Purpose: The purpose of this study was to investigate the relationship among sleep quality, heart rate variability (HRV), fatigue, depression, and anxiety reported by Korean adults. Methods: A cross-sectional study of 208 adults aged 20~60 years was conducted using a short-term HRV analysis and self-reported questionnaires of Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Fatigue Severity Scale, Beck Depression Inventory, and State Trait Anxiety Inventory. Results: Subjects with good sleep quality (PSQI $score{\leq}5$) had higher HRV total power (t=2.03, p=.043) and high-frequency (t=2.04, p=.043) with lower fatigue (t=-4.08, p<.001), depressive mood (t=-3.66, p<.001), and trait anxiety (t=-3.84, p<.001) than subjects with poor sleep quality. Poor sleep quality was negatively correlated with HRV total power (r=-.17, p=.016), high-frequency (r=-.14, p=.049), and positively fatigue (r=.39, p<.001), depression (r=.44, p<.001), state anxiety (r=.23, p=.001) and trait anxiety (r=.34, p<.001). Conclusion: The results indicated that sleep quality is correlated with HRV which reflects the activities of the autonomic nerve system, fatigue, depression, and anxiety in adults.
Objectives : A variety of symptoms are typically reported during anxiety period, several of which are clearly linked to the autonomic nervous system(ANS), such as palpitations, chest pain and shortness of breath. Using spectral analysis of heart rate, several studies have shown that patients with anxiety disorder are characterized by a reduced heart rate variability(HRV), indicative of abnormalities in ANS fuction. To further evaluate the effect of anxiety and medication on autonomic function, 30 patients and 30 matched control subjects were assessed. Methods : Using spectral analysis of heart rate, which consisted of standardised measurements of HRV, we compared ANS between 30 patients with DSM-IV diagnosed anxiety disorder and 30 healthy controls, and investigated the autonomic effects of SSRI treatment. Five-minute HRV recordings were obtained before and after SSRI treatment and were analysed. Results : Five-minute HRV recordings in anxiety disorder patients revealed that a significant reduction in HRV was shown compared to controls. There was no significant changes in HRV between before and after SSRI treatment. Conclusion: Anxiety disorder patients showed a significant reduction in HRV compared to controls. SSRIs do not affect HRV influenced by ANS function. Further study is needed to confirm these things. Patients with anxiety disorder may suffer from functional disturbances in the interaction between the sympathetic and parasympathetic autonomic tree.
Objectives: The analysis of heart rate variability (HRV) is a useful non-invasive tool to investigate the autonomic nerve function. Previous studies on the relationship between HRV and depression have been reported controversial results. Similarly, the correlation between the serum lipids and depression is debatable. The purpose of this study is to examine the relationship between heart rate variability, lipid profile and depression. Methods: A total of 42 patients with major depressive disorder (MDD) and 32 age and sex-matched normal subjects who had no previous history of major medical and mental illnesses were recruited for this study. A structured-interview was used to assess the general characteristics and psychiatric illness. HRV measures were assessed by time-domain and frequency-domain analyses. Psychological symptoms were measured using the Hamilton rating scale for anxiety (HAM-A), Hamilton rating scale for depression (HAM-D). In addition, the evaluation for lipid profile was performed by blood test. Results: In serum lipid profile test, MDD group showed higher cholesterol ($197.68{\pm}42.94$ mg/dL vs. $176.85{\pm}34.68$ mg/dL, p=0.044), TG ($139.45{\pm}92.54$ mg/dL vs. $91.4{\pm}65.68$ mg/dL, p=0.018), LDL ($130.03{\pm}33.18$ vs. $106.62{\pm}27.08$, p=0.004) level than normal control group. In HRV time domain analyses, the standard deviation of the NN interval (SDNN) was decreased in MDD group than normal control group, but was not significant ($32.82{\pm}14.33$ ms vs. $40.36{\pm}21.40$ms, p=0.078). ApEn (Approximate Entrophy) was significantly increased in MDD group than normal control group ($1.13{\pm}0.11$ vs. $0.91{\pm}0.18$, p<0.001). ApEn was correlated with LDL level (r=0.277, p=0.028), HAM-D scores (r=0.534, p<0.001) and HAM-A scores (r=0.470, p<0.001). Conclusions: MDD patients showed increased ApEn, one of the HRV measurement. And this ApEn was correlated with LDL, HAM-D and HAM-A scores. In this study, the analysis of ApEn would be a useful test of MDD.
