем на 50 мс^12, который также был использован на интервалы от одной минуты до 24 ч^{16,17,19, 20,21}.
      1. Рассчитайте переменную NN50 с помощью простой функции подсчета, которая проверяла, является ли разница между последовательными интервалами RR больше 50 мс. После того, как NN50 был получен таким образом, делится на общее количество интервалов для расчета pNN50, который процент интервалов, которые отличаются более чем на 50 ms. Этот расчет позволил измеренные данные, которые будут сравниваться между субъектами, игры, и даже сессий различной длины, как это единица менее переменной^{13,14, 16 Год , 17}.
   10. Рассчитайте среднее длину интервала RR для каждого этапа и предмета в виде отдельной меры HRV^{16,17,19,22,23,24}. Используйте эту меру для расчета среднего HR, разделив средний интервал RR на 60 с. Обе эти меры легко сопоставимы между игровыми сессиями, чтобы наблюдать тенденцию деятельности субъекта^{16,17,19,22,23, 24}.
   11. После того, как эти меры были рассчитаны, вычислить низкочастотной и высокой частоты мощности спектральной плотности (PSD) как для сырья ЭКГ 5-мин интервал и RR интервал матрицы путем получения PSD от Fast-Fourier преобразует^{13,14 , 17 Лет , 19 лет , 25}. Все эти данные затем хранились в таблице, пример которой показан в таблице 4.

2. Получение данных ЭКГ у пациента

1. Подготовьте ремешок груди монитора HR и модуль Bluetooth для применения к этому вопросу.
   1. Убедитесь, что модуль Bluetooth был полностью заряжен (3 ч) с помощью колыбели заряда.
   2. Подключите модуль к компьютеру данных через колыбель заряда и откройте инструмент конфигурации. Введите имя для целей ведения журнала.
   3. Выберите HR-устройство, щелкните вкладку Time и выберите Установить Дату/Время для синхронизации модула с правильным временем и датой. Теперь устройство можно удалить из колыбели заряда.
   4. Смочите проводящие области (бежевые) на грудном ремешке HR-монитора, поместив руку в воду и протирая проводящие области.
   5. Поместите модуль Bluetooth-мониторHR в ремешок груди с проводящими поверхностями модуля, выстроившихся с теми из ремня груди: он будет щелкать на место.
   6. Нажмите и удерживайте кнопку на модуле до вспышки света. Модуль в настоящее время и записи.
   7. Нанесите на грудную ремешок HR-монитора (с модулем Bluetooth) к игроку с модулем, выровневшимся с левой средней подмышечной линией, и ремешок омичи прямо под грудными мышцами. После правильного расположения, затяните устройство так, чтобы оно не двигалось во время сеанса, но не было неудобно для игрока.
2. Приобретите сигнал и просмотрите живой канал.
   1. Подключите разъем в USB-порт компьютера, который будет использоваться для просмотра данных.
   2. Откройте программу Live View и введите режим настройки, нажав на значок с гаечным ключом и отверткой.
   3. Выберите игрока из списка, если это необходимо, или добавьте новый предмет с новой кнопкой в левом нижнем углу экрана.
   4. Введите информацию субъекта по желанию для целей идентификации (имя, возраст, пол, рост, вес).
   5. Нажмите на вкладку Hardware и выберите текущий объект.
   6. Нажмите Назначь В нижней части вкладки и выберите текущее устройство (перечисленное как 01, если нет других устройств). Затем нажмите назначать в всплывающем окне.
   7. Нажмите на вкладку команды. Выделите тему, а затем нажмите кнопку правой стрелки, чтобы поместить игрока в командуA.
   8. Нажмите на вкладку Развертывание, а затем переместите вновь созданную команду на первую вкладку.
   9. Откройте вкладку Live Mode, нажав на синий символ Wi-Fi в левом верхнем углу.
   10. Используйте вкладку Live Mode для мониторинга HR, частоты дыхания и осанки предмета в режиме реального времени.
       ПРИМЕЧАНИЕ: Сила сигнала, мощность батареи, и уверенность в мерах также могут быть просмотрены.
   11. Запись точного времени (MM/DD/YYYY HH:MM:SS) начала и окончания каждой сессии и фазы для обработки.
3. Скачать данные ЭКГ с монитора HR.
   1. Снимите ремень с плеера в конце сеанса и снимите модуль Bluetooth с ремня на груди.
   2. Поместите модуль в колыбель заряда и подключите его к компьютеру с установленной программой.
   3. Откройте журнал.
   4. Выберите устройство из меню выпадения. Все сеансы, которые в настоящее время находятся на устройстве, отображаются с датами и временем.
   5. Отоверьте окно, в которое говорится, что использовать местоположение сохранения по умолчанию и выбрало новое место сохранения.
   6. Нажмите Сохранить. Затем появится панель прогресса. Экономия может занять до часа в зависимости от продолжительности сеанса.
   7. Переименуй дату, как только она была сохранена.

