Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (HRV): Qué es, Para qué Sirve, Cómo Interpretarlo

Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (HRV): Qué es, Para qué Sirve, Cómo Interpretarlo

Hoy vamos a explicar un parámetro que nos puede resultar bastante útil como medida de nuestro descanso: el HRV ó Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca.

Te contamos qué es, para qué sirve, y cómo podemos interpretarlo.

¿Qué es el HRV o Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca?

HRV es Heart Rate Variability, o “Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca” y mide el intervalo temporal que separa un latido cardiaco y otro y qué tan constante es durante un periodo de tiempo.

Variabilidad Frecuencia Cardíaca

A diferencia de lo que puedas pensar, una mayor variabilidad es una buena señal.

Cómo funciona el HRV

El HRV es el reflejo cardiaco de la actividad del sistema nervioso autónomo.

Nuestro sistema nervioso se divide en:

  • Sistema nervioso central (cerebro y médula espinal: algo así como el centro de control y la autopista de la información); y
  • Sistema nervioso periférico (nervios periféricos y ganglios). Este se divide a su vez en:
    • el sistema nervioso somático (que controla las acciones voluntarias, como mover un dedo); y
    • el sistema nervioso autónomo (que controla las acciones involuntarias, como respirar o los movimientos viscerales).
Este sistema nervioso autónomo se divide en:
  • Sistema nervioso simpático (“lucha o huida”, que responde a estímulos estresantes); y
  • Sistema nervioso parasimpático (“descansa y haz la digestión”, que atenúa la activación del organismo).

Sistema Nervioso

Ambos subsistemas actúan sobre nuestros marcapasos cardiacos y afectan al latido, por tanto, también a tu HRV.

El intervalo entre dos latidos cardiacos (entre las ondas R) disminuye con la activación del sistema nervioso simpático, y aumenta con la activación del sistema nervioso parasimpático.

Latidos

Ambos están activados siempre y su predominancia depende de un complejo sistema de regulación, pero podríamos decir que aquellas personas que por rasgo padecen ansiedad generalizada tendrán una frecuencia cardiaca general más elevada, mientras que aquellos que viven más relajados tendrán una frecuencia cardiaca más baja.

Figura 1

En esta imagen se puede observar como existe una correlación inversa entre la frecuencia cardiaca y la distancia entre latidos.

Para qué sirve

La frecuencia cardiaca ha sido validada como un marcador fiable para poder inferir el estado psicofisiológico de una persona.

¿A que te late más rápido el corazón cuando tienes que hablar en público?

El diferente status cardíaco controlado a través de la frecuencia cardíaca se ha relacionado con el estado de salud (físico, mental, y emocional) de un sujeto, en numerosas ocasiones.

Gráfica

Un incremento de 10 latidos por minuto aumenta un 12% el riesgo de muerte por cualquier causa (Zhang, Shen y Qui, 2016).

Como el HRV responde a cambios en la activación nerviosa, se ha estudiado como una medida sencilla, barata y no invasiva para evaluar el estado físico y emocional de una persona.

Recuperación en el Deporte y HRV

El HRV es una herramienta útil para valorar el estado físico de un sujeto tras un entrenamiento.

Sin embargo, a más adaptado esté al tipo de trabajo que se realiza, menos tiempo requiere para su recuperación (Hautala et al., 2001).

Gráfico

En este gráfico podemos observar que cuanta más capacidad cardiorrespiratoria tiene el deportista (eje X), menos tiempo necesita para volver al estado previo al entrenamiento (eje Y).

Parece lógico ¿no? Bien, vamos a ver cuál es la aplicación real de esto:

TiempoAntes5′ post10′ post15′ post1h post24h post48h post
R-R (ms)1036,9675,7709,3741,0900,31011,21002,2

Como podemos ver, en sujetos moderadamente entrenados (nada de profesionales ni similar), el intervalo R-R se recuperó casi totalmente a la hora tras acabar el entrenamiento, a las 24 horas ya era completamente normal (Maurot et al., 2004).

Gráfica 2

Y a más entrenados están, más rápido es. De hecho, en sujetos altamente entrenados, a los 30 minutos de haber acabado de entrenar, ya estaban recuperados al 100% (Seiler, Haugen, Kuffel, 2007).

¿Qué quiere decir esto?

Pues que el HRV NO es una buena medida para estimar la fatiga en sujetos moderadamente entrenados que se exponen a entrenamientos normales, a los que ya están acostumbrados, y aunque muchos atletas usan el HRV por las mañanas, una medición de un día puntual no es representativa, ya que debemos observar tendencias.

Plews et al., (2014) nos indican que para hacer cambios de forma confiable en el HRV debemos medir al menos 3 días la variabilidad cardiaca si somos entrenados; sino, posiblemente durante una semana.

Variaciones agudas

Por lo que variaciones agudas no son relevantes, es decir, un HRV reducido un día puntual, no es preocupante ni debería alterar tu planificación del entrenamiento.

El HRV no es un método útil para valorar la recuperación de deportistas de culturistas o Powerlifters, es decir, si entrenas en el gym para parecer y/o ser fuerte, olvídate del HRV.

Imagen 1

En usuarios entrenados del gimnasio, tanto en entrenamientos de hipertrofia como de fuerza, el HRV se recuperaba a los 30 minutos tras acabar el entrenamiento.

Imagen 3

Sin embargo, 48 horas después sus marcadores de daño muscular seguían elevados.

Imagen 2

Y su capacidad de manifestar fuerza, también.

Por lo que imagínate que mides tu HRV a la mañana siguiente y sale normal, perfecto, vamos a entrenar, y notas que no estás bien, ¿qué pasa?: pues que el HRV no sirve para medir esto, es inútil.

Nota para frikis

El HRV es un compendio que incluye análisis temporal (que es el más estudiado, y al que he hecho referencia durante todo el artículo), y análisis espectral.

En el campo se conoce como “time-domain analysis» y “frequency-domain analysis”.

A su vez, cada uno de estos análisis tiene una enorme cantidad de valores que se pueden medir y nos dan diferentes informaciones.

Es decir, no es un solo marcador, hay muchísimos (rMSSD, AVNN, SDNN, pNN50, pNN20 UVLF, VLF, LF, HF y sus ratios; además de análisis no lineares y las dimensiones de correlación), el HRV es realmente complejo.

El análisis espectral ha demostrado poseer una evidencia mixta: en la revisión sistemática de Bosquet et al. (2008) se observó que las tendencias del dominio de frecuencia estaban alteradas cuando se sometía a los sujetos del estudio a diferentes cargas de entrenamiento durante periodos de tiempo cortos (<2 semanas) y largos (>2 semanas).

Es decir, a más carga de entrenamiento más se alteraba el HRV de dominio de frecuencia.

Sin embargo, Hedelin et al., (2000) no observaron cambios en sujetos altamente entrenados que reclutaron en un campamento de 6 días y les fueron aumentando la carga de entrenamiento día a día hasta alcanzar máximos esfuerzos. Sí, les estaban sobreentrenando a propósito (mejor dicho, buscando un overreaching)

Seguimos con la incógnita de si, tal como proponen ciertos autores como Massaro y Pecchia (2016), si vamos a hacer mediciones ultra-cortas o cortas (en torno a 5 minutos) es mejor mirar el espectro mientras que en mediciones de 24 horas, el rMSSD es superior.

Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca para medir Sobreentrenamiento

El HRV es una medición útil para saber si un sujeto se está sobreentrenando.

Sus valores están reducidos respecto a los atletas no sobreentrenados, pero aún así, siguen siendo mejores que los sujetos sedentarios, aunque estén sanos (Mourot et al., 2004). Pero no es una medición, si no una tendencia de mediciones a lo largo del tiempo.

HRV dominio temporal

Salud y HRV

La variabilidad de la frecuencia cardiaca se ha relacionado con el estado de salud en numerosas ocasiones.

De hecho, una baja variabilidad cardiaca se ha asociado al desarrollo de una gran cantidad de enfermedades.

El HRV está siendo revisado como una medida con potencial (predictor) para detectar el riesgo de muerte por causas cardiovasculares o de otra etiología (Sen y McGill, 2017) parece muy prometedor, pero necesitamos aún más estudios.

Aplicación práctica

Supongo que pensaréis que la teoría está muy bien, pero que cómo aplicamos esto:

En primer lugar os diré que por ahora, la frecuencia cardíaca en reposo es una medida mucho más válida para estimar tanto el estado de recuperación (Bosquet et al., 2008), como la salud (Zhang et al., 2016) de una persona.

