HRV w praktyce: SDNN a RMSSD

Twój iPhone pokazuje HRV 48 ms. Pierścień znajomego pokazuje u niego 75 ms. Inna aplikacja tego samego ranka wskazuje u Ciebie 31 ms. Żadna z tych liczb nie musi być błędna, ale mogą one mierzyć coś innego, a zestawianie ich ze sobą niewiele mówi.

Ten przewodnik wyjaśnia, czym jest zmienność rytmu zatokowego, jakie dwie miary spotkasz najczęściej (SDNN i RMSSD), dlaczego Twoja własna baza to jedyne uczciwe porównanie i jak dokładnie Tracked oznacza importowane HRV.

Czym jest HRV

Zdrowe serce nie bije jak metronom. Nawet w spoczynku odstęp między kolejnymi uderzeniami zmienia się o kilka milisekund z uderzenia na uderzenie. Zmienność rytmu zatokowego (HRV, heart rate variability), nazywana też zmiennością rytmu serca, opisuje, jak bardzo te odstępy się wahają.

Na tę zmienność w dużej mierze wpływa autonomiczny układ nerwowy, a swój udział mają oddech, pozycja ciała, sen i stres (Shaffer i Ginsberg, 2017). HRV to nie jedna liczba z jednym wzorem. To rodzina miar statystycznych, z których każda jest liczona inaczej na podstawie tej samej serii odstępów między uderzeniami. Na urządzeniach konsumenckich najczęściej zobaczysz SDNN i RMSSD.

SDNN: ogólna zmienność w całym zapisie

SDNN to odchylenie standardowe odstępów NN (normal-to-normal), czyli odstępów między prawidłowymi uderzeniami serca po usunięciu artefaktów i nieregularnych pobudzeń. Opisuje, jak bardzo rozproszone są wszystkie odstępy w zapisie.

Ponieważ SDNN obejmuje każdy rodzaj zmienności w całym zapisie, łącznie z powolnymi wahaniami, silnie zależy od długości nagrania. Task Force, która w 1996 roku ustandaryzowała pomiar HRV, odradzała porównywanie wartości SDNN z zapisów o różnej długości (Task Force, 1996).

RMSSD: zmienność z uderzenia na uderzenie

RMSSD to pierwiastek kwadratowy ze średniej kwadratów różnic między kolejnymi odstępami (root mean square of successive differences). Oblicza się różnicę dla każdej pary sąsiednich odstępów, podnosi te różnice do kwadratu, uśrednia je i wyciąga pierwiastek. Wynik skupia się na szybkich zmianach z uderzenia na uderzenie.

RMSSD to główna miara w dziedzinie czasu służąca do szacowania HRV zależnej od nerwu błędnego (przywspółczulnej) (Shaffer i Ginsberg, 2017). Sprawdza się też przy krótkich zapisach, co jest jednym z powodów, dla których nauki o sporcie często używają jej do monitorowania sportowców (Buchheit, 2014).

Dlaczego SDNN i RMSSD nie są wymienne

• To różne wzory. Te same uderzenia serca dają dwie różne liczby, bo każda z miar odpowiada na inne pytanie o te uderzenia.
• Nie ma przelicznika. Różnica między nimi nie jest stała: zmienia się w zależności od osoby i od zapisu.
• Urządzenia też mierzą inaczej. Długość zapisu, pora dnia, typ czujnika (pas piersiowy z EKG albo czujnik optyczny na nadgarstku lub palcu) i sposób obsługi artefaktów przesuwają wartości HRV. Takie różnice metodologiczne tłumaczą dużą część rozrzutu publikowanych wartości (Nunan i in., 2010).

45 ms SDNN i 45 ms RMSSD to więc nie ten sam odczyt. A przejście z 40 ms SDNN na jednym urządzeniu na 55 ms RMSSD na innym nie oznacza poprawy, tylko zmianę miarki.

Która platforma podaje którą miarę

Część tych informacji jest dobrze udokumentowana. Jeśli czegoś nie ma, sprawdź dokumentację producenta swojego urządzenia.

• Apple Zdrowie zapisuje HRV jako SDNN. Typ danych zmienności rytmu w HealthKit jest zdefiniowany jako SDNN i właśnie to zapisuje Apple Watch.
• Health Connect na Androidzie zapisuje HRV jako RMSSD. Jego typ rekordu HRV to HeartRateVariabilityRmssdRecord.
• Wiele wyspecjalizowanych urządzeń ubieralnych podaje RMSSD. WHOOP i Oura, na przykład, opisują swoje HRV jako RMSSD. Inne urządzenia działają różnie, a producent może z czasem zmienić metodę.

Porównuj się z własną bazą, a nie z innymi

HRV ogromnie różni się między ludźmi. Przegląd systematyczny krótkoterminowej HRV, obejmujący 44 badania i ponad 21 000 zdrowych dorosłych, wykazał duże różnice między osobami (Nunan i in., 2010). Wiek, płeć i warunki pomiaru przesuwają typowe wartości, a normy dla zapisów o różnej długości nie są wymienne (Shaffer i Ginsberg, 2017).

Wartość niska dla jednej osoby może być zupełnie zwyczajna dla innej. Przydatne pytanie nie brzmi „czy 48 ms to dobrze?”, tylko „jak to wypada na tle mojej niedawnej normy, mierzonej w ten sam sposób?”. Badacze monitorujący sportowców wyczynowych podkreślają to samo: potrzeba danych zbieranych w czasie, żeby poznać indywidualny wzorzec HRV danej osoby (Plews i in., 2013).

Dlaczego jedna noc niewiele mówi

HRV zmienia się z dnia na dzień z wielu powodów. Znaczenie mogą mieć sen, choroba, stres, alkohol, pora pomiaru i zwykły szum pomiarowy. Pojedynczy odczyt nie powie Ci, który z tych czynników zadziałał, ani czy w ogóle któryś z nich.

Dlatego monitorowanie w naukach o sporcie opiera się na średnich, a nie na pojedynczych dniach. Plews i współpracownicy śledzili 7-dniową średnią kroczącą RMSSD u wyczynowych triathlonistów (Plews i in., 2012) i zalecają odpowiednie techniki uśredniania przy codziennym monitorowaniu (Plews i in., 2013). Traktuj jedną noc jako jeden punkt danych. Tydzień porównany z poprzednimi tygodniami daje stabilniejszy obraz, ale to wciąż opis, a nie wyjaśnienie.

HRV to nie diagnoza

HRV z urządzeń konsumenckich to miara samopoczucia, a nie badanie medyczne. Niższa wartość nie oznacza, że coś jest nie tak, wyższa nie oznacza, że jesteś zdrowy, i żadna z nich nie mówi, dlaczego się zmieniła. Jeśli masz objawy lub obawy o zdrowie, porozmawiaj z lekarzem, zamiast polegać na odczycie z urządzenia ubieralnego.

Jak Tracked oznacza HRV

Gdy połączysz Apple Zdrowie lub Health Connect przez Health Sync, Tracked zachowuje miarę, którą faktycznie podało Twoje źródło:

• Apple Zdrowie → SDNN.
• Health Connect → RMSSD.
• Połączone konta urządzeń ubieralnych → RMSSD. Każde HRV, które Tracked importuje bezpośrednio z połączonego konta urządzenia ubieralnego, jest zapisywane jako RMSSD.

Odczyt, który nie podaje, jaka to miara, jest odrzucany, a nie zgadywany. SDNN i RMSSD są przechowywane jako dwie osobne miary, a Tracked nigdy ich nie uśrednia razem, nie przelicza jednej na drugą i nie porównuje ich ze sobą. Jeśli Twoja historia zawiera obie (na przykład po przesiadce z iPhone'a na telefon z Androidem), Tracked używa do porównania tylko jednej miary i pomija drugą, zamiast je mieszać. Ekran gotowości podaje użytą miarę, na przykład „HRV (SDNN)”.

Baza należy tylko do Ciebie. Tracked porównuje Twoje ostatnie 7 dni z 28 dniami bezpośrednio je poprzedzającymi, więc oceniany tydzień nigdy nie jest częścią własnej bazy. Nigdy nie jest porównywany ze średnią populacyjną ani z progiem klinicznym.

• Najpierw wystarczająco dużo danych. Zmiana jest podawana dopiero wtedy, gdy ostatni tydzień ma co najmniej 4 dni z pomiarem, a okno bazowe co najmniej 14. Do tego czasu Tracked informuje, że danych jest za mało na porównanie. To nie to samo co zmiana równa zeru.
• Zmiana urządzenia jest sygnalizowana, a nie porównywana. Jeśli żadne ze źródeł z ostatniego tygodnia nie występuje też w oknie bazowym, obie średnie pochodzą z różnych instrumentów. Tracked informuje wtedy o zmianie źródła zamiast podawać liczbę. Gdy dni z Twojego obecnego źródła trafią do okna bazowego, porównanie znów staje się dostępne.

Czego Tracked nie oblicza. Tracked nie oblicza żadnego wyniku regeneracji ani obciążenia (strain) i nie zamienia HRV we własny wynik. Wynik gotowości w Tracked powstaje z Twoich odpowiedzi w ankiecie gotowości. W ankietach gotowości Tracked PRO HRV i tętno spoczynkowe, mierzone względem Twojej własnej bazy, mogą wprowadzić do tego wyniku niewielką, ograniczoną korektę, gdy historia jest już wystarczająca, a ekran gotowości pokazuje, o ile go zmieniły. Wynik nadal opiera się przede wszystkim na Twoich odpowiedziach w ankiecie.

Pytanie Claude o Twoje HRV

Konektor Tracked jest dostępny w katalogu konektorów Claude i odczytuje te same dane, wyłącznie do odczytu. Jego podsumowanie regeneracji podaje miarę HRV (SDNN lub RMSSD) przy każdej wartości i określa okno bazowe: ostatnie 7 dni względem 28 dni wcześniej, wraz z liczbą dni z pomiarem stojących za każdą średnią. Gdy porównanie nie jest możliwe, wyjaśnia dlaczego. Nie podaje żadnego wyniku gotowości, regeneracji ani obciążenia i nie jest poradą medyczną. Na stronie Konektory AI znajdziesz konfigurację i informacje o tym, co jeszcze konektor może odczytać.

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. i 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. i 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. i 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. i 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