Выпуск 25-2, 2026

Обзорная статья

https://doi.org/https://doi.org/10.38025/2078-1962-2026-25-2-63-76

Вариабельность сердечного ритма в оценке стресса и автономной регуляции: современное состояние метода, клинические применения и перспективы. Обзор литературы

Посмотреть статью (PDF файл для скачивания)



XML файл для скачивания

ORCIDЛыков Ю.А., ORCIDКузюкова А.А.*, ORCIDМарченкова Л.А., ORCIDКоролев Ю.Н., ORCIDРожкова Е.А., ORCIDЗубарева Н.Н.

Национальный медицинский исследовательский центр реабилитации и курортологии Минздрава России, Москва, Россия


РЕЗЮМЕ

ВВЕДЕНИЕ.  Вариабельность сердечного ритма (ВСР) является неинвазивным физиологическим показателем, отражающим состояние автономной регуляции и баланс симпатических и парасимпатических влияний со стороны вегетативной нервной системы. В последние годы ВСР активно используется для оценки острого и хронического стресса, а также при диагностике тревожных и депрессивных расстройств, суицидального риска и для некоторых неврологических заболеваний.

ЦЕЛЬ.  Провести анализ современных представлений о ВСР как объективном маркере стрессовых состояний и автономной регуляции, оценить ее диагностические возможности при психических и неврологических расстройствах, а также определить методологические ограничения и перспективы клинического применения.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ.  Выполнен обзор литературы за 2015–2025 гг. по базам данных PubMed, Medline, Scopus, Web of Science и eLIBRARY.RU с использованием ключевых слов: heart rate variability, HRV, стресс, автономная нервная система, тревога, депрессия, суицидальное поведение, неврологические заболевания, носимые устройства.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ОБЗОРА.  Обобщены данные о физиологических механизмах формирования ВСР, методах регистрации и анализе временных, частотных и нелинейных показателей. Наиболее воспроизводимым признаком стресс-индуцированной дисрегуляции является снижение параметров, отражающих вагусную модуляцию сердечного ритма. Снижение ВСР выявляется при тревожных и депрессивных расстройствах, суицидальности, эпилепсии, болезни Паркинсона, черепно-мозговой травме и других неврологических состояниях и ассоциируется с неблагоприятным прогнозом. Вместе с тем ВСР не является специфическим маркером симпатической активности или уровня стресса и зависит от условий регистрации, дыхания, возраста, медикаментозной терапии и сопутствующей патологии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.  ВСР представляет собой информативный показатель автономной регуляции и стресс-индуцированных изменений, однако ее клиническая интерпретация требует учета методологических ограничений и использования в составе комплексной, персонализированной оценки функционального состояния.


КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: вариабельность сердечного ритма, стресс, автономная регуляция, автономная дисрегуляция, тре-вожные расстройства, депрессивные расстройства, суицидальность, неврологические заболевания, носимые устройства

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Лыков Ю.А., Кузюкова А.А., Марченкова Л.А., Королев Ю.Н., Рожкова Е.А., Зубарева Н.Н. Вариабельность сердечного ритма в оценке стресса и автономной регуляции: современное состояние метода, кли-нические применения и перспективы. Обзор литературы. Вестник восстановительной медицины. 2026; 2 5(2):63–76. https://doi.org/10.38025/2078-1962-2026-25-2-63-76 [Lykov Yu.A., Kuzyukova A.A., MarchenkovaL.A., Korolev Yu.N., Rozhkova E.A., Zubareva N.N. Heart Rate Variability in Stress Assessment and Autonomic Regulation: Current State of the Art, Clinical Applications and Outlook. A Literature Review. Bulletin of Rehabilitation Medicine. 2026; 25(2):63–76. https://doi.org/10.38025/2078-1962-2026-25-2-63-76 (In Russ.).]

