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摘要

为了测试CODESNA_HRV，一个专门用于分析心率变异性(HRV)的新工具。该软件计算了用于评价副交感神经和交感神经心脏控制的指标。

对照受试者进行三次主动倾斜试验(仰卧8分钟，站立7分钟，间隔15分钟)以测试可靠性。他们还进行了被动倾斜试验(在0、30、45和60°倾角下8分钟)，以评估这些指标是否突出了微妙的自主神经系统(ANS)变化。最后，对照者与跑步者进行比较，以评估是否可以观察到耐力训练效果。

15名对照组(22±1岁，177±7厘米，70±6公斤)和10名高水平跑步者(28±7岁，180±8厘米，71±4公斤)

对于每种情况，计算CODESNA_HRV指数，并与按照1996年工作组(使用Kubios软件)计算的传统时频域HRV指数进行比较。此外，在被动倾斜试验期间，使用4个不同的持续时间进行CODESNA_HRV分析，以评估改变持续时间是否会改变指标。

结果表明CODESNA_HRV是可靠的(变异系数范围为1-10%)。倾斜试验中，CODESNA_HRV不能清楚地检测到从仰卧时副交感神经优势到站立时交感神经优势的变化。与对照组相比，跑步者有明显的副交感心优势。

这表明CODESNA_HRV可以突出慢性变化，但需要更多的研究来评估急性变化。CODESNA_HRV的一个优点是，可以在不影响计算指数的情况下更改分析周期的持续时间，从而获得更灵活的可用性。

关键字

自主神经系统;心血管调节;副交感神经;交感神经;倾斜试验。

简介

心率变异性(HRV)分析广泛应用于运动训练领域，以评估运动员对训练负荷的反应。HRV分析揭示了已知参与训练反应的自主神经系统(ANS)的活动[1-2]。HRV分析也可用于突出耐力训练效果[3-4]，以调整训练计划，[5])或避免过度训练[6-8]。

使用HRV分析是可能的，因为准确的R-R间隔时间序列可以很容易地使用心率监测器([9-11]和Kubios[12,13]等免费软件程序进行分析。这使得获得传统指标(即在时域和频域)成为可能，例如相邻正常R-R区间(rMSSD)或高频功率(HF)之间的平方和的平均值的平方根，两者都被认为是副交感神经活动的指标(例如;[2 - 4],[6 - 8],[14])。然而，传统的方法，如光谱分析，受到限制，限制了它们的使用，或可能导致误解[16]。例如，周期图的平稳性是强制性的，它将分析限制在非动态情况下。此外，只比较持续时间相同的序列，[17]在现场研究或运动员日常监测中有时难以获得。

这项研究的目的是评价CODESNA_HRV，一个专门分析HRV的程序。CODESNA_HRV被提议用于运动生理学领域和/或用于监测训练适应性。为此，我们将根据1996年工作组[17]获得的HRV指数与使用CODESNA_HRV获得的指数进行了3个步骤的比较:1)在三次主动倾斜试验的重复过程中测试了指数的可靠性;2)测试了在分级直立力压力下检测ANS活动微小变化的能力(渐进式被动倾斜测试)。3)将健康受试者在主动倾斜测试期间的ANS谱与高水平耐力跑者进行比较，以突出潜在的训练效果。使用CODESNA_HRV对所分析周期持续时间的影响进行了测试。工作假设是，作为参考软件，CODESNA_HRV将提供能够描述自主神经系统活动的HRV指数，但有额外的优势，如比较不同持续时间的R-R间隔时间序列的可能性。

方法

15名健康男性(对照组:22±1岁，177±7 cm, 70±6kg，峰值摄氧52.3±8.9 mL.min^－1.kg^－1每周进行2.8±1.1小时的耐力运动——跑步、自行车和越野滑雪)和10名高水平的男性耐力跑步者(“运动员”:28±7岁，180±8厘米，71±4公斤，峰值摄氧69.1±2.6 mL.min^－1.kg^－1每周工作12.5±1.3小时)自愿参与。所有的参与者都没有受伤和心血管疾病，而且过去一年都是这样。2015年2月至3月期间，测试总是在下午晚些时候在运动表现健康创新平台(Besançon，法国)进行。所有受试者在测试前都被要求禁食至少3小时。他们还被要求在考试前24小时不要摄入含咖啡因和酒精的饮料，考试前两天不要进行高强度的训练或比赛。研究方案按照国际伦理标准[18]进行。

