HRV 연구 방법: 연구자를 위한 안내

이 안내서는 심박변이도(HRV)를 측정 지표로 쓰는 연구나 임상시험을 계획하는 사람을 위한 것입니다. 실험실 스트레스 과제, 시험, 일상에서의 며칠간 연속 기록이 모두 해당합니다. 마지막에는 데이터 수집 전, 수집 중, 수집 후에 하나씩 짚어 갈 수 있는 체크리스트가 있습니다. HRV 논문을 읽는 방법은 레슨 HRV 연구와 기기 검증 읽는 법에서 다루고, 이 페이지는 연구를 직접 진행하는 방법을 다룹니다.

HRV가 나타내는 것과 나타내지 못하는 것

HRV는 심장 박동 사이 시간의 변화입니다. 스트레스 연구 대부분이 쓰는 지표는 짧은 기록에서 나오며, 주로 미주신경 미주신경 미주신경 뇌간에서 심장, 폐, 장으로 이어지는 부교감신경계의 주된 신경입니다. 심장으로 가는 빠른 신호가 박동 간 심박변이도(HRV)의 대부분을 만듭니다. 미주신경 더 알아보기 , 즉 심장을 느리게 하는 부교감신경의 ‘브레이크’를 반영합니다.

• RMSSD 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 (연속한 NN 간격 차이의 제곱평균제곱근): 박동 사이 간격이 다음 간격과 얼마나 다른지를 밀리초로 나타냅니다.
• lnRMSSD lnRMSSD lnRMSSD RMSSD의 자연로그이며 단위가 없습니다. 로그를 취하면 RMSSD 값의 치우친 퍼짐이 고르게 펴져서 날마다의 변화를 비교하고 분석하기 쉬워집니다. lnRMSSD 더 알아보기 : RMSSD의 자연로그입니다. 로그를 취하면 RMSSD의 치우친 분포가 정규분포에 가까워집니다.
• HF 파워 HF 파워 HF 파워 0.15~0.40 Hz 대역, 곧 일반적인 호흡 범위에 들어가는 심장 박동 간격의 분산이며 단위는 ms²입니다. 호흡이 분당 9~24회일 때는 주로 미주신경 활동을 반영합니다. HF 파워 더 알아보기 (고주파 파워): 호흡 주파수에서의 변이로, 유럽심장학회와 북미 심박조율·전기생리학회의 태스크포스(Task Force, 1996)가 정의한 범위는 0.15~0.4 Hz입니다.
• 호흡성 동성부정맥(RSA) 호흡성 동성부정맥(RSA) 호흡성 동성부정맥 숨을 들이쉴 때 심박수가 오르고 내쉴 때 내려가는 정상적인 변화입니다. 미주신경이 일으키며 안정 시 심박변이도(HRV)의 상당 부분을 이룹니다. 호흡성 동성부정맥 더 알아보기 : 숨을 들이쉴 때 심장이 빨라지고 내쉴 때 느려지는 현상으로, HF 파워와 RMSSD가 이를 상당 부분 담아냅니다.

Laborde 연구진(2017)은 이들을 심장 미주신경 긴장도의 지표로 보고, RMSSD, 피크-밸리 RSA 지표, HF 파워 중 하나를 주요 지표로 골라 분석하라고 권고합니다. 각 지표의 배경은 Shaffer와 Ginsberg(2017)가 설명합니다.

HRV가 나타내지 못하는 것은 스트레스 그 자체입니다. 2018년의 리뷰는 연구 37편을 검토했으며, 대부분에서 스트레스에 반응해 HRV가 달라졌고 가장 흔한 결과는 부교감신경 부교감신경 부교감신경계 자율신경계에서 ‘휴식과 소화’를 맡는 갈래입니다. 주로 미주신경을 통해 심장을 느리게 하며, 심박변이도(HRV)에서 나타나는 박동 간 변이의 대부분을 만들어 냅니다. 부교감신경계 더 알아보기 활동의 저하였다고 밝혔습니다(Kim 등, 2018). 다른 부담 뒤에도 같은 감소가 나타납니다. 휴대폰 앱으로 얻은 약 9백만 건의 아침 측정값에서 HRV는 음주, 고강도 훈련, 질병 뒤에 떨어졌고, 저자들은 이를 근거로 HRV를 스트레스에 민감하지만 특이적이지는 않은 지표라고 불렀습니다(Altini와 Plews, 2021).

스트레스와 관계없이 HRV를 움직이는 요인은 네 가지이며, 설계에서 각각을 다뤄야 합니다.

• 호흡. 호흡수와 호흡의 깊이가 RSA와 HF 파워를 바꾸므로, 두 지표를 미주신경 긴장도의 지표로 쓸 때 교란 요인이 될 수 있습니다(Grossman과 Taylor, 2007).
• 자세와 움직임. 일어서기, 말하기, 걷기는 HRV를 바꿉니다. Grossman과 Taylor는 RSA가 순간적인 신체 활동에 “깊은 영향을 받는다”고 설명하며, 이 영향 때문에 미주신경 긴장도 미주신경 긴장도 미주신경 긴장도 미주신경이 심장에 지속적으로 미치는 영향으로, 심장을 느리게 합니다. 보통 RMSSD나 HF 파워 같은 심박변이도(HRV) 지표로 추정합니다. 미주신경 긴장도 더 알아보기 추정값이 편향될 수 있습니다.
• 심박수. 흔히 쓰는 HRV 지표는 모두 박동 사이 간격이 길어질수록 커지므로, 심장이 빠르면 변이가 작게 나오는 경향이 있습니다. De Geus 연구진(2019)은 HRV가 심박수의 단순한 대리 지표도 아니고, 어디서나 똑같이 대리 지표 역할을 하는 것도 아니라고 주장하며, 둘을 함께 보고하는 지침으로 글을 맺습니다.
• LF/HF 비 LF/HF 비 LF/HF 비 LF 파워를 HF 파워로 나눈 값이며 단위가 없습니다. 교감신경계와 부교감신경계 사이의 균형을 가늠하는 지표로 제안되었지만, 연구에서는 그 균형을 신뢰할 수 있게 측정하지 못하는 것으로 나타났습니다. LF/HF 비 더 알아보기 (저주파/고주파 파워의 비). 교감신경과 부교감신경 사이의 ‘균형’을 재는 지표가 아닙니다(Billman, 2013). 스트레스 지수로는 쓰지 마세요.

