Articles

Frontiers in Cardiovascular Medicine

wprowadzenie

heart rate variability (HRV) wyznacza ciągłe oscylacje kolejnych odstępów RR wokół średniej wartości (1, 2). Ocena HRV za pomocą analizy widmowej mocy umożliwia ekstrakcję modulacji współczulnych i przywspółczulnych (vagal) tętna (HR). Rzeczywiście, HRV wynika z równowagi dynamicznej generowanej przez koaktywację, Ko-hamowanie lub wzajemną aktywację / hamowanie zarówno współczulnego, jak i przywspółczulnego układu nerwowego (3). HRV jest więc wskaźnikiem regulacji autonomicznego układu nerwowego. Jest to szczególnie istotne w medycynie, ponieważ długotrwałe zaburzenie równowagi autonomicznej jest związane z różnymi zaburzeniami somatycznymi i psychicznymi (4).

terminologia medytacji odnosi się do grupy praktyk mentalnych mających na celu poprawę ogólnego samopoczucia i zmniejszenie stresu. Medytacja byłaby korzystna w przypadku szerokiego zakresu zaburzeń (takich jak lęk, depresja, ból) i wywierałaby pozytywny wpływ na HRV poprzez zwiększenie napięcia błędnego. Wykazano, że HRV jest modulowany podczas medytacji i praktyki jogi (5, 6), co pozytywnie wpływa na równowagę sympatykowagalną. Medytacja Heartfulness (HM) jest praktyką medytacji opartej na sercu, mającą na celu osiągnięcie równowagi umysłu (7). Uczestnicy kierują swój umysł w stronę serca. Korzystny wpływ na wypalenie zawodowe i emocjonalne samopoczucie odnotowano niedawno (7).

chociaż HM jest stosowany regularnie w wielu krajach, jego wpływ na HRV jest nieznany. Nasze dwa cele to: (1) ocena, czy HM zwiększa HRV i resztkową HRV (rHRV), (2) Ocena wpływu rytmu oddychania (spontanicznie przyjętego przez medytujących podczas HM) na HRV i rHRV, biorąc pod uwagę krytyczne znaczenie wzorców oddechowych na widmach HRV (8).

metody

badanie zostało zatwierdzone przez Komitet etyczny ULB Erasme (indeks 2016-521). Wszyscy uczestniczący uczestnicy podpisali pisemną świadomą zgodę po pełnym wyjaśnieniu procedur eksperymentalnych i przed eksperymentem.

badani

badaliśmy wpływ HM na HRV i rHRV w grupie 26 zdrowych osób (17F/9M; średni wiek ± SD: 50, 5 ± 8, 6 lat). Uczestnicy regularnie praktykowali tę formę medytacji na co dzień (średni czas trwania praktyki ± SD: 13,1 ± 7,4 lat). W badaniu wzięło udział łącznie 30 osób. Dane nie były analizowane U 4 osób z powodu artefaktów zapisu EKG. Przedstawione wyniki odpowiadają n = 26 osobom.

kryteria włączenia i wykluczenia

każdy uczestnik praktykował HM przez 1 h dziennie przez minimum 4 lata. Wszystkie osoby nie były palaczami i nie cierpiały na przewlekły alkoholizm. Nie mieli historii chorób układu oddechowego, serca i neurologicznych, takich jak udar mózgu, guz mózgu, deformacja mózgu, epilepsja, interwencja neurochirurgiczna, migrena, uraz czaszki, depresja, choroba Parkinsona, zaburzenia tonalne. Żaden z nich nie miał wszczepialnego rozrusznika serca. Nie przyjmowali żadnych leków psychotropowych ani środków odurzających.

uczestnicy zostali poproszeni o nie spożywanie alkoholu w ciągu 12 godzin, kawy / herbaty w ciągu 3 godzin i nie mogli uprawiać sportu podczas 12 godzin przed eksperymentem.

kwestionariusze

wykorzystano następujące kwestionariusze:

– Freiburg Mindfulness Inventory (FMI): wersja francuska była używana przed eksperymentem do pomiaru dyspozycyjności uważności w codziennych czynnościach. Wynik jest związany z wieloletnim doświadczeniem.

– Mindfulness Attention Awareness Scale (MAAS)

uwaga jest wspólną cechą różnych rodzajów medytacji i wydaje się poprawiać w miarę zdobywania doświadczenia przez medytujących. Każdy z badanych został poproszony o wypełnienie kwestionariusza przed eksperymentem w celu zmierzenia uwagi poprzez subiektywne doświadczenia.

