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The German Journal of Sports Medicine is directed to translational science and clinical practice of Sports Medicine and its adjacent fields, which investigate the influence of physical activity, exercise, training and sports, as well as a lack of exercise affecting healthy people and patients of all age-groups. It addresses implications for prevention, diagnosis, therapy, rehabilitation and physical training as well as the entire Sports Medicine and research in sports science, physiology and biomechanics.

The Journal is the leading and most widely read German journal in the field of Sports Medicine. Readers are physicians, physiologists and sports scientists as well as physiotherapists, coaches, sport managers, and athletes. The journal offers to the scientific community online open access to its scientific content and online communication platform.

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Sportmedizin im Wandel
ORIGINALIA
BESTIMMUNG DER INDIVIDUELLEN ANAEROBEN SCHWELLE MITTELS DER HERZFREQUENZVARIABILITÄT

Bestimmung der individuellen anaeroben Schwelle mittels der Herzfrequenzvariabilität in Abhängigkeit von der sympathoadrenergen Aktivität

Assessment of the Individual Anaerobic Threshold from Heart Rate Variability in
Interdependency to the Activity of the Sympathetic Activation

ZUSAMMENFASSUNG

Ziel der Studie war es zu überprüfen, ob sich mittels der Herzfrequenzvariabilität (HRV) die individuelle anaerobe Schwelle (IAS) bestimmen lässt und ob sich Gemeinsamkeiten der HRV und der sympathoadrenergen Aktivität im Rahmen einer stufenförmig  ansteigenden  Belastung  aufzeigen  lassen.  Methoden:  Dazu  wurde bei  10  weiblichen  und  10  männlichen  gesunden  sportlichen  Personen  (Frauen: 26,7±2,3 Jahre; 170,8±6,3cm; 63,6±6,8kg; VO2max 46,2±5,1ml/min/kgKG; Männer: 27,7±5,3 Jahre; 183,5±4,1cm; 81,0±6,9kg; VO2max 50,0±2,9ml/min/kgKG) ein fahrradergometrischer Stufentest mit anschließender Durchführung mehrerer Dauertests zur Bestimmung der IAS bei gleichzeitiger Detektion der HRV und der sympathoadrenergen Aktivität über die Bestimmung der Blutkonzentration von  Adrenalin  und  Noradrenalin  durchgeführt.  Ergebnisse:  In  der  Darstellung von Bland Altman Plots zeigte sich eine hohe Übereinstimmung der IAS und den nichtlinearen Parametern der HRV. Die deutlichste Übereinstimmung zeigten die Parameter SD1 und SD2. Darüber hinaus konnte ein Zusammenhang von nichtlinearen Parametern der HRV, der Laktatkonzentration und der Blutkonzentration von Adrenalin und Noradrenalin aufgezeigt werden. Diskussion: Diese Ergebnisse belegen, dass sich mit nichtlinearen Parametern der HRV die IAS sehr zuverlässig bestimmen lässt und dass eine Aussage über den Aktivitätszustand des sympthoadrenergen Systems im Rahmen einer sportlichen Aktivität durch die HRV getroffen werden kann.

Schlüsselwörter: Poincaré  Plot,  Trainingssteuerung,  autonomes  Nervensystem, nichtlineare Herzfrequenzvariabilität.

SUMMARY

The purpose of this study was to evaluate whether changes in heart rate variability (HRV) can be used to determine the individual anaerobic threshold (IAT). Furthermore, the correlation between the HRV and the sympathetic activation during an incremental exercise test was investigated. Ten female and ten male healthy, sports-active  persons  (females:  26.7±2.3  years;  170.8±6.3cm;  63.6±6.8kg;  VO2-max  46.2±5.1ml/min/kgBW;  males:  27.7±5.3  years;  183.5±4.1cm;  81.0±6.9kg; VO2max 50.0±2.9ml/min/kgBW) performed a ramp load cycle ergometric exercise to determine the IAT. Methods: HRV was recorded and the activity of the autonomic nervous system was evaluated by measuring venous blood concentrations of ephedrine and norepinephrine during the test. The IAT was validated in a 30-min steady state cycling exercise test according to the model of Heck. Results: The main results are as follows. Bland Altman Plots show a high concordance between the IAT and the HRV threshold (measured with nonlinear parameters).The most significant concordance was determined regarding SD1 and SD2. Additionally, a coherency between the nonlinear parameters of HRV and the ephedrine and norepinephrine blood concentrations could be seen. Discussion: These results suggest that the IAT can be assessed by nonlinear HRV parameters and thus can be used as an indicator of the activity of the sympathetic nervous system during sports exercises.

Key Words: Performance testing, nonlinear heart rate variability analysis, autonomic nervous system.

EINLEITUNG

Eine  wichtige  Aufgabe  der  Sportmedizin  und  Trainingswissenschaft  ist  die  Bestimmung  der  körperlichen  Leistungsfähigkeit eines Menschen sowie die Ermittlung optimaler individueller Belastungsintensitäten zur Verbesserung der allgemeinen Leistungsfähigkeit.  Dafür  werden  verschiedene  physiologische  Parameter (Herzfrequenz, Sauerstoffaufnahme, Kohlendioxidabgabe, Blutlaktatkonzentration)  im  Rahmen  von  bestimmten  körperlichen  Belastungen ermittelt, wobei die Zusammenhänge dieser Parameter teilweise noch unklar sind (14). Neben diesen Parametern wird die sympathoadrenerge  Aktivierung  als  entscheidende  leistungsphysiologische  Stellgröße  angesehen  (33).  Darüber  hinaus  ist  in  den letzen Jahren das Verhalten der Herzfrequenzvariabilität (HRV) in Ruhe sowie im Rahmen von körperlichen Belastungen immer mehr in den Mittelpunkt gerückt (3). Mit der nicht invasiven HRV Messung  kann  der  Aktivitätszustand  des  vegetativen  Nervensystems angezeigt werden. Während Abhängigkeiten und Wechselwirkungen der HRV von wichtigen physiologischen Funktionsparametern wie der Atmung und Herzfrequenz nachgewiesen werden konnten (4, 10) sind Zusammenhänge mit der Laktatkinetik unklar. Für das Laktat- und Katecholaminverhalten im Rahmen sportlicher Belastungen konnten hohe Korrelationen aufgezeigt werden (9, 13), nicht eindeutig  ist  jedoch,  ob  bzw.  in  welchem  kausalen  Zusammenhang  die  Laktatbildung  und  Katecholaminkonzentration  im  Blut stehen (23).

Zielsetzung
In dieser Untersuchung werden daher im Rahmen einer stufenförmig ansteigenden Belastung die HRV sowie die Laktat- und Katecholaminkinetik gemeinsam untersucht. Es soll zum einen geklärt werden, ob sich mittels der HRV die individuelle anaerobe Schwelle (IAS) (hier anhand des maximales Laktat Steady States (MLSS) untersucht) ermitteln lässt und zum anderen, ob sich Beziehungen zwischen der HRV und der sympathoadrenergen Aktivität aufzeigen lassen.

MATERIAL UND METHODEN

Versuchspersonen
Es  wurden  10  männliche  und  10  weibliche  gesunde,  sportlich  aktive  Personen  untersucht  (Frauen:  26,7±2,3  Jahre;  170,8±6,3  cm; 63,6±6,8kg; VO2max 46,2±5,1ml/min/kgKG; Männer: 27,7±5,3Jahre; 183,5±4,1cm;  81,0±6,9kg;  VO2max  50,0±2,9ml/min/kgKG).  Die  Studie wurde nach den Richtlinien der Ethikkommission der Universität Hamburg durchgeführt.

Versuchsablauf
Die  Probanden  wurden  angehalten,  24  Stunden  vor  dem  Test  kein Training  zu  absolvieren  und  keine  koffeinhaltigen  Getränke  zu  sich zu nehmen. Im Rahmen der Erstuntersuchung wurde ein Stufentest (50Watt  Einstieg,  Steigung  17Watt/min,  Stufenlänge  3min)  mit  einem  drehzahlunabhängigen,  elektromagnetisch  gebremsten  Fahrradergometer (Lode Excalibur Sport 1000W, Lode Medical Technology, Groningen,  Niederlande)  durchgeführt.  Innerhalb  von  zwei  Wochen folgten Dauertests zur Festlegung der IAS bzw. des MLSS nach dem Protokoll von Heck (17), wobei die Ausgangsschwelle nach dem Konzept von Stegmann bestimmt wurde (22).

