HRVCalculator
Calculadora de Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (HRV) para análisis en tiempo real.
Esta clase implementa algoritmos estándar para el cálculo de métricas de HRV basadas en intervalos RR (IBI - Inter-Beat Intervals) obtenidos de dispositivos de monitoreo cardíaco. La HRV es un indicador clave del estado del sistema nervioso autónomo y se utiliza para evaluar estrés, recuperación y estado de salud general.
Fundamentos Científicos
La Variabilidad de la Frecuencia Cardíaca (HRV) mide las variaciones en tiempo entre latidos cardíacos consecutivos. Un corazón sano no late como un metrónomo, sino que presenta variaciones naturales controladas por el sistema nervioso autónomo (SNA).
Métricas Implementadas
RMSSD: Raíz cuadrada de la media de diferencias cuadradas entre intervalos NN consecutivos
SDNN: Desviación estándar de todos los intervalos NN
pNN50: Porcentaje de intervalos NN que difieren más de 50ms del anterior
HRV Score: Puntuación normalizada (0-100) basada en edad y condición física
Interpretación Clínica
Alta HRV: Indica buena adaptabilidad del SNA, mejor estado de salud
Baja HRV: Puede indicar estrés, fatiga, sobreentrenamiento o problemas de salud
Tendencias: Más importante que valores absolutos para monitoreo personal
Uso Típico
val calculator = HRVCalculator()
val ibiList = listOf(800, 820, 790, 810, 805) // ms
val analysis = calculator.processIBIData(ibiList)
analysis?.let { hrv ->
println("RMSSD: ${hrv.rmssd}ms")
println("Nivel de estrés: ${hrv.stressLevel}")
println("Recomendaciones: ${calculator.getHRVRecommendations(hrv)}")
}See also
Types
Enumera los niveles de calidad de datos para análisis de HRV.
Clase de datos que encapsula el resultado completo del análisis de HRV.
Enumera las posibles tendencias de HRV basadas en análisis histórico.
Enumera los posibles estados de recuperación basados en HRV.
Enumera los posibles niveles de estrés basados en análisis de HRV.
Properties
Functions
Evalúa la calidad de los datos utilizados para el análisis de HRV.
Evalúa el estado de recuperación basado en métricas de HRV.
Evalúa el nivel de estrés basado en métricas de HRV.
Calcula todas las métricas de HRV basadas en el buffer actual de intervalos RR.
Calcula una puntuación de HRV normalizada (0-100).
Calcula las diferencias consecutivas entre intervalos RR.
Calcula pNN50 (percentage of NN intervals that differ by more than 50ms).
Calcula RMSSD (Root Mean Square of Successive Differences).
Calcula SDNN (Standard Deviation of NN intervals).
Calcula la tendencia de HRV basada en datos históricos.
Limpia el buffer de intervalos RR almacenados.
Filtra valores atípicos (outliers) de la lista de intervalos RR.
Obtiene estadísticas del buffer actual de intervalos RR.
Genera recomendaciones personalizadas basadas en el análisis de HRV.
Verifica si hay suficientes datos en el buffer para calcular HRV.
Procesa una lista de intervalos RR (IBI) y calcula métricas de HRV.