Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp xác định tần số cộng hưởng của hệ thống tim mạch chính xác hơn, và đánh giá một chương trình thực hiện phương pháp này
Tóm tắt
Nghiên cứu này đã xác thực một phương pháp tự động chính xác hơn trong việc xác định tần số cộng hưởng (RF) của hệ tim mạch so với giao thức "bước" được mô tả bởi Lehrer et al. (Appl Psychophysiol Biofeedback 25(3):177–191, https://doi.org/10.1023/a:1009554825745, 2000; trong Foundations of heart rate variability biofeedback: A book of readings, The Association for Applied Psychophysiology and Biofeedback, trang 9–19, 2016). Mười ba người tham gia đã hoàn thành một phiên xác định RF kéo dài 15 phút bằng cả hai phương pháp. Giao thức "bước" đánh giá biến thiên nhịp tim (HRV) trong năm khoảng thời gian 3 phút cố định từ 4.5 đến 6.5 nhịp thở mỗi phút (bpm), giảm dần 0.5 bpm mỗi bước. Nhiều tiêu chí, được đánh trọng số chủ quan bởi bác sĩ lâm sàng, xác định RF. Đối với nghiên cứu này, phương pháp đề xuất sử dụng một cửa sổ trượt với tỷ lệ thay đổi cố định (67.04 ms cho mỗi nhịp thở) ở mỗi một trong 78 chu kỳ thở từ 4.25 đến 6.75 bpm. Thuật toán của nó phân tích IBI để xác định trung điểm của khu vực 1 phút ổn định với độ biến động đạt cực đại giữa các đỉnh và đáy. RF được định lượng từ thời gian thở tại thời điểm đó. Phần mềm tạo ra một giao diện hình ảnh của dữ liệu nhịp tim và hô hấp chồng lên nhau. Như vậy, phương pháp mới hoàn toàn tự động hóa việc xác định RF. Mười một trong số 13 cặp so khớp nằm trong độ phân giải 0.5 bpm của phương pháp bước. So sánh công suất LF được tạo ra bởi phương pháp phổ hồi quy tự động (AR) cho thấy sự tương quan mạnh mẽ trong việc sản xuất công suất LF giữa phương pháp bước và phương pháp trượt (R = 0.751, p = 0.000). Giao thức đếm nhịp “trượt” được 69% người tham gia ưa thích (p < 0.02). Phương pháp mới hoàn toàn tự động này có thể tạo điều kiện thuận lợi cho cả việc huấn luyện phản hồi sinh học HRV trực tiếp và từ xa. Phần mềm có sẵn mã nguồn mở.
Từ khóa
#tần số cộng hưởng #hệ tim mạch #phản hồi sinh học #biến thiên nhịp tim #phương pháp tự độngTài liệu tham khảo
Aubert, A. E., & Verheyden, B. (2016). Neurocardiology: A bridge between the brain and the heart. In D. Moss & F. Shaffer (Eds.), Foundations of heart rate variability Biofeedback: A book of readings (pp. 42–45). The Association for Applied Psychophysiology and Biofeedback. ISBN 978-0-9842979-5-5.
Berntson, G. G., Cacioppo, J. T., & Quigley, K. S. (1993). Respiratory sinus arrhythmia: Autonomic origins, physiological mechanisms, and psychophysiological implications. Psychophysiology, 30(2), 183–196. https://doi.org/10.1111/j.1469-8986.1993.tb01731.x
ChuDuc, H., NguyenPhan, K., & NguyenViet, D. (2013). A review of heart rate variability and its applications. APCBEE Procedia, 7, 80–85. https://doi.org/10.1016/j.apcbee.2013.08.016
Diehl, R. R., Linden, D., Lucke, D., & Berlit, P. (1995). Phase relationship between cerebral blood flow velocity and blood pressure: A clinical test of autoregulation. Stroke, 26(10), 1801–1804.
