ทำความรู้จัก HRV (ความแปรปรวนของอัตราการเต้นหัวใจ)

หน้านี้อธิบาย HRV (ความแปรปรวนของอัตราการเต้นหัวใจ) ที่ Feelmo ใช้เป็นจุดเริ่มต้น ลึกขึ้นอีกระดับพร้อมแหล่งอ้างอิง เนื้อหาค่อนข้างเชิงเทคนิค — สำหรับผู้ที่อยากเข้าใจความหมายของคะแนนอย่างลึกซึ้ง

จังหวะหัวใจกับ "ช่วงเวลาระหว่างจังหวะ"

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

ขณะที่ "อัตราการเต้นหัวใจ (จำนวนครั้งต่อนาที)" บอกความเร็วเฉลี่ย HRV บอกว่าช่วงเวลานั้นผันแปรมากแค่ไหน แม้จะเป็น "60 bpm" เท่ากัน ก็มีทั้งหัวใจที่เต้นสม่ำเสมอเหมือนนาฬิกา และหัวใจที่ยืดหดตามลมหายใจ โดยทั่วไปถือว่าแบบหลังมีความสามารถปรับตัวของระบบประสาทอัตโนมัติสูงกว่า (Task Force, 1996; Shaffer & Ginsberg, 2017)

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

สามขอบเขตของการวิเคราะห์

วิธีวิเคราะห์ HRV แบ่งกว้าง ๆ เป็นสาม "ขอบเขต" (Task Force, 1996; Shaffer & Ginsberg, 2017)

1. ขอบเขตเวลา (time-domain)

แสดงการกระจายของ R-R interval เป็นค่าสถิติบนแกนเวลา

2. ขอบเขตความถี่ (frequency-domain)

แยกความผันแปรของ R-R interval เป็นองค์ประกอบความถี่

• HF (ความถี่สูง 0.15–0.40 Hz) — ความผันแปรจากการหายใจ สะท้อนกิจกรรมพาราซิมพาเทติกเป็นหลัก
• LF (ความถี่ต่ำ 0.04–0.15 Hz) — เกี่ยวข้องกับ baroreflex ฯลฯ รวมทั้งซิมพาเทติกและพาราซิมพาเทติก
• อัตราส่วน LF/HF — เคยถูกมองว่าเป็น "สมดุลซิมพาเทติก·พาราซิมพาเทติก" แต่การตีความนี้ถูกชี้ว่าง่ายเกินไป (Billman, 2013) Feelmo ไม่ถือว่า LF/HF คือ "สมดุลในตัวมันเอง"

ภาพ: เมื่อหายใจเข้า หัวใจเต้นเร็วขึ้นเล็กน้อย เมื่อหายใจออกก็ช้าลงเล็กน้อย (respiratory sinus arrhythmia, RSA) ความผันแปรตามการหายใจนี้เป็นแหล่งหลักขององค์ประกอบ HF และสะท้อนการทำงานของเส้นประสาทเวกัส (Berntson et al., 1993)

3. ไม่เชิงเส้น (nonlinear)

จังหวะหัวใจไม่ใช่วงรอบอย่างง่าย แต่มีโครงสร้างแบบแฟร็กทัลที่ซับซ้อน Poincaré plot, เอนโทรปี, และ DFA (detrended fluctuation analysis) ถูกศึกษาในฐานะวิธีจับ "คุณภาพ" และความซับซ้อนของสมดุล (Shaffer & Ginsberg, 2017)

วิธีวัด ― ECG กับเซนเซอร์แสง

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

ในสภาวะพัก มีการรายงานในการทบทวนเชิงระบบว่า PRV สอดคล้องดีกับ HRV ที่อิง ECG (Schäfer & Vagedes, 2013) ส่วนขณะเคลื่อนไหวหรือออกกำลังกาย ความสอดคล้องลดลง จึงให้ความสำคัญกับข้อมูลขณะพักและขณะหลับ

ความยาวและเงื่อนไขของการวัด

• การบันทึกระยะสั้นมาตรฐานคือ 5 นาที (Task Force, 1996)
• ความสมเหตุสมผลของการบันทึก "สั้นพิเศษ" แตกต่างกันตามดัชนี RMSSD ยังคงค่อนข้างเสถียรแม้บันทึกสั้น (Munoz et al., 2015; Laborde et al., 2017)
• ดัชนีทุกตัวได้รับผลจากท่าทาง การหายใจ ช่วงเวลา คาเฟอีน และการเคลื่อนไหว ดังนั้นการทำให้เงื่อนไขการวัดเหมือนกันสำคัญที่สุด (Laborde et al., 2017)

Feelmo จัดการอย่างไร

Feelmo ใช้ RMSSD เป็นมาตรฐาน ในบรรดาดัชนีเหล่านี้ โดยเน้นข้อมูลขณะหลับที่มีปัจจัยภายนอกน้อย และอ่านโดยเทียบกับเส้นฐานของคุณเอง

จะผสานหลายดัชนีให้เป็นค่าสมดุล 0–100 อย่างไร ― องค์ประกอบและการถ่วงน้ำหนักที่เจาะจงนั้นคือหัวใจของ Lumo Core และไม่เปิดเผยในฐานะความลับทางการค้า ดูวิทยาศาสตร์เบื้องหลังได้ที่ วิทยาศาสตร์ของสมดุล

References

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.