อายุ เพศ และความแตกต่างของแต่ละบุคคล

ค่า "ปกติ" ของ HRV (ความแปรปรวนของอัตราการเต้นหัวใจ) แตกต่างกันมากในแต่ละคน ทั้งอายุ เพศ พื้นฐานร่างกาย จังหวะการใช้ชีวิต — ปัจจัยหลายอย่างทำให้ตัวเลขออกมาต่างกันมาก แม้ในคนที่สุขภาพดีก็ตาม นั่นคือเหตุผลที่ Feelmo ไม่ตัดสินว่าคุณ "สูง" หรือ "ต่ำ" ด้วยการเอาไปเทียบกับคนอื่น แต่เฝ้าดูเส้นฐานของตัวคุณเอง ในหน้านี้ เราจะเล่าอย่างอ่อนโยนว่าทำไมเราถึงทำแบบนี้ พร้อมภูมิหลังทางวิทยาศาสตร์ที่อ้างอิงแหล่งที่มาได้

ค่าเฉลี่ย HRV แยกตามอายุคือเท่าไร?

ในระดับประชากรมีรายงานว่าค่าเฉลี่ยของตัวชี้วัด HRV บางชนิดลดลงตามอายุ (Umetani et al., 1998) แต่ไม่มีค่าอ้างอิงร่วมแบบ "อายุเท่านี้ต้องเท่านี้" และการกระจายของแต่ละช่วงอายุก็ทับซ้อนกัน

HRV มีความแตกต่างระหว่างเพศหรือไม่?

การศึกษา HRV ระยะสั้นในคนสุขภาพดีรายงานความแตกต่างตามเพศในหลายตัวชี้วัด (Voss et al., 2015) นี่ก็เป็นแนวโน้มระดับประชากรเช่นกัน เพศและอายุไม่ได้กำหนดสภาวะของคนคนหนึ่ง

ทำไม "ความแตกต่างของแต่ละบุคคล" ถึงสำคัญมากขนาดนี้

HRV บอกการเปลี่ยนแปลงของช่วงเวลาระหว่างจังหวะหัวใจ การควบคุมหัวใจโดยระบบประสาทอัตโนมัติมีส่วนต่อ HRV แต่ HRV ไม่ได้วัดสมดุลของระบบประสาทอัตโนมัติ สุขภาพ ความเครียด ความเหนื่อยล้า หรือการฟื้นตัวโดยตรง

ระดับพื้นฐานนี้ต่างกันมากในแต่ละคน ดังนั้น Feelmo จึงแสดง Balance (0–100) ในบริบทของแนวโน้มในอดีตของคุณเอง ไม่ใช่เป็นเส้นผ่านของประชากร คะแนนสูงหรือต่ำเพียงอย่างเดียวบอกไม่ได้ว่าคุณสงบ เหนื่อย ฟื้นตัว ป่วย หรือพร้อมทำกิจกรรมหรือไม่

ค่อย ๆ ลดลงไปตามวัย

ในงานวิจัยระดับประชากร ค่าเฉลี่ยของตัวชี้วัด HRV บางชนิดมีแนวโน้มลดลงตามอายุ งานวิจัยที่ครอบคลุมผู้เข้าร่วมอายุ 10 ถึง 99 ปีก็รายงานความสัมพันธ์นี้ (Umetani et al., 1998)

นี่เป็นความสัมพันธ์ของค่าเฉลี่ยระดับกลุ่ม จึงใช้ฟันธงไม่ได้ว่าคนอายุ 60 ปีคนหนึ่งต้องต่ำกว่าคนอายุ 20 ปีคนหนึ่ง และใช้ตัดโรคออกหรือตัดสินสุขภาพไม่ได้ การเทียบตัวเลขเดียวข้ามวัยมีข้อจำกัด และต้องคำนึงถึงชนิดตัวชี้วัด ระยะบันทึก เงื่อนไขการวัด และความแตกต่างรายบุคคล

