Comment étudier la VFC : guide pour les chercheurs

Ce guide s’adresse à toute personne qui prépare une étude ou un essai avec la variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) comme mesure : une tâche de stress en laboratoire, un examen, ou plusieurs jours d’enregistrement continu dans la vie quotidienne. Il se termine par une liste de contrôle à parcourir avant, pendant et après le recueil des données. La lecture des articles sur la VFC fait l’objet de la leçon Lire une étude de VFC ou la validation d’un appareil ; cette page explique comment mener une étude.

Ce que la VFC peut et ne peut pas indiquer

La VFC est la variation du temps entre les battements du cœur. Les mesures que la plupart des études sur le stress utilisent proviennent d’enregistrements courts et reflètent surtout le nerf vague nerf vague Nerf vague Le principal nerf du système nerveux parasympathique, qui va du tronc cérébral au cœur, aux poumons et à l’intestin. Ses signaux rapides vers le cœur sont à l’origine de l’essentiel de la VFC d’un battement à l’autre. En savoir plus sur Nerf vague , le « frein » parasympathique parasympathique Système nerveux parasympathique La branche « repos et digestion » du système nerveux autonome. Elle ralentit le cœur, surtout par le nerf vague, et produit l’essentiel de la variation de la VFC d’un battement à l’autre. En savoir plus sur Système nerveux parasympathique qui ralentit le cœur :

• RMSSD RMSSD RMSSD Racine carrée de la moyenne des carrés des différences successives : mesure de VFC calculée à partir de l’écart entre chaque intervalle entre battements et le suivant, en millisecondes. Elle reflète surtout l’activité vagale. En savoir plus sur RMSSD (racine carrée de la moyenne des carrés des différences successives) : l’écart entre chaque intervalle et le suivant, en millisecondes.
• lnRMSSD lnRMSSD lnRMSSD Logarithme népérien du RMSSD, sans unité. Le logarithme atténue la dispersion des valeurs de RMSSD, ce qui facilite la comparaison et l’analyse des variations d’un jour à l’autre. En savoir plus sur lnRMSSD , le logarithme népérien du RMSSD, qui rapproche de la normale sa distribution asymétrique.
• Puissance HF Puissance HF Puissance HF La variance des intervalles entre battements dans la bande de 0,15 à 0,40 Hz (en ms²), celle de la respiration normale. Elle reflète surtout l’activité vagale quand on respire de 9 à 24 fois par minute. En savoir plus sur Puissance HF (hautes fréquences) : la variabilité aux fréquences respiratoires, de 0,15 à 0,4 Hz dans la définition de la Task Force de 1996 (Société européenne de cardiologie et Société nord-américaine de stimulation et d’électrophysiologie).
• L’ arythmie sinusale respiratoire arythmie sinusale respiratoire Arythmie sinusale respiratoire Accélération normale de la fréquence cardiaque à l’inspiration et ralentissement à l’expiration. Commandée par le nerf vague, elle représente une grande part de la VFC au repos. En savoir plus sur Arythmie sinusale respiratoire (ASR) : l’accélération du cœur à chaque inspiration et son ralentissement à chaque expiration, que la puissance HF et le RMSSD captent en grande partie.

Laborde et ses collègues (2017) voient dans ces mesures des indicateurs du tonus vagal cardiaque tonus vagal cardiaque Tonus vagal L’influence continue du nerf vague sur le cœur, qu’il ralentit. On l’estime en général à partir de mesures de VFC comme le RMSSD et la puissance HF. En savoir plus sur Tonus vagal et recommandent d’en analyser une seule comme mesure principale : le RMSSD, une mesure d’ASR entre pic et creux, ou la puissance HF. Shaffer et Ginsberg (2017) exposent les bases de chacune.

Ce que la VFC n’indique pas, c’est le stress lui-même. Une revue de 2018 portant sur 37 études a constaté que la VFC changeait en réponse au stress dans la plupart d’entre elles, et que le résultat le plus fréquent était une moindre activité parasympathique (Kim et coll., 2018). D’autres sollicitations produisent la même baisse. Dans environ 9 millions de mesures matinales issues d’une application pour téléphone, la VFC baissait après l’alcool, un entraînement intense et la maladie, ce qui a conduit les auteurs à la qualifier de marqueur sensible mais non spécifique du stress (Altini et Plews, 2021).

Quatre éléments font varier la VFC indépendamment du stress, et un protocole doit tenir compte de chacun :

• La respiration. La fréquence et l’amplitude respiratoires modifient l’ASR et la puissance HF, et peuvent ainsi agir comme facteurs de confusion quand on lit ces deux mesures comme des indicateurs du tonus vagal (Grossman et Taylor, 2007).
• La posture et le mouvement. Se mettre debout, parler et marcher modifient la VFC. Grossman et Taylor décrivent l’ASR comme « profondément influencée » par l’activité physique du moment, ce qui peut biaiser les estimations du tonus vagal.
• La fréquence cardiaque. Toutes les mesures courantes de VFC augmentent quand l’ intervalle entre deux battements intervalle entre deux battements Intervalle RR Durée entre deux battements du cœur, en millisecondes, mesurée entre les pics R d’un ECG. La VFC se calcule à partir d’une série de ces intervalles. En savoir plus sur Intervalle RR s’allonge ; un cœur plus rapide tend donc à montrer moins de variabilité. De Geus et ses collègues (2019) soutiennent que la VFC n’est ni simplement ni uniformément un substitut de la fréquence cardiaque, et concluent par des conseils pour présenter les deux ensemble.
• Le rapport LF/HF rapport LF/HF Rapport LF/HF Puissance LF divisée par la puissance HF, sans unité. Proposé comme indicateur de l’équilibre entre les systèmes sympathique et parasympathique, il ne permet pas, selon la recherche, de le mesurer de façon fiable. En savoir plus sur Rapport LF/HF . Il ne mesure pas un « équilibre » entre les branches sympathique sympathique Système nerveux sympathique La branche « combat ou fuite » du système nerveux autonome. Elle accélère le cœur et le fait battre plus fort, mais agit trop lentement pour piloter la VFC d’un battement à l’autre. En savoir plus sur Système nerveux sympathique et parasympathique (Billman, 2013). Évitez-le comme indicateur de stress.

Trois protocoles d’étude

Les trois protocoles ont en commun ce que Laborde et ses collègues (2017) appellent les trois R de la VFC : le repos (le niveau de base), la réactivité (le changement entre le niveau de base et l’événement) et la récupération (le changement entre l’événement et la suite).

Un facteur de stress en laboratoire : mesure de base, tâche, récupération

Le protocole le mieux contrôlé fait venir les personnes au laboratoire, enregistre une mesure de base au repos, applique un facteur de stress, puis enregistre la récupération. Le facteur de stress le plus connu est le Trier Social Stress Test (TSST) : environ 10 minutes de préparation, puis 10 minutes de discours libre et de calcul mental devant un public. Sur six études, il a fait monter la fréquence cardiaque et multiplié le cortisol salivaire par deux à quatre par rapport au niveau de base (Kirschbaum et coll., 1993). On utilise aussi des tâches plus simples, comme le calcul chronométré seul ou un travail sur ordinateur avec des facteurs de stress mentaux ajoutés. Dans l’une de ces études, 12 femmes ont effectué deux fois le même travail sur ordinateur, une fois avec des facteurs de stress ajoutés. La puissance HF était plus basse dans la séance stressante que dans la séance témoin et s’est en partie rétablie pendant les 8 minutes de repos qui ont suivi, alors que la pression artérielle n’était pas revenue à son niveau de repos au bout de ce temps (Hjortskov et coll., 2004).

1. Stabilisation au moins 5 min
2. Mesure de base 5 min
3. Préparation 10 min
4. Discours et calcul mental 10 min
5. Récupération au moins 10 min
6. Repos
7. Réactivité
8. Récupération

Une frise de cinq phases dont la taille suit la durée : stabilisation pendant au moins 5 minutes, mesure de base pendant 5 minutes, préparation pendant 10 minutes, discours et calcul pendant 10 minutes, et récupération pendant au moins 10 minutes. Une seconde rangée les regroupe : le repos couvre la stabilisation et la mesure de base, la réactivité couvre la préparation ainsi que le discours et le calcul, et la récupération couvre la dernière phase.

Quelle durée pour chaque phase :

• Stabilisation. Laborde et ses collègues (2017) demandent que les personnes gardent la position du test pendant au moins 5 minutes avant le début de la mesure de base. La position par défaut est la position assise, genoux à angle droit.
• Mesure de base. Cinq minutes, c’est la durée standard des enregistrements courts (Task Force, 1996). Jennings et ses collègues (1992), qui ont mesuré la fréquence cardiaque et la pression artérielle chez 48 jeunes hommes, notent que même 20 minutes de repos ne garantissent pas une mesure de base stable, et ont jugé acceptable la stabilité de mesures de base de 10 minutes au repos. Leur mesure de base « vanille », une simple tâche de détection de couleurs peu exigeante, faisait aussi bien que le repos seul, voire mieux.
• Fenêtres de tâche. Un lnRMSSD sur 1 minute a une bonne fiabilité (Laborde et coll., 2017). La puissance HF demande au moins environ 1 minute et la puissance LF puissance LF Puissance LF Variance des intervalles entre battements dans la bande de 0,04 à 0,15 Hz, en ms² : des rythmes qui se répètent toutes les 7 à 25 secondes. Autrefois interprétée comme un reflet de l’activité sympathique, une lecture aujourd’hui contestée. En savoir plus sur Puissance LF (basses fréquences) environ 2 (Task Force, 1996). Comparez des fenêtres de même durée : les valeurs issues d’enregistrements de durées différentes ne sont pas interchangeables (Shaffer et Ginsberg, 2017).
• Récupération. Aucune recommandation n’en fixe la durée : prévoyez-la assez longue pour voir le retour et fixez-la à l’avance. La pression artérielle peut mettre plus de temps que la VFC : dans l’étude de Hjortskov, la VFC s’était en partie rétablie après 8 minutes de repos, mais la pression artérielle n’était pas revenue à ses valeurs de repos.

Parler modifie la respiration : la VFC pendant un discours reflète donc en partie le discours lui-même ; enregistrez la respiration et interprétez la fenêtre du discours avec prudence. Une séance témoin avec le même minutage et la même posture, mais sans facteur de stress, dans un ordre contrebalancé, sépare l’effet du facteur de stress de celui de rester assis 40 minutes dans un laboratoire.

Un facteur de stress de la vie réelle : les examens

Les examens sont un facteur de stress que les étudiants rencontrent de toute façon, sans que le chercheur ait à le provoquer. On ne peut pas tirer au sort qui passe un examen ni quand : chaque étudiant est donc son propre témoin. Mesurez la même personne à la même heure de la journée, dans la même posture, des jours avec et sans examen.

1. Semaines avant Mesure de base au repos, à heure et posture fixes
2. Veille Mesure le soir, puis le sommeil de la nuit
3. Jour de l’examen Avant, pendant si possible, et après
4. Jours suivants Mesures de récupération
5. Semaines après Une seconde mesure de base, loin des examens

Une rangée de cinq points sur une ligne : plusieurs semaines avant, une mesure de base au repos à heure et posture fixes ; la veille, une mesure le soir puis le sommeil de la nuit ; le jour de l’examen, mis en évidence, avec des mesures avant, pendant si possible, et après ; les jours suivants, des mesures de récupération ; plusieurs semaines après, une seconde mesure de base loin des examens.

Chaque point répond à une question différente. La mesure de base prise des semaines avant sert de référence. Le soir et la nuit précédents montrent l’anticipation et la qualité du sommeil, et le sommeil fait varier la VFC à lui seul. Les mesures juste avant, pendant et après l’examen donnent la réactivité et la récupération. Une seconde mesure de base quelques semaines plus tard, loin des examens, sépare l’examen des changements lents au fil d’un semestre ou d’une saison, car une seule mesure de base ne permet qu’une comparaison avant-après.

Trois études montrent l’éventail des protocoles. Lucini et ses collègues (2002) ont examiné des étudiants d’université peu avant un examen, puis 3 mois plus tard, pendant les vacances. Le jour de l’examen, l’intervalle entre les battements était plus court, la pression artérielle plus élevée, une mesure normalisée des basses fréquences plus élevée et le gain du baroréflexe gain du baroréflexe Baroréflexe Réflexe qui stabilise la pression artérielle d’un battement à l’autre en modifiant la fréquence cardiaque. Son délai de réaction fait monter et descendre la fréquence cardiaque environ toutes les 10 secondes : c’est le rythme à 0,1 Hz de la puissance LF. En savoir plus sur Baroréflexe plus bas, et le cortisol salivaire était de 5,6 contre 2,4 ng/mL. Dimitriev et ses collègues (2016) ont enregistré 96 étudiants allongés pendant 5 minutes à deux jours différents, une fois au repos et une fois juste avant un examen oral. Avant l’examen, la fréquence cardiaque moyenne fréquence cardiaque moyenne RR moyen Durée moyenne entre deux battements dans un enregistrement, en millisecondes. La fréquence cardiaque en est l’inverse : elle vaut 60 000 divisé par le RR moyen. En savoir plus sur RR moyen était de 83 contre 72 battements par minute, et le SD1 SD1 SD1 et SD2 Deux mesures de la dispersion des points d'un diagramme de Poincaré, en millisecondes. Le SD1 en est la largeur et suit la variabilité à court terme, comme le RMSSD ; le SD2 en est la longueur et suit la variabilité globale. En savoir plus sur SD1 et SD2 , l’équivalent du RMSSD dans le diagramme de Poincaré diagramme de Poincaré Diagramme de Poincaré Nuage de points où chaque intervalle entre battements est placé en fonction du suivant, en millisecondes sur les deux axes. La forme du nuage montre d’un coup d’œil la variabilité à court terme et la variabilité globale. En savoir plus sur Diagramme de Poincaré , de 26 contre 36 ms. La baisse du SD1 persistait après ajustement statistique sur la fréquence cardiaque, ce qui n’était pas le cas des baisses du SDNN SDNN SDNN Écart type de tous les intervalles NN d’un enregistrement, en millisecondes. Il mesure la variabilité globale, et sa valeur dépend fortement de la durée de l’enregistrement. En savoir plus sur SDNN et de la puissance HF. Hammoud et ses collègues (2018) ont suivi 90 étudiants pendant 4 heures, soit 1 heure avant, 2 heures pendant et 1 heure après un examen final, sans enregistrement lors d’un jour plus calme. Le SDNN était le plus élevé dans l’heure suivant l’examen, et le RMSSD était plus élevé après l’examen que pendant. La fréquence cardiaque était la plus élevée dans l’heure précédant l’examen, consacrée aux activités habituelles d’avant examen, et la plus basse pendant l’examen.

Plusieurs jours d’enregistrement continu avec marqueurs d’événements et journaux

Le protocole le plus réaliste enregistre chaque battement pendant un ou plusieurs jours, tandis que les personnes vaquent à leurs occupations. Les événements sont consignés de deux façons : par des marqueurs d’événements, un appui sur un bouton ou une saisie dans une application au moment où quelque chose se produit, et par l’évaluation écologique instantanée (en anglais ecological momentary assessment, EMA), de courts questionnaires remplis sur téléphone plusieurs fois par jour (humeur, inquiétudes, activité ou caféine).

Battements d’une ceinture ECG

Mouvement

Marqueurs d’événements

Rappels du journal

Sommeil

Jour 1Jour 2Jour 3

Cinq pistes sur trois jours, les nuits étant grisées. La piste des battements est une ligne continue, plus haute pendant les nuits. La piste du mouvement montre des barres de hauteur variable pendant la journée et aucune la nuit. La piste des marqueurs d’événements comporte quelques traits verticaux par jour. La piste du journal comporte cinq points par jour, environ toutes les trois heures du matin au soir. La piste du sommeil comporte un bloc chaque nuit.

Deux études montrent ce que ce protocole permet de découvrir. Brosschot et ses collègues (2007) ont fait tenir à 52 personnes en bonne santé un journal horaire pendant une journée, tandis qu’un ECG ECG ECG Un enregistrement de l’activité électrique du cœur, réalisé avec des électrodes posées sur la peau. Les intervalles RR obtenus par ECG sont la méthode de référence pour mesurer la VFC. En savoir plus sur ECG ambulatoire enregistrait leur cœur. Les facteurs de stress et les inquiétudes allaient de pair avec une fréquence cardiaque plus élevée et une VFC plus basse pendant l’éveil ; les effets se prolongeaient pendant le sommeil de la nuit suivante, et la durée des inquiétudes jouait un rôle de médiateur dans l’effet des facteurs de stress. Verkuil et ses collègues (2016) sont allés un cran plus loin avec 32 personnes : un court étalonnage a établi comment le RMSSD de chacune baissait avec le mouvement, puis les 24 heures suivantes ont été examinées pour y repérer les périodes d’au moins 7,5 minutes pendant lesquelles le RMSSD baissait plus que le mouvement ne l’expliquait. Ces périodes allaient de pair avec les inquiétudes, une humeur moins positive et plus de tension, mais pas avec le nombre d’événements stressants rapportés.

Le mouvement est le principal problème des données de la vie quotidienne. L’activité physique modifie beaucoup l’ASR (Grossman et Taylor, 2007) : un protocole qui enregistre le mouvement peut distinguer une réponse au stress d’une marche, alors qu’un protocole qui ne l’enregistre pas risque de finir par mesurer le niveau d’activité des personnes.

La chaîne de mesure

Chaque valeur de VFC d’une étude passe par la même chaîne. Une erreur à n’importe quelle étape se répercute dans les statistiques.

1. 1 Capteur Ceinture thoracique ECG ou Holter ; montre ou bague PPG
2. 2 Intervalles RR Le temps entre deux battements, en ms
3. 3 Correction des artefacts Repérer, corriger et compter les mauvais battements
4. 4 Fenêtres Moins de 5 min, 5 min ou 24 h
5. 5 Mesures RMSSD, lnRMSSD, puissance HF
6. 6 Statistiques Variation chez chaque personne, modèles mixtes

Maintenir constant ou noter respiration, posture, heure de la journée, caféine, alcool, exercice récent, phase du cycle menstruel, médicaments

Six étapes numérotées sur une rangée : capteur, ceinture thoracique ECG ou Holter, ou montre ou bague PPG ; intervalles RR, le temps entre les battements en millisecondes ; correction des artefacts, repérer, corriger et compter les mauvais battements ; fenêtres, moins de 5 minutes, 5 minutes ou 24 heures ; mesures, RMSSD, lnRMSSD et puissance HF ; statistiques, changement intra-individuel et modèles mixtes. Dessous, une bande indique ce qu’il faut maintenir constant ou consigner : respiration, posture, heure de la journée, caféine, alcool, exercice récent, phase du cycle menstruel et médicaments.

Capteur

Un ECG date chaque battement grâce au pic R, une pointe nette du signal électrique du cœur, et sert de référence pour la VFC ; la Task Force (1996) donne de 250 à 500 échantillons par seconde comme plage optimale. Une ceinture thoracique est un ECG à une dérivation et convient bien aux séances en laboratoire et aux jours d’enregistrement ; un Holter clinique ajoute des dérivations et une relecture battement par battement. Les montres et les bagues utilisent la photopléthysmographie photopléthysmographie PPG Une méthode optique qui envoie de la lumière dans la peau et détecte l'afflux de sang qui accompagne chaque battement. La plupart des montres, des bagues et des applications utilisant la caméra du téléphone s'en servent pour estimer la VFC. En savoir plus sur PPG (PPG), qui date plutôt l’onde de pouls dans la peau. Une revue d’études comparant les deux a jugé le pouls assez précis au repos, mais l’activité physique et certains facteurs de stress mentaux dégradaient l’accord, souvent de façon inacceptable (Schäfer et Vagedes, 2013). Pour une tâche de stress, la PPG convient mal ; la page Montre ou ceinture : ce que la PPG change à la VFC passe en revue les erreurs étape par étape.

Intervalles RR et correction des artefacts

Le capteur fournit une série d’intervalles RR, les temps entre battements successifs. Les battements manqués, les battements en trop et les battements ectopiques battements ectopiques Battement ectopique Battement qui naît hors du stimulateur naturel du cœur et arrive en général trop tôt. Ces battements sont courants, mais ils faussent la VFC s’ils ne sont pas retirés ou corrigés. En savoir plus sur Battement ectopique (des battements prématurés qui ne naissent pas dans le stimulateur naturel du cœur stimulateur naturel du cœur Nœud sinusal Le stimulateur naturel du cœur, un petit groupe de cellules qui déclenche chaque battement normal. Livré à lui-même, il impose un rythme d'environ 100 battements par minute ; au repos, le nerf vague le maintient plus bas. En savoir plus sur Nœud sinusal ) faussent les mesures, et les enregistrements courts y sont plus sensibles que les longs. Les méthodes de correction suppriment, interpolent ou filtrent les mauvais battements, et le choix modifie les valeurs de VFC ; l’ampleur de l’effet dépend du contexte, de la méthode, de la mesure, des personnes et de la durée de l’enregistrement (Peltola, 2012). Choisissez la méthode et un seuil d’exclusion pour la part de battements corrigés avant de connaître les résultats, et indiquez cette part pour chaque enregistrement. La page Artefacts, extrasystoles et mesures de VFC faussées montre à quoi ressemblent ces erreurs.

Fenêtres

• Ultra-courtes, moins de 5 minutes. Chez 3 387 adultes au repos, un seul ECG de 10 secondes donnait déjà un RMSSD valide, et 2 minutes concordaient presque parfaitement avec 4 à 5 minutes ; le RMSSD tenait mieux que le SDNN à toutes les durées (Munoz et coll., 2015). C’était au repos ; la fenêtre d’une tâche doit de toute façon tenir dans la tâche elle-même.
• Courtes, la norme de 5 minutes (Task Force, 1996).
• Longues, nominalement 24 heures, qui captent le rythme jour-nuit rythme jour-nuit Rythme circadien L’horloge biologique de 24 heures. La fréquence cardiaque est plus basse et la VFC d’origine vagale plus haute la nuit que le jour : seules des mesures prises à la même heure sont comparables. En savoir plus sur Rythme circadien et servent à d’autres mesures (Task Force, 1996).

Gardez une seule durée de fenêtre par comparaison.

Mesures

Pour les fenêtres courtes, les mesures du domaine temporel comme le RMSSD sont le choix le plus sûr. Le RMSSD était valide dès 10 secondes au repos (Munoz et coll., 2015), alors que la puissance HF demande environ une minute (Task Force, 1996), et le RMSSD est moins lié à la respiration que la puissance HF (Laborde et coll., 2017). La puissance HF suppose que la fréquence respiratoire fréquence respiratoire Fréquence respiratoire Nombre de respirations par minute. Elle fait varier la VFC à elle seule : une respiration plus lente et plus profonde accroît l’oscillation d’un battement à l’autre, et sous environ 9 respirations par minute, celle-ci passe de la bande HF à la bande LF. En savoir plus sur Fréquence respiratoire reste dans sa bande : en dessous d’environ 9 respirations par minute (0,15 Hz), l’onde respiratoire passe dans la bande LF, ce qui explique que la respiration lente gonfle la puissance LF. La leçon Y voir clair dans l’analyse fréquentielle l’explique pas à pas, et RMSSD, SDNN et lnRMSSD : définitions et explications présente les mesures du domaine temporel.

Variables à contrôler

Laborde et ses collègues (2017) dressent la liste de ce qu’il faut maintenir constant ou consigner avant une séance :

• Sommeil. Une nuit de sommeil normale avant la séance, avec les heures habituelles de coucher et de lever consignées.
• Exercice. Pas d’entraînement intense la veille. Après l’exercice, le frein vagal revient par étapes, au cours des 90 premières minutes, puis sur une période qui peut atteindre 48 heures (Stanley et coll., 2013).
• Aliments et boissons. Pas de repas, de café, de thé ou d’autres boissons caféinées dans les 2 heures précédentes, et pas d’alcool dans les 24 heures précédentes.
• Heure de la journée. La même heure pour chaque séance et chaque participant.
• Posture. La même posture tout du long, tenue au moins 5 minutes avant la mesure de base.
• Respiration. L’enregistrer plutôt que lui imposer un rythme. Laborde et ses collègues déconseillent de corriger systématiquement la VFC en fonction de la respiration quand les personnes respirent à leur rythme. Ils notent qu’une respiration à rythme imposé peut modifier la puissance HF de façon difficile à prévoir et gêner la tâche, et ils demandent aux chercheurs de vérifier que la respiration reste entre 9 et 24 respirations par minute, la bande HF.
• Médicaments. Consigner tout médicament qui agit sur le cœur.
• Cycle menstruel. Une méta-analyse portant sur 37 études et 1 004 personnes a mis en évidence une activité vagale plus basse en phase lutéale qu’en phase folliculaire (d = −0,39) et recommande de consigner ou de contrôler la phase du cycle (Schmalenberger et coll., 2019).

Chaque valeur ultérieure est comparée à la mesure de base au repos obtenue selon ces règles : appliquez-lui donc la même rigueur qu’à la tâche.

VFC continue avec marqueurs d’événements

Une journée de fenêtres de 5 minutes est difficile à lire telle quelle, car tout ce qui s’est passé ce jour-là s’y trouve. Le moyennage calé sur les événements aligne les fenêtres autour de chaque marqueur d’un même type, d’un certain temps avant le marqueur à un certain temps après, et en fait la moyenne. L’effet de l’événement sur la VFC s’additionne d’un événement à l’autre ; ce qui se produit à des moments aléatoires s’annule en moyenne. C’est la même idée que les potentiels évoqués moyennés en EEG, appliquée à la fréquence cardiaque.

Un enregistrement, trois marqueurs

Alignés sur le marqueur et moyennés

Avant Marqueur Après

Moyenne

Deux graphiques. Le premier est une ligne ondulée sur six heures avec trois lignes verticales de marqueurs ; après chaque marqueur, la ligne baisse puis remonte lentement, et une bande grisée couvre de 30 minutes avant à 90 minutes après chaque marqueur. Le second graphique comporte une ligne verticale de marqueur au quart de sa largeur, une zone grisée avant elle, trois lignes fines et une ligne épaisse. Toutes les lignes sont à plat avant le marqueur, baissent juste après et remontent sur le reste du graphique. Les étiquettes indiquent avant, marqueur et après.

Essayez avec trois jours fictifs d’un étudiant en semaine d’examens. La vue de la journée entière montre la fréquence cardiaque et le RMSSD, avec chaque examen, chaque marche et chaque café marqués. Choisissez un marqueur pour y caler les fenêtres.

Caler les fenêtres sur les marqueurs

Un modèle pédagogique, pas un enregistrement

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Journées entières Début d’examen Fin d’examen Marche Café

RMSSD en fenêtres de 5 minutes (ms) Examen Marche Café

204060

Fréquence cardiaque (bpm)

6080100

Jour 1Jour 2Jour 3

Fenêtres d’examen

28 ms

Toutes les autres fenêtres

38 ms

Autres fenêtres, sans les marches

42 ms

Fréquence cardiaque et RMSSD, r

−0,89

Sur les trois jours, les fenêtres d’examen sont en moyenne à 28 ms contre 38 ms pour toutes les autres, 27 % plus bas. Sans les marches ni les 45 minutes qui suivent chacune, les autres fenêtres sont en moyenne à 42 ms, ce qui place les fenêtres d’examen 34 % plus bas. Les marches font baisser le RMSSD parce que le corps bouge, et masquaient donc une partie de l’effet de l’examen. La corrélation sur toute la journée entre fréquence cardiaque et RMSSD, r = −0,89, mêle marches et examens en un seul chiffre.

RMSSD en fenêtres de 5 minutes (ms) Chaque événement Moyenne

204060

Fréquence cardiaque (bpm)

6080100

30 min avant Marqueur 90 min après

30 minutes avant

39 ms

Première heure après

28 ms

Variation

−29 %

Calé sur « Début d’examen » et moyenné sur 3 événements : le RMSSD était de 39 ms dans les 30 minutes avant et de 28 ms dans la première heure après, 29 % plus bas. La baisse commence avant le marqueur, pendant que l’étudiant attend, et dure aussi longtemps que l’examen.

Les boutons fonctionnent lorsque JavaScript est activé.

Deux graphiques en courbes de trois journées côte à côte : en haut le RMSSD en millisecondes, en bas la fréquence cardiaque en battements par minute, un point toutes les 5 minutes. Des bandes grisées marquent trois examens de 90 minutes et six marches de 45 minutes ; des points marquent six cafés. Une rangée de boutons passe à une vue calée sur l’événement, qui aligne les fenêtres de 30 minutes avant à 90 minutes après chaque marqueur choisi, trace chaque événement en trait fin et leur moyenne en trait épais, avec le niveau des 30 minutes précédentes en pointillés. Des indicateurs et une phrase donnent les chiffres de la vue affichée.

L’outil interactif illustre trois points qui valent aussi pour de vraies données :

• Une comparaison sur la journée entière mélange tout le reste. Comparer les fenêtres d’examen à toutes les autres fenêtres fait entrer dans la comparaison les marches, qui abaissent le RMSSD en faisant bouger le corps. Dans le modèle, l’écart se creuse dès que l’on écarte les marches.
• Une corrélation sur la journée entière est surtout du mouvement. Sur l’ensemble des fenêtres, la fréquence cardiaque et le RMSSD sont fortement corrélés, parce que la marche modifie les deux. Le chiffre mêle marche et examens et dit peu de chose sur l’une comme sur les autres.
• Des événements différents ont des profils différents. La marche donne une baisse profonde et brève ; l’examen, une baisse plus petite qui commence avant le marqueur et dure aussi longtemps que l’examen ; le café, auquel le modèle ne donne aucun effet, reste plat, bien que chaque café pris isolément fluctue de quelques millisecondes. C’est pourquoi un seul événement ne suffit pas.

Dans une vraie étude :

• Synchronisez les horloges de l’ECG, de l’accéléromètre et du téléphone avant l’enregistrement, et vérifiez-les à la fin.
• Consignez les marqueurs en temps réel, avec un bouton ou une application, et rapprochez-les ensuite du journal. Un marqueur ajouté plus tard de mémoire n’est pas plus précis que la mémoire.
• Fixez la portion calée et la mesure de base avant l’analyse, par exemple de 30 minutes avant à 90 minutes après le marqueur, les 30 minutes avant servant de mesure de base.
• Repérez le mouvement. Utilisez l’accéléromètre ou la fréquence cardiaque pour repérer les fenêtres avec activité physique, comme l’ont fait Verkuil et ses collègues (2016), et analysez-les à part ou tenez-en compte par un ajustement statistique.
• Gardez les événements isolés visibles. Une moyenne peut cacher un événement qui est allé dans l’autre sens, ou une marche qui est tombée dans la portion.
• Faites d’abord la moyenne au sein de chaque personne, puis entre les personnes, ou laissez un modèle à effets mixtes faire les deux.

Analyse

Effets intra-individuels et effets inter-individuels

Des mesures répétées contiennent deux types d’information : la façon dont les personnes diffèrent les unes des autres en moyenne (entre personnes) et la façon dont chacune change d’une occasion à l’autre (au sein d’une personne). Les deux peuvent aller dans des sens opposés.

RMSSD (ms)

Minutes en mouvement par heure

• Personne A
• Personne B
• Personne C
• Entre personnes : pente montante
• Chez chaque personne : pente descendante

Un nuage de points du RMSSD en millisecondes en fonction des minutes de mouvement dans l’heure. Trois groupes de six points, un par personne : la personne A avec une activité faible et un RMSSD bas, la personne B au milieu, la personne C avec une activité élevée et un RMSSD élevé. Une droite en tirets passant par les centres des trois groupes monte de gauche à droite. Dans chaque groupe, une droite pleine de la couleur de la personne descend de gauche à droite.

L’exemple est inventé. Dans les données réelles, une caractéristique qui diffère d’une personne à l’autre, comme la condition physique, peut jouer dans un sens tandis que l’activité du moment au sein d’une personne joue dans l’autre. Curran et Bauer (2011) montrent comment les données longitudinales permettent de séparer les deux effets, et notent que beaucoup d’études ne le font pas. Grossman et Taylor (2007) font la même remarque pour la VFC : au sein d’une même personne, l’ASR et le contrôle vagal sont souvent étroitement liés, alors que d’une personne à l’autre le lien peut être modeste.

La solution habituelle est le centrage sur la moyenne de la personne : on scinde chaque prédicteur répété en la moyenne propre de la personne, qui porte l’effet inter-individuel, et l’écart de chaque occasion à cette moyenne, qui porte l’effet intra-individuel. Introduisez les deux dans le modèle.

Mesures répétées et modèles à effets mixtes

Un modèle à effets mixtes, appelé aussi modèle multiniveau, est une régression qui donne à chaque personne sa propre ordonnée à l’origine et, au besoin, ses propres pentes, autour de la moyenne du groupe. Il utilise toutes les fenêtres, s’accommode de personnes dont le nombre de fenêtres diffère ou dont certaines manquent, et estime ensemble les effets intra-individuels et inter-individuels (Curran et Bauer, 2011). Une ANOVA à mesures répétées en est un cas particulier, qui exige des données complètes et équilibrées. Pour les données calées sur les événements, les fenêtres sont imbriquées dans les événements, et les événements dans les personnes.

Transformer le RMSSD en logarithme

La distribution du RMSSD est asymétrique à droite, et Laborde et ses collègues (2017) recommandent une transformation par le logarithme népérien avant l’analyse. Une différence de lnRMSSD est proche d’un changement proportionnel : une différence de 0,10 correspond à peu près à un changement de 10 %.

Changement rapporté au niveau de base

La réactivité et la récupération peuvent être présentées comme un changement absolu ou en pourcentage par rapport au niveau de base (Laborde et coll., 2017). À l’échelle logarithmique, la différence avec le niveau de base est déjà un changement proportionnel. Pour comparer des groupes, par exemple une intervention et un groupe témoin, Vickers et Altman (2001) recommandent comme approche générale l’analyse de covariance : la valeur de suivi comme critère de jugement, avec le niveau de base comme covariable, plutôt qu’un simple score de variation.

