HRV = HEART RATE VARIABLITY
Molte variabili cardiocircolatorie in condizioni stazionarie si mantengono stabili: la
variabile controllata (dai sistemi di controllo omeostatico) è classicamente considerata
la pressione arteriosa (PA), anche se vi sono proposte alternative. La variabile più
direttamente utilizzata per il controllo della PA è la frequenza cardiaca (heart rate HR), o il suo reciproco, il periodo cardiaco o intervallo RR. Il principale meccanismo di
controllo è il riflesso barocettivo; nell’uomo quello più importante parte dai seni
carotidei.
In condizioni stazionarie, sia PA sia HR sono costanti nel breve periodo, ma i valori di
singoli battiti cardiaci successivi variano in continuazione. Anche ad un’osservazione
diretta è evidente che tali variazioni non sono casuali, ma si ripetono con ritmi ben
riconoscibili. Tecniche matematiche consentono di estrarre le componenti ritmiche
(oscillazioni), misurandone o stimandone la frequenza e l’ampiezza
RR
SYS
900
200
800
180
700
160
600
140
500
120
400
300
320
340
360
380
400
420
440
460
480
100
500
I fenomeni oscillatori si possono studiare con diverse metodiche, in particolare con
metodi non parametrici, (Fast Fourier Transform FFT) o parametrici (analisi
autoregressiva). L’esempio qui sotto è una semplice costruzione al computer.
Decomposizione spettrale
A
B
C
Variabilità spontanea RR
RR
Serie temporale
RR
1100
1000
ms
del periodo cardiaco
1200
900
800
700
600
0
100
200
300
secondi
400
500
Variabilità spontanea RR
RR
LF
80000
HF
ms^2
60000
40000
20000
0
0
Analisi spettrale
0.05
0.1
0.15
0.2
Hz
0.25
0.3
0.35
0.4
L’analisi spettrale della serie temporale RR mostra normalmente 3 picchi (nella fig.
precedente ne sono mostrati solo 2): uno a bassissima frequenza (Very Low Frequency
– VLF), uno a bassa frequenza (Low Frequency – LF) ed uno ad alta frequenza (High
Frequency – HF).
Interpretazioni fisiologiche:
• VLF: interpretazione controversa: termoregolazione, regolazione ormonale – per
studiare bene queste frequenze occorrerebbero registrazioni molto lunghe prive di
instabilità
• LF: attribuite da alcuni al simpatico; molto probabilmente riflettono indirettamente
l’attività vasomotoria del simpatico ma sono mediate direttamente dal vago
• HF: attribuite con sicurezza all’attività vagale sul cuore; corrispondono all’aritmia
respiratoria e hanno una componente riflessa ed una componente meccanica; forse
contribuisce anche un’interferenza dei centri respiratori bulbari con i nuclei di
origine del vago (nucleo ambiguo e nucleo motore dorsale del vago)
Registrando più variabili contemporaneamente, si possono studiare le relazioni
reciproche fra le rispettive oscillazioni mediante l’analisi cross-spettrale, i cui risultati
possono offrire spunti interpretativi sulle relazioni causa-effetto. Per esempio,
conoscendo lo schema funzionale dei barocettori, si considera PA la variabile
d’ingresso del sistema di controllo e RR la variabile d’uscita: la funzione di
trasferimento PA-RR è utilizzata come indice del guadagno dei barocettori (si esprime
in ms*mmHg-1. Il sistema funziona se fra i picchi di PA e quelli di RR c’è un ritardo
compatibile con i ritardi sinaptici dell’intero arco riflesso (60-100 ms).
I risultati dell’analisi cross-spettrale sono espressi da 4 parametri:
• Frequenza di ogni componente spettrale
• Coerenza delle due oscillazioni, in funzione della frequenza
• Ritardo di fase (per convenzione è negativo quando PA precede RR)
• Funzione di trasferimento
L’analisi cross-spettrale
x
Ritardo di fase
Quantificazione
X
=
FTR
*
Y
del ritardo in gradi
Coerenza dei segnali
y
Funzione di trasferimento
Un esempio
Risultati nel dominio delle frequenze
FUNZIONE DI
TRASFERIMENTO
RRSAP_T
COERENZA
FASE
RRSAP_C
RRSAP_P
40
1
30
0.75
100
gradi
ms mmHg-1
200
20
0.5
10
0.25
-100
0
-200
0
0
0.05
0.1
0.15
0.2
Hz
0.25
0.3
0.35
0.4
0
0
0.05
0.1
0.15
0.2
Hz
0.25
0.3
0.35
0.4
Il punto di vista dei clinici. Il lavoro qui citato è ormai vecchio (1996), ma è ancora
considerato il più importante riferimento per le applicazioni cliniche dell’HRV. Il
messaggio principale è che una ridotta variabilità dell’RR è un segno prognostico
negativo per gli individui sopravvissuti all’infarto. Il primo indice di variabilità è
semplicemente la varianza (o la deviazione standard) dell’RR e può essere valutata
anche su registrazioni di 24 ore.
Circulation
Issue: Volume 93(5), 1 March 1996, pp 1043-1065
Heart Rate Variability: Standards of Measurement,
Physiological Interpretation, and Clinical Use
Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and
Electrophysiology
Distribuzione dei valori RR. In tutte le figure NN sta per RR normali
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
3
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
4
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
5
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
6
Distribuzione delle potenze spettrali in funzione della frequenza in registrazioni di 24
ore; scale logaritmiche
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
7
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
8
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
9
Figure 6 . Example of four synthesized time series with identical means,
standard deviations, and ranges. Series (c) and (d) also have identical
autocorrelation functions and therefore identical power spectra.
Reprinted with permission.
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
10
Figure 7 . Flow chart summarizing individual steps used when recording and
processing the ECG signal in order to obtain data for HRV analysis.
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
11
Figure 8 . Cumulative survival of patients
after MI. a, Survival of patients stratified
according to 24-hour SDNN values into
three groups with cutoff points of 50
and 100 ms. b, Similar survival curves of
patients stratified according to 24-hour
HRV triangular index values with cutoff
points of 15 and 20 units.
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
12
Figure 9 . Comparison of positive
predictive characteristics of HRV (solid
lines) and of combinations of HRV with
left ventricular ejection fraction (dashed
lines) and of HRV with left ventricular
ejection fraction and ectopic counts on
24-hour ECGs (dotted lines) used for
identification of patients at risk of 1-year
cardiac mortality (a) and 1-year
arrhythmic events (sudden death and/or
symptomatic sustained ventricular
tachycardia, b) after acute myocardial
infarction.
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
13
Table 5 . Normal Values of Standard Measures of HRV\
© 1996 American Heart Association, Inc. Published by American Heart Association.
