Research has shown that psychotherapy patients experience increased physiological responsivity to stress which might negatively impact their experience in psychotherapy and their overall progress and outcome. The purpose of the present study was to investigate the effect of a heart rate variability biofeedback intervention on the physiological stress responsiveness and the psychotherapy outcomes of participants in psychotherapy. Forty college students attending psychotherapy at their university counseling center were divided into an experimental group and a control group. The experimental group participated in a 6-week biofeedback intervention and we assessed their physiological stress reactivity before and after implementation of the intervention, compared to a matched control group. The Trier Social Stress Test (TSST) was administered pre- and post-intervention to induce a stress reaction. It was hypothesized that psychotherapy patients involved in the biofeedback intervention would show decreased physiological stress reactivity to and faster physiological recovery from a laboratory induced stressor post-intervention compared to psychotherapy patients in the matched control group. It was also hypothesized that these participants would demonstrate larger distress reduction after implementation of the intervention. Results of the study found no significant main effect of the TSST on systolic blood pressure, heart rate, and HRV. There however was a main effect on diastolic blood pressure. The only variable that significantly differed between groups was the LF/HF ration. The results also revealed no significant change from pre-intervention baseline to post-intervention heart rate, blood pressure, and HRV, suggesting that the HRV biofeedback intervention was not effective in changing the stress response over time. Regarding levels of distress, results also revealed no statistical between group differences post-intervention, although the biofeedback group appeared to report significantly lower levels of distress post-intervention.

This study investigated the experiences of clients who completed a brief heart rate variability biofeedback protocol. The purposes of this study were to (1) learn about client experiences of biofeedback because almost no previous research has done so and (2) explore the potential role of common factors in biofeedback. Fifteen clients were interviewed and their data analyzed according to the methods of Consensual Qualitative Research (CQR; Hill, 2012). CQR relies on the use of group consensus to construct representations of participant experiences and categorize themes within the data. The results of the study showed that participants generally experienced the HRVB+ protocol as helpful. They typically expressed that the intervention helped them with their anxiety or stress and that it increased their self-efficacy concerning their ability to manage anxiety or stress. Several domains emerged that captured data about the biofeedback therapist. Though more research is undoubtedly needed, the findings of this study provide some preliminary support for the idea that common factors could play a role in biofeedback interventions.