概述

首先，15名对照受试者进行3次主动倾斜试验，每隔15分钟静坐休息，以评估HRV分析的短期可靠性。在第二次访问中，他们在倾斜台上进行了被动倾斜试验，以测定直立应力[19]，以评估分析的受试者内敏感性。使用CODESNA_HRV，在被动倾斜测试中比较了HRV分析的4个持续时间，以评估改变所分析周期的持续时间是否会对指标产生影响。为了完成敏感度的评估(受试者之间)和评估耐力训练效果是否可以被检测到，对照受试者在第一次主动倾斜试验期间的HRV曲线与10名进行了相同主动倾斜试验的运动员的HRV曲线进行了比较。

使用Polar s810i HR监测器(Polar Electro，坦佩雷，芬兰)记录逐拍(R-R)间隔[9,11]。以额外或跳过心跳的形式出现的偶然不规则(即额外的收缩和随后的代偿性暂停)通过视觉识别，并用之前描述的相邻间隔的插值值手动替换[15,20,21]。

Tilt-tests

主动倾斜试验用于监测训练反应[4,6,8]或用于生理目的[22]。在本研究中，测试在一个安静、灯光昏暗的房间中进行(环境温度22°C至24°C)。在开始测量前先进行15分钟仰卧休息，仰卧8分钟，然后站立7分钟。

在被动倾斜试验中，我们使用了一个带板的倾斜桌作为脚的支撑。在仰卧位15分钟后，开始数据采集，然后将对照组受试者按选择的角度倾斜以消除体位应力。在以下角度设置倾斜台倾角8分钟，其顺序为0°、30°、45°和60°[19]。

HRV分析

首先，根据1996年工作组[17]，使用Kubios HRV分析软件2.0 for Windows(芬兰库奥皮奥大学应用物理系生物医学信号和医学成像分析小组[13])进行HRV分析。该程序用于对HRV进行时间和频域分析[2,4,6,8,17,20]。由于它们在运动领域的广泛应用，我们自愿将分析限制在下面列出的指数上。在时域上，计算副交感神经活动的两个指标——连续RR间隔差异的均方根(rMSSD)和差异超过50 ms的连续RR间隔的分数(pNN50%)。在频域上，在极低频(VLF: 0.00-0.04 Hz)、低频(LF: 0.04-0.15 Hz)和高频(HF: 0.15-0.50 Hz)中，报道了HRV的总功率和谱分量的功率。VLF和LF的生理意义还没有很好地定义，因此在本研究中没有讨论[23-25]。但是，同时计算VLF和LF是为了得到HF的归一化单位(nu) (HFnu=HF [ms2]/(总功率[ms2]−VLF [ms2])和超出绝对谱功率单位(ms²)的百分比(HF%=HF [ms2]/总功率[ms2]×100%)。高频功率几乎完全由与呼吸活动[26]直接相关的窦房结副交感神经活动介导。最后，计算LF/HF比值作为交感神经与副交感神经平衡的指标[17,27]，尽管这种解释应谨慎看待[25]。

其次，使用CODESNA_HRV (http://www.codesna.com/en/products/codesna_hrv/)进行分析。该程序应该能够实时和平均地评估ANS的交感神经和副交感神经。在本研究中，仅报道了在稳定条件下(即200-400秒的稳定期间)的平均评价，以与Kubios的结果进行比较。CODESNA_HRV方法基于对周期图中心脏加速和减速的分析，结合了sigma-delta信号处理技术和当心率增加时交感神经活动占主导地位，而当心率降低时副交感神经活动占主导地位的基本陈述。有了这个基本概念，副交感神经(Para;ms²)和交感神经(Ortho;Ms²)索引可以计算。

