Existe-t-il des différences de VFC selon le sexe ? Pourquoi l’âge, la mesure et la méthode changent la réponse

D’abord : une différence selon le sexe est une moyenne de groupe

Dans la plupart des études, une différence selon le sexe signifie que la moyenne du groupe féminin différait de celle du groupe masculin. Cela ne signifie pas que les deux distributions étaient séparées ni que la VFC permet d’identifier le sexe de chaque personne. Les valeurs des femmes et des hommes d’un même âge se chevauchent largement, même lorsqu’une différence moyenne est détectable statistiquement.

De nombreux jeux de données anciens n’enregistrent le sexe que sous forme binaire, femme ou homme. C’est cette variable qui est examinée ici. La VFC ne révèle ni l’identité de genre, ni la phase menstruelle, ni la grossesse, ni la ménopause, ni un traitement hormonal.

La VFC n’est pas une mesure unique

SDNN décrit la dispersion globale des intervalles entre battements normaux pendant un enregistrement. RMSSD décrit les changements entre intervalles successifs et, dans de courts enregistrements au repos, est relativement étroitement associé à la modulation vagale cardiaque. Apple HealthKit enregistre la VFC sous forme de SDNN.

Les mesures fréquentielles comprennent LF, HF et LF/HF. LF a plusieurs contributeurs physiologiques ; LF/HF ne peut donc pas être interprété directement comme l’activité sympathique divisée par l’activité parasympathique. LF_norm et HF_norm sont par ailleurs contraints à une somme fixe et ne constituent pas des éléments de preuve indépendants.

• SDNN : variation globale des intervalles entre les battements pendant l’enregistrement
• RMSSD : variations à court terme entre les intervalles successifs
• HF : composante à haute fréquence fortement influencée par la respiration
• LF/HF : rapport dépendant du contexte, et non indicateur simple d’équilibre autonome

Que montrent les grandes études ?

Une méta-analyse de 2016 a regroupé 172 études et 63 612 participants en bonne santé. En moyenne, le groupe féminin présentait un intervalle RR moyen plus court — donc une fréquence cardiaque plus élevée — ainsi que des valeurs plus faibles de SDNN, puissance totale et LF ; la part relative de HF était plus élevée et LF/HF plus faible. Les différences moyennes standardisées, exprimées par le g de Hedges, étaient de −0,44 pour le RR moyen, −0,24 pour SDNN, −0,38 pour LF normalisé, +0,38 pour HF normalisé et −0,39 pour LF/HF. RMSSD et pNN50 n’ont pas présenté de différence significative constante entre les modèles à effets fixes et aléatoires.

Une étude Lifelines portant sur 149 205 ECG de dix secondes a cependant observé un RMSSD systématiquement plus élevé chez les femmes. Une étude par PPG au poignet chez environ 8,2 millions d’utilisateurs Fitbit a trouvé des différences selon le sexe pour SDRR et LF, mais aucune différence nette pour RMSSD ou HF.

Ce que Feelmo a fait dans la réanalyse de quatre jeux de données

L’analyse principale comprenait 1 073 personnes d’Autonomic Aging, 40 de Fantasia, 42 du PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2018 et 18 de la MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database : soit 1 173 personnes dans quatre jeux de données. Une analyse de sensibilité distincte a ajouté 47 personnes de la MIT-BIH Arrhythmia Database. Le total de 1 220 inclut ces enregistrements d’arythmie.

Dans chaque jeu de données, les segments répétés d’une même personne ont d’abord été moyennés afin que chaque personne contribue un seul ensemble de caractéristiques. Nous avons calculé le g de Hedges comme la moyenne du groupe féminin moins celle du groupe masculin, puis regroupé les quatre estimations avec un modèle à effets aléatoires de DerSimonian–Laird. Il ne s’agissait pas d’une analyse causale, et l’ajustement pour l’âge, la respiration, l’IMC, les médicaments et d’autres explications possibles n’était pas uniforme.

• Analyse principale : quatre jeux de données et 1 173 personnes
• Analyse de sensibilité : ajout de 47 enregistrements d’arythmie, soit 1 220 personnes au total
• Taille d’effet : moyenne du groupe féminin moins celle du groupe masculin, exprimée par le g de Hedges
• Méthode de regroupement : modèle à effets aléatoires de DerSimonian–Laird

Différences moyennes entre groupes dans la réanalyse exploratoire

Les estimations ponctuelles regroupées sur les quatre jeux de données étaient de −0,80 pour LF_norm, +0,80 pour HF_norm, −0,63 pour LF/HF et −0,72 pour DFA α1. En revanche, elles étaient de −0,09 pour RMSSD et −0,16 pour pNN50, avec des intervalles de confiance à 95 % traversant zéro dans les deux cas. Cette analyse ne permet donc pas d’établir une direction constante de la différence de groupe pour RMSSD ou pNN50.

Les directions de LF_norm, HF_norm et LF/HF correspondaient à celles de la grande méta-analyse antérieure. Les tailles d’effet plus élevées ne signifient pas que la différence « véritable » est plus grande. Les populations, conditions d’enregistrement et calculs différaient ; comparer les analyses comme de simples multiples n’a pas de signification physiologique claire.

• LF_norm : g = −0,80, intervalle de confiance à 95 % de −0,93 à −0,68
• HF_norm : g = +0,80, intervalle de confiance à 95 % de +0,68 à +0,93
• LF/HF : g = −0,63, intervalle de confiance à 95 % de −0,75 à −0,50
• DFA α1 : g = −0,72, intervalle de confiance à 95 % de −0,84 à −0,60
• RMSSD : g = −0,09, intervalle de confiance à 95 % de −0,46 à +0,28
• pNN50 : g = −0,16, intervalle de confiance à 95 % de −0,71 à +0,38

Pourquoi LF/HF ne peut pas être appelé « équilibre autonome »

Au repos, HF est relativement étroitement lié à la modulation vagale cardiaque, mais dépend aussi fortement de la fréquence et de la profondeur de la respiration. LF a plusieurs contributeurs, notamment des influences sympathiques et parasympathiques ainsi que le baroréflexe. LF/HF ne peut donc pas être interprété comme « sympathique divisé par parasympathique » ni comme une mesure directe de l’équilibre global du système nerveux autonome.

Avec les définitions courantes, LF_norm et HF_norm sont calculés à partir des mêmes valeurs LF et HF et contraints de telle sorte que l’un baisse lorsque l’autre augmente. LF/HF est un autre rapport tiré de ces deux mêmes composantes. Ils ne peuvent pas être comptés comme trois réplications indépendantes. DFA α1 décrit la corrélation fractale à court terme des intervalles cardiaques ; ce n’est pas l’équilibre autonome lui-même.

Pourquoi I²=0 % ne signifie pas un accord complet

Pour LF_norm, HF_norm, LF/HF et DFA α1, l’estimation ponctuelle de I² — une statistique décrivant l’incohérence entre les jeux de données — était de 0 %. Cela signifie que le modèle n’a pas estimé de variance supplémentaire entre les jeux de données dans cette analyse. Cela ne prouve ni que chaque jeu de données présentait un effet identique ni que la même différence existe dans toutes les populations.

L’analyse principale ne comportait que quatre jeux de données, dont trois comptaient 42 personnes ou moins. Avec si peu de jeux et de petits échantillons, la capacité à détecter l’hétérogénéité est limitée, et I² comme la variance entre jeux de données sont incertains. I² atteignait 51 % pour RMSSD et 75 % pour pNN50, ce qui indique des différences importantes entre les jeux pour ces mesures temporelles.

Une tendance selon l’âge ne prouve pas que la ménopause en est la cause

Une étude d’ECG de cinq minutes portant sur 1 906 personnes en bonne santé a rapporté des associations entre l’âge, le sexe et plusieurs mesures de VFC. Les différences entre groupes de sexe n’étaient plus observées pour la plupart des indices entre 55 et 64 ans et, entre 65 et 74 ans, pour aucun indice à l’exception de la dimension fractale (FD). Il s’agissait d’une étude transversale : elle n’a pas suivi les mêmes personnes au fil du temps et n’a pas expliqué la tendance uniquement par les hormones ou le stade de la ménopause.

Les groupes d’âge peuvent aussi différer par les médicaments, les maladies, la composition corporelle, l’activité physique, la respiration ou l’heure de mesure. La VFC seule ne permet pas de partir d’un changement après 50 ans pour en attribuer la cause à la ménopause.

Comment utiliser une valeur Apple Watch ?

L’Apple Watch enregistre la VFC dans HealthKit sous forme de SDNN. Une valeur de RMSSD utilisée en recherche, un ECG de cinq minutes au repos, un ECG de 24 heures et une mesure PPG au poignet d’un autre fabricant ne sont pas interchangeables simplement parce qu’ils portent tous le nom de VFC.

Au quotidien, comparez les mesures du même appareil dans des conditions similaires d’heure, de posture et de sommeil, et suivez votre tendance sur plusieurs semaines. N’utilisez pas la VFC seule pour diagnostiquer la santé, la fatigue, le stress ou la ménopause. En cas de symptômes, demandez un avis médical à partir de ces symptômes plutôt que du chiffre.

Limites scientifiques

• La plupart des études présentées sont observationnelles et ne prouvent pas que le sexe a causé une différence de VFC
• Une variable binaire femme/homme dans les données sources ne mesure ni l’identité de genre ni l’état hormonal
• Les quatre jeux de données n’ont pas été choisis par une revue systématique ; il s’agissait de données publiques disponibles utilisées pour une analyse exploratoire
• Autonomic Aging fournissait environ 92 % des participants de l’analyse principale et influence donc fortement le résultat regroupé
• Des enregistrements au repos, pendant le sommeil et de longue durée ont été mélangés, sans ajustement uniforme pour l’âge, la respiration, l’IMC ou les médicaments
• CinC 2018 inclut des personnes évaluées pour le diagnostic d’un trouble du sommeil ; les quatre jeux de données ne peuvent donc pas tous être décrits comme des cohortes en bonne santé
• Les estimations DerSimonian–Laird et I² fondées sur seulement quatre jeux de données comportent une forte incertitude
• L’ECG et la PPG au poignet, ainsi que des enregistrements de dix secondes, cinq minutes ou 24 heures, ne sont pas directement comparables
• Une différence moyenne de population ne mesure pas la précision de classification du sexe, de la santé ou de l’état autonome d’un individu
• La réanalyse de Feelmo n’a pas été évaluée par les pairs et n’a pas encore fait l’objet d’une réplication indépendante ni d’une validation externe