3. Анализ данных и расчет показателей изменчивости сердечного приступа

1. Подготовка файлов к обработке.
   1. Название ЭКГ-файлов как "KOLLECT"Субъект" AVG4'( например, KOLLECT-01-AVG4.csv').
   2. Создание таблицы синхронизации в формате comma separated (.csv) для рисования данных о времени при обработке данных. На примере правильного формата можно ознакомиться в таблице 1.
   3. Импортируйте данные о времени дат из файла .csv и нажмите правое нажатие на имя недавно созданной переменной и измените ее на'Timing.mat'.
2. Предварительное обнаружение пика R.
   1. Откройте и запустите Пик и Обнаружение . м.
   2. Введите частоту ЗАПИСывающего устройства ЭКГ по запросу программы.
   3. Введите номер игрока для анализа данных по запросу.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Некоторые игроки не завершили активную видеоигру 4 (AVG4), и поэтому только игроки 1-10 используются для этого исследования. Другие номера предоставят сообщение об ошибке.
   4. Введите номер игры, который будет проанализирован (1, 2 или 3) по запросу.
   5. Введите фазу для анализа (Rest, Warmup (WU), Кондиционирование (Con), Отдых или Восстановление).
      1. Введите смещение в течение нескольких минут, если это необходимо, или введите 0 без смещения.
   6. Выберите увеличительное средство и выберите область участка, которая выводится для создания окна шириной около 2000 (s/0.004) и высотой, которая покажет полную форму волны, как показано на рисунке 3. Увеличьте или вытесите, если окно не легко осматривается визуально.
   7. Визуально проинспектируйте график, чтобы оценить, правильно ли помечены обнаруженные пики. См. Рисунок 1, например, неправильно обнаруженных и пропущенных пиков, вызванных нерегулярными данными ЭКГ (рисунок2).
3. Пик коррекции
   1. Исправьте неправильно обнаруженные или отсутствующие пики, найдя переменную Detection и дважды щелкнув в рабочем пространстве.
   2. Используйте инструмент Data Cursor на участке формы волны ЭКГ для получения координат x и y неправильного пика; X (время) — первая колонка в Detection.mat, а Y (Voltage) — вторая колонка(рисунок 3).
      1. Право нажмите текстовое окно, которое появляется и нажмите Выберите функция обновления cursor.
      2. Выберите TooltipUpdate.m из папки, содержащей файлы, используемые для этого анализа. Это позволит инструментарию отображать более точные значения.
   3. Если точка является ложным срабатыванием, удалите его из массива, нажав на его строку в переменной Detection.mat и нажав Control и ключ минуса. Пример обнаружения ложноположительных данных можно увидеть на рисунке 3.
   4. Отображайте неправильно отмеченные пики, которые примыкают к немаркированным пикам, как показано на двух пиках T, отмеченных как R на рисунке 1, путем изменения их значений в соответствии с значениями немаркированных пиков.
   5. Получить значение пропущенного пика можно с помощью инструмента Data Cursor.
   6. Добавьте дополнительные строки в Detection. коврик с использованием контроля и плюс ключ для пиков пропустили из-за низкого уровня напряжения.
   7. Введите значения в численном порядке, чтобы избежать отрицательных значений в процессе расчета (т.е. добавьте пик, расположенный на 11000 между пиками на 10908 и 11167)(рисунок 5).
   8. Убедитесь, что значения вводятся правильно, прежде чем продолжить через полный сеанс, поскольку числа иногда отрезаются при входе.
   9. Повторите шаг 2.3 до тех пор, пока все пики не будут проверены и/или исправлены.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Некоторые файлы имеют ограниченную изменчивость в амплитуде волновой формы и быстрее проверяются, как видно на рисунке 4, в то время как другие являются более переменными и могут потребовать более близкого масштабирования, чтобы точно определить сяосматривание пиков во время визуального осмотра.
4. Получить расчеты HRV измерения.
   1. Сохранить исходный участок, созданный из Peak-Detection.m для последующей ссылки.
   2. Выполнить HRV-Measures.m для создания правильно обозначенного участка. Образец исправленных данных показан на рисунке 6.
      1. Измените название сюжета, используя Insert Название на окне сюжета и изменение его на желаемое название.
      2. Проверьте окно на наличие вывода, программа уведомит пользователя о неправильно введенных данных о местоположении, если таковые имеются.
   3. Сохранить интервал переменной, названный.
   4. Откройте переменную, озаглавленную HRV из окна Рабочего пространства для просмотра Средней RR (ms), Среднего HR (bpm), RMSSD (ms), SDNN (ms), NN50 (счет), pNN50 (%), низкой частоты (LF)/ высокой частоты (HF) (HCG), LF/HF RR, низкочастотной мощности RR и высокочастотной мощности (RR)). Сохранить значения h этих переменных к таблице, например, той, которая показана в таблице4.
   5. Повторите разделы 3.2 - 3.4 для всех других сегментов, сессий и предметов, которые нуждаются в анализе.

Результаты

Этот метод предоставляет данные для использования при анализе влияния недавно разработанного метода на изменчивость сердечного приступа субъекта (HRV). Он делает это путем размещения R часть формы волны ЗРС данных ЭКГ субъекта, как показано на рисунке 6,...

Обсуждение

Десять молодых людей с CP приняли участие в этом исследовании (средний SD) Возраст (yrs) - 15,53 и 3,57; высота (см) 154,8 й 12,6; вес (кг) 50,69 - 11,1; индекс массы тела (ИМТ) 50,46 - 29,2; мHR 9 бм) Пожалуйста, см. Таблица 5 для пациентов демографии.

Есть некоторые соображения для использования H...

Материалы

Name	Company	Catalog Number	Comments
BioHarness Bluetooth Module (Electronics sensor)	Zephyr	9800.0189	Detects Heart Rate, Resiration Rate, Posture, and Skin Temperature.
BioHarness Chest Strap	Zephyr	9600.0189, 9600.0190	Sizes Small XS-M, Large M-XL
BioHarness Charge Cradle & USB Cable	Zephyr	9600.0257	Used to Transfer Data from the Module to a Computer for Analysis.
BioHarness Echo Gateway	Zephyr	9600.0254	Allows for Realtime Viewing of Subject's Heart Rate.
MATLAB R2016a	Mathworks	1.7.0_.60	Used for All Programming.