ArticlePDF Available

Ocena zmienności rytmu serca (HRV) w zaawansowanym wieku Heart rate variability (HRV) analysis in advanced age

Authors:

Abstract

Streszczenie Problemy zdrowotne związane z zaawansowanym wiekiem i starzeniem wymagają skutecznego monitorowania stanu zdrowia, ze szczególnym uwzględnieniem regulacji rytmu serca. Najnowsze badania wskazują na większą wartość prognostyczną analizy zmienności rytmu serca (HRV) w porównaniu do tradycyjnych markerów biochemicz-nych ryzyka zgonu z przyczyn sercowo-naczyniowych oraz corocznego rutynowego badania lekarskiego. Z analizy HRV wykonanej w dziedzinie czasu, częstotliwości lub metodami dynamiki nieliniowej można oszacować wpływ komponenty współczulnej i przywspółczulnej na regulację rytmu serca. W przebiegu starzenia dochodzi charak-terystycznych zmian profilu HRV, z redukcją całkowitej HRV i składowych spektralnych, z minimum w przedziale wiekowym 65-75 lat. Zmniejszenie udziału nerwu błędnego w regulacji rytmu serca jest rokowniczo niekorzystne. U osób w zaawansowanym wieku analiza HRV jest użytecznym nieinwazyjnym narzędziem w ocenie zaburzeń regulacji układu sercowo-naczyniowego, zwłaszcza u osób zwiększających aktywność fizyczną i modyfikujących dotychczasowy tryb życia. Postęp technologiczny sprawia, że badania HRV są coraz bardziej rozpowszechnione i w niedalekiej przyszłości mogą być bardzo przydatne w zindywidualizowanej diagnostyce i terapii. Geriatria 2014; 8: 209-216. Słowa kluczowe: zmienność rytmu serca (HRV), starzenie, zaawansowany wiek, regulacja autonomiczna, aktywność fizyczna, trening, czynniki ryzyka, prognostyczny Abstract Health problems related to advanced age and aging require effecting monitoring, in particular focused on heart rhythm regulation. Compared to traditional biochemical markers of cardiac death or annual routine physical examination, recent studies indicate higher prognostic value of heart rate (HRV) analysis. HRV analysis performed in the time-or frequency-domain or with use nonlinear dynamics is useful in evaluation of the sympathetic and parasympathetic drive to the heart. In the course of ageing characteristic changes of HRV profile is observed, with a reduction of total HRV and its spectral components, to reach the minimum in the age range between 65 and 75. A reduction of the vagal impact to the cardiovascular regulation is prognostically unfavorable. HRV analysis is a useful noninvasive tool in the analysis of cardiovascular dysregulation in elderly, especially in those increasing up physical activity and modifying existing mode of life. Due to technological development HRV analysis is spreading widely. Prospectively, HRV analysis is a promising tool for personalized diagnostics and therapy. Geriatria 2014; 8: 209-216.
209
GERIATRIA
2014; 8: 209-216
Ocena zmienności rytmu serca (HRV)
w zaawansowanym wieku
Heart rate variability (HRV) analysis in advanced age
Stanisław Zajączkowski1, Miłosz Zajączkowski2, Adam Kosiński2, Marek Grzybiak2,
Tomasz H. Wierzba1
1 Katedra i Zakład Fizjologii, Gdański Uniwersytet Medyczny
2 Zakład Anatomii Klinicznej, Gdański Uniwersytet Medyczny
Streszczenie
Problemy zdrowotne związane zzaawansowanym wiekiem istarzeniem wymagają skutecznego monitorowania
stanu zdrowia, ze szczególnym uwzględnieniem regulacji rytmu serca. Najnowsze badania wskazują na więks
wartoś ć prognostyczn ą analizy zm ienności ryt mu serca (HRV) wporównaniu do tradycy jnych markerów biochemicz-
nych ryzyka zgonu zprzyczyn sercowo-naczyniowych oraz corocznego rutynowego badania lekarskiego. Zanalizy
HRV wykonanej wdziedzinie czasu, częstotliwości lub metodami dynamiki nieliniowej można oszacować wyw
komponenty współczulnej iprzywspółczulnej na regulację rytmu serca. Wprzebiegu starzenia dochodzi charak-
terystycznych zmian prolu HRV, zredukcją całkowitej HRV iskładowych spektralnych, zminimum wprzedziale
wiekowym 65-75 lat. Zmniejszenie udziału nerwu błędnego wregulacji rytmu serca jest rokowniczo niekorzystne.
Uosób w zaawansowanym wieku analiza HRV jest użytecznym nieinwazyjnym narzędziem wocenie zaburz
regulacji układu sercowo-naczyniowego, zwłaszcza uosób zwiększających aktywność zyczną i modykujących
dotychczasowy tryb życia. Postęp technologiczny sprawia, że badania HRV są coraz bardziej rozpowszechnione
iwniedalekiej przyszłości mogą być bardzo przydatne wzindywidua lizowanej diagnost yce iterapii. Geriatria 2014;
8: 209-216.
Słowa kluczowe: zmienność rytmu serca (HRV), starzenie, zaawansowany wiek, regulacja autonomiczna, aktywność
zyczna, trening, czynniki ryzyka, prognostyczny
Abstract
Health problems related to advanced age and aging require eecting monitoring, in particular focused on
heart rhythm regulation. Compared to traditional biochemical markers of cardiac death or annual routine physical
examination, recent studies indicate higher prognostic value of heart rate (HRV) analysis. HRV analysis performed
in the time- or frequency-domain or with use nonlinear dynamics is useful in evaluation of the sympathetic and
parasympathetic drive to the heart. In the course of ageing characteristic changes of HRV prole is observed, with
areduction of total HRV and its spectral components, to reach the minimum in the age range between 65 and 75.
Areduction of the vagal impact to t he cardiovascula r regu lation is prognostically un favorable. HRV analysis is auseful
noninvasive tool in the analysis of cardiovascular dysregulation in elderly, especially in those increasing up physical
activity and modifying existing mode of life. Due to technological development HRV analysis is spreading widely.
Prospectively, HRV analysis is apromising tool for personalized diagnostics and therapy. Geriatria 2014; 8: 209-216.
Keywords: HRV, aging, elderly, autonomic regulation, physical activity, training, risk factors, prognostic
ARTYKUŁ POGLĄDOWY/REVIEW PAPER
Otrzymano/Submitted: 03.11.2014 • Zaakceptowano/Accepted: 14.11.2014
© Akademia Medycyny
209
210
GERIATRIA
2014; 8: 209-216
Wstęp
Wwiększości krajów wysoko rozwiniętych ludzie
starsi żyją coraz dłużej icoraz lepiej, czego wyznacz-
nikiem jest coraz dłuższy czas trwania życia bez
ograniczenia aktywności z powodów zdrowotnych.
Przeciętna długość życia w Polsce jest nadal krót-
sza niż w krajach Europy Zachodniej, ale prognozy
długoterminowe wskazują, że będzie wydłużała się
szybciej. Przedłużony czas trwania życia będzie zwią-
zany z coraz dłuższym okresem życia wwarunkach
ograniczonego komfortu spowodowanego rozwojem
chorób przewlekłych ipowikłań procesu starzenia.
Starość sama wsobie nie jest chorobą, jednakże jest
okresem systematycznego narastania problemów
zdrowotnych. Wydłużanie się przeciętnej długości
życia wynika przede wszystkim ze spadku zgonów
spowodowanych chorobami układu krążenia i trend
ten będzie się utrzymywał wnajbliższych 30 latach [1].
Problemy zdrowotne związane z wiekiem wymagają
sprawnej prewencji iskutecznego leczenia wmożliwie
wczesnym etapie rozwoju choroby. Wmiarę starzenia
wzrasta prawdopodobieństwo rozwoju patologicznych
zmian st ruktura lnych wukładzie krążenia, co w iąże się
znarastającym ryzykiem wystąpienia groźnych incy-
dentów sercowo-naczyniowych izgonu. Wpionierski m
opracowaniu, opublikowanym w 1980 roku Fries
wskazał [2], że takie oznaki sta rzenia jak: podw yższone
ciśnienie skurczowe krwi, ograniczenie zakresu zjo-
logicznych zmian częstości akcji serca, zmniejszenie
rezerw y wieńcowej czy poziom cholesterolu, mogą być
korzystnie modykowane przez wdrożenie odpowied-
niej diety lub systematyczne zwiększenie aktywności
fizycznej. Podjęcie działań prozdrowotnych, może
zwłaszcza wperspektywie krótko- iśrednio-termino-
wej, stanowić wyzwanie dla aktualnych możliwości
adaptacy jnych organizmu, co sprzyja ujawn ieniu wcze-
śniej utajonych zaburzeń wukładzie krążenia iwystą-
pieniu groźnych incydentów sercowo-naczyniowych.
Nagła zmiana trybu życia, w tym w szczególności
podjęcie wzmożonej aktywności zycznej, wymagają
oceny czynników ryzyka w celu zminimalizowania
powikłań. Najnowsze japońskie badania wykazują,
że tradycyjne biochemiczne markery oceny ryzyka
oraz coroczne rutynowe badania lekarskie, nie są tak
skuteczne wprzewidywaniu długości życia ja k analiza
zmienności rytmu serca (ang. heart rate variability;
HRV) [3]. Analiza HRV jest nieinwazyjną, przez co
bezpieczną, metodą pozwalającą na monitorowanie
iocenę ryzyka wystąpienia groźnych dla życia zdarzeń.
Podłoże HRV stanowi zjologiczna zmienność
rytmu zatokowego serca, której wyrazem jest wystę-
powanie różnic czasu trwania kolejnych cykli serca.
Różnice te są często trudne do zauważenia przy ocenie
wizualnej krótkiego fragmentu zapisu EKG zareje-
strowanego wspoczynku wsposób rutynowy. HRV to
zjawisko naturalne, uwarun kowane ry tmiczną akt yw-
nością obu gałęzi autonomicznego układu nerwowego,
tak współczulnej jak iprzywspółczulnej, z udziałem
nerwu błędnego, cyklem oddechowym, atakże zmia-
nami aktywności czynników neurohumoralnych
uwalnianych do krwiobiegu. Jakkolwiek komórki
rozrusznikowe węzła zatokowo-przedsionkowego
posiadają zdolność samoistnej a ktywacji to liczne pętle
regulacyjne endogennych oscylatorów tworzą wielo-
poziomowy układ kontroli rytmu serca w wysokim
stopniu zdeterminowany przez istniejącą hierarchię
powiązań. Autonomiczny układ nerwowy (AUN) jest
kluczowym neurogenny m czynnik iem regulacji ry tmu
serca, który odpowiada za dostosowanie pracy serca
do aktualnych potrzeb organizmu, do odpowiedzi
na dochodzące do niego ze środowiska bodźce oraz
przystosowanie do jak najlepszego funkcjonowania
wzmieniającym się otoczeniu.
Historycznie, jednym zpierwszych wyznaczni ków
HRV była niemiarowość oddechowa, oceniana ze
spoczynkowej rejestracji EKG, poszerzonej ozapis na
szczycie pogłębionego wdechu lub wdechu iwydechu.
W1963 roku Hon iLee [4] wykazali, że analiza HRV
może być użytecznym narzędziem diagnostycznym
wocenie ryzyka zagrożenia płodu nagłą śmiercią
sercową. Od tego czasu HRV zyskiwała coraz większą
popularność wbadaniach naukowych ipraktyce kli-
nicznej. Wypracowane przez lata iwystandaryzowane
metody interpretacji HRV są uznanym narzędziem
nieinwaz yjnej oceny wpły wu AUN na rytm serca. Duż a
zmienność izłożoność HRV jest wyrazem znacznych
zdolności adaptacyjnych organizmu ijest prognostycz-
nie korzystna [5]. Wprzebiegu starzenia, atakże wroz-
woju utrwalonego nadciśnienia tętnicz ego, zastoinowej
niewydolności krążenia, cukrzycy, w przewlekłym
stresie, zmęczeniu, zaburzeniach snu idepresji docho-
dzi do zredukowania efekty wnych pętli regulacyjnych
kontrolujących rytm serca ido zmniejszenia wywu
czynników pozasercowych na cykliczną aktywność
węzła zatokowo-przedsionkowego [6-9]. Wefekcie
dochodzi do ogra niczenia zjologicznej niemia rowości
rytmu serca izmniejszenia zdolności odpowiedzi ser-
cowej na zaburzenia środowiska wewnętrznego. Ryt m
211
GERIATRIA
2014; 8: 209-216
serca ma chara kter coraz bardziej losowy, czego wyra-
zem jest zmniejszenie HRV. Zaburzenie równowagi
współczulno-przywspółczulnej, oceniane przy użyciu
analizy HRV, jest jednym najsilniejszych predyktorów
zwiększonego ryzyka zgonu [5,10,11]. Niskie wartości
wskaźników HRV świadczą ozwiększonej roli napędu
współczulnego wautonomicznej regulacji ry tmu zato-
kowego. Wolf iwsp. [12] wlatach siedemdziesiątych
jako pierwsi połączyli wzrost śmiertelności uosób po
zawale serca ze zmniejszonymi wskaźnikami HRV. Od
tego czasu, wraz zrozwojem coraz lepszych urządzeń
pomiarowych, gigantyczny m zwiększeniem moc y obli-
czeniowych komputerów iopracowaniem dedykowa-
nego oprogramowania, HRV zyskiwało na znaczeniu,
aż stało się powszechnie używanym narzędziem oceny
aktywności autonomicznego układu nerwowego oraz
niezależnym sposobem oceny ryzyka nagłych incy-
dentów sercowo-naczyniowych iśmiertelności [13,14].
Opis metod
Analiza HRV wymaga zarejestrowania sygnału
EKG zwysoką częstotliwością próbkowania, umożli-
wiającą dok ładne wyznaczen ie czasu trwania kolejnych
cykli serca. Według zaleceń AHA (American Heart
Association) uzyskanie wiarygodnej serii czasowej
(tachogramu) odstępów RR częstotliwość próbko-
wania powinna być nie mniejsza niż 500 Hz. Przed
przystąpieniem do obliczeń należy upewnić się, że
rytm serca był pochodzenia zatokowego, skorygo-
wać artefakty zapisu EKG iodltrować pobudzenia
pochodzące zinnych ośrodków bodźcotwórczych
niż węzeł zatokowy. Zwerykowane odstępy RR są
określane mianem odstępów NN (normal to normal),
autworzone znich serie czasowe podlegają dalszej
analizie. Analiza HRV jest dokonywana metodami
analizy czasowej (time-domain) iczęstotliwościowej
(spektralnej; frequency-domain), u zupełn ianymi
ometody czasowo-częstotliwościowe (analiza falkowa;
wavelet transform) oraz analizę dynamiki nieliniowej
(nonlinear dynamics) ioceny złożoności układu regu-
lacyjnego (HRC, heart rate complexity). Przedmiotem
analizy w domenie czasowej jest ocena zmienności
odcinków NN wokreślonym przedzia le czasow ym lub
przedziałach czasowych. Analizę czasową wykonuje
się zarówno zdługotrwałych 24-godzinnych zapisów
EKG, jak ikrótkich, kilkuminutowych ser ii czasowych.