ภาพ: ภาพประกอบแสดงว่า HRV ค่อย ๆ ลดลงตามอายุ และแม้ในวัยเดียวกัน ความแตกต่างของแต่ละบุคคล (ความกว้างของแถบสี) ก็มากเช่นกัน เส้นตรงกลางแสดงแนวโน้มเฉลี่ย ส่วนแถบสีจาง ๆ แทนการกระจายตัวของความแตกต่างของแต่ละบุคคล กล่าวคือ "แม้อายุเท่ากันก็ยังกระจายตัวได้มากขนาดนี้" ภาพนี้เป็นเพียงภาพประกอบ ไม่ใช่ค่าที่วัดได้จริง

ลองสังเกตความกว้างของแถบสีดู การกระจายตัวภายในวัยเดียวกันอาจกว้างกว่าตัวเส้น (ค่าเฉลี่ย) เสียอีก พูดอีกอย่างคือ "ปกติแล้วตัวคุณเองอยู่ตรงไหน" เป็นข้อมูลที่มีประโยชน์กว่า "ค่าเฉลี่ยของวัยคุณ" มากนัก

ตารางการกระจาย HRV แยกตามอายุและเพศ (วิเคราะห์ข้อมูลปฐมภูมิสาธารณะ 1,121 คน)

ส่วนนี้ไม่ใช่ภาพประกอบ แต่เป็นสถิติเชิงพรรณนาจากข้อมูลสาธารณะ Autonomic Aging v1.0.0 บน PhysioNet มีคลื่นไฟฟ้าหัวใจ 1,000 Hz ของอาสาสมัครสุขภาพดีอายุ 18–92 ปี จำนวน 1,121 คน ซึ่งบันทึกขณะพักในท่านอนหงาย (Schumann & Bär, 2022) ตารางและภาพด้านล่างใช้ชุดข้อมูลที่ผ่านการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒินี้ แต่ตัวการวิเคราะห์ซ้ำเป็น การวิเคราะห์ทุติยภูมิภายในของ Feelmo ที่ยังไม่ผ่านการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิ

ตามแนวทางของบทความต้นฉบับ การวิเคราะห์กำหนดใช้ lead II ของทุกบันทึกไว้ก่อน แล้วประมวลผล 5 นาทีแรกด้วยขั้นตอนเดียวกัน เพื่อลดความผิดพลาดของการตรวจจับจังหวะหัวใจอัตโนมัติ เราตัดบันทึกที่จำนวนจังหวะจากวิธีตรวจจับ 2 วิธีต่างกันเกิน 10% และสำหรับบันทึกที่มี 2 ลีด ยังตรวจเทียบจำนวนจังหวะระหว่าง lead I กับ lead II ด้วย มีผู้ผ่านการตรวจคุณภาพทั้งหมด 1,044 คน และในจำนวนนี้ 1,021 คน (male 394 คน, female 627 คน) มีทั้งช่วงอายุและข้อมูลในช่อง Sex ของชุดข้อมูล ช่อง Sex ต้นฉบับเป็นข้อมูลแบบสองค่า ไม่ใช่การวัดอัตลักษณ์ทางเพศ ตารางแสดง มัธยฐาน [ควอไทล์ที่ 1–ควอไทล์ที่ 3] ซึ่งไวต่อค่าสุดโต่งน้อยกว่าค่าเฉลี่ย หน่วยเป็นมิลลิวินาที (ms)

นี่เป็นวิธีวิเคราะห์ทุติยภูมิของข้อมูล ECG สาธารณะ ไม่ใช่คำอธิบายอัลกอริทึม Balance ภายในแอป Feelmo โดย Feelmo ยังคงไม่เปิดเผยรายละเอียดการประมวลผลเฉพาะ

ภาพ: จุดคือมัธยฐาน ส่วนแถบสีจางคือพิสัยระหว่างควอไทล์ที่ครอบคลุมข้อมูลกึ่งกลาง 50% กลุ่มผู้ชายอายุ 70–92 ปีมีผู้ที่วิเคราะห์ได้เพียง 7 คน จึงไม่แสดงค่า

