レッスン7/20 · レベル2:数値の読み方

自分のHRVを基準値と比べる:年齢・性別・体力

基準値の表からは、自分と似た人の中で心拍変動(HRV)がおおよそどこにあるかがわかります。ただしそれは、自分の数値と同じ方法で測られている場合に限ります。最も影響が大きいのは年齢で、性別と体力の影響はそれより小さいです。パーセンタイルは集団の中での位置を示すもので、健康状態の採点ではありません。

このページの内容 7セクション

要点

  • 基準値の表を使う前に、指標、測定条件、機器、対象集団、統計量、記録時間を確認します。
  • 典型的なHRVを最も大きくずらすのは年齢です。男女の差は小さく、指標によって違います。
  • パーセンタイルは、ある一つの集団の中での位置を示すもので、健康かどうかを示すものではありません。
  • 数週間にわたる自分自身の推移は、いまも最も役に立つ比較です。
このレッスンで身につくこと
  • 自分の数値を基準値の表と比べる前に確認する六つのことを挙げられる。
  • 年齢、性別、体力がそれぞれ典型的なHRVをどうずらすか、どれが最も大きいかを説明できる。
  • パーセンタイルを成績のように扱わず、正しく読める。
  • HRVチェッカーを使い、出てくる結果の種類をそれぞれ解釈できる。

基準値の表からは、自分と似た人の中で心拍変動(HRV)がおおよそどこにあるかがわかります。ただしそれは、自分と同じ方法でHRVを測った表に限ります。典型的な値を最も大きくずらすのは年齢です。性別と体力の影響はそれより小さく、人によるばらつきのかなりの部分は、原因がわかっていません。

このレッスンでは、基準値の表に惑わされずに読む方法と、HRVチェッカーを実例として使う方法を紹介します。

基準値の表でわかること

基準値の表は、ある一つの研究で測られた集団を表します。通常、集団の全員が健康だったので、表から値を健康と不健康に分けることはできません。表の多くは、次の二種類のどちらかの要約を載せています。

  • パーセンタイル。 50パーセンタイル(中央値)は真ん中の値で、集団の半分がそれより低く、半分が高かったことを示します。25パーセンタイルと75パーセンタイルは、集団の中央の半分を区切ります。
  • 平均と標準偏差(SD)。 平均はそのままの平均値です。SDは、その周りで値がどれだけ散らばっているかを表します。

集団全体が、HRVの低い順から高い順に一列に並んでいるところを思い浮かべてください。パーセンタイルは、その列の中で自分の数値がどこに立つかを示します。そこに立つことが良いのか悪いのかは、示しません。

最初に細かい注意書きを確認する

基準値の表が自分の数値に当てはまるのは、同じ指標、似た種類の機器、似た測定条件が使われている場合だけです。比べる前に、六つのことを確認してください。

確認すること重要な理由例
指標RMSSDとSDNNは別の数値「ヘルスケア」AppはApple WatchのHRVをSDNNとして保存する。表の多くはRMSSDを載せている
測定条件横になっているとき、座っているとき、睡眠中、起きているときで値が変わる横になって測った5分間の値は、夜間の平均とは違う
機器胸の心電図と、手首や指の光学センサーでは差が出ることがある研究の基準値は大半が心電図( ECG 心電図 皮膚に付けた電極で記録する、心臓の電気的な活動の記録。心電図に基づくRR間隔は、HRVを測るうえでの参照基準です。 心電図についてさらに詳しく )によるもの
対象集団集団の年齢、健康状態、国が値を左右する25〜74歳を対象にした研究は、20歳の人についてはほとんど何もわからない
統計量パーセンタイルと平均±SDは読み方が違うチェッカーが使う表の一つでは、SDが研究ごとの平均値のあいだのばらつきを表している
記録時間SDNNは記録が長いほど大きくなる24時間のホルター心電計で測ったSDNNが120 msなら普通だが、5分間のSDNNが120 msは普通ではない

年齢:単独で最も大きい要因

典型的なHRVは成人期を通して着実に下がり、チェッカーの主なデータセットにもそのパターンが表れています。Vossら(2015)は、ドイツ南部のKORA S4研究で、25〜74歳の健康な成人1,906人を測定しました。5〜10分間の安静のあと、横になった状態で5分間の心電図を記録したものです。以下の数値は、研究の補足表にある中央値です。25〜34歳の男性のRMSSDの中央値は36.2 msでした。55〜64歳の男性では17.5 msで、半分未満です。女性でも同じパターンで、25〜34歳が38.4 ms、55〜64歳が18.9 msでした。

下のグラフは、これらの表を描いたものです。RMSSDとSDNNを切り替え、自分の数値、年齢、性別を入力すると、どの棒に入るか、その棒の中のどこに位置するかがわかります。

年齢別・性別のRMSSD(ミリ秒)

  • 女性
  • 男性
  • 中央値
RMSSD(ms) 0 10 20 30 40 50 60 25–34 35–44 45–54 55–64 65–74 女性 男性 年齢(歳) 自分 RMSSD(ms) 0 10 20 30 40 50 60 25–34 35–44 45–54 55–64 65–74 女性 男性 年齢(歳) 自分

自分の数値はどこに入る?

