La VFC explicada: SDNN vs. RMSSD

Tu iPhone dice que tu VFC es de 48 ms. El anillo de un amigo dice que la suya es de 75 ms. Otra app te muestra 31 ms esa misma mañana. Ninguna de estas cifras tiene por qué estar mal, pero puede que no midan lo mismo, y compararlas directamente dice muy poco.

Esta guía explica qué es la variabilidad de la frecuencia cardíaca, las dos métricas que más vas a ver (SDNN y RMSSD), por qué tu propia referencia es la única comparación justa y cómo etiqueta exactamente Tracked la VFC que importa.

Qué es la VFC

Un corazón sano no late como un metrónomo. Incluso en reposo, el tiempo entre un latido y el siguiente cambia unos milisegundos de un latido a otro. La variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), conocida también como HRV por sus siglas en inglés, describe cuánto varían esos intervalos.

Esa variación depende en gran parte del sistema nervioso autónomo, y la respiración, la postura, el sueño y el estrés influyen en ella (Shaffer y Ginsberg, 2017). La VFC no es un único número con una única fórmula. Es una familia de estadísticos, cada uno calculado de forma distinta a partir de la misma serie de intervalos entre latidos. Los dos que más verás en dispositivos de consumo son SDNN y RMSSD.

SDNN: la variabilidad global de un registro

SDNN es la desviación estándar de los intervalos NN (normal a normal): los intervalos entre latidos normales, una vez eliminados los artefactos y los latidos irregulares. Describe cuánto se dispersan todos los intervalos de un registro.

Como SDNN recoge cualquier tipo de variación a lo largo de todo el registro, incluidas las oscilaciones lentas, depende mucho de la duración de la grabación. El Task Force que estandarizó la medición de la VFC en 1996 desaconsejó comparar valores de SDNN obtenidos de registros de distinta duración (Task Force, 1996).

RMSSD: la variabilidad latido a latido

RMSSD es la raíz cuadrada de la media de las diferencias sucesivas al cuadrado (root mean square of successive differences). Se calcula la diferencia entre cada par de intervalos consecutivos, se elevan esas diferencias al cuadrado, se promedian y se saca la raíz cuadrada. El resultado se centra en los cambios rápidos, latido a latido.

RMSSD es la principal medida del dominio del tiempo para estimar la VFC de mediación vagal (parasimpática) (Shaffer y Ginsberg, 2017). Además funciona con registros cortos, una de las razones por las que la ciencia del deporte la usa con frecuencia para monitorizar a deportistas (Buchheit, 2014).

Por qué SDNN y RMSSD no son intercambiables

• Son fórmulas distintas. Los mismos latidos dan dos cifras diferentes, porque cada estadístico responde a una pregunta distinta sobre esos latidos.
• No hay factor de conversión. La diferencia entre ambos no es fija: cambia de una persona a otra y de un registro a otro.
• Los dispositivos también miden de forma distinta. La duración del registro, la hora del día, el tipo de sensor (banda pectoral con ECG o sensor óptico en la muñeca o el dedo) y el tratamiento de los artefactos desplazan los valores de VFC. Diferencias metodológicas como estas explican buena parte de la dispersión de los valores publicados (Nunan et al., 2010).

Así que 45 ms de SDNN y 45 ms de RMSSD no son la misma lectura. Pasar de 40 ms de SDNN en un dispositivo a 55 ms de RMSSD en otro tampoco es una mejora: es un cambio de regla.

Qué plataforma da qué métrica

Parte de esto está bien documentado. Cuando no lo esté, consulta la documentación del fabricante de tu dispositivo.

• Apple Health guarda la VFC como SDNN. El tipo de dato de variabilidad de HealthKit está definido como SDNN, y es lo que escribe el Apple Watch.
• Health Connect, en Android, guarda la VFC como RMSSD. Su tipo de registro de VFC es HeartRateVariabilityRmssdRecord.
• Muchos wearables especializados dan RMSSD. WHOOP y Oura, por ejemplo, describen su VFC como RMSSD. Otros dispositivos varían, y un fabricante puede cambiar su método con el tiempo.

Compárate con tu propia referencia, no con otras personas

La VFC varía muchísimo entre personas. Una revisión sistemática de la VFC a corto plazo, con 44 estudios y más de 21.000 adultos sanos, encontró grandes diferencias entre individuos (Nunan et al., 2010). La edad, el sexo y el contexto de medición desplazan los valores típicos, y las normas para registros de distinta duración no son intercambiables (Shaffer y Ginsberg, 2017).

Un valor bajo para una persona puede ser normal para otra. La pregunta útil no es «¿48 ms está bien?», sino «¿cómo se compara con mi propia normalidad reciente, medida de la misma forma?». Quienes monitorizan a deportistas de élite insisten en lo mismo: hacen falta datos longitudinales para conocer el patrón de VFC propio de cada persona (Plews et al., 2013).

Por qué una sola noche dice poco

La VFC cambia de un día a otro por muchos motivos. El sueño, una enfermedad, el estrés, el alcohol, la hora de la medición y el simple ruido de medida pueden influir. Una sola lectura no te dice cuál de ellos, si es que alguno, ha intervenido.

