Cet article offre un aperçu complet de l’analyse des données ECG sous l’angle de la variabilité de la fréquence cardiaque. Il présente les principales méthodes et les éléments à prendre en compte pour une interprétation précise. Une lecture incontournable pour tous ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances en matière d’analyse ECG.
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À bien des égards, notre cœur occupe une place centrale dans nos vies : on peut avoir une conversation à cœur ouvert, poser la main sur son cœur, avoir un cœur d’or ou changer d’avis. S’il est évident que cet organe qui pompe le sang joue un rôle important dans la façon dont nous parlons du monde, il est bien sûr également essentiel à notre physiologie.
Dire que le cœur est essentiel à notre bien-être est bien sûr un euphémisme. Mais si nous pensons souvent à notre cœur en termes de santé, ces battements recèlent bien plus encore et peuvent en dire long sur qui nous sommes.
On observe depuis quelque temps une utilisation croissante des appareils d’ECG (électrocardiogramme, également appelé EKG, ces termes désignant tous la même chose) ainsi qu’une multiplication des techniques de pointe qui laissent entrevoir la possibilité de nouvelles découvertes une fois appliquées à de nouvelles données.
Bien qu’il soit principalement utilisé à des fins médicales, l’ECG est de plus en plus employé par les chercheurs et les enquêteurs qui cherchent à mieux comprendre l’excitation physiologique (souvent en complément d’autres méthodes utilisant des biocapteurs). La fréquence cardiaque étant étroitement liée à l’activité du système nerveux autonome, elle constitue un indicateur approprié pour évaluer notre état émotionnel.
Bien sûr, le simple fait d’enregistrer la fréquence cardiaque ne suffit pas pour en apprendre davantage sur ce que nous ressentons. C’est en analysant ces données que l’on obtient les informations les plus pertinentes. Heureusement pour les chercheurs, il existe de nombreuses façons de s’y prendre — mais malheureusement, il y en a vraiment beaucoup trop.
En savoir plus : Qu’est-ce que l’ECG et comment fonctionne-t-il ?
C’est pourquoi nous avons rédigé ce guide qui présente quelques-unes des techniques les plus courantes (et d’autres moins connues) permettant de tirer le meilleur parti des données de fréquence cardiaque et de mieux comprendre comment l’état d’éveil est intimement lié à nos expériences.
- Variabilité de la fréquence cardiaque (VFC)
- Que peut-on apprendre de la variabilité de la fréquence cardiaque ?
- Comment calculer et analyser la variabilité de la fréquence cardiaque (3 méthodes)
- Analyse et conclusion
- Télécharger le guide sur l'ECG
Variabilité de la fréquence cardiaque (VFC)
L’une des premières choses à savoir pour bien comprendre la fréquence cardiaque, c’est que l’indicateur le plus révélateur ne repose pas seulement sur la fréquence cardiaque elle-même, mais aussi sur l’amplitude de ses variations. Ce qui semble souvent contre-intuitif à première vue à propos de cet indicateur, c’est qu’une variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) plus élevée est associée à une bonne santé : plus votre cœur bat de manière irrégulière (dans une certaine mesure, bien sûr), plus vous êtes prêt à l’action. À l’inverse, une faible VFC est associée à une mauvaise santé : c’est un facteur prédictif important de mortalité pour plusieurs maladies.
Que peut-on apprendre de la variabilité de la fréquence cardiaque ?
Si les applications médicales de la VRC sont largement répandues, les données issues de la VRC permettent également d’étudier certains aspects liés aux pensées, aux émotions et aux comportements.
Lire l’article : Variabilité de la fréquence cardiaque – Ce que cette mesure révèle sur les émotions
Des études en psychologie nous ont appris que la VRC est liée à de nombreux facteurs. Les chercheurs ont notamment constaté qu’une augmentation de la VRC s’accompagne d’une meilleure maîtrise de soi, de meilleures aptitudes sociales et d’une plus grande capacité à gérer le stress. Ses applications dépassent donc clairement le cadre des situations purement médicales.
D’une manière générale, on peut considérer que la VRC est un indicateur du stress physiologique ou de l’état d’éveil, un état d’éveil accru étant associé à une faible VRC, et un état d’éveil réduit à une VRC élevée. L’utilisation de l’ECG en complément d’autres mesures offre donc un autre moyen d’étudier la manière dont les individus réagissent à différents environnements ou stimuli.
Comment calculer et analyser la variabilité de la fréquence cardiaque (3 méthodes)
C’est toutefois dans le calcul de la VRC que les choses peuvent se compliquer. Les différentes méthodes fonctionnent de manière variée, et leurs résultats ne sont pas toujours directement comparables ; il est donc essentiel d’opter pour la bonne méthode dans le cadre de votre travail ou de vos recherches.
Mais avant d’en arriver là, il y a certaines choses à savoir sur la forme que prend le signal ECG enregistré. L’image ci-dessous montre un battement cardiaque type.
C’est ce qu’on appelle le complexe QRS, chaque lettre correspondant à une phase différente de l’activité cardiaque. Il est important de noter que le « R » du complexe correspond à la zone à partir de laquelle les valeurs sont relevées pour l’analyse. Lorsque plusieurs battements cardiaques se succèdent, la distance (en millisecondes) entre chaque « R » est définie comme l’« intervalle RR » (ou parfois l’« intervalle NN » pour souligner que les battements cardiaques sont normaux).
L’une des principales distinctions dans le calcul de la VRC réside dans le fait d’utiliser soit le domaine temporel, soit le domaine fréquentiel. Dans ce contexte, les méthodes du domaine temporel consistent à utiliser le nombre de battements par unité de temps, tandis que les méthodes du domaine fréquentiel comptent le nombre de battements à basse et haute fréquence. Ceci est expliqué plus en détail dans l’image ci-dessous.
C’est l’amplitude des variations de la fréquence cardiaque sur un intervalle de temps donné, ou la répartition de celle-ci sur différentes fréquences, qui détermine le niveau de VFC.
Il existe également d’autres façons d’analyser les données relatives à la fréquence cardiaque, notamment des méthodes géométriques et non linéaires. Ces méthodes offrent de nouvelles perspectives d’analyse des données, mais elles ne sont pas encore très répandues à l’heure actuelle.
Méthodes dans le domaine temporel
La méthode la plus couramment utilisée pour analyser la VRC est une méthode dans le domaine temporel appelée RMSSD. Il s’agit de la valeur quadratique moyenne des différences successives entre chaque battement cardiaque. Elle est relativement simple à calculer (ce qui est important pour les calculs à grande échelle) et fournit une mesure fiable de la VRC et de l’activité parasympathique. La manière de la calculer est illustrée dans l’image ci-dessous.
Deux autres méthodes courantes dans le domaine temporel utilisées pour calculer la VRC sont appelées SDNN et SDANN. Le SDNN correspond à l’écart-type de tous les intervalles RR (la distance entre chaque battement cardiaque, ou la « R » du complexe QRS). Le SDANN est similaire, mais nécessite de calculer d’abord la moyenne des intervalles RR sur plusieurs segments de 5 minutes d’un enregistrement, puis d’en déterminer l’écart-type.
Méthodes du domaine fréquentiel
Parmi les méthodes du domaine fréquentiel, on utilise souvent les données relatives à la proportion de battements cardiaques à basse fréquence (LF) (0,04 à 0,15 Hz) comme indicateur de l’activité du système nerveux sympathique. Les mesures des fréquences hautes (HF ; 0,15 Hz à 0,4 Hz) et très basses (VLF) sont également utilisées. La fréquence ne concerne pas la fréquence cardiaque en soi, mais la modulation de la VFC.
De plus, on peut calculer un rapport entre les fréquences hautes (HF) et basses (LF) (HF/LF) afin d’obtenir des informations sur le niveau d’activité du système nerveux sympathique, mais la pertinence de cette mesure fait l’objet de débats. Il est important de noter que les valeurs en Hz ne se réfèrent pas strictement au nombre de battements cardiaques, mais à la fréquence de variation de la fréquence cardiaque.
Diagrammes de Poincaré
L’une des méthodes de visualisation les plus courantes de la VRC est un graphique appelé « diagramme de Poincaré ». Tirant son nom de l’illustre mathématicien français, ce graphique représente les intervalles RR (la durée entre chaque battement cardiaque) par rapport à l’intervalle RR qui les précède. Ce principe est expliqué plus en détail ci-dessous.
Le graphique de Poincaré montre donc dans quelle mesure chaque intervalle RR permet de prédire le suivant : un écart plus important entre les valeurs indiquerait une variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) accrue, tandis que plus les valeurs sont regroupées, plus la VFC est faible. Vous trouverez ci-dessous deux exemples de graphiques de Poincaré : celui de gauche illustre une variabilité de la fréquence cardiaque élevée, tandis que celui de droite montre une variabilité de la fréquence cardiaque limitée.
Grâce à l’utilisation de diagrammes de Poincaré et d’autres techniques analytiques sophistiquées, il est possible de quantifier davantage, par des moyens numériques, la variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) des participants.
Analyse et conclusion
Si les méthodes décrites ci-dessus varient tant dans leur calcul que dans leur mise en œuvre, elles aboutissent toutes au même résultat : une quantification de la VRC. Les résultats obtenus grâce à chacune de ces méthodes et à chacun de ces tests peuvent fournir des indications non seulement sur notre bien-être, mais aussi sur notre état psychologique.
Bien qu’il n’existe pas de valeurs standard reconnues permettant de comparer les résultats de la VRC, il est possible d’examiner comment les résultats des participants se comparent les uns aux autres. Cette mesure offre également une comparaison plus pertinente que l’utilisation des battements par minute (bpm). L’image ci-dessous illustre comment cela pourrait se présenter.
L’association de l’ECG à d’autres mesures issues de biocapteurs peut offrir un moyen plus complet de comprendre les pensées, les émotions ou les comportements d’une personne. En tirant parti de la complémentarité de chaque capteur pour appréhender différents aspects des réactions humaines (par exemple, en associant l’analyse des expressions faciales à l’ECG afin de cerner à la fois les émotions et l’état d’éveil), il est possible d’obtenir une image claire de la manière dont une personne perçoit le monde.
Avec iMotions, il est très simple de se lancer dans la recherche à l’aide d’un ensemble de capteurs. Une fois les données ECG collectées, elles peuvent être facilement converties dans un format compatible avec Kubios, ce qui facilite encore davantage les étapes menant à une analyse avancée.
Dans le milieu des chercheurs, Kubios est l’un des outils d’analyse de la VRC les plus couramment utilisés. Il offre une interface conviviale comprenant des options permettant de corriger les artefacts du signal, ainsi que des outils d’analyse et de création de rapports détaillés, tant dans le domaine temporel que dans le domaine fréquentiel.
J’espère que vous avez apprécié cet article sur les différentes méthodes de calcul de la VRC et sur la manière dont celle-ci peut éclairer et enrichir les résultats de vos recherches.
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