– kwestionariusz głębokości medytacji (MEDEQ)

po 30-minutowym zapisie EKG w medytacji, każdemu podmiotowi przesłano raport własny do pomiaru głębokości stanu medytacyjnego. Zaadaptowany z MEDEQ przez Ott w 2001 i Thomas and Cohen (9), kwestionariusz ten składa się z wizualnej skali analogowej ocenionej od 0 (Brak medytacji) do 10 (najgłębszy stan medytacji). Dodaliśmy 4 Znaki czasu, aby mieć takie samo odniesienie do EKG dla 30-minutowego stanu medytacji i porównać dane dotyczące samodzielnego raportowania dla każdego medytującego i zapisu EKG.

Monitorowanie tętna i oddychania

nieinwazyjne monitorowanie przeprowadzono przy użyciu rejestratora danych IWorx 214 (iworx, Dover, USA). Urządzenie zawiera wzmacniacz potencjału Duo channel bio. Przewody są podłączone do zbierania danych EKG za pomocą pięciu elektrod umieszczonych na nadgarstkach i kostkach zgodnie z zaleceniami Association for the Advancement of Medical Instrumentation. Kolejny kabel jest podłączony do monitora oddechowego RM-204 wykorzystującego technologię piezoelektryczną do śledzenia względnej głębokości i częstotliwości oddychania. Element pomiarowy jest zamontowany w pasie, który opina się wokół klatki piersiowej testera. Oprogramowanie Labscribe 2 zostało wykorzystane do zbierania i analizy danych z przewodów EKG I I II oraz oddychania.

parametry HRV

HRV obliczono z przedziałów R-R, jak opisano wcześniej (1, 2). Sąsiednie interwały RR oceniano dla każdego uczestnika badania w 4 okresach: podczas okresu odpoczynku, podczas medytacji (w głębi medytacji, na końcu) i podczas narzuconego okresu rytmu oddechowego.

oceniliśmy HRV:

– (a) w spoczynku

– (b1) podczas głębokiej medytacji

– (b2) pod koniec medytacji

– (C) podczas „tempo oddychania”: okres kontrolny z rytmem oddechowym narzuconym przez sygnał słuchowy. Narzucony rytm oddychania był identyczny z rytmem spontanicznym rejestrowanym podczas medytacji.

obszar pod krzywą pików widmowych w zakresie częstotliwości 0.01–0.4, 0.01–0.04, 0.04–0.15, i 0,15–0,40 Hz zostały zdefiniowane jako moc całkowita (TP), moc bardzo niskiej częstotliwości (VLFP), moc niskiej częstotliwości (LFP) i moc wysokiej częstotliwości (HFP), odpowiednio.

aby znormalizować VLFP, LFP i HFP, użyliśmy mocy w zakresie częstotliwości 0,01–0,4 Hz (1, 2). Znormalizowany VLFP (NVLFP = VLFP/TP) jest wskaźnikiem wycofania pochwy, modulacji renina-angiotensyna i termoregulacji (10). Znormalizowana moc niskich częstotliwości (nLFP = LFP/TP) reprezentuje indeks połączonej modulacji współczulnej i wagalnej (11), A Indeks baroreflex (12, 13), a znormalizowana HFP (nHFP = HFP/TP) odpowiada indeksowi modulacji wagalnej. Stosunek mocy niskiej / wysokiej częstotliwości (LHR = LFP/HFP) jest wskaźnikiem równowagi sympatykowagalnej.

częstość oddechów

częstość oddechów określono w oddechach / min (bpm).

pozostały HRV

widmo mocy HRV zostało rozłożone na funkcję prawa mocy i pozostałą część HRV (1, 2),

PSD=Frg·rPSD = 10Y·Frqs * Rpsd,

gdzie PSD jest tradycyjną gęstością widmową mocy, Frg jest funkcją regresji liniowej między logiem (PSD) i logiem(Frq) z nachyleniem „s” I przechwytywaniem Y „Y” w zakresie częstotliwości od >0 Hz do częstotliwości Nyquista, „rg” oznacza regresję, Frq to częstotliwość, a rPSD to pozostały PSD. Frg jest funkcją prawa mocy Frq o wykładniku „s”i stałej normalizacji 10Y.

