RMSSD vs SDNN: perché i valori HRV differiscono tra le app

Journal · 2026-09-15 · R. Klug · Tutte le note

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Indossa due dispositivi per una settimana e avrai due colonne di «HRV» in disaccordo — a volte di un fattore due. Prima di concludere che uno dei sensori è rotto, guarda l’etichetta sulla colonna. Nella maggior parte dei casi il divario non è l’hardware. È la statistica.

Due riassunti della stessa sequenza

Ogni metrica di variabilità della frequenza cardiaca (HRV) parte dalla stessa materia prima: la serie degli intervalli tra battiti cardiaci consecutivi. Le metriche differiscono in che cosa riassumono.

• RMSSD — radice quadrata della media dei quadrati delle differenze successive — guarda solo quanto ogni intervallo differisce dal suo vicino immediato. Cattura la variazione veloce, battito per battito, dominata dall’attività parasimpatica. È la statistica su cui è costruita la maggior parte della ricerca HRV in ambito sportivo, di solito trasformata in logaritmo (lnRMSSD) e mediata su una finestra.
• SDNN — deviazione standard di tutti gli intervalli nella finestra — mescola la variazione veloce con ogni deriva lenta dello stesso periodo. Su 24 ore riflette la variabilità totale; su una finestra breve diventa fortemente dipendente da quanto è lunga la finestra e da che cosa vi è accaduto.

Stesso cuore, stessa notte — domande matematiche diverse, numeri diversi. Nessuna delle due è sbagliata. Sono risposte a domande diverse e non si possono confrontare tra loro in termini assoluti.

Che cosa memorizza Apple Health

Da iOS 11, il tipo HRV in Apple Health è la SDNN, calcolata da brevi frammenti di misurazione — ecco perché i valori di Health non coincidono mai con quelli di un’app basata sulla RMSSD, e perché le app che leggono la HRV da Health ereditano sia la statistica sia il calendario di campionamento di ciò che l’ha scritta. Con iOS 27 Apple ha aggiunto accanto un tipo RMSSD separato, che riduce il divario per le sorgenti più recenti — ma ogni valore importato da Health porta ancora con sé la finestra, i tempi e il dispositivo della sua sorgente. Per questo ampulse etichetta la HRV importata da Health esattamente come la statistica fornita dalla sorgente, invece di fingere che sia confrontabile con le proprie finestre da fascia toracica o dal Loop.

Altri tre motivi per cui due app sono in disaccordo

• Finestra e momento. Una lettura mattutina di cinque minuti, una media dell’intera notte e un controllo puntuale su richiesta campionano stati fisiologici diversi. La HRV oscilla anche all’interno di una singola notte, quindi già solo «quale parte della notte» sposta il numero.
• Gestione degli artefatti. Un singolo battito mancato o raddoppiato, non corretto, può gonfiare la RMSSD di diverse centinaia di punti percentuali (Bourdillon et al. 2022). Le app correggono in modi diversi — o per niente — e raramente lo dichiarano.
• L’accesso del sensore al segnale. Una fascia toracica rileva ogni battito elettricamente e trasmette gli intervalli; i sensori ottici stimano i battiti dal flusso sanguigno e variano molto nella fedeltà con cui gli intervalli sopravvivono. Quando l’app riceve intervalli grezzi, la statistica può essere calcolata in modo trasparente; quando riceve un punteggio precalcolato, non si può verificare nulla.

L’unica regola che mantiene onesti i trend

Scegli una statistica, un dispositivo, un contesto di misurazione — e confrontati solo con la tua storia in quel metodo. I confronti tra metodi diversi in valori assoluti sono rumore travestito da informazione. È anche per questo che ampulse conserva su file gli intervalli tra battiti stessi: una sequenza grezza memorizzata può essere ricalcolata con qualsiasi statistica, oggi o tra anni, e ogni numero derivato resta verificabile rispetto alla registrazione che l’ha prodotto.