Lezione 7 di 20 · Livello 2: Leggere i tuoi valori

HRV e valori normativi: età, sesso e forma fisica

Una tabella di valori normativi può dirti, in modo approssimativo, dove si colloca la tua HRV tra persone come te, ma solo se è stata misurata come il tuo valore. L'età conta più di tutto; sesso e forma fisica contano meno. Il percentile mostra la tua posizione in un gruppo; non dà un voto alla tua salute.

In questa pagina 7 sezioni

Da ricordare

  • Prima di usare una tabella di valori normativi, controlla la misura, le condizioni, il dispositivo, la popolazione, la statistica e la durata della registrazione.
  • L'età fa variare la HRV tipica più di ogni altro fattore; le differenze tra uomini e donne sono piccole e dipendono dalla misura.
  • Un percentile dice dove ti trovi in un gruppo di persone, non se sei in salute.
  • Il tuo andamento nell'arco di settimane resta il confronto più utile.
Dopo questa lezione saprai
  • Elencare le sei cose da controllare prima di confrontare il tuo valore con una tabella di valori normativi.
  • Spiegare come età, sesso e forma fisica fanno variare la HRV tipica, e quale conta di più.
  • Leggere correttamente un percentile, senza trattarlo come un voto.
  • Usare la verifica HRV e interpretare ogni tipo di risultato che fornisce.

Una tabella di valori normativi può dirti in modo approssimativo dove si Indice di stress di Baevsky Un valore senza unità di misura, ricavato dall'istogramma degli intervalli tra i battiti. Sale quando il ritmo diventa più regolare e meno variabile, cosa che Baevsky leggeva come tensione nella regolazione dell'organismo. Approfondisci: Indice di stress di Baevsky colloca la tua variabilità della frequenza cardiaca (HRV) tra persone come te, ma solo se ha misurato la HRV come la misuri tu. L’età fa variare i valori tipici più di ogni altra cosa. Sesso e forma fisica producono differenze minori, e gran parte della dispersione tra le persone non ha una causa nota.

Questa lezione ti mostra come leggere una tabella di valori normativi senza farti ingannare, e come usare la verifica HRV come esempio svolto.

Che cosa ti dice una tabella di valori normativi

Una tabella di valori normativi descrive un gruppo di persone misurate in un solo studio. Di solito tutte erano in salute, quindi la tabella non può separare i valori in sani e non sani. La maggior parte delle tabelle riporta uno di due tipi di sintesi:

  • Percentili. Il 50º percentile (la mediana) è il valore centrale: metà del gruppo ha ottenuto un valore più basso, metà più alto. Il 25º e il 75º percentile delimitano la metà centrale del gruppo.
  • Media e deviazione standard (DS). La media è il valore medio. La DS dice quanto i valori sono dispersi attorno ad essa.

Immagina l’intero gruppo in fila dalla HRV più bassa alla più alta. Un percentile ti dice in quale punto della fila si collocherebbe il tuo valore. Non ti dice se trovarsi lì sia un bene o un male.

Prima, leggi le scritte in piccolo

Una tabella di valori normativi vale per il tuo valore solo se ha usato la stessa misura, un tipo di dispositivo simile e condizioni di misurazione simili. Prima di confrontare, controlla sei cose.

ControlloPerché contaEsempio
Misura RMSSD RMSSD Radice quadrata della media dei quadrati delle differenze successive: misura della HRV, in ms, di quanto ogni intervallo tra battiti differisce dal successivo. Riflette soprattutto l'attività vagale. Approfondisci: RMSSD e SDNN SDNN La deviazione standard di tutti gli intervalli NN di una registrazione, in millisecondi. Misura la variabilità complessiva e il suo valore dipende molto dalla durata della registrazione. Approfondisci: SDNN sono valori diversiL’app Salute registra la HRV dell’Apple Watch come SDNN; la maggior parte delle tabelle riporta il RMSSD
CondizioniDa sdraiati, da seduti, nel sonno e da svegli si ottengono valori diversiUna misurazione di 5 minuti da sdraiati non è una media notturna
DispositivoL’ ECG ECG Una registrazione dell'attività elettrica del cuore, ottenuta con elettrodi sulla pelle. Gli intervalli RR ricavati dall'ECG sono il metodo di riferimento per misurare la HRV. Approfondisci: ECG al torace e i sensori ottici al polso o al dito possono differireI valori normativi della ricerca vengono per lo più dall’ECG
PopolazioneEtà, salute e paese del gruppo influenzano i valoriUno studio su persone da 25 a 74 anni dice poco su chi ha 20 anni
StatisticaPercentili e media ± DS si leggono in modo diversoIn una delle tabelle usate dalla verifica HRV, la DS descrive la dispersione tra le medie degli studi
Durata della registrazioneIl SDNN cresce con la durata della registrazioneUn SDNN di 120 ms in un Holter di 24 ore è un valore comune; un SDNN di 120 ms su 5 minuti no

L’età: il fattore singolo più importante

La HRV tipica cala in modo costante nel corso della vita adulta, e l’insieme principale di dati della verifica HRV mostra questo andamento. Voss e colleghi (2015) hanno misurato 1906 adulti sani tra 25 e 74 anni nello studio KORA S4, nella Germania meridionale, con un ECG di 5 minuti da sdraiati dopo un riposo da 5 a 10 minuti. I valori qui sotto sono mediane tratte dalle tabelle di supporto dello studio. Per gli uomini tra 25 e 34 anni la mediana del RMSSD era 36,2 ms. Per gli uomini tra 55 e 64 anni era 17,5 ms, meno della metà. Le donne mostravano lo stesso andamento: 38,4 ms tra 25 e 34 anni e 18,9 ms tra 55 e 64.

Il grafico qui sotto riproduce quelle tabelle. Passa da RMSSD a SDNN, poi inserisci il tuo valore, la tua età e il tuo sesso per vedere in quale barra cade e dove si colloca al suo interno.

RMSSD per età e sesso, in millisecondi

  • Donne
  • Uomini
  • Mediana
RMSSD (ms) 0 10 20 30 40 50 60 25–34 35–44 45–54 55–64 65–74 Donne Uomini Età (anni) Tu RMSSD (ms) 0 10 20 30 40 50 60 25–34 35–44 45–54 55–64 65–74 Donne Uomini Età (anni) Tu

Dove si collocherebbe il tuo valore?

Con JavaScript attivo puoi passare dal RMSSD al SDNN e segnare il tuo valore sul grafico.

Un grafico a barre del RMSSD o del SDNN per fascia di età, per donne e uomini, con la mediana segnata. Un valore che inserisci è disegnato come indicatore nella barra del tuo sesso e della tua età; un valore da anello o orologio è disegnato vuoto, come indicazione approssimativa. I valori seguono in una tabella.

RMSSD e SDNN per età e sesso in adulti sani, in millisecondi
Età (anni) Sesso Persone RMSSD, 25º percentile RMSSD, mediana RMSSD, 75º percentile SDNN, 25º percentile SDNN, mediana SDNN, 75º percentile
25–34 Donne 208 26,138,454,535,444,958,1
25–34 Uomini 330 26,236,248,536,446,058,9
35–44 Donne 259 22,430,545,732,940,253,7
35–44 Uomini 292 20,928,739,032,342,653,1
45–54 Donne 158 16,923,731,326,535,544,5
45–54 Uomini 235 15,721,529,626,134,544,3
55–64 Donne 95 13,218,927,322,829,035,2
55–64 Uomini 183 12,517,524,822,029,939,3
65–74 Donne 62 11,116,923,918,726,032,5
65–74 Uomini 84 11,816,723,420,126,535,4

La linea è la mediana e la barra la metà centrale delle persone, dal 25º al 75º percentile. ECG a riposo di 5 minuti, da sdraiati, dopo un riposo da 5 a 10 minuti, in 1906 adulti sani di età da 25 a 74 anni dello studio di popolazione KORA S4 nella Germania meridionale (da 62 a 330 persone per gruppo).