세 가지 연구 설계

세 설계 모두 Laborde 연구진(2017)이 HRV의 세 가지 R이라고 부르는 것을 공유합니다. 휴식(resting, 기준 측정), 반응성(reactivity, 기준 측정에서 이벤트까지의 변화), 회복(recovery, 이벤트에서 그 이후까지의 변화)입니다.

실험실 스트레스 요인: 기준 측정, 과제, 회복

가장 통제된 설계는 참가자를 실험실로 불러 안정 기준 측정을 기록하고, 스트레스 요인을 적용한 뒤 회복을 기록합니다. 가장 잘 알려진 스트레스 요인은 Trier 사회적 스트레스 검사(Trier Social Stress Test, TSST)입니다. 약 10분간 준비한 뒤, 청중 앞에서 10분 동안 즉흥 발표와 암산을 합니다. 여섯 개 연구 전반에서 이 검사는 심박수를 높였고 침 코르티솔을 기준 측정의 두 배에서 네 배로 끌어올렸습니다(Kirschbaum 등, 1993). 혼자 하는 시간제한 암산이나 정신적 스트레스 요인을 더한 컴퓨터 작업처럼 더 단순한 과제도 쓰입니다. 그런 연구 중 하나에서 여성 12명이 같은 컴퓨터 작업을 두 번 했고, 한 번은 스트레스 요인을 더했습니다. HF 파워는 스트레스 조건의 세션에서 대조 세션보다 낮았고 이후 휴식 8분 동안 일부 회복되었지만, 혈압은 그 시간 안에 안정 시 수준으로 돌아오지 않았습니다(Hjortskov 등, 2004).

1. 안정 최소 5분
2. 기준선 5분
3. 준비 10분
4. 발표와 암산 10분
5. 회복 최소 10분
6. 휴식
7. 반응성
8. 회복

길이에 비례해 크기를 정한 다섯 단계의 타임라인: 최소 5분 안정, 5분 기준 측정, 10분 준비, 10분 발표와 암산, 최소 10분 회복. 둘째 줄은 이를 묶습니다. 휴식은 안정과 기준 측정을, 반응성은 준비와 발표·암산을, 회복은 마지막 단계를 포함합니다.

각 단계에 알맞은 길이는 다음과 같습니다.

• 안정. Laborde 연구진(2017)은 기준 측정을 시작하기 전에 검사 자세를 최소 5분 유지하라고 요구합니다. 무릎을 직각으로 굽히고 앉는 자세가 보통의 기본값입니다.
• 기준 측정. 오 분은 단기 기록의 표준입니다(Task Force, 1996). Jennings 연구진(1992)은 젊은 남성 48명의 심박수와 혈압을 측정했고, 20분을 쉬어도 기준 측정이 안정된다는 보장은 없다고 짚으면서 10분의 안정 기준 측정은 허용할 만큼 안정적이라고 판단했습니다. 이들이 쓴 이른바 ‘바닐라’ 기준 측정, 즉 부담이 적은 단순한 색 탐지 과제는 그냥 쉬는 것과 같거나 더 나았습니다.
• 과제 구간. 1분 lnRMSSD는 신뢰도가 좋습니다(Laborde 등, 2017). HF 파워는 최소 약 1분, LF 파워 LF 파워 LF 파워 0.04~0.15 Hz 대역, 곧 7~25초마다 반복되는 리듬에 들어가는 심장 박동 간격의 분산이며 단위는 ms²입니다. 한때 교감신경 활동으로 읽혔지만 지금은 논란이 있습니다. LF 파워 더 알아보기 (저주파 파워)는 약 2분이 필요합니다(Task Force, 1996). 길이가 같은 구간끼리 비교하세요. 길이가 다른 기록에서 나온 값은 서로 바꿔 쓸 수 없습니다(Shaffer와 Ginsberg, 2017).
• 회복. 길이를 정해 둔 지침은 없으므로, 원래대로 돌아오는 것을 볼 수 있을 만큼 길게 잡고 그 길이를 미리 밝혀 두세요. 혈압은 HRV보다 오래 걸릴 수 있습니다. Hjortskov의 연구에서 HRV는 휴식 8분 뒤 일부 회복되었지만, 혈압은 안정 시 값으로 돌아오지 않았습니다.

말하면 호흡이 바뀌므로 발표 중의 HRV에는 발표 자체가 일부 반영됩니다. 호흡을 기록하고 발표 구간은 조심스럽게 해석하세요. 시간과 자세는 같고 스트레스 요인만 없는 대조 세션을 참가자에 따라 순서를 바꿔(역균형화) 두면, 스트레스 요인의 효과와 40분 동안 실험실에 앉아 있는 효과를 구분할 수 있습니다.

실생활 스트레스 요인: 시험

시험은 학생이 어차피 마주하는 스트레스 요인이어서 연구자의 조작이 들어가지 않습니다. 누가 언제 시험을 보는지를 무작위로 정할 수는 없으므로, 학생 한 명 한 명이 자기 자신의 대조가 됩니다. 같은 사람을 같은 시각, 같은 자세로 시험이 있는 날과 없는 날에 측정하세요.

1. 몇 주 전 정해진 시각과 자세의 안정 시 기준선
2. 전날 저녁 측정, 그리고 그날 밤의 수면
3. 시험 당일 전, 가능하면 도중, 그리고 후
4. 며칠 후 회복 측정
5. 몇 주 후 시험과 떨어진 시기의 두 번째 기준선

선 위에 놓인 다섯 개의 점: 몇 주 전에는 정해진 시각과 자세에서 하는 안정 기준 측정, 전날에는 저녁 측정과 그날 밤의 수면, 강조된 시험 당일에는 시험 전, 가능하면 시험 중, 시험 후의 측정, 며칠 뒤에는 회복 측정, 몇 주 뒤에는 시험과 떨어진 시기의 두 번째 기준 측정.

