Variabilidade da frequência cardíaca

A análise não invasiva da atividade do SNA efetua-se com recurso à HRV, uma técnica de observação não seletiva, que ilustra o equilíbrio entre a atividade vagal e simpática e permite inferir sobre os prováveis mecanismos de controlo da atividade cardíaca (Aubert et al., 2003; Achten e Jeukendrup, 2003; Rajendra Acharya et al., 2006).

A HRV compreende a variação de tempo transcorrido entre dois batimentos cardíacos, mais exatamente, entre os pontos R do complexo QRS, refletindo a atividade sistólica e diastólica de cada ciclo cardíaco (von Borell et al., 2007).

A recolha deste sinal realiza-se com um eletrocardiógrafo ou com um cardiofrequencímetro que permita a gravação dos intervalos R-R, mediante dois tipos de registo: (i) curta duração ou (ii) longa duração (Electrophysiology, 1996). O registo de curta duração implica a recolha

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de dois minutos até poucas horas e a recolha de longa duração implica uma duração de 24 horas ou mais (Lopes e White, 2006).

As séries temporais são analisadas com recurso a técnicas estatísticas no domínio do tempo (métodos lineares e não lineares) e da frequência (Aubert et al., 2003; Electrophysiology, 1996).

Em situações que não impliquem uma alteração abrupta do funcionamento do SNA (i.e., exercício de carga constante, exercício em normóxia), a análise da HRV no domínio do tempo (métodos lineares) e da frequência pressupõe que as distribuições das séries temporais sejam lineares.

Nos casos em que não se verifica este pressuposto de linearidade, o que de acordo com alguns investigadores acontece quando existe uma alteração rápida do funcionamento do SNA (i.e. manipulação fisiológica, postural e ambiental), onde está implícita uma rápida alteração do equilíbrio simpático vagal, têm vindo a ser utilizadas técnicas estatísticas não lineares (Goldberger et al., 1996; Yuanyuan et al., 2014), para que a complexidade da dinâmica do funcionamento cardíaco possa ser quantificada com acuidade e interpretada adequadamente. De acordo com Voss et al. (1996) e Tulppo et al. (1998) os métodos não lineares descrevem flutuações complexas do ritmo cardíaco e separam estruturas de comportamento não linear nas séries temporais dos batimentos cardíacos com maior fiabilidade que os métodos lineares. A entropia aproximada (ApEN) (Pincus, 1991; Pincus e Goldberger, 1994) e o Poincaré Plot (Mourot et al., 2004) são as técnicas não lineares mais usadas durante o exercício e em repouso (Tulppo, et al., 1998).

A ApEN é um índice não linear que descreve a complexidade do comportamento dos intervalos R-R (Pincus, 1991). Valores muito baixos de ApEN ilustram um funcionamento cardíaco regular (Richman e Moorman, 2000).

Pincus (1995) refere que os resultados com origem nesta técnica podem apresentar alguma inconsistência, que deriva do enviesamento estatístico e que pode diminuir a fiabilidade dos dados. Como forma de contrariar este problema Richman e Moorman (2000) desenvolveram um outro modelo de análise estatístico, a entropia da amostra (sample entropy: SampEn). Este método reduz o enviesamento estatístico, uma vez que está menos dependente do tempo de recolha.

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Ambos os parâmetros fornecem informações referentes à vulnerabilidade do músculo cardíaco para a ocorrência de uma fibrilação auricular (Melo, et al., 2005) e quantificam a aleatoriedade e predictibilidade dos intervalos R-R (Pincus e Goldberger, 1994).

O Poincaré Plot é um gráfico em forma de elipse que ilustra a variação dos intervalos R-R em função dos intervalos R-R anteriores e explica a dinâmica do funcionamento cardíaco (Woo et al., 1994; Huikuri et al., 1996; Mourot, et al., 2004).

A partir da análise do Poincaré Plot obtêm-se informação importante acerca da modulação da atividade vagal sobre a dinâmica dos intervalos R-R, que pode não ser detetada na análise realizada pela estatística linear (domínio frequência e no domínio do tempo) ou na ApEN (Tulppo et al., 1996).

Na sua essência, este é um método linear, já que ilustra uma medida no domínio do tempo (desvio padrão dos intervalos R-R) (Cambri et al., 2008), no entanto, segundo Brennan et al. (2001) e Karmakar et al. (2010) pode ser considerado um método não linear, uma vez que reflete as flutuações da atividade simpática-parassimpática. Apesar disso, o Poincaré Plot é um gráfico de recorrência utilizado para detetar a presença de oscilações nos sistemas dinâmicos não lineares (Ferreira et al., 2010).

A análise deste indicador é realizada qualitativamente pela forma da elipse e concentração dos intervalos R-R nos eixos de curta duração (SD1) e de longa duração (SD2), conforme descrito por Tulppo et al. (1996), ou quantitativamente, pelo desvio padrão dos pontos perpendiculares à linha guia (line of identity) do eixo SD1 e de SD2, conforme o descrito por Brennan et al. (2001).

O primeiro desvio padrão (SD1) descreve o comportamento instantâneo dos intervalos R-R, está associado ao comportamento do sistema respiratório e é influenciado pela atividade vagal (Hoshi, et al., 2013). Este parâmetro correlaciona-se com o espetro de HF (Contreras et al., 2006; Hoshi et al., 2013) e com o rMSSD (Hoshi, et al., 2013).

O segundo desvio padrão (SD2) descreve as alterações de longa e média duração dos R-R e é muito influenciado por ambos os sistemas nervosos autónomos (SNS e SNP) e apresenta uma relação com o desvio padrão dos intervalos entre batimentos (SDNN) (Hoshi, et al., 2013) e o espetro de LF (Hsu et al., 2012).

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2.4.1. _{Implicações práticas na exposição aguda à hipóxia}

Durante a prática desportiva ao nível do mar e em altitude (natural ou simulada) o aumento da intensidade do exercício inibe o controlo vagal da FC pela diminuição da sensibilidade do reflexo dos baroreceptores arteriais, sendo este substituído por uma maior ativação e controlo do SNS (Ogoh et al., 2005; Steinback e Shoemaker, 2012; Favret e Richalet, 2007; Cheng et al., 2005).

Tem sido reportado em diversos estudos que o desequilíbrio simpático-vagal, verificado em altitude, afeta a dinâmica de diversos parâmetros da HRV. No domínio do tempo, foi observada uma diminuição dovalor percentual do número sucessivo de intervalos R-R que distam mais do que 50 ms2 _{entre si (pNN50), uma redução dos índices da raiz quadrada da}

soma das diferenças sucessivas entre intervalos R-R normais adjacentes ao quadrado (rMSSD) (Cheng, et al., 2005; Povea, et al., 2005), uma redução do SDNN (Cheng, et al., 2005), um aumento da SampEn (Yuanyuan et al., 2013; Zhang, et al., 2014; Vigo et al., 2010) e um aumento do SD1 e SD2 (Zupet et al., 2009; Taralov et al., 2015).

No domínio da frequência existe um decréscimo da POT_TOT (Povea, et al., 2005; Hughson et al., 1994; Zhang, et al., 2014; Bhaumik, et al., 2013; Mairer et al., 2013) decorrente do decréscimo do espetro de LF (Cheng, et al., 2005; Bhaumik et al., 2013), do espetro HF e do LF/HF (Bhaumik, et al., 2013; Povea, et al., 2005; Basualto-Alarcon, et al., 2012).

Estas alterações realçam os efeitos da ventilação na modulação do SNA em hipóxia por meio da inibição da atividade vagal, do aumento da atividade vasomotora e cardíaca, resultando no aumento da FC (Zhang, et al., 2014).

Podemos então considerar que a resposta do SNA é integrada e que os diversos centros de regulação dos sistemas fisiológicos interagem entre si, nomeadamente, com a diminuição da sensibilidade dos baroreceptores arteriais na exposição aguda à hipóxia (Hunt et al., 2008), pelo aumento da atividade dos quimiorrecetores arteriais (Leuenberger et al., 2007) e pela ativação do controlo da atividade simpática muscular mediada pelo aumento da atividade dos quimiorrecetores do corpo carotídeo (Katayama et al., 2011).

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