Herzfrequenzvariabilität

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Als Herzfrequenzvariabilität (kurz HFV) oder Herzratenvariabilität (englisch heart rate variability, HRV) wird die natürliche Variation der Zeit zwischen zwei aufeinanderfolgenden Herzschlägen bezeichnet. Bei gesunden erwachsenen Menschen beträgt diese Variation in Ruhe ca. eine Zehntelsekunde. Die Herzfrequenzvariabilität ist ein Indikator für die Fähigkeit eines Organismus (Mensch, Säugetier), die Herzfrequenz den körperlichen und mentalen Anforderungen anzupassen. Maße für die Herzfrequenzvariabilität lassen sich statistisch im Zeitbereich als Streumaße (Mittelwert, Standardabweichung, Varianz) oder spektral im Frequenzbereich (low frequency, high frequency) ableiten; eine dritte Möglichkeit bieten nicht-lineare Methoden (z. B. Poincaré-Abbildung, Fluktuationsanalyse).

Über autonome physiologische Regulationswege passt ein gesunder Organismus die Herzschlagrate beständig momentanen Erfordernissen an. Körperliche Beanspruchung oder psychische Belastung hat deswegen in der Regel eine Erhöhung der Herzfrequenz zur Folge, die bei Entlastung und Entspannung normalerweise wieder zurückgeht. Dabei zeigt sich eine höhere Anpassungsfähigkeit an Belastungen in einer größeren Variabilität der Herzfrequenz. Unter chronischer Stressbelastung ist beides dagegen wegen der beständig hohen Anspannung, die dafür typisch ist, mehr oder weniger eingeschränkt und infolgedessen reduziert.[1]

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unauffälliges Ruhe-EKG: Beim Gesunden variiert die Frequenz des Herzschlages.

Anfänge und aktueller Stand der HRV-Forschung

Bereits im 3. Jahrhundert nach Christus erkannte der chinesische Arzt Wang Shu-he (auch Wang Shu-ho oder Wang Hsi), dass ein variabler Herzschlag ein Zeichen für Gesundheit ist.[2] Er dokumentierte dies in seinen Schriften Mai Ching (

The Knowledge of Pulse Diagnosis

). Da es keine Messinstrumente wie beispielsweise Stethoskop oder EKG gab, musste der Arzt sich sehr sensibel auf die Erfassung des Zusammenspiels der Körpersignale eines Patienten einstellen, um eine Krankheit daraus diagnostizieren zu können. Dass Wang Shu-he die Variabilität des Pulsschlags nicht zur Prognose verwendet hat, ist in "Von Spechten, Regentropfen und Herzschlägen … (s.u.)" nachzulesen.

Aktuell existiert ein breites Forschungsspektrum zur Herzfrequenzvariabilität, das vorwiegend auf drei Bereiche konzentriert ist:

  • Klinischer Bereich: Risikostratifizierung und Gesundheitsprognose mit Parametern der HRV
  • Rehabilitative Medizin: klassische und nichtlineare HRV-Methoden für die Prognose- und Leistungsobjektivierung
  • Stressmedizin und Psychophysiologie: HRV-Biofeedback

Zur Leistungsdiagnostik und Belastungssteuerung wurden im Bereich der Sport- und Trainingswissenschaften neue Methoden entwickelt.

Definition

Der Abstand zwischen zwei Herzschlägen wird meistens definiert als die Zeit zwischen dem Beginn zweier Kontraktionen der Herzkammern. Dieser Beginn der Kammerkontraktion erscheint im Elektrokardiogramm (EKG) als so genannte R-Zacke. Der Abstand zwischen zwei R-Zacken wird daher als RR-Intervall bezeichnet (Es wird auch von NN-Intervallen gesprochen: a) um eine Verwechslung mit der Blutdruckangabe RR (nach Riva-Rocci) zu vermeiden und b) um R-Zacken zu kennzeichnen, die einer regulären, also vom Sinusknoten ausgehenden Herzerregung entstammen – im Gegensatz z. B. zu supraventrikulären und ventrikulären Extrasystolen[3]). Das RR-Intervall lässt sich als Kehrwert in die Herzfrequenz umrechnen (60 BPM ~ 1000 ms: 60 Beats per minute ~ 1000 Millisekunden RR-Abstand). Die RR-Intervalle sind im Regelfall nicht gleich lang, sondern unterliegen Schwankungen. Die Quantifizierung dieser Schwankungen bezeichnet man als Herzfrequenz- oder Herzratenvariabilität (HRV).

Physiologie der Herzratenvariabilität

Ein Herzschlag wird beim gesunden Individuum durch einen Impuls des Sinusknotens als zentralem Taktgeber des autonomen Erregungssystems des Herzens ausgelöst. Dieses steht seinerseits unter dem Einfluss des übergeordneten vegetativen Nervensystems, wobei über den Sympathikus ein aktivierender Einfluss ausgeübt wird, der u. a. eine Erhöhung der Herzfrequenz zur Folge hat. Körperliche und psychische Belastungen gehen mit einer Steigerung der Aktivität des Sympathikus einher, während parallel dazu Körperfunktionen reduziert werden, die vom Vagus reguliert werden, wie etwa die Verdauung. Grob vereinfachend kann man sagen, dass der Sympathikus die Teilsysteme (Kreislauf, Muskulatur, Zucker) für Angriff und Flucht aktiviert, der Vagus im Gegenzug die hierfür erforderlichen Ressourcen aufbauen hilft, wenn sich der Mensch in einem entspannten Ruhezustand befindet. Äußere Einflüsse (Reize), psychische Vorgänge (Gedanken) oder mechanische Abläufe (Atmung) greifen dabei komplex ineinander, können sich dabei aber je nach eigenem Gewicht auch unterschiedlich auf den Herzschlag auswirken.

Messverfahren

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Spektralanalyse
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Histogramm

Das EKG ist nach wie vor zentrales Diagnoseverfahren in der Kardiologie. Aus ihm lässt sich eine sog. Zeitreihe der RR-Intervalle bestimmen. Die Schwankung dieser Zeitreihe lässt sich mit Hilfe verschiedener Verfahren hinsichtlich ihrer Stärke, Zeitskala oder innerer Muster quantifizieren. Im Vergleich zum normalen Elektrokardiogramm, bei dem die Kurvenform diagnostische Bedeutung hat, steht bei der Messung der Herzratenvariabilität die zeitliche Auflösung der RR-Abstände im Vordergrund.

Eine einfache statistische Größe zur Bestimmung der Streuung ist die Standardabweichung der RR-Intervalle. Man unterscheidet heute drei Bereiche (Domänen), die zur Analyse der Herzfrequenzvariabilität genutzt werden:

  • Zeitbereich (z. B. Standardabweichung der RR-Intervalle)
  • Frequenzbereich (z. B. Spektrum der Herzfrequenzvariabilität)
  • nichtlinearer Bereich (z. B. Poincaré-Abbildungen).

Hinsichtlich ihrer Zeitskala lassen sich die Schwankungen der Herzfrequenz durch Verfahren der Spektralanalyse näher charakterisieren. In jüngerer Zeit werden auch komplexe empirische Parameter, wie z. B. die fraktale Dimension herangezogen.

Die Spektralanalyse ist ein sehr genaues Verfahren zur Feststellung der Frequenzanteile, aus denen sich die Variabilität der Herzfrequenz zusammensetzt. Sie gibt beispielsweise Auskunft über die Kopplung von Atmung und Herzschlag (also deren Kohärenz) im entspannten Zustand. Sind Atmung und Herzschlag gut gekoppelt, ergibt die Spektralanalyse einen eindeutigen Peak (Spitzenwert). Das betreffende Mess-Spektrum wird in der HRV-Forschung in drei Frequenzbänder aufgeteilt, VLF (

very low frequency

), LF (

low frequency

, mitunter auch als MF (

middle frequency

) bezeichnet) und HF (

high frequency

), teilweise zuzüglich eines vierten Frequenzbandes: ULF (

ultra low frequency

). Diese Frequenzen repräsentieren

(vgl.[4][5][6])