15
Il sistema portapres
Continuo
Non
invasivo
Portatile
Il sistema
portapres
come funziona:
Tilting Table
Baroreflex Sensitivity: Measurement and Clinical Implications
Maria Teresa La Rovere, M.D.,∗ Gian Domenico Pinna, M.S.,† and Grzegorz Raczak, M.D.‡
Ann Noninvasive Electrocardiol 2008;13(2):191–207
Sono descritti diversi metodi per la valutazione non invasiva (o minimamente
invasiva) della sensibilità dei barocettori (BRS):
• Interventi farmacologici, atti ad aumentare o diminuire rapidamente e per un
breve periodo la pressione arteriosa
• Manovra di Valsalva
• Collare con camera d’aria
Valutazione di oscillazioni spontanee:
• Sequenze temporali
• Analisi cross-spettrale PA/RR
Iniezione di un alfa stimolante (fenilefrina): la pendenza della retta di regressione
∆RR/∆SAP è utilizzata come misura della sensibilità barocettiva (BRS)
Esempio di BRS molto ridotto
Analisi crossspettrale
Valore predittivo del BRS in pazienti post infarto
FACOLTA’ DI
SCIENZE MOTORIE
Università degli studi di Verona
EFFECTS OF TILTING ON
SPECTRAL PROPERTIES OF
STROKE VOLUME IN HUMANS
C.Tarperi, S.Pogliaghi, P.Terziotti and
A.Cevese
Facoltà di Scienze Motorie, Università di Verona
0°
70°
SAP
SAP
SAP
SAP
SVSV
SV
SV
SAP-SV C
SAPSV_C
SAP-SV
C
SAPSV_C
SAP-SV F
SAPSV_P
SAP-SV
F
SAPSV_P
500
400
300
200
100
0
1000
800
600
400
200
0
1
0.75
0.5
0.25
0
180
90
0
-90
-180
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.4
In posizione supina
(0°)

HF in SV e SAP; coerenza alta, fase +80°

LF solo in SAP; coerenza bassa

VLF in SV e SAP; coerenza alta, fase ±180°
In tilt
(70°)

HF in SV e SAP; coerenza molto alta, fase 0°

LF in SV e SAP; coerenza alta, fase 0°

VLF sparite
0.08
0.223
0.06
0.04
0.222
0.02
0.221
Spettro
SV: valori medi
0
0.220
SUP
TILT POST
SUP
ml2 Hz
POWER
LF
POWER LF
35
30
25
20
15
10
5
0
TILT POST
POWER
HF
POWER HF
35
30
25
20
15
10
5
0
SUP
TILT POST
SUP
TILT POST
Cross-spettri SV_SAP; tutti i soggetti
COERENZA LFLF
COERENZA
1.2
1
0.8
0.6
COERENZA HFHF
COERENZA
PS
7
6
CA
0.4
0.2
TC
0
FASE LF
FASE
LF
FASE HF
FASE
HF
180
gradi
90
7
TP
CS
0
CG
-90
-180
SUP
TILT
POST
SUP
TILT
POST
OSSERVAZIONI
In tutti i soggetti eccetto uno la coerenza LF in
tilt è > 0.5
In quattro soggetti la fase in tilt è  0° (in fase)
In due soggetti la fase in tilt è  180° (in
opposizione di fase)
Conclusione 1
In posizione supina le oscillazioni LF
di SAP (attribuite al tono vasomotore
simpatico) non si riflettono sul cuore,
perciò non compaiono LF in SV
coerenti con le oscillazioni pressorie
Conclusione 2
In TILT il modello si modifica:
L’aumento del tono simpatico si riflette anche sul
cuore provocando oscillazioni LF di SV
coerenti con le oscillazioni pressorie.
Si identificano due modelli: nel primo le
oscillazioni sono in fase, nel secondo tendono
all’opposizione di fase, con un diverso
controllo delle resistenze periferiche totali
RR RR
TC
1400
Soggetti
rappresentativi
dei due modelli:
CS
ms
1200
1000
TC, primo modello
CS, secondo modello
800
600
400
100
120
80
110
60
ml
mm Hg
SAPSAP
130
100
90
SV SV
40
20
80
0
80
1.2
70
1
60
0.8
urp
mm Hg
DAPDAP
50
0.6
40
0.4
30
0.2
SUP
TILT
POST
SUP
TILT
POST
TPRTPR
SUP
TILT
POST
SUP
TILT
POST
Modello
BAROCETTORI
SV
SAP
splancnico
muscoli
cute
cervello
cuore
rene
SV in fase con SAP
RR
Dipende (prevalentemente)
dal cuore: Esso creando
oscillazioni in SV le
trasmette alla pressione
SV in opposizione di
fase con SAP
Dipende (prevalentemente)
dalle TPR: Esse
rispondono alle oscillazioni
del tono vasomotore di
origine centrale
TPR
INTERPRETAZIONE

Nel primo modello è prevalente l’aumento del
tono simpatico al cuore, perciò SV fa
oscillare SAP (in fase)

Nel secondo modello è prevalente l’aumento
del tono vasocostrittore, perciò SAP fa
oscillare SV (in opposizione di fase)
Am. J. Physiol 268: H7-H16, 1995
Cane anestetizzato: arto isolato e perfuso a pressione costante
Valvola di Starling invertita
Tracciati da esperimento campione
Serie temporali da esperimento campione
Analisi spettrale da
esperimento
campione
Analisi crossspettrale da
esperimento
campione
Trasformazione RR-HR e
FLOW-RESISTANCE
Le conclusioni di questo lavoro affermano che, nel cane
anestetizzato con cloralosio, esistono oscillazioni a
bassa frequenza (LF) provocate da un’oscillazione
intrinseca dei centri bulbari. Le oscillazioni del
flusso iliaco sono dovute a variazioni di resistenza. Le
variazioni delle resistenze periferiche totali causano le
oscillazioni della pressione arteriosa.
Le variazioni della frequenza cardiaca precedono quelle
del flusso iliaco e della pressione arteriosa perché la
via efferente simpatica e la risposta cronotropa del
cuore sono più veloci.
Le conclusioni di questo lavoro affermano che, nel cane
anestetizzato con cloralosio, le oscillazioni a bassa
frequenza (LF) di pressione arteriosa e di flusso
(resistenze) iliaco non dipendono dai barocettori.
Sono modificate, ma non abolite, dal taglio dei vaghi
Analisi cross-spettrale RR-SP
Continua: controllo
Tratteggiata: alfa blocco +
angio II
Potenza LF in 8
soggetti: barre
piene controllo;
barre vuote alfa
blocco + angio II
Il blocco dei recettori alfa adrenergici nell’uomo,
conservando i valori della pressione arteriosa mediante
infusione di angiotensina II, elimina le oscillazioni LF
sia della pressione sia del periodo RR. Le LF cardiache
a 0.1 Hz non sono dovute all’attività del
simpatico sul cuore
Serie temporali filtrate e amplificate
A = controllo
B = alfa blocco + angio II
C = idem ma con trasformazione RR-HR
Dopo la soppressione dell’attività vasomotoria
mediante alfa blocco, in molti soggetti compaiono
oscillazioni di RR e SP a circa 0.05 Hz
perfettamente in fase. Interpretazione: emerge
attività oscillatoria simpatica sul cuore a frequenza ≈
alla metà delle LF, che si trasmette direttamente a SP
Soggetti di controllo (linea
continua) e soggetti con
sindrome X cardiaca (SX) (linea
trattegiata):
nel passaggio da supino a tilt, I
parametri spettrali non si
modificano in SX, salvo la
potenza LF SAP.
Si conclude che i SX non hanno iperattività
simpatica, ma scarsa attività vagale.
I valori normalizzati non consentono questa
conclusione
La frequenza della componente LF (analisi crossspettrale RR-SP, picco di coerenza) in posizione supina
è significativamente più bassa nei soggetti con
ridotta tolleranza ortostatica
Le curve di specificità e sensibilità si incrociano su
valori compresi fra 0.091 e 0.095 Hz. Tutti i soggetti
con fLF < .091 hanno ridotta tolleranza ortostatica.
Tutti i soggetti con fLF > .095 hanno tolleranza
normale
Esiste una discreta correlazione fra fLF e tempo allo
svenimento (usato come misura di tolleranza
ortostatica)
NA
vago
CO
NMDV
NTS
BARO
x
HR
RVLM
SV
CUORE
CVLM
-
-
IML
simpatico
ABP
Modello di oscillazione del centro
vasomotore
Interferenza del vago attraverso i
barocettori
x
TPR
NA
vago
CO
NMDV
NTS
BARO
x
HR
RVLM
SV
CUORE
CVLM
-
-
IML
simpatico
ABP
x
TPR
Neurovegetative cardiovascular
regulation to altitude
Cevese A., Gulli G.
