lnRMSSD

Outros nomes: ln RMSSD, ln(RMSSD), log RMSSD, logaritmo natural do RMSSD

O logaritmo natural do RMSSD, sem unidade. Com o logaritmo, a dispersão dos valores do RMSSD fica mais uniforme, o que facilita comparar e analisar as mudanças de um dia para o outro.

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

O lnRMSSD é o logaritmo natural do RMSSD. Ele não tem unidade própria, embora muita gente ainda escreva “ms” depois dele.

Por que esta medida existe

Os valores do RMSSD RMSSD Raiz quadrada da média dos quadrados das diferenças sucessivas: medida de VFC calculada a partir de quanto cada intervalo entre batimentos difere do seguinte, em milissegundos. Reflete principalmente a atividade vagal. Mais sobre RMSSD são assimétricos. A maioria das medições em repouso fica em uma faixa intermediária, mas alguns valores são muito altos, e os altos esticam a escala: uma mudança a partir de 20 ms parece minúscula ao lado da mesma mudança percentual a partir de 80 ms. Os testes estatísticos comuns também supõem valores distribuídos de modo simétrico dos dois lados da média, o que não acontece com o RMSSD bruto. As diretrizes de Laborde e colaboradores (2017) recomendam aplicar o logaritmo aos valores da variabilidade da frequência cardíaca (VFC) que não têm distribuição normal, e Plews e colaboradores acompanharam o lnRMSSD em atletas de elite; na escala logarítmica, mudanças percentuais iguais viram degraus iguais.

A fórmula

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

Calcule o logaritmo natural do RMSSD em milissegundos: o “ln” da calculadora, o logaritmo na base ee (cerca de 2,718). O logaritmo transforma multiplicação em soma, então um aumento de 25% no RMSSD sempre soma ln⁡(1.25)≈0.22\ln(1.25) \approx 0.22 ao lnRMSSD, qualquer que seja o valor de partida. Para voltar, eleve ee a esse valor: e3.69≈40e^{3.69} \approx 40 ms.

Exemplo resolvido

lnRMSSD passo a passo

Dez batimentos, todos os números à mostra

Os dez intervalos, em ms (300 a 2.000)

lnRMSSD destes 10 intervalos: 3,29.

Passo 6 de 6

  1. Passo 1 de 6 Comece pelos intervalos

    Batimento 1880 ms
    Batimento 2826 ms
    Batimento 3812 ms
    Batimento 4823 ms
    Batimento 5848 ms
    Batimento 6877 ms
    Batimento 7880 ms
    Batimento 8866 ms
    Batimento 9828 ms
    Batimento 10815 ms

    10 intervalos entre 11 batimentos, em milissegundos.

  2. Passo 2 de 6 Subtraia cada intervalo do seguinte

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

    Um valor positivo significa que o coração desacelerou naquele batimento; um negativo, que acelerou.

  3. Passo 3 de 6 Eleve cada diferença ao quadrado

    Diferença 12916
    Diferença 2196
    Diferença 3121
    Diferença 4625
    Diferença 5841
    Diferença 69
    Diferença 7196
    Diferença 81444
    Diferença 9169
    Soma6517

    Elevar ao quadrado deixa todos os valores positivos e dá mais peso às mudanças grandes.

  4. Passo 4 de 6 Tire a média dos quadrados

    6517 ÷ 9724,11
  5. Passo 5 de 6 Extraia a raiz quadrada

    √724,1126,9 ms
  6. Passo 6 de 6 Calcule o logaritmo natural

    ln(26,9)3,29

    O logaritmo comprime os valores grandes e estica os pequenos; por isso as mudanças de um dia para o outro parecem ter o mesmo tamanho em qualquer nível.

    lnRMSSD 3,29

Com o JavaScript ativado, os passos aparecem um de cada vez e os batimentos podem ser alterados.

lnRMSSD: o cálculo com dez batimentos do registro de exemplo, um passo de cada vez. Mude qualquer batimento e todos os passos se atualizam.

Uma linha de dez intervalos entre batimentos editáveis, em milissegundos, e depois o cálculo de lnRMSSD em passos numerados: Comece pelos intervalos; Subtraia cada intervalo do seguinte; Eleve cada diferença ao quadrado; Tire a média dos quadrados; Extraia a raiz quadrada; Calcule o logaritmo natural. O último passo mostra lnRMSSD 3,29. Os botões Voltar e Próximo percorrem os passos.

Os dez batimentos do registro de exemplo dão um RMSSD de 26,9 ms, então o lnRMSSD é ln(26,9) = 3,29. Abaixo, as mesmas duas mudanças de +25% aparecem em um eixo linear e em um eixo logarítmico, e um conversor transforma qualquer RMSSD no logaritmo correspondente e vice-versa.

Por que o logaritmo?

O mesmo +25% duas vezes

Seu valor
40 ms
lnRMSSD
3,69

Em um eixo linear, um aumento de 20 para 25 ms é um passo curto e o de 80 para 100 ms, um passo longo, embora ambos sejam de +25%. Os valores altos esticam a escala, e uma tendência em 20 ms parece plana.

A chave de eixo, o controle deslizante e o conversor funcionam quando o JavaScript está ativado.

Dois aumentos de 25% no RMSSD: de 20 para 25 ms e de 80 para 100 ms. Em um eixo linear, o segundo parece quatro vezes maior. Em um eixo logarítmico, os dois têm o mesmo comprimento, e é por isso que as tendências de um dia para o outro são acompanhadas em lnRMSSD. Mova o marcador para ver o seu próprio valor nas duas escalas e converta entre ms e ln logo abaixo.

Um eixo horizontal de 10 a 160 ms, com marcas em 10, 20, 40, 80 e 160, duas setas que marcam um aumento de 20 para 25 ms e de 80 para 100 ms, e um marcador no valor escolhido por quem lê. Uma chave troca o eixo de linear para logarítmico: no eixo linear, as duas setas têm comprimentos diferentes; no logarítmico, são iguais. Um controle deslizante define o valor do marcador e um indicador mostra o logaritmo natural dele. Dois campos numéricos ligados convertem milissegundos em ln e vice-versa.

O que o faz variar

Exatamente o que faz variar o RMSSD: respiração, atividade vagal Tônus vagal A influência contínua do nervo vago sobre o coração, que o desacelera. Costuma ser estimada a partir de medidas de VFC, como o RMSSD e a potência HF. Mais sobre Tônus vagal , frequência cardíaca, sono, álcool, doença e carga de treinamento. Só a escala muda. Um aumento de 0,3 no lnRMSSD significa que o RMSSD subiu cerca de um terço, tenha ele começado em 20 ou em 80 ms.

Quando engana

O logaritmo comprime os números, então diferenças pequenas pesam mais do que parecem: 3,4 e 3,7 representam uma diferença de 35% no RMSSD. Alguns aplicativos reescalam o lnRMSSD para uma pontuação de 0 a 100, e essas pontuações não podem ser comparadas com o lnRMSSD, com o RMSSD nem com a pontuação de outro aplicativo. E o logaritmo não corrige artefatos Artefato Um erro em um registro de batimentos, como um batimento perdido, extra ou marcado no momento errado, muitas vezes causado por movimento ou por mau contato do sensor. Artefatos podem distorcer muito os valores de VFC. Mais sobre Artefato : um batimento prematuro Batimento ectópico Batimento que se origina fora do marca-passo natural do coração e costuma chegar antes da hora. É comum, mas distorce a VFC se não for removido ou corrigido. Mais sobre Batimento ectópico que dobra o RMSSD soma ln(2), cerca de 0,69, ao lnRMSSD.

Onde você vai encontrá-lo

Os artigos de ciência do esporte apresentam o lnRMSSD, em geral como uma média móvel de 7 dias acompanhada do coeficiente de variação (CV) de um dia para o outro. Plews e colaboradores acompanharam dois triatletas de elite em 2012: a média móvel e o CV caíram no que entrou em overreaching não funcional (queda de desempenho por acúmulo de treino, que leva semanas ou meses para se reverter) e ficaram estáveis no outro. Com apenas duas pessoas, é uma ilustração, não uma regra. O Kubios HRV lista o logaritmo da potência de cada banda espectral como “Absolute power (log)”, pelo mesmo princípio. A aula RMSSD, SDNN e lnRMSSD explicados mostra a conversão passo a passo, e a aula Linha de base da VFC e como ler tendências mostra como as médias móveis são usadas.

Fontes

  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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