Purpose: The purpose of this study is to find out the relations between the index of obesity by body composition analysis (EMI. %BF and WHR) and results of other oriental health examinations (QSCC II, HRV and APG) on some women. Methods: 114 women who were tested by oriental health examination between May 2006 and August 2008 were studied. Results: As a result of the study on the relations between the index of obesity by body composition analysis and sasang constitution, it was found that each of them had significant differences among themselves and Taeumin had the highest significance than other sasang constitution. As a result of the study on the relations between the index of obesity by body composition analysis and HRV, it was discovered that there was no significant relationship between BMI and WHR and HRV. However, %BF had negative correlations with autonomic activity, stress resistance and stress index. As a result of the study on the relations between the index of obesity by body composition analysis and APG, it was found that they had positive correlations with each other. Conclusion: In conclusion, there are significant relations between the index of obesity by body composition analysis and results of other oriental health examinations.
In this study, ECG was recorded during sleep patients with obstructive sleep apnea. We detecte(heart rate variability) signal from the ECG wa QRS detection algorithm. And we observed HRV by the power spectrum density using autoregr modeling. The experimental results were analysis sleep stage 1, sleep stage 2, sleep stage 3, sleep s sleep stage REM. In experimental result, the PSD with obstructive sleep apnea patients was distributed low frequency band except sleep step 4. These effect means that the sympathetic nervous system affected the sleep stage 1, 2, REM and the parasympathetic nervous system affected the sleep stage 3, 4 with obstructive sleep apnea patients.
Objectives : This study was designed to investigate heart rate variability(HRV) in patients with abnormality on EKG by power spectrum analysis of HRV. Methods : The patient group consisted of 147 patients diagnosed as abnormal on EKG at the Oriental Medical Hospital of Dong-eui University from November 2003 to September 2005. We divided the patient group into 9 subgroups (bradycardia, arrhythmia, PVC, AF, AV block, RBBB, LVH, cardiac ischemia, LAD ). The control group consisted of 117 patients who were diagnosed as normal on EKG at the same hospital during the same period. We checked HRV of the two groups over 5 minutes and compared the HRV index between groups. Results and Conclusions : In the time domain analysis, SDNN was significantly higher in the PVC and AF groups than control group and RMSSD was significantly higher in the all patient group and the bradycardia, PVC and AF groups than in the control group. In the frequency domain analysis, Ln(LF) was significantly higher in the all patient group and the PVC and AF groups than the control group but lower in the LAD group. Ln(HF) was significantly higher in The all patient group and bradycardia, PVE and AF groups than control group. LF/HF ratio was significantly lower in the all patient group and bradycardia, arrhythmia, AF, AV block and LAD groups than control group. The autonomic nerve system and parasympathetic nerve system were higher in the patient group with abnormal EKG compared with the control group.
Objectives : Essential hyperhidrosis is a socially and occupationally disabling disorder. There are many suggestions that hyperhidrosis is associated with the autonomic nervous system, especiallythe sympathetic system. This study was designed to investigate the autonomic nerve system in patients with essential hyperhidrosis and healthy controls by the frequency domain analysis of heart rate variability (HRV). Methods : 17 head-hyperhidrosis patients in the ambulatory care were investigated. All were inspected at the first medical examination. using the PSA of HRV. HRV was measured for minutes after 5 minutes bed rest. We checked the frequency domain analysis of HRV (i.e. TP, VLF, LF, HF) which were transformed into natural logarithm of patients against the standard measures of the HRV components. Then we compared the values of patients with means of normal Korean subjects. Results : The values of natural logarithmic measure of HRV (LnTP, LnHF, LnLF, LnVLF) of patients With head-hyperhidrosis we examined were $6.85{\pm}1.61$, $4.93{\pm}$2.00, $5.40{\pm}1.83$, and $6.13{\pm}1.37$, respectively. None of these values were higher than means of normal subjects. Conclusions : This study suggests that the function of the autonomic nervous system does not increase in patients with head-hyperhidrosis.
