Validity of spectral analysis based on heart rate variability from 1‐minute or less ECG recordings

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作者
Naomi Takahashi,Akira Kuriyama,Hoshinori Kanazawa,Yoshimitsu Takahashi,Takeo Nakayama
出处
期刊:Pacing and Clinical Electrophysiology [Wiley]
卷期号:40 (9): 1004-1009 被引量:20
标识
DOI:10.1111/pace.13138
摘要

Abstract Background To broaden the utility of heart rate variability (HRV) in clinical medicine and mass screening, results based on shorter electrocardiogram (ECG) recordings require validation with those based on standard 5‐minute recordings. We investigated the association between HRV variables obtained from 5‐minute ECGs with those obtained from ECGs shorter than 5 minutes. Methods Twenty‐two participants aged 20–69 years underwent 5‐minute resting ECG recordings in the supine position with natural breathing. Spectral analysis using MemCalc method was performed to calculate high‐frequency (HF, which required at least 10 seconds) and low‐frequency (LF, which required at least 30 seconds) components. Participants were not strictly preconditioned as in previous experimental studies in order to simulate a setting similar to that of a general health checkup. Associations of each variable between the 5‐minute ECG recordings and those for shorter recordings were examined by Pearson's correlation coefficients and Bland‐Altman plots. Results HF and LF components were log‐transformed based on their distributions. Correlation coefficients between 5‐minute data and shorter recordings in the supine position with natural breathing ranged from 0.80 to 0.91 (HF by 10‐second recording, 0.80; LF by 30‐second recording, 0.83, respectively). Bland‐Altman plots showed that gaps between the values from both methods slightly increased as the HF and LF component values increased. Conclusions Although slight proportional errors were possible, values from standard 5‐minute and shorter recordings in the supine position were strongly correlated. Our findings suggest that shorter ECG data without strict preconditioning can be reliably used for spectral analysis.
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