The relation between heart rate variability and the atherogenicity coefficient in northern men

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background: The autonomic nervous control of the cardiovascular system can be altered in individuals with dyslipidemia and lipid metabolism disorders.

Aim: This study aimed to comparatively analyse short-term cardio interval recordings in a sample of Northern men and to simultaneously assess main values of the lipid pictures according to the atherogenicity coefficient.

Materials and methods: One hundred and eighteen men aged 28–58 (mean age was 42.5±0.5 yrs) participated in the survey which was performed with photometric, immunochemiluminescent research methods, as well as standard methods for assessing heart rate variability and physical development.

Results: The data obtained in our study showed that 53% of the surveyed men exhibited atherogenic disorders in lipid metabolism, while 47% of subjective lipid pictures showed perfect values. We found significant differences in 17 of 22 indicators of physical development, biochemical profile, and heart rate variability. That suggested the increasing relative activity of the parasympathetic link of autonomic nervous regulation observed in subjects with perfect values of lipid metabolism while those with high values of the atherogenicity coefficient demonstrated autonomic imbalance which could be seen in relatively high sympathetic activity along with the reduced influence of parasympathetic activity in the autonomic control of the circulatory system with simultaneous association with overweight and accelerated proportion of the total body fat.

Conclusion: The impaired lipid profile proved to be closely related to the dominance of sympathetic activity that is assumed to be an unfavorable predictor of the risk for cardiovascular complications. In general, the results are intended to spread the use of the heart rate variability assessing method since it shows both autonomic and physiological aspects related, particularly, to the lipid profile and somatometric status, which undoubtedly emphasizes the potential of these indicators to obtain markers for the circulatory system proper functioning.

About the authors

Inessa V. Averyanova

Scientific Research Center “Arktika” Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: Inessa1382@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4511-6782
SPIN-code: 9402-0363