Por eso la monitorización en ciencias del deporte se apoya en promedios y no en días sueltos. Plews y sus colegas siguieron una media móvil de 7 días del RMSSD en triatletas de élite (Plews et al., 2012) y recomiendan técnicas de promediado adecuadas para la monitorización diaria (Plews et al., 2013). Trata una noche como un dato más. Una semana comparada con las semanas anteriores da una imagen más estable, aunque sigue siendo una descripción, no una explicación.

La VFC no es un diagnóstico

La VFC de los dispositivos de consumo es una medida de bienestar, no una prueba médica. Un valor más bajo no significa que algo vaya mal, uno más alto no significa que estés sano, y ninguno te dice por qué ha cambiado. Si tienes síntomas o te preocupa tu salud, habla con un médico en lugar de fiarte de la lectura de un wearable.

Cómo etiqueta Tracked la VFC

Cuando conectas Apple Health o Health Connect mediante Health Sync, Tracked conserva la métrica que tu fuente informó realmente:

• Apple Health → SDNN.
• Health Connect → RMSSD.
• Cuentas de wearables conectadas → RMSSD. Toda VFC que Tracked importa directamente desde una cuenta de wearable conectada se guarda como RMSSD.

Una lectura que no indica qué métrica es se descarta, no se adivina. SDNN y RMSSD se guardan como dos métricas separadas, y Tracked nunca las promedia juntas, ni convierte una en la otra, ni compara una con la otra. Si tu historial contiene ambas (por ejemplo, porque pasaste de un iPhone a un móvil Android), Tracked usa una sola métrica para cada comparación y deja la otra fuera en lugar de mezclarlas. La pantalla de preparación indica la métrica usada, por ejemplo «HRV (SDNN)».

La referencia es solo tuya. Tracked compara tus últimos 7 días con los 28 días inmediatamente anteriores, de modo que la semana evaluada nunca forma parte de su propia referencia. Nunca se compara con una media poblacional ni con un umbral clínico.

• Primero, datos suficientes. Solo se informa de un cambio cuando la última semana tiene al menos 4 días registrados y la ventana de referencia al menos 14. Hasta entonces, Tracked indica que no hay datos suficientes para comparar. Eso no es lo mismo que un cambio de cero.
• Un cambio de dispositivo se señala, no se compara. Si ninguna de las fuentes de tu última semana aparece también en tu ventana de referencia, los dos promedios proceden de instrumentos distintos. Tracked indica que la fuente ha cambiado en lugar de dar una cifra. A medida que los días de tu fuente actual entran en la ventana de referencia, la comparación vuelve a estar disponible.

Lo que Tracked no calcula. Tracked no calcula ninguna puntuación de recuperación ni de esfuerzo (strain), ni convierte la VFC en una puntuación propia. La puntuación de preparación de Tracked sale de tus respuestas a la encuesta de preparación. Con las encuestas de preparación de Tracked PRO, la VFC y la frecuencia cardíaca en reposo, medidas frente a tu propia referencia, pueden aplicar un ajuste pequeño y limitado a esa puntuación cuando ya hay suficiente historial, y la pantalla de preparación muestra cuánto la han movido. Tus respuestas a la encuesta siguen siendo lo que determina la puntuación.

Preguntar a Claude por tu VFC

El conector de Tracked aparece en el directorio de conectores de Claude y lee los mismos datos, solo en modo lectura. Su resumen de recuperación indica la métrica de VFC (SDNN o RMSSD) junto a cada cifra y especifica la ventana de referencia: los últimos 7 días frente a los 28 días anteriores, con cuántos días registrados hay detrás de cada promedio. Cuando no es posible comparar, explica por qué. No informa de ninguna puntuación de preparación, recuperación ni esfuerzo, y no es consejo médico. Consulta Conectores de IA para configurarlo y ver qué más puede leer el conector.

Referencias

1. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology (1996). Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Circulation, 93(5), 1043-1065. PubMed
2. Shaffer, F. y Ginsberg, J.P. (2017). An overview of heart rate variability metrics and norms. Frontiers in Public Health, 5, 258. PMC
3. Buchheit, M. (2014). Monitoring training status with HR measures: do all roads lead to Rome? Frontiers in Physiology, 5, 73. PMC
4. Nunan, D., Sandercock, G.R. y Brodie, D.A. (2010). A quantitative systematic review of normal values for short-term heart rate variability in healthy adults. Pacing and Clinical Electrophysiology, 33(11), 1407-1417. PubMed
5. Plews, D.J., Laursen, P.B., Kilding, A.E. y Buchheit, M. (2012). Heart rate variability in elite triathletes, is variation in variability the key to effective training? A case comparison. European Journal of Applied Physiology, 112(11), 3729-3741. PubMed
6. Plews, D.J., Laursen, P.B., Stanley, J., Kilding, A.E. y Buchheit, M. (2013). Training adaptation and heart rate variability in elite endurance athletes: opening the door to effective monitoring. Sports Medicine, 43(9), 773-781. PubMed
7. Apple Developer Documentation. heartRateVariabilitySDNN. Apple
8. Android Developers. HeartRateVariabilityRmssdRecord. Android