Facoltà di Scienze Motorie, Università di Verona Italy
The autonomic cardiovascular regulation is
frequently studied by analysis of
spontaneous variability of the heart rate
and/or other cardiovascular variables, such
as arterial pressure. Non invasive
techniques are mandatory for studies in
humans, especially in particular
environments, such as at high altitude
Heart rate and systolic arterial pressure that can
be detected by finger plethysmography
(portapres) have been widely used in recent years
to the aim of acquiring steady state records of
sufficient duration to allow for analysis of
variability.
RR
SYS
900
200
800
180
700
160
600
140
500
120
400
300
320
340
360
380
400
420
440
460
480
100
500
The commonest used methods consist in
spectral and cross spectral analyses, which
detect well recognized frequency peaks,
namely at low frequency (LF ≈ 0.10 Hz) and
high frequency (HF = respiratory rate) and
generate frequency related phase and
coherence functions that allow inference about
reciprocal influences between HR and SP
PSD
FOUR
2500
12000
2000
10000
8000
1500
6000
1000
4000
500
2000
0
0
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
SAP
250
200
150
100
50
0
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
Frequency domain results
Transfer function
RRSAP_T
Coherence
Phase
RRSAP_C
RRSAP_P
40
1
30
0.75
100
gradi
ms mmHg-1
200
20
0.5
10
0.25
-100
0
-200
0
0
0.05
0.1
0.15
0.2
Hz
0.25
0.3
0.35
0.4
0
0
0.05
0.1
0.15
0.2
Hz
0.25
0.3
0.35
0.4
RRSAP_P
180
1.000
90
0.750
0
0.500
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
-90
0.250
-180
0.000
RRSAP_T
10
7.5
5
2.5
0
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
Altogether, the results can be used to make
inferences on sympathetic and parasympathetic
activities, as well as on the baroreflex control
system.
Of course, these techniques can be applied to study
adaptation to the altitude, although the intrinsic
high variability of the results makes comparison
with lowland situation extremely hard
Special manoeuvres must therefore be
devised to deliver stimulations whose
baseline effects are well known.
I will now give an example taken from a
paper recently published by my former PhD
student G. Gulli
(Gulli G at al: Autonomic regulation during
orthostatic stress in highlanders: comparison with
see-level residents. Exp Physiol 92: 427-435, 2007)
This report is a comparison of orthostatic
tolerance and autonomic function in 3 groups of
high altitude dwellers: Andeans with and without
Chronic Mountain Sickness (CMS) and healthy
Ethiopians. Results are compared to those from
healthy sea-level residents.
The aim was to determine whether different
high altitude populations adapted differently
to the hypobaric hypoxia.
Orthostatic tolerance was assessed using a test
involving head-up tilt (HUT) and graded
lower-body suction
This was performed at the subjects’ resident
altitude. Blood pressure (Portapres) and RR
interval (ECG) were recorded during the test and
spectral and cross-spectral analyses of heart
period and systolic blood pressure time series were
performed using data obtained both while supine
and during HUT. The transfer function gain in the
Low Frequency range (LF ≈ 0.1 Hz) at the point of
maximal coherence was used as a measure of
cardiac baroreflex sensitivity (BRS)
Peruvians displayed an unusually good orthostatic
tolerance, while Ethiopians showed an orthostatic
tolerance comparable to that of healthy sea level
residents.
There were no significant differences between
groups in the supine values of the spectral analysis
results.
