L'HRV spiegata: SDNN vs RMSSD

Il tuo iPhone dice che la tua HRV è di 48 ms. L'anello di un amico segna 75 ms per lui. Un'altra app ti mostra 31 ms la stessa mattina. Nessuno di questi numeri è per forza sbagliato, ma potrebbero non misurare la stessa cosa, e metterli a confronto dice ben poco.

Questa guida spiega che cos'è la variabilità della frequenza cardiaca, le due metriche che incontrerai più spesso (SDNN e RMSSD), perché il tuo valore di riferimento personale è l'unico confronto corretto e come Tracked etichetta esattamente l'HRV che importa.

Che cos'è l'HRV

Un cuore sano non batte come un metronomo. Anche a riposo, il tempo tra un battito e il successivo cambia di qualche millisecondo da un battito all'altro. La variabilità della frequenza cardiaca (HRV, heart rate variability) descrive quanto variano questi intervalli.

Questa variazione è modulata in gran parte dal sistema nervoso autonomo, e respirazione, postura, sonno e stress contribuiscono tutti (Shaffer e Ginsberg, 2017). L'HRV non è un singolo numero con un'unica formula. È una famiglia di indici statistici, ciascuno calcolato in modo diverso dalla stessa serie di intervalli tra i battiti. I due che vedrai più spesso sui dispositivi consumer sono SDNN e RMSSD.

SDNN: la variabilità complessiva di una registrazione

SDNN è la deviazione standard degli intervalli NN (normal-to-normal): gli intervalli tra battiti normali, esclusi artefatti e battiti irregolari. Descrive quanto sono dispersi tutti gli intervalli di una registrazione.

Poiché SDNN cattura ogni tipo di variazione lungo l'intera registrazione, comprese le oscillazioni lente, dipende molto dalla durata della registrazione. La Task Force che nel 1996 ha standardizzato la misurazione dell'HRV sconsigliava di confrontare valori di SDNN ottenuti da registrazioni di durata diversa (Task Force, 1996).

RMSSD: la variabilità battito per battito

RMSSD è la radice quadrata della media dei quadrati delle differenze successive (root mean square of successive differences). Si calcola la differenza tra ogni coppia di intervalli consecutivi, si elevano al quadrato queste differenze, se ne fa la media e si estrae la radice quadrata. Il risultato si concentra sui cambiamenti rapidi, battito per battito.

RMSSD è la principale misura nel dominio del tempo usata per stimare l'HRV di origine vagale (parasimpatica) (Shaffer e Ginsberg, 2017). Funziona anche su registrazioni brevi, uno dei motivi per cui le scienze dello sport la usano spesso per monitorare gli atleti (Buchheit, 2014).

Perché SDNN e RMSSD non sono intercambiabili

• Sono formule diverse. Gli stessi battiti danno due numeri diversi, perché i due indici rispondono a domande diverse su quei battiti.
• Non esiste un fattore di conversione. Lo scarto tra i due non è fisso: cambia da persona a persona e da registrazione a registrazione.
• Anche i dispositivi misurano in modo diverso. Durata della registrazione, momento della giornata, tipo di sensore (fascia toracica ECG o sensore ottico al polso o al dito) e gestione degli artefatti spostano i valori di HRV. Differenze metodologiche come queste spiegano gran parte della dispersione dei valori pubblicati (Nunan et al., 2010).

Quindi 45 ms di SDNN e 45 ms di RMSSD non sono la stessa lettura. E passare da 40 ms di SDNN su un dispositivo a 55 ms di RMSSD su un altro non è un miglioramento: hai solo cambiato righello.

Quale piattaforma riporta quale metrica

In parte è ben documentato. Dove non lo è, controlla la documentazione del produttore del tuo dispositivo.

• Apple Salute salva l'HRV come SDNN. Il tipo di dato sulla variabilità di HealthKit è definito come SDNN, ed è ciò che scrive Apple Watch.
• Health Connect, su Android, salva l'HRV come RMSSD. Il suo tipo di record per l'HRV è HeartRateVariabilityRmssdRecord.
• Molti wearable dedicati riportano RMSSD. WHOOP e Oura, per esempio, descrivono la loro HRV come RMSSD. Altri dispositivi si comportano diversamente, e un produttore può cambiare metodo nel tempo.

Confrontati con il tuo valore di riferimento, non con gli altri

L'HRV varia enormemente da persona a persona. Una revisione sistematica sull'HRV a breve termine, con 44 studi e oltre 21.000 adulti sani, ha rilevato grandi differenze tra individui (Nunan et al., 2010). Età, sesso e contesto di misurazione spostano i valori tipici, e i valori normativi per registrazioni di durata diversa non sono intercambiabili (Shaffer e Ginsberg, 2017).