Ellis, P. D. (2009). Thresholds for interpreting effect sizes (Web Page). http://www.polyu.edu.hk/mm/effectsizefaqs/thresholds_for_interpreting_effect_sizes2.html
Ernst, G. (2017). Heart-rate variability-more than heart beats? Frontiers in Public Health, 5, 240. https://doi.org/10.3389/fpubh.2017.00240
Ezure, K. (2001). Information processing at the nucleus tractus solitarii and respiratory rhythm generation in neural control of breathing (meeting abstract). Respiratory Research, 2(1), S5–S6.
Ezure, K. (2004). Reflections on respiratory rhythm generation. In Progress in brain research (Vol. 143, pp. 67–74). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0079-6123(03)43007-0
Gevirtz, R. (2016). The promise of heart rate variability biofeedback: Evidence-based applications. In D. Moss & F. Shaffer (Eds.), Foundations of heart rate variability biofeedback: A book of readings (pp. 20–26). The Association for Applied Psychophysiology and Biofeedback. ISBN 978-0-9842979-5-5.
Glen, S. (2015). Autoregressive model: Definition & the AR process. StatisticsHowTo.com. Elementary Statistics for the rest of us! Retrieved from https://www.statisticshowto.com/autoregressive-model
Goessl, V. C., Curtiss, J. E., & Hofmann, S. G. (2017). The effect of heart rate variability biofeedback training on stress and anxiety: A meta-analysis. Psychological Medicine, 47(15), 2578–2586.
Grodins, F. S. (1963). Control theory and biological systems. Columbia University Press.
Hayano, J., Yasuma, F., Okada, A., Mukai, S., & Fujinami, T. (1996). Respiratory sinus arrhythmia: A phenomenon improving pulmonary gas exchange and circulatory efficiency. Circulation, 94(4), 842–847. https://doi.org/10.1161/01.CIR.94.4.842
Henderson, L. A., Richard, C. A., Macey, P. M., Runquist, M. L., Yu, P. L., Galons, J.-P., & Harper, R. M. (2004). Functional magnetic resonance signal changes in neural structures to baroreceptor reflex activation. Journal of Applied Physiology, 96(2), 693–703. https://doi.org/10.1152/japplphysiol.00852.2003
Hoffstaedter, F., Grefkes, C., Caspers, S., Roski, C., Palomero-Gallagher, N., Laird, A. R., Fox, P. T., & Eickhoff, S. B. (2014). The role of anterior midcingulate cortex in cognitive motor control: Evidence from functional connectivity analyses. Human Brain Mapping, 35(6), 2741–2753. https://doi.org/10.1002/hbm.22363
Lehrer, P., & Eddie, D. (2013). Dynamic processes in regulation and some implications for biofeedback and biobehavioral interventions. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 38(2), 143–155. https://doi.org/10.1007/s10484-013-9217-6
Lehrer, P., & Kaur, K. (2019). Training in slow (6/min) breathing. Paper presented at the annual meeting of the American Psychosomatic Society, Vancouver, BC, Canada (submitted for publication).
Lehrer, P., Kaur, K., Sharma, A., Shah, K., Huseby, R., Bhavsar, J., & Zhang, Y. (2020). Heart rate variability biofeedback improves emotional and physical health and performance: A systematic review and meta-analysis. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 45(3), 109–129. https://doi.org/10.1007/s10484-020-09466-z
Lehrer, P., Vaschillo, B., Zucker, T., Graves, J., Katsamanis, M., Aviles, M., & Wamboldt, F. (2016). Protocol for heart rate variability biofeedback training. In D. Moss & F. Shaffer (Eds.), Foundations of heart rate variability biofeedback: A book of readings (pp. 9–19). The Association for Applied Psychophysiology and Biofeedback. ISBN 978-0-9842979-5-5.