ДЛЯ КОРРЕСПОНДЕНЦИИ:

Кузюкова Анна Александровна, E-mail: kuzyukovaaa@nmicrk.ru, anna_kuzyukova@mail.ru


Список литературы:

  1. Эбзеева Е.Ю., Полякова О.А. Стресс и стресс-индуцированные расстройства. Медицинский совет. 2022; 16(2): 127–133. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2022-16-2-127-133 [Ebzeeva E.Y., Polyakova O.A. Stress and stress-induced disorders. Meditsinskiy sovet = Medical Council. 2022; 16(2): 127–133. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2022-16-2-127-133 (In Russ.).]
  2. Есин Р.Г., Есин О.Р., Хакимова А.Р. Стресс-индуцированные расстройства. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2020; 120(5): 131–137. https://doi.org/10.17116/jnevro2020120051131 [Esin R.G., Esin O.R., Khakimova A.R. Stress-induced disorders. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2020; 120(5): 131–137. https://doi.org/10.17116/jnevro2020120051131 (In Russ.).]
  3. Толоконин А.О. Модели патогенеза психосоматических расстройств и концепция психосоматического сценария. Медицинский вестник Юга России. 2023; 14(2): 61–66 [Tolokonin A.O. Models of pathogenesis of psychosomatic disorders and the concept of a psychosomatic scenario. Medicinskiy vestnik Yuga Rossii = Medical Herald of the South of Russia. 2023; 14(2): 61–66 (In Russ.).]
  4. Lehmann M., Janis Pohnotsch N., Zimmermann T., et al. Estimated frequency of somatic symptom disorder in general practice: cross-sectional survey with general practitioners. BMC Psychiatry. 2022; 22: 632. https://doi.org/10.1186/s12888-022-04100-0
  5. Beutel M.E., Wiltink J., Ghaemi Kerahrodi J., et al. Somatic symptom load in men and women from middle to high age in the Gutenberg Health Study association with psychosocial and somatic factors. Sci Rep. 2019; 9: 4610. https://doi.org/10.1038/s41598-019-40709-0
  6. Вербенко В.А., Двирский А.А., Солдатенко А.А. Психосоматические особенности тревожных и депрессивных расстройств. Врач. 2025; 2: 5–12. https://doi.org/10.29296/25877305-2025-02-01 [Verbenko V.A., Dvirskiy A.A., Soldatenko A.A. Psychosomatic features of anxiety and depressive disorders. Vrach. 2025; 2: 5–12. https://doi.org/10.29296/25877305-2025-02-01 (In Russ.).]
  7. Wu Q., Miao X., Cao Y., et al. Heart rate variability status at rest in adult depressed patients: a systematic review and meta-analysis. Front Public Health. 2023; 11: 1243213. https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1243213
  8. Shaffer F., Ginsberg J.P. An overview of heart rate variability metrics and norms. Front Psychol. 2017; 8: 258. https://doi.org/10.3389/fpubh.2017.00258
  9. Immanuel S., Teferra M.N., Baumert M., et al. Heart rate variability for evaluating psychological stress changes in healthy adults: a scoping review. Neuropsychobiology. 2023; 82(4): 187–202. https://doi.org/10.1159/000530376
  10. Pulopulos M.M., Vanderhasselt M.A., De Raedt R. Association between changes in heart rate variability during the anticipation of a stressful situation and the stress-induced cortisol response. Psychoneuroendocrinology. 2018; 94: 63–71. https://doi.org/10.1016/j.psyneuen.2018.05.004
  11. Liu S., Cui Y., Chen M. Heart rate variability: a multidimensional perspective from physiological marker to brain-heart axis disorders prediction. Front Cardiovasc Med. 2025; 12: 1630668. https://doi.org/10.3389/fcvm.2025.1630668
  12. Brinza C., Floria M., Covic A., et al. Measuring heart rate variability in patients admitted with ST-elevation myocardial infarction for the prediction of subsequent cardiovascular events: a systematic review. Medicina (Kaunas). 2021; 57(10): 1021. https://doi.org/10.3390/medicina57101021
  13. Grossman P. Respiratory sinus arrhythmia (RSA), vagal tone and biobehavioral integration: beyond parasympathetic function. Biol Psychol. 2024; 186: 108739. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2023.108739