Average times to presyncope in minutes
(quantitative index of orthostatic tolerance)
in healthy
Andeans
46.2 ± 1.2
in CMS patients
47.2 ± 1.2
In Ethiopians
36.6 ± 1.5
In UK healthy
controls
37.2 ± 2.3
HUT induced the expected changes in
Ethiopians (an increase in the LF components
and a decrease in the respiratory components)
but not in Andeans. Cross-spectral analysis
showed abnormal results from all groups of
high altitude dwellers.
spectral analysis results
during supine (open bars)
and head-up-tilt (full bars).
Groups are: Peruvian high
altitude dwellers with (PCMS) and without (P-HA)
chronic mountain sickness,
Ethiopian high altitude
dwellers (E-HA) and UK
residents. HUT induced
significant changes in spectral
analysis results in UK residents
and Ethiopians only. RR= R-R
interval, SAP= systolic blood
pressure, LF= low frequency
oscillations, HF= high
frequency (respiratory)
oscillations, nu= normalized
units of RR variability.
Representative example of
spectral and cross-spectral
analysis of RR period and
systolic blood pressure recorded
whilst supine in one UK-resident
and one Andean with CMS. The
central frequency in the LF
range, phase shift and Transfer
Function Gain (TFG) is taken at
the point of maximal coherence
(vertical line). Note that the
Andean subject shows the LF
central frequency around 0.08
Hz, larger phase shift, lower
coherence value and lower TFG
compared to the UK resident.
PHA
PCMS
EHA
UKresidents
Supine
-72.7 ± 8.9
-84.0 ± 8.4 *
-76.9 ± 13.6
-58.9 ± 4.1
Tilt
-76.7 ± 7.0 *
-85.8 ± 5.3 *#
-67.0 ± 6.0
-55.1 ± 2.7
Supine
-3.0 ± 0.8 *
-3.0 ± 0.5 *
-3.1 ± 0.7 *
-1.6 ± 0.1
Tilt
-2.6 ± 0.4 *
-3.3 ± 0.3 *#
-2.5 ± 0.3 *
-1.7 ± 0.1
PHASE (DEG.)
TIME LAG (S)
COHERENCE
Supine
0.69 ± 0.03 *
0.64 ± 0.06 *
0.62± 0.06 * 0.77 ± 0.03
Tilt
0.65 ± 0.04 *
0.74 ± 0.04 *
0.67 ± 0.1 *
0.85 ± 0.02
Supine
9.8 ± 1.2
8.6 ± 1.2
8.6 ± 0.9
12.3 ± 2.0
Tilt
^ 6.6 ± 0.6
^ 4.7 ± 0.5 *
^ 5.5 ± 0.9
^ 6.6 ± 0.7
Supine
0.083 ± 0.011 *
0.086 ± 0.008 *
0.077 ±
0.007 *
0.104 ±
0.002
Tilt
0.089 ± 0.007
0.071 ± 0.002
*#°
0.080 ±
0.004 *
0.093 ±
0.003
BRS
(MS/MMHG)
FREQUENCY
(HZ)
CONCLUSIONS
Ethiopians, but not Peruvians, behave similarly
to sea-level residents in terms of orthostatic
tolerance and autonomic response to orthostatic
stress as assessed from spectral analysis, and this
indicates good adaptation to their environment.
However, in all the high altitude groups the
results of cross-spectral analysis were atypical,
suggesting some grade of impairment in
baroreflex function.
By using special manoeuvres, not only was
adaptation to altitude addressed by spectral
and cross spectral analyses of heart rate and
systolic blood pressure time series, but different
strategies of adaptation were detected in two
high dwelling populations
This points to the possible importance of generelated mechanisms that can characterise such
populations and may be responsible for a
variety of adaptive mechanisms that have been
found to be different (e.g. higher hematocrit
values and predisposition to develop chronic
mountain sickness in Andeans, not in
Ethiopians).
Population differences, together with
interindividual variability, in the autonomic
nervous function lead to uncertain conclusions
about adaptation of the cardiovascular control
to high altitude. This demands for further
research and gathering of fresh results from
different research groups, in order to attain a
complete picture