另外两个指数是直接从对位和邻位指数推导出来的，即应力水平和静息因子。

应力水平计算为Para和Ortho之间的差，除以总功率:

数值高于100表示交感神经占优势。为了更好地评估恢复能力，考虑到所选时期内的Para和Ortho的水平和持续时间，定义了“休息因子”:

1以上为疗养能力良好;越高越好。

HRV分析的持续时间是关键，在使用传统指标特别是谱分析[17]得出的指标时，只比较相同持续时间的时间段。因此，选择300秒的稳定周期[13,17,28,19]来比较两个方案。相反，分析的持续时间对CODESNA_HRV的索引没有实际影响。因此，我们对被动倾斜试验周期图中的270秒、330秒和“自发选择”周期进行了分析。“自发”期是在周期图[29]上最稳定期的基础上主观选择的。

统计分析

结果以均数±标准差(SD)表示。采用重复测量的单因素方差分析(one-way ANOVA)对测量的可靠性进行了测试。同时，我们计算了用变异系数(CV， %)表示的典型测量误差(TE)。TE表示重复测量偏离真实值[30]的典型值，在过去几年受到越来越多的关注(例如[15])。在被动倾斜试验中，采用重复测量的单因素方差分析来强调不同倾斜角度之间的差异。数据持续时间对CODESNA结果的影响采用单因素方差分析(one-way ANOVA)进行检验，并计算CV。最后，采用双向方差分析对对照组和运动员进行比较。在分析前用Shapiro-Wilk检验验证了分布的正态性。当数据非正态分布时，采用Kruskal Wallis检验。当整体p使用SigmaStat 12 for Windows (Systat Software Inc.，圣何塞，CA, USA)进行分析。

结果

控件中的主动倾斜测试(表1)

表1。通过Kubios和CODESNA_HRV软件程序在15个对照受试者的三次主动倾斜试验中计算出的指数。

*=与Supine差异显著(p<0.05)。§=与相同位置的倾斜试验2差异显著(p<0.05)。

在第1次倾斜试验中，由仰卧位改为站立时RR间隔显著缩短(从988±133 ~ 742±115 ms)， 2(从1053±141 ~ 774±114 ms)， 3(从1015±193 ~ 765±137 ms)。在三种倾斜试验中，无论是仰卧(p=0.146)还是站立(p=0.296)， R-R间隔持续时间均无显著差异。

无论采用何种倾斜试验，均可观察到rMSSD、pNN50、HFms²、HF%和HFnu显著降低，而LF/HF显著升高。三种主动倾斜试验在rMSSD、pNN50、HF ms²、HF%、HFnu和LF/HF方面均无显著差异(仰卧位(均p> 0.498)和站立位(均p> 0.119)。仰卧位CV为2.6 ~ 8.9%，站立位CV为1.8 ~ 16.4%。

对于CODESNA_HRV，从仰卧位到站立位，观察到Ortho增加和Para减少的趋势，但未达到显著水平。在第1次和第3次倾斜试验中，R因子显著降低(p=0.023)，应力水平显著增加(p=0.034)，但在第2次倾斜试验中没有。仰卧时，三次倾斜试验间Ortho、Para和R因子均无显著差异(均p>0.160)。然而，第2次倾斜试验的应力水平显著低于第1次和第3次倾斜试验(p= 0.0471和p=0.0446)。站立时，4个指标的数据差异不显著(均p> 0.062)。总体而言，除压力水平的CV为>30%外，其他指标的CV均低于Kubios(接近5%)。

对照中的被动倾斜试验(表2)

表2。用Kubios和CODESNA_HRV软件计算15例对照受试者被动倾斜试验的指标。

*、§=分别与0°、30°差异显著(p<0.05)。

RR间隔时间逐渐减少(0、30、45和60°分别为1033±126、937±138、840±115和751±92 ms)，但仅在0 ~ 45°、0 ~ 60°和30 ~ 60°之间达到显著水平。