Lehrer, P. M., Vaschillo, E. G., & Vidali, V. (2020). Heart rate and breathing are not always in phase during resonance frequency breathing. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 45(3), 145–152. https://doi.org/10.1007/s10484-020-09459-y
Lehrer, P. M., Vaschillo, E., & Vaschillo, B. (2000). Resonant frequency biofeedback training to increase cardiac variability: Rationale and manual for training. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 25(3), 177–191. https://doi.org/10.1023/a:1009554825745
Lehrer, P. M., & Vaschillo, E. (2016). The future of heart rate variability. In D. Moss & F. Shaffer (Eds.), Foundations of heart rate variability biofeedback: A book of readings (pp. 27–30). The Association for Applied Psychophysiology and Biofeedback. ISBN 978-0-9842979-5-5.
Mather, M., & Thayer, J. F. (2018). How heart rate variability affects emotion regulation brain networks. Current Opinion in Behavioral Sciences, 19, 98–104. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2017.12.017
Pfurtscheller, G., Schwerdtfeger, A. R., Seither-Preisler, A., Brunner, C., Stefan Aigner, C., Brito, J., Carmo, M. P., & Andrade, A. (2017). Brain–heart communication: Evidence for “central pacemaker” oscillations with a dominant frequency at 0.1 Hz in the cingulum. Clinical Neurophysiology, 128(1), 183–193. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2016.10.097
Pigolotti, S., Krishna, S., & Jensen, M. H. (2007). Oscillation patterns in negative feedback loops. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 104(16), 6533–6537. https://doi.org/10.1073/pnas.0610759104
Ringwood, J. V., & Malpas, S. C. (2001). Slow oscillations in blood pressure via a nonlinear feedback model. American Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology, 280(4), R1105–R1115. https://doi.org/10.1152/ajpregu.2001.280.4.R1105
Ritz, T., & Dahme, B. (2006). Implementation and Interpretation of respiratory sinus arrhythmia measures in psychosomatic medicine: Practice against better evidence? Psychosomatic Medicine, 68(4), 617–627.
Shaffer, F., McCraty, R., & Zerr, C. L. (2014). A healthy heart is not a metronome: An integrative review of the heart’s anatomy and heart rate variability. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.01040
Sugimoto, Y., Kiyono, K., & Yoshino, K. (2019). Analysis of the relationship between amplitude modulation of low frequency heart rate variability and blood pressure variability. Advanced Biomedical Engineering, 8, 78–84. https://doi.org/10.14326/abc.8.78
Tarvainen, M. P., Niskanen, J. P., Lipponen, J. A., Ranta-aho, P. O., Karjalainen, P. A. (2009). Kubios HRV—A software for advanced heart rate variability analysis. In J. Vander Sloten, P. Verdonck, M. Nyssen, & J. Haueisen (Eds.), 4th European conference of the international federation for medical and biological engineering. IFMBE proceedings. https://doi.org/10.1007/978-3-540-89208-3_243
Task Force. (1996). Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Circulation, 93(5), 1043–1065. https://doi.org/10.1161/01.CIR.93.5.1043
Vaschillo, E., Vaschillo, B., Bates, M. E., Lehrer, P., France, C. H., & Trost, Z. (2007). Rhythmical muscle tension mimics heart rate variability biofeedback. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 32(2), 132–133.
Vaschillo, E., Lehrer, P., Rishe, N., & Konstantinov, M. (2002). Heart rate variability biofeedback as a method for assessing baroreflex function: A preliminary study of resonance in the cardiovascular system. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 27(1), 1–27. https://doi.org/10.1023/A:1014587304314
Vaschillo, E. G., Bates, M. E., Vaschillo, B., Lehrer, P., Udo, T., Mun, E. Y., & Ray, S. (2008). Heart rate variability response to alcohol, placebo, and emotional picture cue challenges: Effects of 0.1-Hz stimulation. Psychophysiology, 45(5), 847–858. https://doi.org/10.1111/j.1469-8986.2008.00673.x
Vaschillo, E. G., Vaschillo, B., & Lehrer, P. M. (2006). Characteristics of resonance in heart rate variability stimulated by biofeedback. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 31(2), 129–142. https://doi.org/10.1007/s10484-006-9009-3