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VARIABILIDADE DA FREQUÊNCIA CARDÍACA DURANTE O SONO: COMPARAÇÃO ENTRE ATLETAS DE ALTO DESEMPENHO E INDIVÍDUOS SAUDÁVEIS

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VARIABILIDADE DA FREQUÊNCIA CARDÍACA DURANTE O SONO: COMPARAÇÃO

ENTRE ATLETAS DE ALTO DESEMPENHO E INDIVÍDUOS SAUDÁVEIS

HEART RATE VARIABILITY DURING SLEEP: COMPARISON BETWEEN HIGH PERFORMANCE ATHLETES AND HEALTHY SUBJECTS Rodrigo Oliveira, Ricardo Scarparo Navarro, Marina Oliveira Chahini, Sandro Murilo Moreira de Lima, Luana Almeida dos Santos DOI - 10.5935/2236-5117.2021v58a17

RESUMO

Os danos cardíacos provocados por esse tipo de exercício são estudados, assim alterações cardiovasculares podem acontecer em atletas de alto desempenho (Ironman®), entretanto, a relação entre essas alterações e o sono é pouco descrita. Este estudo teve o objetivo de analisar a variabilidade da frequência cardíaca (VFC) em voluntários atletas de Ironman® e indivíduos saudáveis não atletas durante o sono, além de analisar as diferenças dos índices da VFC, no domínio do tempo e da frequência, comparando indivíduos saudáveis não atletas com os atletas de alto desempenho. Os índices da VFC foram derivados de Holter, coletados no banco de dados Physionet, de 11 indivíduos saudáveis, 8 mulheres e 3 homens, com idade média de 29 anos, durante as horas de sono. O grupo Ironman® continha dados de 9 atletas de elite do triathlon em seu período de sono pré corrida, 3 mulheres e 6 homens, com idade média de 39 anos. Após análise dos intervalos RR com a utilização do software Kubios HRV, os índices VFC no domínio do tempo e da frequência resultantes nos dois grupos foram comparados estatisticamente. Os resultados mostraram que os atletas de alto desempenho, quando comparados a indivíduos saudáveis não atletas, apresentaram maior VFC durante o sono em índices no domínio do tempo (p< 0,05). Não houve diferença significativa na comparação dos índices no domínio da frequência, mesmo estes tenham tendido à redução (p>0,05).

Palavras-chave: Exercício. Saúde. Cuidado Periódico

ABSTRACT

Cardiac damage caused by this type of exercise has also been studied. Therefore, cardiovascular changes may occur in Ironman® athletes, however, the relationship between these changes and sleep are poorly described. This study aimed to analyze heart rate variability (HRV) in Ironman® athletes and healthy individuals no athletes during sleep as well as to analyze the differences in HRC indexes in time and frequency, comparing healthy non-athletes with high performance athletes. The HRV indexes Holter derived, collected in the Physionet database, from 11 healthy individuals, 8 women

Rodrigo Oliveira – UFPA, Medicina, Belém - PA, Brasil.

Ricardo Scarparo Navarro – USP, Odontologia, Santarém - PA, Brasil. Marina Oliveira Chahini – UFPA, Medicina, Belém - PA, Brasil. Sandro Murilo Moreira de Lima – UEPA, Medicina, Santarém - PA, Brasil. Luana Almeida dos Santos – FIT, Enfermagem, Santarém - PA, Brasil.

Correspondência: Luana Almeida dos Santos. Avenida Plácido de

Castro, 1399, Aparecida, Santarém - PA, Brasil. CEP: 68040-090

Internet: luanah.orix@gmail.com

Conflito de interesses: não existem conflitos de interesse.

and 3 men, with mean age of 29 years, during the hours of sleep. The Ironman® group contained data from 9 elite triathlon athletes in their pre-run sleep period, 3 women and 6 men, with a mean age of 39 years. After analysis of the RR intervals using the Kubios HRV software, the HRV indexes in time and frequency domain resulting in the two groups were compare statistically. The results demonstrated that high performance athletes, when compared to healthy non-athletes, had higher HRV during sleep in time domain indexes (p< 0.05). There was no significant difference (p> 0.05). In the comparison of the indices in the frequency domain, although these tended to reduce.

