Nichtlineare HRV-Parameter beschreiben das Muster Ihrer Herzschlagabstände statt ihrer Streuung. Der SDNN SDNN Die Standardabweichung aller NN-Intervalle einer Aufzeichnung, in Millisekunden. Sie misst die Gesamtvariabilität, und ihr Wert hängt stark von der Dauer der Aufzeichnung ab. Mehr zu SDNN sagt, wie weit die Abstände umherwandern; der RMSSD RMSSD Quadratwurzel aus dem Mittelwert der quadrierten Differenzen aufeinanderfolgender Intervalle: eine HRV-Messgröße in ms, die zeigt, wie stark sich jeder Herzschlagabstand vom nächsten unterscheidet. Spiegelt vor allem die Vagusaktivität wider. Mehr zu RMSSD sagt, wie stark sie von Schlag zu Schlag springen; die nichtlinearen Parameter fragen, ob sich die Schläge an frühere Schläge „erinnern“ ( trendbereinigte Fluktuationsanalyse DFA α1 Der kurzfristige Skalierungsexponent der trendbereinigten Fluktuationsanalyse. Nahe 1 haben die Schläge auf jeder Skala ein Gedächtnis; nahe 0,5 verhalten sie sich wie Rauschen. α2 ist dieselbe Steigung über längere Abschnitte. Mehr zu DFA α1 ), wie vorhersagbar der nächste ist ( Sample Entropy Sample Entropy Wie unvorhersagbar die Folge der Herzschläge ist: der negative Logarithmus der Wahrscheinlichkeit, dass übereinstimmende Schlagfolgen auch einen Schlag länger übereinstimmen. Nahe 0 heißt sich wiederholendes Muster, ab 2 nahezu zufällig. Mehr zu Sample Entropy und Approximate Entropy Approximate Entropy Die ältere Verwandte der Sample Entropy, ohne Einheit: ein Maß für die Regelmäßigkeit, das jede Schlagfolge als mit sich selbst übereinstimmend zählt und deshalb bei kurzen Aufzeichnungen zu niedrigen Werten neigt. Mehr zu Approximate Entropy ) und wie der Rhythmus auf einen vorzeitigen Schlag reagiert ( Herzfrequenzturbulenz Herzfrequenzturbulenz Kurze Beschleunigung und langsamere Erholung des Herzrhythmus nach einer ventrikulären Extrasystole, im 24-Stunden-EKG als zwei Zahlen erfasst: Turbulence Onset (%) und Turbulence Slope (ms pro Schlag). Mehr zu Herzfrequenzturbulenz , Dezelerationskapazität Dezelerationskapazität Die durchschnittliche Größe der Verlangsamungen des Herzens in Millisekunden, ermittelt durch Mittelung des Musters rund um jeden Schlag, der langsamer ist als der vorige. Ein vagales 24-Stunden-Maß, das nach Herzinfarkten verwendet wird. Mehr zu Dezelerationskapazität ). Um mit einem Wearable die eigene Erholung zu verfolgen, brauchen Sie sie nicht. Sie kommen in Forschungssoftware vor, und das europäische Positionspapier von 2015 zu ihnen kam zu dem Schluss, dass sie das Verständnis des Signals vorangebracht haben, ihr Einsatz als klinische Werkzeuge aber bisher eher begrenzt war.
Warum „nichtlinear“
Nehmen Sie eine Aufzeichnung, mischen Sie die Schläge in zufällige Reihenfolge und berechnen Sie den SDNN: Er ändert sich nicht. Das Histogramm, der Triangularindex HRV-Triangularindex Die Zahl der NN-Intervalle einer Aufzeichnung, geteilt durch die Höhe der höchsten Säule ihres Histogramms. Ein einheitenloses geometrisches Maß der Gesamtvariabilität, auf das einige fehlerhafte Schläge kaum Einfluss haben. Mehr zu HRV-Triangularindex und der Baevsky-Index Stressindex nach Baevsky Eine Zahl ohne Einheit, berechnet aus dem Histogramm der Herzschlagabstände. Sie steigt, wenn der Rhythmus gleichmäßiger und weniger variabel wird; Baevsky deutete das als Belastung der Regulation des Körpers. Mehr zu Stressindex nach Baevsky ändern sich ebenfalls nicht. Diese Parameter erfassen nur die Streuung der Abstände. Das Mischen zerstört die Reihenfolge, und in der Reihenfolge steckt die Physiologie: die Atemwelle, die langsamere Blutdruckwelle, die Art, wie auf einen langsamen Schlag meist ein weiterer langsamer folgt. Verfahren, die die Reihenfolge auswerten und deren Ergebnisse nicht bloße Summen der Werte sind, heißen nichtlinear. Peng, Havlin, Stanley und Goldberger machten diese Familie von Verfahren 1995 bekannt, indem sie zeigten, dass gesunde Herzen langreichweitige Korrelationen aufweisen, die bei schwerer Herzinsuffizienz zusammenbrechen.
Die zwei, denen Sie begegnen werden
DFA α1: Erinnern sich die Schläge?
Hat der Rhythmus ein Gedächtnis?
Fünf Minuten der Beispielaufzeichnung
- α1 (4–16 Schläge)
- 0,49
- α2 (16–64 Schläge)
- 0,65
Die Aufzeichnung „In Ruhe“ ist synthetisch: eine saubere Atemwelle alle vier Schläge mit zufälligem Rauschen zwischen den Schlägen. Über 4 bis 16 Schläge sieht sie daher fast wie Rauschen aus (α1 0,49), und die langsameren Wellen geben 16 bis 64 Schlägen etwas Gedächtnis (α2 0,65). Echte Aufzeichnungen in Ruhe ergeben meist ein α1 von etwa 1 oder mehr.
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Ein doppelt logarithmisches Diagramm der Fluktuation über der Boxgröße von 4 bis 64 Schlägen, mit Punkten für jede Boxgröße und zwei angepassten Geraden: eine über 4 bis 16 Schläge für α1, eine über 16 bis 64 Schläge für α2. Anzeigen nennen α1 und α2. Danach folgt ein Satz, der sie erklärt. Vier Schaltflächen wählen die Aufzeichnung in Ruhe, weißes Rauschen, 1/f-Rauschen oder die Aufzeichnung mit Extrasystolen; ein Regler mischt weißes Rauschen in die gewählte Reihe.
Die trendbereinigte Fluktuationsanalyse fragt, wie stark die Schwankung der Reihe zunimmt, wenn man immer längere Abschnitte betrachtet; aufgetragen wird das auf doppelt logarithmischen Achsen. Weißes Rauschen ohne Gedächtnis ergibt eine Steigung von 0,5; 1/f-Rauschen mit Gedächtnis auf allen Zeitskalen ergibt 1; ein Random Walk ergibt 1,5. Fünf Minuten der Beispielaufzeichnung ergeben α1 = 0,49 über 4 bis 16 Schläge und α2 = 0,65 über 16 bis 64. Wechseln Sie zu weißem Rauschen, und beide Steigungen liegen nahe 0,5 (α1 0,48); wechseln Sie zu 1/f-Rauschen, und sie liegen nahe 1 (α1 1,04). Echte Aufzeichnungen in Ruhe kommen meist auf etwa 1 oder mehr. Die Beispielaufzeichnung liefert einen niedrigen Wert, weil sie synthetisch ist: eine saubere Atemwelle alle vier Schläge mit zufälligem Rauschen zwischen den Schlägen, was auf kurzen Zeitskalen wie Rauschen aussieht. Ein starker, regelmäßiger Atemausschlag kann auch echte α1-Werte in dieselbe Richtung nach unten ziehen. Bei Belastung sinkt α1 mit steigender Anstrengung von etwa 1 in Richtung 0,5, und manche Trainings-Apps zeigen ihn deshalb live an.
Sample Entropy: Wie vorhersagbar ist der nächste Schlag?
Wie vorhersagbar ist der nächste Schlag?
Fünf Minuten der Beispielaufzeichnung
- SampEn
- 1,67
- ApEn
- 1,02
- Toleranz r
- 5,7 ms
- m-Übereinstimmungen
- 13
- (m+1)-Übereinstimmungen
- 1
In Ruhe, m = 2, r = 0,20 × SD = 5,7 ms. Die hervorgehobene Folge aus 2 Schlägen stimmt innerhalb von 5,7 ms mit 13 anderen Folgen überein; 1 davon stimmt auch dann noch überein, wenn beide Folgen einen Schlag länger sind. Über jede Folge der Aufzeichnung gezählt, beträgt die Sample Entropy 1,67: Der Atemrhythmus macht den nächsten Schlag teilweise vorhersagbar.
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Ein Liniendiagramm von 64 Herzschlagintervallen in ihrer Reihenfolge. Ein hervorgehobener Kasten markiert eine Vergleichsfolge aus m Schlägen mit einem Toleranzband von plus/minus r Millisekunden um jeden ihrer Schläge; hellere Kästen markieren andere Folgen aus m Schlägen, die innerhalb des Bands zur Vergleichsfolge passen, und dunklere Kästen jene, die auch dann noch passen, wenn beide Folgen einen Schlag länger sind. Anzeigen nennen die Sample Entropy, die Approximate Entropy, die Toleranz in Millisekunden und die beiden Anzahlen von Übereinstimmungen. Danach folgt ein Satz, der sie erklärt. Zwei Regler stellen m (1 bis 4 Schläge) und r (0,1- bis 0,6-Faches der Standardabweichung) ein; drei Schaltflächen wählen eine periodische Reihe, die Aufzeichnung in Ruhe oder zufällige Schläge.
Die Sample Entropy nimmt jede Folge aus zwei Schlägen, sucht die Folgen, die ihr innerhalb einer Toleranz entsprechen, und fragt, wie viele davon einen Schlag später noch übereinstimmen. Der negative Logarithmus dieses Anteils ist die Entropie. Die Beispielaufzeichnung erreicht 1,67; eine vollkommen periodische Reihe erreicht 0,01, weil jede Übereinstimmung bestehen bleibt; zufällige Schläge erreichen 2,35. Richman und Moorman entwickelten sie im Jahr 2000, um die Schwächen der älteren Approximate Entropy zu beheben: Diese zählte jede Folge als Übereinstimmung mit sich selbst, und ihre Werte verschoben sich mit der Länge der Aufzeichnung. Beide hängen stark von der Länge der Folge , der Toleranz und der Zahl der Schläge ab; daher lassen sich Werte aus verschiedenen Programmen oder Aufzeichnungsdauern nicht vergleichen.
Die klinischen Parameter
Die Herzfrequenzturbulenz und die Dezelerationskapazität wurden als Risikomarker entwickelt und vor allem an 24-Stunden-EKGs von Menschen getestet, die einen Herzinfarkt hinter sich hatten. Die Turbulenz liest den Baroreflex Baroreflex Der Reflex, der den Blutdruck von Schlag zu Schlag stabilisiert, indem er die Herzfrequenz ändert. Durch seine eingebaute Verzögerung steigt und fällt die Herzfrequenz etwa alle 10 Sekunden: der 0,1-Hz-Rhythmus in der LF-Leistung. Mehr zu Baroreflex aus der Reaktion des Rhythmus auf eine ventrikuläre Extrasystole Extrasystole Ein Herzschlag, der nicht vom normalen natürlichen Schrittmacher des Herzens ausgeht und meist zu früh kommt. Extrasystolen sind häufig, verzerren die HRV aber, wenn man sie nicht entfernt oder korrigiert. Mehr zu Extrasystole ab; die Dezelerationskapazität mittelt die Verlangsamungen des Herzens über einen Tag. In einer Studie der Arbeitsgruppe um Bauer von 2006 mit 1.455 Überlebenden eines Herzinfarkts, deren Ergebnis sich in zwei weiteren Kohorten bestätigte, sagte die Dezelerationskapazität die Sterblichkeit besser voraus als die Auswurffraktion oder der SDNN. Das sind Risikomarker für Kardiologinnen und Kardiologen, keine Wellness-Werte, und Wearables zeigen sie nicht an.
Das Urteil
Die Arbeitsgruppe um Sassi sichtete 2015 die gesamte Familie für die e-Cardiology-Arbeitsgruppe der European Society of Cardiology und die European Heart Rhythm Association: fraktale Parameter, Entropie, symbolische Dynamik und Chaos. Sie kommt zu dem Schluss, dass die Verfahren das Verständnis des Signals verbessert haben, dass Ergebnisse aus Speziallaboren bei ausgewählten Patientinnen und Patienten interessant sind, aber keinen klinischen Einsatz begründen, dass der Erfolg bei der Entwicklung klinischer Werkzeuge, etwa zur Risikoidentifikation, eher begrenzt war und dass neue prospektive Studien nötig sind. Die Übersichtsarbeit von Shaffer und Ginsberg (2017) führt die Parameter neben denen der Task Force der European Society of Cardiology und der North American Society of Pacing and Electrophysiology auf und merkt zum Beispiel an, dass die DFA für Aufzeichnungen über mehrere Stunden entwickelt wurde.
Brauchen Sie sie?
Für eine Morgen- oder Nachtmessung mit einem Wearable: nein. Der RMSSD oder lnRMSSD lnRMSSD Der natürliche Logarithmus des RMSSD, ohne Einheit. Das Logarithmieren gleicht die Streuung der RMSSD-Werte aus, sodass sich Veränderungen von Tag zu Tag leichter vergleichen und auswerten lassen. Mehr zu lnRMSSD im Vergleich zu Ihrer eigenen Baseline Baseline Ihr eigenes übliches HRV-Niveau samt Schwankungsbreite, ermittelt aus Messungen über mehrere Wochen, immer unter gleichen Bedingungen. Der Vergleich mit der Baseline sagt mehr aus als der Vergleich mit anderen Menschen. Mehr zu Baseline beantwortet die Frage, für die diese Messungen taugen, und die nichtlinearen Werte brauchen sauberere, längere Aufzeichnungen, als ein Sensor am Handgelenk liefert, sowie Einstellungen, die Sie konstant halten müssten. Sie zu kennen lohnt sich, wenn Sie Forschungsarbeiten lesen, Kubios HRV oder ein ähnliches Programm nutzen oder DFA α1 in einer Trainings-App sehen. Die Glossarseiten zu DFA α1, Sample Entropy, Approximate Entropy, Herzfrequenzturbulenz und Dezelerationskapazität liefern zu jedem Parameter die Formel und ein Rechenbeispiel, und Was bedeuten LF, HF, VLF und n.u. in meiner HRV-App? behandelt die Frequenzwerte, die meist daneben stehen.