心率变异阈：推测超重/肥胖青年女性通气阈的有效方法

2020-11-24黄传业潘明玲

中国运动医学杂志 2020年9期

黄传业潘明玲

1 山东体育学院研究生教育学院（济南250102）

2 山东体育学院运动与健康学院（济南250102）

通气阈（ventilatory threshold，VT）是制定适宜运动负荷/强度，有效提高运动表现，预防运动损伤和过度训练的关键依据[1]。在递增负荷运动中，根据通气水平与摄氧量开始非线性增加的拐点来判定VT，通气法已成为非创伤性判定无氧阈的“金标准”[2]。然而这种方法需要昂贵的气体代谢分析仪和经验丰富的技术人员。近些年相关研究发现，随着运动强度逐渐增加，交感神经兴奋性逐渐增强，而副交感神经发生后撤（with⁃draw）的变化拐点，即心率变异阈（HRVT）[3]，是副交感神经兴奋占优势向交感神经兴奋占优势的转折点[4]。

已有研究报道，不同人群HRVT 与VT具有较高一致性[4-6]。HRVT 可能是反映VT 的可靠、简易方法。然而早期关于肥胖中年女性的研究中，基于递增负荷运动中HRV 高频功率（high-frequency power，HFP）变化所判定的HRVT 相应强度显著低于VT[7]。尽管安静状态下HFP 主要反映了副交感神经兴奋性，但是运动引起过度通气干扰了HFP分析[8]，以及运动等级负荷等因素可能削弱了肥胖成年女性HRVT 预测VT 有效性。目前相关研究资料十分匮乏，有待进一步验证。

研究发现，当运动接近HRVT时，副交感神经对心血管系统仍具有保护作用，将降低运动风险事件发生[3]。HRVT 可作为低体力活动者、心血管疾病患者安全运动的临界强度，对于制定个性化运动处方具有指导作用。鉴于HRVT 在运动和康复领域的应用前景，本研究通过跑台递增运动测试验证超重/肥胖青年女性HRVT 与VT 的一致性，为HRVT 在运动实践中推广应用提供方法学依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象

根据世界卫生组织（WHO）关于亚洲地区超重/肥胖人群体重指数判定标准[9，10]，通过海报招募，从济南历城区选取16 名超重或肥胖青年女子（年龄20.8 ±1.2 岁，身高167.1 ± 6.0 cm，体重71.5 ± 5.6 kg，BMI 25.8 ± 1.4 kg/m2，体脂百分比31.3% ± 1.8%，收缩压111.2 ± 7.2 mmHg，舒张压70.8 ± 6.6 mmHg，VO2peak34.4 ± 2.9 ml/kg/min，HRpeak191.4 ± 7.9 beats/min）为研究对象。所有受试者无规律性体育锻炼习惯，无任何呼吸系统疾病、心血管疾病等慢性疾病或临床症状，未服用任何药物。受试者了解本研究内容及实验流程后，自愿参与本研究并签署知情同意书。本研究得到了学校人体与动物运动科学伦理委员会许可。

1.2 实验设计

参考美国运动医学会（ACSM）“健康评价和风险评估”方法[11]，制定健康和身体活动问卷，排除各种慢性疾病，筛选无规律性体育锻炼者，进行一般身体形态和医学机能检查。进行预实验后，所有受试者均完成一次逐级递增负荷跑台（Pulsar，h/p/cosmos，Germany）运动，确定其摄氧量峰值（VO2peak）、峰值心率（HRpeak）和通气阈（VT）。采用心率表（Polar RS800cx，Kempele，Fin⁃land）记录递增负荷运动中HR和R-R间期信号。R-R间期信号分析HRV参数，包括相邻R-R间期差值的均方根（RMSSD）和非线性分析Poincaré 散点图短轴参数SD1。Time-varying 分析运动中RMSSD和SD1时序变化特征判定HRVT。比较受试者VT 与HRVT 对应心率（HR）和摄氧量（VO2）结果一致性。由两名实验技术人员独立判定VT和HRVT，取平均值进行分析；若两人的判定结果不一致（差异值＞3%）时，由第三名研究人员进行核对判定。

受试者实验前2天不做任何剧烈运动。运动测试当日饮食清淡，不饮用含有咖啡因或酒精类饮料。运动测试前3 h 禁食。所有测试在温度（26.1°C ± 0.6°C）和湿度（50.5% ± 6.9%）相对恒定的实验室中进行。

1.3 形态学测试

采用电子身高体重计（HHTC/ST-300，China）测量受试者身高和体重，体重指数（BMI）=体重（kg）/身高（m）2。使用欧姆龙体成分分析仪（KaradaScan HBF-371，Japan）测试受试者体脂百分比，受试者在测试前禁食3 h，取两次测试结果的平均值。

1.4 运动测试

改良Domingo等[12]研究中跑台递增运动方案，测试VO2peak和VT，同时记录受试者运动中HR和R-R间期信号。起始速度为7 km/h，每分钟增加0.8 km/h，当受试者运动心率达到90%最大心率预测值（220-年龄）时，保持速度不变，每1 min 增加0.8%坡度，至受试者无法维持既定跑速为止。采用CORTEX便携式气体代谢分析仪（Metamax3B，Biophysik GmbH，Leipzig，Germa⁃ny），每口气法分析运动气体代谢水平。正式使用前，根据仪器使用说明书对气体代谢分析仪进行压力、容量和标准气体校正。VO2peak为每30 s 平均摄氧量（VO2）的最高值。根据Gaskill等[13]研究，综合使用等价通气当量、过量CO2和V-slop 三种方法，提高判定VT的准确性和可信度。同时确定受试者VT 相应的心率（VT-HR）和摄氧量（VT-VO2）。

1.5 HRVT判定

Polar RS800cx 心率表记录递增负荷运动中HR 和R-R间期信号，采样频率为1000 Hz[12，14]。通过PolarTM⁃Protrainer 软件（Polar Electro）下载R-R 间期信号，Ku⁃biosTMHRV Premium 3.1.0 软件（Biomedical Signal Analysis Group of Applied Physics，University of Kuo⁃pio，Finland）修正伪差后，通过Time-varying HRV 分析递增负荷运动中每1 min R-R间期信号[12]。因RMSSD和SD1 主要反映副交感神经兴奋性，且受呼吸运动影响小[8]，主要根据RMSSD 和SD1时序变化拐点判定HRVT（图1和图2）。RMSSD 判定HRVT（TRMSSD）标准：在相邻两个负荷等级阶段，RMSSD值趋于平稳，不再显著性降低的起始拐点即为HRVT[15]。SD1判定HRVT（TSD1）标准：连续两个负荷等级SD1差值低于1 ms，SD1不再发生显著性变化的起始拐点即为HRVT[16]。同时分别确定TRMSSD与TSD1相应的运动HR（TRMSSD-HR、TSD1-HR）和VO2（TRMSSD-VO2、TSD1- VO2）。

图1 受试者TRMSSD推算VT示意图

图2 受试者TSD1推算VT示意图

1.6 统计学分析

采用SPSS 21.0和MedCalc11.4进行数据统计。数据是否符合正态分布采用Kolmogorov-Smirnov 检验。采用单因素重复测量方差分析比较3种方法结果的差异性，当主效应呈显著性差异时，使用Bonerroni进行组间比较分析。采用Pearson 相关分析两种测试结果的相关性。为了进一步验证HRVT推测VT的有效性，采用Bland-Altman散点图分析结果一致性。所有数据均采用平均值±标准差（±s）表示，P＜0.05 为差异具有统计学意义。

2 结果

所有受试者均完成递增负荷运动测试。根据递增负荷运动中RMSSD 和SD1时间变化趋势，分别判定HRVT 相应的HR、%HR2peak、VO2、%VO2peak与VT-HR、VT-%HR2peak、VT-VO2、VT-%VO2peak差异无统计学意义（P＞0.05，表1）。Pearson 相关分析结果（表2）表明，HRVT（TRMSSD与TSD1）相应的HR、VO2分别与VT-HR、VT-VO2呈正相关（P＜0.05）。

表1 受试者VT和HRVT对应各指标均值比较（n=16）

表2 受试者VT与HRVT相应的HR、VO2相关系数（n=16）

为了进一步分析TRMSSD和TSD1推测通气阈的有效性，采用Bland-Altman 散点图（图3～6）分析发现，测试结果均值偏差极小（趋近于0），散点介于95%一致性界限（± 1.96s）内，表明结果一致性高。

图3 VT-HR与TRMSSD-HR散点图（n=16）

图4 VT-HR与TSD1-HR散点图（n=16）

图6 VT-VO2与TSD1-VO2散点图（n=16）

3 讨论

本研究通过RMSSD 和SD1观察到，超重/肥胖青年女性副交感神经兴奋性随运动强度增加而逐渐降低，运动强度分别接近58.0%VO2peak和57.5%VO2peak时，RMSSD 与SD1趋于平稳，不再明显降低，此变化拐点（HRVT）相应运动强度与VT强度高度吻合。结果支持了Queiroz 等的研究报道：RMSSD、SD1判定的HRVT 与VT 具有较好的一致性，与受试者身体质量指数（BMI）无关[4]。虽然超重/肥胖个体表现出过高交感神经兴奋性[17]，但是未能削弱HRVT推测VT的有效性。