Oblicza się średnią wartość odstępów NN (mean NN),
średnią częstość akcji serca (mean HR), atakże różnicę
pomiędzy najdłuższym inajkrótszym odstępem NN.
Wyznaczane są wskaźniki rozkładu odstępów NN
takie jak:
• SDNN–odchyleniestandardoweodstępówNN
(standard deviation of the NN interval), czyli
pierwiastek kwadratowy z wariancji. Parametr
ten odzwierciedla wszystkie cykliczne zmiany
wzapisie tj. całkowitą zmienność długości
odstępów NN. Przy porównywanie różnych serii
czasowych powinno się dobierać tachogramy
otej samej długości;
• SDANN –odchylenie standardowe kolejnych
5minutowych odcinków z24 godzinnego zapisu
EKG (standard deviation of the average NN inte-
rval). Określa zmien ność długoterminową wolno
zmieniających się składowych;
• rMSSD– pierwiastek kwadratowy ze średniej
sumy kwadratów różnic międz y kolejnymi odstę-
pami NN (the square root of the mean of the sum
of the squares of dierences between adjacent NN
intervals) Jest wskaźnikiem zmienności krótko-
okresowej odstępów NN.
Ponadto:
• NN50–ilośćodstępówNNróżniącychsięo50
iwięcej milisekund od poprzedniego (successive
NN intervals diering more than 50 ms);
• pNN50 –sto sunek N N50w ystępując ychwcał y m
zapisie do wszystkich odstępów NN (propor-
tion of NN50 divided by total number of NNs).
Parametr został wprowadzony do powszechnego
użycia przez Ewinga [15] ipodobnie jak NN50
określa zmienność krótkoterminową.
Do metod analizy czasowej zaliczane są również
metody graczne, prezentujące rozkład następujących
po sobie odstępów NN oraz różnice w długościach
tychże odstępów.
• RRtri–indextrójkątny(HRV triangular index).
Jest to iloraz liczby odstępów NN do liczby naj-
częściej występującej długości odstępu NN.
• TI N N–(triangular interpolation of NN interval).
Powstaje poprzez interpolację odstępów NN
na osi czasu. Jest to długość podstawy trójkąta
otrzymanego w RRtri. TINN jest zwykle obli-
czany jako i loraz całkowitej liczby odstępów NN
iwysokości histogramu utworzonego zszeregu
rozdzielczego orozdzielczości 7,8125 ms, odpo-
wiadającej 1/128 sekundy.
Zaletą metod geometrycznych jest znaczna nieza-
leżność od jakości zapisu iwystępowania niezbyt licz-
nych pobudzeń dodatkowych. Dla poprawnej analizy
212
GERIATRIA
2014; 8: 209-216
niezbędna jest duża liczba odstępów NN. Przyjmuje
się, że minimalny czas zapisu powinien nie być krót-
szy niż 20 minut. RRtri i TINN są wyznacznikami
długookresowej HRV iw znacznej mierze korelują
zcałkowitą HRV.
Analiza częstotliwościowa (spektralna) HRV, którą
wprowadził do szerokiej praktyk i medycznej Akselrod
iwsp. [16], oparta jest na założeniu, że rytm zatokowy
jest wypadkową czynnika losowego, tworzącego szum
pomiarow y isumy składowych ha rmonicznych oróżnej
częstotliwości oscylacji. Przez analogię do fal oróżnej
długości, które rozbijają się obrzeg otwartego zbior-
nika wodnego zróżną energią, wpływ poszczególnych
składowych harmonicznych na rytm serca wyrażany
jest w jednostkach mocy (gęstość widma mocy; PSD
power spectral density). Zuwagi na różny okres, azatem
iczęstotliwość, r ytmicznych zmia n aktyw ności układu
współczulnego, przywspółczulnego, rytmu oddecho-
wego iinnych oscylatorów endogennych, całkowitą moc
widma podzielono na przedziały częstotliwościowe.
Określenie jaką cześć całkowitej mocy sygnału, zawie-
rają określone przedziały częstotliwości, pozwala na
interpretację zjologiczną uzyskanych wskaźników.
Analiza spektralnej HRV dokonuje się przy użyciu
metod nieparametrycznych, opartych na algorytmach
szybkiej transformaty Fouriera (FFT) iparametrycz-
nych bazujących na autoregresji (AR). Podstawową
trudnością metod AR jest konieczność dobrania
odpowiedniego modelu autoregresji, odpowiadającemu
złożoności układu regulacyjnego. Minusem metody
FFT jest jej bardzo duża zależność od długości anali-
zowanego sygna łu. Im próbka jest krótsza, tym wyniki
opatrzone są większym błędem, jednak przy zbyt
długim okresie analizy (>2000 NN) czułość metody
wyraźnie spada. Ponadto, zapewniona powinna zost
stacjonarność warunków pomiarowych, co ze względu
na bodźce endogenne, jak również czynniki środowi-
skowe, jest wpraktyce zwykle trudne do osiągnięcia.
Krótkie odcinki zapisów EKG dają większą możliwość
zapewnienia poprawnej stacjonarności analizowanych
danych idlatego najczęściej wanalizie spekt ralnej HRV
wykorzysty wane są odcinki 5 minutowe, bądź rzad ziej,
serie czasowe ookreślone liczbie odstępów RR, zwyk le
256 lub 512. Analiza spektralna jest również wykorzy-
stywana wocenie HRV wdługich przedziałach czaso-
wych, np. 24-godzi nnych serii czasowych. Interpretacja
jest oparta na średniej wartości parametrów HRV uzy-
skanych zkolejnych kilkum inutowych serii czasow ych.
Dynamika zmian HRV jest przedstawiana wpostaci
wykresu zmian średniej ruchomej badanego parame-
tru w kolejnych przedziałach czasowych. W analizie
spektralnej HRV przedmiotem oceny jest zarówno
całkowita moc widma (TSP, Total Power), jak skła-
dowe określające PSD wzdeniowanych przedziałach
częstotliwościowych:
• H F–wid mowysok ichczęstot l iw c i0,15-0, 4Hz
(high frequency). Odzwierciedla działanie układu
przywspółczul nego, często korelowane ze zmien-
nością oddechową;
• LF–widmoniskichczęstotliwości0,04-0,15Hz
(low frequency). Odzwierciedla aktywność obu
gałęzi AUN: współczulnej i przywspółczulnej,
wpewnej mierze koreluje zaktywnością baro-
receptorówtętniczychifalamiMeyera(0,1Hz);
• VLF – widmo bardzo niskich częstotliwości
0,003-0,04 Hz (very low frequency).