อายุ	ชาย n	ชาย SDNN	ชาย RMSSD	หญิง n	หญิง SDNN	หญิง RMSSD
18–29	215	59.3 [43.4–82.2]	45.6 [31.4–69.8]	442	54.3 [40.3–73.9]	47.9 [33.0–70.9]
30–39	71	50.8 [36.6–64.0]	33.7 [21.6–54.0]	64	51.6 [37.3–70.6]	41.9 [28.8–75.2]
40–49	48	35.7 [27.2–55.0]	25.3 [14.3–33.5]	41	39.6 [23.4–59.1]	31.0 [14.7–46.6]
50–59	36	34.5 [29.2–45.0]	21.2 [15.2–30.2]	29	36.0 [25.1–53.5]	20.7 [14.4–34.2]
60–69	17	29.6 [22.1–47.8]	19.0 [12.0–30.3]	24	31.6 [23.1–41.1]	21.2 [15.3–28.2]
70–92	7	—	—	27	28.8 [23.4–34.0]	23.9 [16.1–32.5]

ตารางนี้แสดงว่าค่ามัธยฐานโดยรวมลดลงตามอายุ แต่ภายในช่วงอายุเดียวกันยังมีการกระจายกว้าง ค่ามัธยฐานของแต่ละช่วงอายุไม่ใช่เส้นแบ่งเพื่อการวินิจฉัยหรือเป้าหมายส่วนบุคคล

ตรวจจำนวนคนและแนวโน้มคร่าว ๆ กับการวิเคราะห์อีกแบบ

ทีมวิจัยอีกทีมวิเคราะห์ข้อมูลปฐมภูมิชุดเดียวกันในงานที่ผ่านการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิ โดยเลือกช่วง 5 นาทีคุณภาพดีใกล้ปลายบันทึกพร้อมการตรวจด้วยสายตา และรวมผู้เข้าร่วม 1,026 คน (Calderón-Juárez et al., 2023) การวิเคราะห์ของ Feelmo ประมวลผล 5 นาทีแรกโดยอัตโนมัติ จึงไม่ใช่ “การทำซ้ำ” ที่คาดว่าจะเหลือคนกลุ่มเดียวกันทุกคน

เรายังทำ sensitivity analysis ด้วย เมื่อเอา 9 คนที่มีธงการแก้ไขอัตโนมัติเกิน 5% ออก การเปลี่ยนแปลงสูงสุดของค่ามัธยฐานในทุกกลุ่มอายุ × Sex เท่ากับ 1.9 ms ส่วนเงื่อนไขที่เข้มงวดกว่า ซึ่งตัดผู้มีคุณภาพสัญญาณ “Barely acceptable” ทั้ง 147 คนออก ทำให้ค่าขยับสูงสุด 6.9 ms (RMSSD ของ male อายุ 60–69 ปี โดย n ลดจาก 17 เป็น 13) แนวโน้มกว้าง ๆ ตามอายุยังคงอยู่ แต่ค่าของกลุ่มขนาดเล็กขึ้นกับกฎคุณภาพที่เลือก นี่เป็นเหตุผลหนึ่งที่ไม่ควรมองตารางนี้เป็นค่าปกติสากล ผลลัพธ์ทุกช่องเมื่อเปลี่ยนเป็น lead I หรือเปลี่ยนวิธีตรวจจับ รวมถึงเหตุผลการคัดออก รุ่นของไลบรารี และแฮชของไฟล์ข้อมูลสาธารณะกับไฟล์ผลลัพธ์ ถูกบันทึกไว้ใน manifest

ดาวน์โหลด CSV สรุป · เงื่อนไขการวิเคราะห์และ sensitivity analysis ทั้งหมด (manifest) · สคริปต์วิเคราะห์แบบเปิดเผย

มีความแตกต่างตามเพศด้วย

HRV ไม่ได้สัมพันธ์กับอายุเท่านั้น งานวิจัย HRV ระยะสั้นในคนสุขภาพดีพบความแตกต่างระดับกลุ่มที่สัมพันธ์กับเพศในตัวชี้วัดหลายชนิด (Voss et al., 2015) ทิศทางและขนาดของความต่างขึ้นกับตัวชี้วัด องค์ประกอบอายุ และวิธีวัด จึงใช้เป็นมาตรฐานตายตัวของทุกคนไม่ได้ (Shaffer & Ginsberg, 2017)

ข้อสรุปตรงนี้ก็เหมือนเดิม ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตามเพศและอายุไม่สามารถบอก "สภาวะตอนนี้" ของคนคนเดียวได้ แนวโน้มในอดีตของตัวคุณใช้เป็นบริบทสำหรับทบทวนได้ แต่ไม่ใช่เกณฑ์วินิจฉัย

