2020-11-21 One-Minute Deep Breathing Assessment and its Relationship to 24-Hour HRV Measurements 一分鐘深呼吸評估與24小時心率變異測量的關係

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原文出處:https://drjoedispenza.com/blogs/dr-joes ... asurements

2023-07-06初稿

原文文章 PDF
1 加州心理學研究所（Institute of HeartMath，加州，美國）
2 Encephalon Inc.（華盛頓州，美國）

摘要

心率變異性（HRV），即相鄰心跳之間時間間隔的變化，
是相互依存的調節系統的一個新興特性，
該系統在不同的時間尺度上運行以適應環境和心理挑戰。
經年齡調整的低 HRV 也已被證實是健康人群和
患有多種疾病的患者未來健康問題的強有力的獨立預測因子，並與全因死亡率相關。
24 小時 HRV 記錄被認為是“黃金標準”，比短期記錄對健康風險具有更大的預測能力。
然而，獲得 24 小時 HRV 記錄並不總是實用或具有成本效益，
而且短期記錄多年來已廣泛用於研究和臨床應用。
本研究檢驗了28名健康受試者的10分鐘靜息狀態期、1分鐘有節奏深呼吸協議、
手握力反應與24小時HRV測量之相關性。
基於初始研究的結果，主要研究檢驗了805名一般人群中1分鐘有節奏深呼吸評估與24小時測量之相關性。
總體而言，研究結果顯示，1分鐘有節奏深呼吸評估與由迷走神經調節的HRV和極低頻功率（VLF power）的24小時測量之間具有高度相關。
本研究的結果表明，1分鐘有節奏深呼吸協議是一種理想的短期評估工具，
可在健康風險篩檢的情境下使用。當觀察到低值時，建議進行24小時評估。
關鍵字：HRV，心跳跳得不一樣，風險評估，深呼吸

引言

心跳的複雜節奏，或者現在叫做心跳跳得不一樣（HRV）
（Donald H. Singer等，1988年），在近年來被越來越多的人研究。
心跳的快慢會隨著很多不同的身體系統而變化，
這些系統之間有很多複雜的、非線性的互動。
所以，HRV可以看作是一個反映心臟和大腦之間的互動，
以及自主神經系統（ANS）的動態的指標
（R. McCraty，Atkinson，Tomasino和Bradley，2009年; F. Shaffer，McCraty和Zerr，2014年）
一個理想的HRV水平表示健康的功能和自我調節的能力，適應性，或者恢復力
（F. C. Geisler，Kubiak，Siewert和Weber，2013年; R. McCraty等，2009年; R. McCraty，Childre，D，2010年; R McCraty和Zayas，2014年; Reynard，Gevirtz，Berlow，Brown和Boutelle，2011年; Segerstrom和Nes，2007年; D. H. Singer，2010年）
雖然太不穩定，比如心律不整，對健康有害，
但是太少的變化也表示年齡相關的系統衰退，
長期壓力，病理，或者各種自我調節控制系統的不足
已經清楚地證明了，HRV會隨著年齡而下降，所以在預測風險的時候，
要用根據年齡調整過的數值。（Umetani，Singer，McCraty和Atkinson，1998年）

研究發現，與其他已知的危險因素相比，
心率變異性降低是心肌梗塞後死亡的更高危險因素
（Wolf，Varigos，Hunt和Sloman，1978年），
而且可以在糖尿病患者出現症狀之前，預測他們的自主神經系統有沒有問題
（Braune和Geisendorfer，1995年; D. Ewing，Campbell和Clarke，1976年; Vinik，Maser，Mitchell和Freeman，2003年）。
低年齡調整後的心跳跳得不一樣的程度，
也被證實是未來健康問題的強大、獨立的預測因子，
無論是在健康人群還是在患有各種疾病的患者中，
都跟死於任何原因的可能性有關，（Dekker等，1997年; Tsuji等，1994年）。
有很多研究顯示，心跳跳得不一樣的程度降低，
跟沒有明顯心臟病的人的發炎指數有關（Sajadieh等，2004年）。
心跳跳得不一樣的程度降低，
也出現在自主神經系統失調、焦慮、抑鬱、哮喘、和嬰兒猝死綜合徵的患者身上
（Agelink，Boz，Ullrich和Andrich，2002年; Carney等，2001年; Cohen和Benjamin，2006年; Kazuma，Otsuka，Matsuoka和Murata，1997年）。