在Kubios中，副交感神经指数呈下降趋势:rMSSD、pNN50和HFnu在0 ~ 60°和30 ~ 60°之间显著下降，HFms²和HF%在0 ~ 60°之间显著下降。另一方面，在0 ~ 45°、0 ~ 60°和30 ~ 60°之间，LF/HF显著增加。

CODESNA_HRV时，Ortho和Para指数变化不显著(p分别为0.077和0.404)。R因子在0 ~ 60°和30 ~ 60°之间显著降低，而应力水平在0 ~ 45°和0 ~ 60°之间显著升高。

控制项中的被动倾斜测试:数据长度的影响(表3)

表3。分析时间对CODESNA_HRV软件程序在15个对照受试者被动倾斜试验中计算的数据的影响。

改变CODESNA_HRV分析的时间长短并没有显著改变指数。最重要的变异约为10%，但大多数比较的变异为2-3%。

耐力训练的效果

高水平跑步者由仰卧位改为站立位，RR间隔时间显著缩短(从1261±199到813±122 ms)。同时，所有Kubios副交感神经指数(rMSSD、pNN50、HF ms²、HF%、HFnu)均显著降低，而LF/HF显著升高(表4)。相反，CODESNA_HRV的Ortho和Para无显著变化。R因子显著降低，应激水平显著升高。所有这些变化都与控制的变化一致(见上面的结果)。

表4。Kubios和CODESNA_HRV软件计算的15名对照组和10名高水平跑步者主动倾斜试验指标的比较

*=与仰卧位差异显著(p<0.05)。§=在相同姿势下与对照组显著差异，p<0.05水平。

仰卧位运动员的rMSSD、pNN50和HFms²值均高于对照组。站立时观察不到显著差异。无论仰卧位还是站立位，运动员的Ortho和Para均显著高于对照组，而R因子或压力水平无显著差异。

讨论

我们的研究结果还表明，在2021版权OAT的条件下。所有权利保留能够描述健康受试者自主神经系统活动的指标。具体而言，Rfactor和Stress水平突出了ANS活性的短期变化，与Para和Ortho指数相反。相反，运动员和对照组的横切面比较显示CODESNA_HRV显示前者副交感神经占优势，这表明该软件可以突出慢性ANS变化。CODESNA_HRV的一个优点是，可以在不影响计算指数的情况下更改分析周期的持续时间，使程序使用起来更加灵活。

选择主动和被动倾斜试验的原因是，对直立姿势的反应众所周知，而且这是一种简单和可重复的试验[31-33]。从仰卧位到站立位的改变使血液从胸腔转移到腹部和下肢的血管约500-800毫升，降低了静脉回流和中风量。这会引起副交感神经的消退和交感神经活动的增加，以增加心率和外周阻力，以维持心排血量和血压[33]。主动倾斜试验的效果与被动倾斜试验的效果大致相似[32,34,35]。

正如对照组和运动员所预期的那样，从仰卧到站立的改变降低了副交感神经指数，增加了Kubios获得的交感神经指数。在对照组进行的三次倾斜试验中也是如此，在被动倾斜试验中也是如此，尽管需要明确的角度变化(至少30°)才能达到显著水平。尽管趋势在正确的方向，Ortho和Para by CODESNA_HRV不能清楚地揭示预期的ANS变化。相反，r因子显著降低，应激水平指数显著升高，突出了从仰卧位时心脏水平副交感神经优势到站立时交感神经优势的正确变化。至于Kubios指数，需要一个明确的角度变化(至少45°)才能达到显著性水平。这与分级矫形术中心脏活动控制的明确而非渐进的切换是一致的[19,36]。