JavaScriptをオンにすると、RMSSDとSDNNを切り替えたり、自分の数値をグラフに置いたりできます。

年齢層ごとのRMSSDまたはSDNNを、女性と男性に分けて示した棒グラフで、中央値に印があります。入力した数値は、自分の性別と年齢の棒の中にマーカーで描かれます。スマートリングやスマートウォッチの数値は、おおよその目安として、白抜きで描かれます。値は、続く表に示します。

健康な成人の年齢別・性別のRMSSDとSDNN(ミリ秒)
年齢(歳) 性別 人数 RMSSDの25パーセンタイル RMSSDの中央値 RMSSDの75パーセンタイル SDNNの25パーセンタイル SDNNの中央値 SDNNの75パーセンタイル
25–34 女性 208 26.138.454.535.444.958.1
25–34 男性 330 26.236.248.536.446.058.9
35–44 女性 259 22.430.545.732.940.253.7
35–44 男性 292 20.928.739.032.342.653.1
45–54 女性 158 16.923.731.326.535.544.5
45–54 男性 235 15.721.529.626.134.544.3
55–64 女性 95 13.218.927.322.829.035.2
55–64 男性 183 12.517.524.822.029.939.3
65–74 女性 62 11.116.923.918.726.032.5
65–74 男性 84 11.816.723.420.126.535.4

線は中央値、棒は25パーセンタイルから75パーセンタイルまで、つまり中央の半分の人を示します。ドイツ南部の住民調査KORA S4に参加した、25〜74歳の健康な成人1906人について、横になって5〜10分休んだ後に測定した、5分間の安静時心電図です(1グループあたり62〜330人)。

出典:Vossら(PLOS ONE, 2015)、付録(supporting information)の表CとE。 doi:10.1371/journal.pone.0118308

臨床の心電図データだけを示しています。スマートリングやスマートウォッチは、光(PPG)で脈から拍を推定し、多くの場合は夜間や決まった時間帯に、その持ち主を測ります。そのため、その数値はここに示す値と直接は比べられません。数値がそうしたデバイスのものか、出どころがわからないときは、マーカーが白抜きになり、おおよその目安にとどまります。Apple WatchのSDNNなど、対応する基準値がない数値は描かれません。

より大規模なデータセットも同じ結果です。約800万人のFitbit利用者では、HRVの指標は年齢とともに下がり、迷走神経に関連する指標が最も速く下がりました(Natarajanら, 2020)。スマートフォンのアプリで起床時のRMSSDを測った28,175人では、集団の要因のなかで年齢が、HRVと最もはっきり関連していました(AltiniとPlews, 2021)。

年齢と性別ごとの完全な表は、年齢別のHRVの目安と読み方のページにあります。

このパターンは、25歳より前や74歳より後にも当てはまります。10〜99歳の健康な260人の24時間記録で、Umetaniら(1998)は、RMSSDの平均が10〜19歳で53 ms、30〜39歳で35 ms、60歳以降で約22 msとなり、60歳以降は低下の勢いが緩やかになることを報告しています。子どもはさらに高く、5分間の安静時心電図で測った6〜9歳の子ども377人では、RMSSDの平均が男の子で70 ms、女の子で66 msでした(Veijalainenら, 2019)。表は、質問ページ子どもと10代のHRVの目安は?と60歳を過ぎてもHRVは上がる?にあります。

下の線で、自分の年齢を試してください。チェッカーと同じ行を使っています。

自分の数値はどこに入る?

公表された基準データで、診断ではありません

35 msは、健康な25〜34歳の女性でよく見られる範囲内です(中央の半数は26〜55 msの間)。

この数値がリングやウォッチによるものなら、おおまかな目安として見てください。基準値は、覚醒して安静にしているときの心電図記録によるものです。

集団:25〜34歳の女性。5分間の安静時心電図、仰向けで5〜10分休んだ後。出典:Short-term heart rate variability—influence of gender and age in healthy subjects(PLOS ONE 2015)。

位置は健康状態を表すものではありません。どの集団でも、健康な人の多くが下位4分の1に入ります。 日ごとの原因は、HRVを動かす要因で説明しています。

JavaScriptをオンにすると操作できます。

公表された基準集団の線の上に、自分の数値を置きます。目盛りは、集団の25パーセンタイル、中央値、75パーセンタイル(または平均と標準偏差1つ分)を示し、色付きの部分は、集団の中央の半分です。データは安静時の心電図の記録なので、スマートリングやスマートウォッチの数値は、おおよその目安(≈)として示します。Apple WatchのSDNNなど、対応する基準値がない数値は置きません。

0〜70 msの横線に、基準集団の中央の半分を示す色付きの範囲と、自分の数値のマーカーがあります。操作では、数値、統計量(RMSSDまたはSDNN)、数値の出どころ、年齢、性別を設定できます。 35 msは、健康な25〜34歳の女性でよく見られる範囲内です(中央の半数は26〜55 msの間)。 出典:Short-term heart rate variability—influence of gender and age in healthy subjects、PLOS ONE 2015。