Dr. Sci. (Biology), Professor FEB RAS

Russian Federation, Magadan

References

  1. Shaffer F, Ginsberg JP. An overview of heart rate variability metrics and norms. Front Public Health. 2017;5:258. doi: 10.3389/fpubh.2017.00258
  2. Ziemssen T, Siepmann T. The investigation of the cardiovascular and sudomotor autonomic nervous systema review. Front Neurol. 2019;10:53. doi: 10.3389/fneur.2019.00053
  3. Reyes del Paso GA, Langewitz W, Mulder LJM, et al. The utility of low frequency heart rate variability as an index of sympathetic cardiac tone: a review with emphasis on a reanalysis of previous studies. Psychophysiology. 2013;50(5):477–487. doi: 10.1111/psyp.12027
  4. Hassya IA, Sahroni A, Rahayu AW, Laksono ED. The analysis of heart rate variability properties and body mass index in representing health quality information. Procedia Computer Science. 2022;197(12):135–142. doi: 10.1016/j.procs.2021.12.127
  5. Theorell T, Liljeholm-Johansson Y, Björk H, Ericson M. Saliva testosterone and heart rate variability in the professional symphony orchestra after «Public faintings» of an orchestra member. Psychoneuroendocrinology. 2007;32(6):660–668. doi: 10.1016/j.psyneuen.2007.04.006
  6. Bäck M, Yurdagul A Jr, Tabas I, et al. Inflammation and its resolution in atherosclerosis: Mediators and therapeutic opportunities. Nat Rev Cardiol. 2019;16(7):389–406. doi: 10.1038/s41569-019-0169-2
  7. Carandina A, Lazzeri G, Villa D, et al. Targeting the autonomic nervous system for risk stratification, outcome prediction and neuromodulation in ischemic stroke. Int J Mol Sci.2021;22(5):2357. doi: 10.3390/ijms22052357
  8. Halawani AFM, Alahmari ZS, Asiri DA, et al. Diagnosis and management of dyslipidemia. Arch Pharma Pract. 2019;10(4):67.
  9. Zhu X, Fan Y, Sheng J, et al. Association between blood heavy metal concentrations and dyslipidemia in the elderly. Biol Trace Elem Res. 2021;199(4):1280–1290. doi: 10.1007/s12011-020-02270-0
  10. Xi Y, Niu L, Cao N, et al. Prevalence of dyslipidemia and associated risk factors among adults aged ≥35 years in northern China: a cross-sectional study. BMC Public Health. 2020;20(1):1068. doi: 10.1186/s12889-020-09172-9
  11. Carroll M, Kit B, Lacher D, et al. Trends in lipids and lipoproteins in US adults, 1988–2010. JAMA. 2012;308(15):1545–1554. doi: 10.1001/jama.2012.13260
  12. Singh JP, Larson MG, O’Donnell CJ, et al. Association of hyperglycemia with reduced heartrate variability (The Framingham Heart Study). Am J Cardiol. 2000;86(3):309–312. doi: 10.1016/s0002-9149 (00)00920-6
  13. Britton A, Shipley M, Malik M, et al. Changes in heart rate and heart rate variability overtime in middle-aged men and women in the general population (from the Whitehall II Cohort Study). Am J Cardiol. 2007;100(3):524–527. doi: 10.1016/j.amjcard.2007.03.056
  14. Stein R, Ferrari F, Scolari F. Genetics, dyslipidemia, and cardiovascular disease: new insights. Curr Cardiol Rep. 2019; 21(8):68. doi: 10.1007/s11886-019-1161-5
  15. Brook RD, Julius S. Autonomic imbalance, hypertension, and car-diovascular risk. Am J Hypertens. 2000;(6 Pt 2):112S–122S. doi: 10.1016/s0895-7061(00)00228-4
  16. Klimov AN, Nikulcheva NG. Lipid and lipoprotein metabolism and its violation: a guide for doctors. St. Petersburg: Peter Com; 1999. 504 p. (In Russ.)
  17. Kuharchuk VV, Ezhov MV, Sergienko IV, et al. Diagnostics and correction of lipid metabolism disorders in order to prevent and treat atherosclerosis. Russian recommendations VII revision. Journal of Atherosclerosis and Dyslipidemias. 2020;(1):7–40. doi: 10.34687/2219-8202.JAD.2020.01.0002 EDN: ZFAWEI
  18. National Cholesterol Education Program (NCEP) expert panel on detection, evaluation, and treatment of high blood cholesterol in adults (Adult Treatment Panel III). Third Report of the National Cholesterol Education Program (NCEP) expert panel on detection, evaluation, and treatment of high blood cholesterol in adults (Adult Treatment Panel III) final report. Circulation. 2002;106(25):3143–3421. doi: 10.1161/circ.106.25.3143
  19. Baevsky RM, Ivanov GG, Chireikin LV, et al. Analysis of heart rate variability when using various electrocardiographic systems (methodological recommendations). Journal of Arrhythmology. 2001;(24):65–83. (In Russ.)
  20. Borovikov VP. Statistica. The art of analyzing data on a computer: for professionals. St. Petersburg: Piter; 2003. 688 р. (In Russ.)
  21. Shaffer F, McCraty R, Zerr CL. A healthy heart is not a metronome: an integrative review of the heart’s anatomy and heart rate variability. Front Psychol. 2014;5:1040. doi: 10.3389/fpsyg.2014.01040
  22. Bonnemeier H, Richardt G, Potratz J, et al. Circadian profile of cardiac autonomic nervous modulation in healthy subjects: differing effects of aging and gender on heart rate variability. J Cardiovasc Electrophysiol. 2003;14(8):791–799. doi: 10.1046/j.1540-8167.2003.03078.x
  23. Zhang J. Effect of age and sex on heart rate variability in healthy subjects. J Manipulative Physiol Ther. 2007;30(5):374–379. doi: 10.1016/ j.jmpt.2007.04.001
  24. Grossman P, Taylor EW. Toward understanding respiratory sinus arrhythmia: relations to cardiac vagal tone, evolution and biobehavioral functions. Biol Psychol. 2007;74(2):263–285. doi: 10.1016/j.biopsycho.2005.11.014
  25. Straznicky NE, Lambert EA, Lambert GW, Esler MD. Autonomic nervous system: metabolic function. In: Reference module in neuroscience and biobehavioral psychology. Elsevier; 2017. Р. 122–135. doi: 10.1016/b978-0-12-809324-5.01819-8
  26. Eikelis N, Lambert EA, Phillips S, et al. Muscle sympathetic nerve activity is associated with elements of the plasma lipidomic profile in young Asian adults. J Clin Endocrinol Metab. 2017;102(6):2059–2068. doi: 10.1210/jc.2016-3738
  27. Straznicky NE, Nestel PJ, Esler D. Autonomic nervous system: metabolic function. In: Encyclopedia of Neuroscience. Elsevier; 2009. Р. 951–959. doi: 10.1016/b978-008045046-9.00638-0
  28. Oganov RG, Mammadov MN, Koltunov IE. Metabolic syndrome: the path from scientific concept to clinical diagnosis. Vrach. 2007;(3):3–7. (In Russ.) EDN: KXXVQV
  29. Björntorp P, Rosmond R. The metabolic syndrome — a neuroendocrine disorder? Br J Nutr. 2000;83(Suppl 1):S49–S57. doi: 10.1017/s0007114500000957
  30. Grassi G, Vailati S, Bertinieri G, et al. Heart rate as marker of sympathetic activity. J Hypertens. 1998;16(11):1635–1639. doi: 10.1097/00004872-199816110-00010
  31. Grassi G, Biffi A, Seravalle G, et al. Sympathetic neural overdrive in the obese and overweight. Hypertension. 2019;74(2):349–358. doi: 10.1161/hypertensionaha.119.12885
  32. Young JB, Macdonald IA. Sympathoadrenal activity in human obesity: heterogeneity of findings since 1980. Int J Obes Relat Metab Disord. 1992;16(12):959–967.
  33. Narkiewicz K, Somers VK. Sympathetic nerve activity in obstructive sleep apnoea. Acta Physiol Scand. 2003;177(3):385–390. doi: 10.1046/j. 1365-201X.2003.01091.x
  34. Indumathy J, Pal GK, Pal P, et al. Association of sympathovagal imbalance with obesity indices, and abnormal metabolic biomarkers and cardiovascular parameters. Obes Res Clin Pract. 2015;9(1):55–66. doi: 10.1016/j.orcp.2014.01.007

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».