Comprendre la variabilité de la fréquence cardiaque (HRV)

Cette page propose un regard plus attentif, appuyé sur des sources, sur la HRV (variabilité de la fréquence cardiaque), le point de départ de Feelmo. C'est un peu technique, mais c'est écrit pour toute personne qui souhaite comprendre plus en profondeur le sens de son score Balance. Une fois la lecture terminée, la raison pour laquelle Feelmo ne regarde pas le battement du cœur lui-même mais « la fluctuation entre les battements » devrait vous paraître évidente, et vous saurez comment lire vos propres chiffres.

Pourquoi ma HRV est-elle basse ?

Une seule valeur basse ne permet pas à elle seule d'identifier une cause ou un trouble. Le sommeil, l'activité physique, la posture, la respiration, l'heure de la journée, la caféine et les mouvements du corps agissent tous sur la HRV. Uniformisez d'abord les conditions de mesure, puis comparez à votre propre plage habituelle plutôt qu'aux chiffres d'autrui.

Quelle est une HRV normale ?

Il n'existe pas de valeur normale unique valable pour tout le monde. La méthode de mesure, l'âge, le sexe et les conditions du jour varient tellement entre personnes en bonne santé que les moyennes de population ne sont qu'un repère approximatif. L'âge et les différences individuelles sont traités dans Âge, sexe et différences individuelles.

Comment la HRV moyenne évolue-t-elle avec l'âge ?

À l'échelle d'une population, la HRV tend à diminuer avec l'âge. Mais les valeurs se dispersent largement au sein d'une même tranche d'âge : l'âge seul ne dit rien de l'état d'une personne.

Qu'est-ce que la VFC, simplement ?

La VFC décrit la variation de durée entre des battements successifs. Elle est différente de la fréquence cardiaque exprimée en battements par minute. La régulation autonome contribue à la VFC, mais celle-ci ne mesure pas directement l'ensemble du système nerveux autonome, le stress, la fatigue, la récupération ou la santé.

Sur un électrocardiogramme, chaque battement produit un grand pic aigu (l'onde R). L'intervalle entre une onde R et la suivante s'appelle l'intervalle R-R (l'intervalle entre battements normaux — hors arythmies et autres — est aussi appelé intervalle N-N).

La « fréquence cardiaque » décrit le nombre moyen de battements par minute ; la VFC décrit la variabilité des intervalles. Respiration, posture, heure, activité et durée de mesure l'influencent. Le même chiffre peut donc avoir une signification différente selon le contexte (Task Force, 1996 ; Shaffer & Ginsberg, 2017).

La variation entre les battements est d'abord un phénomène physiologique normal, pas automatiquement un problème. À l'inverse, une valeur élevée ne prouve pas une bonne santé. Un chiffre isolé se lit avec la méthode, les conditions, les symptômes et votre propre tendance.

Figure : Les ondes R sur un électrocardiogramme et l'intervalle entre deux ondes R consécutives (R–R). Le fait que la largeur ne soit pas constante mais fluctue — voilà ce qu'est la HRV.

Les trois domaines d'analyse

Les méthodes d'analyse de la HRV se répartissent globalement en trois « domaines » (Task Force, 1996 ; Shaffer & Ginsberg, 2017). Considérez-les comme des « objectifs » permettant de regarder les mêmes données d'intervalles R-R sous différents angles. Feelmo utilise ces domaines comme socle scientifique, mais ne divulgue pas la recette exacte employée pour traduire les signaux en score Balance.

1. Domaine temporel

Il exprime la variabilité des intervalles R-R sous forme de mesures statistiques le long de l'axe du temps. C'est l'objectif le plus intuitif, et le plus simple à calculer. Certaines lectures s'intéressent à la dispersion globale des intervalles entre battements ; d'autres aux variations à court terme d'un battement à l'autre.

Feelmo n'affiche pas une mesure publique unique de VFC comme score Balance. Le traitement est propriétaire ; ses détails ne sont pas publics.

2. Domaine fréquentiel

Il décompose la fluctuation des intervalles R-R en composantes plus rapides et plus lentes. En termes musicaux, c'est comme un objectif qui sépare un accord en les notes individuelles qui le composent. Les fluctuations rapides liées à la respiration et les schémas plus lents d'équilibre de la pression peuvent tous deux être instructifs, mais aucune composante fréquentielle ni aucun ratio isolé n'est « la réponse ».

Figure : Quand vous inspirez, la fréquence cardiaque s'accélère légèrement ; quand vous expirez, elle ralentit légèrement (arythmie sinusale respiratoire, RSA). Cette fluctuation respiratoire est un indice important de l'activité parasympathique (Berntson et al., 1993). C'est justement pour cela que des techniques de respiration fondées sur une expiration lente et prolongée peuvent influencer doucement la variabilité des battements sur le moment.

3. Non linéaire

Le rythme cardiaque n'est pas strictement périodique et peut aussi être décrit par des mesures non linéaires. Celles-ci résument mathématiquement des motifs et leur complexité, mais ne fournissent à elles seules ni diagnostic ni mesure directe de la santé ou de la « balance » (Shaffer & Ginsberg, 2017).

Comment on mesure — ECG et capteurs optiques

• ECG (électrocardiogramme) — La méthode de référence, qui enregistre directement l'activité électrique du cœur au moyen d'électrodes
• PPG (photopléthysmographie) — La méthode utilisée par l'Apple Watch et d'autres, qui capte l'onde de pouls du flux sanguin à l'aide d'une lumière LED. La variabilité des intervalles entre battements obtenue ainsi s'appelle, à proprement parler, la PRV (variabilité de la fréquence du pouls)

Des revues systématiques rapportent, dans certaines conditions de repos, une concordance entre PRV et VFC mesurée par ECG qui peut diminuer lors du mouvement ou de l'effort (Schäfer & Vagedes, 2013). Les résultats dépendent de l'appareil, de la mesure et du protocole ; une étude contrôlée ne se généralise pas à toute mesure Apple Watch.

Durée et conditions de mesure

• Un enregistrement standard de courte durée a traditionnellement été fixé à 5 minutes (Task Force, 1996)
• La validité des enregistrements « ultra-courts » varie selon la lecture de la HRV que l'on adopte (Munoz et al., 2015 ; Laborde et al., 2017)
• Chaque mesure est affectée par la posture, la respiration, l'heure de la journée, la caféine, les mouvements du corps et bien d'autres facteurs ; maintenir des conditions de mesure constantes est donc la chose la plus importante de toutes (Laborde et al., 2017)

Comment Feelmo s'en sert

Feelmo résume par un traitement propriétaire des informations disponibles liées à la VFC et votre tendance personnelle sous forme de score Balance (0–100). Les détails ne sont pas publics. Le score ne mesure directement ni l'état autonome, ni les émotions, la fatigue, la récupération ou la santé.

Les principes pour l'interpréter restent toujours les mêmes.

• Ne l'utilisez pas comme classement entre personnes. Vos relevés antérieurs peuvent apporter un contexte propre au produit, mais les règles de comparaison ne sont pas publiques et ne constituent pas une norme médicale
• Privilégiez des conditions de mesure comparables. Le mouvement peut perturber les mesures optiques, mais les relevés au repos ou pendant le sommeil ne sont pas exempts d'erreur
• Les six compagnons sont des éléments d'interface. Ils ne détectent ni émotions, ni fatigue, stress ou état de santé. Les détails ne sont pas publics

Le traitement propriétaire précis n'est pas public. Feelmo ne devine pas les émotions et ne mesure pas directement l'équilibre du système nerveux autonome. Voir aussi La science de Balance et Ce qu'est le score Balance.

Références

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.