Major depression can affect multiple physiologic systems. Analysis of signals that reflect integrated function may be useful in probing dynamical changes in this syndrome. Complex variability can be used as a marker of healthy, adaptive control mechanisms and dynamical complexity decreases with aging and disease. The heart rate (HR) dynamics in non-medicated, young to middle-aged males during an acute major depressive episode exhibit lower complexity compared with healthy counterparts. By analyzing HR time series, a neuroautonomically regulated signal, during sleep, using the multiscale entropy method, a measure of complexity of HR dynamics can be determined. The complexity of the HR dynamics is significantly lower for depressed than for non-depressed subjects for the entire night and combined sleep stages 1 and 2, providing an indication of depression. These complexity signals, individually, or in combination with the complexity of other physiologic signals, can be used to define novel dynamical biomarkers of depression.Selon linvention, une dépression majeure peut toucher plusieurs systèmes physiologiques. Lanalyse des signaux reflétant une fonction intégrée peut être utilisée pour évaluer des changements dynamiques intervenant dans ce syndrome. Une variabilité complexe peut être utilisée comme indicateur de mécanismes de contrôle adaptatifs de la santé, et la complexité dynamique diminue avec le vieillissement et la maladie. Les dynamiques de la fréquence cardiaque (HR) chez des hommes jeunes ou dâge moyen ne prenant pas de médicaments, au cours dun épisode dépressif majeur aigu, présentent une complexité moindre par rapport à celles dhomologues en bonne santé. Lanalyse par la méthode entropique multi-échelle de séries chronologiques de la fréquence cardiaque et dun signal régulé par neuro-autonomie, pendant le sommeil, permet de mesurer la complexité des dynamiques de la fréquence cardiaque. La complexité des dynamiques de la fréquence cardiaque est nettement pl
