Herzratenvariabilität (HRV) verstehen

Diese Seite wirft einen genaueren, quellengestützten Blick auf die HRV (Herzratenvariabilität), den Ausgangspunkt von Feelmo. Es wird ein wenig technisch, doch geschrieben ist es für alle, die die Bedeutung ihres Balance-Werts tiefer verstehen möchten. Wenn du am Ende angekommen bist, sollte einleuchten, warum Feelmo nicht auf den Herzschlag selbst schaut, sondern auf „die Schwankung zwischen den Schlägen“ – und wie du deine eigenen Werte lesen kannst.

Warum ist meine HRV niedrig?

Ein einzelner niedriger Wert benennt für sich genommen weder Ursache noch Erkrankung. Schlaf, Bewegung, Körperhaltung, Atmung, Tageszeit, Koffein und Bewegung des Körpers wirken alle auf die HRV. Gleiche zuerst die Messbedingungen an und vergleiche dann mit deinem eigenen üblichen Bereich statt mit den Zahlen anderer.

Was ist ein normaler HRV-Wert?

Es gibt keinen einzelnen Normwert, der für alle gilt. Messmethode, Alter, Geschlecht und Tagesbedingungen unterscheiden sich zwischen gesunden Menschen so stark, dass Bevölkerungsmittelwerte nur eine grobe Orientierung sind. Alter und individuelle Unterschiede behandelt Alter, Geschlecht und individuelle Unterschiede.

Wie verändert sich die durchschnittliche HRV mit dem Alter?

In der Bevölkerung nimmt die HRV mit dem Alter tendenziell ab. Innerhalb einer Altersgruppe streuen die Werte jedoch weit, sodass das Alter allein nichts über den Zustand einer einzelnen Person aussagt.

Was ist HRV einfach erklärt?

HRV beschreibt, wie stark sich die Zeitabstände zwischen aufeinanderfolgenden Herzschlägen verändern. Sie ist etwas anderes als die Herzfrequenz in Schlägen pro Minute. HRV wird von autonomen Einflüssen mitbestimmt, ist aber kein direkter Gesamtmesser des autonomen Nervensystems, von Stress, Müdigkeit, Erholung oder Gesundheit.

Im Elektrokardiogramm erzeugt jeder Herzschlag einen großen, scharfen Ausschlag (die R-Zacke). Das Intervall von einer R-Zacke zur nächsten nennt man das R-R-Intervall (das Intervall zwischen normalen Schlägen – also ohne Herzrhythmusstörungen und dergleichen – wird auch als N-N-Intervall bezeichnet).

Während die „Herzfrequenz“ deine durchschnittlichen Schläge pro Minute beschreibt, beschreibt die HRV die Veränderlichkeit der Intervalle. Atmung, Haltung, Tageszeit, Aktivität und Messdauer beeinflussen sie. Derselbe Zahlenwert kann deshalb je nach Kontext etwas anderes bedeuten (Task Force, 1996; Shaffer & Ginsberg, 2017).

Schwankung zwischen Schlägen ist zunächst ein normales physiologisches Phänomen und nicht automatisch ein Problem. Umgekehrt beweist ein hoher Wert keine gute Gesundheit. Einzelwerte sollten nur zusammen mit Messmethode, Bedingungen, Symptomen und dem eigenen Verlauf betrachtet werden.

Abbildung: Die R-Zacken im Elektrokardiogramm und das Intervall zwischen aufeinanderfolgenden R-Zacken (R–R). Dass die Breite nicht konstant ist, sondern schwankt – genau das ist die HRV.

Die drei Analysedomänen

Die Analysemethoden der HRV lassen sich grob in drei „Domänen“ gliedern (Task Force, 1996; Shaffer & Ginsberg, 2017). Stell sie dir wie „Brillen“ vor, mit denen man dieselben R-R-Intervalldaten aus unterschiedlichen Blickwinkeln betrachtet. Feelmo nutzt diese Domänen als wissenschaftlichen Hintergrund, legt aber nicht offen, nach welchem genauen Rezept die Signale in den Balance-Wert übersetzt werden.

1. Zeitbereich

Dieser drückt die Variabilität der R-R-Intervalle als statistische Kennwerte entlang der Zeitachse aus. Es ist die anschaulichste Brille und zugleich die am einfachsten zu berechnende. Manche Betrachtungen schauen auf die gesamte Streuung der Schlagintervalle, andere auf kurzfristige Veränderungen von Schlag zu Schlag.

Feelmo zeigt keine einzelne öffentliche HRV-Kennzahl als Balance-Wert an. Der Wert wird proprietär verarbeitet; Details sind nicht öffentlich.

2. Frequenzbereich

Dieser zerlegt die Schwankung der R-R-Intervalle in schnellere und langsamere Anteile. Musikalisch gesprochen ist es wie eine Brille, die einen Akkord in die einzelnen Töne auftrennt, aus denen er sich zusammensetzt. Sowohl atmungsbedingte schnelle Schwankungen als auch langsamere Muster des Druckausgleichs können aufschlussreich sein, doch keine einzelne Frequenzkomponente und kein einzelnes Verhältnis ist „die Antwort“.