可以补充的是，除了压力水平指数外，两个方案的指数的可靠性大致相同，CODESNA_HRV的值可能更可靠(从较低的cv中可以看出)。研究报告了HRV指数在静息状态下的中等可靠性，时域指数在3%到37%之间[37,38]。据报道，光谱指数的CV值更高，低频或高频的CV值为11 - 46%，HFnu和低频/高频等比率指数的CV值更高，CV值为27 - 79%[21,38]。总的来说，目前Kubios的研究结果与这些研究一致，cv从2到16%不等。CODESNA_HRV指数的CV略低(从3.5到5.7%)，除了Stress水平，它的CV接近先前报道的指数值，如LF/HF, CV接近/大于30%。

大量横断面研究显示，与对照组相比，训练良好的受试者的HRV迷走神经相关指数(即rMSSD、pNN50和HF)更高[2,4,16,20,39-41]，在纵向研究中也观察到这些指数的增加[4,42-44]。此外，这些指标的下降通常在训练诱导的疲劳中观察到[6,8,14,45]。应该记住，这种简单的“全或无”方法很少被观察到，而ANS在训练过程中的参与要复杂得多(有关更详细的讨论，请参阅[16])。

在本研究中，运动员和对照组的比较证实了前者的副交感神经活性较高，仰卧位下的rMSSD、pNN50和HFms²值显著较高。运动员较高的ANS活动通过显著高于对照组的Ortho值，特别是Para值来突显，即使高Ortho指数是质疑的。高r因子和低应激水平的趋势也被强调，突出副交感神经优势。但是，由于没有达到统计学意义，这需要进一步的研究来证实。

最小的有价值的差异(或CV的一半)被认为代表评估有意义的差异(组间比较)或变化(训练研究)[46]所需的最小阈值。因此，任何生理测量的可靠性对于从业者和教练在评估标记物变化时避免有偏见的解释都是特别重要的。运动员的Para和Ortho值比对照组高40-60%，而他们一半的CV对应约2-3%，说明这些指标明显能够突出训练运动员的副交感神经优势。压力水平的CV的一半约为15%，而对照组和运动员之间的差异约为3%，这表明该指数在这种情况下不够敏感。

1996年的工作队指出，比较从不同持续时间的周期图获得的HRV测量值是不合适的，对于短期记录，5分钟似乎是合适的[17]。因此，我们将此持续时间用于使用Kubios执行的分析。至于CODESNA_HRV，设计者声称持续时间不太重要，改变分析的持续时间不会深刻影响指数。本研究的结果表明，减少或增加30秒的持续时间(即将持续时间从300秒改为270或330秒)对CODESNA指数的影响不到10%，大多数情况下，影响不到5%。还可以补充说，与工作队建议的固定300秒相比，自发地选择一个分析时期(即主观地根据固定的周期图选择分析时期，无论持续时间如何)是最好的近似值。这对CODESNA_HRV来说是特别重要的，代表了额外的价值，因为它可以为临床医生/教练/运动员在计算HRV指数时节省时间。

结论

本研究评估了致力于HRV分析的CODESNA_HRV项目，以获得有关ANS活动的信息。在本研究的设计下，CODESNA_HRV提供了能够描述健康受试者自主神经系统活动的HRV指数。Rfactor和Stress水平识别了ANS活动的短期变化(对矫形姿势的反应)，与Para和Ortho相反。然而，这些后来的指标可以确定慢性ANS差异，如耐力训练时发生的差异。分析的持续时间对CODESNA_HRV获得的指标没有实际影响，这一点非常重要，使分析更加方便。作为对传统方法的补充，CODESNA_HRV似乎是一种很有前途的HRV分析工具，但仍需要进一步的研究在更多参与者和其他生理/生理病理情况下确认这些结果。

确认

我感谢体育大学(弗朗切大学Comté)的罗曼·范·海斯布鲁克和大卫·查帕罗·奥班多的工作，他们积极参与了这项研究的实际组织工作，也感谢Besançon医院的Fabien Cerutti的统计分析工作。我还要感谢Vasile Zoicas免费提供CODESNA软件和Fiona Ecarnot纠正和提高英语。本研究由法国国家教育部、研究与技术(EA3920)和托木斯克理工大学竞争力增强项目(项目号ВИУ-ИСГТ-108/2017 - TPU CEP-HSTI-108/2017)资助。

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