Connecting heart and mind: Integrating heart rate variability, resting heart rate and self-reported subjective variables for athlete monitoring and training

Abstract

En l’àmbit esportiu, l’ús de dades psicofisiològiques per monitorar i prescriure l’entrenament físic és cada vegada més habitual. Tanmateix, cap marcador per si sol determina amb fiabilitat si a l’esportista li convé entrenar o descansar. Aquesta tesi examina si ‒i de quina manera‒ la integració de tres fonts d’informació millora el monitoratge dels esportistes, incloent: la variabilitat de la freqüència cardíaca (vmHRV), la freqüència cardíaca en repòs (FCR) i les variables subjectives auto-informades (VS). Totes tres, sent recollides amb dispositius portables i protocols d’avaluació ecològica momentània, d’ús comú en l’esport. Per la tesis, es van dur a terme quatre estudis. Primer, una revisió “scoping” (31 estudis, 514 atletes) sobre mètodes emprats i associacions entre vmHRV i VS. La revisió va revelar heterogeneïtat metodològica i va proposar recomanacions per harmonitzar protocols. A continuació, es van dur a terme dos estudis amb ciclistes: un pilot i una intervenció. En el pilot, valors més alts de vmHRV es van vincular a millor estat d’ànim, i es entrenaments d’alta intensitat es van associar a disminucions tant de la vmHRV com de l’estat d’ànim. A la intervenció, es van comparar tres estratègies de prescripció d’intensitat basades en mitjanes mòbils: HRV, HRV+benestar (BE) i HRV+BE+FCR. Tots els grups de l’estudi van millorar el rendiment, però els que incorporaven BE i FCR ho van fer en major mesura. L’últim estudi va avaluar dos dispositius comercials (Apple Watch Series 6 i Polar Vantage M2) en relació amb un electrocardiograma (ECG). L’Apple Watch va mostrar una concordança més alta amb l’ECG que el Polar, especialment en repòs i amb mitjanes de càlcul més petites. A més, a l’estudi es va desenvolupar una metodologia per sincronitzar dades de freqüència cardíaca amb mostreigs diferents, permetent anàlisis d’acord multiescala. En conjunt, les relacions entre vmHRV i VS es van mostrar inconsistents. En part, podria deure’s a diferències de protocol, però també a diferències individuals i del context de cada persona. En resum, es conclou que combinar vmHRV, FCR i VS ofereix un monitoratge personalitzat, superior a l’ús de qualsevol sol marcador per si sol. La tesi dona suport al desenvolupament i a la implantació de sistemes de monitoratge multimarcador i subratlla la rellevància d’integrar les VS. Alhora, remarca la necessitat d’estandarditzar protocols d’enregistrament de vmHRV i VS, tant en recerca com en la pràctica aplicada.

En el ámbito del deporte, el uso de datos psicofisiológicos para monitorizar y prescribir el entrenamiento es cada vez más habitual. Sin embargo, ningún marcador por sí solo determina con fiabilidad si al deportista le conviene entrenar o descansar. Esta tesis analiza si ‒y de qué manera‒ la integración de tres fuentes de información permite una mejor monitorización de los deportistas. Estas fuentes incluyen la variabilidad de la frecuencia cardíaca (vmHRV), la frecuencia cardíaca en reposo (FCR) y las variables subjetivas auto-informadas (VS). Las tres, siendo medidas mediante dispositivos portátiles y protocolos de evaluación ecológica momentánea, de uso común en el deporte. Para la tesis se llevaron a cabo cuatro estudios. Primero, una revisión “scoping” (31 estudios, 514 atletas) sobre metodologías y asociaciones entre vmHRV y VS. La revisión reveló una notable heterogeneidad metodológica y propuso recomendaciones para armonizar los protocolos. A continuación, se realizaron dos estudios con ciclistas: uno piloto y otro de intervención. En el piloto, valores más altos de vmHRV se asociaron con mejor estado de ánimo, y los entrenamientos de alta intensidad se relacionaron con descensos tanto de la vmHRV como del estado de ánimo. En la intervención se compararon tres estrategias de prescripción de la intensidad basadas en promedios móviles: HRV, HRV+bienestar (BE) y HRV+BE+FCR. Todos los grupos mejoraron el rendimiento, pero aquellos que incorporaban BE y FCR lo hicieron en mayor medida. El último estudio evaluó dos dispositivos comerciales (Apple Watch Series 6 y Polar Vantage M2) frente a un electrocardiograma (ECG). El Apple Watch mostró una concordancia más alta con el ECG que el Polar, especialmente en reposo y con medias de cálculo más cortas. Además, se desarrolló una metodología para sincronizar datos de frecuencia cardíaca con diferentes frecuencias de muestreo, permitiendo análisis de acuerdo multiescala. En conjunto, las relaciones entre vmHRV y VS resultaron ser inconsistentes. En parte, podría deberse a la diferencia de protocolos, así como a diferencias individuales y al contexto de cada individuo. En resumen, el uso en combinación de vmHRV, FCR y VS ofrece una monitorización personalizada del deportista, superior al uso de cualquier marcador aislado. La tesis respalda el desarrollo e implantación de sistemas de seguimiento con múltiples marcadores, subrayando la importancia de las VS. Al mismo tiempo, remarca la necesidad de estandarizar protocolos de registro de vmHRV y VS, tanto en la investigación como en la práctica aplicada.

Athletes and coaches increasingly use daily psychophysiological data to monitor and prescribe training, yet no single marker reliably reflects whether the athlete is ready to train, or instead would benefit from some recovery time. This thesis examined whether and how integrating resting vagally-mediated heart rate variability (vmHRV), resting heart rate (RHR), and self-reported subjective variables (SVs) yields a more informative picture of the athlete’s state and improves training outcomes. Notably, it evaluates these markers as captured by wearables used for ecological momentary assessment (EMA), which are now widespread in sport but still need evidence for their accuracy and practical utility. Four studies were conducted to meet the objectives. A scoping review (31 studies, 514 athletes) mapped how vmHRV related to SVs. Asides from reporting correlations, the review highlighted substantial methodological heterogeneity and proposed a reporting checklist to harmonize protocols, as well as a classification for SVs into fatigue–recovery, psychological, and sleep variables. Then, two empirical studies were conducted with cyclists: a pilot and an intervention study. In the pilot, higher morning vmHRV co-occurred with better mood, and high-intensity sessions were followed by next-morning reductions in vmHRV and mood. In the intervention study, three prescription strategies were compared: HRV-only, HRV+well-being (WB), and HRV+WB+RHR, using rolling averages of daily RMSSD, WB (perceived fatigue, muscle soreness, stress, sleep quality), and RHR to guide intensity. All groups improved, but integrating WB and RHR produced greater gains in short- and mid-duration cycling performance than HRV-only prescription. Relationships between RMSSD and SVs also varied between individuals. Finally, a validation study compared two commercial devices (Apple Watch Series 6 and Polar Vantage M2) against an electrocardiogram (ECG) while lying, sitting, standing and walking. The Apple Watch showed higher agreement with ECG than the Polar device, especially at rest. Accuracy declined with movement and improved with longer averaging windows. A new methodology was also developed to synchronize heart rate data from devices with different sampling rates and across multiple averaging windows ‒without interpolating time series‒ enabling precise multi-timescale agreement analyses. Across studies, the associations between vmHRV and SVs were inconsistent in statistical significance and direction of relationship, potentially reflecting differences in protocols and theoretical bases, but also pointing to individual and context-dependent effects. Overall, the thesis concludes that combining vmHRV, RHR, and SVs provides a practical, personalized monitoring approach that outperforms single-marker strategies. It confirms that multi-marker monitoring is feasible and useful and underscores the importance of tracking SVs. At the same time, the thesis calls for standardized protocols for recording vmHRV and SVs in both research and field settings. It also urges caution when using wearables: favouring resting measures, synchronizing data streams, and treating outputs as estimates. Looking ahead, advances in wearables and real-time, multi-marker adaptive training ‒where objective measures inform, subjective data contextualize, and their integration guides athlete-specific decisions‒ are promising.