각 시점은 서로 다른 질문에 답합니다. 몇 주 전의 기준 측정은 비교의 기준점이 됩니다. 전날 저녁과 밤은 시험을 앞둔 예기 반응과 잠을 어떻게 잤는지를 보여 주는데, 수면은 그 자체로 HRV를 움직입니다. 시험 직전, 도중, 직후의 측정은 반응성과 회복을 알려 줍니다. 몇 주 뒤 시험과 떨어진 시기의 두 번째 기준 측정은 시험의 영향을 학기나 계절에 따른 느린 변화와 구분하게 해 줍니다. 기준 측정이 하나뿐이면 전후 비교밖에 할 수 없기 때문입니다.

세 연구가 설계의 폭을 보여 줍니다. Lucini 연구진(2002)은 대학생을 시험을 얼마 앞둔 때와 3개월 뒤 방학 중에 각각 검사했습니다. 시험 당일에는 박동 사이 간격이 더 짧았고, 혈압이 더 높았고, 정규화한 저주파 지표가 더 높았고, 압수용체 반사 압수용체 반사 압수용체 반사 심박수를 바꿔 박동마다 혈압을 안정시키는 반사입니다. 이 반사에는 지연이 있어 약 10초마다 심박수가 오르내리며, 이것이 LF(저주파) 파워의 0.1 Hz 리듬입니다. 압수용체 반사 더 알아보기 이득이 더 낮았으며, 침 코르티솔은 방학 중의 2.4 ng/mL에 비해 5.6 ng/mL였습니다. Dimitriev 연구진(2016)은 학생 96명을 서로 다른 이틀에 각각 5분씩 누운 자세로 기록했습니다. 하루는 안정 시, 하루는 구술시험 직전이었습니다. 시험 직전에 심박수는 평균 분당 83회로 안정 시의 평균 72회보다 높았고, RMSSD에 대응하는 푸앵카레 지표인 SD1은 평균 26 ms로 안정 시의 평균 36 ms보다 낮았습니다. SD1의 감소는 심박수를 통계적으로 보정한 뒤에도 유지되었지만 SDNN과 HF 파워의 감소는 그렇지 않았습니다. Hammoud 연구진(2018)은 학생 90명을 기말시험 전 1시간, 시험 중 2시간, 시험 후 1시간 동안 모두 4시간 모니터링했고, 더 평온한 날의 기록은 없었습니다. SDNN은 시험 후 한 시간에 가장 높았고, RMSSD는 시험 중보다 시험 후에 더 높았습니다. 심박수는 시험 전에 늘 하는 준비 활동으로 보낸 시험 전 한 시간에 가장 높았고 시험 중에 가장 낮았습니다.

이벤트 마커와 일지를 곁들인 며칠간의 연속 기록

가장 현실적인 설계는 사람들이 일상을 보내는 동안 하루 또는 며칠 동안 모든 박동을 기록합니다. 이벤트는 두 가지로 기록합니다. 하나는 이벤트 마커로, 무슨 일이 일어난 순간에 누르는 버튼이나 앱 입력입니다. 다른 하나는 생태순간평가(EMA)로, 하루에 여러 번 휴대폰으로 기분, 걱정, 활동, 카페인을 묻는 짧은 설문입니다.

심전도 스트랩의 박동

움직임

이벤트 마커

일지 알림

수면

1일째2일째3일째

밤을 음영으로 표시한 사흘에 걸친 다섯 개의 줄. 박동 줄은 연속된 선이며 밤에 더 높습니다. 움직임 줄에는 낮에 높이가 다른 막대가 있고 밤에는 없습니다. 이벤트 마커 줄에는 하루에 몇 개의 세로 표시가 있습니다. 일지 줄에는 하루에 다섯 개의 점이 아침부터 저녁까지 대략 세 시간 간격으로 있습니다. 수면 줄에는 밤마다 하나의 블록이 있습니다.

두 연구가 이 설계로 무엇을 알아낼 수 있는지 보여 줍니다. Brosschot 연구진(2007)은 건강한 사람 52명에게 하루 동안 매시간 일지를 쓰게 하면서 휴대용 심전도( ECG ECG 심전도(ECG) 피부에 붙인 전극으로 심장의 전기 활동을 기록한 것입니다. 심전도로 구한 RR 간격이 심박변이도(HRV) 측정의 기준 방법입니다. 심전도(ECG) 더 알아보기 )로 심장 박동을 기록했습니다. 스트레스 요인과 걱정은 깨어 있는 동안 더 높은 심박수, 더 낮은 HRV와 함께 나타났고, 그 영향은 그날 밤의 수면까지 이어졌으며, 걱정의 지속 시간이 스트레스 요인의 효과를 매개했습니다. Verkuil 연구진(2016)은 32명을 대상으로 한 걸음 더 나아갔습니다. 짧은 보정 기록으로 각 사람의 RMSSD가 움직임에 따라 어떻게 떨어지는지 파악한 뒤, 이어지는 24시간에서 RMSSD가 움직임으로 설명되는 것보다 더 떨어진 구간 가운데 7.5분 이상 지속된 것을 찾았습니다. 그런 구간은 걱정, 덜 긍정적인 기분, 더 큰 긴장과 함께 나타났지만, 보고된 스트레스 사건의 수와는 관련이 없었습니다.

일상 데이터의 주된 문제는 움직임입니다. 신체 활동은 RSA를 크게 바꾸므로(Grossman과 Taylor, 2007), 움직임을 기록하는 설계는 스트레스 반응과 걷기를 구분할 수 있습니다. 기록하지 않는 설계는 결국 사람들이 얼마나 활동했는지를 측정하게 될 수도 있습니다.

