Impacto de variáveis clínicas sobre a variabilidade de frequência cardíaca em indivíduos saudáveis

Abstract

Introdução: A comunicação entre o sistema nervoso central e o sistema cardiovascular é bastante intensa. É essa comunicação que promove alterações no sistema cardiovascular, como a aceleração/desaceleração dos batimentos cardíacos em diferentes situações. Nesse sentido, a variabilidade da frequência cardíaca (VFC) serve como um preditor da velocidade com que o cérebro é capaz de se comunicar com o coração. Objetivo: Avaliar os valores de variabilidade da frequência cardíaca de indivíduos saudáveis, controlando alguns dos principais parâmetros clínicos que a literatura traz como relevantes para esse índice. Métodos: Realizar uma revisão bibliográfica levantando os principais fatores que influenciam a VFC em indivíduos saudáveis; confeccionar um formulário para coletar tais informações; buscar voluntários dispostos a fornecer seus dados e a permitir que fossem mensuradas as suas VFCs; compilar os dados coletados e analisá-los em um programa de processamento estatístico. Resultados: Os parâmetros sexo, idade e horas dormidas se mostraram capazes de influenciar a VFC em até 40%, se analisadas conjuntamente. Separadas, os modelos analisados estimaram que as variáveis sexo, idade e horas dormidas serviam como preditores de até 42, 21 e 5%, respectivamente, dos valores de VFC. Conclusão: Há evidência para levantar a hipótese de que em uma amostra mais significativa e que incluísse portadores das diferentes patologias citadas na revisão bibliográfica, os indicadores de VFC poderiam alcançar melhores níveis de predição. Podendo até permitir um maior rastreio dessas mesmas condições de forma rápida, não-invasiva, com baixo custo e, eventualmente, antes de se manifestarem clinicamente.

Background: Comunication between central nervous system and cardiovascular system is very intense. This comunication is responsible for tuning the cardiovascular system, through events as racing/slowing down one’s heartbeat depending on the situation. In this sense, heartrate variability (HRV), is a proxy capable of predicting how fast is the comunication between brain and heart. Objective: Analyze HRV values in a healthy sample of individuals, controlling some of the main clinical parameters brought by earlier HRV studies as relevant. Methods: Review what the academy published about the main predictors to HRV values in healthy individuals; design a form to collect these information and draft volunteers to answer the form and have their HRV values measured; process data collected and analyze it with a statistics software. Results: Gender, age and hours slept combined were able to predict up to 40% of one’s HRV. Apart from each other, the same variables were able to predict up to 42, 21 and 5% of HRV, depending on the model used. Conclusion: There was sufficient evidence to hypothesize that in a larger sample and that included people who lived with the health conditions found previously, the HRV indicators could reach an even better level of accuracy. This would allow better screening of health conditions in a fast, non-invasive, low cost manner and, eventually, even before they manifested clinicaly.