BESTIMMUNG DER BLUTPARAMETER
Laktat

Zu Beginn des Testes und am Ende jeder Belastungsstufe wurde aus dem Ohrläppchen kapilläres Blut entnommen (25µl) und nach dem Testende automatisch enzymatisch-amperometrisch analysiert (Ebio Plus, Eppendorf, Diosen C Line EKF-Diagnostik).

Katecholamine
Das Blut zur Bestimmung von Adrenalin und Noradrenalin wurde aus einer  Venenverweilkanüle  aus  einer  Kubitalvene  abgenommen  und mittels  eines  Hochleistungsflüssigkeitschromatographen  (High  Performance  liquid  Chromatography-HPLC,  Komplettkits  Recipe  ClinRep®) analysiert.

EKG, RR-Intervalle und Herzfrequenz
Die  Herzfrequenz  und  die  HRV  wurden  aus  einem  12-Kanal  EKG (vicardio, getemed, Teltow, sample rate: 1000Hz) der letzten zwei Minuten jeder Belastungsstufe bestimmt. Dabei wurden die QRS-Komplexe automatisch detektiert (20). Der Rohdatensatz der RR-Intervalle wurde durch visuelle Kontrolle und einer Filterung mit einem digitalen Butterworth-Tiefpassfilters 5. Ordnung von 8Hz von Artefakten bereinigt und in eine eigens für die Studie entwickelte Software (vicardio) für die Weiterverarbeitung exportiert. Dabei wurden nur RR- Intervalle gewertet, die sich um weniger als 75% von dem darauf folgenden oder vorhergehenden RR-Intervall unterschieden (8, 19, 28).

Auswertung HRV
Zur Auswertung der HRV können zeitbasierte, frequenzbasierte und nichtlineare Analysemethoden verwendet werden (25). Die zeit- und frequenzbasierten Analysemethoden erfordern dabei eine Signalstationarität,  welche  im  Rahmen  einer  stufenförmig  ansteigenden  Belastung nicht gegeben ist (5, 29). Nichtlineare Analysemethoden, wie die Auswertung  mit  Hilfe  des  Poincaré  Plot  (PCP),  benötigen  hingegen keine Signalstationarität und bieten sich somit als adäquate Methodik im Rahmen einer körperlichen Belastung zur HRV-Analyse an (27). Bei der Erstellung des PCP wird jedes RR Intervall als Funktion des vorherigen RR Intervalls aufgetragen. So entsteht ein zweidimensionales Streudiagramm anhand dessen die Ausprägung der HRV visuell beurteilt werden kann.
Zur  weiteren  Auswertung  des  PCP  wird  um  die  entstandene Punktewolke eine Ellipse gebildet, die das 95% Konfidenzintervall darstellt. Anhand des Abstands der Punkte zum Quer- und Längsdurchmesser  dieser  Ellipse  können  im  Rahmen  einer  quantitativen  Auswertung weitere HRV-Parameter ermittelt werden. Diese werden als SD1(Standardabweichung  der  Punkte  zum  Längsdurchmesser),  SD2 (Standardabweichung der Punkte zum Querdurchmesser) und SD1/SD2 bezeichnet (25, 29).
SD1  beschreibt  die  kurzfristige  Änderung  der  HRV  und  unterliegt eher der vagalen Kontrolle des vegetativen Nervensystems (15, 27). Der Parameter SD2 beschreibt die langfristigen Änderungen und wird sowohl sympathisch wie auch parasympathisch beeinflusst (29). Der Quotient SD1/SD2 kann somit das Verhältnis von sympathischer  und  parasympathischer  Aktivität  widerspiegeln. Aus dem Tachogramm wurde außerdem die Standardabweichung aller RR-Intervalle (SDNN) als Indikator für die Gesamtvariabilität berechnet (19).
Die EKG Aufzeichnungen aus den letzten zwei Minuten jeder Belastungsstufe wurden in Intervalle von je 50 RR-Abständen unterteilt, um eine in Bezug auf die Anzahl der Herzschläge identische Auswertung  für  jede  Belastungsintensität  zu  gewährleisten  und  kurzfristige Änderungen der HRV gut analysieren zu können. Die HRV wurde aus den gleitenden Mittelwerten mit jedem der oben beschriebenen Parameter bestimmt.
Aus den so berechneten Einzelwerten wurde für jeden Parameter  für  jede  Stufe  ein  Graph  erstellt.  Zur  Bestimmung  der  Schwelle wurden  die  Intensitätsbereiche  zwischen  50%  und  80%  der  maximalen  Leistung  auf  charakteristische  Kurvenverläufe  hin  analysiert, weil  in  diesem  Bereich  die  IAS  angenommen  werden  kann  (19).  Für den Parameter SD1 wurde daraufhin das absolute Minimum der Kurve bestimmt, für die Parameter SD2 und SDNN wurde der Eintritt in eine Plateauphase, für SD1/SD2 der erste deutliche Kurvenanstieg als Übertritt der IAS angesehen. Nach diesen Kriterien wurde die jeweilige Schwellenleistung bestimmt.

