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.

Les battements du cœur et « l'intervalle entre les battements »

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).

Là où la « fréquence cardiaque (battements par minute) » décrit votre vitesse moyenne, la HRV décrit à quel point ces intervalles fluctuent. Même à un « 60 bpm » identique, il existe un cœur qui bat aussi régulièrement qu'un métronome, et un cœur qui s'étire et se contracte souplement au rythme de la respiration. Ce dernier est généralement considéré comme un état dans lequel le système nerveux autonome bascule rapidement pour s'adapter à la situation — autrement dit, un état de grande capacité d'adaptation (Task Force, 1996 ; Shaffer & Ginsberg, 2017).

Voici le point essentiel. La fluctuation n'est pas un signe de problème — au contraire, elle peut être un signe de bon équilibre. Le cœur n'est pas une machine qui maintient un rythme fixe ; c'est un accordeur vivant, qui ajuste finement son tempo à chaque inspiration et chaque expiration, à chaque moment de tension et de relâchement. Ce que Feelmo observe, c'est précisément cette « souplesse ».

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 les traite comme des ingrédients, non comme des composantes publiques du score. L'application combine les indices dérivés de la HRV avec la qualité de la mesure et votre propre référence, plutôt que d'exposer une mesure unique comme score.

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 une simple périodicité ; il possède une structure fractale et complexe. Les analyses fondées sur la forme et sur la complexité ont été étudiées comme des moyens de saisir la « qualité » de l'équilibre (Shaffer & Ginsberg, 2017). L'idée est qu'un rythme cardiaque sain est « modérément complexe » — trop monotone ou trop désordonné, et la capacité d'adaptation décline. Cette perspective non linéaire est une idée qui nous tient à cœur en arrière-plan.

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 qu'au repos, la PRV concorde bien avec la HRV mesurée par ECG (Schäfer & Vagedes, 2013). En revanche, comme la concordance diminue lors des mouvements du corps ou de l'exercice, on accorde davantage de poids aux données prises au repos et pendant le sommeil. L'Apple Watch mesure au niveau du bras — un endroit qui bouge facilement — si bien que du bruit s'immisce lorsque le poignet est en mouvement. C'est aussi l'une des raisons pour lesquelles Feelmo accorde une valeur particulière aux données recueillies « quand vous êtes assis et posé » ou « pendant votre sommeil ».

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 combine plusieurs indices dérivés de la HRV, la qualité de la mesure et l'écart par rapport à votre propre référence pour construire votre score Balance (0–100) à partir de la HRV issue de l'Apple Watch. Ce n'est pas l'affichage direct d'une mesure publique unique.

Les principes pour l'interpréter restent toujours les mêmes.

• Lisez-le comme l'écart par rapport à votre propre référence, non par rapport aux autres. Plutôt que « au-dessus/en dessous de la moyenne », nous regardons « comment vous fluctuez aujourd'hui par rapport à votre soi habituel »
• Accordez du poids aux mesures prises dans des conditions comportant peu de facteurs externes — surtout pendant le sommeil, ou quand vous êtes assis et posé. Comme le poignet est vulnérable aux mouvements du corps, les données issues de situations stables sont plus fiables
• Recevez-le à travers les expressions de vos six compagnons placées à ses côtés, plutôt qu'à travers le score lui-même. Nous traduisons le chiffre non pas en une « note » mais en douces paroles d'observation pour vous, aujourd'hui — nous ne portons jamais de jugements définitifs

La manière exacte dont ces multiples indices sont intégrés et convertis en score Balance de 0 à 100 — la composition et la pondération précises — relève de la logique d'analyse propre à Feelmo et n'est pas divulguée publiquement. Ce qui compte ici, c'est le principe selon lequel Feelmo ne « devine pas vos émotions » mais veille doucement sur l'équilibre de votre système nerveux autonome. Pour la science en arrière-plan, voyez aussi La science de Balance, et pour savoir comment lire le score, voyez 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.