  14. Mandarano P., Ossola P., Castiglioni P., et al. Heart rate fractality disruption as a footprint of subthreshold depressive symptoms in a healthy population. Clin Neuropsychiatry. 2022; 19(3): 163–173. https://doi.org/10.36131/cnfioritieditore20220305
  15. Sammito S., Thielmann B., Klussmann A., et al. Guideline for the application of heart rate and heart rate variability in occupational medicine and occupational health science. J Occup Med Toxicol. 2024; 19: 15. https://doi.org/10.1186/s12995-024-00414-9
  16. Kim K.B., Baek H.J. Photoplethysmography in wearable devices: a comprehensive review of technological advances, current challenges, and future directions. Electronics (Basel). 2023; 12(13): 2923. https://doi.org/10.3390/electronics12132923
  17. Pinge A., Gad V., Jaishghani D., et al. Detection and monitoring of stress using wearables: a systematic review. Front Comput Sci. 2024; 6: 1478851. https://doi.org/10.3389/fcomp.2024.1478851
  18. Besson C., Baggish A.L., Monteventi P., et al. Assessing the clinical reliability of short-term heart rate variability: insights from controlled dual-environment and dual-position measurements. Sci Rep. 2025; 15: 5611. https://doi.org/10.1038/s41598-025-89892-3
  19. Vos G., Trinh K., Sarnyai Z., et al. Generalizable machine learning for stress monitoring from wearable devices: a systematic literature review. Int J Med Inform. 2023; 173: 105026. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2023.105026
  20. Gospodinova E., Lebamovski P., Georgieva-Tsaneva G., et al. Evaluation of the methods for nonlinear analysis of heart rate variability. Fractal Fract. 2023; 7(5): 388. https://doi.org/10.3390/fractalfract7050388
  21. Zamora-Justo J.A., Campos-Aguilar M., Beas-Jara M.d.C., et al. Utility of nonlinear analysis of heart rate variability in early detection of metabolic syndrome. Front Physiol. 2025; 16: 1597314. https://doi.org/10.3389/fphys.2025.1597314
  22. Calderón-Juárez M., González-Gómez G.H., Echeverría J.C., et al. Revisiting nonlinearity of heart rate variability in healthy aging. Sci Rep. 2023; 13: 13185. https://doi.org/10.1038/s41598-023-40385-1
  23. Čukić M., Savić D., Sidorova J. When heart beats differently in depression: review of nonlinear heart rate variability measures. JMIR Ment Health. 2023; 10: e40342. https://doi.org/10.2196/40342
  24. Sundas A., Contreras I., Navarro-Otano J., et al. Heart rate variability over the decades: a scoping review. PeerJ. 2025; 13: e19347. https://doi.org/10.7717/peerj.19347
  25. Zhao Y., Chen P., Zhang Y., et al. Heart rate variability and its modulation by nutrients: a narrative review on implications for cardiovascular aging. Front Neurosci. 2025; 19: 1654796. https://doi.org/10.3389/fnins.2025.1654796
  26. Seipäjärvi S.M., Tuomola A., Juurakko J., et al. Measuring psychosocial stress with heart rate variability-based methods in different health and age groups. Physiol Meas. 2022; 43(5): 055002. https://doi.org/10.1088/1361-6579/ac6b7c
  27. Birkett M.A. The Trier Social Stress Test protocol for inducing psychological stress. J Vis Exp. 2011;(56):3238. https://doi.org/10.3791/3238
  28. Zhao H., Cao X., Jing P., et al. Work stress and changes in heart rate variability among employees after first acute coronary syndrome: a hospital-based longitudinal cohort study. Front Public Health. 2024; 12: 1336065. https://doi.org/10.3389/fpubh.2024.1336065
  29. Hannon J., O’Hagan A., Lambe R., et al. Associations between daily heart rate variability and self-reported wellness: a 14-day observational study in healthy adults. Sensors (Basel). 2025; 25(14): 4415. https://doi.org/10.3390/s25144415
  30. Liang V., Chin G., Keane J., et al. Heart rate variability as a key physiological marker and its incorporation into modern-day technologies: a literature review. Int J Clin Rep Stud. 2025; 4(3). https://doi.org/10.31579/2835-8295/126