Hintergrund: Das Auftreten einer kardialen autonomen Dysfunktion nach einem akutem ischämischen Schlaganfall (AIS) geht mit einer ungünstigen Prognose und einer erhöhten Mortalität einher. In der vorliegenden Arbeit wurde die Hypothese untersucht, dass Herzfrequenzvariabilitäts (HRV)-Biofeedback die autonome Herzfunktion nach Schlaganfall verbessern kann. Methodik/Design: 48 AIS-Patienten erhielten unter randomisierten Bedingungen entweder HRV- oder Sham-Biofeedback (1:1) zusätzlich zur standardisierten Stroke Unit Versorgung. Bei sämtlichen Studienteilnehmern wurde vor Beginn der ersten und nach Abschluss der letzten Biofeedbacksitzung eine autonome Funktionsmessung durchgeführt, die neben der Messung der HRV auch eine Erfassung der autonomen vasomotorischen (die neurovaskuläre Regulation der arteriellen Blutgefäßweite erfassenden) und sudomotorischen (die neuronale Regulation der Schweißdrüsenfunktion quantifizierenden) Funktion beinhaltete. Die HRV wurde mittels Standardabweichung der NN-Intervalle (SDNN), der Standardabweichung der Differenzen benachbarter NN-Intervalle (SD of ΔNN), der Quadratwurzel des Mittelwerts aus der Summe der Quadrate der Differenzen zwischen benachbarten NN-Intervallen (RMSSD), sowie mittels des Variationskoeffizienten der R-R-Intervalle (CVNN) untersucht. Während die Parameter SDNN und RMSSD vorwiegend parasympathisch determinierten Indikatoren der HRV entsprechen, stellt der CVNN einen kompositen Parameter der sympathischen und der parasympathischen Aktivität dar. Darüber hinaus wurde eine Frequenzanalyse der HRV durchgeführt, um die Frequenzbänder der HRV differenziert zu erfassen und den Wirkmechanismus des HRV-Biofeedbacks auf die kardiale autonome Funktion zu charakterisieren. Die beiden sympathisch regulierten Funktionen der Vaso- und Sudomotorik wurden nach sympathischer Aktivierung gemessen, wobei die vasomotorische Funktion mittels Photoplethysmographie (PPG) der vasokonstriktorischen Reaktion (VCR) und die sudomotorische Hautleitwertänderung (SSR) durch Ableiteelektroden erfasst wurde. Die Bewertung des Schweregrades der autonomen Symptome durch den Survey of Autonomic Symptoms (SAS; TIS: Gesamtschwere autonomer Symptome) und des funktionellen Defizites durch die modifizierte Rankin-Skala (mRS) erfolgten vor Beginn der Intervention und drei Monate nach Interventionsbeendigung. Das Studienprotokoll wurde vor Beginn der Untersuchung in der Datenbank clinicaltrials.gov hinterlegt [clinicaltrials.gov identifier: NCT03865225]. Ergebnisse: 48 AIS-Patienten (19 Frauen; Alter im Median 69 [Interquartilsbereich 18.0] Jahre) wurden in die Untersuchung eingeschlossen. Angesichts einer hohen Adhärenz und Verträglichkeit der HRV-Biofeedbackanwendung (<0.1% fehlende Daten, keine Studienabbrühe während der Hospitalisierungsphase, unerwünschte Wirkungen: leichtgradig n=1/48) ließ sich das HRV-Biofeedbackverfahren unproblematisch in das das Setting einer multidisziplinären Stroke Unit integrieren. Die Anwendung von HRV-Biofeedback führte zu einer Erhöhung der HRV unter metronomischer Atmung (SDNN: 34,1 [45.0] ms Baseline vs. 43,5 [79.0] ms post-Intervention, p=0,015; SD of ΔNN: 29.3 [52.7] ms baseline vs. 46.4 [142.1] ms post-intervention, p=0.013; RMSSD: 29,1 [52.2] ms Baseline vs. 46,0 [140.6] ms post-Intervention, p=0.015; nicht-signifikanter Trend einer Erhöhung des CVNN: 4.1 [5.1] % Baseline vs. 5.4 [7.2] % post-Intervention, p=0.052), die nach dem Sham-Biofeedback nicht zu verzeichnen war (p=nicht signifikant (ns)). Zudem ergab die Frequenzanalyse der HRV unter metronomischer Atmung nach HRV-Biofeedback einen Anstieg im Niederfrequenzband (LF) (484.8 [1941.4] ms2 Baseline vs. 1471.3 [3329.9] ms2 post-Intervention, p=0.019) und der Total Power (1273.9 [3299.2] ms2 Baseline vs. 1771.5 [13038.8] ms2 post-Intervention, p=0.022), der in der Sham-Biofeedbackgruppe nicht beobachtet wurde (p=ns). In beiden Studiengruppen zeigte sich keine Veränderung der sympathischen Funktionen der Sudo- und Vasomotorik (p=ns). HRV-Biofeedback führte zu einer Linderung des Schweregrades autonomer Symptome drei Monate nach der Intervention (TIS: 7.5 [7.0] Baseline vs. 3.5 [8.0] Follow-Up, p=0.029), welche in der Sham-Biofeedbackgruppe ausblieb (p=ns). Erwartungsgemäß zeigten beide Studiengruppen nach drei Monaten eine Besserung der funktionellen Defizite (HRV-Biofeedbackgruppe, mRS: 2.0 [1.0] Baseline vs. 0.0 [2.0] Follow-Up, p=0.023; Sham-Biofeedbackgruppe, mRS: 2.2 [2.0] Baseline vs. 1.0 [2.0] Follow-Up, p=0.0005). Schlussfolgerungen: Die Integration von HRV-Biofeedback in die multidisziplinäre Standardversorgung einer Schlaganfallstation führte bei Patienten mit AIS zu einer Verbesserung der kardialen autonomen Funktion. Diese funktionelle Verbesserung wurde wahrscheinlich durch einen vorwiegend parasympathischen Mechanismus vermittelt und ging mit einer anhaltenden Linderung autonomer Symptome einher.:1.EINLEITUNG 1 2. HINTERGRUND 4 2.1 Schlaganfall: Pathophysiologie und klinische Bedeutung 4 2.1.1 Definition und Klassifikation 4 2.1.2 Epidemiologie 7 2.1.3 Lokalisationsbezogene klinische Präsentation 9 2.1.4 Therapie 13 2.1.5 Risikofaktoren 16 2.2 Autonomes Nervensystem (ANS): Grundlagen und Beeinträchtigungen bei Schlaganfallpatienten16 2.2.1 Anatomische und physiologische Grundlagen 17 2.2.1.1 Sympathisches Nervensystem (SNS) 20 2.2.1.2 Parasympathisches Nervensystem (PaNS) 22 2.2.1.3 Enterisches Nervensystem (ENS) 23 2.2.2 Autonome Dysfunktion beim Schlaganfall 24 2.3 Herzratenvariabilität (HRV): Ein diagnostisches Target der kardialen autonomen Funktion 25 2.3.1 Definition 25 2.3.2 Relevanz 27 2.3.3 Anwendungsbereiche 28 2.4 Biofeedback: Allgemeine Therapieprinzipien und HRV-spezifische Anwendung 29 2.4.1 Definition 29 2.4.2 Anwendungsbereiche 29 2.4.3 Herzratenvariabilitäts-gestütztes Biofeedback 31 3. FORSCHUNGSLÜCKE („RESEARCH GAP“) 32 4. ZIELSETZUNG UND HYPOTHESEN 32 5. METHODIK 33 5.1 Ethik 33 5.2 Studiendesign und Messprotokoll 34 5.3 Patienten 36 5.3.1 Patientenrekrutierung 36 5.3.2 Einschlusskriterien 36 5.3.3 Ausschlusskriterien 36 5.3.4 Patienteninformation und -einverständniserklärung 37 5.3.5 Randomisierung 37 5.4 Funktionsmessungen 37 5.4.1 Funktionen des autonomen Nervensystems 37 5.4.1.1 Kardiale autonome Funktion: Herzratenvariabilität (HRV) 40 5.4.1.2 Sudomotorische autonome Funktion: Sympathetic Skin Response (SSR) 44 5.4.1.3 Vasomotorische autonome Funktion: Photoplethysmographie (PPG) 46 5.4.2 Symptomschwere und funktionelle Beeinträchtigung 48 5.4.2.1 Autonomes Outcome: Survey of Autonomic Symptoms (SAS) 48 5.4.2.2 Funktionelles Outcome: modified Rankin Scale (mRS) 49 5.4.2.3 Neurologisches Outcome: National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) 49 5.5 Studienintervention: Herzratenvariabilitätsgestütztes Biofeedback 50 5.6 Statistische Analyse 51 6. ERGEBNISSE 52 6.1 Demographische Daten und Baseline-Charakteristika 52 6.2 Rekrutierung und fehlende Daten 54 6.3 Autonome Funktionsmessungen 56 6.3.1 Kardiale autonome Funktion: Herzratenvariabilität (HRV) 56 6.3.2 Sudomotorische autonome Funktion: Sympathetic Skin Response (SSR) 61 6.3.3 Vasomotorische autonome Funktion: Photoplethysmographie (PPG) 61 6.4 Symptomschwere und funktionelle Beeinträchtigung 62 6.4.1 Autonomes Outcome: Survey of Autonomic Symptoms (SAS) 62 6.4.2 Funktionelle Beeinträchtigung: modified Rankin Scale (mRS) 63 7. DISKUSSION 63 7.1. Zentrale Erkenntnisse 63 7.2 Autonome Funktionen 64 7.2.1 Kardiale autonome Funktion: Herzratenvariabilität (HRV) 64 7.2.2 Sudomotorische Funktionsmessung: Sympathetic Skin Response (SSR) 71 7.2.3 Vasomotorische Flussmessung 72 7.3 Symptomschwere und funktionelle Beeinträchtigung 73 7.3.1 Symptome des autonomen Nervensystems: Survey of Autonomic Symptoms (SAS) 73 7.3.2 Funktionelle Beeinträchtigung: modified Rankin Scale (mRS) 75 7.4 Limitationen und Ausblick 76 8. ZUSAMMENFASSUNG 78 8.1 Zusammenfassung 78 8.2. Summary 80 9. LITERATURVERZEICHNIS 82 10. ANHANG 109 10.1 Anhang I Fragebögen Klinischer Outcomes 109 10.2 Anhang II Demographische Daten 112 10.3. Anhang III Autonome Funktionsmessungen 116 10.4 Anhang IV Symptomschwere und funktionelle Beeinträchtigung 119 10.5 Erklärung zur Eröffnung des Promotionsverfahrens 122 10.6 Erklärung zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben 123 / Background: The occurrence of cardiac autonomic dysfunction following acute ischaemic stroke (AIS) worsens clinical outcome and is associated with an increased mortality. Therefore, we tested the hypothesis that heart rate variability (HRV) biofeedback can improve autonomic cardiac function post stroke. Methods/Design: We allocated (1:1) 48 AIS patients in a randomized fashion to undergo nine sessions of either HRV- or sham-biofeedback over three days in addition to standard stroke unit care. Autonomic function measurements, consisting of measurements of HRV, vasomotor (neurovascular control of arterial blood flow) and sudomotor (neural sweat gland control) function, were performed in all study participants before the start of the first biofeedback session and after completion of the last session. HRV was assessed using standard deviation of NN intervals (SDNN), a marker for primarily parasympathetically mediated cardiac modulation, Standard deviation of differences between adjacent NN intervals (SD of ΔNN) and root mean square of successive differences between normal heartbeats (RMSSD), a predominantly parasympathetic measure of HRV as well as via coefficient of variation of R-R intervals (CVNN), a composite parameter of sympathetic and parasympathetic activity. Moreover, frequency analysis of HRV components was carried out to further explore the mechanism whereby HRV biofeedback alters cardiac autonomic function. Both sympathetically regulated vasomotor and sudomotor functions were measured after sympathetic activation with vasomotor function recorded by photoplethysmography (PPG) of vasoconstrictory response (VCR) and sudomotor skin conductance changes of the sympathetic skin response (SSR) by conduction electrodes. Assessment of severity of autonomic symptoms via Survey of Autonomic Symptoms (SAS; TIS: Total symptom score) and functional deficits via modified Rankin scale (mRS) was performed before the start of the intervention and three months post intervention. The study protocol was registered at clinicaltrials.gov prior to commencement of study [clinicaltrials.gov identifier: NCT03865225]. Results: We included 48 AIS patients (19 females; ages median 69 [interquartile range 18.0] years. Implementation of HRV biofeedback into the setting of a stroke unit was feasible with no dropouts and high adherence and tolerability. Adding HRV biofeedback to stroke unit care led to an increased HRV under metronomic breathing (SDNN: 34.1 [45.0] ms baseline vs. 43.5 [79.0] ms post-intervention, p=0.015; SD of ΔNN: 29.3 [52.7] ms baseline vs. 46.4 [142.1] ms post-intervention, p=0.013; RMSSD: 29.1 [52.2] ms baseline vs. 46.0 [140.6] ms post-intervention, p=0.015; non-significant trend towards increase in CVNN: 4.1 [5.1] % baseline vs. 5.4 [7.2] % post-intervention, p=0.052) which was not seen after sham biofeedback (p=non-significant (ns)). In addition, frequency analysis of HRV revealed an increase in the low frequency band (LF) under metronomic breathing (484.8 [1941.4] ms2 baseline vs. 1471.3 [3329.9] ms2 post-intervention, p=0.019 and in total power (Total Power: 1273.9 [3299.2] ms2 baseline vs. 1771.5 [13038.8] ms2 post-intervention, p=0.022) after HRV biofeedback, which was not seen in the sham biofeedback group (p=ns). No changes in sympathetic sudomotor and vasomotor functions were detected in either study group (p=ns). HRV biofeedback led to a decrease of severity of autonomic symptoms (TIS: 7.5 [7.0] baseline vs. 3.5 [8.0] follow-up, p=0.029), which was absent in the sham biofeedback group. (p=ns). As expected both study groups showed an alleviation of functional deficits after three months (HRV biofeedback group, mRS: 2.0 [1.0] baseline vs. 0.0 [2.0] follow-up, p=0.023; Sham biofeedback group, mRS: 2.2 [2.0] baseline vs. 1.0 [2.0] follow-up, p=0.0005). Conclusions: Integrating HRV biofeedback into standard multidisciplinary stroke unit care for AIS led to improved cardiac autonomic function. This functional improvement was likely mediated by a predominantly parasympathetic mechanism and translated into sustained alleviation of autonomic symptoms.:1.EINLEITUNG 1 2. HINTERGRUND 4 2.1 Schlaganfall: Pathophysiologie und klinische Bedeutung 4 2.1.1 Definition und Klassifikation 4 2.1.2 Epidemiologie 7 2.1.3 Lokalisationsbezogene klinische Präsentation 9 2.1.4 Therapie 13 2.1.5 Risikofaktoren 16 2.2 Autonomes Nervensystem (ANS): Grundlagen und Beeinträchtigungen bei Schlaganfallpatienten16 2.2.1 Anatomische und physiologische Grundlagen 17 2.2.1.1 Sympathisches Nervensystem (SNS) 20 2.2.1.2 Parasympathisches Nervensystem (PaNS) 22 2.2.1.3 Enterisches Nervensystem (ENS) 23 2.2.2 Autonome Dysfunktion beim Schlaganfall 24 2.3 Herzratenvariabilität (HRV): Ein diagnostisches Target der kardialen autonomen Funktion 25 2.3.1 Definition 25 2.3.2 Relevanz 27 2.3.3 Anwendungsbereiche 28 2.4 Biofeedback: Allgemeine Therapieprinzipien und HRV-spezifische Anwendung 29 2.4.1 Definition 29 2.4.2 Anwendungsbereiche 29 2.4.3 Herzratenvariabilitäts-gestütztes Biofeedback 31 3. FORSCHUNGSLÜCKE („RESEARCH GAP“) 32 4. ZIELSETZUNG UND HYPOTHESEN 32 5. METHODIK 33 5.1 Ethik 33 5.2 Studiendesign und Messprotokoll 34 5.3 Patienten 36 5.3.1 Patientenrekrutierung 36 5.3.2 Einschlusskriterien 36 5.3.3 Ausschlusskriterien 36 5.3.4 Patienteninformation und -einverständniserklärung 37 5.3.5 Randomisierung 37 5.4 Funktionsmessungen 37 5.4.1 Funktionen des autonomen Nervensystems 37 5.4.1.1 Kardiale autonome Funktion: Herzratenvariabilität (HRV) 40 5.4.1.2 Sudomotorische autonome Funktion: Sympathetic Skin Response (SSR) 44 5.4.1.3 Vasomotorische autonome Funktion: Photoplethysmographie (PPG) 46 5.4.2 Symptomschwere und funktionelle Beeinträchtigung 48 5.4.2.1 Autonomes Outcome: Survey of Autonomic Symptoms (SAS) 48 5.4.2.2 Funktionelles Outcome: modified Rankin Scale (mRS) 49 5.4.2.3 Neurologisches Outcome: National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) 49 5.5 Studienintervention: Herzratenvariabilitätsgestütztes Biofeedback 50 5.6 Statistische Analyse 51 6. ERGEBNISSE 52 6.1 Demographische Daten und Baseline-Charakteristika 52 6.2 Rekrutierung und fehlende Daten 54 6.3 Autonome Funktionsmessungen 56 6.3.1 Kardiale autonome Funktion: Herzratenvariabilität (HRV) 56 6.3.2 Sudomotorische autonome Funktion: Sympathetic Skin Response (SSR) 61 6.3.3 Vasomotorische autonome Funktion: Photoplethysmographie (PPG) 61 6.4 Symptomschwere und funktionelle Beeinträchtigung 62 6.4.1 Autonomes Outcome: Survey of Autonomic Symptoms (SAS) 62 6.4.2 Funktionelle Beeinträchtigung: modified Rankin Scale (mRS) 63 7. DISKUSSION 63 7.1. Zentrale Erkenntnisse 63 7.2 Autonome Funktionen 64 7.2.1 Kardiale autonome Funktion: Herzratenvariabilität (HRV) 64 7.2.2 Sudomotorische Funktionsmessung: Sympathetic Skin Response (SSR) 71 7.2.3 Vasomotorische Flussmessung 72 7.3 Symptomschwere und funktionelle Beeinträchtigung 73 7.3.1 Symptome des autonomen Nervensystems: Survey of Autonomic Symptoms (SAS) 73 7.3.2 Funktionelle Beeinträchtigung: modified Rankin Scale (mRS) 75 7.4 Limitationen und Ausblick 76 8. ZUSAMMENFASSUNG 78 8.1 Zusammenfassung 78 8.2. Summary 80 9. LITERATURVERZEICHNIS 82 10. ANHANG 109 10.1 Anhang I Fragebögen Klinischer Outcomes 109 10.2 Anhang II Demographische Daten 112 10.3. Anhang III Autonome Funktionsmessungen 116 10.4 Anhang IV Symptomschwere und funktionelle Beeinträchtigung 119 10.5 Erklärung zur Eröffnung des Promotionsverfahrens 122 10.6 Erklärung zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben 123

Background: A randomized controlled study (RCT) recently showed that short-term heart rate variability (HRV) biofeedback in addition to standard rehabilitation care for alcohol dependence can reduce craving, anxiety and improve cardiovascular autonomic function. In this one-year follow-up study we aimed to explore whether completion of 2-week HRV-Biofeedback training is associated with long-term abstinence. Furthermore, we sought to identify potential predictors of post-treatment abstinence. Methods: We conducted a survey on abstinence in patients with alcohol dependence 1 year after completion of an RCT comparing HRV-biofeedback in addition to inpatient rehabilitation treatment alone (controls). Abstinence rates were compared and analysed for association with demographic data as well as psychometric and autonomic cardiac assessment before and after completion of the biofeedback training using bivariate and multivariate regression analyses. Results: Out of 48 patients who participated in the RCT, 27 patients (9 females, ages 42.9 ± 8.6, mean ± SD) completed our one-year follow-up. When including in the analysis only patients who completed follow-up, the rate of abstinence tended to be higher in patients who underwent HRV-biofeedback 1 year earlier compared to those who received rehabilitative treatment alone (66.7% vs 50%, p = ns). This non-significant trend was also observed in the intention-to-treat analysis where patients who did not participate in the follow-up were assumed to have relapsed (46,7% biofeedback vs. 33.3% controls, p = ns). Neither cardiac autonomic function nor psychometric variables were associated with abstinence 1 year after HRV-biofeedback. Conclusion: Our follow-up study provide a first indication of possible increase in long-term abstinence after HRVbiofeedback for alcohol dependence in addition to rehabilitation. Trial registration: The original randomized controlled trial was registered in the German Clinical Trials Register (DRKS00004618). This one-year follow-up survey has not been registered.