HRVで有酸素閾値はわかる?(DFA α1)

質のよい胸部ストラップがあれば、おおまかにはわかります。強度を段階的に上げる運動では、DFA α1という心拍変動(HRV)の指標が、楽な強度の約1.0からきつい強度の0.5に向かって下がります。男性15人の2021年の研究では、0.75を横切ったときの心拍数が、第1換気閾値と平均で毎分約2拍以内で一致しました。有用な推定ですが、検査室の検査ではなく、アーチファクトや異所性拍動で損なわれることがあります。

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要点

  • DFA α1は拍の間隔のパターンの相関を表します。安静時や楽な強度では1.0付近にあり、きつい強度では0.5に向かって下がります。
  • α1の0.75は第一(有酸素性)閾値と、0.5は第二閾値と関連づけられてきました。
  • 男性15人の2021年の研究では、α1 = 0.75のときの心拍数は、ガス交換閾値より平均で毎分1.9拍高く、個人差は最大で約12拍ありました。
  • 胸部ストラップ、一定のペースで上げていく負荷、少ないアーチファクトが必要です。拍の補正を強くすると、α1自体に偏りが生じます。
  • トレーニングゾーンを決めるための推定として使い、運動のきつさの感覚と照らし合わせて確認してください。

胸部ストラップを使えば、おおまかにはわかります。強度を段階的に上げていく運動では、 DFA DFA α1 トレンド除去変動解析の短期スケーリング指数。1に近いと、拍はあらゆる尺度で記憶をもち、0.5に近いとノイズのようにふるまいます。α2は、より長い区間での同じ傾きです。 DFA α1についてさらに詳しく α1という心拍変動(HRV)の指標が、楽な強度の約1.0から、きつい強度の0.5に向かって下がります。0.75を横切る心拍数は、第1換気閾値(VT1、有酸素性閾値)と、平均で毎分約2拍以内で一致しました(Rogersら, 2021)。

DFA α1が測るもの

HRVの指標の多くは、拍と拍の間隔がどれだけ変動するかを調べます。トレンド除去変動解析(DFA)が調べるのは、どのように変動するかです。長い間隔のあとにまた長い間隔が続きやすいかどうか、そのパターンが短い範囲でも長い範囲でも繰り返されるかどうかを見ます。α1は短い範囲を見る指標で、約4〜16拍の窓を使います(Quigleyら, 2024)。

  • α1が1.0付近なら、間隔はフラクタルなかたちで相関しています。安静時やごく楽な強度で典型的です。
  • α1が0.5付近なら、間隔は、1拍から次の拍へ記憶を持たないランダムなノイズのように振る舞います。

インタラクティブな図でプリセットを切り替えると、この尺度の両端と、当てはめた傾きがどう変わるかがわかります。

リズムは過去を覚えているか

教材用の記録から5分間

α1(4〜16拍)
0.49
α2(16〜64拍)
0.65

休息十分の記録は合成データで、4拍ごとのきれいな呼吸の波に、拍ごとのランダムなノイズが重なっています。そのため4〜16拍ではほとんどノイズのように見え(α1 0.49)、ゆっくりした波によって16〜64拍にはいくらか記憶が現れます(α2 0.65)。安静時の実際の記録では、通常はα1が約1か、それ以上になります。

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教材用の記録5分間のトレンド除去変動解析(DFA)です。各点は、一定の拍数のボックスの中での累積和の典型的な揺れで、両対数の軸では、点が直線に沿って並び、その傾きがα1(4〜16拍)とα2(16〜64拍)です。ホワイトノイズは0.5、1/fノイズは1になります。教材用の記録は合成データで、約0.5になります。安静時の実際の記録は、通常は約1か、それ以上です。系列を切り替えたり、ノイズを混ぜたりして、傾きの変化を見てください。

4〜64拍のボックスサイズに対する変動を示す両対数のグラフで、ボックスサイズごとの点と、2本の近似直線があります。4〜16拍の直線がα1、16〜64拍の直線がα2です。表示欄にはα1とα2が表示され、その意味を説明する文が続きます。4つのボタンで、休息十分の記録、ホワイトノイズ、1/fノイズ、異所性拍動ありの記録を選べます。スライダーでは、選んだ系列にホワイトノイズを混ぜられます。

運動中は、強度が上がるにつれて迷走神経ブレーキが外れていきます。Michaelら(2017)は、RMSSDが中程度の強度までに5 ms未満に下がり、従来のHRV指標が示せるものがほとんどなくなると述べています。α1は全範囲で変化し続けます。強度の指標として役立つのは、そのためです。