podobnie jak w definicji tradycyjnych miar HRV, pole pod krzywą pików widmowych w zakresie 0.01–0.4, 0.01–0.04, 0.04–0.15, i 0,15-0,40 Hz w widmie mocy resztkowej zdefiniowano odpowiednio jako rezydualną moc całkowitą (rTP), rezydualną moc bardzo niskiej częstotliwości (rVLFP), rezydualną moc niskiej częstotliwości (rlfp) i rezydualną moc wysokiej częstotliwości (rHFP). Znormalizowane rVLFP (nrVLFP = rVLFP/rTP), znormalizowane rlfp (nrlfp = rLFP/rTP), znormalizowane rHFP (nrHFP = rHFP/rTP) i rezydualny stosunek mocy niskiej/rezydualnej wysokiej częstotliwości (rLHR = rLFP / rHFP) zostały zdefiniowane w podobny sposób jak w przypadku tradycyjnych miar HRV.

procedury statystyczne

analiza statystyczna została przeprowadzona przy użyciu Matlab i Sigmaplot® (Jandel Scientific, Niemcy). Obliczono statystyki opisowe. Wyodrębniono średnią, medianę, kwartyle i wartości SD. Istotność statystyczna została ustalona na 0,05.

normalność danych oceniano za pomocą testu Shapiro-Wilka. Aby sprawdzić różnicę parametrów EKG między Warunkami, przeprowadzono nieparametryczną analizę wariancji szeregów za pomocą testu Friedmana. Gdy test Friedmana był pozytywny, analizę post-hoc przeprowadzono za pomocą testu rangi Wilcoxona. Porównano rytm oddechowy w spoczynku i w okresach medytacji z testem Studenckim T.

wyniki

wpływ HM na HRV i rHRV

typowy przykład wpływu HM na widma HRV dla jednego pacjenta przedstawiono na fig. HM spowodowało zmniejszenie odchylenia standardowego odstępów RR (SDRR), współczynnika zmienności odstępów RR (CVRR) i mocy całkowitej (TP).

1
www.frontiersin.org

Rysunek 1. Widmo HRV, widmo szczątkowe HRV i funkcja prawa mocy przedstawiciela uczestnika. Góra, przed HM; środkowe górne panele, środek HM; środkowe dolne panele, ostatnie 2 min HM; dolne panele, nałożone oddychanie po HM. We wszystkich stadiach HM i po HM, bardzo niskiej częstotliwości część rHRV jest zmniejszona, niskiej częstotliwości część rHRV jest zmniejszona, podczas gdy wysokiej częstotliwości część rHRV jest wzmocniona.

Tabela 1 pokazuje, że podczas okresu głębokiej medytacji B1, SDRR, CVRR i TP były znacznie zmniejszone w porównaniu z tymi środkami w spoczynku a, a LFP, nLFP i nrLFP były znacznie zwiększone w porównaniu z tymi środkami w okresie kontrolnym c, kiedy rytm oddechowy był rytmiczny zgodnie z rytmem spontanicznym. Pod koniec medytacji B2, LFP, rLFP, nLFP, nrLFP, LHR i rLHR zostały zwiększone, podczas gdy rVLFP, nHFP i nrHFP zostały zmniejszone w porównaniu do odpowiednich środków HRV i rHRV w okresie kontrolnym oddychania w tempie c. w okresie kontrolnym oddychania w tempie C, SDRR, CVRR, TP, LFP, rLFP, nLFP, nrLFP, LHR i NRHFP. rlhr zmniejszono, podczas gdy NHFP i nrhfp zwiększono, w porównaniu z odpowiednimi środkami HRV i RHRV w spoczynku a.

tabela 1
www.frontiersin.org

Tabela 1. Porównanie środków HRV i rHRV wśród osób w spoczynku (a), podczas głębokiego leczenia (b1), na końcu leczenia (b2) i w okresie kontrolnym (c).

wpływ HM na parametry oddechowe

częstość oddechów była znacząco wyższa (p < 10-5 w b1 i p = 0,02 w b2) podczas medytacji w porównaniu ze stanem spoczynku (ryc. 2) Jak pokazano na ryc. 3, istnieje znacząca dodatnia zależność liniowa pomiędzy wzrostem głębokości medytacji a częstością oddechów (ρ = 0,9685, p = 0,02). Jak pokazano na fig. 4, Amplituda oddechowa była znacząco niższa podczas medytacji b1 i b2 w porównaniu do stanu spoczynku (p ≤ 0,0006). Ponadto istnieje słabo znacząca ujemna korelacja między amplitudą oddechową a głębokością medytacji (rysunek 5; ρ = -0,3297, p = 0,05).