측정 과정

연구에서 나오는 모든 HRV 수치는 같은 과정을 거칩니다. 어느 단계에서든 생긴 오류는 통계까지 이어집니다.

1. 1 센서 심전도 가슴 스트랩 또는 홀터, PPG 시계 또는 링
2. 2 RR 간격 박동 사이의 시간(ms)
3. 3 아티팩트 보정 잘못된 박동을 찾고, 고치고, 세기
4. 4 창 5분 미만, 5분 또는 24시간
5. 5 지표 RMSSD, lnRMSSD, HF 파워
6. 6 통계 개인 내 변화, 혼합 모형

일정하게 유지하거나 기록 호흡, 자세, 시각, 카페인, 알코올, 최근 운동, 월경 주기 단계, 복용 약

번호를 붙인 여섯 단계가 한 줄로 이어집니다. 센서: 심전도 가슴 스트랩이나 홀터, 또는 PPG 시계나 링. RR 간격: 박동 사이 시간(밀리초). 아티팩트 보정: 잘못된 박동을 찾아 고치고 세기. 구간: 5분 미만, 5분, 24시간. 지표: RMSSD, lnRMSSD, HF 파워. 통계: 개인 내 변화와 혼합 모형. 그 아래의 띠에는 일정하게 유지하거나 기록할 것이 나열됩니다. 호흡, 자세, 시각, 카페인, 알코올, 최근 운동, 월경 주기 단계, 복용 약.

센서

심전도는 심장 전기 신호의 날카로운 R 피크로 각 박동의 시점을 재며 HRV의 기준이 됩니다. Task Force(1996)는 최적 범위를 초당 250~500회 샘플링으로 제시합니다. 가슴 스트랩은 단일 유도 심전도이며 실험실 세션과 며칠간의 기록에 잘 맞습니다. 임상용 홀터 심전도는 유도가 더 많고 박동별 검토가 더해집니다. 시계와 링은 광용적맥파 광용적맥파 PPG 피부에 빛을 비추고 박동마다 밀려드는 혈액의 맥을 감지하는 광학 방식입니다. 대부분의 스마트워치, 링, 휴대폰 카메라 앱이 이 방식으로 심박변이도(HRV)를 추정합니다. PPG 더 알아보기 (PPG)를 쓰는데, 피부의 맥파 시점을 재는 방식입니다. 두 방식을 비교한 연구를 검토한 리뷰에서 맥박은 안정 시에는 충분히 정확했지만, 신체 활동과 일부 정신적 스트레스 요인은 일치도를 떨어뜨렸고, 흔히 받아들일 수 없는 수준까지 떨어뜨렸습니다(Schäfer와 Vagedes, 2013). 스트레스 과제에는 잘 맞지 않는 센서입니다. PPG가 HRV 수치에 일으키는 오류는 시계일까, 가슴 스트랩일까? PPG와 HRV 수치 페이지에서 단계별로 다룹니다.

RR 간격과 아티팩트 보정

센서는 연속된 박동 사이 시간인 RR 간격을 차례로 내놓습니다. 놓친 박동, 추가 박동 추가 박동 이소성 박동 심장의 자체 박동 조율기 밖에서 시작해 대개 정해진 때보다 일찍 나타나는 심장 박동입니다. 흔하지만, 제거하거나 보정하지 않으면 심박변이도(HRV)를 왜곡합니다. 이소성 박동 더 알아보기 , 이소성 박동(심장의 자체 박동 조율기에서 시작하지 않는 이른 박동)은 지표를 왜곡하며, 짧은 기록은 긴 기록보다 이런 영향에 더 민감합니다. 편집 방법은 잘못된 박동을 삭제하거나 보간하거나 필터링하는데, 어떤 방법을 쓰느냐에 따라 HRV 값이 달라집니다. 그 정도는 상황, 방법, 지표, 대상자, 기록 시간에 따라 다릅니다(Peltola, 2012). 결과를 보기 전에 보정 방법과, 보정된 박동 비율의 제외 기준을 정하고, 모든 기록마다 보정된 비율을 보고하세요. 아티팩트와 추가 박동: HRV 측정이 틀어지는 이유 페이지에서 오류가 어떻게 보이는지 볼 수 있습니다.

구간

• 초단기, 5분 미만. 안정 시 성인 3,387명에서 10초짜리 심전도 하나만으로도 타당한 RMSSD가 나왔고, 2분 기록은 4~5분 기록과 거의 완벽하게 일치했습니다. RMSSD는 모든 길이에서 SDNN보다 잘 유지되었습니다(Munoz 등, 2015). 이는 안정 시의 결과이며, 과제 구간은 여전히 과제 안에 들어와야 합니다.
• 단기, 5분 표준(Task Force, 1996).
• 장기, 명목상 24시간으로, 낮밤 리듬을 담아내며 다른 지표에 쓰입니다(Task Force, 1996).

비교마다 구간 길이를 하나로 정하세요.

지표

짧은 구간에는 RMSSD 같은 시간 영역 지표가 더 안전한 선택입니다. RMSSD는 안정 시 10초부터 타당했던 반면(Munoz 등, 2015) HF 파워는 약 일 분이 필요하고(Task Force, 1996), RMSSD는 HF 파워보다 호흡의 영향을 덜 받습니다(Laborde 등, 2017). HF 파워는 호흡수가 HF 대역 안에 머문다고 가정합니다. 분당 약 9회(0.15 Hz) 아래에서는 호흡파가 LF 대역으로 들어가며, 느린 호흡이 LF 파워를 부풀리는 것도 이 때문입니다. 레슨 주파수 분석, 혼란 없이 이해하기에서 이를 차근차근 짚고, RMSSD, SDNN, lnRMSSD 설명에서 시간 영역 지표를 설명합니다.

통제 조건

Laborde 연구진(2017)은 세션 전에 일정하게 유지하거나 기록할 것을 이렇게 꼽습니다.

