StressWatch 测量的什么压力?基础原理是什么?
StressWatch 测量的是基于心脏数据所表现的身体压力反馈,来帮助你理解当前身体疲劳程度和心理压力水平。
什么是身体压力?
身体压力用来衡量身体是否处于应激状态、自主神经系统是否处于紧张状态。
当我们处在心理压力过大、疲惫状态、身体恢复期、生病、药物/酒精/咖啡因摄入等情况时候,身体会处于压力较大的状态。
如果长期处于较大的身体压力状态,可能会造成包括免疫力下降、心血管疾病风险增加、消化系统紊乱、内分泌失调、慢性疼痛等在内的生理影响,与包括焦虑、抑郁、情绪波动、睡眠障碍等在内的心理影响。
身体压力和心理压力关联是什么?
身体压力和心理压力在大部分时候呈现正相关,当个体经历急性或者长期的心理压力时,心跳的变化程度和跳动频率会受到影响,从而可能被 StressWatch 捕捉并进行解读。所以,对身体压力的评估对于对于心理压力有一定的参考性。
但是,身体压力和心理压力在一些情况下不一定存在正相关,例如当我们在喝酒、喝咖啡、正在运动/刚运动完的时候,我们的身体因为刺激而承受压力导致 HRV 降低,但我们心理上可能是压力较小的。
身体压力相对比较客观,而心理压力有较多的主观因素存在。
哪些时候 StressWatch 会提示「压力过载」?
StressWatch 是基于 HRV 心率变异性和静息心率数据来提示与检测身体压力。 身体压力用来衡量身体是否处于应激状态、自主神经系统是否处于紧张状态,可以用于理解当前身体疲劳程度和心理压力水平。
以下会影响自主神经系统平衡性的行为都可能影响心率,而被提示压力过载或者注意压力:
- 心理压力大:心理压力大会明显地降低 HRV,提高静息心率
- 身体疲惫:睡眠不足或质量不佳、过度劳累、过度运动缺乏休息
- 生病:在生病早期或过程中 HRV 会有非常明显地降低,但健康恢复之后也会随之恢复
- 身体缺水:口渴或者摄入大量盐分时候,建议每天饮用八杯水左右
- 饮食不健康或者不规律:食用大量脂肪或者碳水、重口味的食物,或者深夜吃太多宵夜睡觉都可能会影响 HRV
- 酒精、咖啡因、烟草:这些刺激物都具有神经抑制作用而明显影响 HRV
- 运动中或刚运动完:此时身体压力比较大,会更专注在交感神经上,会导致暂时的不平衡。但适度运动+好好休息,长期对 HRV 提升是有帮助的,请继续坚持。
除了最后一条之外,其它都是心理或者身体处于不好状态的信号。 被提示 HRV 过低时,不妨稍微停一停,归因一下是否有上述情况而改善行动,由此获得更健康,更松弛的生活。
身体压力能给我什么样的参考?
长期的身体压力可能对心理健康产生负面影响,如增加焦虑和抑郁的风险。同时,心理压力也可以对身体产生影响,例如慢性的心理压力可能导致生理上的应激反应,如免疫功能下降、心血管健康风险增加等。
所以,通过 StressWatch 持续追踪和了解身体压力,可以:
- 为心理压力提供参考:了解身体压力的来源,根据个人情况评估出心理压力在其中所造成的影响,更好地管理心理压力;
- 提前识别身体压力:通过监测 HRV 和静息心率,可以提前识别身体压力的存在和程度。较低的 HRV 和较高的静息心率可能表明身体正处于较大的压力状态,可能对健康产生潜在的负面影响;
- 指导身体压力管理:HRV 和静息心率的监测结果可以作为身体压力管理的参考。通过调整生活方式、应对策略和心理健康管理等方法,可以改善 HRV 和静息心率的水平,从而有助于降低身体压力水平;
- 预防健康风险:长期处于较大的身体压力状态可能对健康产生负面影响,如心血管疾病、免疫系统紊乱等。通过关注 HRV 和静息心率,可以提前预防潜在的健康风险,并采取积极的干预措施。
关注 HRV 和静息心率所呈现的身体压力有助于早期发现身体压力过高的状态,从而及时采取干预措施,避免潜在的健康风险。通过监测和管理身体压力,可以帮助我们更好地管理整体的身心压力,减少焦虑,更好地建立起良好的生活习惯。
StressWatch 测量身体压力的基础原理是什么?给出的等级代表什么?
心脏跳动受到自主神经系统支配,而自主神经系统包含交感神经和副交感神经系统:交感神经负责刺激身体进行应对或逃避反应(当我们需要行动时会导致 HRV 降低和静息心率增加),而副交感神经则主要负责身体休息功能(导致 HRV 增加和静息心率降低)。
HRV 和静息心率作为共同重要的静息生理指标,都会受到自主神经系统对压力的反应和影响,但两者对于不同程度的压力和不同场景下的压力反应并不完全一致,因此衡量一天的综合压力时候综合多个数据的影响会更准确。
当我们在面临压力身体产生应激反应时,心跳会有明显的变化,特别是 HRV(心率变异性)和静息心率。
StressWatch 通过 HRV(心率变异性)和静息心率数据的解读,根据每个人过往历史数据建立起数据基准线,进行个性化的解读,从而评估个人的身体压力水平。
StressWatch 将综合压力分为四档,分别为:
- 🟢状态优秀:对比个人历史有较高的 HRV 水平与较低的静息心率水平,表明身体压力状态很小
- 🔵状态正常:对比个人历史有正常的 HRV 水平与正常的静息心率水平,表明身体压力状态可控
- 🟡注意压力:对比个人历史有较低的 HRV 水平或较高的静息心率水平,表明身体压力水平有所升高,需要引起注意并采取相应的调整措施,如休息、放松、调整生活方式等。
- 🔴压力过载:对比个人历史有明显降低的 HRV 水平与明显升高的静息心率水平,表明身体压力状态升高较多,可能存在身体压力过载的风险。
四个档位的划分,能够帮助我们直观地了解身体压力的趋势变化。
相关论文
- Joachim Taelman, S. Vandeput, A. Spaepen & S. Van Huffel (2009), Influence of Mental Stress on Heart Rate and Heart Rate Variability, IFMBE,volume 22
- R. Castaldo, P. Melillo, U. Bracale, M. Caserta, M. Triassi, L. Pecchi, Acute mental stress assessment via short term HRV analysis in healthy adults: A systematic review with meta-analysis, Biomedical Signal Processing and Control 18
- Shaffer, F., & Ginsberg, J. P. (2017). An overview of heart rate variability metrics and norms. Frontiers in public health, 258.
- Hye-Geum Kim, Eun-Jin Cheon, Dai-Seg Bai, Young Hwan Lee & Bon-Hoon Koo (2018). Stress and Heart Rate Variability: A Meta-Analysis and Review of the Literature. Psychiatry Investig. 15(3): 235–245.
- J. P. A. Delaney and D. A. Brodie (2000). Effects of Short-Term Psychological Stress on the Time and Frequency Domains of Heart-Rate Variability, Sage Journals, Volume 91 Issue 2
- Mimma Nardelli; Gaetano Valenza; Alberto Greco; Antonio Lanata; Enzo Pasquale Scilingo (2015). Recognizing Emotions Induced by Affective Sounds through Heart Rate Variability, IEEE Transactions on Affective Computing, Volume: 6, Issue: 4, 385 - 394
- Goit, R. K., & Khadka, R. (2019). Short-term effect of stress on heart rate variability. EC Cardiol, 6, 748-53.
- Taelman, J., Vandeput, S., Spaepen, A., & Van Huffel, S. (2009). Influence of mental stress on heart rate and heart rate variability. In 4th European Conference of the International Federation for Medical and Biological Engineering: ECIFMBE 2008 23–27 November 2008 Antwerp, Belgium (pp. 1366-1369). Springer Berlin Heidelberg.
- Kim, H. G., Cheon, E. J., Bai, D. S., Lee, Y. H., & Koo, B. H. (2018). Stress and heart rate variability: a meta-analysis and review of the literature. Psychiatry investigation, 15(3), 235.
- Nardelli, M., Valenza, G., Greco, A., Lanata, A., & Scilingo, E. P. (2015). Recognizing emotions induced by affective sounds through heart rate variability. IEEE Transactions on Affective Computing, 6(4), 385-394.