2
www.frontiersin.org

Rysunek 2. Środki i SD rytmu oddechowego w spoczynku (a) i podczas medytacji (b1) (b2). i*p = 0, 02; * * p < 10-5.

3
www.frontiersin.org

Rysunek 3. Liniowa korelacja między szybkością oddechu a głębokością mediacji (ρ = 0,9685, p = 0,02).

4
www.frontiersin.org

Rysunek 4. Amplituda oddechu podczas medytacji (b1) i (b2)oraz podczas kontrolowanego okresu oddychania (c). Amplituda jest wyrażona jako procent stanu spoczynku. *p = 0, 04; **P = 0, 0006; ***p = 0, 0005; *** * p = 0, 0002.

5
www.frontiersin.org

Rysunek 5. Liniowa korelacja między amplitudą oddechową a głębokością medytacji (ρ = -0,3297, p = 0,05).

dyskusja

celem naszych badań było zbadanie wpływu HM na autonomiczny układ nerwowy oraz potencjalnego wpływu rytmu oddychania na HRV i rHRV. Stwierdziliśmy zmniejszenie niektórych działań HRV i rHRV podczas HM. W przeciwieństwie do badań wykorzystujących inne rodzaje medytacji, nie stwierdzono zwiększonego przywspółczulnego tonu podczas HM.

spadek SDRR, CVRR i TP oraz wzrost LFP, nLFP i nrLFP podczas okresu głębokiej medytacji w porównaniu z tymi w stanie spoczynku sugerowały, że globalna modulacja wagalna została stłumiona, podczas gdy modulacje współczulne i baroreflex osób zostały wzmocnione podczas głębokiego leczenia. Wzrost LFP, nLFP i nrLFP podczas okresu głębokiej medytacji w porównaniu z tymi podczas dynamicznego oddychania sugerował, że głęboka medytacja może zwiększyć zarówno modulacje wagalne, jak i współczulne oraz baroreflex badanych. Pod koniec medytacji wzrost LFP, rLFP, nLFP, nrLFP, LHR i rLHR oraz spadek rVLFP, nHFP i nrHFP sugerowały również, że modulacja wagalna została zmniejszona, podczas gdy modulacja współczulna i baroreflex zostały zwiększone przez głęboką medytację, w porównaniu z przyspieszonym oddychaniem.

wpływ dynamicznego oddychania na autonomiczną modulację nerwową można również zaobserwować, porównując pomiary HRV i rHRV podczas dynamicznego oddychania z tymi w spoczynku. Zmniejszenie SDRR, CVRR, TP, LFP, rLFP, nLFP, nrLFP, LHR i rLHR oraz wzrost nHFP i nrHFP podczas dynamicznego oddychania sugerowały, że tempo oddychania może tłumić modulację współczulną i baroreflex oraz wzmacniać modulację vagal.

warto zauważyć, że efekty medytacji na indeksy HRV były bardzo podobne do efektów medytacji na indeksy RHRV z wyjątkiem TP i rTP. Jest to zrozumiałe, ponieważ rTP jest pozostałą mocą całkowitą po usunięciu funkcji prawa mocy ze spektrum HRV. Pomimo niektórych badań podkreślających różnice w rytmie oddechowym w spoczynku (14) związane z latami praktyki, w naszym eksperymencie nie mogliśmy zaobserwować żadnej korelacji między doświadczeniem a zmniejszeniem rytmu oddechowego w spoczynku.

aby ocenić zmiany, które mogą być nabyte przez lata praktyki medytacyjnej, zastosowano skalę samoskalowania, tak jak w innych badaniach (15-17). W tym celu wykorzystaliśmy MAAS i FMI do oceny poprawy zdolności uwagi i uważności. Ale wyniki nie wykazały żadnej korelacji między wynikami a latami doświadczenia.

niewiele badań nad medytacją oceniło głębię medytacji. Jednak stan medytacyjny jest stanem subiektywnym, który może się różnić z jednej chwili na drugą. Kwestionariusz głębokości medytacji (jedyny kwestionariusz, który znaleźliśmy w literaturze) zaadaptowany z Ott (18) i Thomas and Cohen (9) został przekazany podmiotowi, aby upewnić się, że podmiot był dobrze zanurzony w medytacji podczas nagrywania danych. Wybraliśmy eksperymentujących „medytujących”, którzy byli świadomi jakości swojego stanu medytacji. Kwestionariusz głębokości medytacji został przesłany uczestnikom zaraz po zakończeniu praktyki medytacyjnej. Nasze podejście jest podobne do skali bólu stosowanej w różnych ustawieniach medycznych i chirurgicznych w celu określenia ciężkości, rodzaju i czasu trwania bólu. Podobnie, możemy obliczyć głębokość medytacji, punktując ją od 1 do 10, przy czym 10 reprezentuje najgłębszy stan medytacji. Jest to ograniczenie naszego badania, ponieważ polegamy na odczuciu uczestnika. Nawet jeśli to narzędzie jest subiektywne, pozwoliło nam oszacować korelację między głębokością medytacji a zmianą szybkości oddychania u badanych.

