FullSizeRender2 SENTADILLA:RENDIMIENTO Vs SALUD

AUTOR: Raúl Ortega

   

VARIABILIDAD FRECUENCIA CARDIACA. HRV

En el deporte las señales biológicas son frecuentemente utilizadas como herramientas para el control y evaluación de las cargas de entrenamiento o los efectos agudos y crónicos que provocan en el organismo del deportista [1]. Uno de estos indicadores es la frecuencia cardiaca, que generalmente se mide en latidos por minuto utilizando un valor medio, pero la realidad es que la distancia temporal entre esos latidos no es constante.

La habilidad del corazón para producir fluctuaciones en los latidos dependiendo de la situación (intervalos R-R) es lo que determina la Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca (Imagen 1) [2].

La edad, el reflejo barorreceptor, la respiración, la temperatura y los cambios de postura, entre otros factores que iremos viendo durante este artículo, influyen en dicha variabilidad (abreviada como VFC o HRV por sus siglas en inglés) [3]. Esto es muy importante, ya que aunque en el ámbito deportivo uno de los usos más extendidos es la detección del sobreentremiento y el control de la recuperación a raíz de las fluctuaciones en la HRV, son muchos los factores que pueden modificarla, así que inferir que una baja variabilidad es síntoma de sobreentrenamiento es casi imposible.

Sí podríamos concluir que la existencia de un patrón de variabilidad inadecuado podría reflejar que algo está pasando en nuestro cuerpo para producir un desequilibrio. Por lo tanto, puede ser una herramienta con mucho potencial que nos dé pie a tener en cuenta un análisis más profundo de otras variables.

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Imagen 1. Intervalo R-R

RELACIÓN Y REFLEJO DEL ESTADO DE SALUD

Hay una relación entre la HRV y la salud. Como ya señalamos, el corazón no late regularmente, de hecho, eso no sería un buen indicador de salud. Un corazón muy regular se asocia con distintos trastornos, mayor mortalidad y enfermedad en general [4].

Al contrario, más variabilidad se asocia con efectos fisiológicos y psicológicos positivos [5]. Por ejemplo, Weber [6] concluyó: “bajos niveles de HVR pueden identificar a sujetos sanos en riesgo de una futura enfermedad.”

Ahora bien, ¿de qué depende esa variabilidad o por qué se manifiesta? Nuestro sistema nervioso tiene mucho que ver, vamos a analizarlo de forma más profunda.

GENERACIÓN DE LA HRV. EL SISTEMA NERVIOSO AUTÓNOMO

El sistema nervioso es un complicado sistema de células nerviosas cuya función principal es supervisar, proteger y responder a los cambios en el medio interno y externo.

Este está dividido en el sistema nervioso central (SNC; cerebro y médula espinal), sistema nervioso periférico (SNP; nervios espinales y craneales) y autónomo (SNA), el cual es una subdivisión de los nervios motores espinales.

El SNA se subdivide a su vez en simpático (prepara al organismo para situaciones de alerta y extremas) y parasimpático (restaura y preserva la energía durante situaciones de reposo) [7] (Imagen 2).

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Imagen 2. Sistema nervioso autónomo

De una manera muy sencilla, diremos que el Sistema Nervioso Autónomo (SNA) es el encargado de controlar tu cuerpo de forma inconsciente y te pone en dos estados básicos, alerta y relajación. Entre sus funciones estaría la de controlar la frecuencia cardiaca, la tensión arterial, la distribución de la sangre y la respiración.

Como ya comenté, este se subdivide en dos y con frecuencia con funciones antagónicas, pero hemos de recordar siempre que ambos funcionan juntos aunque los analicemos por separado. Esta es la idea clave cuando hablamos de HRV, ya que la actividad nerviosa (cambios simultáneos y opuestos) se refleja en la variabilidad cardiaca.

Dicho esto, ¿cómo afecta la HRV a mi rendimiento deportivo?

