RMSSD vs SDNN: por qué los valores de VFC difieren entre apps

Journal · 2026-09-15 · R. Klug · Todas las notas

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Lleva dos dispositivos durante una semana y tendrás dos columnas de «HRV» — variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) — que no coinciden, a veces por un factor de dos. Antes de concluir que un sensor está roto, mira la etiqueta de la columna. En la mayoría de los casos la diferencia no está en el hardware. Está en el estadístico.

Dos resúmenes de la misma secuencia

Toda métrica de VFC parte de la misma materia prima: la serie de intervalos entre latidos consecutivos. Las métricas difieren en qué resumen.

• RMSSD — raíz cuadrada de la media de las diferencias sucesivas al cuadrado — mira solo cuánto difiere cada intervalo de su vecino inmediato. Captura la variación rápida latido a latido, dominada por la actividad parasimpática. Es el estadístico sobre el que se construye la mayor parte del trabajo de VFC en ciencias del deporte, normalmente transformado logarítmicamente (lnRMSSD) y promediado sobre una ventana.
• SDNN — desviación estándar de todos los intervalos de la ventana — mezcla la variación rápida con cada deriva lenta del mismo período. A lo largo de 24 horas refleja la variabilidad total; en una ventana corta pasa a depender fuertemente de cuánto dura la ventana y de qué ocurrió en ella.

Mismo corazón, misma noche — preguntas matemáticas distintas, números distintos. Ninguno es incorrecto. Son respuestas a preguntas diferentes, y no pueden compararse entre sí en términos absolutos.

Qué guarda Apple Health

Desde iOS 11, el tipo de VFC en Apple Health es SDNN, calculado a partir de fragmentos cortos de medición — por eso los valores de Health nunca coinciden con una app basada en RMSSD, y por eso las apps que leen la VFC desde Health heredan tanto el estadístico como el calendario de muestreo de la fuente que lo escribió. Con iOS 27, Apple añadió un tipo RMSSD separado junto al anterior, lo que reduce la brecha para las fuentes más nuevas — pero cualquier valor importado de Health sigue llevando consigo la ventana, el momento y el dispositivo de su fuente. Por eso ampulse etiqueta la VFC importada de Health exactamente como el estadístico que suministró la fuente, en lugar de fingir que es comparable con sus propias ventanas derivadas de la banda pectoral o del Loop.

Tres razones más por las que dos apps no coinciden

• Ventana y momento. Una lectura matinal de cinco minutos, un promedio de toda la noche y una comprobación puntual a demanda muestrean estados fisiológicos distintos. La VFC también oscila dentro de una misma noche, así que «qué parte de la noche» ya mueve el número por sí solo.
• Manejo de artefactos. Un solo latido perdido o duplicado, sin corregir, puede inflar el RMSSD en varios cientos por ciento (Bourdillon et al. 2022). Las apps corrigen de formas distintas — o no corrigen — y rara vez lo dicen.
• El acceso del sensor a la señal. Una banda pectoral detecta cada latido eléctricamente y transmite los intervalos; los sensores ópticos estiman los latidos a partir del flujo sanguíneo y varían mucho en la fidelidad con que sobreviven los intervalos. Cuando la app recibe intervalos en bruto, el estadístico puede calcularse con transparencia; cuando recibe un score precalculado, nada puede verificarse.

La única regla que mantiene honestas las tendencias

Elige un estadístico, un dispositivo, un contexto de medición — y compárate solo con tu propio historial dentro de ese método. Las comparaciones de valores absolutos entre métodos son ruido disfrazado de información. Por eso ampulse conserva también en archivo los propios intervalos entre latidos: una secuencia bruta guardada puede recalcularse con cualquier estadístico, hoy o dentro de años, y cada número derivado sigue siendo comprobable frente al registro que lo produjo.