Statistik
Die Auswertung der Daten wurde mit dem Programm SPSS® (Version 16.0) durchgeführt.
Die  Daten  wurden  mit  Hilfe  des  Kolmogorov-Smirnov-Tests auf Normalverteilung überprüft.
Zusammenhänge  der  einzelnen  HRV-Parameter  sowie  der Katecholaminkonzentrationen  im  Blut  wurden  durch  Korrelationsanalysen  untersucht.  Bei  Vorliegen  einer  Normalverteilung wurde  die  Produkt-Moment-Korrelation  nach  Pearson  genutzt, bei  nicht  normalverteilten  Werten  erfolgte  die  Überprüfung  mit dem  Rangkoeffizienten  nach  Spearman.  Die  Übereinstimmung der mittels der HRV-Parameter bestimmten IAS und der mit Hilfe der Dauertests validierten IAS wurden in gleicher Weise überprüft. Zusätzlich  erfolgte  die  Überprüfung  der  Differenz  zwischen  den beiden  Schwellen  mit  Bland  Altman  Plots.  Für  die  Irrtumswahrscheinlichkeit wurde das Niveau Alpha <5% (p<0,05) festgesetzt.

ERGEBNISSE

Die  Kurvenverläufe  der  HRV-Parameter  SD1,  SD2,  SD1/SD2  und SDNN sind Abbildung 1 zu entnehmen.
In der Korrelationsanalyse (Korrelationskoeffizient nach Spearman p<0,05) der einzelnen Blut- und HRV-Parameter im Verlauf des Stufentests  zeigen  sich  niedrige  bis  mittlere,  aber  signifikante  Zusammenhänge der HRV Parameter und der Adrenalinkonzentration (ADR)  und  Noradrenalinkonzentration  (NAD)  (NAD/SDNN  -,336; NAD/SD1 -,486; NAD/SD2 -,490) sowie mittlere bis hohe signifikante Zusammenhänge der Laktatkonzentration (LAK) und Katecholaminkonzentrationen (NAD/LAK ,749; ADR/LAK ,590).

Die Korrelationsanalysen der Wattleistungen im Bereich der IAS und der aus den HRV Parametern ermittelten Wattleistungen der IAS zeigen alle hohe signifikante Zusammenhänge (Tabelle 1). Aus den Bland Altman Plots wird ersichtlich, dass die mittlere Differenz zwischen 0,4 und 5,2Watt liegt und die Übereinstimmungsgrenzen im Bereich von ±45Watt liegen. Es wird ebenfalls deutlich, dass die Streuung der Werte für keine der HRV-Schwellen von der Höhe der Schwellenleistung abhängig ist (Abbildungen 2 und 3).

