Capire la Variabilità della Frequenza Cardiaca (HRV)

Questa pagina spiega, con fonti, la HRV (variabilità della frequenza cardiaca). È una misura utile per studiare la variazione tra i battiti, ma non rivela da sola stress, emozioni, stanchezza, recupero o lo stato completo del sistema nervoso autonomo.

Perché il mio HRV è basso?

Una singola lettura bassa non identifica da sola una causa o una condizione. Sonno, esercizio, postura, respiro, ora del giorno, caffeina e movimento del corpo influenzano tutti l'HRV. Uniforma prima le condizioni di misurazione, poi confronta con il tuo intervallo abituale, non con i numeri di altri.

Qual è un valore normale di HRV?

Non esiste un unico valore normale valido per tutti. Metodo di misurazione, età, sesso e condizioni quotidiane variano così tanto tra persone sane che le medie di popolazione sono solo un riferimento approssimativo. Età e differenze individuali sono trattate in Età, sesso e differenze individuali.

Come cambia l'HRV medio con l'età?

A livello di popolazione l'HRV tende a diminuire con l'età. Ma i valori si disperdono molto all'interno della stessa fascia d'età, quindi l'età da sola non dice nulla sullo stato di una persona.

Che cos'è l'HRV?

In un elettrocardiogramma, ogni battito produce un picco ampio e netto (l'onda R). L'intervallo tra un'onda R e la successiva si chiama intervallo R-R (l'intervallo tra battiti normali — escludendo aritmie e simili — viene anche detto intervallo N-N).

La frequenza cardiaca indica quanti battiti ci sono in un minuto; l'HRV descrive come cambiano gli intervalli. Anche con una media di 60 bpm, gli intervalli non devono essere identici. Respirazione, riflessi della pressione arteriosa, regolazione cardiaca, postura e altri fattori contribuiscono a questa variazione (Task Force, 1996; Shaffer & Ginsberg, 2017). Un'HRV più alta non è sempre “migliore” e una più bassa non è sempre “peggiore”: il significato dipende dalla metrica, dalla persona e dalle condizioni.

Figura: Le onde R su un elettrocardiogramma e l'intervallo tra onde R consecutive (R–R). Il fatto che l'ampiezza non sia costante ma fluttui — questo è la HRV.

I tre domini di analisi

I metodi di analisi della HRV si organizzano in linea di massima in tre “domini” (Task Force, 1996; Shaffer & Ginsberg, 2017). Immaginali come lenti per osservare gli stessi intervalli da angolazioni diverse. Questo contesto scientifico non permette di dedurre come venga calcolato il punteggio proprietario di un'app.

1. Dominio del tempo

Esprime la variabilità degli intervalli R-R come misure statistiche lungo l'asse temporale. È la lente più intuitiva e la più semplice da calcolare. Alcune viste guardano alla dispersione complessiva degli intervalli tra battiti; altre osservano i cambiamenti a breve termine da un battito al successivo.

Feelmo usa questi concetti come contesto scientifico. I dettagli dell'elaborazione del punteggio Balance non sono pubblici.

2. Dominio della frequenza

Scompone la fluttuazione degli intervalli R-R in componenti più rapide e più lente. In termini musicali, è come una lente che separa un accordo nelle singole note che lo compongono. Le fluttuazioni rapide legate al respiro e i pattern più lenti di equilibrio pressorio possono entrambi essere informativi, ma nessuna singola componente di frequenza o rapporto è "la risposta".

Figura: In molte persone la frequenza cardiaca aumenta durante l'inspirazione e diminuisce durante l'espirazione; si parla di aritmia sinusale respiratoria. Il respiro influenza chiaramente l'HRV, quindi un cambiamento durante una tecnica di respirazione non dimostra da solo rilassamento o migliore salute (Berntson et al., 1993).

3. Non lineare

Le serie degli intervalli possono contenere strutture che una semplice media o varianza non descrive. Le metriche non lineari studiano proprietà come complessità o correlazione frattale, ma non si traducono direttamente in “qualità dell'equilibrio”, salute o adattabilità senza una validazione per il protocollo e la popolazione specifici (Shaffer & Ginsberg, 2017).

Come si misura — ECG e sensori ottici

• ECG (elettrocardiogramma) — Il metodo di riferimento, che registra direttamente l'attività elettrica del cuore attraverso elettrodi
• PPG (fotopletismografia) — Il metodo usato da Apple Watch e altri dispositivi, che cattura l'onda del polso del flusso sanguigno con luce LED. La variabilità degli intervalli tra un battito e l'altro ricavata in questo modo si chiama, a rigore, PRV (variabilità della frequenza del polso)

Alcuni studi riscontrano una maggiore concordanza tra PRV e HRV basata su ECG a riposo rispetto al movimento o all'esercizio (Schäfer & Vagedes, 2013). La concordanza dipende da dispositivo, metrica e protocollo. Una stima ottica al polso non va quindi trattata come intercambiabile con un ECG clinico in qualsiasi situazione.

Durata e condizioni della misurazione

• Una registrazione standard a breve termine è tradizionalmente fissata a 5 minuti (Task Force, 1996)
• La validità delle registrazioni più brevi, dette "ultra-brevi", varia a seconda di quale vista della HRV si utilizza (Munoz et al., 2015; Laborde et al., 2017)
• Ogni metrica è influenzata dalla postura, dal respiro, dall'ora del giorno, dalla caffeina, dal movimento del corpo e da altro ancora, perciò mantenere costanti le condizioni di misurazione è la cosa più importante di tutte (Laborde et al., 2017)

Come Feelmo usa tutto questo

Feelmo riassume, tramite un'elaborazione proprietaria sul dispositivo, le informazioni disponibili derivate dall'HRV di Apple Watch e il tuo andamento personale passato come Balance (0–100). I dettagli dell'elaborazione non sono pubblici. Non è la visualizzazione diretta di una singola metrica standard.

I princìpi per interpretarlo sono sempre gli stessi.

• Confrontalo con cautela con il tuo andamento, non con altre persone. Le differenze tra persone e condizioni di misurazione sono ampie.
• Mantieni le condizioni il più possibile confrontabili. Meno movimento può aiutare, ma né il riposo né il sonno eliminano l'errore.
• Non trattare i sei compagni come prove aggiuntive. Sono personaggi dell'interfaccia, non emozioni o stati rilevati; i dettagli di visualizzazione non sono pubblici.

Il punteggio non deduce emozioni e non misura direttamente lo stato autonomo, lo stress, la stanchezza, il recupero o la salute. Per il contesto scientifico, consulta La scienza di Balance; per l'interpretazione, vedi Cos'è il punteggio Balance.

Riferimenti bibliografici

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.