HRV 還表明心理彈性和行為靈活性，
反映個人自我調節和有效適應不斷變化的社會或環境需求的能力
（Beauchaine，2001年; Berntson，Norman，Hawkley和Cacioppo，2008年）。
越來越多的研究明確將迷走神經介導的 HRV 與自我調節能力聯繫起來
（F. Geisler＆Kubiak，2009年; Reynard等，2011年; Segerstrom＆Nes，2007年），
情緒調節（Appelhans＆Luecken，2006年; F. Geisler，Vennewald，Kubiak和Weber，2010年），社交互動（F. C. Geisler等，2013年; Smith等，2011年），連貫感（Nasermoaddeli，Sekine和Kagamimori，2004年）和人格特徵 自我導向（Zohar，Cloninger和McCraty，2013年）的特徵和應對方式（Ramaekers，Ector，Demyttenaere，Rubens和Van de Werf，1998年）。
多項研究表明，較高水平的迷走神經介導的靜息態 HRV 與需要使用執行功能的任務的認知表現之間存在關聯（Thayer等，2009年）。
塞耶證明，迷走神經介導的 HRV 與前額皮質的表現以及抑制不需要的記憶和侵入性想法的能力相關，
並且當個體受到壓力或威脅時，前額皮質可以被“離線”。
塞耶還表明，長期前額葉不活動會導致過度警惕、防禦性和社會孤立
（Thayer等，2009年）。

HRV分析

一個人心跳跳得不一樣的程度有多少，可以用不同的方法來測量，
雖然最常用的是頻域（功率譜密度）分析和時域分析。
自主神經活動、血壓、呼吸和更高層次的控制系統，
以及環境因素的互動，會在心跳跳得不一樣的測量中產生短期和長期的節奏
（Alabdulgader等，2018年; 1996年; Hirsch＆Bishop，1981年; R McCraty等，2017年; R. McCraty等，2009年）。
因為已經有很多關於心跳跳得不一樣的生理機制和解釋的最新評論，
所以這裡只簡單地介紹一下（Ernst，2017年; Fatisson，Oswald和Lalonde，2016年; Laborde，Mosley和Thayer，2017年; F. Shaffer等，2014年）。

頻率域測量

頻譜分析的主要優點是它可以提供心跳跳得不一樣的波形中特定節奏的頻率和振幅資訊，
讓我們可以量化這些震盪在任何時間段的大小。
國際專家小組把心跳節奏的震盪分成四個主要的頻率區域：
高頻（HF）、低頻（LF）、超低頻（VLF）和超超低頻（ULF）（Camm等，1996年）。
這些值是用功率譜密度來表示的，就是在頻譜中一個特定寬度的曲線下面的面積
（R McCraty＆Shaffer，2015年）。
高頻的範圍是從0.15赫茲到0.4赫茲，相當於每2.5到7秒就有一個節奏。
這個區域反映了副交感神經或迷走神經的活動，常常被叫做呼吸區域，
因為它跟呼吸週期相關的心跳變化有關，也就是呼吸性竇性心律不整。
低頻的範圍是從0.04赫茲到0.15赫茲，相當於每7到25秒就有一個節奏或調節。
這個區域主要反映了在休息時的壓力感受器活動（Alberto Malliani，1995年）。
在長期動態24小時心率變異（HRV）記錄中，有人建議低頻帶（LF帶）反映交感神經活動，
並且低頻/高頻（LF/HF）比率有爭議地用於評估交感神經和副交感神經活動之間的平衡。
（A. Malliani，Lombardi，Pagani和Cerutti，1994年; Pagani，Lombardi和Guzzette，1986年; Pal等，2013年），
然而，一些研究人員對這一觀點提出了質疑並有有力地主張，
在休息狀態下，低頻帶（LF帶）僅反映了壓力反射活動而非心臟交感神經支配。
40、71、96、105-107 在長期的日常記錄中，當交感神經活動增加時，
LF帶相對準確地近似了交感神經活動水平。
（Axelrod，Lishner，Oz和其他人，1987年）。
但是，在短期的休息測量中，這種解釋就不適用了（R McCraty＆Shaffer，2015年）。
超低頻的範圍是從0.0033赫茲到0.04赫茲，相當於每25到300秒就有一個節奏或調變。
雖然所有24小時測量中反映了心跳跳得不一樣程度低的風險增加，
但是超低頻區域跟全因死亡率的關聯比低頻和高頻區域更強
（Hadase等，2004年; Schmidt等，2005年; Tsuji等，1996年; Tsuji等，1994年）。
實驗證據顯示，超低頻的節奏是由心臟本身的神經系統產生的，
而且這些震盪的振幅和頻率是由交感神經的傳出活動調節的
（R McCraty＆Shaffer，2015年）。
超超低頻的範圍是低於0.0033赫茲（333秒或5.6分鐘）。
心跳的晝夜變化是這個節奏的主要來源，
雖然還有一些其他非常慢的調節過程也會增加這個區域的功率 (Camm等, 1996)。