与本研究结果不同，Shibata 等通过HRV高频功率（HFP）判定肥胖中年女性HRVT，其相应运动强度低于VT（P＜0.05）[7]。有研究报道，运动中HFP 受呼吸频率与潮气量影响；当运动接近VT 时，呼吸频率增高可导致低估HFP，但RMSSD 和SD1受呼吸运动影响较小[8]。采用不同HRV（时域、频域或非线性）参数判定HRVT是造成研究结果不一致的可能原因。

本研究Bland-Altman散点图分析结果提示，HRVT与VT相应的HR、VO2具有较高的一致性。然而，Quin⁃art 等采用每3 min 小负荷逐级递增（男15 W，女10 W）功率车运动，基于RMSSD 确定的TRMSSD-HR 与VTHR 高度相关，但是TRMSSD-HR 与VT-HR 存在较大差异（bias=21.90 beats/min）[18]。运动方案特征不同也可能影响HRVT 推测VT 强度的有效性。本研究采用每1 min 逐级递增跑台运动方案，受试者基本在9～12 min内完成运动至力竭。在Quinart 等的研究中，每级负荷运动3 min 可获得较为稳定的R-R 信号，但是相邻两级负荷运动心率增加幅度大（约为15 beats/min）[18]。另外，这种小负荷递增负荷踏车运动持续时间较长（约25 min运动结束）[18]，可能引起下肢肌肉过早疲劳以及心理压力，反而增大判定TRMSSD-HR与VT-HR的不确定性。Cunha等研究似乎进一步拓展了上述观点，该研究设计了跑步、步行和蹬车3 种个性化递增负荷运动方案，均采用每1 min逐级递增负荷，递增运动力竭时间控制在8～12 min，结果显示3 种递增负荷运动中判定的HRVT与VT均表现较高一致性[19]。如何优化运动方案提高HRVT推测VT的效度有待今后深入探讨。

在本研究中，超重/肥胖青年女性VT和HRVT出现时间基本吻合现象，可能是运动骨骼肌神经代谢（neu⁃romentabolic）和中枢神经系统整合作用的结果[20]。研究发现，当运动强度达到50%～60%VO2peak时，副交感神经对HR调控完全后撤，此时糖酵解速率开始增大并出现乳酸堆积，相应地引起通气量和CO2排出量呈非线性增加，以缓冲代谢酸性物质[15]。此外，大强度运动使更多Ⅱ型肌纤维被募集，通过肌肉Ⅲ型和Ⅳ型神经纤维（压力感受器和代谢性感受器）兴奋将信息上传至中枢神经系统，反射性引起副交感神经兴奋性降低，交感神经兴奋性增加[21]。副交感神经后撤致使HRV减小、HR增加，从而引起心输出量增加，促进运动骨骼肌血液重新再分配，以满足肌肉能量代谢需求[22]。VT 与HRVT出现时间点相吻合的生理学机制仍有待进一步阐明。

VT-HR 常被用于设定有氧运动强度。本研究Bland-altmand散点图分析结果显示，超重/肥胖青年女性HRVT 对应HR 与VT-HR 均值偏差低于3 beats/min。这与正常体重者获得的HRVT 和VT相应心率的一致性相近或更高[4，19]。尽管本研究未验证RMSSD与SD1确定HRVT的可靠性，但是早期肥胖少年[6]、健康青年[3]和中老年人[23]HRVT研究证据表明，基于RMSSD或SD1判定的HRVT 结果表现出较高的重复性。与乳酸阈和通气阈不同，HRVT操作简单、经济，不需要昂贵仪器设备。使用心率遥测表记录的R-R 间隔信号，通过软件分析递增负荷运动过程中HRV 的时序变化特征推测VT。

综上所述，HRVT 也是推测超重/肥胖青年女性VT的可行替代方法。但在实际应用中，要综合考虑递增负荷运动方案、HRV参数选择等因素的限制，从而提高HRVT 反映VT 的有效性。另一方面，当运动超过HRVT 强度时，副交感神经将完全受抑制[7]，增大运动心脏事件发生几率。HRVT 对具有高危风险并发症的超重/肥胖个体运动强度制定具有重要参考价值。本研究未观察超重/肥胖青年女性运动训练前后HRVT的变化，HRVT能否反映运动训练后适应性变化有待今后深入探讨。