Variabilidad de la frecuencia cardiaca, una herramienta útil
	*Estudiante de último año de Ciencias del Deporte **Especialista en Entrenamiento Deportivo, Docente de la Facultad de Ciencias del Deporte Grupo de Investigación en Actividad Física y Ambiente Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, UDCA, Bogotá (Colombia)	Johan Enrique Ortiz Guzmán* johortiz@gmail.com Darío Mendoza Romero** damendoza@udca.edu.co
	Resumen           La monitorización de parámetros de frecuencia cardiaca en condiciones de reposo y en condiciones de ejercicio es un indicador que en diversas ocasiones se emplea para determinar el estado de entrenabilidad de un sujeto. El presente trabajo tiene por objeto ofrecer un panorama más preciso sobre la monitorización de la frecuencia cardiaca a través del estudio de su variabilidad. Siendo este un método no invasivo, ofrece ventajas para que el entrenador o médico diagnostique el estado funcional sin llegar a utilizar electrocardiógrafos y los reemplaza por un monitor de frecuencia cardiaca. Además se plantea un ejemplo práctico donde se analizan las variables de dominio de tiempo y dominio de frecuencia, que son las más empleadas en el análisis de la variabilidad de la frecuencia cardiaca (HRV).           Palabras clave: Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca. Tiempo dominante. Análisis espectral.
	http://www.efdeportes.com/ Revista Digital - Buenos Aires - Año 13 - N° 121 - Junio de 2008

1 / 1

Introducción

    Las ondas del electrocardiograma (ECG), para ser medidas requieren de la instalación de una serie de electrodos que se ubican en el pecho de los sujetos. Este procedimiento se realiza con el fin de medir la actividad eléctrica del corazón y permite a su vez determinar el normal funcionamiento del mismo. El equipo necesario para medir estas ondas, comúnmente se llama un electrocardiógrafo, el cuál registra los impulsos eléctricos producidos por el corazón (Wilmore y Costill, 2001)

    Sin embargo, estas fluctuaciones cardiacas, están condicionadas por los procesos respiratorios de inspiración y expiración y mediada por la actividad de los sistemas nerviosos simpático y parasimpático (Maud y Foster, 1991). Las fluctuaciones de la frecuencia cardiaca son comúnmente valoradas por las mediciones del intervalo R-R como se muestran en la figura 1.

Figura 1. Representación esquemática de un intervalo R-R

Tomado de: Maud PJ. , Foster C. Physiological assessment of human fitness.

Second Edition. 2006; (41)

    La variación de tiempo de este intervalo es comúnmente llamada Variabilidad de la Frecuencia Cardiaca (HRV). Estudios recientes han encontrado que una alta HRV es asociada con altos consumos de oxígeno, mientras que bajos valores en HRV denota incrementos en la mortalidad (Tsuji & cols., 1994) y un alto riesgo en el desarrollo de patologías cardiacas en pacientes asintomáticos (Molgaard & cols., 1991). Diferentes estudios han propuesto que su comportamiento depende del funcionamiento del Sistema Nervioso Autónomo (SNA) (Gallo & cols., 1999) y otros sistemas de regulación fisiológicos (Maud y Foster, 1991).

¿Cómo se mide la HRV?

    El estudio de la HRV se puede realizar utilizando diferentes métodos de medidas. Entre ellos encontramos medidas estáticas (análisis del tiempo dominante), métodos geométricos y análisis espectral (análisis de la frecuencia dominante).

Análisis de Tiempo dominante

    El análisis del tiempo dominante se basa en diferentes variables que pueden ser obtenidas de dos formas diferentes, esto es desde las medidas de los intervalos R-R o desde la diferencia entre dichos intervalos. Si se toma las medidas de los intervalos, se obtendrán las siguientes variables:

• Promedio R-R (ms): es la media de los intervalos R-R. Este dato se obtiene dividiendo la sumatoria de todos los intervalos entre el total de intervalos.

• SDNN (ms): desviación estándar todos los intervalos R-R. Esta variable muestra la variación en cortos y largos periodos en cuanto a la variación en los intervalos R-R (HRV).

Por otra parte, las variables derivadas de la diferencia de los intervalos R-R son:

• NN50: es el número de intervalos adyacentes que varían por más de 50ms.

