Nasıl Stres Hesaplanır?

KHD (Kalp Hızı Değişkenliği), stresten etkilenmekte ve psikolojik sağlık ile stresin nesnel değerlendirmesinde kullanımını desteklemektedir (Kim ve ark., 2018). Stres ölçümleri birçok parametre ve faktöre bağlı olmakla birlikte ağırlıklı olarak KHD dalgalanmalarına göre yapılmaktadır. KHD büyük ve düzensiz olduğunda SDNN değeri artar. Bu nedenle SDNN, strese karşı fizyolojik dayanıklılığın bir indeksidir. KHD değişkenleriyle ilişkili en tutarlı bulgular, YF'de (yüksek frekans) azalma ve DF'de (düşük frekans) artış ile karakterize düşük parasempatik aktivitedir. Zihinsel stresin öngörülebilirliği artırdığı, RR aralığı düzenliliğini yükselttiği ve karmaşıklığı azalttığı belirlenmiştir. Bu durum, stres altında daha kararlı ve periyodik bir kalp atış hızı davranışına doğru bir değişimi yansıtmaktadır. Azalmış KHD ve baskılanmış parasempatik aktivasyonun gelecekteki strese karşı savunmasızlığı artırdığı sonucuna varılmıştır (Kim ve ark., 2018). 50-65 atım/dakika aralığı yetişkinler için normal değerler olarak kabul edilse de yapay zeka modeli kalp hızındaki sapmaları bireyin genel ortalamasıyla karşılaştırarak değerlendirmekte ve buna göre yorumlamaktadır.

Referanslar;

• Avram, R., Tison, G.H., Aschbacher, K. et al. Real-world heart rate norms in the Health eHeart study. npj Digit. Med. 2, 58 (2019). https://doi.org/10.1038/s41746-019-0134-9
• Brakenridge, C. J. ve ark. (2024). Diabetologia, 67(7), 1356–1372. https://doi.org/10.1007/s00125-024-06145-0
• Chourpiliadis, C., & Bhardwaj, A. (2022). StatPearls Publishing. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK537306/
• Ding, D. ve ark. (2025). The Lancet Public Health, 10(8), e668–e681. https://doi.org/10.1016/S2468-2667(25)00164-1
• Hirshkowitz M ve ark. (2015). Sleep Health, 1(4):233-243. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29073398/
• Homan TD ve ark. (2025). StatPearls Publishing. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK482408/
• Kaminsky LA ve ark. (2015). Mayo Clin Proc, 90(11):1515-23. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26455884/
• Kim HG ve ark. (2018). Psychiatry Investig, 15(3):235-245. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5900369/
• Olshansky, B. ve ark. (2023). Trends in Cardiovascular Medicine, 33(8), 502–515. https://doi.org/10.1016/j.tcm.2022.05.006
• Paluch, A. E. ve ark. (2022). The Lancet Public Health, 7(3), e219–e228. https://doi.org/10.1016/S2468-2667(21)00302-9
• Reimers AK ve ark. (2018). J Clin Med, 7(12):503. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6306777/
• Shamout, F. (2017). Machine Learning for the Detection of Clinical Deterioration on Hospital Wards.
• Smith GB ve ark. (2012). Resuscitation, 83(10):1201-5. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22699200/
• Srivastava S ve ark. (2024). Cureus, 16(5):e61124. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11197041/
• Walsh J ve ark. (2018). J Lifestyle Med, 8(2):79-98. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6239137/
• WHO, 2020. https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/336656/9789240015128-eng.pdf?sequence=1
• https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight
• https://www.bcm.edu/news/body-fat-percentage-vs-bmi-which-is-important
• https://www.memorial.com.tr/saglik-rehberi/gunluk-kalori-ihtiyaci-ne-kadardir-kalori-ihtiyaci-hesaplama
• https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6306777/
• https://medipol.com.tr/kurumsal/haberler/medyada-medipol/kontrolden-gecin-saglikli-kalin#:~:text=11...
• https://www.verywellfit.com/resting-heart-rate-3432632?