DISKUSSION

Im Rahmen dieser Studie wurden unseres Wissens erstmalig spezifische Parameter der HRV sowie die Blutlaktatkonzentration und der Aktivitätszustand des sympathischen Nervensystems zeitgleich im Rahmen einer stufenförmig ansteigenden Belastung gemessen. Ziel  war  es  zu  überprüfen,  ob  mittels  der  HRV  eine  Bestimmung der IAS möglich ist, und ob sich Gemeinsamkeiten zwischen der HRV, der Laktatkinetik und dem sympathoadrenergen Aktivitätszustand auch bei körperlicher Aktivität aufzeigen lassen. Auf eine Bestimmung  der  Ventilatorischen  Schwelle  wurde  verzichtet,  da in dieser Arbeit vorrangig die Übereinstimmung der HRV Schwellen mit validierten IAS überprüft werden sollte. Das Problem der uneinheitlichen  Schwellenbestimmung  und  Nomenklatur  zur  aeroben bzw. anaeroben Schwelle (14) sollte hier umgangen werden, indem klar Bezug auf durch Dauertests validierten IAS bzw. MLSS genommen wurde.
In Übereinstimmung mit anderen Studien konnten charakteristische Kurvenverläufe sowohl für die einzelnen HRV Parameter (2, 19) als auch für die Laktat- und Katecholaminkonzentrationen (9, 13) aufgezeigt werden (Abb. 1). In den Korrelationsanalysen wurden  geringe  bis  mittlere  signifikante  Zusammenhänge  zwischen der Laktat- und Katecholaminkonzentration sowie den einzelnen HRV Parametern ermittelt.
Zu Beginn einer körperlichen Belastung kommt es zunächst zu einer Reduktion des Vagustonus (18). Dies wird durch die stetige Abnahme  des  Parameters  SD1 bis  zum  Erreichen  eines  Minimums und dem Nichtansteigender  Katecholaminkonzentration in  dieser  Studie  bestätigt  und steht  in  Übereinstimmung  mit den  Ergebnissen  anderer  Untersuchungen  (1, 7, 29, 31).  Weitere Forschungsgruppen  stellten  die Reduktion des Vagustonus durch die Abnahme des High Frequenz (HF) Spektrums dar, welches eng mit  dem  Parameter  SD1  korreliert  (4)  und  damit  im  Einklang mit  der  vorliegenden  Studie steht.  Der  Parameter  SD2  zeigt ebenfalls  eine  stetige  Abnahme bis zum Erreichen der IAS. Andere  Studien  konnten  zeigen,  dass SDNN sowie SD2 auch vagal beeinflusst sind und in Belastungstests eine Abnahme dieser Parameter mit der starken Abnahme des Vagustonus zu erklären sein könnte (12, 19).
Der  Quotient  aus  SD1  und SD2 fällt zunächst analog zu den Parametern SD1 und SD2 stetig ab, um dann im Bereich der IAS bei  gleichzeitiger  Erhöhung  der  Katecholaminkonzentration  wieder deutlich anzusteigen. Dieses Verhalten der HRV konnte auch in der Arbeit von Tulppo et al. gezeigt werden (29), der jedoch die HRV  im  Bereich  der  ventilatorischen  Schwelle  überprüfte  und keine  Schwellenbestimmung  an  Hand  der  HRV  vornahm.  In  der frequenzbasierten  Analyse  wird  der  Anstieg  des  Quotienten  LF/HF (3) als Zeichen für eine vermehrte sympathische Aktivität angesehen (32). Auffällig zeigt sich die niedrige bzw. nicht vorhandene Korrelation von Adrenalin und Noradrenalin mit dem Quotienten SD1/SD2  in  dieser  Untersuchung,  welche  bei  einem  direkten  Zusammenhang zu erwarten gewesen wäre. Möglicherweise spiegelt der Quotient nicht nur die sympathische Aktivität wider, sondern beinhaltet  auch  vagale  Informationen  (7).  Desweiteren  konnten Guzik et al. einen Abfall von SD2 bei steigender Atemfrequenz darstellen,  wohingegen  SD1  nicht  von  der  Atemfrequenz  beeinflusst wurde  (15).  Somit  könnte  der  Anstieg  des  Parameters  SD1/SD2 nach Übertreten der IANS zusätzlich auf die Abnahme von SD2 bei steigender Atemfrequenz zurückzuführen sein.
Der für die anderen HRV Parameter deutlichere Zusammenhang der HRV mit der sympathoadrenergen Aktivität wird durch die  Feststellung  unterstützt,  dass  es  durch  eine  zentrale  Sympathikusblockade  zu  einer  Reduktion  der  HRV  kommt  (12).  Andere  Autoren  gehen  ebenso  von  einer  vermehrten  Aktivierung  der sympathischen Aktivität im Bereich der individuellen anaeroben Schwelle aus (26).
Der  zu  beobachtende  Zusammenhang  der  Laktat-  und  Katecholaminkonzentration konnte auch in anderen Studien aufgezeigt werden (26, 30). Dabei wird das Ansteigen der Katecholaminkonzentration auf eine Aktivierung der intramuskulären Glykolyse zurückgeführt  und  die  vasokonstrikorische  Wirkung  für  den  Anstieg der Latkatkonzentration verantwortlich gemacht (26).
Neben den dargestellten Zusammenhängen der Kreislaufparameter konnte mit Hilfe der HRV eine Bestimmung der IAS durchgeführt werden. Bei der Betrachtung der Bland Altman Plots wird deutlich, dass mit Ausnahme des Quotienten SD1/SD2 alle Parameter  zur  Bestimmung  der  IAS  geeignet  sind.  Insbesondere  mit dem Parameter SD2 sowie dem Parameter der Zeitbereichsanalyse SDNN gelang eine präzise Bestimmung der IAS. Die Bestimmung der IAS mittels Parametern des PCP, wie im Rahmen dieser Studie erfolgt, ist den Autoren nicht bekannt. Die meisten Studiengruppen  konnten  Übereinstimmungen  von  frequenzbasiert  bestimmten  HRV  Schwellen  und  ventilatorischen  Schwellen  feststellen (2, 5, 10, 19).  Die  präzise  Bestimmung  der  IAS  mittels  der  HRV  im Rahmen  dieser  Studie  ist  bemerkenswert,  wenn  man  die  Abweichungen  bisheriger  Auswertungsmethoden  für  Laktattests  zum Vergleich heranzieht (6, 16, 24). Kritisch zu bemerken ist, dass bei einigen Probanden für einzelne PCP Parameter keine Schwellenbestimmung möglich war. Unklar bleibt, ob dies auf externe Störungen  (21)  oder  interne  physiologische  noch  unbekannte  Faktoren zurückzuführen  ist.  Eine  Fehlerquelle  bei  der  Schwellenbestimmung ergibt sich aus der visuellen Bestimmung der HRV-Schwellen,  die  stark  untersucherabhängig  ist.  In  weiteren  Studien  sollte nach Möglichkeiten der Objektivierung der Schwellenbestimmung gesucht werden. Die hier erstmals genutzte Methode und die dargestellten  Zusammenhänge  sollten  in  einem  größeren  bzw.  spezifischeren  Probandenkollektiv  wie  z.B.  unterschiedlich  trainierte und erkrankte Personen überprüft werden. Ebenso sollten in weiteren Studien die hier dargestellten Sachverhalte auf mögliche geschlechtsspezifische Unterschiede hin untersucht werden.

Schlussfolgerung
Es lässt sich anhand der vorliegenden Daten feststellen, dass mittels der HRV eine Bestimmung der IAS möglich ist und dass sich über die Ermittlung der HRV eine Aussage über den Aktivitätszustandes des  vagalen  wie  auch  des  sympathischen  Anteils  des  vegetativen Nervensystems treffen lässt. Dies ermöglicht zum einen eine gute Belastungssteuerung im Training von Sportlern sowie eine Verbesserung  der  Trainingssteuerung  kardial  gefährdeter  Patienten,  bei denen eine potentiell gefährliche überhöhte sympathische Aktivität unbedingt zu vermeiden ist (26). Die Ermittlung der HRV im Rahmen eines Stufentests bietet somit einen Zusatz bzw. eine Alternative zur invasiven Laktatdiagnostik und die Möglichkeit, den Funktionszustand des sympathoadrenergen Systems zu ermitteln. Durch die gemeinsame Betrachtung der leistungsdiagnostischen Parameter kann in Zukunft eine bessere Trainingssteuerung möglich sein.

Die  Studie  wurde  finanziell  durch  die  cardioscan  GmbH,  Hamburg unterstützt.

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