Fréquence cardiaque et respiration

Indiquez la fréquence cardiaque à côté de chaque résultat de VFC. De Geus et ses collègues (2019) concluent leur revue par des conseils provisoires de présentation, qui reconnaissent à quel point la moyenne et la variabilité de l’intervalle entre battements sont liées. Si Si Indice de stress de Baevsky Un nombre sans unité tiré de l’histogramme des intervalles entre battements. Il monte quand le rythme devient plus stable et moins variable, ce que Baevsky interprétait comme une régulation de l’organisme sous tension. En savoir plus sur Indice de stress de Baevsky vous ajustez la VFC sur la fréquence cardiaque, présentez le résultat avec et sans l’ajustement. Consignez la fréquence respiratoire dans chaque fenêtre et indiquez si elle est restée dans la bande HF.

Comparaisons multiples

Les logiciels de VFC fournissent des dizaines de mesures, et une étude comporte plusieurs fenêtres et phases. Si on les teste toutes, quelque chose ressortira par hasard. Désignez à l’avance un critère de jugement principal, par exemple le lnRMSSD entre la mesure de base et la tâche. Pour les critères secondaires, contrôlez le taux de fausses découvertes, la part attendue de faux positifs parmi les résultats déclarés significatifs (Benjamini et Hochberg, 1995), et qualifiez d’exploratoire toute analyse choisie après avoir vu les données.

Taille d’échantillon et tailles d’effet

Fondez la taille d’échantillon sur une analyse de puissance, avec une taille d’effet tirée de données pilotes ou de protocoles publiés comparables. Lakens (2013) explique en quoi les tailles d’effet diffèrent entre les plans intra-sujets et inter-sujets : dans un plan intra-sujets, la taille d’effet peut inclure la corrélation entre les mesures répétées, et il soutient que cela convient aux questions portant sur le changement au sein des personnes. Pour voir combien de fois un effet d’une taille donnée ressort du bruit d’un jour à l’autre, essayez l’expérience de la section Découvrir ce qui fait varier votre VFC.

Préenregistrement

Préenregistrer, c’est écrire les questions de recherche et le plan d’analyse avant d’observer les résultats, afin de distinguer les prédictions testées des régularités trouvées après coup (Nosek et coll., 2018). Pour une étude de VFC, préenregistrez la mesure principale, les fenêtres, les règles sur les artefacts artefacts Artefact Erreur dans un enregistrement des battements, comme un battement manqué, en trop ou mal daté, souvent due à un mouvement ou à un mauvais contact du capteur. Les artefacts peuvent fortement fausser les valeurs de VFC. En savoir plus sur Artefact et le seuil d’exclusion, les covariables et le modèle. Les essais cliniques sont déclarés dans un registre comme ClinicalTrials.gov ; les exemples ci-dessous montrent à quoi y ressemblent les critères de jugement fondés sur la VFC.

Ce qu’ont constaté les études publiées

Le stress des examens

Les deux études sur des examens qui ont comparé l’examen à une période plus calme s’accordent sur le fait que le cœur battait plus vite avant l’examen. Lucini et ses collègues (2002) ont constaté, avant l’examen, un intervalle plus court entre les battements, une pression artérielle plus élevée, une mesure normalisée des basses fréquences plus élevée et un cortisol plus élevé que 3 mois plus tard. Dimitriev et ses collègues (2016) ont constaté un SD1 inférieur d’environ 29 % et une puissance HF inférieure d’environ 45 % juste avant l’examen par rapport au repos, avec une fréquence cardiaque supérieure d’environ 11 battements par minute. Hammoud et ses collègues (2018) n’avaient pas de jour plus calme auquel comparer, mais ont observé le SDNN le plus élevé dans l’heure suivant l’examen. Leurs données montrent aussi comment le contexte brouille les résultats : la fréquence cardiaque était la plus basse pendant l’examen lui-même, et la mesure HF en unités normalisées unités normalisées Unités normalisées La puissance LF ou HF exprimée en pourcentage de leur somme (LF + HF) et non en ms². Les deux valeurs totalisent toujours 100 : à elles deux, elles ne portent qu’une seule information. En savoir plus sur Unités normalisées y était la plus élevée. Chaque échantillon réunissait des étudiants d’une seule université, les mesures, les postures et les fenêtres différaient, et aucune étude n’avait de protocole commun avec une autre : l’ampleur de l’effet n’est donc pas établie.

Les facteurs de stress en laboratoire

Le TSST fait monter de façon fiable la fréquence cardiaque et le cortisol (Kirschbaum et coll., 1993), et dans l’étude de Hjortskov et ses collègues (2004), la puissance HF était plus basse pendant le travail sur ordinateur avec facteurs de stress mentaux ajoutés que pendant le même travail sans eux. Une méta-analyse de 12 articles portant sur 758 volontaires en bonne santé a mis en évidence une puissance HF plus basse et un rapport LF/HF plus élevé pendant un stress mental aigu qu’au repos (Castaldo et coll., 2015). Les auteurs y voient une activation sympathique et un retrait parasympathique ; le résultat sur la puissance HF s’accorde avec un retrait vagal, tandis que la partie sur le rapport LF/HF repose sur un rapport qui ne mesure pas l’activité sympathique (Billman, 2013).

Revues et méta-analyses sur le stress et la VFC

Kim et ses collègues (2018) ont passé en revue 37 publications parues de 2007 à 2017 qui utilisaient la VFC comme mesure objective du stress psychologique et ont constaté que la VFC changeait avec le stress dans la plupart d’entre elles, le plus souvent sous la forme d’une moindre activité parasympathique. Malgré son titre, la revue résume les études une à une et ne regroupe pas leurs tailles d’effet : elle ne donne donc aucun chiffre global. Avec Castaldo et ses collègues (2015), ces données appuient l’usage de la VFC comme mesure de la réponse de l’organisme au stress à l’échelle de groupes. Elles n’appuient pas la lecture du chiffre d’une seule personne comme un niveau de stress.

Normes de publication

• La Task Force (1996) a posé les définitions, les bandes de fréquences et les durées d’enregistrement que la plupart des travaux ultérieurs utilisent.
• Laborde et ses collègues (2017) donnent des recommandations pour planifier, analyser et présenter des expériences de VFC en psychophysiologie ; une grande partie de cette page les suit.
• GRAPH (Quintana et coll., 2016) est une liste de contrôle de publication en quatre domaines : qui a participé, comment les battements ont été recueillis, comment les données ont été préparées, et comment la VFC a été calculée.
• Quigley et ses collègues (2024) exposent des lignes directrices de publication pour les études de fréquence cardiaque et de VFC en psychophysiologie, en commençant par la physiologie et les fondements de la mesure.

La leçon Lire une étude de VFC ou la validation d’un appareil montre comment vérifier un article à l’aide de GRAPH.

Essais enregistrés avec la VFC comme critère de jugement

Une fiche de registre décrit ce qu’une étude prévoit de mesurer, pas ce qu’elle a trouvé. Quatre fiches de ClinicalTrials.gov montrent comment des études sur le stress et sur les examens définissent leurs critères de jugement de VFC :

• NCT06138457 (en anglais), l’étude ECOSTRESS (CHU de Clermont-Ferrand) : une étude observationnelle chez des étudiants en médecine, qui compare la VFC sur 24 heures le jour d’un examen clinique objectif structuré (ECOS, en anglais OSCE) à celle d’un jour d’examen écrit traditionnel et d’un jour témoin. La VFC est le critère de jugement principal ; 100 étudiants sont prévus et le recrutement est en cours.
• NCT05380076 (en anglais) (université Claude Bernard) : 490 étudiants en médecine ont été répartis entre 6 minutes de pleine conscience, de mobilisation des ressources intérieures, de biofeedback cardiaque ou de vidéo témoin avant un ECOS. Le critère de jugement principal est la VFC issue d’un capteur de pouls à l’oreille pendant ces 6 minutes, ce qui en fait une mesure fondée sur le pouls. L’essai est terminé.
• NCT02708979 (en anglais), StrEat (université de Copenhague) : des étudiants ont été mesurés une semaine avant un examen, puis de nouveau à quatre à cinq semaines de tout examen, avec la VFC issue d’un test de respiration d’une minute comme critère secondaire. Son statut est inconnu.
• NCT05570721 (en anglais) (université de Caroline du Nord à Chapel Hill) : 41 femmes d’âge moyen ont passé le TSST, avec le RMSSD au repos avant la tâche et à 0, 10 et 20 minutes après celle-ci comme critères secondaires. L’essai est terminé.

Une liste de contrôle

Avant le recueil des données

• Formulez l’hypothèse en termes vagaux, avec une mesure principale (en général le lnRMSSD), ses fenêtres et la comparaison.
• Fixez les règles sur les artefacts, le seuil d’exclusion, les covariables et le modèle, et préenregistrez-les.
• Choisissez un capteur ECG pour les tâches et la vie quotidienne ; si vous devez utiliser la PPG, comparez-la à un ECG dans vos conditions de mesure.
• Fixez l’heure et la posture des séances, et prévoyez une séance témoin ou une seconde mesure de base.
• Donnez aux participants les consignes sur le sommeil, l’exercice, l’alimentation, la caféine et l’alcool, et prévoyez de consigner les médicaments et la phase du cycle menstruel.
• Calculez la taille d’échantillon à partir d’une taille d’effet intra-individuelle.

Pendant le recueil des données

• Laissez chaque personne s’installer au moins 5 minutes, puis enregistrez une mesure de base de 5 minutes dans la même posture.
• Enregistrez la respiration et laissez les personnes respirer à leur rythme.
• Synchronisez les horloges et consignez les marqueurs en temps réel ; notez tout ce qui rompt le protocole, comme un café, une marche ou un appel téléphonique.
• Surveillez le signal et notez les interruptions ou les segments bruités au moment où ils se produisent.

Après le recueil des données

• Inspectez chaque enregistrement, corrigez les artefacts selon la règle préenregistrée, indiquez la part corrigée et appliquez le seuil d’exclusion.
• Calculez les mesures sur des fenêtres de même durée et transformez le RMSSD en logarithme.
• Ajustez un modèle à effets mixtes avec des termes intra-individuels et inter-individuels ; indiquez la fréquence cardiaque et la respiration à côté de la VFC.
• Contrôlez le taux de fausses découvertes pour les critères secondaires et qualifiez d’exploratoires les analyses qui le sont.
• Présentez vos résultats selon GRAPH et Laborde et ses collègues (2017), et partagez les données de battements et le code lorsque le consentement le permet.

Les outils de hrv.expert

• L’Analyseur de VFC lit de nombreux enregistrements à la fois et produit un seul fichier CSV avec toutes les mesures. Il corrige les artefacts selon les règles du site ou les niveaux de correction par seuil de Kubios, indique la part de battements corrigés dans chaque enregistrement, et rédige un paragraphe pour la section Méthodes de l’article, avec les références. Les enregistrements sont analysés dans le navigateur et rien n’est envoyé. La page des méthodes présente chaque algorithme, la publication qu’il suit et la façon dont ses résultats ont été vérifiés.
• Le Convertisseur RR transforme des exports Garmin FIT, Apple Santé, Polar ou Movesense en fichiers d’intervalles RR simples, en CSV ou en texte Kubios, avec un rapport de qualité pour chaque enregistrement.