ดังนั้น Feelmo จึง "เทียบกับตัวคุณเอง"

• ค่า HRV ดิบมักต่างกันตามอายุและระหว่างบุคคล Balance ไม่ใช่มาตรวัดทางคลินิกสำหรับเปรียบเทียบคนวัย 20 กับคนวัย 60
• แนวโน้มในอดีตของตัวคุณเอง อาจเป็นบริบทสำหรับทบทวนที่ใกล้ตัวกว่าค่าเฉลี่ยประชากร แต่ใช้ตัดสินสุขภาพเพียงอย่างเดียวไม่ได้ (Umetani et al., 1998; Voss et al., 2015)
• หน้าจอหลักเป็นเพียงข้อมูลอ้างอิงภายในผลิตภัณฑ์ที่คำนึงถึงแนวโน้มในอดีตของคุณ โดยไม่เปิดเผยกฎการเปรียบเทียบและการแสดงผล และไม่ใช่ช่วงอ้างอิงทางการแพทย์

Feelmo จัดการกับความแตกต่างของแต่ละบุคคลนี้อย่างไร

Feelmo ออกแบบโดยตั้งสมมติฐานถึงความแตกต่างของแต่ละบุคคลที่มากมายนี้ไว้ตั้งแต่ต้น

Feelmo สรุปข้อมูลจาก HRV ที่ Apple Watch / HealthKit เปิดให้ใช้ เทียบกับแนวโน้มในอดีตของคุณด้วยการประมวลผลเฉพาะบนเครื่อง โดยไม่เปิดเผยรายละเอียดอื่น

ไม่ว่าอย่างไร คะแนนก็ไม่ได้วัดสมดุลของระบบประสาทอัตโนมัติ อารมณ์ ความเหนื่อยล้า การฟื้นตัว สุขภาพ หรือความพร้อมทำกิจกรรมโดยตรง และ HRV เองเปลี่ยนได้จากการหายใจ ท่าทาง เวลา การเคลื่อนไหว การนอน การออกกำลังกาย ยา ความเจ็บป่วย และเงื่อนไขการวัด

นอกจากนี้ รูปแบบความสัมพันธ์ของนิสัย สรุปความสัมพันธ์เชิงสังเกตระหว่างบันทึกนิสัยที่คุณสร้างกับ Balance โดยไม่เปิดเผยรายละเอียดการประมวลผลเฉพาะ และไม่ได้พิสูจน์ผลหรือเหตุและผล

ที่เกี่ยวข้อง: Balance · HRV (ความแปรปรวนของอัตราการเต้นหัวใจ) คืออะไร · อัตราการเต้นหัวใจและอัตราการเต้นหัวใจขณะพัก · รูปแบบความสัมพันธ์ของนิสัย

เอกสารอ้างอิง

1. Umetani K, Singer DH, McCraty R, Atkinson M. Twenty-four hour time domain heart rate variability and heart rate: relations to age and gender over nine decades. Journal of the American College of Cardiology. 1998;31(3):593–601.
2. Voss A, Schroeder R, Heitmann A, Peters A, Perz S. Short-term heart rate variability—influence of gender and age in healthy subjects. PLoS One. 2015;10(3):e0118308.
3. Shaffer F, Ginsberg JP. An Overview of Heart Rate Variability Metrics and Norms. Frontiers in Public Health. 2017;5:258.
4. Schumann A, Bär KJ. Autonomic aging—a dataset to quantify changes of cardiovascular autonomic function during healthy aging. Scientific Data. 2022;9:95. doi:10.1038/s41597-022-01202-y
5. Schumann A, Bär K. Autonomic Aging: A dataset to quantify changes of cardiovascular autonomic function during healthy aging, version 1.0.0. PhysioNet. 2021. doi:10.13026/2hsy-t491
6. Calderón-Juárez M, González-Gómez GH, Echeverría JC, Lerma C. Revisiting nonlinearity of heart rate variability in healthy aging. Scientific Reports. 2023;13:13185. doi:10.1038/s41598-023-40385-1