• 수면. 세션 전날 밤에는 평소처럼 자고, 평소 취침 시각과 기상 시각을 기록합니다.
• 운동. 전날에는 고강도 훈련을 하지 않습니다. 운동 뒤 미주신경 브레이크는 단계적으로 돌아오는데, 처음 90분 동안, 그 뒤에는 최대 48시간에 걸쳐 돌아옵니다(Stanley 등, 2013).
• 음식과 음료. 세션 전 2시간 동안은 식사, 커피, 차, 그 밖의 카페인 음료를 피하고, 24시간 동안은 술을 마시지 않습니다.
• 시각. 모든 세션과 모든 참가자가 같은 시각에 합니다.
• 자세. 내내 같은 자세를 유지하며, 기준 측정 전에 최소 5분 동안 그 자세를 취합니다.
• 호흡. 호흡 속도를 정해 주지 말고 기록합니다. Laborde 연구진은 사람들이 자기 속도로 숨 쉴 때 HRV를 호흡에 맞춰 관행적으로 보정하지 말라고 권고합니다. 정해진 속도의 호흡은 HF 파워를 예측하기 어렵게 바꿀 수 있고 과제를 방해할 수도 있다고 짚으며, 연구자가 호흡이 HF 대역인 분당 9~24회 사이에 머무는지 확인하라고 합니다.
• 약물. 심장에 작용하는 약물은 모두 기록합니다.
• 월경 주기. 37편의 연구, 1,004명을 다룬 메타분석에서 미주신경 활동은 난포기보다 황체기에 더 낮았으며(d = −0.39), 저자들은 월경 주기 단계를 기록하거나 통제하라고 권고합니다(Schmalenberger 등, 2019).

이후의 모든 수치는 이 규칙으로 얻은 안정 기준 측정과 비교되므로, 기준 측정에도 과제와 같은 기준을 적용하세요.

이벤트 마커를 곁들인 연속 HRV

5분 구간이 하루 분량 쌓이면 그대로는 읽기 어렵습니다. 그날 일어난 모든 일이 그 안에 들어 있기 때문입니다. 이벤트 기준 평균(event-locked averaging)은 같은 종류의 마커마다 그 마커보다 얼마간 앞에서부터 얼마간 뒤까지의 구간을 마커에 맞춰 정렬한 뒤 평균을 냅니다. 이벤트가 HRV에 일으키는 변화는 이벤트가 쌓이면서 더해지고, 무작위 시점에 일어나는 일은 평균하면 상쇄됩니다. 뇌파에서 평균 유발 반응을 구하는 것과 같은 생각을 심박수에 적용한 것입니다.

기록 하나, 마커 셋

마커에 맞춰 평균

전 마커 후

평균

두 개의 그래프. 첫 번째는 여섯 시간에 걸친 물결선과 세로 마커선 세 개입니다. 마커 뒤마다 선이 내려갔다가 천천히 회복하며, 음영 띠가 각 마커의 30분 전부터 90분 후까지를 덮습니다. 두 번째 그래프에는 사분의 일 지점에 세로 마커선이 있고 그 앞에 음영 영역이 있으며, 가는 선 세 개와 굵은 선 하나가 있습니다. 모든 선이 마커 전에는 평평하고, 마커 직후 떨어졌다가 나머지 구간 동안 다시 올라갑니다. 레이블은 ‘전’, ‘마커’, ‘후’입니다.

시험 주간 학생의 가상 사흘로 직접 해 보세요. ‘하루 전체’ 보기에는 모든 시험, 산책, 커피가 표시된 심박수와 RMSSD가 나옵니다. 마커를 고르면 구간이 그 마커에 맞춰 정렬됩니다.

창을 마커에 맞추기

기록이 아닌 교육용 모델

보기

하루 전체 시험 시작 시험 종료 산책 커피

5분 창의 RMSSD(ms) 시험 산책 커피

204060

심박수(bpm)

6080100

1일째2일째3일째

시험 중 창

28 ms

나머지 모든 창

38 ms

산책을 뺀 나머지 창

42 ms

심박수와 RMSSD, r

−0.89

3일 동안 시험 중 창의 평균은 28 ms, 나머지 모든 창은 38 ms로, 시험 중 창이 27% 낮은 수준입니다. 산책과 각 산책 뒤 45분을 빼면 나머지 창의 평균은 42 ms가 되어, 시험 중 창은 34% 낮은 수준이 됩니다. 산책은 몸을 움직여 RMSSD를 낮추므로 시험 효과의 일부를 가리고 있었습니다. 하루 전체의 심박수와 RMSSD 상관계수 r = −0.89은 산책과 시험을 한 숫자에 섞은 것입니다.

5분 창의 RMSSD(ms) 각 이벤트 평균

204060

심박수(bpm)

6080100

30분 전 마커 90분 후

30분 전까지

39 ms

이후 첫 1시간

28 ms

변화

−29%

‘시험 시작’에 맞추고 3개 이벤트를 평균하면, RMSSD는 마커 전 30분 동안 39 ms, 이후 첫 1시간 동안 28 ms로 29% 낮은 수준이었습니다. 감소는 학생이 기다리는 동안 마커보다 먼저 시작되고, 시험이 이어지는 동안 계속됩니다.

JavaScript를 켜면 버튼이 작동합니다.

3일을 나란히 놓은 선 그래프 두 개입니다. 위는 밀리초 단위의 RMSSD, 아래는 분당 박동 수로 나타낸 심박수이며, 5분마다 점이 하나 있습니다. 음영 띠는 90분짜리 시험 세 번과 45분짜리 산책 여섯 번을, 점은 커피 여섯 잔을 표시합니다. 버튼 줄로 이벤트 기준 보기로 바꾸면, 고른 마커의 30분 전부터 90분 후까지 창을 맞추고, 각 이벤트는 가는 선으로, 평균은 굵은 선으로 그리며, 마커 전 30분의 수준은 점선으로 표시합니다. 표시 중인 보기의 수치는 지표와 한 문장으로 나옵니다.

이 대화형 그래프는 실제 데이터에도 적용되는 세 가지를 보여 줍니다.

