Die Variabilität der Herzrate wird in der Medizin wie auch im Sport zunehmend häufiger zur Belastungssteuerung und zur Prädiktion (Vorhersagbarkeit) spezifischer kardiovaskulärer Ereignisse eingesetzt.
Nimmt man eine Ruheherzfrequenz von circa 60 Schlägen pro Minute an, so erfolgen diese Schläge nicht Takt genau wie von einem Metronom gesteuert, sondern variieren in ihren zeitlichen Abständen. Auf eine längere Zeitreihe gemessen, beispielsweise auf 1 Stunde, kann man in diesen zeitlichen Abständen Muster in der Variabilität der Herzrate erkennen. Dabei gilt, je variabler diese Muster sind, man könnte sagen je chaotischer, desto gesünder ist das Herz.
Neben der Erregungsleitung des Herzens, die man mittels EKG ableitet, kann man über die HRV sensitiver und funktioneller Rückschlüsse auf physiologische Belastungen und das vegetative Erregungsniveau ziehen. Dadurch eignet sich die HRV sehr gut zur frühzeitigen Vorhersage kardiovaskulärer Erkrankungen und auch zur Steuerung der sportlichen Ausdauerleistungsfähigkeit, die ja wesentlich von Herz-Kreislauf-Parametern bestimmt wird.
Diese Sensitivität funktioneller Änderungen des Vegetativums zeigen sich beispielsweise darin, dass sich ausgelöster Schmerz sofort in der HRV widerspiegelt oder ein bevorstehender Atemwegsinfekt sich ebenfalls 24-48 Stunden vor Symptombeginn (!) in einer veränderten HRV zeigt.
Um diese Veränderungen zu beschreiben und physiologisch nutzen zu können, ist allerdings eine Mustererkennung innerhalb dieser Variabilität notwendig. Das gelingt nur mit mathematischen Methoden der nichtlinearen Dynamik. D.h. die Mathematik beschreibt die Zustände, die man dann physiologisch interpretiert und in der eingangs erwähnten Vorhersage von Erkrankungen oder eben in der funktionellen Belastungssteuerung einsetzen kann.
Abgenommen wird die HRV auch über ein EKG. Nur dass man eben nicht die Erregungsleitung jedes einzelnen Schlages analysiert, sondern über längere Zeit die Abstände zwischen den einzelnen Herzschlägen. Je umfangreicher und länger diese Zeit Reihen sind, desto genauer wird die Vorhersagbarkeit.
Dr. Gutschow