年龄、性别与个体差异

HRV（心率变异性）的“平常水平”因人而异。年龄、性别、体质与生活节律等因素，会让健康人之间也出现很大差异。Feelmo 在设备内以独有处理概括可用的 HRV 衍生信息与本人过去趋势；处理、比较与显示规则的细节不公开。本页用易懂的语言和出处说明个体差异为何重要。

各年龄段的 HRV 平均值是多少？

就人群而言，已有报告显示 HRV 随年龄缓慢下降（Umetani et al., 1998）。但并不存在"几岁就该是多少"的共同基准值，因为同一年龄段内的数值也可能分布很广。

HRV 存在性别差异吗？

针对健康人群短时 HRV 的研究报告了若干指标上的性别差异（Voss et al., 2015）。这同样是人群趋势，性别与年龄并不能决定个人的状态。

为什么"个体差异"如此重要

HRV 表示相邻心跳间隔的变化。心脏的自律神经调节会影响 HRV，但 HRV 不是对整体自律神经平衡、健康、压力、疲劳或恢复的直接测量。

这种基准水平因人而异，差异很大。因此 Feelmo 会把**心灵平衡度（Balance，0–100）**放在你个人过去趋势的背景中呈现，而不是把它当作人群的及格线。分数偏高或偏低本身不能判断平静、疲劳、恢复、疾病或是否适合活动。

随着年龄，缓缓下降

一项覆盖 10 至 99 岁广泛年龄段的研究报告了多项 HRV 指标随年龄降低的人群趋势（Umetani et al., 1998）。

这是人群平均层面的年龄趋势，不能说明某个人的低 HRV 是由年龄还是疾病造成，也不表示每位 60 多岁的人都低于每位 20 多岁的人。因此，不能用同一把尺子简单比较不同年龄者的一次测量。

年龄与性别 HRV 分布表（重新分析 1,121 人的公开原始数据）

下面不再是示意图，而是实际公开数据。PhysioNet 的 Autonomic Aging v1.0.0 收录了 1,121 名 18～92 岁健康志愿者在静息、仰卧状态下记录的 1,000 Hz 心电图（Schumann & Bär, 2022）。下表与图是基于这套经同行评审数据集开展的、尚未经同行评审的 Feelmo 内部二次分析。

我们按原论文预先固定使用所有记录的 lead II，并用同一流程重新分析每条记录开头 5 分钟。为减少自动心搏检测错误，排除了两种检测方法所得心搏数相差超过 10% 的记录；有两个导联时，也核对了 lead I 与 lead II 的心搏数。共有 1,044 人通过全部质量标准，其中同时记录了年龄组和原始数据 Sex 字段的有 1,021 人（male 394 人、female 627 人）。该 Sex 字段为二元记录，并未测量性别认同。表中不是平均数，而是较少受异常值影响的中位数 [第 1 四分位数–第 3 四分位数]，单位为毫秒（ms）。

图：点表示中位数，浅色带表示中间 50% 所在的四分位距。70～92 岁 male 只有 7 名可分析者，因此不显示数值。

年龄	male n	male SDNN	male RMSSD	female n	female SDNN	female 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]

可以看到，中位数随年龄降低，但同一年龄组内仍有很宽的分布。这些中位数既不是诊断界线，也不是个人目标值。

与另一项分析核对人数与趋势

另一研究团队对同一原始数据进行了含人工核查的同行评审分析，从记录后段选取质量良好的 5 分钟，共纳入 1,026 人（Calderón-Juárez et al., 2023）。Feelmo 分析自动处理开头 5 分钟，是独立的二次分析，并不是会保留完全相同参与者的“复现实验”。

我们还进行了改变条件的敏感性分析。排除自动校正标记超过 5% 的 9 人后，年龄组×Sex 中位数的最大变化为 1.9 ms。在更严格地排除信号质量为“Barely acceptable”的全部 147 人后，最大变化为 6.9 ms（60～69 岁 male 的 RMSSD，n 从 17 变为 13）。整体年龄趋势仍在，但小样本人群的数值会受质量标准选择影响。包括改用 lead I、改变检测法在内的全部单元格结果、排除原因、库版本及输入输出哈希均记录在 manifest 中。

下载汇总 CSV · 分析条件与全部敏感性分析（manifest） · 公开分析脚本

也存在性别上的差异

据报告，HRV 不只受年龄影响，呈现方式也会因性别而不同。在一项调查健康人短时 HRV 的研究中，几项指标上观察到了性别带来的差异（Voss et al., 2015）。HRV 的参考分布也可能因年龄层和性别而不同——这一点在 HRV 研究的综述中也有梳理（Shaffer & Ginsberg, 2017）。

结论仍然相同：性别或年龄的人群平均值无法判断一个人“此刻的状态”。查看个人记录时，也请把相近测量条件下的多日趋势作为辅助背景。

所以 Feelmo 选择"和自己比较"

• 原始 HRV 通常会随年龄而异，人与人之间也有很大差异。心灵平衡度不是用于比较 20 多岁与 60 多岁人群的临床量表。
• Feelmo 的 Balance 是参考本人过去趋势的产品内显示。由于 HRV 的个体差异很大，不应把不同人的分数简单对比（Umetani et al., 1998；Voss et al., 2015）。
• 比较与显示规则不公开，也不是医学基准范围。

Feelmo 如何对待这份个体差异

Feelmo 从一开始就以这份巨大的个体差异为前提来设计。

Feelmo 会在设备内，将 Apple Watch / HealthKit 可提供的 HRV 衍生信息与你个人的过去趋势进行独有处理，再概括为 0–100 的心灵平衡度。处理的详细内容不公开。

无论如何，分数都不会直接测量自主神经平衡、情绪、疲劳、恢复、健康或是否适合活动。HRV 本身还会受到呼吸、姿势、时刻、体动、睡眠、运动、药物、疾病和测量条件影响。

此外，习惯相关模式只汇总用户记录的习惯与 Balance 之间的观察性关联。处理细节不公开，也不证明效果或因果关系。

相关：Balance · 什么是 HRV（心率变异性） · 心率与静息心率 · 习惯相关模式。

参考文献

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