dane te wykazały znaczącą liniową korelację między głębokością medytacji a szybkością oddychania. Innymi słowy, głębszy jest stan medytacyjny, a wyższy jest szybkość oddychania. Zgodnie z naszą wiedzą korelacja ta nie została jeszcze zaobserwowana w innych badaniach.

wykazaliśmy, że HM nie zmodyfikowało tętna, ale znacznie zmniejszyło HRV (SDRR, CVRR, TP, VLFP, LFP, HFP, LHR). Jeśli przyjrzymy się bliżej rezultatom, które uzyskaliśmy podczas medytacji, wzrost samego HFnorm, który może odzwierciedlać modulację przywspółczulnego podczas medytacji. Ale ten wzrost nie jest wystarczająco znaczący w porównaniu do stanu reszty. Podczas gdy wszystkie zmienne HRV zmniejszają się podczas medytacji, wzrost ten można częściowo wyjaśnić bardzo znaczącym spadkiem niskich częstotliwości (w wartościach bezwzględnych i w jednostkach znormalizowanych). Tak więc, jeśli występuje znaczny spadek LF, HFnorm może wzrosnąć w nadmierny sposób, podczas gdy HF w całkowitym spektrum zmniejsza się. Zjawisko to zostało już podkreślone przez Krygiera i wsp. (17).

zastosowanie zmiennych w wartościach bezwzględnych lub w jednostkach znormalizowanych może również wyjaśnić rozbieżność wyników uzyskanych pod względem częstotliwości w badaniach w celu interpretacji wzrostu przywspółczulnego tonu podczas medytacji. W rzeczywistości niektóre badania obserwują wzrost niskich częstotliwości (LF) interpretowany jako modulacja układu przywspółczulnego lub współczulnego lub przypisywany stopniowi wiedzy podmiotu lub wymaganemu zadaniu (19-21) lub powolnemu oddechowi (22). Z kolei inne badania przypisywały wzrost HRV wzrostowi znormalizowanych wysokich częstotliwości (HF) wraz ze spadkiem znormalizowanych LFs i interpretowały go jako przewagę tonu błędnego (17, 23, 24). Tabela uzupełniająca 1 podsumowuje wyniki opublikowane w literaturze, wykazując rozbieżności między badaniami w związku z rodzajami medytacji.

oprócz interpretacji, którą każdy autor może dać tym zmiennym, możemy również zaobserwować, że parametry oddychania i rodzaj medytacji mogą wyjaśnić niejednorodność wyników pod względem częstotliwości. Badanie przeprowadzone w 2015 roku próbujące odpowiedzieć na pytanie ” czy medytacja jest zawsze relaksująca?”pokazał, że w zależności od rodzaju medytacji, różnice częstotliwości są różne. Doszli do wniosku, że medytacja z obserwacją myśli i medytacja z miłością prowadziły do zwiększonej stymulacji układu współczulnego w porównaniu z medytacją oddechową (25).

nasze odkrycie wykazało, że oba warunki, ” medytacja „i” tempo oddychania ” miały wpływ na zmniejszenie zmiennych, takich jak odchylenie standardowe odstępów RR (SDRR), współczynnik zmienności RR (CVRR) i całkowita moc spektralna (TP). Jednak skutków tych dwóch warunków nie można rozróżnić statystycznie. Tak więc nie pozwoliło nam to na wyciągnięcie wniosków z efektu medytacji różniącego się od oddychania pod względem ogólnego spadku HRV.

z drugiej strony, statystycznie znaczący spadek częstotliwości niskich częstotliwości (LF) (LFP, rLFP, nLFP, nrLFP) i stosunku niskiej/wysokiej częstotliwości (LHR) byłby spowodowany wyłącznie efektem oddychania. Jedynym statystycznie znaczącym wzrostem widma HRV były znormalizowane wysokie częstotliwości (HFnorm), które również wynikałyby wyłącznie z efektu oddychania.