La HRV muestra cambios a corto y largo plazo debido a efectos individuales y ambientales, tales como la actividad física o el estrés mental, y se reduce permanentemente cuando los mecanismos de control autonómico se deterioran [8].

Los aumentos de la variabilidad cardiaca están ligados a un predominio del SNP o vagal mientras que una reducción se asocia al sistema nervioso simpático. Por ejemplo, cuando hacemos entrenamiento de resistencia de intensidad moderada se incrementa la actividad parasimpática en el corazón durante el reposo, lo cual se considera que tiene un efecto cardioprotector [9]. Es sencillo, disminuye nuestra frecuencia cardiaca y el corazón trabaja menos.

Respecto a la HRV, un incremento en la activación parasimpático o vagal se caracterizaría por un incremento de la variabilidad ya que en reposo se favorece la conservación de energía por medio de la dominancia parasimpática [10].

En el entrenamiento, el estrés al que sometemos al cuerpo produce de forma transitoria una predominancia simpática, no obstante, cuando nos recuperamos de forma correcta, predomina la actividad vagal [11].

Así que recurriendo a la lógica, cuando entrenamos, necesitamos la dosis óptima y vemos que el exceso o el defecto no son idóneos…es representable por el yin y el yang para representar la dualidad; lo complementario que deben ser ambos sistemas y su influencia el equilibrio corporal (Imagen 3).

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Imagen 3. Ejemplo del equilibrio entre sistemas

Por lo tanto, el análisis de la variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC) cuantifica y separa la respuesta cardiaca del sistema nervioso autónomo en dos; una respuesta parasimpática (vagal) y otra simpática (adrenérgica). Esta refleja la co-activación, co-inhibición o activación recíproca de los sistemas simpático y parasimpático [12] (Imagen 4).

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Imagen 4. Co-activación de ambas partes del SNA.

Además de las evidencias en el reflejo de la salud o la intensidad durante el entrenamiento, lo que más curiosidad suscita en relación a la HRV, y por la que se está posicionando como herramienta de control del entrenamiento, es todo aquello relacionado con la monitorización de la recuperación. Los cambios en los patrones del SNA se reflejan en la HRV y pueden ser útiles para controlar la fatiga.

DETERMINACIÓN DE LA HRV

En la práctica, el método más conveniente y preciso es medir la distancia QRS en milisegundos latido por latido. El resultado es una serie de 3 o 4 dígitos dependiendo del periodo de medida. ¿Así de simple? Sí, pero para los que no somos matemáticos, resulta más que sorprendente la cantidad de cálculos que hay que hacer para procesar estos datos…

Después, habrá que realizar una medida sobre un tiempo determinado que puede ser de minutos, horas o días [14]. Según vamos avanzando, ya podemos ir intuyendo cosas. La primera y más evidente, es que no vamos a tener que hacer todos esos supuestos y complicados cálculos matemáticos; estamos en la era smartphones… ¡que trabajen ellos! La segunda es que lógicamente tampoco vamos a estar midiendo durante horas tumbados en la cama de un hospital ya que con registros más cortos también se puede obtener.

Entonces, hay dos vías de analizar la variabilidad en el tiempo. Seeley y Macklem [15] diferencian entre el dominio temporal o el dominio de frecuencias. Tanto en uno como en otro, el tiempo entre cada latido es medido y todos los latidos anormales son eliminados. Ambos métodos tienen ventajas y desventajas:

• El primero es más sencillo e incluye medidas estadísticas pero no nos da información sobre qué parte del sistema nervioso trabaja más o menos [14], aunque sí es cierto que se pueden sacar ciertas relaciones.

• El segundo sí que nos da la activación de cada sistema y se basa en lo siguiente:

Una señal representa el medio por el cual se propaga una energía a través de un sistema y puede mostrar cualquier variable dentro del sistema [16]. Dado que la mayor parte de los sistemas biológicos oscilan a frecuencias específicas, las variaciones latido a latido del corazón pueden visualizarse mediante un análisis de frecuencia.

Habitualmente se estudian dos bandas de frecuencia y según las variaciones que veamos en unas u otras podremos inferir ciertas conclusiones.

Básicamente y como ya dijimos, el origen de estas oscilaciones está mediado por los sistemas simpático y parasimpático. Se sabe que las oscilaciones de alta frecuencia (HF) sólo se generan debido a la excitación vagal, mientras que las oscilaciones de baja frecuencia (LF) están causadas por las dos ramas del sistema nervioso autónomo.

¿QUÉ NECESITO PARA MEDIR LA HRV?

En principio, cualquier dispositivo capaz de medir el pulso, ya que en realidad la mayoría de dispositivos comerciales lo que están haciendo es un electrocardiogama codificando las distancias QRS en milisegundos. Después, mediante el procesamiento de señales, nuestros pulsométros y apps hacen los cálculos pertinentes y te muestran los índices a valorar.

El origen de este artículo, pretendía ir a lo práctico y enseñar esas Apps y pulsómetro, pero viendo la complejidad y la vastedad del tema, prefiero dejarlo para otras entradas posteriores. Además, las bases de esta han de sentarse muy bien.

¿CÓMO INTERPRETO LOS DATOS?

Como ya comenté, si no somos matemáticos (y yo no lo soy) no se hace fácil entender todos los algoritmos que hay que hacer para calcularla. No obstante, y siendo sinceros, no es necesario.

Vuelvo a recordar, que esto lo va a hacer nuestro móvil o pulsómetro. Aun así, sí que es importante conocer al menos que significan todas esas letras que nos dan las Apps o de las que se hablan en los estudios.

Si nos vamos al primero de los métodos de medición (dominio temporal), vamos a obtener medidas estadísticas (Imagen 5), tales como la media de los intervalos R-R y la desviación.

La desviación estándar de los intervalos NN (SDNN, a veces también denominada SDRR) es un índice global de la HRV y es formalmente la desviación estándar de todas las distancias QRS normales [14]. Este es el principal parámetro que se mira. Si está bajo, corresponde también a una baja variabilidad.

• NN50 es el número de pares consecutivos NN que tienen una diferencia mayor a 50ms [14].

• pNN50 es la proporción de NN50 en 24h y se piensa que muestra la actividad parasimpática [2].

• rMSSD es la raíz cuadrada de cada intervalo NN [17].

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Imagen 5. Índices de medición en la HRV.

Cuando hablamos de valores de referencia de estos conceptos, siendo sincero, es algo que se escapa totalmente a mi conocimiento. Así pues, simplemente también voy a dejar que hagan el trabajo las propias App (al fin y al cabo el objetivo de su uso es que nos faciliten el trabajo, siempre que las sepamos interpretar). Es cierto que podría hacer una revisión en profundidad de la bibliografía, pero creo que no es algo fácil, ni propio de este artículo; y además, la interpretación ha de ser muy prudente. Hemos de recordar nuestras limitaciones en este campo (al menos yo que no soy cardiólogo) y que la literatura tampoco es todo lo contundente que debería ser. Como siempre, esto nos lleva a la misma conclusión:

Trabajar de la mano de especialistas, no solo hablamos de médicos, sino también de ingenieros y expertos en tecnología y ahondar en el conocimiento e investigación es trabajar en pro de la mejora grupal.

¿QUÉ VALIDEZ Y FIABILIDAD TIENE UN PULSÓMETRO?

Muchos/as a estas alturas os habréis cuestionado la validez de los pulsómetros o pulseras de actividad como fitbit… ¿Realmente trabajan igual que el instrumental médico?

Schäfer y Vagedes [18] escribieron una revisión sobre la exactitud de aquellos dispositivos que utilizaban fotopletismografía (se envía luz a la sangre para ver cuanta absorbe). Concluyeron que eran lo suficientemente exactos para sujetos sanos (jóvenes) y en reposo.

Respecto a los pulsómetros podríamos decir más de lo mismo en términos generales, pues sí son válidos, pero es evidente que si nos vamos al detalle no son tan exactos como otros medios [19] y los resultados y datos necesitan ser analizados en conjunto con otros métodos de cuantificación.

FACTORES QUE PUEDEN MODIFICAR LA HRV [17]

• Tiempo del registro (corto o largo).

• Forma de medida (automática o manual).

• Raza (genética).

• Sistema neuroendocrino.

• Ejercicio.

• Estrés.

• Sueño.

• Ritmos circadianos.

• Respiración.

• Género.

• Edad.

• Peso.

• Ingesta calórica.

• Rendimiento cognitivo.

• Patologías.

CONCLUSIONES

1. La HRV es una herramienta científica con muchas aplicaciones establecidas, otras tantas en el aire y a la espera de más investigación, y otras tantas advertencias y consideraciones.

2. Una HRV reducida significa la rotura de la homeostásis o equilibrio corporal. Aunque suene paradójico, el estado de variabilidad continua en el corazón es el que nos permite adaptarnos al medio. Si fuese fijo y consistente no tendría capacidad de desviación y ante la mínima amenaza sucumbiría.

3. Cuando analicemos las Apps que utilizan este método de control (herramientas prácticas que abordaremos en la segunda parte de esta entrega), deben de ser capaces de usar los diferentes algoritmos de forma correcta en integrar en sus protocolos de medición todas aquellas variables que enumeraba antes.

4. Por otra parte, y eso sí que está muy claro, son muchas la variables que hay que controlar, de ahí que en los inicios de este artículo dijese que si bien la HRV puede ser una herramienta muy útil, inferir que un deportista está sobreentrenado porque su HRV variado es muy atrevido e imprudente.

Referencias bibliográficas

1. Manso JMG. Aplicación de la variabilidad de la frecuencia cardiaca al control del entrenamiento deportivo: análisis en modo frecuencia. Archivos de medicina del deporte: revista de la Federación Española de Medicina del Deporte y de la Confederación Iberoamericana de Medicina del Deporte. 2013 (153):43-51.

2. 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. Circulation. 1996 Mar 01;93(5):1043-65. PubMed PMID: 8598068. Epub 1996/03/01. eng.

3. Riojas-Rodríguez H, Holguin F, González-Hermosillo A, Romieu I. Uso de la variabilidad de la frecuencia cardiaca como marcador de los efectos cardiovasculares asociados con la contaminación del aire. Salud pública de México. 2006;48(4):348-57.

4. Seccareccia F, Pannozzo F, Dima F, Minoprio A, Menditto A, Lo Noce C, et al. Heart rate as a predictor of mortality: the MATISS project. American journal of public health. 2001 Aug;91(8):1258-63. PubMed PMID: 11499115. Pubmed Central PMCID: PMC1446757. Epub 2001/08/14. eng.

5. Russell ME, Scott AB, Boggero IA, Carlson CR. Inclusion of a rest period in diaphragmatic breathing increases high frequency heart rate variability: Implications for behavioral therapy. Psychophysiology. 2016 Dec 07. PubMed PMID: 27925652. Epub 2016/12/08. eng.

6. Weber CS, Thayer JF, Rudat M, Wirtz PH, Zimmermann-Viehoff F, Thomas A, et al. Low vagal tone is associated with impaired post stress recovery of cardiovascular, endocrine, and immune markers. European journal of applied physiology. 2010 May;109(2):201-11. PubMed PMID: 20052593. Epub 2010/01/07. eng.

7. Nervous system. In: Rovenský J, Payer J, editors. Dictionary of Rheumatology. Vienna: Springer Vienna; 2009. p. 142-.

8. Kiss O, Sydo N, Vargha P, Vago H, Czimbalmos C, Edes E, et al. Detailed heart rate variability analysis in athletes. Clinical autonomic research : official journal of the Clinical Autonomic Research Society. 2016 Aug;26(4):245-52. PubMed PMID: 27271053. Epub 2016/06/09. eng.