• ULF– widmo ultra niskich częstotliwości:
<0,003 Hz (ultra low frequency)
Wwiększości zastosowań klinicznych interpre-
tacja HRV wdziedzinie częstotliwości ogranicza się
do TP ijego dwóch składowych: LF iHF. Całkowita
moc widma określa sumarycznie wpływ składowych
harmonicznych na rytm zatokowy i daje całościowy
obraz HRV. TP jest odpowiednikiem SDNN zanalizy
czasowej HRV. Iloraz LF/HF, czyli stosunek mocy
gęstości widma niskich do wysokich częstotliwości,
jest powszechnie uznawanym wskaźnikiem czynno-
ściowej równowagi współczulno-przywspółczulnej
[17], jakkolwiek na wartość tego wskaźnika znaczący
wpł yw ma ryt mika oddychania iznacząca komponenta
nieharmoniczna zależna od chwilowej częstości akcji
serca [18]. Interpretacja mocy widma wzakresie VLF
iULF jest nadal dyskutowana irzadko dokonywana
wpraktyce klinicznej. Postuluje się, że na widma
spektralne VLF iULF wpływa zarówno nadal słabo
poznana rytmika okołodobowa, jak też długookre-
sowe uktuacje aktywności endokrynnej, zudziałem
układu renina-angiotensyna-aldosteron, rytmiki
termoregulacji iugookresowych zmian napięcia
mięśniówki gładkiej naczyń. Należy zaznaczyć, że
wiarygodna interpretacja VLF, a w szczególności
ULF wymaga bardzo długiej, nawet wielogodzinnej
rejestracji wwarunkach zbliżonych do stacjonarnych,
co wpraktyce jest trudne do zrealizowania. Wskaźni ki
obliczone za pomocą metod czasowych oraz spektral-
nych najczęściej są ściśle zsobą skorelowane [19,20]
imogą służyć zamiennie do określania zmienności
zarówno krótko- ijak idługoterminowej.
213
GERIATRIA
2014; 8: 209-216
Alternaty wnym sposobem analizy HRV przydat-
nym zwłaszcza w ocenie niestacjonarnych szeregów
czasowych jest analiza fali elementarnej (analiza fal-
kowa; wavelet analysis), łącząca dziedziny czasu iczę-
stotliwości [21]. Wpraktyce ana liza falkowa jest rzadko
stosowana, gdyż w ymaga empirycznego dostosowania
modelu obliczeniowego.
Ponieważ system powiązań w regulacji rytmu
serca jest bardzo złożony nie da się całkowicie opisać
HRV jedynie metodami liniowymi. W celu pełniej-
szej analizy złożoności rytmu serca zaproponowano
metody dynamiki nieliniowej. Do metod ta kich należą
m.in.:
• Wykresy Poincaré (Poincaré plot). Są one gra-
cznym ukazaniem korelacji między następują-
cymi po sobie odstępami NN (NN oraz NN+1).
WykresyPoincaréodstępówNN pozwalają
ocenić krótko-, długoterminową zmienność
rytmu serca, jak również przyczyniły się do
odkrycia innego zjawiska związanego zrytmem
serca, amianowicie asymetrii. Asymetria rytmu
serca (heart rate asymmetry; HR A) jest to istotnie
różny udział zwolnień iprzyspieszeń ry tmu serca
wgenerowaniu HRV [22];
• Wskaźnikientropii,m.in.:entropiiaproksymo-
wanej (approximate entropy (ApEn) oraz entropii
próbki (sample entropy (SampEn). Entropia jako
wskaźnik nieuporządkowania pozwala oszaco-
wać złożoność szeregu odstępów NN. Najniższe
wartości przyjmuje dla procesów losowych.
Wykazano wysoką wartość ApEn wprogno-
zowaniu zaburzeń rytmu serca, aszczególnie
wokresach poprzedzających wystąpienie napa-
dów migotania przedsionków [23].
Wiek i HRV
Liczne raporty wskazują, że HRV ulega redukcji
zwiekiem, przy zmniejszeniu złożoności układu
regulacyjnego, oczym świadczą obniżone parametry
analizy czasowej iczęstotliwościowej HRV [10,24,25],
atakże wskaźniki dynamiki nieliniowej [24,26].
Udokumentowano, że wskaźnik LF/HF sys-
tematycznie zmniejsza się z wiekiem, co świadczy
owzrastającej roli napędu współczulnego wkontroli
rytmu serca. Związane ze starzeniem, zmniejszenie
udziału nerwu błędnego w autonomicznej regulacji
rytmu serca oraz uzyskiwanie względnej przewagi
przez układ współczulny korelują z rozwojem cho-
rób układu sercowo-naczyniowego [27]. Co ciekawe
aktywność przywspółczulna osiąga swój najniższy
poziom uludzi w ósmej dekadzie życia, a następnie
zaczyna wzrastać jak udowodni li Zulqar iwsp. w2010
roku [25]. Powrót do wysokiej aktywności nerwu
błędnego, obserwowany pod koniec ósmej dekady
życia, predysponuje do dłuższego życia, autrzymanie
komfortu zdrowotnego idługie przeżycie zależy od
utrzymywania aktywności przywspółczulnej na w yso-
kim poziomie. Czynnikiem wyraźnie wspomagającym
wysoką aktywność nerwu błędnego jest znacząca ak-
tywność zyczna, czego wyznacznikiem jest wysoka
wartość SDNN [3]. Zkolei, retrospektywne, 15-letnie
badania porównawcze opublikowane Steina iwsp. [24]
potwierdzają, że minimum aktywność dosercowych
włókien nerw u błędnego, zobniżeniem wskaźnika LF/
HF inieliniowych wskaźników determinizmu (α1iβ)
przypada na okres od 65 do 74 roku życia oraz, że
redukcja HRV obserwowana wtym przedziale wieko-
wym nie jest czynnik iem ryzyka incydentów sercowo-
-naczyniow ych. Natomiast poprawa wsk aźników HRV,
uwidoczniona wwiększym stopniu przy zastosowaniu
nieliniow ych metod obliczeniowych koreluje dodatnio
ze zmniejszeniem ryzyka nagłych zdarzeń sercowych.
Postępujące do około ósmej dekady życia względne
zmniejszenie roli regulacyjnej nerwu błęd nego nie jest
tożsame ze zwiększeniem aktywności współczulnej.
Przeciwnie, napęd współczulny również słabnie, choć
wmniejszym stopniu.
Badania przeprowadzone już w latach ’90 przez
Tsuji iwsp. [28] wramach projektu e Framingham
Heart Study ujawniły, że niskie wartości wskaźników
zmienności rytmu serca u prognozują zwiększone
ryzyko śmiertelności u osób wstarszym wieku.
Szczególnie wysoką wartość predykcyjną przypisano
gęstości widma mocy w zakresie LF i wskaźnikowi
SDNN.
Postępujące zwiekiem zmniejszenie HRV odpo-
wiada coraz słabszej kontroli układu autonomicznego
nad układem sercowo-naczyniowym. Na dysfunkc
AUN składają się zarówno ograniczenie plastyczności
izdolności do regeneracji neuronów zwojów układu
autonomicznego, rozwój tkanki włóknistej wokolicy
węzła zatokowo-przedsionkowego, przesterowanie
napędu współczulnego związane z pogorszeniem
wydolności serca, zmniejszenie wrażliwości efektora:
serca i mięśniówki naczyń krwionośnych na aminy
katecholowe. Wrezultacie dochodzi do zmniejszenia
odpowiedzi sercowej na wysiłek zyczny istres oraz
wzrasta prawdopodobieństwo wystąpienia hipotonii
214
GERIATRIA
2014; 8: 209-216
poposiłkowej i ortostatycznej. Istotnym problemem
dysfunkcji układu autonomicznego występującym
uosób w podeszłym wieku jest zmniejszenie odpo-
wiedzi inotropowej na glikozydy naparstnicy, atakże
agonistów receptorów beta-adrenergicznych.