時間域測量

時間域指標用統計方法來量化心跳間隔（IBI）的變異程度。
最常用的時間域指標有三種，分別是SDNN、SDNN指數和RMSSD。
SDNN是正常到正常（NN）的竇性心跳間隔的標準差，單位是毫秒。
這個指標反映了所有影響HRV的因素的起伏變化。
在24小時的記錄中，SDNN與ULF和總功率高度相關（Umetani等，1998年）。
在短期靜息記錄中，變異的主要來源是迷走神經介導的。
SDNN指數是每個5分鐘段落中所有NN間隔的標準差的平均值。
因此，這個測量只估計了在5分鐘內影響HRV的因素所造成的變異。
在24小時的HRV記錄中，它是通過先將24小時的記錄分成288個5分鐘的段落，
然後計算每個段落中包含的所有NN間隔的標準差，
再將這288個值取平均得到的（Camm等，1996年）。
這個指標傾向於與24小時期間的VLF功率相關（F. Shaffer等，2014年）。
RMSSD是正常心跳之間連續差異的均方根。
這個值是通過先計算毫秒為單位的每個連續心跳時間差，然後將每個值平方，
最後得到所有平方連續差異平均值的平方根。
RMSSD反映了心率的跳動到跳動變異，
是用來估計HRV中反映迷走神經介導變化的主要時間域指標（Camm 等，1996）。
RMSSD與HF功率相關（F. Shaffer等，2014）。

平均心率範圍（MHRR）是通過將每個呼吸週期（通常是5-6次呼吸）
在1分鐘測試時間內的吸氣時的最大心率與呼氣時的最小心率之間的差異取平均得到的。
平均心跳間隔範圍（MIBIR）的計算方法與MHRR相同，
只是使用毫秒為單位的心跳間隔。
這避免了在計算MHRR時使用每分鐘心跳次數的轉換可能帶來的影響。
呼氣與吸氣比（E:I 比率）是指呼氣期間最長的R-R間隔與吸氣期間最短的R-R間隔之比。
在本研究中，使用每個呼吸週期內的比率平均值，進行1分鐘的測試持續時間。

錄製長度

HRV記錄的長度可以從1分鐘到幾週不等，
雖然最常見的短期記錄長度是5分鐘，而最常見的長期記錄長度是24小時。
記錄的時間長度會顯著影響HRV的數值（Laborde等，2017），
而且當HRV指標是從不同時間長度的記錄中獲得時，
比較它們是不恰當的（Fred Shaffer和Ginsberg，2017）。
此外，記錄所處的情境也會顯著影響數值，例如靜息狀態或動態、坐姿或仰臥。
24小時的HRV記錄應該被獲取，以提供對VL F和ULF波動的全面評估
（Kleiger，Stein和Bigger，2005）。
顯然，較長時間的記錄能提供更多關於自主神經功能、健康狀況、
壓力反應和環境影響的資訊，
這些在短期記錄中是不可能觀察到的。
例如，24小時的心率（HR）、對壓力源、工作負荷和晝夜節律的不同方面的反應、
日夜心率差異、睡眠-覺醒週期、夢境活動等，只能在24小時的記錄中觀察到。
因此，24小時的HRV記錄被認為是臨床HRV評估的“黃金標準”（Fred Shaffer和Ginsberg，2017）
，且比短期記錄具有更高的預測力和健康風險判斷能力
（L. Fei，X. Copie，M. Malik和A. J. Camm，1996；Kleiger等，2005；Nolan等，1998），
並且比短期記錄具有更大的健康風險預測能力，
而短期記錄通常與24小時記錄相關性不高
（Lü Fei，Xavier Copie，Marek Malik和A John Camm，1996）。

當然，在研究、臨床、心理健康或大規模健康風險評估的情境中，
獲取24小時的HRV記錄並不總是實際或成本有效的。
因此，短期記錄已經在研究中被廣泛使用了許多年（Camm等，1996），
而且最近在消費者應用中也越來越多。
應該記住的是，在短期靜息記錄中，
變異的主要來源是由迷走神經介導（副交感神經）的過程所造成的
（F. Shaffer等，2014）。
雖然最常見的短期記錄方案是在坐姿靜息狀態下進行5分鐘的記錄（Camm等，1996），
但研究者們也使用了從10秒到240秒不等的超短期記錄
（Baek、Cho、Cho和Woo，2015; Bradley等，2010; van den Berg等，2018）。
在一項調查了標準5分鐘和超短期HRV記錄在大型人群中相關性的研究中，
發現每個HRV變量和年齡組都需要不同的最小記錄長度。
基本的發現是，HR需要10秒，HF功率需要20秒，RMSSD需要30秒，LF功率需要90秒，SDNN需要240秒，
而VLF功率需要270秒（Baek等，2015）。

另一種短期HRV評估的方法是從糖尿病患者自主神經功能評估中發展出來的方案，
稱為深呼吸對心率的反應
（Ewing、Martin、Young和Clarke，1985; Watkins和MacKay，1980）。
在這種評估中，患者安靜地坐著，以每分鐘6次的速度深呼吸，連續進行三個呼吸週期。
測量每個呼吸週期中的最大和最小心率，並以心率的最大和最小差異來表示。
這種評估在糖尿病患者中比Valsalva操作、臥位到站立的心率反應、
姿勢血壓變化和持續握力測試具有更好的診斷效用（Ewing等，1985年）。
研究發現使用每分鐘6次的速度深呼吸1分鐘的方案作為心肌梗塞後預後指數，
作為HRV的評估，是這個人群中全因死亡和突發性死亡的一個好的預測因子（Katz、Liberty、Porath、Ovsyshcher和Prystowsky，1999年）。
因此，它被認為是心臟迷走神經功能最可靠的測試之一（Low，2004年）。

深呼吸評估最常用的兩個指標是平均心率範圍（MHRR）和呼氣與吸氣比（E:I）。
MHRR方法是從一系列連續的深呼吸中測量，每分鐘呼吸6次。
計算每個呼吸週期中最大和最小心率之間的差異。
結果以每分鐘心跳次數（BPM）的心率差異的平均值表示（Shields, 2009）。
E:I比評估了呼氣期間最長的R-R間隔與吸氣期間最短的R-R間隔的比值。
本質上，1分鐘深呼吸評估是一種“挑戰測試”，
用於測定自主神經系統在測量時能夠產生的迷走神經介導（副交感神經）HRV的最大量。
在一項有293名參與者的研究中，參與者的年齡從10歲到82歲不等，
比較了5分鐘靜息HRV和1分鐘節奏深呼吸評估在時間和頻率域測量以及MHRR和E:I比上的差異。
發現在1分鐘深呼吸測試中，心率變化的最大值與年齡的負相關性最高，
與5分鐘靜息評估中所有HRV參數相比
（Russoniello、Zhirnov、Pougatchev和Gribkov，2013年）。
我們只知道有一項研究檢驗了短期和24小時HRV測量之間的相關性，
該研究是在一群確診心肌梗塞的患者中進行的。
5分鐘靜息狀態記錄與24小時測量之間的相關性相對較差（r=0.51），但是有顯著性。
在一年後的隨訪中，死亡者和存活者的短期和長期測量都顯著降低。
然而，長期評估在預測風險方面明顯優於靜息狀態、短期評估。
作者建議對所有患者使用短期記錄，並對HRV值低下的人進行24小時評估
（Lü Fei等，1996年）。

方法和程序

在這裡報告的研究中，我們檢驗了短期靜息狀態HRV測量、
1分鐘節奏深呼吸評估和24小時測量之間的相關性。
進行了兩項研究。
第一項是一個較小的實驗室為基礎的試驗性研究（N=28），
對健康的個體比較了10分鐘的靜息狀態期、1分鐘的靜息狀態
（10分鐘記錄的1分鐘平均值）、
握力運動對HRV的反應、1分鐘節奏深呼吸評估和24小時測量。
第二項主要的研究檢驗了1分鐘節奏深呼吸評估與24小時測量在一般人群（N=805）中的相關性，
不考慮健康狀況。

參與者

試驗性研究的參與者（N=28）是健康的志願者，
他們是位於加州波爾德溪的兩個心數組織之一的員工。
70%是女性（17名女性，11名男性）。
整個團體的平均年齡是55歲（範圍25-64歲）。
那些有已知的健康障礙或服用任何已知會影響自主神經功能的藥物的人被排除在研究之外。
該研究於2010年秋季進行。
對於主要的研究，參與者（N=805）是從一般人群中招募的，不考慮健康狀況，
他們是在2014年至2016年期間參加了一系列自我發展會議的人，
這些會議在各個城市舉行，如卡波、邦和塔科馬。
73%是女性（596名女性，213名男性）。
平均年齡是50.1歲（範圍19-89歲）。
除了同意簽署知情同意書外，沒有其他排除標準。
該研究符合赫爾辛基宣言規定的實驗倫理的所有適用標準。
所有參與者都簽署了知情同意書，並且可以隨時退出研究。

HRV數據收集

兩項研究中的所有參與者都進行了24小時的動態HRV記錄
（Bodyguard2，Firstbeat Technologies Ltd.，芬蘭Jyväskylä）。
指導參與者如何在24小時記錄期結束時停止記錄器。
所有的記錄都使用了Ambu Blue Sensor VL微孔透氣一次性電極。
電極放置在修改過的V5位置。
HRV記錄器從以1000 Hz採樣的心電圖中計算RR間隔
（R是一個點，對應於心電圖波的QRS波峰；RR是連續R之間的間隔）。
RR間隔數據存儲在設備的本地內存中，並在記錄完成後下載到計算機工作站。
所有的HRV記錄都使用DADiSP 6.7進行分析。
大於或小於前四個間隔平均值30%的心跳間隔被認為是人工干擾，並從分析記錄中刪除。
在自動編輯程序之後，所有的記錄都由經驗豐富的技術員手動審查，並在需要時進行修正。
按照HRV工作組建立的標準，每天的記錄都按照連續的5分鐘段落進行處理。
（Novak，Saul和Eckberg，1997年）
任何一個5分鐘段落中有超過10%的IBI缺失或在編輯中被刪除的，都會被排除在分析之外。

導前研究

參與者在舒適的椅子上坐直，進行了10分鐘的靜息狀態記錄，
然後進行了1分鐘的HRV深呼吸評估，
接著在24小時的HRV記錄器連接後不久進行了2分鐘的握力運動。
在協議的每個階段，心電圖（Biopac MP 30）以250 Hz的採樣率記錄。
在靜息狀態記錄中，指導參與者安靜地坐10分鐘，不要說話、咀嚼口香糖、閱讀等，
盡量保持不動，但不要犧牲舒適度。
他們被指導不要冥想或使用其他類似的做法，
不要從事強烈的心理或情感活動，並保持眼睛睜開，以避免睡著。
在1分鐘節奏深呼吸中，指導參與者按照呼吸節奏屏幕（XXX）上顯示的節奏深呼吸，
這是一個10秒的節奏（吸氣5秒，呼氣5秒）。
節奏期持續1分鐘（6個呼吸週期）。
有些人在成功完成深呼吸部分之前需要一次練習。
在握力部分，首先測定了每個參與者的最大握力（Biopac MP3X測力計），
用他們的非優勢手做兩次短暫的收縮。
隨後，參與者以35%的最大握力持續握力2分鐘。這通常是一個耗盡性的運動。

主要研究

對於主要的研究，所有參與者都配戴了一個動態HRV記錄器，並佩戴了24小時。
在記錄期開始時，指導參與者按照上述方法進行1分鐘節奏深呼吸協議。
唯一的不同是，參與者沒有得到一次練習。

統計數據
計算了所有24小時和短期HRV測量的相關係數和P值（IBM SPSS ver 22）。
試驗性研究的相關性在表1中呈現，主要研究的相關性在表2中呈現。

結果
試驗研究

如表1所示，所有測試的HRV評估都與年齡有顯著的負相關。
最高的相關性是與24小時測量的LF和HF功率（r = -0.62，-0.59 p <0.01），
其次是總功率（TP）（r = -0.56 p <0.01），和VLF功率（r = -0.48，p <0.05）。
11分鐘深呼吸評估有下一個最高的負相關：
SDNN（r = -0.57，p <0.01），RMSSD（r = -0.56，p <0.01）
和MHHR（r = -0.49，p <0.01）。
10分鐘靜息狀態和握力評估與年齡的相關性在HF功率上有類似的結果
（r = -0.53，p <0.01）。
LF功率是（r = -0.41，p <0.01）對於10分鐘靜息狀態，
和（r = -0.46，p <0.01）對於握力評估。
靜息狀態的VLF功率與年齡沒有顯著相關。

1 分鐘節奏深呼吸

總體而言，1分鐘節奏深呼吸與24小時測量有最高的相關性。
SDNN與24小時HF功率（r = 0.74，p <0.01）、LF功率（r = 0.72，p <0.01）、VLF功率（r = 0.64，p <0.01）、TP（r = 0.70，p <0.01）、RMSSD（r = 0.71，p <0.01）和SDNN（r = 0.66，p <0.01）相關。
同樣，RMSSD與HF功率（r = 0.72，p <0.01）、LF功率（r = 0.74，p <0.01）、VLF功率（r = 0.67，p <0.01）、TP（r = 0.72，p <0.01）和SDNN（r = 0.69，p <0.01）相關。
MHHR也與HF功率（r = 0.77，p <0.01）、LF功率（r = 0.75，p <0.01）、VLF功率（r = 0.66，p <0.01）和TP（r = 0.72，p <0.01）、RMSSD（r = 0.73，p <0.01）和SDNN（r = 0.58，p <0.01）高度相關。

10 分鐘休息狀態

在10分鐘靜息狀態評估中，HF功率與24小時HF（r = 0.71，p <0.01）、LF（r = 0.70，p <0.01）、VLF（r = 0.51，p <0.01）、TP（r = 0.60，p <0.01）、RMSSD（r = 0.60，p <0.01）和SDNN（r = 0.48，p <0.01）相關。
LF功率與24小時LF（r = 0.50，p <0.01）、VLF功率（r = 0.39，p <0.05）、TP（r = 0.44，p <0.05）相關，但與24小時RMSSD或SDNN沒有相關。
靜息狀態記錄中的VLF功率唯一與24小時VLF（r = 0.46，p <0.05）相關。
TP與24小時HF（r = 0.49，p <0.01）、LF（r = 0.50，p <0.01）、VLF（r = 0.52，p <0.01）、TP（r = 0.53，p <0.01）、RMSSD（r = 0.38，p <0.05）和SDNN（r = 0.42，p <0.05）相關。

握力測試

在握力評估中，HF功率與24小時HF（r = 0.58，p <0.01）、LF（r = 0.58，p <0.01）、VLF（r = 0.46，p <0.01）、TP（r = 0.53，p <0.01）、RMSSD（r = 0.55，p <0.01）和SDNN（r = 0.46，p <0.05）相關。
LF功率與24小時HF（r = 0.51，p <0.01）、LF（r = 0.58，p <0.01）、VLF功率（r = 0.54，p <0.05）、TP（r = 0.58，p <0.05）和RMSSD（r = 0.56，p <0.01）相關。
TP與24小時HF（r = 0.58，p <0.01）、LF（r = 0.63，p <0.01）、VLF（r = 0.72，p <0.01）、TP（r = 0.61，p <0.01）、RMSSD（r = 0.63，p <0.01）和SDNN（r = 0.40，p <0.05）相關。