rytm oddechowy jest często związany z dobrym samopoczuciem psychicznym, a medytacja wydaje się prowadzić do jego zmniejszenia Wielgosz et al. (14), Nijjar et al. (23). W naszych badaniach rytm oddechowy osób znacznie wzrósł podczas medytacji w porównaniu do stanu spoczynku. Amplituda oddechu to kolejne ważne dane, które należy wziąć pod uwagę w tej analizie. Rzeczywiście, w porównaniu do stanu „medytacji”, Amplituda oddechu w stanie „tempo oddychania” jest znacznie wyższa. Tester musi zatem oddychać w zakresie i częstości oddechów wyższej niż ta, którą ma w spoczynku, a więc w stanie bliskim hiperwentylacji.

postawa i oddychanie mogą wpływać na HRV. Najbardziej decydującym czynnikiem w amplifikacji HRV jest powolny i głęboki rytm oddychania (26). Gwałtowny oddech lub hiperwentylacja miałyby wpływ na HRV, ale spowodowałyby wzrost HFnorm, co może wynikać ze zwiększonej objętości pływów i szybkości oddychania (27). Critchley i in. (28) zbadano wpływ niedotlenienia i powolnego oddychania na HRV i oceniono substraty nerwowe za pomocą fMRI. Podczas niedotlenienia zauważono zmniejszenie HRV i zahamowanie barorefleksu, co jest reprezentowane przez zmniejszenie LF. Autorzy odkryli, że aktywność rdzenia grzbietowego i pontine korelują dodatnio z objętością pływów i korelują odwrotnie z częstością serca. Aktywność w rdzeniu rostrowym była skorelowana z ciśnieniem krwi i HRV. Spekulujemy, że zmiany w tych ośrodkach ściśle związane z regulacją współczulną mogą wyjaśniać wpływ HM na ton współczulny. W celu sprawdzenia tej hipotezy należy przeprowadzić badanie fMRI połączone z pomiarami układu sercowo-naczyniowego i oddechowego. Badanie na temat skutków relaksacji i hiperwentylacji u osób niespokojnych pokazuje, że relaksacja tak naprawdę nie wpływa na HFnorm i HRV. Jednak hiperwentylacja powoduje zmniejszenie HRV i wzrost HFnorm, tak jak w naszym badaniu (29).

wniosek

odkryliśmy, że HM może wywołać tłumienie globalnej modulacji wagalnej i zwiększyć modulację współczulną i baroreflex. Ponadto narzucony rytm oddychania może tłumić modulację współczulną i wzmacniać modulację wagalną. W przeciwieństwie do badań wykorzystujących inne rodzaje medytacji, nie zidentyfikowaliśmy dowodów zwiększonego tonu błędnego podczas HM. Nasze wyniki sugerują, że zmiany w oddychaniu, które występują podczas medytacji, wpływają na HRV.

Deklaracja Etyczna

badanie zostało zatwierdzone przez Komitet etyczny ULB Erasme (indeks 2016-521). Wszyscy uczestniczący uczestnicy podpisali pisemną świadomą zgodę po pełnym wyjaśnieniu procedur eksperymentalnych i przed eksperymentem.

author Contributions

AL, SC, And MM: design of the study. AL: gromadzenie danych. AL, SC, C-DK i MM: analiza danych oraz opracowanie i zatwierdzenie ostatecznej wersji.

finansowanie

MM jest wspierane przez FNRS i Fonds Erasme. C-DK jest wspierany przez grant 106-CCH-IRP-100 od Changhua Christian Hospital, Changhua, Tajwan i inny grant V102C-058 od Taipei Veterans General Hospital, Taipei, Tajwan.

Oświadczenie o konflikcie interesów

autorzy oświadczają, że badanie zostało przeprowadzone przy braku jakichkolwiek relacji handlowych lub finansowych, które mogłyby być interpretowane jako potencjalny konflikt interesów.

Materiały uzupełniające

Materiały uzupełniające do tego artykułu można znaleźć w Internecie pod adresem: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcvm.2019.00062/full#supplementary-material

1. Kuo J, kuo Cd. Rozkład widma zmienności tętna na funkcję prawa mocy i widmo resztkowe. Front Cardiovasc Med. (2016) 3:16. doi: 10.3389 / fcvm.2016.00016

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

2. Jiang JS, Kor ct, Kuo DD, Lin CH, Chang CC, Chen GY i in. Szczątkowe pomiary zmienności tętna mogą lepiej odróżnić pacjentów z ostrym zawałem mięśnia sercowego od pacjentów z patentową tętnicą wieńcową. Ther Clin Risk Manag. (2018) 14:1923–31. doi: 10.2147 / TCRM.S178734