Die respiratorische Sinusarrhythmie – und damit die HF – werden gemeinhin als Marker parasympathischer Aktivität angesehen.[7] Es wurde und wird teilweise postuliert, die LF sei das sympathische Gegenstück zur HF und der Quotient LF/HF somit ein geeigneter Marker für die autonome Balance zwischen Sympathikus und Parasympathikus.[8][9] Mittlerweile ist dies hinreichend widerlegt, dennoch wird LF/HF weiterhin in aktuellen Publikationen als Kennwert sympathovagaler Balance aufgeführt.[10][11]

Eine weitere Darstellungsform der Herzratenvariabilität ist das Histogramm. In einem Verlaufsdiagramm einer Biofeedback-Messung wird gezählt, wie viele der Herzschläge in eine bestimmte Klasse fallen. Bei größerer HRV verteilen sich die Herzschläge gleichmäßig über möglichst viele Klassen. Unter starker Belastung verschiebt sich die vegetative Balance und die HRV schränkt sich auf wenige Klassen ein.

Zahlreiche Studien benutzen Poincaré- oder Lorenz-Plot zur Analyse der HRV mittels zwei- oder mehrdimensionaler Punktwolkendarstellungen. Bekannt sind verschiedene Bezeichnungen für die Darstellung sukzessiver RR-Abstände: Poincaré-, Lorenz-, Recurrence- und Scatter-Plot sowie Return Maps. Bei dieser Darstellung bezieht sich jeder folgende Datenpunkt auf den vorhergehenden, wobei im einfachsten Fall einer zweidimensionalen Darstellung die RR-Zeitreihe auf sich selbst abgebildet wird.[12]

Zur Vermeidung von Fehleinschätzungen der Bedeutung verschiedener Parameter der HRV wurden von

Task Force of the European Society of Cardiology

und

The North American Society of Pacing and Electrophysiology

Richtlinien festgelegt zur Durchführung und Interpretation von HRV-Analysen.[8]

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Bedeutung

Da die Herzratenvariabilität ihren Ursprung in der Funktion des vegetativen Nervensystems hat, lassen sich prinzipiell Krankheiten erkennen, bei denen es darüber zu Auswirkungen auf den Herzschlag kommt. Dabei sind Erkrankungen zu unterscheiden, die direkt das autonome Nervensystem schädigen, und Krankheiten, die sich etwa über dauerhaft erhöhte Stoffwechselbeanspruchungen indirekt auf das autonome Nervensystem auswirken.

Ein Beispiel für die erste Gruppe von Krankheiten ist die diabetische Neuropathie, eines aus der zweiten Gruppe die koronare Herzkrankheit. Auch psychische Erkrankungen können über eine Erhöhung des Katecholaminspiegels und die Sympathikusaktivierung erkennbare Folgen auf die Herzaktivität haben; die Herzfrequenzvariabilität kann daher auch im Bereich der Neuropsychiatrie zu diagnostischen Zwecken herangezogen werden.

Weitere Erkrankungen mit Veränderungen der Herzratenvariabilität sind:

  • Asphyxie bei Neugeborenen[13]
  • plötzlicher Herztod nach Herzinfarkt[14] (als prädiktiver Wert)
  • Asthma[15]
  • Traumapatienten, als prädiktiver Wert für die Mortalität, unabhängig von Mechanismus, Ort oder Schwere der Verletzung.[16]
  • Sepsis, schon vor klinischer Diagnosestellung der Sepsis beginnt die HRV abzufallen.[17]

HRV in Stressmedizin und Psychophysiologie

In den letzten Jahrzehnten wurden verschiedene Biofeedback-Techniken und -Geräte entwickelt, um die Variabilität der Herzfrequenz zu messen. Dabei wurde besonderes Gewicht auf die Messung der Koppelung von Herz und Atmung gelegt, um so den Grad der Kohärenz bzw. Synchronisation von Herzrhythmus und Atemfrequenz bestimmen zu können.

Synchronisation und chaotischer Verlauf von Atemrhythmus und Herzfrequenz sind bei diesen Biofeedback-Verfahren bildlich oder akustisch darstellbar. Die Messung des Pulses erfolgt dabei mit Hilfe eines Brustgurtes oder eines Ohrclips, wobei die Daten dabei auf spezielle Weise ausgewertet werden.

Festgestellt wurde, dass bei so komplexen Reaktionen wie Liebe oder Dankbarkeit, die mit der emotionalen Reaktion der Freude verbunden sind, eine messbare Synchronisation der Rhythmen von Herz und Atmung (Respiratorische Sinusarrhythmie) erfolgt.[18] Diese Balance zwischen Atmung und Herzschlag verschwindet jedoch bei Reaktionen wie Hetze („Stress“), Ärger oder Angst, die mit vermehrter Ausschüttung von Stresshormonen einhergehen. Einige Studien sowie Übersichtsarbeiten und Metaanalysen weisen darauf hin, dass die Herzfrequenzvariabilität psychisch Kranker niedriger ist als bei psychisch gesunden Personen.[19]

Von den USA ausgehend werden in den letzten Jahren zunehmend Forschungen unternommen um festzustellen, inwieweit Kohärenz von Herz und Atmung trainierbar ist, und welche Therapieerfolge mit unterschiedlichen Settings erreicht werden können. Dabei werden Biofeedback-Techniken eingesetzt und in verschiedenen Variationen das emotionale Erleben der Trainees zusätzlich oder alternativ gezielt zu beeinflussen gesucht. Dabei werden spezielle musikalische Kompositionen eingesetzt, Atemtechniken, Achtsamkeitsübungen, Tranceinduktionen oder gelenkte Imaginationen mit Konzentration auf Herz und Atmung in Verbindung mit der Aktivierung besonders positiver, etwa liebevoller Reaktionen.[20]

Das HRV-Biofeedback wird als Coaching-Methode oder komplementärmedizinische Methode schon länger in der verhaltenstherapeutisch orientierten Psychotherapie genutzt. Nach Studien in den USA sind dadurch Depressionen, Herzerkrankungen, Asthma, Angststörungen und Schlaflosigkeit günstig beeinflussbar. Die Verbesserung der Kohärenz von Atmung und Herz kann auch beim Abbau von Anspannungen helfen, bei der Bewältigung von Stress und Angst, und dazu beitragen, im Alltag gelassener zu reagieren.[21][22][23]

HRV-Biofeedback wird seit einiger Zeit in der betrieblichen Gesundheitsförderung eingesetzt.[24]

Laut einer 2017 veröffentlichten Studie kann HRV-Biofeedback auch angewandt werden, um die Leistungsfähigkeit von Sportlern zu verbessern. Die Autoren erwähnen aber auch den Bedarf an weiteren Studien[25].

Auch bei Patienten, die an Atemnot, Müdigkeit oder Ödemen und zusätzlich unter Ängsten und Depressionen litten, half ein sechswöchiges Herzfrequenzvariabilitäts-Training. Allerdings hatte sich die Herzfrequenzvariabilität nicht verändert.[26]

HRV-gesteuertes Training im Spitzensport

Im Spitzensport wird in zunehmendem Maße die Trainingsbelastung mit HRV kontrolliert und gesteuert, um Überbelastungen zu vermeiden. So haben z. B. die vier neuseeländischen Ruderweltmeister 2015 ihr Training in den intensiven Phasen vor der Weltmeisterschaft mit HRV von Tag zu Tag periodisiert.[27] Hierbei haben sie als Bezugsgröße den rMSSD (root mean square of successive differences = quadratischer Mittelwert der Differenzen aufeinanderfolgender R-R-Intervalle) herangezogen. Hierdurch kann rechnerisch die Wirkung einzelner Ausreißer minimiert werden. Da Ausdauersportler in der Regel bereits einen sehr niedrigen Ruhepuls haben, wird auch dem Einfluss des Parasympathikus Rechnung getragen.[28]

Literatur

  • Alfred Lohninger: Herzratenvariabilität – Das HRV-Praxis-Lehrbuch. Facultas Universitätsverlag, 2017, ISBN 978-3-7089-1495-4
  • Alfred Lohninger: Vegetative Funktionsdiagnostik mittels Analyse der Herzratenvariabilität. In: EHK, 3/2013, S. 134 ff.
  • Guidelines. Heart Rate Variability. In: European Heart Journal, 1996, 17, S. 354 ff.
  • Doris Eller-Berndl: Herzratenvariabilität. Verlagshaus der Ärzte, Wien 2010.
  • Werner Wittling: Herzschlagvariabilität. Eichsfeld Verlag, Heiligenstadt, 2012.
  • Kuno Hottenrott (Hrsg.): Herzfrequenzvariabilität: Methoden und Anwendungen in Sport und Medizin. Schriften der dvs, Band 162. Czwalina, Hamburg 2006, ISBN 3-88020-480-2, Inhaltsverzeichnis (PDF) und Abstracts (Memento vom 14. Mai 2006 im Internet Archive; PDF) der einzelnen Beiträge; dargestellt werden auch lineare und neuere, nicht-lineare Analysemethoden der Herzfrequenzvariabilität und deren physiologische Hintergründe mit Vor- und Nachteilen der einzelnen Verfahren.
  • Kuno Hottenrott (Hrsg.): Trainingskontrolle mit Herzfrequenz-Messgeräten. Meyer & Meyer, Aachen 2006, ISBN 3-89899-173-3 (Leseprobe: Herzfrequenzvariabilität [PDF; 380 kB]).
  • J Mockenhaupt: Von Spechten, Regentropfen und Herzschlägen – Vergleichende Frequenzanalyse periodischer Signale. In: Herzfrequenzvariabilität: Methoden und Anwendungen in Sportwissenschaft, Arbeits- und Intensivmedizin sowie Kardiologie, 270, 2018, ISBN 978-3-88020-662-5, S. 43–50.
  • M Mück-Weymann, T Loew, D Hager: Multiparametrisches Bio-Monitoring mit einem computerunterstützten System für psychophysiologische Diagnostik, psychophysiologisch gesteuerte Therapie und Biofeedback. In: Psycho, 5, 1996, S. 378–384.
  • M Mück-Weymann: Die Herzratenvariabilität als globaler Adaptivitätsfaktor in psycho-neuro-kardialen Funktionskreisen. In: D Mattke (Hrsg.): Vom Allgemeinen zum Besonderen: Störungsspezifische Konzepte und Behandlung in der Psychosomatik. Verlag für Akademische Schriften, Frankfurt/Main 2002, S. 322–327.
  • M Mück-Weymann: Körperliche und seelische Fitness im Spiegel der Herzfrequenzvariabilität. Reihe „Biopsychologie & Psychosomatik“, Band 10. Verlag Hans Jacobs, Lage 2003.
  • Rollin McCraty, Mike Atkinson, William Tiller, Glen Rein, Alan D. Watkins: The Effects of Emotion on Short-Term Power Spectrum Analysis of Heart Rate Variability (PDF; 860 kB) In: The American Journal of Cardiology. 76, NO.4, 15. November 1995, S. 1089–1093
  • Michael A. Cohen, J. Andrew Taylor: Short-term cardiovascular oscillations in man: measuring and modelling the physiologies. In: J Physiol., 2002, 542, S. 669–683, PMID 12154170, PMC 2290446 (freier Volltext) (Review).

Weblinks

Einzelnachweise

  1. ↑ Petra Wirz: Kardiovaskuläre Aktivität II. Herzratenvariabilität UNI 2004, Folien/Methoden der Psychobiologie
  2. ↑ Burnout: Von Betroffenen lernen! Gabler Verlag, 2015, ISBN 978-3-658-07702-0 (springer.com [abgerufen am 5. März 2019]).
  3. ↑ Phyllis K. Stein, Yachuan Pu: Heart rate variability, sleep and sleep disorders. In: Sleep Medicine Reviews. Band 16, Nr. 1, 2012, ISSN 1532-2955, S. 47–66, doi:10.1016/j.smrv.2011.02.005, PMID 21658979.
  4. ↑ B.M. Sayers: Analysis of heart rate variability. In: Ergonomics, 16, 1973, S. 17–32
  5. ↑ S. Akselrod, D. Gordon, J.B. Madwed, N.C. Snidman, D.C. Shannon, R.J. Cohen: Hemodynamic regulation: investigation by spectral analysis. In: Am J Physiol, 249, 1985, S. H867–875.
  6. ↑ C. van Ravenswaaij-Arts, L.A.A. Kollee, J.C.W. Hopman, G.B.A. Stoelinga, H.P. van Geijn: Heart Rate Variability. In: Annals of Internal Medicine 118(6), 1993, S. 436–447
  7. ↑ Julian F. Thayer, Richard D. Lane: The role of vagal function in the risk for cardiovascular disease and mortality. In: Biological Psychology. Band 74, Nr. 2, 2007, S. 224–242, doi:10.1016/j.biopsycho.2005.11.013 (elsevier.com [abgerufen am 5. März 2019]).
  8. ↑ a b M. Malik et al.: Heart rate variability. Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. In: Circulation, 17, 1996, S. 354–381
  9. ↑ A Malliani, M Pagani, F Lombardi, S Cerutti: Cardiovascular neural regulation explored in the frequency domain. In: Circulation. Band 84, Nr. 2, 1991, ISSN 0009-7322, S. 482–492, doi:10.1161/01.CIR.84.2.482.
  10. ↑ George E. Billman: The LF/HF ratio does not accurately measure cardiac sympatho-vagal balance. In: Frontiers in Physiology. Band 4, 2013, ISSN 1664-042X, doi:10.3389/fphys.2013.00026, PMID 23431279, PMC 3576706 (freier Volltext) – (frontiersin.org [abgerufen am 5. März 2019]).
  11. ↑ Gustavo A. Reyes del Paso, Wolf Langewitz, Lambertus J. M. Mulder, Arie van Roon, Stefan Duschek: The utility of low frequency heart rate variability as an index of sympathetic cardiac tone: A review with emphasis on a reanalysis of previous studies: LF HRV and sympathetic cardiac tone. In: Psychophysiology. Band 50, Nr. 5, 2013, S. 477–487, doi:10.1111/psyp.12027.
  12. ↑ HD Esperer, C Esperer, RJ. Cohen: Cardiac arrhythmias imprint specific signatures on lorenz plots. In: Ann Noninvasive Electrocardiol., 2008 Jan, 13(1), S. 44–60, PMID 18234006. Division of Cardiology, School of Medicine, Otto-von-Guericke-University, Magdeburg, Germany, and Division of Health Sciences and Technology, Harvard University, MIT, Cambridge, MA, USA.
  13. ↑ W.D. Ekert, B. Kohler: Cardiorespiratory studies in cerebral disease. In: Monatsschr Kinderheilkd, 122, 1974, S. 643–644
  14. ↑ R.E. Kleiger, J.P. Miller, Jr, J.T. Bigger, A.J.Moss: Decreased heart rate variability and its association with increased mortality after acute myocardial infarction. In: Am J Cardiol, 59, 1987, S. 256–262
  15. ↑ P.M. Lehrer, E.G. Vaschillo, B. Vaschillo, Shou-En Lu, D.L. Eckberg, R. Edelberg, W.J. Shih, Y. Lin, T.A. Kuusela, K.U.O. Tahvanainen, R.M. Hamer: Heart rate variability biofeedback increases baroreflex gain and peak expiratory flow. In: Psychosom Med, 65(5), 2003, S. 796–805
  16. ↑ W.P. Riordan, P.R. Norris, J.M. Jenkins, J.A. Morris: Early loss of heart rate complexity predicts mortality regardless of mechanism, anatomic location, or severity of injury in 2178 trauma patients. In: Journal of Surgical Research, 156(2), 2009, S. 283–289
  17. ↑ S. Ahmad, T. Ramsay, L. Huebsch, S. Flanagan, S. McDiarmid, I. Batkin, L. McIntyre, S.R. Sundaresan, D.E. Maziak, F.M. Shamji, P. Hebert, D. Fergusson, A. Tinmouth, A.J.E. Seely: Continuous multi-parameter heart rate variability analysis heralds onset of sepsis in adults. PLOS ONE, 4(8), 2009, e6642
  18. ↑ WA Tiller, R McCraty, M. Atkinson Cardiac coherence: a new, noninvasive measure of autonomic nervous system order. In: Altern Ther Health Med., 1996 Jan, 2(1), S. 52–65, PMID 8795873. Department of Materials Science and Engineering, Stanford University, Calif, USA.
  19. ↑ Katharina Hösl, Lennard Geiss, Thomas Hillemacher: Kardiovaskuläre autonome Dysfunktion bei psychischen Erkrankungen. In: NeuroTransmitter. Band 29, 2018, S. 24–28, doi:10.1007/s15016-018-6497-3.
  20. ↑ M. Mück-Weymann, R. Beise: „Herzkohärenztraining – eine moderne Form der Stressbewältigung“. (PDF) In: Stressmedizin, 2005, I, S. 1–5. Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus, Klinik und Poliklinik für Psychotherapie und -somatik, Professur für Psychotherapie und -somatik
  21. ↑ J Achmon, M Granek, M Golomb, J. Hart 1989 Behavioral treatment of essential hypertension: a comparison between cognitive therapy and biofeedback of heart rate. In: Psychosom Med., 1989 Mar–Apr, 51(2), S. 152–164, PMID 2710909. Outpatient Mental Clinic, Gehah Psychiatric Hospital, Beilinson Medical Center, Petah Tikva, Israel.
  22. ↑ N. Seidel: Veränderung der Herzratenvariabilität bei Entspannungsübungen: Eine kontrollierte Studie zur Wirkung der funktionellen Entspannung auf das autonome Nervensystem bei Patienten mit Asthma bronchiale und psychosomatischen Störungen. 1999. Universität Erlangen-Nürnberg: Dissertation.
  23. ↑ K. Vestweber, K. Hottenrott: Einfluss einer speziellen Entspannungs- und Konzentrationstechnik (Freeze® Frame) auf Parameter der Herzfrequenzvariabilität. In: K. Hottenrott (Hrsg.): Herzfrequenzvariabilität im Sport. Prävention - Rehabilitation - Training. Czawalina, Hamburg 2002, S. 141–155.
  24. ↑ D. Löllgen, M. Mück-Weymann, R. Beise: Herzratenvariabilitäts-Biofeedback in der betrieblichen Gesundheitsförderung – Eine Pilotstudie. (PDF) Forum Stressmedizin, 2009
  25. ↑ Sergio Jiménez Morgan, José Arturo Molina Mora: Effect of Heart Rate Variability Biofeedback on Sport Performance, a Systematic Review. In: Applied Psychophysiology and Biofeedback. Band 42, Nr. 3, 1. September 2017, ISSN 1090-0586, S. 235–245, doi:10.1007/s10484-017-9364-2.
  26. ↑ F. Luskin, M. Reitz, K. Newell, T. G. Quinn, W. Haskell: A controlled pilot study of stress management training of elderly patients with congestive heart failure. In: Preventive cardiology. Band 5, Nummer 4, 2002, S. 168–172, PMID 12417824, ISSN 1520-037X.
  27. ↑ DJ Plews, PB Laursen, M Buchheut: Day-to-day heart rate variability (HRV) recordings in world champion rowers. In: Int. Journal Sports Phys. Perform, 2017, 12(5), S. 697–703
  28. ↑ Arnd Krüger: Periodisierung von Tag zu Tag. In: Leistungssport, 2018, 48 (6), S. 27–29.
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