  31. Chalmers J.A., Quintana D.S., Abbott M.J., et al. Anxiety disorders are associated with reduced heart rate variability: a meta-analysis. Front Psychiatry. 2014; 5: 80. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2014.00080
  32. Thayer J.F., Åhs F., Fredrikson M., et al. A meta-analysis of heart rate variability and neuroimaging studies: implications for heart rate variability as a marker of stress and health. Neurosci Biobehav Rev. 2012; 36(2): 747–756. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2011.11.009
  33. Goffi F., Maggioni E., Bianchi A.M., et al. Is cardiac autonomic control affected in major depressive disorder? A systematic review of heart rate variability studies. Transl Psychiatry. 2025; 15: 217. https://doi.org/10.1038/s41398-025-03430-3
  34. Liu W., Wang S., Gu H., et al. Heart rate variability, a potential assessment tool for identifying anxiety, depression, and sleep disorders in elderly individuals. Front Psychiatry. 2025; 16: 1485183. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2025.1485183
  35. Vann-Adibe S., Tsui H.K.H., Zhou H.Q., et al. Efficacy and methodology of remote heart rate variability biofeedback interventions for mental health: a systematic review and meta-analysis. Appl Psychophysiol Biofeedback. 2025. Published online November 27, 2025. https://doi.org/10.1007/s10484-025-09750-w
  36. Goessl V.C., Curtiss J.E., Hofmann S.G. The effect of heart rate variability biofeedback training on stress and anxiety: a meta-analysis. Psychol Med. 2017; 47(15): 2578–2586. https://doi.org/10.1017/S0033291717001003
  37. Костенко Е.В., Котельникова А.В., Погонченкова И.В. и др. Психофизиологические технологии с применением метода биологической обратной связи: аналитический обзор. Вестник восстановительной медицины. 2024; 23(3):77-91. https://doi.org/10.38025/2078-1962-2024-23-3-77-91 [Kostenko E.V., Kotelnikova A.V., Pogonchenkova I.V., at al. Psychophysiological Technologies Using the Biofeedback Method: an Analytical Review. Bulletin of Rehabilitation Medicine. 2024; 23(3):77-91. https://doi.org/10.38025/2078-1962-2024-23-3-77-91 (In Russ.).]
  38. Tan Y., Zhou M., Wang J., et al. Heart rate variability in subthreshold depression and major depressive disorder. J Affect Disord. 2025; 373: 306–313. https://doi.org/10.1016/j.jad.2025.01.003
  39. Carney R.M., Freedland K.E. Depression and heart rate variability in patients with coronary heart disease. Cleve Clin J Med. 2009; 76(Suppl 2): S13–S17. https://doi.org/10.3949/ccjm.76.s2.03
  40. Kleiger R.E., Stein P.K., Bigger J.T. Jr. Heart rate variability: measurement and clinical utility. Ann Noninvasive Electrocardiol. 2005; 10(1): 88–101. https://doi.org/10.1111/j.1542-474X.2005.10101.x
  41. Laborde S., Mosley E., Thayer J.F. Heart rate variability and cardiac vagal tone in psychophysiological research: recommendations for experiment planning, data analysis, and data reporting. Front Psychol. 2017; 8: 213. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00213
  42. Wang Z., Zou Y., Liu J., et al. Heart rate variability in mental disorders: an umbrella review of meta-analyses. Transl Psychiatry. 2025; 15: 104. https://doi.org/10.1038/s41398-025-03339-x
  43. Choi K.W., Jeon H.J. Heart rate variability for the prediction of treatment response in major depressive disorder. Front Psychiatry. 2020; 11: 607. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.00607
  44. Sheridan D.C., Baker S., DeHart R., et al. Heart rate variability and its ability to detect worsening suicidality in adolescents: a pilot trial of wearable technology. Psychiatry Investig. 2021; 18(10): 928–935. https://doi.org/10.30773/pi.2021.0057
  45. van Heeringen K., Mann J.J. The neurobiology of suicide. Lancet Psychiatry. 2014; 1(1): 63–72. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(14)70220-2
  46. Omlor S., Scherbaum N., Höller I., et al. Heart rate variability and suicidal thoughts and behaviour: study protocol for a systematic review. Syst Rev. 2025; 15: 193. https://doi.org/10.1186/s13643-025-02954-5
  47. Lee D., Baek J.H., Cho Y.J., et al. Association of resting heart rate and heart rate variability with proximal suicidal risk in patients with diverse psychiatric diagnoses. Front Psychiatry. 2021; 12: 652340. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.652340
  48. Evangelista G., Dono F., Consoli S., et al. Heart rate variability modification as a predictive factor of sudden unexpected death in epilepsy: how far are we? A systematic review and meta-analysis. Eur J Neurol. 2023; 30(7): 2122–2131. https://doi.org/10.1111/ene.15792
  49. Dono F., Evangelista G., Frazzini V., et al. Interictal heart rate variability analysis reveals lateralization of cardiac autonomic control in temporal lobe epilepsy. Front Neurol. 2020; 11: 842. https://doi.org/10.3389/fneur.2020.00842
  50. Heimrich K.G., Lehmann T., Schlattmann P., et al. Heart rate variability analyses in Parkinson’s disease: a systematic review and meta-analysis. Brain Sci. 2021; 11(8): 959. https://doi.org/10.3390/brainsci11080959
  51. Pinto S.M., Wright B., Annaswamy S., et al. Heart rate variability (HRV) after traumatic brain injury (TBI): a scoping review. Brain Inj. 2024. https://doi.org/10.1080/02699052.2024.2328310
  52. Aftyka J., Staszewski J., Dębiec A., et al. Heart rate variability as a predictor of stroke course, functional outcome, and medical complications: a systematic review. Front Physiol. 2023; 14: 1115164. https://doi.org/10.3389/fphys.2023.1115164
  53. Brozat M., Böckelmann I., Sammito S. Systematic review on heart rate variability reference values. J Cardiovasc Dev Dis. 2025; 12(6): 214. https://doi.org/10.3390/jcdd12060214
  54. Shaffer F., Meehan Z.M., Zerr C.L. A critical review of ultra-short-term heart rate variability norms research. Front Neurosci. 2020; 14: 594880. https://doi.org/10.3389/fnins.2020.594880
  55. Sammito S., Thielmann B., Böckelmann I. Update: factors influencing heart rate variability a narrative review. Front Physiol. 2024; 15: 1430458. https://doi.org/10.3389/fphys.2024.1430458
  56. Damoun N., Amekran Y., Taiek N., et al. Heart rate variability measurement and influencing factors: towards the standardization of methodology. Glob Cardiol Sci Pract. 2024; 2024(4): e202435. https://doi.org/10.21542/gcsp.2024.35
  57. Abd-Alrazaq A., AlSaad R., Shuweihdi F., et al. Systematic review and meta-analysis of performance of wearable artificial intelligence in detecting and predicting depression. npj Digit Med. 2023; 6: 84. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00828-5
  58. Baigutanova A., Park S., Constantinides M., et al. A continuous real-world dataset comprising wearable-based heart rate variability alongside sleep diaries. Sci Data. 2025; 12: 1474. https://doi.org/10.1038/s41597-025-05801-3
  59. Li K., Cardoso C., Moctezuma-Ramirez A., et al. Heart rate variability measurement through a smart wearable device: another breakthrough for personal health monitoring? Int J Environ Res Public Health. 2023; 20(24): 7146. https://doi.org/10.3390/ijerph20247146
  60. Bahameish M., Stockman T., Requena Carrión J. Strategies for reliable stress recognition: a machine learning approach using heart rate variability features. Sensors (Basel). 2024; 24(10): 3210. https://doi.org/10.3390/s24103210
  61. Hicks J.L., Althoff T., Sosic R., et al. Best practices for analyzing large-scale health data from wearables and smartphone apps. npj Digit Med. 2019; 2: 45. https://doi.org/10.1038/s41746-019-0121-1



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

©
Эта статья открытого доступа по лицензии CC BY 4.0. Издательство: ФГБУ «НМИЦ РК» Минздрава России.