研究でわかったこと

Rogersら(2021)は、男性15人にトレッドミルで段階的に強度を上げて走ってもらい、1,000 Hzの研究用心電図( 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 )とガス分析器で調べました。α1は2分間の窓で計算し、5秒ごとに更新しました。1.0と0.5の中間の0.75を目印にしました。

ガス閾値との平均の差一致の度合い
α1 = 0.75のときの心拍数毎分1.9拍高い(平均で154対152)個人差は約8拍低いから約12拍高いまで、r = 0.97
α1 = 0.75のときの酸素摂取量0.33 ml/kg/min高いr = 0.99

RogersとGronwald(2022)は、その後の研究をレビューしました。0.75は、一般のランナー、心疾患の患者、エリートのトライアスロン選手で有酸素性閾値と関連しており、約0.5へのさらなる低下は第二の無酸素性閾値と関連していました。

限界

  • 不良な拍。 Rogersらは、心房からの余分な拍が頻繁にあったため、17人の男性のうち2人を除外しました。RogersとGronwaldは、拍の1〜3%を補正した場合のα1の偏りは無視できる程度で、ある補正方法で6%を補正した場合は偏りが大きくなるが、閾値の心拍数の動きは毎分1拍以内だったと報告しています。
  • センサー。 最初の研究は1,000 Hzの心電図を使いました。Polar H7のストラップは、心電図より閾値が毎分約4拍低く出ました。手首の光学センサーは、十分に正確であることが示されていません。
  • 対象者。 2021年の研究には女性がいませんでした。結果は、段階的に強度を上げる負荷によるもので、一定の強度の運動ではありません。
  • 個人差。 平均で毎分2拍という差は、最大で12拍に及ぶ個人差を隠しています。

試し方

  1. 拍ごとの間隔を出力できる胸部ストラップを着けます。
  2. 強度を段階的に上げるテストを行います。楽に始め、きつくなるまで数分ごとにペースやパワーを上げます。
  3. α1をリアルタイムで表示するか、あとでファイルを解析するアプリを使い、α1が0.75を横切る心拍数を記録します。
  4. 別の日に繰り返し、その数値を、運動のきつさの感覚や呼吸の変化と照らし合わせます。

このサイトのHRV計算ツールでは、手順3はできません。読み込んだファイル全体について、α1を一つ出すだけです。段階的に強度を上げるテストには、上の研究の2分間の窓のような短い移動窓でα1を計算し、心拍数に対して描く必要があるので、そのために作られたアプリを使ってください。

心拍リズムに既知の問題がある場合や、動悸が頻繁にある場合は、α1はおそらく信頼できないので、最大強度のテストの前に医師に相談してください。トレーニングにおけるHRV全体の話は、トレーニングと回復のためのHRVをご覧ください。

よくある質問

時計の光学センサーでも使えますか?

確実には使えません。DFA α1は拍のタイミングが正確であることに依存し、研究では心電図か胸部ストラップが使われました。ある比較では、Polar H7の胸部ストラップでさえ、心電図より閾値が毎分約4拍低く出ました。

DFA α1を表示するアプリはどれですか?

RogersとGronwald(2022)は、これをリアルタイムで表示するウェブアプリやスマートフォンアプリをいくつかと、直近200拍から毎秒α1を更新するGarminのデータフィールド「alphaHRV」を挙げています。Kubiosは、記録したファイルから計算できます。

強度を上げるほどDFA α1が下がるのはなぜですか?

楽な強度では、拍の間隔は相関のあるフラクタルなかたちで揺れ動きます。強度が上がると、迷走神経ブレーキが外れ、パターンが崩れてランダムな相関のないノイズに近づき、α1は約0.5になります。正確なしくみは、まだ研究されています。

出典

  1. A New Detection Method Defining the Aerobic Threshold for Endurance Exercise and Training Prescription Based on Fractal Correlation Properties of Heart Rate Variability Frontiers in Physiology, 2021
  2. Fractal Correlation Properties of Heart Rate Variability as a Biomarker for Intensity Distribution and Training Prescription in Endurance Exercise: An Update Frontiers in Physiology, 2022
  3. Cardiac Autonomic Responses during Exercise and Post-exercise Recovery Using Heart Rate Variability and Systolic Time Intervals—A Review Frontiers in Physiology, 2017
  4. Publication guidelines for human heart rate and heart rate variability studies in psychophysiology—Part 1: Physiological underpinnings and foundations of measurement Psychophysiology, 2024