Si aún así quieres aprender a usar HRV te recomiendo que te leas las revisiones de Massaro y Pecchia (2017), y Draghici y Taylor (2016) para entender cómo se realiza un análisis espectral. Luego familiarízate con el uso del programa Kubios.

Si prefieres usar HRV de dominio temporal, aun sabiendo que (a falta de más investigación) es inferior a otras mediciones más sencillas como la frecuencia cardíaca, puedes hacer lo siguiente:

  1. Descárgate HRV4Training o EliteHRV, personalmente te recomiendo el primero.
  2. Realízate las mediciones que te pidan hasta que te aparezca esta pantalla:

Medir HRV

A partir de ahí puedes hacerte las mediciones diariamente, recuerda hacerlas (si es para ver cómo evolucionas) al despertarte, tumbado boca arriba sobre la cama (la posición es importante), y sincronizando una banda de frecuencia cardiaca torácica con la APP.

Evaluar el estado de Salud

  1. Entra en el apartado “insights” de la APP.

rMSSD

  1. Busca la pestaña donde podrás encontrar tus valores rMSSD.

rMSSD 2

  1. Entra al artículo publicado por Sammito et al. (2019) que te dejo en la descripción y busca en el apartado “rMSSD” tu sexo y rango de edad en la Tabla 3. Verás que arriba aparece “5th/25th…” eso son los percentiles, a más te acerques al 95th mejor, más variabilidad cardiaca y más sano estás.
  2. Mide cada 2 semanas tu rMSSD en las mismas condiciones para comprobar si estás mejorando tu variabilidad cardiaca como consecuencia del entrenamiento.
Si no lo haces quizás deberías pensar en añadir algo de ejercicio aeróbico, ¿sabes que el “cardio” es positivo en cualquier momento del año? Te lo contamos aquí.

Evaluar la recuperación del Entrenamiento

Aunque la variabilidad cardiaca no sea una variable interesante para controlar la fatiga, si has decidido utilizar HRV4training puedes guiarte moderadamente bien por sus indicaciones.

  1. La APP te pregunta en los registros por factores estresores (viajes, descanso, alimentación, estado de salud…) para poder computarizar las variables y obtener sus propios logaritmos.

HRV Entrenamiento

  1. Los días donde tras medirte la frecuencia cardiaca tus valores salgan del rango deseable (como se muestra en la siguiente imagen), la propia aplicación te dirá que es buena idea que descanses o te lo tomes con calma.

Conclusiones

Personalmente si te aparece justo lo que ves en la imagen “Your HRV is below your normal values. However, your subjective scores are trending positively”, no le daría muchas vueltas y entrenaría según lo programado y cómo te sientas.

HRV resultados

Si tu percepción subjetiva empeora, o el rMSSD (en insights) cae de forma drástica y no se recupera en al menos 3 días, a lo mejor es una buena idea descargar, ¿no crees?

¡Con esta información ya puedes hacer tus monitoreos básicos de la variabilidad cardiaca para saber cómo estás de sano!

