ทำความรู้จัก HRV (ความแปรปรวนของอัตราการเต้นหัวใจ)

HRV (ความแปรปรวนของอัตราการเต้นหัวใจ) คือความเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยของช่วงเวลาระหว่างจังหวะหัวใจ ไม่ใช่ความสูงหรือต่ำของอัตราการเต้นหัวใจเอง HRV ได้รับอิทธิพลจากการควบคุมหัวใจโดยระบบประสาทอัตโนมัติ รวมถึงการหายใจ ท่าทาง เวลา การออกกำลังกาย การนอน และเงื่อนไขการวัด หน้านี้อธิบายวิธีอ่านและข้อจำกัดพร้อมแหล่งอ้างอิง

HRV คืออะไร? ความแปรปรวนของอัตราการเต้นหัวใจหมายถึงอะไร?

สองคำนี้หมายถึงแนวคิดเดียวกัน อัตราการเต้นหัวใจบอกจำนวนครั้งเฉลี่ยต่อนาที ส่วน HRV นำความต่างของเวลาระหว่างจังหวะหัวใจที่อยู่ติดกันมาแสดงเป็นตัวเลข HRV ไม่ได้หมายความว่า "หัวใจยิ่งไม่สม่ำเสมอยิ่งดี" และไม่ใช่การวัดความเครียด ความเหนื่อยล้า อารมณ์ หรือสมดุลของระบบประสาทอัตโนมัติโดยตรง การเทียบกับอดีตของตัวเองภายใต้อุปกรณ์ ท่าทาง และเวลาใกล้เคียงกันมักเข้าใจได้ดีกว่าการเทียบกับคนอื่น

ทำไม HRV ของฉันถึงต่ำ?

ค่า HRV ที่ต่ำในวันหนึ่งไม่สามารถระบุสาเหตุหรือความผิดปกติได้ด้วยตัวเอง การนอน การออกกำลังกาย ท่าทาง การหายใจ ช่วงเวลาของวัน คาเฟอีน และการเคลื่อนไหวของร่างกาย ล้วนส่งผลทั้งสิ้น ให้จัดเงื่อนไขการวัดให้เหมือนกันก่อน แล้วเทียบกับช่วงปกติของตัวเอง ไม่ใช่ตัวเลขของคนอื่น

ค่า HRV ปกติคือเท่าไร?

ไม่มีค่าปกติเพียงค่าเดียวที่ใช้ได้กับทุกคน วิธีวัด อายุ เพศ และเงื่อนไขในแต่ละวันต่างกันมากระหว่างคนที่สุขภาพดี ค่าเฉลี่ยของประชากรจึงเป็นเพียงเกณฑ์อ้างอิงคร่าว ๆ อายุและความแตกต่างระหว่างบุคคลอธิบายไว้ใน อายุ เพศ และความแตกต่างระหว่างบุคคล

ค่าเฉลี่ย HRV เปลี่ยนไปตามอายุอย่างไร?

ในระดับประชากร HRV มีแนวโน้มลดลงตามอายุ แต่ค่ากระจายกว้างมากภายในช่วงอายุเดียวกัน อายุเพียงอย่างเดียวจึงบอกสภาวะของคนคนหนึ่งไม่ได้

จังหวะหัวใจกับ "ช่วงเวลาระหว่างจังหวะ"

ในคลื่นไฟฟ้าหัวใจ แต่ละจังหวะจะปรากฏยอดคลื่นแหลมสูง (คลื่น R) ช่วงเวลาระหว่างคลื่น R หนึ่งกับคลื่น R ถัดไปเรียกว่า R-R interval (ช่วงระหว่างจังหวะปกติที่ไม่รวมภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะและอื่น ๆ เรียกอีกชื่อว่า N-N interval)

ขณะที่ "อัตราการเต้นหัวใจ (จำนวนครั้งต่อนาที)" บอกความเร็วเฉลี่ย HRV บอกระดับการเปลี่ยนแปลงของช่วงเวลาเหล่านั้น แม้จะเป็น "60 bpm" เท่ากัน ช่วงเวลาระหว่างจังหวะหัวใจก็อาจผันแปรต่างกัน และส่วนหนึ่งเปลี่ยนตามการหายใจ (Task Force, 1996; Shaffer & Ginsberg, 2017) แต่ความผันแปรมากหรือน้อยเพียงอย่างเดียวไม่ได้พิสูจน์ความสามารถในการปรับตัว สุขภาพ หรือ "สมดุลดี" ต้องดูชนิดตัวชี้วัด ความยาวบันทึก การหายใจ ท่าทาง อายุ โรค และคุณภาพการวัดร่วมกัน