Irlandzkie wieloletnie badanie TILDA, opubli-
kowane w 2013 roku, pokazało, że oprócz wartości
prognostycznej wocenie śmiertelności, analiza HRV
pozwala na ujawnienie obniżonych funkcji poznaw-
czych osób po 50 roku życia [29]. Rok wcześniej
winnych badaniach [30] uwidoczniono mechanizm
patozjologicznego sprzężenia dodatniego: udowod-
niono ścisłe powiązanie obniżenia funkcji poznaw-
czych znadciśnieniem tętniczym, przy czym wzrost
ciśnienia tęt niczego prowadzi do redukcji HRV. Zkolei
niższe wartości HRV ściśle korelują ze zwiększonym
ryzykiem nagłych zgonów zpowodów sercowych [31].
Greckie bada nie IKARIA [32] przeprowadzone zwyko-
rzystaniem analizy HRV, ujawniło, że zwiększenie
udziału komponenty współczulnej w autonomicznej
regulacji krążenia jest związane ze zmniejszoną podat-
nością ścian aorty wgrupie 469 osób wwieku 75 ± 6
lat, zprawidłowym ciśnieniem tętniczym. Znaczenie
rokownicze wskaźnika LF/HF u długowiecznych,
wwiększości stulatków jest niejasne. Przekrojowe
badania Zulquara iwsp. [25], a tae dwóch grup
badaczy włoskich [33,34] sugerują, że niskie wartości
LF/HF są rokowniczo korz ystne wtej grupie wiekowej.
Wnioski wyciągnięte przez Shimizu i wsp. [35] na
podstawie porównawczego badania prospek tywnego są
zasadniczo odmiennie. Jedynie stulatkowie owzględ-
nie wysokim wskaźniku LF/HF przeżyli 4-letni okres
obserwacji. Biorąc pod uwagę trudną do zakwestio-
nowania wartość badania porównawczego, wydaje się
zatem, że wydolny napęd współczulny, który jest ta kże
związany z aktywnością zyczną i sprawnymi funk-
cjami poznawczymi jest konieczny dla podtrzymania
długiego przycia.
Istotnym elementem promocji zdrowia i długo-
wieczności jest wdrożenie systematycznej aktywności
zycznej, a ryzyko ewentualnych powikłań można
ograniczyć przez systematyczne monitorowanie
rytmu serca. Korzystny wpływ wysiłku aerobowego
na parametry zmienności rytmu serca na parametry
zmienność rytmu serca udowodnili Sandercock iwsp.
[36], na podstawie metaanalizy 68 badań. Wwyniku
treningu wzrosła przewaga nerw u błędnego wregulacji
rytmu serca, czego wyznacznikiem było zmniejszenie
spoczynkowej częstości akcji serca izwiększenie HF.
Największą redukcję akcji serca uzyskano u osób
młodych, jednakże w tej grupie zmiany wwidmie
wysokich częstotliwości były najmniejsze, co sugeruje
wpł yw również innych czy nników. Ponadto wyk azano,
że w początkowej fazie treningu spadek częstości
akcji serca ma charakter wagalny, natomiast po kilku
miesiącach zmiany uosób młodych były wwiększym
stopniu zależne od przebudowy i zmiany geometrii
serca[37].W2006r.Maddeniwsp.[38]oceniliwpływ
6-miesiecznego treningu: siłowego lub wytrzymało-
ściowego na HRV uosób w zaawansowanym wieku
(69,9 ± 0,9 lat). Badania ujawniły znaczący wzrost
zarówno czasowych jaki iczęstotliwościowych para-
metrów HRV wgrupie poddanej treningowi wytrzy-
małościowemu, ze zwiększeniem aktywności części
przywspółczulnej AUN, natomiast trening siłowy
nie spowodował zmian wwartościach HRV. Badacze
tłumaczyli ten bra k zmian wzrostem sztywności tętnic
podczas ćwiczeń siłow ych dużych partii mięśniowych,
co może wywoływać spadek wrażliwości barorecep-
torów znajdujących się wścianach dużych tętnic, co
zkolei skutkuje obniżeniem większości parametrów
HRV [39]. Najnowsze badania grupy Simoesa [40]
wskazują jednak, że umiejętnie zaplanowany trening
interwałowy z komponentą ćwiczeń statycznych
może nie tylko podwyższyć próg anaerobowy w ysiłku
izmniejszyć objawy zmęczenia, ale także korzystnie
zmodykować wskaźniki HRV. Zkolei, Bacior iwsp.
[41] pokazali, że 6-miesięczny trening zyczny (3 razy
wtygodniu) uosób starszych powyżej 65 roku życia,
wtym uosób zprzewlekłą zastoinową niew ydolnością
krążenia, prz ynosi poprawę parametrów HRV. Oprócz
poprawy wska źników HRV osiągnięto równ ież znaczną
poprawę parametrów siłowych oraz wzrost wydolności
zycznej. Galletta iwsp. [42] udowodnili wbadaniu
porównawczym, że w ysoka aktywność zyczna uosób
starszych wiąże się nie tylko zkorzystnym rokowniczo
prolem zmian HRV, ale także zpożądanymi zmia-
nami strukturalnymi ścianie dużych tętnic. Wyższe
wartości SDANN, rMSSD,pNN50i HForaz niższy
wskaźnik LF/HF korelowały zniską wartością współ-
czynnika intima-media wtętnicy szyjnej.
Wrehabilitacji kardiologicznej osób w starszym
wieku użyteczne może być umiejętne zastosowanie
technik treningu psychosomatycznego, którego istotą
jest świadome wz macnianie składow ych harmonicznych
HRV odpowiadających aktywności wagalnej. Wstępne
wy niki badań prz eprowadzonych wgrupie 31 pacjentów
zchorobą niedokrwienną serca są obiecujące [43].
215
GERIATRIA
2014; 8: 209-216
Podsumowanie
Analiza zmienności ry tmu serca (HRV) jest przy-
datnym, niei nwazy jnym narzędziem diagnostycznym,
którego zastosowanie wbadaniach osób wzaawanso-
wanym wieku będzie szybko wzrastać. Analiza HRV
umożliwia nie tylko ocenę prognostyczną związaną
zwiekiem iaktualnym stanem zdrowia, ale pozwala
na kontrolę podstawowych sk ładowych regulacji r ytmu
serca w okresach zwiększonej aktywności zycznej,
rehabilitacji lub zaostrzenia choroby przewlekłej.
Konikt interesów / Conict of interest
Brak/None
Adres do korespondencji
Stanisław Zajączkowski
KatedraiZaadFizjologiiGUM
ul. Dębinki 1; 80-211 Gdańsk
(+48 58) 349 15 20
s.zajaczkowski@gumed.edu.pl
Piśmiennictwo
1. Wojty niak B, Gor yńsk i P,Moska lewicz B. Sy tuacja zd rowotna Polski i jej uwa runkow ania.Warszawa: Na rodowy Ins tytut Z drowia
Publicznego - Państ wowy Zakład Higieny; 2012.
2. Fr iesJF.Aging,n atura ldeath,andt hecompressionofmorbid ity.NEnglJMed1980 ;303(3):130-5.
3. Kurita A, Takase B, Kodani E iwsp. Prognostic Value of Heart Rate Variability in Comparison with Annual Health Exa minat ions in
VeryElderlySubjects.JNipponMedSch2013;80(6):420-5.