• 하루 전체를 비교하면 다른 요인이 모두 섞입니다. 시험 구간을 나머지 모든 구간과 비교하면, 몸을 움직여 RMSSD를 낮추는 산책이 비교에 들어갑니다. 이 모델에서는 산책을 빼면 차이가 커집니다.
• 하루 전체의 상관은 대부분 움직임입니다. 모든 구간을 합쳐 보면 심박수와 RMSSD는 강한 상관을 보이는데, 걷기가 둘을 함께 움직이기 때문입니다. 이 수치에는 걷기와 시험이 섞여 있어 어느 쪽에 대해서도 알려 주는 것이 적습니다.
• 이벤트마다 모양이 다릅니다. 산책은 깊고 짧은 감소를 만듭니다. 시험은 더 작은 감소를 만들고, 그 감소는 마커 전에 시작해 시험이 이어지는 동안 계속됩니다. 이 모델이 아무 효과도 주지 않은 커피는 평평하게 유지되지만, 커피 이벤트 하나하나는 여전히 몇 밀리초씩 오르내립니다. 이벤트 하나로는 부족한 것도 이 오르내림 때문입니다.

실제 연구에서는 다음을 지키세요.

• 기록 전에 심전도, 가속도계, 휴대폰의 시계를 동기화하고, 끝날 때 다시 확인하세요.
• 버튼이나 앱으로 마커를 실시간으로 기록하고, 나중에 일지와 대조하세요. 기억에 의존해 나중에 추가한 마커는 그 기억만큼만 정확합니다.
• 마커에 맞출 구간과 기준 구간을 분석 전에 정하세요. 예를 들어 마커의 30분 전부터 90분 후까지를 쓰고, 앞의 30분을 기준 구간으로 삼습니다.
• 움직임을 표시하세요. Verkuil 연구진(2016)처럼 가속도계나 심박수로 신체 활동이 있는 구간을 표시하고, 따로 분석하거나 통계적으로 보정하세요.
• 개별 이벤트도 보이게 두세요. 평균은 반대로 움직인 이벤트 하나나, 구간 안에 들어온 산책 하나를 가릴 수 있습니다.
• 먼저 각 사람 안에서 평균을 내고 그다음 사람들 전체의 평균을 내거나, 혼합효과 모형이 둘을 함께 처리하게 하세요.

분석

개인 내 효과와 개인 간 효과

반복 측정에는 두 종류의 정보가 있습니다. 사람들이 평균적으로 서로 어떻게 다른지(개인 간), 그리고 각 사람이 한 측정 시점에서 다음 시점으로 어떻게 달라지는지(개인 내)입니다. 둘은 서로 반대 방향을 가리킬 수 있습니다.

RMSSD(ms)

시간당 움직인 분

• 사람 A
• 사람 B
• 사람 C
• 사람 사이: 오르막
• 각 사람 안: 내리막

RMSSD(밀리초)를 한 시간 중 움직인 시간(분)과 짝지어 찍은 산점도. 점 여섯 개씩의 무리 세 개가 사람마다 하나씩 있습니다. 사람 A는 활동이 적고 RMSSD가 낮은 쪽, 사람 B는 가운데, 사람 C는 활동이 많고 RMSSD가 높은 쪽입니다. 세 무리의 중심을 지나는 점선은 왼쪽에서 오른쪽으로 올라갑니다. 각 무리 안에서는 그 사람의 색깔로 된 실선이 왼쪽에서 오른쪽으로 내려갑니다.

이 예는 지어낸 것입니다. 실제 데이터에서는 체력처럼 사람마다 다른 특성이 한쪽으로 작용하고, 한 사람 안의 순간적인 활동이 반대쪽으로 작용할 수 있습니다. Curran과 Bauer(2011)는 종단 데이터에서 두 효과를 어떻게 분리할 수 있는지 보여 주며, 많은 연구가 이를 하지 않는다고 지적합니다. Grossman과 Taylor(2007)는 같은 점을 HRV에 대해 짚습니다. 한 사람 안에서는 RSA와 미주신경 조절이 흔히 밀접하게 관련되지만, 사람들 사이에서는 그 연관이 크지 않을 수 있습니다.

보통의 해결책은 개인 평균 중심화입니다. 반복되는 각 예측 변수를 그 사람의 평균(개인 간 효과를 담음)과 각 측정이 그 평균에서 벗어난 정도(개인 내 효과를 담음)로 나눕니다. 모형에는 둘 다 넣으세요.

반복측정과 혼합효과 모형

혼합효과 모형은 다수준 모형이라고도 하며, 집단 평균을 중심으로 각 사람에게 자기만의 절편을, 필요하면 자기만의 기울기를 주는 회귀입니다. 모든 구간을 활용하고, 구간 수가 다르거나 빠진 구간이 있는 사람도 다룰 수 있으며, 개인 내 효과와 개인 간 효과를 함께 추정합니다(Curran과 Bauer, 2011). 반복측정 분산분석은 완전하고 균형 잡힌 데이터가 필요한 특수한 경우입니다. 이벤트 기준 데이터에서는 구간이 이벤트 안에, 이벤트가 사람 안에 중첩됩니다.

RMSSD의 로그 변환

RMSSD의 분포는 오른쪽으로 치우쳐 있으며, Laborde 연구진(2017)은 분석 전에 자연로그 변환을 권합니다. lnRMSSD의 차이는 비율 변화에 가깝습니다. 0.10의 차이는 대략 10%의 변화입니다.

기준 측정으로 정규화한 변화

반응성과 회복은 기준 측정에 대한 절대 변화나 백분율 변화로 보고할 수 있습니다(Laborde 등, 2017). 로그 척도에서는 기준 측정과의 차이가 이미 비율 변화입니다. 중재군과 대조군처럼 집단을 비교할 때는 Vickers와 Altman(2001)이 단순한 변화 점수 대신 공분산분석을 일반적인 접근법으로 권고합니다. 추적 관찰 값을 결과 변수로 두고, 기준 측정값을 공변량으로 넣는 방식입니다.