9. Carter JB, Banister EW, Blaber AP. Effect of endurance exercise on autonomic control of heart rate. Sports medicine (Auckland, NZ). 2003;33(1):33-46. PubMed PMID: 12477376. Epub 2002/12/13. eng.

10. Thayer JF, Ahs F, Fredrikson M, Sollers JJ, 3rd, Wager TD. A meta-analysis of heart rate variability and neuroimaging studies: implications for heart rate variability as a marker of stress and health. Neuroscience and biobehavioral reviews. 2012 Feb;36(2):747-56. PubMed PMID: 22178086. Epub 2011/12/20. eng.

11. Garet M, Tournaire N, Roche F, Laurent R, Lacour JR, Barthelemy JC, et al. Individual Interdependence between nocturnal ANS activity and performance in swimmers. Medicine and science in sports and exercise. 2004 Dec;36(12):2112-8. PubMed PMID: 15570148. Epub 2004/12/01. eng.

12. Berntson GG, Bigger JT, Jr., Eckberg DL, Grossman P, Kaufmann PG, Malik M, et al. Heart rate variability: origins, methods, and interpretive caveats. Psychophysiology. 1997 Nov;34(6):623-48. PubMed PMID: 9401419. Epub 1997/12/24. eng.

13. Earnest CP, Jurca R, Church TS, Chicharro JL, Hoyos J, Lucia A. Relation between physical exertion and heart rate variability characteristics in professional cyclists during the Tour of Spain. British journal of sports medicine. 2004 Oct;38(5):568-75. PubMed PMID: 15388541. Pubmed Central PMCID: PMC1724921. Epub 2004/09/25. eng.

14. Ernst G. Heart rate variability: Springer; 2014.

15. Seely AJ, Macklem PT. Complex systems and the technology of variability analysis. Critical care (London, England). 2004 Dec;8(6):R367-84. PubMed PMID: 15566580. Pubmed Central PMCID: PMC1065053. Epub 2004/11/30. eng.

16. McGillem CD, Cooper GR. Continuous and discrete signal and system analysis: Oxford University Press, USA; 1991.

17. Frenneaux MP. Autonomic changes in patients with heart failure and in post-myocardial infarction patients. Heart (British Cardiac Society). 2004 Nov;90(11):1248-55. PubMed PMID: 15486114. Pubmed Central PMCID: PMC1768543. Epub 2004/10/16. eng.

18. Schafer A, Vagedes J. How accurate is pulse rate variability as an estimate of heart rate variability? A review on studies comparing photoplethysmographic technology with an electrocardiogram. International journal of cardiology. 2013 Jun 05;166(1):15-29. PubMed PMID: 22809539. Epub 2012/07/20. eng.

19. Nunan D, Donovan G, Jakovljevic DG, Hodges LD, Sandercock GR, Brodie DA. Validity and reliability of short-term heart-rate variability from the Polar S810. Medicine and science in sports and exercise. 2009 Jan;41(1):243-50. PubMed PMID: 19092682. Epub 2008/12/19. eng.

  1. 7 febrero, 2017

    Es un tema que me está interesando mucho últimamente. Y en el que quiero adentrarme.

    Esperando con ganas la segunda parte del artículo.

    Para poder aplicar esta información de forma práctica en nuestro deporte de fuerza.

  2. 23 mayo, 2017

    Hola buenos dias. Para cuando la siguiente parte de este articulo? Me interesa mucho la distribucion de las cargas utilizando la variabilidad cardiaca. Seguir asi, cracks¡ Saludos.

2 Trackbacks

  1. […] Vía POWEREXPLOSIVE […]

  2. […] Antes de empezar, os recordamos que tenéis otro artículo en la web cuya lectura debería preceder a esta pues supone la base teórica del uso de la variabilidad de la frecuencia cardiaca. […]

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