¿Y a ti, el rMSSD te dice que estás en forma? 😉

Fuentes Bibliográficas

  1. Bauer, A., Camm, A. J., Cerutti, S., Guzik, P., Huikuri, H., Lombardi, F., … Yamamoto, Y. (2017). Reference values of heart rate variability. Heart Rhythm, 14(2), 302–303.
  2. Bosquet, L., Merkari, S., Arvisais, D., & Aubert, A. E. (2008). Is heart rate a convenient tool to monitor overreaching? A systematic review of the literature. British Journal of Sports Medicine, 42(9), 709–714.
  3. Castaldo, R., Melillo, P., Bracale, U., Caserta, M., Triassi, M., & Pecchia, L. (2015). Acute mental stress assessment via short term HRV analysis in healthy adults: A systematic review with meta-analysis. Biomedical Signal Processing and Control, 18, 370–377.
  4. Dobkin, P. L., & Pihl, R. O. (1992). Measurement of psychological and heart rate reactivity to stress in the real world. Psychotherapy and Psychosomatics, 58(3–4), 208–214.
  5. Dong, J. G. (2016). The role of heart rate variability in sports physiology (Review). Experimental and Therapeutic Medicine, 11(5), 1531–1536.
  6. Draghici, A. E., & Taylor, J. A. (2016). The physiological basis and measurement of heart rate variability in humans. Journal of Physiological Anthropology, 35(1), 22.
  7. Hautala, A., Tulppo, M. P., Mäkikallio, T. H., Laukkanen, R., Nissilä, S., & Huikuri, H. V. (2001). Changes in cardiac autonomic regulation after prolonged maximal exercise. Clinical Physiology, 21(2), 238–245.
  8. Hedelin, R., Kentta, G., Wiklund, U., Bjerle, P., & Henriksson-Larsen, K. (2000). Short-term overtraining: Effects on performance, circulatory responses, and heart rate variability. Medicine and Science in Sports and Exercise, 32(8), 1480–1484.
  9. Kim, H. G., Cheon, E. J., Bai, D. S., Lee, Y. H., & Koo, B. H. (2018). Stress and heart rate variability: A meta-analysis and review of the literature. Psychiatry Investigation, 15(3), 235–245.
  10. Massaro, S., & Pecchia, L. (2019). Heart Rate Variability (HRV) Analysis: A Methodology for Organizational Neuroscience. Organizational Research Methods, 22(1), 354–393.
  11. Michael, S., Graham, K. S., & Oam, G. M. D. (2017). Cardiac autonomic responses during exercise and post-exercise recovery using heart rate variability and systolic time intervals-a review. Frontiers in Physiology, 8(MAY), 301.
  12. Mourot, L., Bouhaddi, M., Perrey, S., Cappelle, S., Henriet, M. T., Wolf, J. P., … Regnard, J. (2004). Decrease in heart rate variability with overtraining: Assessment by the Poincaré plot analysis. Clinical Physiology and Functional Imaging, 24(1), 10–18.
  13. Mourot, L., Bouhaddi, M., Tordi, N., Rouillon, J. D., & Regnard, J. (2004). Short- and long-term effects of a single bout of exercise on heart rate variability: Comparison between constant and interval training exercises. European Journal of Applied Physiology, 92(4–5), 508–517.
  14. Plews, D. J., Laursen, P. B., Le Meur, Y., Hausswirth, C., Kilding, A. E., & Buchheit, M. (2014). Monitoring training with heart-rate variability: How much compliance is needed for valid assessment? International Journal of Sports Physiology and Performance, 9(5), 783–790.
  15. Schmitt, L., Regnard, J., & Millet, G. P. (2015). Monitoring fatigue status with HRV measures in elite athletes: An avenue beyond RMSSD? Frontiers in Physiology, 6(NOV), 343.
  16. Seiler, S., Haugen, O., & Kuffel, E. (2007). Autonomic recovery after exercise in trained athletes: Intensity and duration effects. Medicine and Science in Sports and Exercise, 39(8), 1366–1373.
  17. Sen, J., & McGill, D. (2017). Fractal Analysis of Heart Rate Variability as a Predictor of Mortality: A Systematic Review. Heart, Lung and Circulation, 26, S165–S166.
  18. Sessa, F., Anna, V., Messina, G., Cibelli, G., Monda, V., Marsala, G., … Salerno, M. (2018). Heart rate variability as predictive factor for sudden cardiac death. Aging, 10(2), 166–177.
  19. Thamm, A., Freitag, N., Figueiredo, P., Doma, K., Rottensteiner, C., Bloch, W., & Schumann, M. (2019). Can heart rate variability determine recovery following distinct strength loadings? A randomized cross-over trial. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(22).
  20. Zhang, D., Shen, X., & Qi, X. (2016). Resting heart rate and all-cause and cardiovascular mortality in the general population: A meta-analysis. Cmaj, 188(3), E53–E63.

Entradas Relacionadas

Valoración Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca o HRV

Qué es - 100%

Para qué sirve - 100%

Cómo interpretar - 100%

Ejemplo - 100%

100%

Evaluación HSN: 5 /5
Content Protection by DMCA.com
Te puede interesar
dead bug, cómo realizarlo correctamente
Dead Bug: ¿Cómo Realizarlo Correctamente?

El Dead Bug se trata de un excelente ejercicio que podemos practicar regularmente para fortalecer …

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *