Kategorie: Allgemein, BGM

Belastungs- und Regenerationsindex – Teil 1

PNS & SNS: So werden die neuen Parameter gemessen

Was subjektiv als Stress empfunden wird und wie der Körper auf stressige Situation reagiert ist oft sehr unterschiedlich. Wann zeigt der menschliche Organismus also starke Stressreaktionen auf unterschiedliche Belastungen? Und kommt der Körper in Erholungsphasen wirklich zur Ruhe?

Die Analyse der Herzratenvariabilität (HRV) wird zur Bewertung der Funktion des autonomen Nervensystems (ANS) herangezogen, welches aus sympathischen und parasympathischen Anteilen besteht. Die Aktivität des Sympathikus erhöht die Herzfrequenz und die HRV wird verringert. Parasympathische Aktivitäten senken die Herzfrequenz und erhöhen im Gegenzug die HRV.[1] Eine hohe HRV spiegelt die Fähigkeit des Herzens wider, sich an interne und externe physische und psychische Veränderungen anzupassen[2].

Der Regenerationsindex (PNS), berechnet aus drei verschiedenen HRV-Parametern, welche die parasympathische Aktivität abbilden (Mittleres RR-Intervall, RMSSD, SD1), soll die Erholungsfähigkeit des Organismus wiedergeben. Ein Index von null bedeutet, dass der Erholungswert dem normalen Bevölkerungsdurchschnitt entspricht, wobei ein Wert größer null einen besseren Erholungswert indiziert. Ein Wert unter null ist demnach als unterdurchschnittlich zu interpretieren.

Um die sympathischen Aktivitäten des Herzens abzubilden, wird aus drei HRV-Parametern (Mittlere Herzrate, Stressindex, SD2) ein Belastungsindex (SNS) berechnet. Die Interpretation des Belastungsindex ist gleichzusetzen mit dem des Regenerationsindex, wobei ein negativer Wert als positiv zu bewerten ist. Ein hoher Belastungsindex bedeutet also, dass der Organismus gestresst ist. Im Mittel können Belastungs- als auch Regenerationsindex Werte zwischen -3 und +3 annehmen, obwohl im Tagesverlauf bei hohen Stressreaktionen oder hoher körperlicher Aktivität auch höhere Werte erreicht werden können.

 

 

[1] Tarvainen, M.P., Niskanen, J., Lipponen, J., Ranta-aho, P., Karjalainen, P. (2014). Kubios HRV – Heart rate variabilityanalysis software. Computer methods and programs in biomedicine 113, 210-220. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2013.07.024

[2] Fournié, C., Chouchou, F., Dalleau, G., Caderby, T., Cabrera, Q., Verkindt, C. (2021). Heart rate variability biofeedback in chronic disease management: A systematic review. Complementary therapies in Medicine 60, 102750. https://doi.org/10.1016/j.ctim.2021.102750

 

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