Fonte: Voss e colleghi, PLOS ONE, 2015, materiale supplementare, tabelle C ed E. doi:10.1371/journal.pone.0118308

Solo dati da ECG clinico. Anelli e orologi stimano i battiti dalle pulsazioni con la luce (PPG), spesso di notte o in momenti stabiliti della giornata, nelle persone che li possiedono, quindi i loro valori non si confrontano direttamente con questi. Se il tuo valore viene da uno di questi dispositivi, o non sai da dove arrivi, l’indicatore è vuoto e fornisce solo un’indicazione approssimativa. I valori senza riferimenti corrispondenti, come il SDNN di Apple Watch, non vengono disegnati.

Insiemi di dati più grandi concordano. In circa 8 milioni di utenti Fitbit le misure di HRV calavano con l’età, e quelle legate al nervo vago Nervo vago Il nervo principale del sistema nervoso parasimpatico, che va dal tronco encefalico al cuore, ai polmoni e all'intestino. I suoi segnali rapidi al cuore determinano la maggior parte della HRV da battito a battito. Approfondisci: Nervo vago calavano più in fretta (Natarajan e colleghi, 2020). In 28.175 persone che misuravano il RMSSD al risveglio con un’app del telefono, l’età era il fattore della popolazione più chiaramente legato alla HRV (Altini e Plews, 2021).

Le tabelle complete per età e sesso sono nella pagina sulla HRV normale per età.

L’andamento vale anche prima dei 25 e dopo i 74 anni. In registrazioni di 24 ore su 260 persone sane tra 10 e 99 anni, Umetani e colleghi (1998) hanno rilevato un RMSSD medio di 53 ms tra 10 e 19 anni, di 35 ms tra 30 e 39 e di circa 22 ms dai 60 in poi, con un calo che rallentava dopo i 60. I bambini stanno ancora più in alto: in 377 bambini tra 6 e 9 anni misurati con un ECG a riposo di 5 minuti, il RMSSD medio era 70 ms nei maschi e 66 ms nelle femmine (Veijalainen e colleghi, 2019). Le domande su bambini e adolescenti e sulla HRV dopo i 60 anni riportano le tabelle.

Prova la linea qui sotto con la tua età. Usa le stesse righe della verifica HRV.

Dove si colloca il mio valore?

Dati di riferimento pubblicati, non una diagnosi

35 ms rientra nell’intervallo abituale per donne di 25–34 anni in buona salute (la metà centrale è compresa tra 26 e 55 ms).

Se questo valore viene da un anello o da un orologio, consideralo una guida approssimativa: i valori di riferimento vengono da registrazioni ECG fatte in stato di veglia, a riposo.

Gruppo: donne di 25–34 anni. ECG a riposo di 5 minuti, da sdraiati, dopo 5–10 minuti di riposo. Fonte: Short-term heart rate variability—influence of gender and age in healthy subjects (PLOS ONE 2015).

La posizione non equivale alla salute: molte persone in buona salute si collocano nel quarto inferiore di qualsiasi gruppo. Che cosa fa variare la HRV spiega le cause delle variazioni da un giorno all’altro.

I controlli funzionano con JavaScript attivo.

Il tuo valore sulla linea di un gruppo di riferimento pubblicato. I segni indicano il 25º percentile, la mediana e il 75º percentile del gruppo (oppure la media e una deviazione standard); la parte evidenziata è la metà centrale del gruppo. I dati vengono da ECG a riposo, quindi un valore da anello o orologio è segnato come indicazione approssimativa (≈), e i valori senza riferimenti corrispondenti, come il SDNN di Apple Watch, non vengono collocati.

Una linea orizzontale da 0 a 70 ms con un’area evidenziata per la metà centrale del gruppo di riferimento e un indicatore per il valore inserito. I controlli impostano il valore, la misura (RMSSD o SDNN), la provenienza del valore, l’età e il sesso. 35 ms rientra nell’intervallo abituale per donne di 25–34 anni in buona salute (la metà centrale è compresa tra 26 e 55 ms). Fonte: Short-term heart rate variability—influence of gender and age in healthy subjects, PLOS ONE 2015.

Il sesso: una differenza minore di quanto pensi

Le differenze tra uomini e donne sono piccole e la loro direzione dipende dalla misura. Nei dati di Voss, RMSSD e SDNN non differivano in modo significativo tra uomini e donne; le differenze comparivano soprattutto nelle misure in frequenza e si attenuavano nelle fasce di età più alte. Una metanalisi su 63.612 persone ha mostrato che le donne, in media, avevano un SDNN più basso ma più potenza ad alta frequenza Potenza HF La varianza degli intervalli tra i battiti compresa nella banda da 0,15 a 0,40 Hz, in ms²: la fascia di frequenze della respirazione normale. Riflette soprattutto l'attività vagale quando si respira da 9 a 24 volte al minuto. Approfondisci: Potenza HF , una misura vagale, nonostante una frequenza cardiaca più alta (Koenig e Thayer, 2016). Nei dati delle app citati sopra, il RMSSD non era affatto legato al sesso (Altini e Plews, 2021).

Se hai il ciclo mestruale, la HRV può variare anche nel corso del ciclo. La lezione 10 mostra come tenerne conto nel tuo valore di riferimento Valore di riferimento Il tuo livello abituale di HRV e l'intervallo in cui oscilla, ricavati da settimane di misurazioni fatte sempre allo stesso modo. Confrontare una misurazione con il tuo valore di riferimento dice più che confrontarla con quelle di altre persone. Approfondisci: Valore di riferimento .

Forma fisica e tutto il resto

Le persone più attive tendono ad avere una HRV più alta. Nei dati Fitbit, più attività quotidiana si accompagnava a misure di HRV migliori, in modo dose-dipendente (Natarajan e colleghi, 2020). Nei dati delle app, il legame con il livello di attività era reale ma debole (Altini e Plews, 2021).

Gran parte della differenza tra le persone resta senza spiegazione. In quello stesso studio, età, sesso, livello di attività e indice di massa corporea insieme spiegavano solo il 15% delle differenze di RMSSD tra le persone. Il resto dipende da cose che lo studio non ha misurato. Due persone sane della stessa età, dello stesso sesso e con la stessa forma fisica possono avere una HRV molto diversa.

La verifica HRV chiede il tuo livello di attività per questo motivo. I suoi dati di riferimento non dividono le persone per forma fisica, quindi se ti alleni quasi ogni giorno puoi collocarti più in alto del gruppo.

Prova tu: dove si colloca il tuo valore?

La verifica HRV può darti uno di sei tipi di risultato:

  • Una fascia di percentile, per esempio «circa tra il 25º e il 50º percentile per gli uomini da 35 a 44 anni». Viene dalle tabelle di Voss e richiede un valore di RMSSD o SDNN, un’età tra 25 e 74 anni e il tuo sesso. Se inserisci il lnRMSSD lnRMSSD Il logaritmo naturale del RMSSD, senza unità di misura. Il logaritmo riduce la dispersione dei valori del RMSSD e rende più facile confrontare e analizzare le variazioni da un giorno all'altro. Approfondisci: lnRMSSD , lo converte prima in RMSSD.
  • Un intervallo media ± DS per i bambini tra 6 e 9 anni (dallo studio PANIC), o per qualsiasi età da 10 anni in su quando indichi che la misurazione viene da un monitor di 24 ore (dalle righe per decennio di Umetani). La verifica non confronta mai una misurazione di 5 minuti con una riga di 24 ore.
  • Un confronto con gli adulti in generale. Se non indichi il sesso, o se la tua età è fuori dai 25 ai 74 anni, la verifica usa le medie di una revisione di 44 studi di Nunan e colleghi (2010), riassunte da Shaffer e Ginsberg (2017): circa 42 ms per il RMSSD e 50 ms per il SDNN. La dispersione in quella tabella è la dispersione tra le medie degli studi, molto più stretta della dispersione tra le persone. Considera questo risultato una guida approssimativa.
  • «Non confrontabile». Hai scelto «Il punteggio HRV della mia app». Le app misurano a orari diversi e alcune usano una formula o una scala propria, quindi la verifica spiega che cosa misura il tuo dispositivo invece di fare un confronto.
  • Fuori intervallo. Il valore è fuori da ciò che può plausibilmente essere il RMSSD o il SDNN di una persona, spesso per un errore di battitura o per la misura sbagliata.
  • Ancora nessun confronto. I dati di riferimento partono dai 6 anni, e tra i 10 e i 17 anni hanno solo righe di 24 ore, quindi per una breve misurazione di un ragazzo o una ragazza di 12 anni si ottiene una spiegazione invece di un confronto con gli adulti.

Che cosa significa e che cosa non significa il tuo percentile

Un percentile ti dice il tuo posto nella fila. Se sei al 30º percentile, circa 30 persone su 100 di quel gruppo hanno ottenuto un valore più basso del tuo e 70 più alto. In uno studio su adulti sani, per definizione un quarto di loro sta sotto il 25º percentile. Neppure un valore alto è sempre un buon segno, come ha mostrato la lezione 4.

Anche le fasce di percentile della verifica HRV vengono da una misurazione di 5 minuti da sdraiati. Se il tuo valore è una media notturna di un anello o di un orologio, la corrispondenza è approssimativa nel migliore dei casi. Leggi che cos’è una buona HRV e che cosa significa una HRV bassa per saperne di più, e parlane con un medico se hai sintomi come dolore al petto, svenimenti o battito accelerato, qualunque sia il tuo valore.

Nell’uso di ogni giorno, il tuo andamento conta più di qualsiasi tabella. La lezione 10 ti mostra come ricavarlo.

Prossima lezione: Perché i tuoi dispositivi non concordano.

Prova tu

Inserisci nella verifica HRV il tuo valore di HRV, l'età, il sesso e la misura. Annota il risultato e il gruppo con cui ti ha confrontato. Poi rispondi a una domanda: quel gruppo è stato misurato nello stesso modo del tuo dispositivo?

Verifica quello che hai capito

Rispondi correttamente a 3 domande su 4 (60%) per superare il quiz e segnare questa lezione come completata. Puoi riprovare quante volte vuoi: a ogni tentativo l’ordine delle opzioni cambia e resta il punteggio migliore.

Le domande qui sotto si leggono anche senza JavaScript. Per controllare le risposte serve JavaScript.

Domanda 1 Quale fattore fa variare di più la HRV tipica tra adulti?
Domanda 2 Una tabella di valori normativi riporta il RMSSD di 5 minuti misurato da sdraiati con un ECG. Il tuo anello ti dà la media notturna del RMSSD. Che cosa fai?
Domanda 3 Sei al 30º percentile per la tua età e il tuo sesso. Che cosa significa?
Domanda 4 La verifica HRV dice che il tuo valore è «Non confrontabile». Quale può essere il motivo?

Mappa del corso

Fonti

  1. Twenty-four hour time domain heart rate variability and heart rate: relations to age and gender over nine decades Journal of the American College of Cardiology, 1998
  2. Associations of physical activity, sedentary time, and cardiorespiratory fitness with heart rate variability in 6- to 9-year-old children: the PANIC study European Journal of Applied Physiology, 2019
  3. Short-term heart rate variability—influence of gender and age in healthy subjects PLOS ONE, 2015
  4. A quantitative systematic review of normal values for short-term heart rate variability in healthy adults Pacing and Clinical Electrophysiology, 2010
  5. An overview of heart rate variability metrics and norms Frontiers in Public Health, 2017
  6. Sex differences in healthy human heart rate variability: a meta-analysis Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 2016
  7. Heart rate variability with photoplethysmography in 8 million individuals: a cross-sectional study The Lancet Digital Health, 2020
  8. What is behind changes in resting heart rate and heart rate variability? A large-scale analysis of longitudinal measurements acquired in free-living Sensors, 2021