Kalp hızı değişkenliğinin veya HRV (İngilizce, kalp hızı değişkenliğinin veya HRV ), kalp kasılma süresi ya da kasılma arasındaki aralığın dalgalanma derecesidir. Bu az ya da çok düzenliliktir, kalp atış hızı ise kasılmaların sıklığı ile ilgilidir.
HRV, otonom sinir sistemi ile ilgili çeşitli etkileşimlerle kalbin kendisinden ( baroreseptörler ) belirlenir . Yüksek değişkenlik, kalbin isteklere hemen uyum sağlama kapasitesini gösterir ve bu nedenle aynı zamanda bir işaret ve bir sağlık faktörüdür .
Kalp değişkenliği bilimsel olarak kabul edilmektedir. İkincisi "Amerikan Ritmoloji Derneği ve Avrupa Kardiyoloji Derneği tarafından onaylanmıştır " .
En eski yöntem, herhangi bir zamanda t KH'nin belirlenmesinden ibarettir. Her QRS kompleksi belirlenecek ve ardışık RR aralıklarının (veya normalden normale, NN'ye) izolasyonuna izin verecektir. Daha sonra klinik kılavuzlara göre birkaç veri hesaplanır (ortalama RR aralıkları, ortalama kalp hızı, vb.). Bu zamansal yöntem, sempatik ve parasempatik olmak üzere iki dalın düzenleyici eylemlerini özel olarak ayırt etmeyi mümkün kılmaz. Bununla birlikte, küresel olarak, esas olarak parasempatik sistemin bağımlılığı altında, ANS'nin toplam değişkenliğini açıklamaktadır. Sempatik modülasyonu tahmin etmek için daha ince yöntemlerle desteklenmelidir. Kayıt iyi kalitede olmalıdır. Yani sadece 2 normal QRS arasındaki, öncekilerden% 25'ten fazla sapmayan aralıklar korunur. Ventriküler ve supraventriküler ekstrasistoller ekarte edilmelidir. Makine tarafından analiz edilemeyecek kadar düşük QRS genliği nedeniyle oluşan artefaktlar ve yanlış duraklamalar manuel olarak ortadan kaldırılmalıdır. 2 sınıfa ayrılırlar:
Doğrudan RR aralıklarının ölçümünden türetilen değişkenler:
RR aralıkları arasındaki farktan türetilen değişkenler:
Bazı ölçümler arasında bir korelasyon olduğu için, SDNN, SDANN, RMSSD, Avrupa Kardiyoloji Derneği Görev Gücü tarafından kardiyak değişkenliği incelemek için önerilen ölçümlerdir. Bu ipuçları, otonom sinir sisteminin uyarılmasına kardiyak tepkiyi incelemek için çekici ve invazif olmayan bir yöntem sağlar. Bir miyokardiyal enfarktüsün ardından, örneğin, bu değişkenler tarafından hesaplanan kardiyak değişkenlikte azalma, diğer faktörlerden bağımsız olarak mortalite ve şiddetli aritminin bir öngörücüsüdür.
Spektral analiz, bir ritmin farklı salınımlarını tespit etmek için matematiksel bir yöntemdir. Dalgaların frekanslarına göre dağılımı hakkında bilgi sağlar. Veri serilerinin toplam varyasyonunun frekans bileşenlerine bu ayrışması, frekansın bir fonksiyonu olarak bir spektral yoğunluk biçiminde temsil edilebilir. Belirli bir frekans bandındaki spektral güç, eğrinin altındaki alan entegre edilerek ölçülebilir. Spektral güç yoğunluğunun analizi, incelenen sinyalin salınımlarının frekansına göre bu gücün nasıl dağıldığını gösterir.
Kısa süreli kalp atış hızı değişkenliğini incelemek için en yaygın kullanılan iki spektral analiz yöntemi, sırasıyla parametrik olmayan ve parametrik olan hızlı Fourier dönüşümleri ve otoregresif yöntemdir. Diğer yöntemler (dalgacıklar, entropi ölçümü, Uzanmış Dalgalanma Analizi, vb.) Ayrıca egzersiz sırasında olduğu gibi durağan olmayan sinyallerin çalışılmasına izin verir ve karmaşıklığı ve sinyalleri hesaba katar.
Fourier dönüşümü gibi parametrik olmayan yöntemler hızlı ve kullanımı kolaydır. Parametrik yöntemler, küçük numuneler üzerinde gerçekleştirilebilme, önceden belirlenmemiş frekans bantlarını ayırt etme ve düşük ve yüksek frekans bileşenlerinin yanı sıra bunların merkez frekanslarının otomatik olarak hesaplanmasına izin verme avantajına sahiptir. Parametrik yöntemlerle ilgili temel sorun, seçilen algoritmanın sırasının (veya karmaşıklık seviyesinin) uygun olduğunun doğrulanmasından oluşur.
1997'de yayınlanan çalışmalarında Berntson ve ark. Bu spektral analiz yöntemlerinin avantajlarını ve dezavantajlarını, yayınlanan makalelerde çok sık kullanılan çalışmalara referansla gözden geçirin. Böylece, Fourier dönüşümü başlangıçta Akselrod ve ark. (1985), tüm verilerin analize dahil edildiği, zaman serilerinin belirli bileşenleri temsil ettiği ilkelerine dayanmaktadır. Özellikle Pagani ve ark. Ekibi tarafından bildirilen parametrik otoregresif analizlerde. (1986) zamansal veriler, modellerin en iyisini çıkarmak için analiz edildi. Bundan, bir dizi tepe noktası türetilir ve bir spektrum nihai hale getirilir, bu nedenle "tüm gürültü" hariçtir.
Çeşitli salınım frekansları tarafından bozulacak kayıtlara sahip olmak için bir neden olmadığında, Fourier dönüşümü, tam tersine, ayrık bir frekansta (0.1Hz) bir salınımlı ritimden şüphelenildiğinde veya veri sayısı olduğunda optimaldir. düşük, otoregresif analiz tercih edilir. Frekans alanı indekslerinin genel bir sempatik ve / veya parasempatik ton ölçüsüne karşılık gelmediği unutulmamalıdır. Bu uyaranların ortalama seviyesinden ziyade, kalp üzerindeki bitkisel uyaranlardaki dalgalanmalara karşılık gelirler (Persson ve diğerleri 1992; Malik ve Camm 1993; TaskForce 1996). Bu nedenle, örneğin, ortalama parasempatik ton seviyesi, dayanıklılık eğitiminden sonra artabilir, ancak bu, gerçekleştirilen RR değişkenliği analizi ile tespit edilemez (Boutcher ve Stein 1995). Sleight vd. (1995) dolaşım değişkenlerinin spektral analizinin kullanımının, parasempatik veya sempatik bileşenlerin spesifik tonundan ziyade kazanç ve barorefleks duyarlılığı hakkında daha fazla bilgi sağladığını öne sürmüştür. Bu, bu artış kanıtlanmış göründüğünde (egzersiz, kardiyak patoloji) spektral analiz ile sempatik bileşende neden her zaman bir artış bulamadığımızı açıklayacaktır. Kullanılan yöntemin türü (otoregresif, Fourier dönüşümü vb.) Da bu farklılıkların (Cowan ve diğerleri 1992; Clayton ve diğerleri 1997; Chemla ve diğerleri 2005) ve yöntemlerin büyük çeşitliliğinin kaynağı olabilir. çeşitli yayınlarda kullanılanlar bazen yorumları karmaşık hale getirir.
Zamansal yöntemlerin aksine, frekans yöntemleri salınımların doğası hakkında niteliksel göstergeler sağlar. Spektral analiz, RR aralığının salınımlarının ritmik doğası ile doğrulanır. Spektral analiz yöntemleri, zaman serilerinin (RR aralıkları) toplam varyasyonunu, frekansın bir fonksiyonu olarak ifade edilen bir spektral yoğunluk olarak temsil edilen frekans bileşenlerine ayırır.
Fourier dönüşümü ile analiz , herhangi bir bilgi kaybı içermeyen nesnel bir yöntemdir (Aubert ve ark. 2003), çünkü matematiksel dönüşümden sonra elde edilen başlangıç sinyali ile frekans spektrumu arasında doğrudan bir ilişki vardır. Fourier teorisi, her sabit sinyalin artan frekanslı basit sinüzoidlerin toplamına ayrıştırılabileceği gerçeğine dayanır. Fourier dönüşümü, tıpkı bir prizmanın ışığı renge ayrıştırması ve böylece zamana bağlı bir f (t) fonksiyonunu, sinyalin frekansına bağlı bir F (f) fonksiyonuna dönüştürmesi gibi, bir fonksiyonu frekanslarına göre ayrıştırmaktan ibarettir.
Grafik gösterimi, apsis üzerinde bir frekans ölçeği ve ordinat üzerindeki salınımın genliği (ms 2 / Hz) ile orantılı bir sayı sunar . Basit bir sinüzoidden oluşan bir salınım, yalnızca spektral analizden sonra bir zirve verirken, iki basit sinüzoidin toplamından oluşan bir sinyal, iki sinüzoidin frekansına karşılık gelen ve ordinatı ilgili iradeye sahip iki tepe noktası olan bir spektrum verecektir. sinüzoidlerin her birinin genliği ile orantılı olmalıdır. Bu yöntem bilim camiasında popülerdir çünkü mevcut bilgisayarların sunduğu muazzam hesaplama olanakları sayesinde gerçekleştirmek nispeten kolaydır. Kardiyovasküler sisteme uygulanan sinyaller, Mayer dalgasına karşılık gelen (Cohen ve Taylor 2002) yaklaşık 10 saniyelik (0.1 Hz) bir süre ile ilki yavaş olmak üzere iki ana salınımı ortaya çıkarır (Cohen ve Taylor 2002) ve ikincisi, daha hızlı, senkronize süresi genellikle dinlenme koşullarında dakikada 12 ila 18 döngü (0,2 ila 0,3 Hz) arasında olan havalandırma.
Yaygın olarak, literatürün sonuçları aşağıdaki dört spektral bileşeni sunar:
Özellikle tıbbi alanda kullanılan HRV, aşağıdakiler gibi çeşitli alanlarda oldukça güvenilir ipuçları sağlayacaktır:
HRV, kardiyovasküler risk ve mortalitenin iyi bir prediktörü olacaktır.
HRV, özellikle yorgunluk durumlarını değerlendirmek ve aşırı antrenmandan kaçınmak için spor eğitiminde giderek daha fazla kullanılmaktadır.