• pNN50 (%): es el número de intervalos adyacentes que varían por más de 50ms expresado en porcentaje.

• rMSSD (ms): es el cuadrado de la raíz media de la unión de los intervalos R-R adyacentes. Provee un indicador del control cardiaco vagal (tono parasimpático).

    Para realizar los cálculos de HRV, es recomendado utilizar no menos de 6 intervalos, ya que se ha visto que estudios utilizando menos intervalos de frecuencia no arroja diferencias significativas (Task Force of the European Society of Cardiology & the North American Society of Pacing and Electrophysiology, 1996)

Método geométrico

    Otro método utilizado para el análisis de HRV es el llamado Método Geométrico. Este método presenta gráficamente los datos obtenidos por la HRV y los muestra por medio de un plano cartesiano, en el cual, el eje X muestra la longitud de los intervalos R-R y el eje Y está compuesto por el número de todos los intervalos (Maud y Foster, 2006) . El dato final que se obtiene después de realizar este análisis, es el resultado de la división del número de intervalos entre la amplitud de todos los intervalos R-R. Para realizar su correspondiente gráfica, se utiliza una discreta escala.

Método análisis espectral

    Gracias a los avances tecnológicos, se ha podido venir desarrollando medidas en las frecuencias utilizando los mismos datos arrojados por el ECG. Este método de análisis se conoce como análisis espectral y su estudio ha permitido entender aún más los efectos de los sistemas nervioso simpático y parasimpático sobre la HRV (Akselrod, 1985). Los principales parámetros de medida en el análisis espectral son:

• Muy baja frecuencia (VLF): está alimentado por frecuencias menores a 0.04 Hz. Algunos autores consideran que la VLF está influenciada por el ritmo circadiano, el perímetro vasomotor y la termorregulación (Appel y cols., 1989).

• Baja frecuencia (LF): son componentes que están alrededor de 0.1 Hz. El poder de producción en la LF depende del tono simpático a causa de la actividad de los varo- receptores (Malliani y Cols, 1991).

• Alta frecuencia (HF): componente sincronizado con la frecuencia de respiración. Está sobre un rango de 0.2 a 0.5 Hz dependiendo de la frecuencia respiratoria y es considerado un indicador de la actividad vagal (Akselrod y cols., 1981).

    En diferentes estudios (clínicos y experimentales) se ha podido demostrar que la actividad del sistema parasimpático es el mayor responsable de los componentes de la HF, mientras que, aún no es clara la interpretación que se le da a los componentes de la LF (Askelrod y cols., 1981; Hayano y cols., 1991). Se cree que LF es un indicador solo de la modulación simpática, aunque recientes investigaciones plantean que hace referencia tanto a la actividad simpática como a la parasimpática (Pichote y cols., 2000).

    Una relación existente entre los dos métodos de medida (tiempo dominante y análisis espectral) es que los valores de pNN50 y rMSSD proveen los mismos datos que resultan al analizar los componentes de HF tanto para el cálculo de cortos o largos periodos de grabación (Kleiger y cols., 1997).

Utilidad de la HRV

    Las mediciones de la HRV han sido ampliamente utilizadas en diferentes aspectos como por ejemplo: el estado de salud del sujeto, su condición física y diferentes variables relacionadas con procesos de entrenamiento. A continuación, se expondrán algunas de las principales aplicaciones que se le ha venido dando a la HRV.

    En primer lugar, se debe hablar de la relación que se ha encontrado entre la HRV y la edad del individuo. Pomeranz y Cols (1985) plantearon que el aumento en la edad venía acompañado con una disminución en la HRV. Este comportamiento está mediado principalmente por una disminución en el tono cardiaco vagal eferente y una baja en la calidad de la actividad ß-adrenérgico (Molgaardm y Cols, 1991)

    Otra relación que resulta interesante de estudiar, es la existente entre el estado de reposo y de ejercicio, lo cual ha sido analizado en diferentes estudios que han mostrado el comportamiento de la HRV en reposo y en ejercicio. Se ha encontrado una disminución en los valores de SDNN, TP, HF y LF, expresados en valores absolutos. Con lo cual se concluye que la actividad del sistema parasimpático está disminuida en la transición del reposo al ejercicio (Dixon y Cols, 1992). Algunos estudios han investigado cómo se comporta la HRV a diferentes intensidades de ejercicio, obteniéndose las variables mientras los sujetos estaban realizando ejercicios hasta el agotamiento. Se concluyo que con intensidades de ejercicio del 50% de VO₂max., la HRV tiende a disminuir progresivamente.

    Ahora bien, si existen diferencias entre la actividad de la HRV en reposo o en ejercicio, resulta lógico pensar también que debe existir un comportamiento diferente en personas entrenadas con relación a las personas sedentarias. Al comparar la HRV en sujetos entrenado y no entrenados, se debe definir claramente el procedimiento a utilizar, debido a que las conclusiones a las que se pudiesen llegar al final del estudio pueden variar significativamente dependiendo del método a utilizar para el estudio de los datos. Por ejemplo, al analizar los datos utilizando la frecuencia dominante son menos consistentes; a esta conclusión llegaron Grund y Cols (2001) cuando fallaron al intentar encontrar diferencias significativas en SDNN y r-MSSD luego de analizar los datos arrojados por los dos grupos que estaban investigando (entrenados y no entrenados). Situación diferente mostró una investigación realizada utilizando análisis espectral; allí se concluyó que los datos en TP, HFP y LFP arrojados por el grupo de individuos entrenados fueron significativamente más altos que los datos arrojados por el grupo de individuos no entrenados (Goldsmith y Cols, 1997).

    Pero en resumen, las variables de tiempo dominante y las del análisis espectral son significativamente más altas en individuos entrenados que en no entrenados, con lo cual se indica que la HRV es más alta en personas con algún tipo de entrenamiento; aunque todavía es necesario seguir desarrollando investigaciones en las cuales se lleguen a conclusiones importantes en cuanto a lograr entender los efectos directos del entrenamiento en la HRV. Una característica importante al desarrollar programas de entrenamiento para las investigaciones, es lograr desarrollar periodos de tiempo suficientemente apropiados para encontrar cambios significativos en los valores de HRV. A esta conclusión llegaron Amano y Cols (2001) luego de no encontrar cambios significativos después de desarrollar un programa de entrenamiento de 5 semanas, pero si encontraron incrementos significativos en TP, HF y LF luego de 12 semanas de entrenamiento. Con lo cual se concluye que programas de entrenamiento menores a 12 semanas no proveen cambios significativos en la actividad de la HRV para posteriormente poder llegar a resultados significativamente diferentes para el análisis de las variables de HRV.

Ejemplo práctico

    A continuación, se mostrará un ejemplo práctico en el cual se tomaron datos de HRV durante un periodo de reposo. Como se indico al principio del artículo, existen diferentes herramientas por medio de las cuales se puede realizar la recolección de los datos; para este ejemplo se utilizó el Polar S810 y para su análisis se recurrió al software del mismo (Polar ProTrainer 5 – Versión 5.00.100).

    Para la correcta utilización de Polar S810, la banda de transmisión se debe humedecer con agua y luego colocarla sobre el pecho de la persona. Posteriormente se configura el Polar con los datos propios de la persona que va a realizar la prueba, el tipo de grabación que se requiere (intervalos R-R) y se inicia la grabación de los datos asegurándose que el Polar sí está recibiendo la información enviada por la banda.

    La persona a la cual se le realizó esta medición fue un sujeto de 22 años de edad, sin ninguna cardiopatía u otra enfermedad conocida y con una actividad física moderada. El protocolo utilizado para esta muestra consistió en 30 minutos de descanso en posición supino y posteriormente 10 minutos de grabación. Estos datos se cargaron posteriormente al software del Polar y todos los datos arrojados por él se muestran en la tabla 1 y la gráfica que muestra el comportamiento de la HRV (obtenido del programa del Polar) es la siguiente:

Gráfica. 1. Comportamiento de la HRV durante el tiempo de grabación.

Tabla 1. Datos de dominio de tiempo y frecuencia.

    Para el análisis de los datos arrojados en este ejemplo, debemos contrastar los valores encontrados con algunos de referencia que muestran parámetros normales de ellos. Para esto, De la Cruz y Cols. (2008), plantean los siguientes: