Calcolatore HRV: RMSSD, SDNN, spettro e DFA α1 dagli intervalli RR

Incolla gli intervalli RR (da battito a battito) di una fascia toracica o di un’app, oppure apri un file esportato. Ottieni RMSSD, SDNN e pNN50, un diagramma di Poincaré, le misure dell’istogramma, lo spettro (LF, HF e LF/HF), DFA α1 ed entropia.

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Come si usa

Esporta gli intervalli RR dall’app con cui registri. La maggior parte delle app per fascia toracica lo permette: Polar Sensor Logger, Elite HRV e HRV Logger salvano un file CSV o TXT, e Kubios esporta un file di testo con gli intervalli.
Incolla i numeri nella casella oppure apri il file. Una riga di intestazione, una colonna dell’ora e note dopo i numeri non sono un problema.
Premi «Calcola la HRV». Controlla la riga sotto il risultato: indica quale colonna è stata letta e se i valori sono stati presi come millisecondi o secondi. Se non è giusto, scegli tu l’unità e calcola di nuovo.

Formati letti

Un semplice elenco, un intervallo per riga o separati da virgole, spazi o tabulazioni.
Una tabella separata da virgole, punti e virgola o tabulazioni. La colonna RR si riconosce da un’intestazione come RR, RRI, rr_ms, RR-interval [ms], IBI o interval. Senza intestazione si sceglie l’unica colonna i cui valori sembrano intervalli tra battiti e non crescono di continuo, così una colonna dell’ora non viene mai letta come intervalli.
Millisecondi o secondi. Si usa l’unità indicata nell’intestazione, come [ms] o (s); altrimenti i valori inferiori a 10 sono letti come secondi. Funzionano anche le virgole decimali (0,812).
Fino a 50.000 intervalli, circa 14 ore a 60 battiti al minuto, da un file fino a 5 MB.

Che cosa significano i numeri

Prima di calcolare qualsiasi cosa, il calcolatore applica la propria regola: gli intervalli fuori dal campo da 300 a 2000 ms e quelli che si scostano di oltre il 25% dalla mediana dei vicini vengono rimossi come artefatti: battiti mancati o in più, non variazioni reali. Le differenze non si calcolano mai attraverso un battito rimosso. Il risultato elenca ogni battito rimosso e lo segna sul tacogramma. Altri software, e la demo nella voce del glossario sugli artefatti, usano regole diverse e possono segnalare battiti diversi.

RMSSD: Quanto ogni intervallo differisce dal successivo, in millisecondi. A riposo riflette soprattutto il ramo calmante (parasimpatico) del sistema nervoso. È il numero che la maggior parte delle app mostra come HRV.
lnRMSSD: Il logaritmo naturale del RMSSD, che distanzia i valori bassi e su cui è più facile fare la media nell’arco di settimane.
SDNN: La deviazione standard di tutti gli intervalli puliti: la variabilità complessiva, veloce e lenta insieme.
pNN50: La quota di intervalli adiacenti che differiscono per più di 50 ms.
SD1 e SD2: La larghezza e la lunghezza della nuvola di punti descritta nella voce Diagramma di Poincaré. SD1 è il RMSSD diviso √2, quindi contiene la stessa informazione. SD2 si ricava dal SDNN e da SD1, come √(2 × SDNN² − SD1²) (Brennan e colleghi, 2001).
Indice di stress di Baevsky: Quanto gli intervalli si concentrano attorno a uno stesso valore. Compare solo con almeno 2 minuti di battiti, perché l’istogramma su cui si basa richiede una serie lunga.
Indice triangolare della HRV e TINN: Due numeri ricavati dall’istogramma degli intervalli in colonne da 7,8125 ms: il numero di intervalli diviso per l’altezza della colonna più alta, e la larghezza della base del triangolo che meglio si adatta all’istogramma. Entrambi crescono con la variabilità e sono pensati per registrazioni da 5 minuti a 24 ore.
Potenza LF, HF, VLF e ULF: La variabilità divisa in base alla velocità con cui oscilla: HF (0,15–0,4 Hz) segue il respiro, LF (0,04–0,15 Hz) mescola ritmi della pressione arteriosa e respirazione lenta, VLF (0,003–0,04 Hz) e ULF (sotto 0,003 Hz) sono ancora più lente. Ciascuna è l’area sotto lo spettro nella sua banda, in ms². Lo spettro si ottiene con il metodo di Welch sugli intervalli ricampionati a 4 Hz e detrendizzati con smoothness priors. In una registrazione di 5 minuti la potenza VLF è soprattutto deriva lenta; la Task Force sconsiglia di leggerla da registrazioni così brevi.
LF n.u., HF n.u. e LF/HF: LF e HF come quote della loro somma (unità normalizzate), e il loro rapporto. Descrivono l’equilibrio tra le due bande, non quello tra i due rami del sistema nervoso.
DFA α1 e α2: Analisi delle fluttuazioni detrendizzate: come crescono gli alti e bassi degli intervalli al variare della finestra considerata, su 4–16 battiti (α1) e 16–64 battiti (α2). Vicino a 1 i battiti hanno memoria a ogni scala; vicino a 0,5 si comportano come rumore. Le registrazioni a riposo di solito danno un α1 attorno a 1 o più alto, anche se un ritmo respiratorio forte e regolare può abbassarlo. L’esercizio lo porta da circa 1 a sforzo facile verso 0,5 a sforzo intenso; la soglia di 0,75 usata da alcune app vale solo durante una prova a rampa.
Entropia campionaria ed entropia approssimata: Quanto è imprevedibile il ritmo: se a sequenze di due battiti simili ne segue un terzo che coincide anch’esso. Più alta è, meno regolare è il ritmo. L’entropia campionaria è la versione più recente e meno distorta.

Quanto deve durare la registrazione per ciascuna misura?

I pannelli il cui minimo non è raggiunto lo dicono invece di mostrare un numero. I minimi usati dal calcolatore: HF 1 minuto, LF 2 minuti, VLF 5 minuti, ULF 24 ore; misure dell’istogramma 5 minuti; DFA α1 64 battiti, α2 20 minuti; entropia campionaria e approssimata 200 battiti.

Quanto deve durare la registrazione per RMSSD e SDNN?

Lo standard della Task Force è una registrazione di 5 minuti a riposo. Il RMSSD si stabilizza entro un minuto o due; il SDNN continua a crescere all’aumentare della durata, quindi i valori di SDNN di registrazioni di durata diversa non vanno confrontati.

Perché HF richiede 1 minuto, LF 2 minuti e VLF 5 minuti?

Un ritmo deve ripetersi più volte prima che uno spettro possa misurarlo. HF ha un periodo da 3 a 7 secondi, LF da 7 a 25 secondi e VLF da 25 secondi a 5 minuti. La Task Force chiede circa 1 minuto per HF, 2 minuti per LF e 5 minuti per VLF; ULF, sotto 0,003 Hz, richiede una registrazione di 24 ore.

Perché le misure dell’istogramma richiedono 5 minuti?

L’indice triangolare e il TINN contano gli intervalli in colonne da 7,8 ms, e una registrazione breve lascia quasi vuote la maggior parte delle colonne, quindi la colonna più piena e il triangolo adattato sono instabili. Il calcolatore li mostra da 5 minuti; la Task Force preferisce almeno 20 minuti e idealmente 24 ore.

Perché DFA α2 richiede 20 minuti e le entropie 200 battiti?

α2 è una pendenza adattata su box da 16 a 64 battiti, e l’adattamento richiede molti box della dimensione maggiore. L’entropia campionaria e quella approssimata contano sequenze di battiti coincidenti; sotto circa 200 battiti coincidono troppo poche coppie perché il conteggio abbia un senso. α1, su box da 4 a 16 battiti, funziona già da 64 battiti.

Che cosa fa cambiare i numeri, oltre alla durata?

La postura, la frequenza e la profondità del respiro, il parlare, la caffeina, l’ora del giorno e gli eventuali battiti mancati o in più. Confronta dati omogenei: stessa durata, stessa posizione e stessa ora del giorno, con gli artefatti rimossi.

Durata e condizioni della registrazione cambiano i numeri

Le misure della HRV dipendono da quanto hai registrato e da che cosa stavi facendo. Lo standard della Task Force del 1996 fissa in 5 minuti la registrazione di breve durata e avverte che il SDNN di registrazioni di durata diversa non va confrontato, perché il SDNN cresce con la durata. Il RMSSD è più stabile nelle registrazioni brevi, ma postura, respiro, parlare, caffè e ora del giorno lo fanno variare tutti.

Quindi confronta dati omogenei: stessa durata, stessa posizione e stessa ora del giorno. Per un confronto corretto con i dati pubblicati usa una registrazione a riposo di 5 minuti, poi controlla il RMSSD con lo strumento «La mia HRV è normale?». Per registrarla usa il test HRV con fascia toracica.

Fonti

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