Statistical Quantification of Parameters of Heart Rate Variability Power
(2024) In Bachelor's Theses in Mathematical Sciences MASK11 20241Mathematical Statistics
- Abstract
- Heart rate variability (HRV) describes the variations in time intervals between heartbeats. The signals are usually recorded from electrocardiogram (ECG) beat detection.
In this thesis, HRV signals of 97 participants were analyzed using spectral and statistical analysis. The signals are non-stationary, however, the data was treated approximately short time stationary. Using spectral analysis, power of HRV is expressed using expo- nential decay model from which parameters (a - multiplier for the exponential decrease and c - amplitude multiplier) are extracted. The effects of the different factors (age, sex, SMBQ, length, weight, BMI, state and trait of anxiety) on extracted parameters an and c, are statistically analyzed.
The Welch’s... (More) - Heart rate variability (HRV) describes the variations in time intervals between heartbeats. The signals are usually recorded from electrocardiogram (ECG) beat detection.
In this thesis, HRV signals of 97 participants were analyzed using spectral and statistical analysis. The signals are non-stationary, however, the data was treated approximately short time stationary. Using spectral analysis, power of HRV is expressed using expo- nential decay model from which parameters (a - multiplier for the exponential decrease and c - amplitude multiplier) are extracted. The effects of the different factors (age, sex, SMBQ, length, weight, BMI, state and trait of anxiety) on extracted parameters an and c, are statistically analyzed.
The Welch’s t-test for the difference of two means of parameter c shows that there is no significant difference in the average values of this parameter for female and male. The Welch’s t-test for the parameter a shows significant difference between the mean values of this parameter for female and male, indicating the faster decay of the power of HRV (PHRV) for males. Multiple linear regression (MLR) showed that out of 8 tested indepen- dent variables, only the factor age is significant for the parameter c. MLR for parameter a shows no significance for any of the tested factors. Also, the MLR model with interaction term for the two factors (age and state) shows no significant interaction of the two factors for the parameter c.
Future research could be directed to investigating the regression models for the two parameters on the samples that include different age categories separately for female and male participants as well as exploring how the parameters of the model of PHRV relate if non-linear methods for quantifying HRV are used. (Less) - Popular Abstract (Swedish)
- Denna forskning fokuserar på hjärtfrekvensvariation (HRV), vilket är fluktuationer i tidsintervallet mellan följande hjärtslag. Dessa variationer samlas in genom användandet av ett elektrokardiogram (EKG). Genom att analysera HRV data från 97 deltagande, syftar denna studie till att upptäcka om olika faktorer som ålder, kön, ångest, och kroppsmått påverkar HRV. Att förstå HFV är väsentligt eftersom det är kopplat till diverse olika hjärt-kärlsjukdomar, där bättre insikt kring HFV kan hjälpa tidigt uppfångande och hantering av hjärt-kärlsjukdomar.
Studien visade att kraften av HRV minskar snabbare hos män jämfört med kvinnor, vilket tyder på en skillnad i hur män och kvinnors hjärtan reagerar över en längre tid. Ålder framstod som en... (More) - Denna forskning fokuserar på hjärtfrekvensvariation (HRV), vilket är fluktuationer i tidsintervallet mellan följande hjärtslag. Dessa variationer samlas in genom användandet av ett elektrokardiogram (EKG). Genom att analysera HRV data från 97 deltagande, syftar denna studie till att upptäcka om olika faktorer som ålder, kön, ångest, och kroppsmått påverkar HRV. Att förstå HFV är väsentligt eftersom det är kopplat till diverse olika hjärt-kärlsjukdomar, där bättre insikt kring HFV kan hjälpa tidigt uppfångande och hantering av hjärt-kärlsjukdomar.
Studien visade att kraften av HRV minskar snabbare hos män jämfört med kvinnor, vilket tyder på en skillnad i hur män och kvinnors hjärtan reagerar över en längre tid. Ålder framstod som en betydande faktor av en specifik parameter för HRV, därav indikerar detta att när människor åldras finns det en anmärkningsvärd påverkan på hjärtfrekvensvariation. Förvånansvärt visade inte faktorerna vikt, längd, “body mass index” (BMI) och ångestnivåer påverkan på HRV i denna studie.
Dessa fynd åskådliggör vikten av att ha i åtanke kön likväl ålder vid bedömning av hjärthälsa, vilket leder till en mer skräddarsydd behandlingsplan. Studien föreslår att framtida forskning bör undersöka HRV med fler faktorer samt större provtagning i syfte att ådagalägga mer kring HFV. Genom mer precis data kring HRV kan individer gynnas av förbättrad diagnostik och personifierade behandlingsplaner.
Denna studie upplyser faktorer som påverkar hjärtfrekvensvariation, med emfas på ålder och kön. Dessa insikter är essentiella för framsteg inom personligt skräddarsydd vård och framtida forskning inom området kan leda till bättre hälsa-ingrepp för alla åldrar och kön. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
http://lup.lub.lu.se/student-papers/record/9169806
- author
- Stanojcic, Ana LU
- supervisor
- organization
- course
- MASK11 20241
- year
- 2024
- type
- M2 - Bachelor Degree
- subject
- keywords
- HRV, Spectral Analysis, Welch t-test, Multiple Linear Regression
- publication/series
- Bachelor's Theses in Mathematical Sciences
- report number
- LUNFMS-4077-2024
- ISSN
- 1654-6229
- other publication id
- 2024:K18
- language
- English
- id
- 9169806
- date added to LUP
- 2024-07-02 12:39:34
- date last changed
- 2024-07-02 12:39:34
@misc{9169806, abstract = {{Heart rate variability (HRV) describes the variations in time intervals between heartbeats. The signals are usually recorded from electrocardiogram (ECG) beat detection. In this thesis, HRV signals of 97 participants were analyzed using spectral and statistical analysis. The signals are non-stationary, however, the data was treated approximately short time stationary. Using spectral analysis, power of HRV is expressed using expo- nential decay model from which parameters (a - multiplier for the exponential decrease and c - amplitude multiplier) are extracted. The effects of the different factors (age, sex, SMBQ, length, weight, BMI, state and trait of anxiety) on extracted parameters an and c, are statistically analyzed. The Welch’s t-test for the difference of two means of parameter c shows that there is no significant difference in the average values of this parameter for female and male. The Welch’s t-test for the parameter a shows significant difference between the mean values of this parameter for female and male, indicating the faster decay of the power of HRV (PHRV) for males. Multiple linear regression (MLR) showed that out of 8 tested indepen- dent variables, only the factor age is significant for the parameter c. MLR for parameter a shows no significance for any of the tested factors. Also, the MLR model with interaction term for the two factors (age and state) shows no significant interaction of the two factors for the parameter c. Future research could be directed to investigating the regression models for the two parameters on the samples that include different age categories separately for female and male participants as well as exploring how the parameters of the model of PHRV relate if non-linear methods for quantifying HRV are used.}}, author = {{Stanojcic, Ana}}, issn = {{1654-6229}}, language = {{eng}}, note = {{Student Paper}}, series = {{Bachelor's Theses in Mathematical Sciences}}, title = {{Statistical Quantification of Parameters of Heart Rate Variability Power}}, year = {{2024}}, }