Abbildung: Wenn du einatmest, beschleunigt sich die Herzfrequenz ein wenig; wenn du ausatmest, verlangsamt sie sich ein wenig (respiratorische Sinusarrhythmie, RSA). Diese atmungsbedingte Schwankung ist ein wichtiger Hinweis auf die parasympathische Aktivität (Berntson et al., 1993). Genau deshalb können langsame, lange Ausatem-Atemtechniken die Herzschlagvariabilität im Moment sanft beeinflussen.

3. Nichtlinearer Bereich

Der Herzrhythmus ist nicht streng periodisch und kann auch mit nichtlinearen Kennwerten beschrieben werden. Solche Maße fassen Muster und Komplexität mathematisch zusammen, liefern aber allein keine Diagnose und kein direktes Maß für Gesundheit oder „Balance“ (Shaffer & Ginsberg, 2017).

Wie gemessen wird – EKG und optische Sensoren

• EKG (Elektrokardiogramm) – Die Referenzmethode, die die elektrische Aktivität des Herzens direkt über Elektroden aufzeichnet
• PPG (Photoplethysmografie) – Die von der Apple Watch und anderen genutzte Methode, die die Pulswelle des Blutflusses mit LED-Licht erfasst. Die auf diese Weise gewonnene Variabilität der Intervalle von Schlag zu Schlag heißt streng genommen PRV (Pulsratenvariabilität)

Systematische Übersichtsarbeiten berichten unter bestimmten Ruhebedingungen eine Übereinstimmung von PRV und EKG-basierter HRV, die bei Bewegung oder Belastung nachlassen kann (Schäfer & Vagedes, 2013). Ergebnisse hängen von Gerät, Kennwert und Protokoll ab; Aussagen aus kontrollierten Studien lassen sich nicht pauschal auf jede Apple-Watch-Messung übertragen.

Messdauer und Bedingungen

• Eine standardmäßige Kurzzeitaufzeichnung wurde traditionell auf 5 Minuten festgelegt (Task Force, 1996)
• Die Gültigkeit kürzerer „ultrakurzer“ Aufzeichnungen hängt davon ab, welche Sichtweise der HRV verwendet wird (Munoz et al., 2015; Laborde et al., 2017)
• Jeder Kennwert wird von Körperhaltung, Atmung, Tageszeit, Koffein, Körperbewegung und mehr beeinflusst, weshalb es am allerwichtigsten ist, die Messbedingungen konstant zu halten (Laborde et al., 2017)

Wie Feelmo dies nutzt

Feelmo fasst verfügbare HRV-bezogene Informationen und deinen persönlichen Verlauf proprietär als Balance-Wert (0–100) zusammen. Details der Verarbeitung sind nicht öffentlich. Der Wert misst autonomen Zustand, Emotion, Müdigkeit, Erholung oder Gesundheit nicht direkt.

Die Grundsätze für seine Interpretation sind stets dieselben.

• Nutze ihn nicht als Rangliste zwischen Personen. Frühere eigene Aufzeichnungen können Produktkontext liefern; die Vergleichsregeln sind nicht öffentlich und bilden keine medizinische Norm
• Achte auf vergleichbare Messbedingungen. Bewegung kann optische Messungen stören, doch auch Ruhe- und Schlafwerte sind nicht fehlerfrei
• Die sechs Begleiter sind Score-Labels. Sie erkennen weder Emotionen noch Müdigkeit, Stress oder einen Gesundheitszustand

Die genaue proprietäre Verarbeitung ist nicht öffentlich. Feelmo errät keine Gefühle und misst das Gleichgewicht des autonomen Nervensystems nicht direkt. Sieh auch Die Wissenschaft hinter Balance und Was der Balance-Wert ist.

Literatur

1. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Circulation. 1996;93(5):1043–1065.
2. Shaffer F, Ginsberg JP. An Overview of Heart Rate Variability Metrics and Norms. Frontiers in Public Health. 2017;5:258.
3. Laborde S, Mosley E, Thayer JF. Heart Rate Variability and Cardiac Vagal Tone in Psychophysiological Research – Recommendations for Experiment Planning, Data Analysis, and Data Reporting. Frontiers in Psychology. 2017;8:213.
4. Billman GE. A frequency-domain ratio does not accurately measure cardiac sympatho-vagal balance. Frontiers in Physiology. 2013;4:26.
5. Schäfer A, Vagedes J. How accurate is pulse rate variability as an estimate of heart rate variability? A review on studies comparing photoplethysmographic technology with an electrocardiogram. International Journal of Cardiology. 2013;166(1):15–29.
6. Munoz ML, van Roon A, Riese H, et al. Validity of (Ultra-)Short Recordings for Heart Rate Variability Measurements. PLoS One. 2015;10(9):e0138921.
7. Berntson GG, Cacioppo JT, Quigley KS. Respiratory sinus arrhythmia: autonomic origins, physiological mechanisms, and psychophysiological implications. Psychophysiology. 1993;30(2):183–196.