심박수와 호흡

모든 HRV 결과 옆에 심박수를 보고하세요. De Geus 연구진(2019)은 박동 사이 간격의 평균과 변이가 얼마나 밀접하게 묶여 있는지를 인정하는 잠정 보고 지침으로 리뷰를 맺습니다. HRV를 심박수로 보정한다면 보정한 결과와 하지 않은 결과를 함께 보고하세요. 각 구간의 호흡수를 기록하고 호흡수가 HF 대역 안에 머물렀는지 밝히세요.

다중 비교

HRV 소프트웨어는 수십 개의 지표를 내놓고, 연구에는 구간과 단계가 여럿 있습니다. 전부 검정하면 우연히 무언가가 나옵니다. lnRMSSD의 기준 측정에서 과제까지의 변화처럼 주요 결과 변수 하나를 미리 정하세요. 부차 결과 변수는 거짓 발견율, 즉 유의하다고 한 결과 가운데 거짓 양성이 차지하는 기대 비율을 통제하고(Benjamini와 Hochberg, 1995), 데이터를 본 뒤에 고른 분석에는 탐색적이라는 표시를 붙이세요.

표본 크기와 효과 크기

표본 크기는 예비 데이터나 비슷하게 설계된 발표 연구의 효과 크기로 검정력 분석을 해서 정하세요. Lakens(2013)는 개체 내 설계와 개체 간 설계에서 효과 크기가 어떻게 다른지 설명합니다. 개체 내 설계에서는 효과 크기에 반복 측정 사이의 상관이 포함될 수 있으며, Lakens는 이것이 사람 안의 변화에 관한 질문에 맞는다고 주장합니다. 어느 정도 크기의 효과가 날마다의 우연한 변동 속에서 얼마나 자주 드러나는지 감을 잡으려면 내 HRV를 움직이는 요인 찾기의 실험을 해 보세요.

사전 등록

사전 등록은 결과를 관찰하기 전에 연구 질문과 분석 계획을 적어 두는 것입니다. 이렇게 하면 미리 세워 검증한 예측과 나중에 찾아낸 패턴을 구별할 수 있습니다(Nosek 등, 2018). HRV 연구라면 주요 지표, 구간, 아티팩트 아티팩트 아티팩트 놓친 박동, 추가 박동, 타이밍이 어긋난 박동처럼 심장 박동 기록에 생기는 오류로, 움직임이나 센서 접촉 불량이 원인인 경우가 많습니다. 아티팩트는 HRV 수치를 크게 왜곡할 수 있습니다. 아티팩트 더 알아보기 규칙과 제외 기준, 공변량, 모형을 등록하세요. 임상시험은 ClinicalTrials.gov 같은 등록소에 등록합니다. 아래 예는 그곳에서 HRV 결과 변수가 어떻게 적혀 있는지 보여 줍니다.

발표된 연구의 결과

시험 스트레스

시험과 더 평온한 시기를 비교한 두 시험 연구는 시험 전에 심장이 더 빠르게 뛰었다는 점에서 일치합니다. Lucini 연구진(2002)은 시험 전에 3개월 뒤보다 박동 사이 간격이 더 짧고, 혈압이 더 높고, 정규화한 저주파 지표가 더 높고, 코르티솔이 더 높다고 보고했습니다. Dimitriev 연구진(2016)은 시험 직전에 안정 시보다 SD1이 약 29% 낮고 HF 파워가 약 45% 낮았으며 심박수는 분당 약 11회 높았다고 보고했습니다. Hammoud 연구진(2018)은 비교할 더 평온한 날이 없었지만, SDNN이 시험 후 한 시간에 가장 높았다고 보고했습니다. 이 데이터는 환경 때문에 해석이 어떻게 흐려지는지도 보여 줍니다. 심박수는 시험 중에 가장 낮았고 정규화한 HF 지표는 그때 가장 높았습니다. 표본은 각각 한 대학의 학생이었고, 지표, 자세, 구간이 서로 달랐으며, 같은 프로토콜을 쓴 연구는 없었으므로 효과의 크기는 아직 확정되지 않았습니다.

실험실 스트레스 요인

TSST는 심박수와 코르티솔을 일관되게 높이고(Kirschbaum 등, 1993), Hjortskov 연구진의 연구(2004)에서는 정신적 스트레스 요인을 더한 컴퓨터 작업 중의 HF 파워가 같은 작업을 스트레스 요인 없이 할 때보다 낮았습니다. 건강한 자원자 758명, 논문 12편을 다룬 메타분석에서는 급성 정신적 스트레스 중에 안정 시보다 HF 파워가 낮고 LF/HF 비가 높았습니다(Castaldo 등, 2015). 저자들은 이를 교감신경 교감신경 교감신경계 자율신경계에서 ‘투쟁-도피 반응’을 맡는 갈래입니다. 심장을 빠르게 뛰게 하고 더 세게 수축시키지만, 작용이 느려서 박동 간 심박변이도(HRV)를 만들어 내지는 못합니다. 교감신경계 더 알아보기 활성화와 부교감신경 활동 감소로 해석합니다. HF 결과는 미주신경 활동 감소에 부합하지만, LF/HF 쪽은 교감신경 활동을 재지 못하는 비율에 기대고 있습니다(Billman, 2013).

스트레스와 HRV에 관한 리뷰와 메타분석

Kim 연구진(2018)은 2007년부터 2017년 사이에 발표된 문헌 가운데 HRV를 심리적 스트레스의 객관적 지표로 쓴 37편을 검토했고, 대부분에서 스트레스에 따라 HRV가 달라졌으며 가장 흔하게는 부교감신경 활동이 낮아지는 형태였다고 보고했습니다. 제목과 달리 이 리뷰는 연구를 하나씩 요약하고 효과 크기는 통합하지 않으므로, 전체를 아우르는 수치를 제시하지 않습니다. Castaldo 연구진(2015)과 함께 보면, 이 근거는 집단 수준에서 HRV가 스트레스에 대한 몸의 반응을 나타내는 지표라는 점을 뒷받침합니다. 하지만 한 사람의 수치를 스트레스 수준으로 읽는 것까지 뒷받침하지는 않습니다.