性別:思ったより小さい差

男女の差は小さく、その向きは指標によって違います。Vossらのデータでは、RMSSDとSDNNに男女で有意な差はなく、差が出たのは主に周波数の指標で、年齢が高い群では小さくなりました。63,612人を対象にしたメタアナリシスでは、女性は平均すると、心拍数がより高いにもかかわらず、SDNNはより低く、迷走神経の指標である高周波パワーはより大きいことがわかりました(KoenigとThayer, 2016)。上で見たアプリのデータでは、RMSSDは性別とまったく関連していませんでした(AltiniとPlews, 2021)。

月経がある場合は、HRVも周期の中でずれることがあります。ベースラインでそれを考慮に入れる方法は、レッスン10で説明します。

体力とそのほか

活動的な人ほど、HRVが高い傾向があります。Fitbitのデータでは、一日の活動量が多いほどHRVの指標が良く、量に応じた関連がありました(Natarajanら, 2020)。アプリのデータでは、活動量との関連は確かにあるものの弱いものでした(AltiniとPlews, 2021)。

人による違いの大半は、説明がついていません。同じ研究で、年齢、性別、活動量、BMIを合わせても、人によるRMSSDの違いのうち説明できたのは15%だけでした。残りは、その研究が測っていないことに由来します。年齢、性別、体力が同じ健康な二人でも、HRVは大きく違うことがあります。

チェッカーが活動量を尋ねるのは、このためです。参照データは体力で人を分けていないので、ほぼ毎日トレーニングしているなら、集団より高く出るかもしれません。

試してみましょう:自分の数値はどこにあるか

チェッカーが返す結果は、六種類あります。

  • パーセンタイルの帯。たとえば「35〜44歳の男性の25〜50パーセンタイル前後」のような結果です。Vossらの表に基づいており、RMSSDまたはSDNNの値、25〜74歳の年齢、性別が必要です。lnRMSSDを入力した場合は、チェッカーが先にRMSSDに換算します。
  • 平均±SDの範囲。6〜9歳の子ども(PANIC研究)、または、測定が24時間のモニターによるものだと指定したときの10歳以上の全年齢(Umetaniの10年ごとの行)が対象です。チェッカーは、5分間の測定を24時間の行と決して比べません。
  • 成人全般との比較。性別を入力しなかった場合や、年齢が25〜74歳の範囲外の場合は、チェッカーはNunanら(2010)による44件の研究のレビューの平均を使います。ShafferとGinsberg(2017)がまとめたもので、RMSSDは約42 ms、SDNNは約50 msです。その表のばらつきは研究ごとの平均値のあいだのばらつきで、人と人のあいだのばらつきよりずっと狭くなります。この結果は、おおまかな目安として扱ってください。
  • 「比較できません」。「お使いのアプリのHRVスコア」を選んだ場合です。アプリは測る時間帯が違い、独自の計算式や尺度を使うものもあるため、チェッカーは比較せずに、使っている機器が何を測っているかを説明します。
  • 範囲外。人のRMSSDやSDNNとしてありえる範囲を外れた数値です。入力ミスや指標の取り違えが原因であることが多くあります。
  • まだ比較できません。参照データは6歳から始まり、10〜17歳には24時間の行しかありません。そのため、12歳の短時間の測定には、成人との比較ではなく説明が表示されます。

パーセンタイルが意味すること、意味しないこと

パーセンタイルは、列の中での位置を示します。30パーセンタイルなら、その集団の100人のうち約30人が自分より低く、約70人が高かったということです。健康な成人を対象にした研究では、定義上、四分の一の人が25パーセンタイルより下に位置します。高い値も、レッスン4で見たように、いつも良い兆候とは限りません。

チェッカーのパーセンタイルの帯も、横になって測った5分間の記録に基づいています。数値がリングや時計の夜間の平均なら、一致はよくてもおおまかです。さらに詳しくは、良いHRVの値とは?とHRVが低いとはどういうこと?を読んでください。胸の痛み、失神、心臓がどきどきと速く打つなどの症状があるなら、数値がどうであれ医師に相談してください。

毎日の使用では、どんな表よりも自分自身の推移が重要です。作り方は、レッスン10で説明します。

次へ:機器どうしの数値が食い違う理由。

やってみましょう

HRV、年齢、性別、指標をHRVチェッカーに入力します。結果と、比べられた集団を書き留めます。そのうえで、一つの問いに答えます。その集団は、自分の機器と同じ方法で測られていましたか?

理解度チェック

4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 成人のあいだで典型的なHRVを最も大きくずらす要因はどれですか?
問題2 基準値の表は、心電図で横になって測った5分間のRMSSDを載せています。手持ちのリングは、夜間のRMSSDの平均を出します。どうしますか?
問題3 年齢と性別が同じ人の中で、30パーセンタイルでした。これは何を意味しますか?
問題4 チェッカーに「比較できません」と表示されました。考えられる理由はどれですか?

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  4. レベル4バッジ: レッスン0/5
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コースの全体像

出典

  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