lnRMSSD

다른 이름: ln RMSSD, ln(RMSSD), RMSSD의 로그값, RMSSD의 자연로그

RMSSD의 자연로그이며 단위가 없습니다. 로그를 취하면 RMSSD 값의 치우친 퍼짐이 고르게 펴져서 날마다의 변화를 비교하고 분석하기 쉬워집니다.

lnRMSSD=ln⁡(RMSSD)\mathrm{lnRMSSD} = \ln\left(\mathrm{RMSSD}\right)

lnRMSSD는 RMSSD의 자연로그입니다. 자체 단위는 없지만, 그래도 뒤에 ms를 붙여 쓰는 경우가 많습니다.

이 지표가 필요한 이유

RMSSD RMSSD 연속한 NN 간격 차이의 제곱평균제곱근. 심장 박동 간격이 다음 간격과 얼마나 다른지를 밀리초 단위로 나타내는 심박변이도(HRV) 지표이며, 주로 미주신경 활동을 반영합니다. RMSSD 더 알아보기 값은 한쪽으로 치우쳐 있습니다. 안정 시 측정값 대부분은 가운데 범위에 모이지만 아주 높은 값이 몇 개 있고, 높은 값이 눈금을 늘려 놓아서 20 ms에서의 변화가 80 ms에서의 같은 비율 변화에 비해 작아 보입니다. 널리 쓰는 통계 검정도 값이 평균 양쪽에 고르게 퍼져 있다고 가정하는데, RMSSD 원값은 그렇지 않습니다. Laborde 연구진(2017)의 지침은 정규분포를 따르지 않는 심박변이도(HRV) 값에는 로그 변환을 권고하고, Plews 연구진은 엘리트 선수의 lnRMSSD를 추적했습니다. 로그 눈금에서는 같은 비율의 변화가 같은 크기의 간격이 됩니다.

공식

lnRMSSD=ln⁡(RMSSD)\mathrm{lnRMSSD} = \ln\left(\mathrm{RMSSD}\right)

밀리초 단위 RMSSD의 자연로그를 취합니다. 계산기의 ‘ln’ 키이며, 밑이 ee(약 2.718)인 로그입니다. 로그는 곱셈을 덧셈으로 바꾸므로, 시작 값이 얼마든 RMSSD가 25% 오르면 lnRMSSD에는 늘 ln⁡(1.25)≈0.22\ln(1.25) \approx 0.22가 더해집니다. 되돌리려면 ee를 거듭제곱하면 됩니다. e3.69≈40e^{3.69} \approx 40 ms입니다.

계산 예시

lnRMSSD 단계별 계산

박동 열 개, 모든 수치 표시

간격 열 개, ms 단위(300~2000)

이 간격 10개의 lnRMSSD 값은 3.29입니다.

6단계 중 6 단계

  1. 6단계 중 1단계 먼저 간격을 나열합니다

    1번째 박동880 ms
    2번째 박동826 ms
    3번째 박동812 ms
    4번째 박동823 ms
    5번째 박동848 ms
    6번째 박동877 ms
    7번째 박동880 ms
    8번째 박동866 ms
    9번째 박동828 ms
    10번째 박동815 ms

    11박동 사이의 간격 10개, 밀리초 단위입니다.

  2. 6단계 중 2단계 각 간격에서 앞 간격을 뺍니다

    2번째 박동 − 1번째 박동−54 ms
    3번째 박동 − 2번째 박동−14 ms
    4번째 박동 − 3번째 박동+11 ms
    5번째 박동 − 4번째 박동+25 ms
    6번째 박동 − 5번째 박동+29 ms
    7번째 박동 − 6번째 박동+3 ms
    8번째 박동 − 7번째 박동−14 ms
    9번째 박동 − 8번째 박동−38 ms
    10번째 박동 − 9번째 박동−13 ms

    양수는 박동 하나 동안 심장이 느려졌다는 뜻이고, 음수는 빨라졌다는 뜻입니다.

  3. 6단계 중 3단계 각 차이를 제곱합니다

    1번째 차이2916
    2번째 차이196
    3번째 차이121
    4번째 차이625
    5번째 차이841
    6번째 차이9
    7번째 차이196
    8번째 차이1444
    9번째 차이169
    합6517

    제곱하면 모든 값이 양수가 되고, 큰 변화에 더 큰 비중이 실립니다.

  4. 6단계 중 4단계 제곱한 값의 평균을 냅니다

    6517 ÷ 9724.11
  5. 6단계 중 5단계 제곱근을 구합니다

    √724.1126.9 ms
  6. 6단계 중 6단계 자연로그를 취합니다

    ln(26.9)3.29

    로그는 큰 값을 누르고 작은 값을 늘려서, 날마다의 변화가 어느 수준에서나 같은 크기로 보이게 합니다.

    lnRMSSD 3.29

JavaScript를 켜면 단계가 하나씩 나타나고 박동을 바꿀 수 있습니다.

교육용 기록의 박동 열 개로 lnRMSSD 계산을 한 단계씩 따라갑니다. 박동을 하나라도 바꾸면 모든 단계가 갱신됩니다.

편집할 수 있는 심장 박동 간격 열 개(밀리초)가 한 줄로 있고, 그 아래에 lnRMSSD 계산이 번호 붙은 단계로 이어집니다. 먼저 간격을 나열합니다; 각 간격에서 앞 간격을 뺍니다; 각 차이를 제곱합니다; 제곱한 값의 평균을 냅니다; 제곱근을 구합니다; 자연로그를 취합니다. 마지막 단계의 결과는 lnRMSSD 3.29입니다. ‘이전’과 ‘다음’ 버튼으로 단계 사이를 이동합니다.

교육용 기록의 열 번의 박동에서 RMSSD는 26.9 ms이므로 lnRMSSD는 ln(26.9) = 3.29입니다. 아래에서는 같은 +25%의 변화 두 번을 선형 눈금과 로그 눈금에 그려 보고, 변환기로 RMSSD를 로그값으로, 또 그 반대로 바꿔 볼 수 있습니다.

왜 로그일까?

같은 +25%가 두 번

내 값
40 ms
lnRMSSD
3.69

선형 축에서는 둘 다 +25%인데도 20 ms에서 25 ms로의 상승은 짧게, 80 ms에서 100 ms로의 상승은 길게 그려집니다. 높은 값이 척도를 늘려서 20 ms 부근의 추세는 평평해 보입니다.

JavaScript를 켜면 축 전환 스위치, 슬라이더, 변환기가 작동합니다.

RMSSD가 25% 오른 경우 두 가지입니다. 20 ms에서 25 ms로, 그리고 80 ms에서 100 ms로 오른 경우입니다. 선형 축에서는 두 번째가 네 배 크게 보입니다. 로그 축에서는 둘의 길이가 같으며, 그래서 날마다의 추세를 lnRMSSD로 추적합니다. 표시를 움직여 내 값이 두 척도에서 어디에 놓이는지 보고, 아래에서 ms와 ln을 서로 변환해 보세요.

10~160 ms의 가로축에 10, 20, 40, 80, 160 눈금이 있고, 20에서 25 ms로의 상승과 80에서 100 ms로의 상승을 나타내는 화살표 두 개, 그리고 내 값의 표시가 있습니다. 스위치로 축을 선형에서 로그로 바꿀 수 있습니다. 선형 축에서는 두 화살표의 길이가 다르고, 로그 축에서는 같습니다. 슬라이더로 표시의 값을 정하면 수치 표시에 그 자연로그가 나옵니다. 서로 연결된 숫자 입력란 두 개로 밀리초를 ln으로, ln을 밀리초로 변환합니다.

값을 움직이는 요인

RMSSD를 움직이는 요인과 똑같습니다. 호흡, 미주신경 활동 미주신경 긴장도 미주신경이 심장에 지속적으로 미치는 영향으로, 심장을 느리게 합니다. 보통 RMSSD나 HF 파워 같은 심박변이도(HRV) 지표로 추정합니다. 미주신경 긴장도 더 알아보기 , 심박수, 수면, 음주, 질병, 훈련 부하입니다. 달라지는 것은 눈금뿐입니다. lnRMSSD가 0.3 오르면 시작값이 20 ms였든 80 ms였든 RMSSD가 약 삼분의 일 올랐다는 뜻입니다.

오해하기 쉬운 경우

로그는 숫자를 한데 모으므로 작은 차이가 보기보다 큽니다. 3.4와 3.7은 RMSSD로 보면 35%의 차이입니다. 일부 앱은 lnRMSSD를 0~100점으로 다시 환산하는데, 이런 점수는 lnRMSSD, RMSSD, 다른 앱의 점수와 비교할 수 없습니다. 로그는 아티팩트를 해결해 주지도 않습니다. RMSSD를 두 배로 만드는 조기 박동은 lnRMSSD에 ln(2), 곧 약 0.69를 더합니다.

볼 수 있는 곳

스포츠과학 논문은 lnRMSSD를 보고하며, 보통 7일 이동 평균과 그 날마다의 변동 계수(CV)를 함께 제시합니다. Plews 연구진은 2012년에 엘리트 트라이애슬론 선수 두 명을 추적했습니다. 비기능적 오버리칭 상태가 된 선수에서는 이동 평균과 그 변동이 모두 떨어졌고, 다른 선수에서는 안정적이었습니다. 두 사람이므로 규칙이 아니라 예시입니다. Kubios HRV는 같은 원리로 각 스펙트럼 대역 파워의 로그값을 ‘Absolute power (log)’로 보여 줍니다. 레슨 RMSSD, SDNN, lnRMSSD 설명은 변환을 단계별로 보여 주고, HRV 기준선 만들기는 이동 평균을 어떻게 쓰는지 보여 줍니다.

출처

  1. Heart rate variability and cardiac vagal tone in psychophysiological research: recommendations for experiment planning, data analysis, and data reporting Frontiers in Psychology, 2017
  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. Training adaptation and heart rate variability in elite endurance athletes: opening the door to effective monitoring Sports Medicine, 2013

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