PubMed Abstract / CrossRef Full Text / Google Scholar

3. Berntson GG, Bigger JT Jr, Eckberg DL, Grossman P, Kaufmann PG, Malik m, et al. Zmienność tętna: pochodzenie, metody i zastrzeżenia interpretacyjne. Psychofizjologia. (1997) 34:623–48. doi: 10.1111 / j.1469-8986.1997.tb02140x

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny tekst / Google Scholar

4. Thayer JF, Ahs F, Fredrikson M, Sollers JJ III, Wager TD. A meta-analysis of heart rate variability and neuroimaging studies: implications for heart rate variability as a marker of stress and health. Neurosci Biobehav Rev. (2012) 36: 747-56. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2011.11.009

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

5. Arya NK, Singh K, Malik a, Mehrotra R. Effect of heartfulness cleaning and meditation on heart rate variability. Indian Heart J.(2018) 70 (Suppl. 3): S50-5. doi: 10.1016 / j.ihj.2018.05.004

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

6. Chu IH, Wu WL, Lin IM, Chang YK, Lin YJ, Yang PC. Wpływ jogi na zmienność tempa ciepła i objawy depresyjne u kobiet: randomizowane badanie kontrolowane. J Altern Complement Med. (2017) 23:310–6. doi: 10.1089 / acm.2016.0135

CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

7. Thimmapuram J, Pargament R, Sibliss K, Grim R, Risques R, Toorens E. Wpływ medytacji heartfulness na wypalenie zawodowe, emocjonalne samopoczucie i długość telomerów u pracowników służby zdrowia. J Community Hosp Intern Med Perspect. (2017) 7:21–7. doi: 10.1080/20009666.2016.1270806

PubMed Abstract / CrossRef Pełny tekst / Google Scholar

8. Beda a, Simpson DM, Carvalho NC, Carvalho AR. Zmienność tętna o niskiej częstotliwości jest związana ze zmiennością oddechu w układzie oddechowym. Psychofizjologia. (2014) 51:197–205. doi: 10.1111 / psyp.12163

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

9. Thomas JW, Cohen M. a methodological review of meditation research. Front Psychiatry. (2014) 5:74. doi: 10.3389 / fpsyt.2014.00074

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

10. Taylor JA, Carr DL, Myers CW, Eckberg DL. Mechanizmy leżące u podstaw oscylacji interwałów RR o bardzo niskiej częstotliwości u ludzi. Krążenie. (1998) 98:547–755. doi: 10.1161/01.CIR.98.6.547

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

11. Koizumi K, Terui N, Kollai M. Wpływ aktywności nerwu błędnego i współczulnego serca na częstość akcji serca w wahaniach rytmicznych. J Auton Nerv Syst. (1985) 12:51–9. doi: 10.1016/0165-1838(85)90065-7

PubMed Abstract / CrossRef Pełny tekst / Google Scholar

12. Moak JP, Goldstein DS, Eldadah BA, Saleem A, Holmes C, Pechnik s, et al. Zmienność tętna o niskiej częstotliwości odzwierciedla funkcję baroreflex, a nie unerwienie współczulne serca. Cleve Clin J Med. (2009) 76(Suppl. 2): S51–59. doi: 10.3949 / ccjm.76.s2. 11

CrossRef Pełny tekst / Google Scholar

13. Rahman F, Pechnik S, Gross D, Sewell L, Goldstein DS. Zmienność tętna o niskiej częstotliwości odzwierciedla funkcję baroreflex, a nie unerwienie współczulne serca. Clin Auton Res. (2011) 21: 133-41. doi: 10.1007 / s10286-010-0098-y

CrossRef Pełny tekst / Google Scholar

14. Wielgosz J, Schuyler BS, Lutz a, Davidson RJ. Długotrwały trening uważności wiąże się z pewnymi różnicami w szybkości oddychania spoczynkowego. / Align = „Left” / 27533 doi: 10.1038 / srep27533

PubMed Abstract / CrossRef Full Text / Google Scholar

15. Zeidan F, Emerson NM, Farris SR, Ray JN, Jung Y, McHaffie JG, et al. Łagodzenie bólu oparte na medytacji uważności wykorzystuje inne mechanizmy neuronowe niż placebo i pozorowana analgezja wywołana medytacją uważności. J Neurosci. (2015) 35:15307–25. doi: 10.1523 / JNEUROSCI.2542-15.2015

