Calculadora de VFC: RMSSD, SDNN, espectro y DFA α1 a partir de intervalos RR

Cómo se usa

1. Exporta los intervalos RR desde tu aplicación de registro. La mayoría de las aplicaciones de banda pectoral pueden hacerlo: Polar Sensor Logger, Elite HRV y HRV Logger guardan un archivo CSV o TXT, y Kubios exporta un archivo de texto con los intervalos.
2. Pega los valores en el cuadro o abre el archivo. Se admiten una línea de encabezado, una columna de tiempo y notas después de los valores.
3. Pulsa «Calcular la VFC». Revisa la línea bajo el resultado: indica qué columna se leyó y si los valores se tomaron como milisegundos o como segundos. Si no es correcto, elige tú la unidad y vuelve a calcular.

Formatos que lee

• Una lista sencilla, con un intervalo por línea o separados por comas, espacios o tabulaciones.
• Una tabla separada por comas, puntos y comas o tabulaciones. La columna RR se encuentra por un encabezado como RR, RRI, rr_ms, RR-interval [ms], IBI o interval. Sin encabezado, toma la única columna cuyos valores parecen intervalos entre latidos y no van siempre en aumento, de modo que una columna de tiempo nunca se lee como intervalos.
• Milisegundos o segundos. Si el encabezado indica una unidad, como [ms] o (s), se usa; si no, los valores menores de 10 se leen como segundos. También se admiten comas decimales (0,812).
• Hasta 50.000 intervalos, unas 14 horas a 60 latidos por minuto, en un archivo de hasta 5 MB.

Qué significan los valores

Antes de calcular nada, la calculadora aplica su propia regla: los intervalos fuera de 300 a 2000 ms, y los que se alejan más de un 25 % de la mediana de sus vecinos, se eliminan como artefactos: latidos omitidos o extra, no cambios reales. Nunca se calculan diferencias a través de un latido eliminado. El resultado enumera cada latido eliminado y lo marca en el tacograma. Otros programas, y la demostración de la página del glosario sobre los artefactos, usan otras reglas y pueden marcar latidos distintos.

RMSSD

Cuánto difiere cada intervalo del siguiente, en milisegundos. En reposo refleja sobre todo la actividad parasimpática, la que calma el organismo. Es el valor que la mayoría de las aplicaciones muestran como VFC.

lnRMSSD

El logaritmo natural del RMSSD, que separa los valores bajos y facilita calcular medias a lo largo de semanas.

SDNN

La desviación estándar de todos los intervalos válidos: la variabilidad global, rápida y lenta a la vez.

pNN50

La proporción de intervalos vecinos que difieren en más de 50 ms.

SD1 y SD2

La anchura y la longitud de la nube del Diagrama de Poincaré. SD1 es el RMSSD dividido entre √2, así que contiene la misma información. SD2 se calcula a partir del SDNN y de SD1, como √(2 × SDNN² − SD1²) (Brennan y colaboradores, 2001).

Índice de estrés de Baevsky

Muestra hasta qué punto se agrupan los intervalos. Solo se muestra con al menos 2 minutos de latidos, porque el histograma en que se basa necesita una serie larga.

Índice triangular de la VFC y TINN

Dos valores que se leen del histograma de intervalos en clases de 7,8125 ms: el número de intervalos dividido entre la altura de la clase más llena, y la anchura de la base del triángulo que mejor se ajusta al histograma. Ambos aumentan con la variabilidad y están pensados para registros de 5 minutos a 24 horas.

Potencia LF, HF, VLF y ULF

La variabilidad dividida según la rapidez con que se repite: la HF (0,15–0,4 Hz) sigue la respiración, la LF (0,04–0,15 Hz) mezcla ritmos de la presión arterial con la respiración lenta, y la VLF (0,003–0,04 Hz) y la ULF (por debajo de 0,003 Hz) son aún más lentas. Cada una es el área bajo el espectro en su banda, en ms². El espectro se calcula con el método de Welch sobre los intervalos remuestreados a 4 Hz y con la tendencia eliminada mediante smoothness priors. En un registro de 5 minutos, la VLF es sobre todo deriva lenta; la Task Force desaconseja interpretarla en registros tan cortos.

LF n.u., HF n.u. y LF/HF

LF y HF como proporciones de su suma (unidades normalizadas), y su cociente. Describen el equilibrio entre las dos bandas, no el equilibrio entre las dos ramas del sistema nervioso.

DFA α1 y α2

Análisis de fluctuaciones sin tendencia: cómo crecen los altibajos de los intervalos según la ventana que se observa, con 4–16 latidos (α1) y 16–64 latidos (α2). Cerca de 1, los latidos tienen memoria a todas las escalas; cerca de 0,5, se comportan como ruido. Los registros en reposo suelen dar un α1 de alrededor de 1 o más, aunque un ritmo respiratorio intenso y regular puede reducirlo. El ejercicio lo lleva de alrededor de 1 con esfuerzo suave hacia 0,5 con esfuerzo intenso; el umbral de 0,75 que usan algunas aplicaciones solo se aplica durante una prueba de rampa.

Entropía muestral y entropía aproximada

Lo impredecible que es el ritmo: si a las secuencias de dos latidos parecidos les sigue un tercero que también coincide. Más alto significa menos regular. La entropía muestral es la versión más reciente y con menos sesgo.

¿Qué duración de registro necesita cada medida?

Los paneles cuyo mínimo no se cumple lo indican en lugar de mostrar un valor. Los mínimos que usa la calculadora: HF 1 minuto, LF 2 minutos, VLF 5 minutos, ULF 24 horas; medidas del histograma 5 minutos; DFA α1 64 latidos, α2 20 minutos; entropía muestral y aproximada 200 latidos.

La duración y las condiciones del registro cambian los valores

Las medidas de VFC dependen de cuánto tiempo registraste y de lo que hacías. El estándar de la Task Force de 1996 fija 5 minutos como registro de corta duración y advierte de que no deben compararse valores de SDNN de registros de distinta duración, porque el SDNN aumenta cuanto más largo es el registro. El RMSSD es más estable en registros cortos, pero la postura, la respiración, hablar, el café y la hora del día lo hacen variar.

Por eso conviene comparar en igualdad de condiciones: la misma duración, la misma posición y la misma hora del día. Para comparar con datos publicados, usa un registro en reposo de 5 minutos y luego comprueba el RMSSD en el comprobador de VFC. Para hacer el registro, usa la prueba de VFC con banda pectoral.

Fuentes

• 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. doi:10.1161/01.CIR.93.5.1043
• Brennan M, Palaniswami M, Kamen P. Do existing measures of Poincaré plot geometry reflect nonlinear features of heart rate variability? IEEE Transactions on Biomedical Engineering 2001;48(11):1342–1347. doi:10.1109/10.959330
• Tarvainen MP, Ranta-aho PO, Karjalainen PA. An advanced detrending method with application to HRV analysis. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 2002;49(2):172–175. doi:10.1109/10.979357
• Peng CK, Havlin S, Stanley HE, Goldberger AL. Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series. Chaos 1995;5(1):82–87. doi:10.1063/1.166141
• Richman JS, Moorman JR. Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy. American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology 2000;278(6):H2039–H2049. doi:10.1152/ajpheart.2000.278.6.H2039
• Pincus SM. Approximate entropy as a measure of system complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences 1991;88(6):2297–2301. doi:10.1073/pnas.88.6.2297