表1
根據初步研究的結果，我們選擇在主要研究中使用1分鐘的快速深呼吸方案。

主要研究
除了24小時評估中的IBIs外，所有的HRV評估都與年齡有顯著的負相關。
相關性最高的是LF（r = -0.521，p <0.01）和HF功率（r = -0.506，p <0.01），
其次是TP（r = -0.455 p <0.01），SDNN指數（r = -0.436，p <0.01），
RMSSD（r = -0.427，p <0.01），和VLF功率（r = -0.377，p <0.05）。
對於1分鐘節奏性深呼吸評估和24小時測量之間的相關性，
最高的相關性是平均IBIs（r = 0.761 p <0.01）及其相關測量HR（0.756 p <0.01）。
IBIs與心率呈反比關係，較大的IBIs等於較低的心率。
心率和IBIs是反映副交感神經和交感神經活動之間相對平衡變化以及自主系統如何對各種壓力或挑戰作出反應和適應的理想指標。
HRV變數與迷走神經介導的HRV來源有最高的相關性。
1分鐘節奏性深呼吸RMSSD與24小時HF功率（r = 0.60，p <0.01），
RMSSD（r = 0.62，p <0.01），LF功率（r = 0.64，p <0.01）呈正相關。
它還與VLF功率（r = 0.57，p <0.01）TP（r = 0.42，p <0.01），
SDNN指數（r = 0.59，p <0.01），和SDNN（r = 0.41，p <0.01）有關。
MIBIR（以毫秒為單位）與24小時迷走神經調節變量也高度相關，
包括HF power（r = 0.52，p <0.01），RMSSD（r = 0.52，p <0.01）和LF power（r = 0.58，p <0.01）。
它還與VLF power（r = 0.49，p <0.01），5分鐘總功率（r = 0.54，p <0.01），
TP（r = 0.37，p <0.01），SDNN index（r = 0.51，p <0.01）和SDNN（r = 0.36，p <0.01）相關。
1分鐘節奏性深呼吸SDNN與24小時HF功率（r = 0.55，p <0.01），
LF功率r =（0.61，p <0.01），VLF功率（r = 0.53，p <0.01），
TP（r = 0.59，p <0.01），RMSSD（r = 0.55，p <0.01），
SDNN指數（r = 0.56，p <0.01），和SDNN（r = 0.40，p <0.01）有關。
表2。

討論和結論

我們研究了短期靜息狀態、1分鐘節奏性深呼吸、
握力和24小時測量之間的HRV測量的相關性。
在我們的實驗室進行的試驗中，我們確保所有的參與者都嚴格遵循了所有的協議。
這對於1分鐘節奏性深呼吸評估尤其重要，
因為參與者在評估期間要盡可能深地呼吸是很重要的。
我們發現許多參與者在能夠熟悉每分鐘六次呼吸的節奏之前，需要一次練習。
從本質上講，1分鐘節奏性深呼吸評估確定了心肺系統在評估時能夠產生的實際最大HRV。這要求參與者在心肺系統的共振頻率下呼吸，並盡可能深地呼吸，
以最大化呼吸驅動（Houtveen、Rietveld和De Geus，2002）。
當振盪系統在特定頻率下出現大幅度突然增加時，就會發生共振。
大多數數學模型顯示，人類心血管系統的共振頻率由心臟和大腦之間的反饋迴路決定
（Baselli等，1994；deBoer，Karemaker和Strackee，1987；Karavaev等，2016），
約為0.1 Hz。
共振是HRV一致性狀態的一個方面，它與自主平衡向增加的副交感神經活動、
增加的心腦同步、增加的血管共振和不同生理振盪系統之間的同步有關
（R. McCraty等，2009年；R. McCraty，Childre，D，2010年；Tiller，McCraty和Atkinson，1996年）。
總的來說，由我們實驗室控制的試驗結果表明，
1分鐘節奏性深呼吸評估不僅與24小時的迷走神經介導的HRV測量有最高的相關性，
而且與VLF功率的相關性也略高於10分鐘靜息HRV。

主要的研究是為了增加試驗結果對1分鐘節奏性深呼吸評估的普遍性。
雖然與24小時的迷走神經介導的HRV和VLF功率的相關性有所降低，但仍然有意義，
而且1分鐘節奏性深呼吸評估中的RMSSD與24小時的HF功率有0.60的相關性，
與LF功率有0.64的相關性，與VLF功率有0.57的相關性。
這是一個重要的因素，因為低頻節律中的低功率與全因死亡的相關性比低頻和高頻帶更強（Tsuji等，1996; Tsuji等，1994），與心律不齊性死亡（Bigger等，1992），創傷後壓力障礙（Shah等，2013）和高炎症（Carney等，2007; Lampert等，2008）有關。
此外，它是時間最短、也相對容易做的評估。
因此，這項研究的結果表明，1分鐘節奏性深呼吸協議是一種有用且潛在重要的測試，可以用於健康風險評估中篩選患者。
當發現低值時，建議進行24小時的評估。

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2020-11-21