4 . Hon EH, Lee ST. Electronic Eva luation of the Fetal He art Rate. VIII. Patter ns Preceding Fet al Death, Fur ther Observat ions. Am J Obstet
Gynec ol 1963;87:814-26.
5. Task Force of the Eu ropean Socie ty of Cardiolog y and the Nort h American S ociety of Paci ng and Electrophy siology. Heart Rat e Variabi lity:
StandardsofMeasurement,PhysiologicalInterpretationandClinicalUse.Circulation1996;93(5):1043-65.
6. Ha llM,VaskoR,Buy sseDiwsp.AcuteStre ssAect sHeartR ateVariabilit yDurin gSleep.PsychosomMed20 04;66 (1):56-62 .
7.Monta noN,Por taA, Cogliat iCi wsp.Hea rtrat evari ability explored int hefreque ncydoma in:a toolto investigat ethe link between
heart a nd behavior.,” Neurosci Biobehav Rev 2009;33(2):71-80.
8. Kleiger R E, Stein PK, Bigger J T. Heart r ate variabilit y: measurement a nd clinical ut ility. Ann Noni nvasive Electro cardiol 2005;10(1):88-101.
9.Ha llM ,ayer JF,Ge rmain Ai wsp. Psychologica lst ressi sass ociated with heightened physiologi cal arousal duri ngNR EM sleepi n
primaryinsomnia.BehavSleepMed2007;5(3):178-93.
10. BiggerJT,FleissJL,Stein manRCiwsp.RRVariabil ityinHealthy,Middle-AgedPersonsComparedWithPatientsWithChronicCorona ry
HeartDiseaseorRecentAcuteMyocardia lInfa rction.Circulation1995;91(7):1936-43.
11.Vi nikI,Mas erRE,Zi eglerD.Autonomicimba lance:prophe tofdoomorscopeforhope?Di abetMed2011;28(6):643-51.
12.WolfMM ,VarigosGA,HuntD,SlomanJG .Sinusarrhy thmi ainacutemyoca rdiali nfarct ion.MedJAust1978;2(2):52-3.
13.Dek kerJM,CrowRS,FolsomARiwsp.LowHeartRateVariabilit yina2-MinuteRhy thmStripPred ictsRiskofCoronaryHear tDisease
andMortalityFromSevera lCauses:eARICStudy.Circulation2000;102(11):1239-44.
14.Dr awzPE,BabineauDC ,Breckli nCiwsp.HeartRateVariabil ityIsaPredicto rofMortalit yinChronicKid neyDisease :AReportfrom
the CRIC Study. Am J Nephrol 2013;38(6):517-28.
15.Ew ingDJ,Nei lsonJM, TravisP.Newmet hodfora ssessing cardi acpara sympathe ticact ivity using2 4hourele ctroca rdiogra ms.Hear t
1984;52(4):396-402.
16. Ak selrod S, Gordon D, U bel FA iwsp. Power spectr um analys is of heart rate uc tuation: aquantitat ive probe of beat-to-beat ca rdiovascul ar
control. Science 1981;213(4504):220-2.
17.M ilicev ićG.L owtohig hfrequen cyrati oofhear trate variabi litys pectra fails todesc ribesy mpatho-vaga lbal ancei ncardi acpatient s.
Coll Antropol 2005;29:295-300.
18.Bi llmanG E.eeectofhe artrateont heheartr atevariabi lityres ponsetoautonomicint erventions.Fr ontPhysiol2013;4(26):1-9.
19. Bigger JT Jr, Fleiss JL , Steinman RC i wsp. Correlations among time and frequency domain measures of heart period variabi lity two
weeks aer acute myocardia l infarction. Am J Cardiol 1992;69(9):109-12.
20.Z ajączkowsk iS,SmolińskaM,Badt keP,WierzbaTH.Time-Doma inandSpectr alAnaly sisofHeartRateVariabilit yinRatsChal lenged
with Hypoxia. Comput Cardiol 2014;41:785-8.
21. Juvet T, Abdelhadi S. Studium Porównawcze nad Wpływem Tlenowej Terapii Hiperbarycznej na Zmienność Rytmu Zatokowego przy
Wykorzystaniu Analizy Fali Elementarnej iSzybkiej Transformaty Fouriera. Polish Hy perb Res 2013;4(45):19-36.
22 . Pi sko rsk iJ ,Gu zi kP.G eom et ryo fth ePo inc ar épl oto fRR int er va lsa ndi tsa sy mm et ryi nhe al thy adu lt s.P hys iol Mea s2 007 ;28 (3): 287- 300 .
216
GERIATRIA
2014; 8: 209-216
23. Shin DG, Yoo CS, Yi SH iwsp. Prediction of paroxysmal atrial brillation using nonlinear a nalysis of the R-R interval dy namics before
the spontaneous onset of atria l brillation. Circ J 2006;70(1):94-9.
24. SteinPK,Ba rzilayJI,C havesPHMiwsp.Hear tratevari abilitya nditschangesover5ye arsinolderadu lts.,”AgeAgeing2 009;38(2):212-8.
25. Zulqar U, Jurivich DA, Gao W, Singer DH. Relation of h igh heart rate variabi lity to healthy longevity. Am J Cardiol 2010;105(8):1181-5.
26. Beckers F, Verheyden B, Aubert AE . Aging and nonlinear heart rate control in ahealthy population. Am J Physiol Heart Circ Physiol
2006;290(6):2560-70.
27.Abh ishekhHA,Nisa rgaP,KisanRiwsp.Inuenceofageandgenderonautonomicregulat ionofhear t.JClinMonitComput2013;27(3):
259-64.
28. TsujiH,Venditt iFJ,Mander sESiwsp.Reduce dHeartR ateVariabil ityandMor talitR iskinanE lderlyCohor teFrami nghamHe art
Study. Circulation 1994;90(2):878-83.
29.Frewen J,Finucane C,Sav vaGMiwsp. Cogniti vefunct ionisass ociatedw ithimpa iredhea rtrateva riabil ityina geingadu lts:theI rish
longitudinal study on ageing wave one results. Cli n Auton Res 2013;23(6):313-23.
3 0. EliasMF,GoodellAL ,DoreGA.Hypertensionandcogn itivefunct ioning:Aperspect iveinhistoricalcontex t.Hypertensi on2012;60:260- 8.
31. Stein PK, Ehsani AA, Domitrovich PP iwsp. Eect of exercise training on heart rate va riability in healthy older adults. Am Heart J
1999;138(3):567-76.
32. Chr ysohoou C, Skouma s J, Oikonomou E iwsp. Aortic art ery distensibi lity shows inver se correlation wit h heart rate va riabilit y in elderly
non-hypertensive, cardiovascular disease-free indiv iduals: the Ik aria Study. Heart Vessels 2013;28(4):467-72.
33. Piccirillo G, Bucca C, Bauco C iwsp. Power spectral analysis of heart rate in subjects over ahundred yea rs old. Int J Cardiol 1998;63:53-61.
34. Paol issoG,Manzell aD,BarbieriMiwsp.Baseli neheartratevariabilit yinhealthycentenaria ns:dierencescompare dwithagedsubjects
(>75 years old). Clin Sci 1999;97:579-84.
35. Shimizu K, Arai Y, Hirose N iwsp. Prognostic signicance of heart rate variability in centenarians. Clin Exp Hypertens 2004;24:91-7.
36. S andercockGR ,BromleyPD,Brod ieDA.Eects ofExerciseonHe artRat eVariabilit y:Inferenc esfromMeta-A nalysis. MedSciSpor ts
Exerc 2005;37(3):433-9.
37. Iwasaki K, Zhang R, Zuckerman JH, Levine BD. Dose-response relationship of the cardiovascular adaptation to endurance training in
healthyadults:howmuchtrainingforwhatbenet?JApplPhysiol2003;95(4):1575-83.
38. Madden KM, Levy WC, Stratton JK. Exercise training andheart rate variability inolder adult female subjects. Clin Invest Med
2006;29(1):20-8.
39. WestonPJ,JamesMA,PaneraiRiwsp.Abnormalbaroreceptor-c ardiacreexsensitiv ityisnotdetecte dbyconventionaltestsofautonomic
function in patients with insulin-dependent diabetes mellitus. Clin Sci 1996;91(1):59-64.
40. Si mõesRP,Castello-Si mõesV,MendesRGiwsp.Lactateandhea rtratevariabi litythre sholdduringresist anceexerciseintheyoungand
elderly.IntJSportsMed2013;34(11):991-6.
41. Bac ior B, Klecha A, Kawec ka-Jaszcz K. Trening  zyczny uchorych zprzewlekł ą niewydolno ścią serca wpodeszł ym wieku - bez pieczeństwo
iwpły w na wybrane pa rametry lewej komory serca , zmienność ry tmu zatokowego oraz w ydolność wysiłkową. Gerontol Pol 2010;18(4):
194 -20 0.
42. Galetta F, Franzoni F, Tocchini L iwsp. Eect of physical activity on heart rate variability a nd carot id intima-media thickness in older
people.InternEmergMed2013;8(1):27-9.
43. Climov D, Lysy C, Berteau S i wsp. Biofeedback on hea rt rate variability in card iac rehabilitation: practical feasibility and psycho-
physiological eects. Acta Cardiol 2014;69(3):299-307.
... Heart rate variability (HRV) analysis is commonly used noninvasive method to assess autonomic nervous system (ANS) activity. It is well known that HRV is reduced with age [4][5][6], which correlates with increased risk of dangerous cardiovascular events. We hypothesized that L-carnitine supplementation might improve the ANS heart control. ...
... Physical exercises lasting about 30 minutes or 20 minutes at least 3 times a week are the best form of therapy [10]. Heart rate should be monitored because it cannot be higher than 60-70% of the maximum rate (patient's age should be subtracted from 220) [12]. These exercises should involve aerobic ones (utilising oxygen) and patients should not exercise on apnoea. ...
Article
Full-text available
According to the forecasts of the Central Statistical Office of Poland, in 2030 people at the age of 65 and older will account for 23.8%, i.e. their number will amount to approx. 8.5 m people. Geriatric rheumatic patients more often decide to undergo surgical joint replacement. According to the National Health Fund, the number of joint replacement services provided in 2014 increased by 93%, as compared to 2005. Improving the physical performance of this constantly expanding group of patients requires taking into account many factors to raise their functional status, reduce the risk of falling, teach rules of proper functioning with an artificial joint and encourage unassisted physical activity. Restoring fitness and independence is a difficult but necessary task due to an increasing number of seniors with replaced joint.
... Therefore, the clinical thesis of progressive, global ANS tension reduction with the particular withdrawal of the parasympathetic activity is well documented in humans. Besides, it should be also mentioned that taking into account that the reduced share of the vagus nerve in the regulation of the heart rate is an unfavourable prognosis associated with an increased risk of serious cardiovascular events in people of advanced age, HRV analysis can be a useful, non-invasive tool for assessment of the function of the cardiovascular system in those patients [21] There are also studies investigating both age and genderdependent HRV changes in healthy subjects, e.g. Yukishita et al. [17] studied healthy volunteers in their 20s, 30s and 40+. ...
Article
Full-text available
Different approaches based on spectral and time-domain analysis of heart rate variability (HRV) were used to evaluate cardiac rhythm regulatory response to hypoxia. Nineteen male Wistar rats with previously implanted subcutaneous ECG electrodes, were maintained unrestrained in originally designed experimental setup, during normoxia and hypobaric hypoxia (-400 mmHg). RR intervals were extracted from continuous ECG recording. Time-and frequency-domain HRV estimates were computed from time-series of 1024 consecutive RRi. Power spectrum was obtained using both, fast Fourier transformation and autoregressive (AR) modeling. Compared to normoxia, hypoxia resulted in a significant increase of mean RRi, SDNN, rMSSD. AR and FFT analyses provided concordant power spectra across all tested bands. TP, including VLF, HF and predominantly LF, was increased in hypoxia, whereas LF/HF index of the sympatho-vagal balance remained unchanged. Changes in spectral power (TP, VLF, LF, HF) evoked by hypoxia correlated positively with simultaneous changes in SDNN and rMSSD. Interestingly, correlation coefficients derived from AR and FFT did not vary
Article
Full-text available
Heart rate variability (HRV), the beat-to-beat variation in either heart rate (HR) or heart period (R-R interval), has become a popular clinical and investigational tool to quantify cardiac autonomic regulation. However, it is not widely appreciated that, due to the inverse curvilinear relationship between HR and R-R interval, HR per se can profoundly influence HRV. It is, therefore, critical to correct HRV for the prevailing HR particularly, as HR changes in response to autonomic neural activation or inhibition. The present study evaluated the effects of HR on the HRV response to autonomic interventions that either increased (submaximal exercise, n = 25 or baroreceptor reflex activation, n = 20) or reduced (pharmacological blockade: β-adrenergic receptor, muscarinic receptor antagonists alone and in combination, n = 25, or bilateral cervical vagotomy, n = 9) autonomic neural activity in a canine model. Both total (RR interval standard deviation, RRSD) and the high frequency (HF) variability (HF, 0.24-1.04 Hz) were determined before and in response to an autonomic intervention. All interventions that reduced or abolished cardiac parasympathetic regulation provoked large reductions in HRV even after HR correction [division by mean RRsec or (mean RRsec)(2) for RRSD and HF, respectively] while interventions that reduced HR yielded mixed results. β-adrenergic receptor blockade reduced HRV (RRSD but not HF) while both RRSD and HF increased in response to increases in arterial blood (baroreceptor reflex activation) even after HR correction. These data suggest that the physiological basis for HRV is revealed after correction for prevailing HR and, further, that cardiac parasympathetic activity is responsible for a major portion of the HRV in the dog.
Article
Full-text available
Diabet. Med. 28, 643–651 (2011) It has long been recognized that cardiac autonomic neuropathy increases morbidity and mortality in diabetes and may have greater predictive power than traditional risk factors for cardiovascular events. Significant morbidity and mortality can now be attributable to autonomic imbalance between the sympathetic and parasympathetic nervous system regulation of cardiovascular function. New and emerging syndromes include orthostatic tachycardia, orthostatic bradycardia and an inability to use heart rate as a guide to exercise intensity because of the resting tachycardia. Recent studies have shown that autonomic imbalance may be a predictor of risk of sudden death with intensification of glycaemic control. This review examines an association of autonomic dysregulation and the role of inflammatory cytokines and adipocytokines that promote cardiovascular risk. In addition, conditions of autonomic imbalance associated with cardiovascular risk are discussed. Potential treatment for restoration of autonomic balance is outlined.
Article
In practical terms, the resources required for care of the elderly are based on increasing cohort size much more than on life expectancy; estimates depend on past (baby boom) birth rates much more than on future death rates. Cohort sizes will increase for the next 40 years. The 'compression of morbidity' applies to the morbid proportion of the individual life; the national burden of care is, in addition, a function of the number of individuals.
Article
Objective: Biofeedback is a self-regulation therapy by which the patient learns how to optimize the functioning of his autonomic nervous system. It has been applied to patients with various cardiovascular disorders. The purpose of this study was to investigate the practical feasibility and the psychophysiological effects of biofeedback applied to heart rate variability (HRV biofeedback) in order to increase cardiac coherence in coronary artery disease (CAD) patients participating in a cardiac rehabilitation programme. Methods and results: In this randomised and controlled study, 31 CAD patients were randomly assigned to an experimental or to a control group. The experimental group participated in a programme of 10 sessions of cardiac coherence biofeedback training, in addition to the rehabilitation programme. The control group participated in the usual cardiac rehabilitation programme only. Physiological variables (systolic and diastolic blood pressure, SDNN) and psychosocial variables (anxiety, depression, type D personality) were measured at the start and at the end of the programme in both groups. Statistical comparisons assessed the inter and intra group differences. The small sample size precludes any firm conclusions concerning the effect of cardiac coherence biofeedback on physiological or psychological variables. However, we observed a significant increase of the percentage of cardiac coherence, in relation with an increased SDNN index. Conclusions: Our study demonstrated the practical feasibility of cardiac coherence biofeedback training in CAD patients. Further research is desirable to investigate the potential benefit of cardiac coherence biofeedback as an adjunct to stress management in cardiac rehabilitation.
Article
The prognostic value of heart rate variability (HRV) in patients with cardiac conditions has been investigated for many years. However, the HRV is superior to annual health examinations for predicting the longevity of very elderly residents of long-term care facilities is unknown. Annual health examinations and subsequently ambulatory Holter ECG recording were performed in 2008 for 71 very elderly subjects, who were then followed up for 3 to 48 months. The patients were divided into 2 groups on the basis of whether they were alive (86 ± 14 years, n=37) or deceased (90 ± 16 years, n=34) at end of follow-up. To assess cardiac autonomic function, HRV was obtained with the MemCalc/Chiram software program after Holter ECG. Age, sex, body-mass index, plasma levels of C-reactive protein and albumin, and the low-frequency/high-frequency ratio did not differ between the 2 groups. However, the standard deviation of all NN intervals (SDNN) and the coefficient of variation of RR intervals (CVRR) were higher in living subjects than in deceased subjects (SDNN: 73.2 ± 13.5 milliseconds vs. 53.2 ± 9.8 milliseconds, CVRR: 9.3% ± 1.7% vs. 7.6% ± 1.3%, p<0.05). The relative risks with an SDNN <65 milliseconds was 1.85 (p<0.05) and that with a CVRR <8% was 1.84 (p<0.05). Kaplan Meier analysis showed that SDNN and CVRR were useful markers for the longevity of very elderly subjects. The present data suggest that annual health examination data does not predict longevity, but that HRV does. The modulation of parasympathetic tone in daily activities plays an important role in the longevity of very elderly residents of long-term care facilities.
Article
Background/aims: Low heart rate variability (HRV) is a risk factor for adverse outcomes in the general population. We aimed to determine the factors associated with HRV and evaluate the association between low HRV and clinical outcomes in patients with chronic kidney disease (CKD). Methods: A 10-second electrocardiogram was obtained at baseline in the Chronic Renal Insufficiency Cohort (CRIC) Study. HRV was measured by the standard deviation of all R-R intervals (SDNN) and the root mean square of successive differences between R-R intervals (RMSSD). Results: In 3,245 CRIC participants with available baseline SDNN and RMSSD, lower HRV was associated with older age, lack of exercise, heart failure, elevated phosphorus and hemoglobin A1c, and low estimated glomerular filtration rate. After a median follow-up of 4.2 years, in fully adjusted models, lower HRV was not associated with renal [SDNN: hazard rate, HR = 0.96 (95% confidence interval, CI 0.88-1.05); RMSSD: HR = 0.97 (95% CI 0.88-1.07)] or cardiovascular outcomes [SDNN: HR = 1.02 (95% CI 0.92-1.13); RMSSD: HR = 1.00 (95% CI 0.90-1.10)]. There was a nonlinear relationship between RMSSD and all-cause mortality with increased risk with both low and high RMSSD (p = 0.04). Conclusions: In a large cohort of patients with CKD, multiple risk factors for renal and cardiovascular diseases were associated with lower HRV. Lower HRV was not associated with increased risk for renal or cardiovascular outcomes, but both low and high RMSSD were associated with increased risk for all-cause mortality. In conclusion, HRV measured by RMSSD may be a novel and independent risk factor for mortality in CKD patients.
Article
Our objective is to characterize the development of the literature on hypertension and cognitive functioning from a historical perspective. This goal was stimulated by the review on “Historical Trends and Milestones in Hypertension Research” in the October 2012 issue of Hypertension. Our specific aims are threefold: (1) to trace and describe the history of this area of research; (2) to identify milestones in knowledge and methods; and (3) to discuss briefly how this literature translates into patient care. The topic is of major relevance to research and practice because hypertension is a well-known risk factor for decline in cognitive performance within the normal range of cognitive functioning, mild cognitive impairment (MCI) and dementia. It is important to emphasize 3 features of the review: (1) it is not designed as a critical review of the literature, but rather to describe the historical influences on our current knowledge base (poor, mediocre and outstanding papers from the past have all shaped our present); (2) word-count limitations require that we omit statistical detail except to emphasize effect sizes in pivotal papers; and (3) each milestone topic is addressed by noting the earliest work then followed by examples of papers representing pivotal events. A number of comprehensive re- views of this literature are available, including a seminal paper summarizing the formative years of this research. Please see http://hyper.ahajournals.org for citations to additional reviews of the literature and papers published in Hypertension. We recognize the importance of the emerging literature on hypotension and cognitive function, but refer the readers to previous reviews which include this topic.
Article
The population's aging underscores the need to understand the process and define the physiologic markers predictive of healthy longevity. The findings that aging is associated with a progressive decrease in heart rate variability (HRV), an index of autonomic function, suggests that longevity might depend on preservation of autonomic function. However, little is known about late life changes. We assessed the relation between autonomic function and longevity by a cross-sectional study of HRV of 344 healthy subjects, 10 to 99 years old. The HRV was determined from 24-hour Holter records, using 4 time domain measures of HRV (the root mean square of the successive normal sinus RR interval difference [rMSSD], percentage of successive normal sinus RR intervals >50 ms [pNN50], standard deviation of all normal sinus RR intervals during a 24-hour period [SDNN], and standard deviation of the averaged normal sinus RR intervals for all 5-minute segments [SDANN]). Autonomic modulation of the 4 measures differs, permitting distinctions between changes in HRV-parasympathetic function, using rMSSD and pNN50, and HRV-sympathetic function using SDNN and SDANN. Decade values were compared using analysis of variance and t-multiple comparison testing. The HRV of all measures decreases rapidly from the second to fifth decades. It then slows. The HRV-sympathetic function continues to decrease throughout life. In contrast, the decrease in HRV-parasympathetic function reaches its nadir in the eighth decade, followed by reversal and a progressive increase to higher levels (p <0.05), more characteristic of a younger population. In conclusion, healthy longevity depends on preservation of autonomic function, in particular, HRV-parasympathetic function, despite the early age-related decrease. The eighth decade reversal of the decrease in HRV-parasympathetic function and its subsequent increase are key determinants of longevity. Persistently high HRV in the elderly represents a marker predictive of longevity.