Un valore basso per una persona può essere del tutto normale per un'altra. La domanda utile non è «48 ms va bene?», ma «com'è rispetto alla mia normalità recente, misurata nello stesso modo?». Chi monitora atleti d'élite sottolinea lo stesso punto: servono dati longitudinali per conoscere il profilo di HRV di ciascuno (Plews et al., 2013).

Perché una sola notte dice poco

L'HRV cambia da un giorno all'altro per molti motivi. Sonno, malattia, stress, alcol, orario della misurazione e semplice rumore di misura possono avere un ruolo. Una singola lettura non ti dice quale di questi fattori sia intervenuto, ammesso che ce ne sia uno.

Per questo il monitoraggio nelle scienze dello sport si basa su medie e non su singoli giorni. Plews e colleghi hanno seguito una media mobile a 7 giorni dell'RMSSD in triatleti d'élite (Plews et al., 2012) e raccomandano tecniche di media adeguate per il monitoraggio quotidiano (Plews et al., 2013). Considera una notte come un singolo dato. Una settimana confrontata con le settimane precedenti offre un quadro più stabile, ma resta una descrizione, non una spiegazione.

L'HRV non è una diagnosi

L'HRV dei dispositivi consumer è una misura di benessere, non un esame medico. Un valore più basso non significa che qualcosa non va, uno più alto non significa che sei in salute, e nessuno dei due ti dice perché è cambiato. Se hai sintomi o dubbi sulla tua salute, parlane con un medico invece di affidarti alla lettura di un wearable.

Come Tracked etichetta l'HRV

Quando colleghi Apple Salute o Health Connect tramite Health Sync, Tracked mantiene la metrica che la tua fonte ha effettivamente riportato:

• Apple Salute → SDNN.
• Health Connect → RMSSD.
• Account di wearable collegati → RMSSD. Ogni HRV che Tracked importa direttamente da un account di wearable collegato viene salvata come RMSSD.

Una lettura che non indica di quale metrica si tratti viene scartata, non indovinata. SDNN e RMSSD sono salvate come due metriche separate, e Tracked non ne fa mai la media insieme, non converte mai l'una nell'altra e non le confronta mai tra loro. Se il tuo storico le contiene entrambe (per esempio perché sei passato da un iPhone a uno smartphone Android), Tracked usa una sola metrica per ogni confronto e lascia fuori l'altra invece di mescolarle. La schermata della prontezza indica la metrica usata, per esempio «HRV (SDNN)».

Il riferimento è solo tuo. Tracked confronta i tuoi ultimi 7 giorni con i 28 giorni immediatamente precedenti, così la settimana valutata non fa mai parte del proprio riferimento. Non viene mai confrontata con una media della popolazione né con una soglia clinica.

• Prima, dati sufficienti. Una variazione viene riportata solo quando l'ultima settimana ha almeno 4 giorni registrati e la finestra di riferimento almeno 14. Fino ad allora, Tracked indica che non ci sono dati sufficienti per un confronto. Non è la stessa cosa di una variazione pari a zero.
• Un cambio di dispositivo viene segnalato, non confrontato. Se nessuna delle fonti della tua ultima settimana compare anche nella finestra di riferimento, le due medie vengono da strumenti diversi. Tracked indica allora che la fonte è cambiata invece di riportare un numero. Man mano che i giorni della tua fonte attuale entrano nella finestra di riferimento, il confronto torna disponibile.

Che cosa Tracked non calcola. Tracked non calcola alcun punteggio di recupero o di carico (strain), e non trasforma l'HRV in un punteggio a sé. Il punteggio di prontezza di Tracked nasce dalle tue risposte al sondaggio sulla prontezza. Con i sondaggi sulla prontezza di Tracked PRO, HRV e frequenza cardiaca a riposo, misurate rispetto al tuo riferimento, possono applicare a quel punteggio un piccolo aggiustamento limitato quando lo storico è sufficiente, e la schermata della prontezza mostra di quanto l'hanno spostato. Sono comunque le tue risposte al sondaggio a determinare il punteggio.

Chiedere a Claude della tua HRV

Il connettore di Tracked è presente nella directory dei connettori di Claude e legge gli stessi dati, in sola lettura. Il suo riepilogo del recupero indica la metrica HRV (SDNN o RMSSD) accanto a ogni valore e specifica la finestra di riferimento: gli ultimi 7 giorni rispetto ai 28 giorni precedenti, con il numero di giorni registrati dietro ogni media. Quando un confronto non è possibile, spiega perché. Non riporta alcun punteggio di prontezza, recupero o carico e non è un consiglio medico. Vedi Connettori IA per la configurazione e per sapere cos'altro può leggere il connettore.

Bibliografia

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. e 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. e 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. e 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. e 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