ภาพ: คลื่น R บนคลื่นไฟฟ้าหัวใจ และช่วงเวลาระหว่างคลื่น R ที่ต่อเนื่องกัน (R–R) ความกว้างไม่คงที่แต่ผันแปร ― นั่นแหละคือ HRV

สามขอบเขตของการวิเคราะห์

วิธีวิเคราะห์ HRV แบ่งกว้าง ๆ ออกเป็นสาม "ขอบเขต" (Task Force, 1996; Shaffer & Ginsberg, 2017) ลองนึกว่าเป็น "เลนส์" ที่ใช้มองข้อมูล R-R interval ชุดเดียวกันจากมุมต่าง ๆ ตัวชี้วัดแต่ละชนิดมีความหมายและข้อจำกัดต่างกัน จึงต้องระบุวิธีและเงื่อนไขการวัดเมื่อแปลผล

1. ขอบเขตเวลา (time-domain)

แสดงการกระจายของ R-R interval ออกมาเป็นค่าสถิติบนแกนเวลา เป็นเลนส์ที่เข้าใจง่ายที่สุด และคำนวณได้ง่ายที่สุดด้วย

ดัชนี	ความหมาย
SDNN	ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของช่วง N-N ปกติทั้งหมด และได้รับผลมากจากความยาวบันทึก
RMSSD	รากที่สองของค่าเฉลี่ยกำลังสองของผลต่างระหว่างช่วงปกติที่ติดกัน มักใช้เป็นเบาะแสของการควบคุมหัวใจโดยเวกัสในระยะสั้น
pNN50	สัดส่วนของผลต่างระหว่างช่วงปกติที่ติดกันซึ่งเกิน 50 ms และสัมพันธ์กับ RMSSD

ตัวชี้วัดความผันแปรโดยรวมได้รับอิทธิพลจากความยาวบันทึกและปัจจัยทางสรีรวิทยาหลายอย่าง จึงไม่เท่ากับการทำงานของระบบประสาทอัตโนมัติโดยรวม ส่วนความเปลี่ยนแปลงระยะสั้นระหว่างช่วงที่ติดกันมักใช้เป็นเบาะแสของการควบคุมหัวใจโดยเวกัส แต่ก็ไม่ใช่การวัดกิจกรรมพาราซิมพาเทติกโดยตรง

2. ขอบเขตความถี่ (frequency-domain)

แยกความผันแปรของ R-R interval ออกเป็นองค์ประกอบความถี่ (ความผันแปรเร็วและความผันแปรช้า) เปรียบในเชิงดนตรี ก็เหมือนเลนส์ที่แยกคอร์ดออกเป็นเสียงโน้ตแต่ละตัวที่ประกอบกันขึ้นมา

• กำลัง HF — เกี่ยวข้องกับการหายใจ และมักใช้เป็นเบาะแสของการควบคุมหัวใจโดยเวกัสเมื่อควบคุมเงื่อนไขอย่างเหมาะสม
• กำลัง LF — ได้รับอิทธิพลจาก baroreflex และกลไกอัตโนมัติหลายอย่าง จึงไม่ใช่ "ซิมพาเทติก" แบบตรงไปตรงมา
• อัตราส่วน LF/HF — เคยถูกมองว่าเป็น "สมดุลซิมพาเทติก-พาราซิมพาเทติก" แต่การตีความนี้ง่ายเกินไป (Billman, 2013)

ตัวชี้วัดความถี่ต้องอ่านร่วมกับการหายใจ ท่าทาง ความยาวบันทึก และวิธีวิเคราะห์ ไม่สามารถใช้ส่วนประกอบเดียวอนุมานสมดุลระบบประสาทอัตโนมัติ การพัก หรือการฟื้นตัวทั้งหมดได้

ภาพ: ระหว่างหายใจ อัตราการเต้นหัวใจอาจเร็วขึ้นเล็กน้อยเมื่อหายใจเข้าและช้าลงเมื่อหายใจออก (respiratory sinus arrhythmia, RSA) RSA เป็นหนึ่งในเบาะแสที่ใช้ศึกษาการควบคุมหัวใจโดยเวกัส แต่ได้รับผลจากความเร็วและความลึกของการหายใจด้วย (Berntson et al., 1993) การเปลี่ยนจังหวะหายใจเปลี่ยน HRV ในขณะนั้นได้ แต่ไม่ได้แปลว่าสมดุลของระบบประสาทอัตโนมัติโดยรวมดีขึ้น

3. ไม่เชิงเส้น (nonlinear)

จังหวะหัวใจไม่ใช่วงรอบอย่างง่าย งานวิจัยจึงใช้ Poincaré plot เอนโทรปี และ detrended fluctuation analysis เพื่ออธิบายความซับซ้อนแบบไม่เชิงเส้น (Shaffer & Ginsberg, 2017) ความหมายของตัวชี้วัดเหล่านี้ขึ้นกับความยาวบันทึก คุณภาพข้อมูล อายุ และโรค จึงตัดสินไม่ได้ว่า "ยิ่งซับซ้อนยิ่งสุขภาพดี" และใช้บันทึกจากข้อมือครั้งเดียวอนุมานความสามารถในการปรับตัวไม่ได้

วิธีวัด ― ECG กับเซนเซอร์แสง

• ECG (คลื่นไฟฟ้าหัวใจ) — วิธีอ้างอิงที่บันทึกกิจกรรมไฟฟ้าของหัวใจโดยตรงผ่านอิเล็กโทรด
• PPG (โฟโตเพลทิสโมกราฟี) — วิธีที่ Apple Watch และอื่น ๆ ใช้ จับคลื่นชีพจรของการไหลเวียนเลือดด้วยแสง LED ความผันแปรของช่วงจังหวะที่ได้จากวิธีนี้ เรียกอย่างเคร่งครัดว่า PRV (ความแปรปรวนของอัตราชีพจร)

การทบทวนเชิงระบบรายงานว่า ในสภาวะพัก งานวิจัยบางส่วนพบ PRV สอดคล้องกับ HRV ที่อิง ECG ได้ดี แต่ความสอดคล้องขึ้นกับอุปกรณ์ ตัวชี้วัด และเงื่อนไข (Schäfer & Vagedes, 2013) ขณะเคลื่อนไหวหรือออกกำลังกาย ความสอดคล้องมักลดลง Apple Watch วัดที่ข้อมือซึ่งขยับง่าย จึงอาจมีสัญญาณรบกวนจากการเคลื่อนไหว การสวม และการไหลเวียนเลือด

ความยาวและเงื่อนไขของการวัด

• การบันทึกระยะสั้นมาตรฐานถือกันว่าคือ 5 นาที (Task Force, 1996)
• ความสมเหตุสมผลของการบันทึก "สั้นพิเศษ" ที่สั้นกว่านั้นแตกต่างกันไปตามแต่ละดัชนี โดยมีรายงานว่า ตัวชี้วัด HRV เพียงตัวเดียว ยังคงค่อนข้างเสถียรแม้จะบันทึกสั้นกว่า (Munoz et al., 2015; Laborde et al., 2017)
• ดัชนีทุกตัวล้วนได้รับผลจากท่าทาง การหายใจ ช่วงเวลาของวัน คาเฟอีน และการเคลื่อนไหวร่างกาย ดังนั้นการทำให้เงื่อนไขการวัดเหมือนกันจึงสำคัญที่สุดเหนือสิ่งอื่นใด (Laborde et al., 2017)

Feelmo จัดการอย่างไร

Feelmo สรุปข้อมูลจาก HRV ที่ Apple Watch / HealthKit เปิดให้ใช้ เทียบกับแนวโน้มในอดีตของคุณด้วยการประมวลผลเฉพาะบนเครื่อง โดยไม่เปิดเผยรายละเอียดอื่น

หลักในการอ่านค่านั้นเหมือนเดิมเสมอ

• อ่านจากผลต่างเทียบกับเส้นฐานของตัวคุณเอง ไม่ใช่เทียบกับคนอื่น ไม่ใช่ "สูง/ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย" แต่เป็น "วันนี้คุณผันแปรอย่างไรเมื่อเทียบกับตัวคุณในแบบปกติ"
• เปรียบเทียบภายใต้เงื่อนไขที่ใกล้เคียงกัน ช่วงนอนหรือขณะนั่งนิ่งมักมีการเคลื่อนไหวครั้งใหญ่น้อยกว่า แต่ยังมีความคลาดเคลื่อนหรือข้อมูลขาดหายได้
• มองเพื่อนทั้ง 6 เป็นป้ายภายในผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่การวัดอารมณ์ ความเหนื่อยล้า ความเครียด การฟื้นตัว หรือสภาพร่างกายอีกชุดหนึ่ง

รายละเอียดการประมวลผลเฉพาะของ Feelmo ไม่ได้เปิดเผย สิ่งที่ควรรู้เมื่อใช้คือ แอปไม่ได้เดาอารมณ์ และไม่ใช่การตรวจระบบประสาทอัตโนมัติหรือมาตรวัดทางการแพทย์ สำหรับภูมิหลังทางวิทยาศาสตร์ทั่วไป ดู วิทยาศาสตร์ของสมดุล และวิธีอ่านคะแนนดู Balance คืออะไร

เอกสารอ้างอิง

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. The LF/HF 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.