보고 지침

• Task Force(1996)는 이후 대부분의 연구가 쓰는 정의, 주파수 대역, 기록 시간을 정했습니다.
• Laborde 연구진(2017)은 심리생리학 HRV 실험을 계획하고 분석하고 보고하기 위한 권고를 제시하며, 이 페이지의 많은 부분이 이를 따릅니다.
• GRAPH(Quintana 등, 2016)는 네 영역으로 된 보고 체크리스트입니다. 누가 참여했는지, 박동을 어떻게 수집했는지, 데이터를 어떻게 준비했는지, HRV를 어떻게 계산했는지입니다.
• Quigley 연구진(2024)은 심리생리학의 심박수와 HRV 연구를 위한 출판 지침을 생리학과 측정의 기초부터 정리했습니다.

레슨 HRV 연구와 기기 검증 읽는 법에서 논문을 GRAPH에 비춰 점검하는 방법을 볼 수 있습니다.

HRV를 결과 변수로 둔 등록 임상시험

등록 정보는 연구가 무엇을 찾아냈는지가 아니라 무엇을 측정할 계획인지를 적은 것입니다. ClinicalTrials.gov의 네 건은 스트레스와 시험 연구가 HRV 결과 변수를 어떻게 설정하는지 보여 줍니다.

• NCT06138457, ECOSTRESS 연구(클레르몽페랑 대학병원): 의대생을 대상으로 한 관찰 연구로, 객관구조화진료시험(OSCE)이 있는 날의 24시간 HRV를 전통적인 필기시험이 있는 날 및 대조일과 비교합니다. HRV가 주요 결과 변수이고, 학생 100명을 모집할 계획이며 현재 모집 중입니다.
• NCT05380076(클로드 베르나르 대학): 의대생 490명을 OSCE 전에 6분간의 마음챙김, 내적 자원 동원, 심장 바이오피드백, 또는 대조 영상에 배정했습니다. 주요 결과 변수는 그 6분 동안 귀 맥박 센서로 얻은 HRV이므로 맥박 기반 지표입니다. 완료된 시험입니다.
• NCT02708979, StrEat(코펜하겐 대학): 학생을 시험 일주일 전에 한 번, 시험과 네 주에서 다섯 주 떨어진 시기에 다시 측정했으며, 일 분 동안 하는 호흡 검사의 HRV가 부차 결과 변수입니다. 진행 상태는 알 수 없습니다.
• NCT05570721(채플힐 노스캐롤라이나 대학): 중년 여성 41명이 TSST를 했고, 과제 전 안정 시와 과제 후 0분, 10분, 20분의 RMSSD가 부차 결과 변수입니다. 완료된 시험입니다.

체크리스트

데이터 수집 전

• 가설을 미주신경 활동의 언어로 쓰고, 주요 지표 하나(보통 lnRMSSD), 그 구간, 비교를 정하세요.
• 아티팩트 규칙, 제외 기준, 공변량, 모형을 정하고 사전 등록하세요.
• 과제와 일상 기록에는 심전도 센서를 고르세요. PPG를 꼭 써야 한다면 자신의 연구 환경에서 심전도와 대조해 확인하세요.
• 세션 시각과 자세를 정하고, 대조 세션이나 두 번째 기준 측정을 계획하세요.
• 참가자에게 수면, 운동, 음식, 카페인, 술에 관한 안내를 하고, 약물과 월경 주기 단계를 기록할 계획을 세우세요.
• 개인 내 효과 크기로 표본 크기를 계산하세요.

데이터 수집 중

• 참가자마다 최소 5분 안정을 취하게 한 뒤, 같은 자세로 5분 기준 측정을 기록하세요.
• 호흡을 기록하고, 참가자가 자기 속도로 숨 쉬게 하세요.
• 시계를 동기화하고 마커를 실시간으로 기록하세요. 커피, 산책, 전화 통화처럼 프로토콜을 깨는 일은 적어 두세요.
• 신호를 지켜보며 끊긴 구간이나 잡음이 낀 구간을 그때그때 적어 두세요.

데이터 수집 후

• 모든 기록을 점검하고, 사전 등록한 규칙대로 아티팩트를 보정하고, 보정된 비율을 보고하고, 제외 기준을 적용하세요.
• 길이가 같은 구간에서 지표를 계산하고 RMSSD를 로그 변환하세요.
• 개인 내 항과 개인 간 항을 넣은 혼합효과 모형을 적합하고, HRV 옆에 심박수와 호흡을 보고하세요.
• 부차 결과 변수는 거짓 발견율을 통제하고, 탐색적 분석에는 그렇다고 표시하세요.
• GRAPH와 Laborde 연구진(2017)에 맞춰 보고하고, 동의가 허락하는 범위에서 박동 데이터와 코드를 공유하세요.

hrv.expert 도구 사용하기

• HRV 분석기는 많은 기록을 한꺼번에 읽어 모든 지표를 CSV 하나로 내보냅니다. 사이트의 규칙이나 Kubios 임계 수준으로 아티팩트를 보정하고, 기록마다 보정된 박동의 비율을 보고하며, 논문에 쓸 참고문헌이 달린 방법 문단을 작성합니다. 기록은 브라우저에서 분석하며 아무것도 업로드되지 않습니다. 방법 페이지에는 각 알고리즘과 그 근거 논문, 결과를 검증한 방법이 정리되어 있습니다.
• RR 변환기는 Garmin FIT, Apple ‘건강’ 앱, Polar, Movesense 내보내기 파일을 일반 RR 간격 RR 간격 RR 간격 심전도의 R 피크 사이에서 잰, 한 박동에서 다음 박동까지의 시간으로 단위는 밀리초입니다. 심박변이도(HRV)는 이런 간격을 차례로 이은 시계열로 계산합니다. RR 간격 더 알아보기 파일, CSV, Kubios 텍스트로 바꾸고, 기록마다 품질 보고서를 만듭니다.