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

16. Hauswald a, übelacker T, Leske S, Weisz N. Co to znaczy być Zen: wyraźne modulacje synchronizacji lokalnej i międzyreligijnej podczas medytacji otwartego monitorowania. Neuroobraz. (2015) 108:265–73. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2014.12.065

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

17. Krygier JR, Heathers JA, Shahrestani S, Abbott M, Gross JJ, Kemp AH. Medytacja uważności, dobre samopoczucie i zmienność tętna: wstępne badanie wpływu intensywnej medytacji Vipassany. Int J Psychofizjol. (2013) 89:305–13. doi: 10.1016 / j.ijpsycho.2013.06.017

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

18. Ott U. EEG i głębokość medytacji. J Meditation Med Res. (2001) 1: 55-68.

Google Scholar

19. Delgado-Pastor LC, Perakakis P, Subramanya P, Telles S, Vila J. Mindfulness (Vipassana) meditation: effects on P3B event-related potential and heart rate variability. Int J Psychofizjol. (2013) 90:207–14. doi: 10.1016 / j.ijpsycho.2013.07.006

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

20. Phongsuphap S, Pongsupap Y, Chandanamattha P, Lursinsap C. zmiany w zmienności tętna podczas medytacji koncentracji. Int J Cardiol. (2008) 130:481–4. doi: 10.1016 / j. ijcard.2007.06.103

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

21. Peressutti C, Martín-González JM, García-Manso JM, Mesa D. dynamika tętna na różnych poziomach medytacji Zen. Int J Cardiol. (2010) 145:142–6. doi: 10.1016 / j.ijcard.2009.06.058

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

22. Steinhubl SR, Wineinger NE, Patel S, Boeldt DL, Mackellar G, Porter V, et al. Cardiovascular and nervous system changes during meditation. Front Hum Neurosci. (2015) 9:145. doi: 10.3389/fnhum.2015.00145

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

23. Nijjar PS, Puppala VK, Dickinson O, Duval S, Duprez D, Kreitzer MJ, et al. Modulacja autonomicznego układu nerwowego oceniana na podstawie zmienności tętna za pomocą programu redukcji stresu opartego na uważności. Int J Cardiol. (2014) 177:557–9. doi: 10.1016 / j. ijcard.2014.08.116

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

24. Wu SD, Lo PC. Medytacja uwagi wewnętrznej zwiększa aktywność przywspółczulną: badanie oparte na zmienności tętna. Biomed Res Tokyo. (2008) 29:245–50. doi: 10.2220 / biomedres.29.245

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

25. Lumma AL, Kok BE, Singer T. czy medytacja jest zawsze relaksująca? Badanie tętna, zmienności tętna, doświadczonego wysiłku i sympatii podczas treningu trzech rodzajów medytacji. Int J Psychofizjol. (2015) 97:38–45. doi: 10.1016 / j.ijpsycho.2015.04.017

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

26. Młyńczak m, Niewiadomski w, Cybulski G. Wpływ mechaniki oddychania, postawy ciała i budowy ciała na zmienność tętna. W: Jabłoński R, Brezina T, red. Zaawansowane Rozwiązania Mechatroniczne. Postępy w inteligentnych systemach i komputerach. Vol. 393. Cham: Springer (2016). S. 111-6. doi: 10.1007/978-3-319-23923-1_16

CrossRef Pełny tekst / Google Scholar

27. Pöyhönen m, Syväoja S, Hartikainen J, Ruokonen e, Takala J. the effect of carbon dioxide, respiratory rate and tidal volume on human heart rate variability. Acta Anestezjol Scandin. (2004) 48:93–101. doi: 10.1111 / j.1399-6576.2004.00272.x

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny tekst / Google Scholar

28. Critchley HD, Nicotra a, Chiesa PA, Nagai y, Gray MA, Minati L, et al. Powolne oddychanie i niedotlenienie: konsekwencje kardiorespiracyjne i ich Centralne substraty nerwowe. PLoS 1. (2015) 10:e0127082. doi: 10.1371 / dziennik.pone.0127082

PubMed Streszczenie / CrossRef Pełny Tekst / Google Scholar

29. Pittig a, Arch JJ, Lam CW, Craske MG. Częstość akcji serca i zmienność częstości akcji serca w panice, lęku społecznym, obsesyjno-kompulsywnych i uogólnionych zaburzeniach lękowych na początku i w odpowiedzi na relaksację i hiperwentylację. Int J Psychofizjol. (2013) 87:19–27. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2012.10.01

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar