Entender la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV)

Esta página explica con fuentes la HRV o VFC (variabilidad de la frecuencia cardíaca). Es una medida útil para estudiar la variación entre latidos, pero no revela por sí sola el estrés, las emociones, la fatiga, la recuperación ni el estado completo del sistema nervioso autónomo.

¿Por qué tengo el HRV bajo?

Una sola lectura baja no permite identificar una causa ni una afección. El sueño, el ejercicio, la postura, la respiración, la hora del día, la cafeína y el movimiento corporal afectan al HRV. Iguala primero las condiciones de medición y compara con tu propio rango habitual, no con las cifras de otra persona.

¿Cuál es un valor normal de HRV?

No existe un único valor normal válido para todos. El método de medición, la edad, el sexo y las condiciones diarias varían tanto entre personas sanas que las medias poblacionales solo sirven de referencia aproximada. La edad y las diferencias individuales se explican en Edad, sexo y diferencias individuales.

¿Cómo cambia el HRV medio con la edad?

A nivel poblacional, el HRV tiende a descender con la edad. Pero los valores se dispersan mucho dentro de una misma franja de edad, así que la edad por sí sola no dice nada sobre el estado de una persona concreta.

¿Qué es la HRV?

La HRV describe cuánto varía el tiempo entre un latido y el siguiente. En un electrocardiograma, cada latido produce un pico llamado onda R. El intervalo entre dos ondas R se denomina intervalo R-R; cuando se estudian únicamente latidos normales también se habla de intervalo N-N.

La frecuencia cardíaca indica cuántos latidos hay por minuto; la HRV indica cómo cambian los intervalos. Incluso con una media de 60 lpm, los intervalos no tienen por qué ser idénticos. La respiración, los reflejos de presión arterial, la regulación cardíaca, la postura y otros factores contribuyen a esa variación (Task Force, 1996; Shaffer & Ginsberg, 2017). Una HRV más alta no siempre es «mejor», y una más baja no siempre es «peor»: el significado depende de la métrica, la persona y las condiciones.

Figura: Las ondas R en un electrocardiograma y el intervalo entre ondas R consecutivas (R–R). El hecho de que el ancho no sea constante, sino que fluctúe: eso es la HRV.

Los tres dominios de análisis

Los métodos de análisis de la HRV se organizan a grandes rasgos en tres «dominios» (Task Force, 1996; Shaffer & Ginsberg, 2017). Piensa en ellos como lentes para observar los mismos intervalos desde ángulos distintos. Este contexto científico no permite deducir cómo se calcula una puntuación propia de una aplicación.

1. Dominio temporal

Expresa la variabilidad de los intervalos R-R mediante medidas estadísticas a lo largo del eje del tiempo. Es la lente más intuitiva y la más sencilla de calcular. Algunas perspectivas observan la dispersión global de los intervalos entre latidos; otras, los cambios de latido a latido a corto plazo.

Feelmo usa estos conceptos como contexto científico. Los detalles del procesamiento de la puntuación Balance no son públicos.

2. Dominio de la frecuencia

Descompone la fluctuación de los intervalos R-R en componentes más rápidos y más lentos. En términos musicales, es como una lente que separa un acorde en las notas individuales que lo componen. Tanto las fluctuaciones rápidas relacionadas con la respiración como los patrones más lentos de equilibrio de la presión pueden ser informativos, pero ningún componente de frecuencia ni proporción por sí solo es "la respuesta".

Figura: En muchas personas, la frecuencia cardíaca aumenta durante la inspiración y disminuye durante la espiración; se denomina arritmia sinusal respiratoria. La respiración influye claramente en la HRV, por lo que un cambio durante una técnica de respiración no demuestra por sí solo relajación o mejor salud (Berntson et al., 1993).

3. No lineal

Las series de intervalos pueden contener estructuras que no se describen con una media o una varianza simples. Las métricas no lineales estudian propiedades como complejidad o correlación fractal, pero no pueden traducirse directamente en «calidad del equilibrio», salud o adaptabilidad sin validación para el protocolo y la población concretos (Shaffer & Ginsberg, 2017).

Cómo se mide: ECG y sensores ópticos

• ECG (electrocardiograma): el método de referencia, que registra directamente la actividad eléctrica del corazón mediante electrodos
• PPG (fotopletismografía): el método que usan el Apple Watch y otros dispositivos, que capta la onda de pulso del flujo sanguíneo con luz LED. La variabilidad de los intervalos entre latidos obtenida así se denomina, en sentido estricto, PRV (variabilidad de la frecuencia del pulso)

Algunos estudios encuentran mayor concordancia entre PRV y HRV basada en ECG durante el reposo que durante el movimiento o el ejercicio (Schäfer & Vagedes, 2013). La concordancia depende del dispositivo, la métrica y el protocolo. Por ello, una estimación óptica de muñeca no debe tratarse como intercambiable con un ECG clínico en cualquier situación.

Duración y condiciones de la medición

• Una grabación estándar de corto plazo se ha fijado tradicionalmente en 5 minutos (Task Force, 1996)
• La validez de las grabaciones más breves, "ultracortas", difiere según qué perspectiva de la HRV se utilice (Munoz et al., 2015; Laborde et al., 2017)
• Cada métrica se ve afectada por la postura, la respiración, la hora del día, la cafeína, el movimiento corporal y más, de modo que mantener las condiciones de medición constantes es lo más importante de todo (Laborde et al., 2017)

Cómo usa esto Feelmo

Feelmo resume información disponible derivada de la HRV y las tendencias de tus registros anteriores mediante un procesamiento propio en el dispositivo, y la presenta como Balance (0–100). Los detalles no son públicos. No es la visualización directa de una única métrica estándar.

Los principios para interpretarla son siempre los mismos.

• Compárala con cautela con tu propia tendencia, no con otras personas. Las diferencias entre personas y condiciones de medición son grandes.
• Mantén las condiciones lo más comparables posible. Menos movimiento puede ayudar, pero ni el reposo ni el sueño eliminan el error.
• No trates a los seis compañeros como una prueba adicional. Son personajes de la interfaz, no emociones o estados detectados; los detalles de visualización no son públicos.

La puntuación no infiere emociones ni mide directamente el estado autónomo, el estrés, la fatiga, la recuperación o la salud. Para el contexto científico, consulta La ciencia de Balance; para interpretarla, consulta Qué es la puntuación Balance.

Referencias

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.