The Auto Regressive Parameter Estimation and Pattern Classification of EKG Signal for Automatic Diagnosis. This paper presents the results from pattern discriminant analysis of an AR (auto regressive) model parameter group, which represents the HRV (heart rate variability) that is being considered as time series data. HRV data was extracted using the correct R-point of the EKG wave that was A/D converted from the I/O port both by hardware and software functions. Data number (N) and optimal (P), which were used for analysis, were determined by using Burg's maximum entropy method and Akaike's Information Criteria test. The representative values were extracted from the distribution of the results. In turn, these values were used as the index for determining the range o( pattern discriminant analysis. By carrying out pattern discriminant analysis, the performance of clustering was checked, creating the text pattern, where the clustering was optimum. The analysis results showed first that the HRV data were considered sufficient to ensure the stationarity of the data; next, that the patern discrimimant analysis was able to discriminate even though the optimal order of each syndrome was dissimilar.
Ye, Soo-Young;Baik, Seong-Wan;Kim, Hye-Jin;Kim, Tae-Kyun;Jeon, Gye-Rok
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.23
no.1
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pp.76-85
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2010
In general, anesthetic depth is evaluated by experience of anesthesiologist based on the changes of blood pressure and pulse rate. So it is difficult to guarantee the accuracy in evaluation of anesthetic depth. The efforts to develop the objective index for evaluation of anesthetic depth were continued but there was few progression in this area. Heart rate variability provides much information of autonomic activity of cardiovascular system and almost all anesthetics depress the autonomic activity. Novel monitoring system which can simply and exactly analyze the autonomic activity of cardiovascular system will provide important information for evaluation of anesthetic depth. We investigated the anesthetic depth as following 7 stages. These are pre-anesthesia, induction, skin incision, before extubation, after extubation, Post-anesthesia. In this study, temporal, frequency and chaos analysis method were used to analyze the HRV time series from electrocardiogram signal. There were NN10-NN50, mean, SDNN and RMS parameter in the temporal method. In the frequency method, there are LF and HF and LF/HF ratio, 1/f noise, alphal and alpha2 of DFA analysis parameter. In the chaos analysis, there are CD, entropy and LPE. Chaos analysis method was valuable to estimate the anesthetic depth compared with temporal and frequency method. Because human body was involved the choastic character.
International Journal of Vascular Biomedical Engineering
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v.3
no.2
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pp.17-24
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2005
The main purpose of our study is to propose a new methodology to develop the multi-parametric measure including linear and nonlinear measures of heart rate variability diagnosing cardiovascular disease. We recorded electrocardiogram for three recumbent postures; the supine, left lateral, and right lateral postures. Twenty control subjects (age: $56.70{\pm}9.23$ years), 51 patients with angina pectoris (age: $59.98{\pm}8.41$ years) and 13 patients with acute coronary syndrome (age: $59.08{\pm}9.86$ years) participated in this study. To develop the multi-parametric measure of HRV, we used the multiple discriminant analysis method among statistical techniques. As a result, the multiple discriminant analysis gave 75.0% of goodness of fit. When the linear and nonlinear measures of HRV are individually used as a clinical tool to diagnose cardiac autonomic function, there is quite a possibility that the wrong results will be obtained due to each measure has different characteristics. Although our study is a preliminary one, we suggest that the multi-parametric measure, which takes into consideration the whole possible linear and nonlinear measures of HRV, may be helpful to diagnose the cardiovascular disease as a diagnostic supplementary tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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