レッスン10/20 · レベル2:数値の読み方

HRVのベースラインをつくり、推移を読む

心拍変動(HRV)のベースラインは、毎回同じ方法で測った数週間の測定値から作る、自分の普段の範囲です。一日ごとの値に反応せず、7日間の平均をその範囲と比べるのが、HRVを使う最も確かな方法です。変化が続き、症状も伴うなら、休むか医師に相談する理由になります。

このページの内容 8セクション

要点

  • ベースラインは、同じ方法で測った二〜三週間分の測定値から作る、自分の普段のHRVの範囲です。
  • 一日ごとの値ではなく、7日間の平均を見てください。
  • 一、二日以内に戻る低下は普通です。一週間以上続くずれは注意に値します。
  • 日ごとに記録をつけて、何がHRVを動かすかを確かめてください。
  • 続く変化に症状が伴うなら、医師に相談する理由になります。HRVだけでは何も診断できません。
このレッスンで身につくこと
  • 個人のHRVのベースラインとは何か、なぜ毎日の使用では母集団の基準値より役に立つのかを説明できる。
  • ベースラインを信頼できるようになるまでに、何週間分の測定値が必要かをおおよそ言え、その理由もわかる。
  • 7日間の移動平均を計算し、ベースラインの周りの普段の範囲を説明できる。
  • よくある推移の四つのパターンと、それぞれの意味の可能性を見分けられる。
  • 変化が、休養、よく確かめること、医師への相談のどれにあたるかがわかる。

心拍変動(HRV)のベースラインは、毎回同じ方法で測った数週間の測定値から作る、自分の普段の範囲です。多くの人は、ベースラインを作るのに、同じ方法で測った測定値が二〜三週間分必要です。その後は、一日ごとの値に反応せず、7日間の平均を普段の範囲と比べます。

これはレベル2の最後のレッスンです。レッスン9で始めた7日間の記録を使います。

ベースラインとは何か、何ではないか

ベースラインは二つの部分でできています。普段の値と、そこから日ごとに上下に動く普段の幅です。この二つで、「自分にとっての普通」がどういうものかがわかります。

ベースラインは、その人だけの基準点です。35 msのベースラインは、他人の70 msより悪いわけではありません。理由はレッスン4と7で説明しました。年月とともにゆっくり動いていくので、アプリは更新を続けます。

毎日の使用では、どんな母集団の表よりもベースラインが役に立ちます。基準値の表は、検査室で測った他人と比べます。ベースラインは、同じ方法、同じ機器で測った自分自身と比べます。

必要な日数

二〜三週間は必要と考えてください。たとえばGarminの「HRVステータス」は、継続した睡眠データが三週間分ないと、ステータスをまったく表示しません。

理由はノイズです。HRVは、生活に何も変化がなくても、日ごとに大きく動きます。平均と普段のばらつきの両方を見るには、十分な日数が必要です。あとで説明するトライアスリートの研究では、各選手の普段の範囲は最初の二週間の測定値から作られました。同じ研究グループは、エリート選手を対象にした2013年の研究でも、二週間のベースラインを再び使っています(Plewsら, 2012と2013)。

これを記録時間と混同しないでください。「一分あれば十分」と言う研究は、一回の測定にかかる時間の話で、必要な日数の話ではありません。

一日ごとの値ではなく、平均を使う

一日だけの値はぶれが大きいものです。Buchheit(2014)のレビューでは、ある研究で安静時のRMSSDの日ごとの変動が約12%、トレーニング中のアスリートのlnRMSSDでは10〜20%とされています。そのため、一日で10%下がっても、普通のノイズの範囲でありえます。

スポーツ科学の答えは移動平均です。毎日、直近7日間を平均します。Plewsらは、エリート持久系アスリートのHRVモニタリングを扱った2013年のレビューで、この方法をすすめています。また、ランナー10人を9週間のトレーニングにわたって追った2013年の別の研究では、一週間で平均したlnRMSSDの変化が、10 kmの走行パフォーマンスの変化と連動した一方、一日ごとの値は連動しませんでした(Plewsら, 2013)。Buchheitのレビュー(2014)も、パフォーマンスとの関連が現れたのは、少なくとも3〜4日分を平均したときだけだったと報告しています。Garminの「HRVステータス」も、七日間の平均をもとにしています。

RMSSDの測定値の一週間分の例を示します。

日1234567
RMSSD RMSSD 隣接するNN間隔の差の二乗平均平方根。1拍ごとの心拍間隔が次の拍とどれだけ違うかをミリ秒で表すHRV指標で、主に迷走神経の活動を反映します。 RMSSDについてさらに詳しく (ms)52485541505449
lnRMSSD lnRMSSD RMSSDの自然対数で、単位はありません。対数をとるとRMSSDの値の散らばりが整い、日ごとの変化を比べたり分析したりしやすくなります。 lnRMSSDについてさらに詳しく 3.953.874.013.713.913.993.89

7日間のRMSSDの平均は、349 ÷ 7 ≈ 49.9 msです(lnRMSSD ≈ 3.91)。4日目だけを見ると大きな低下に見えますが、7日間の平均の動きは2 ms未満です。8日目には、1日目を外して新しい測定値を加えます。8日目が58 msなら、新しい平均は50.7 msです。

下のグラフは、一か月分の朝をシミュレーションします。「寝不足の夜」や、数日間の病気にあたる「体調の崩れ始め」を加えて、一日ごとの値の動きと7日間の平均の動きを比べてください。さらに、横になる代わりに立って測った「立った姿勢での測定1回」を加えてみてください。体に何も起きていないのに、「寝不足の夜」と少なくとも同じくらい下がります。これはレッスン9で扱った測定のノイズで、平均はそれも吸収します。

何も起きていなくても、1回ごとの測定値は37〜57 msの間で揺れます。7日間平均は45〜49 msの範囲にとどまります。

出来事を追加
直近30日間の朝のRMSSD(シミュレーション)。いつもの範囲は43〜51 ms。
日測定値(ms)7日間平均(ms)出来事
29日前4148なし
28日前4347なし
27日前4746なし
26日前4545なし
25日前4645なし
24日前5246なし
23日前5146なし
22日前4547なし
21日前5248なし
20日前3747なし
19日前4246なし
18日前4045なし
17日前5245なし
16日前5746なし
15日前5347なし
14日前4246なし
13日前4146なし
12日前4647なし
11日前5349なし
10日前4648なし
9日前4346なし
8日前4545なし
7日前5146なし
6日前4647なし
5日前4747なし
4日前5247なし
3日前4146なし
2日前4046なし
昨日4546なし
今日5246なし

実際のデータではなく、シミュレーションによる測定値です。何かの出来事を加えて、ある朝の値の動きと、7日間の平均の動きを比べてみてください。

朝のRMSSDを30日分シミュレーションしたグラフで、値は日ごとに上下します。7日間の平均はより安定した線で、普段の範囲は色付きの帯で示されます。グラフの後には、すべての測定値の表があります。

さらに詳しく スポーツ科学の研究者が記録を平均する理由

研究者は通常、RMSSDそのものではなくlnRMSSDを平均します。理由はレッスン6のとおりで、対数をとると偏りがならされ、非常に高い日が数日あっても平均が引き上げられすぎません。アプリがRMSSDを表示するなら、自宅ではRMSSDを平均しても構いません。使うのはいつも同じほうにしてください。

lnRMSSDの平均をミリ秒に戻すには、eのその数乗を求めます。e^3.91 ≈ 50 msです。

普段の範囲

普段の範囲とは、ベースラインの周りの帯のことで、7日間の平均が通常その内側に収まります。変化が重要になり始めるのは、その帯の外に出て、そのまま戻らなくなったときです。

スポーツ科学の研究者は通常、帯を自分のデータから作ります。最初の数週間の平均に、日ごとのばらつきの何分の一かを足し引きします。研究では、意味のある変化の線として、選手自身の日ごとの変動の半分、またはその全体が使われてきました。Buchheit(2014)は、実際の判断にどの割合が正しいかを示す根拠は、まだないと指摘しています。

もっと前の研究では、同じ考え方をトレーニングの指針に使いました。HRV群の男性は、朝のHRVが安定している、または上がっていればきつい練習をし、自分の10日間の平均から標準偏差一つ分を引いた値を下回れば、楽に練習するか休みました。男性26人のこの小規模な研究では、HRV群の9人が四週間で体力を高め、最大走行速度の向上は、決まった計画に従った群より大きくなりました(Kiviniemiら, 2007)。

アプリは独自の帯を作っており、その正確な方法の大半は公開されていません。Garminは、7日間の平均がベースラインの範囲の内側にあれば「バランス」、上または下にあれば「アンバランス」、大きく下回れば「低い」と表示します(HRVステータスの「アンバランス」とは?を参照)。「10%の低下」のような、誰にでも当てはまる一律の基準はありません。

HRVの変動の大きさ:変動係数

変動係数(CV)は、日ごとのばらつきを平均で割り、パーセントで表したものです。HRVがどれだけ変動するかを示します。

上の一週間の例では、RMSSDのCVは約9%です。

研究者は、CVが時間とともにどう変わるかも追っています。エリートのトライアスリート二人の事例研究では、非機能的オーバーリーチングの状態になった選手は、レース前の数週間にわたって、lnRMSSDの7日間平均とそのCVの両方が着実に下がりました。もう一人の選手の値は安定したままでした(Plewsら, 2012)。これは一人の選手の例なので、CVは決まりではなく、注目しておく細部として扱ってください。

よくある四つのパターン

パターン見え方考えられる理由対応
安定7日間の平均が範囲の内側にとどまる普通の生活何もせず、同じ方法で測り続ける
低下してから戻る一、二日下がり、その後普段の値に戻る飲酒、夜更かし、きつい練習、移動原因を書き留める。疲れを感じるなら控えめにする
ゆっくりした低下7日間の平均が一〜二週間かけて下がっていくストレスの蓄積、練習のしすぎ、病気の始まり原因を探す。もっと休む。症状に注意する
持続する上昇7日間の平均が一週間以上、範囲の上にある回復や体力の向上。ただし、測定の不良や心拍リズムの変化の場合もある測定が正しくできているか確かめる。レッスン4を読み返す

上がることがいつも良い知らせとは限らないのは、レッスン4で説明したとおりです。日ごとの変動についてはさらにHRVが日ごとに大きく変わるのはなぜ?を、トレーニングの判断についてはHRVが低いとき、トレーニングすべき?を読んでください。

状況を加える:日ごとに記録する

数値は、メモがあるとより意味がわかります。アプリで毎朝測った28,175人では、本人の普段の値と比べて、RMSSDは多量の飲酒のあとに平均12%、病気のときに10%低くなっていました(AltiniとPlews, 2021)。影響しそうなことは何でも、その日に記録しておいてください。飲酒、遅い食事、きつい練習、睡眠不足、病気、移動、月経がある人は周期の時期もです(月経周期とHRV:時期ごとの変化を参照)。数週間たつと、パターンが見えてきます。何が本当にHRVを動かしているのかを知りたいなら、一度に変えるのは一つだけにしてください。主な要因は、HRVに影響するもの:睡眠、飲酒、ストレスほかのページで扱っています。

行動に移すとき、医師に相談するとき

HRVだけで何かを診断することは決してありません。ただし、続く低下は、体に負担がかかっていることを示すいくつかのサインの一つになりえます。HRVの変化に、発熱、胸の痛み、動悸、息切れ、失神、いつもと違う、なかなか取れない疲れなどの症状が伴うなら、医師に相談してください。体調が良く、低下が戻るなら、おそらく普通のノイズです。

レベル2はこれで修了です。レベル3は、HRVをうまく使うための内容です。最初はHRVを動かすものです。

やってみましょう

レッスン9の7日間の記録から平均を計算します。最も高かった日と最も低かった日に印をつけ、それぞれの前日に何があったかを書き留めます。さらに二週間記録を続け、3週目の平均と1週目の平均を比べます。

理解度チェック

5問中3問(60%)以上正解すると合格となり、このレッスンに完了のチェックが付きます。何度でも挑戦できます。選択肢の順番は毎回入れ替わり、最高得点が記録されます。

以下の問題はJavaScriptがなくても読めます。答え合わせにはJavaScriptが必要です。

問題1 ベースラインを信頼できるようになるまで、測定値をどのくらい集めるべきですか?
問題2 なぜ7日間の移動平均を使うのですか?
問題3 夜更かしのあとにHRVが下がり、二日後には普段の値に戻りました。どのパターンですか?
問題4 7日間の平均が二週間ずっと下がり続け、のどの痛みと発熱もあります。妥当な対応はどれですか?
問題5 変動係数は何を表しますか?

  1. レベル1バッジ: レッスン0/5
  2. レベル2バッジ: レッスン0/5
  3. レベル3バッジ: レッスン0/5
  4. レベル4バッジ: レッスン0/5
レッスン0/20 · 現在レベル1/4 修了証の取得方法
コースの全体像

出典

  1. Training adaptation and heart rate variability in elite endurance athletes: opening the door to effective monitoring Sports Medicine, 2013
  2. Heart rate variability in elite triathletes, is variation in variability the key to effective training? A case comparison European Journal of Applied Physiology, 2012
  3. Evaluating training adaptation with heart-rate measures: a methodological comparison International Journal of Sports Physiology and Performance, 2013
  4. Monitoring training status with HR measures: do all roads lead to Rome? Frontiers in Physiology, 2014
  5. Endurance training guided individually by daily heart rate variability measurements European Journal of Applied Physiology, 2007
  6. 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
  7. Heart Rate Variability Status (Garmin owner's manual) Garmin