Keywords: Exercise. Health. Cardiac Care Facilities

INTRODUÇÃO

Análise da Variabilidade da frequência cardíaca (VFC) fornece uma técnica não invasiva para aferição da modulação simpática e parassimpática durante o sono. Dados obtidos com a Transformada rápida de Fourier (FFT) e análise autorregressiva identificaram componentes

(2)

As análises de séries temporais da VFC revelam um estreito acoplamento temporal entre a modulação autonômica e sono avaliado durante medições de eletroencefalograma (EEG) – que sugerem mecanismos comuns de controle. Por

exemplo, Bonnet e Arand3 demonstraram que mudanças

na VFC precedem os despertares do sono do estágio 2 e o início do sono REM por 10 a 20 batidas.

Dentre os fatores que podem provocar efeitos sobre

o sono, enquadra-se o stress1,3 Há a hipótese de que

pensamentos negativos podem piorar a qualidade do

sono2,4. Contudo, há pouca clareza sobre os caminhos

pelos quais o stress afeta o sono, tanto nas fases de movimentação rápida dos olhos (REM), quanto na fase de movimento não rápido dos olhos (NREM). Evidências sugerem que o stress afeta aspectos mais sutis do sono5.

Os benefícios do treinamento físicos são os mais

diversos, como aumento do sistema imunológico4,5,

qualidade de vida6, fatores psicobiológicos, hipertensão

arterial, funções cognitivas, entre outros. 7,8,9

Exercícios de grande resistência, entretanto, desafiam a integridade do organismo induzindo uma resposta

sistêmica10. Outro lado do treinamento físico tem

preocupado estudiosos, principalmente relacionado às superatletas praticantes de exercícios muito intensos. Dentre os fatores prejudiciais dessa modalidade destaca-se a desidratação, a qual pode provocar déficit hídrico tão incapacitante que impossibilite o atleta até mesmo de ficar de pé, ainda que essa capacidade seja

rapidamente recuperada após ingerir água11.

Danos estruturais ao músculo são causados como estímulos potenciais para a produção e liberação de citocinas, além disso, o exercício exaustivo de resistência induz vários fatores metabólicos, hormonais, térmicos e oxidativos, os quais podem dar origem à libertação não apenas de citocinas, mas também de outras proteínas de fase aguda, além da ativação de várias subpopulações de células dentro do sistema imunológico 12,13

Os triatletas de alto desempenho como os Ironman® são extraordinários em seu nível de formação e na resistência e intensidade do exercício realizado. Assim, eles são um grupo excepcional para investigação, não só por causa de suas características fisiológicas14 e

os desafios nutricionais15, mas também é necessário

avaliar os potenciais prejuízos causados ao corpo, como resultado de esportes de ultra resistência em geral16.

Os danos cardíacos provocados por esse tipo de exercício também vêm sendo estudados. Corridas com duração

entre 19 e 30 horas causam disfunção cardiovascular 17 e

regurgitação mitral e tricúspide18.

Portanto, alterações cardiovasculares podem acontecer em atletas Ironman®, entretanto, a relação entre essas alterações e o sono são pouco descritas. Tal fator se torna ainda mais importante quando atletas não profissionais passam a competir nesse tipo de desafio.

Assim, o objetivo desse estudo foi comparar a variabilidade da frequência cardíaca durante o sono entre atletas de alto desempenho e indivíduos saudáveis.

MATERIAIS E MÉTODOS

Coleta de dados

A coleta de dados foi realizada no banco de dados Physionet, que é um recurso online para a divulgação e compartilhamento de sinais biológicos registrados em estudos anteriores no mundo inteiro, com autorização prévia dos respectivos comitês de ética em pesquisa. Dentre as facilidades que o Physionet oferece, listam-se a cooperativa de dados e estudo de algoritmos

matemáticos19. Uma nova submissão ao comitê de ética

dos dados previamente coletados e disponibilizados no Physionet não se faz necessário, haja vista serem de domínio público e não apresentarem identificação dos pacientes.

Os dados utilizados neste estudo foram coletados com fitas de Holter, as quais foram digitalizadas e anotadas usando um scanner Marquette Electronics Modelo 8000T Holter e as anotações verificadas manualmente. Os arquivos de anotação resultantes foram então transferidos para uma estação de trabalho Sparc para análise posterior.

Uma pequena fração (<1%) da série instantânea de tempo do intervalo RR da frequência cardíaca em cada gravação foi identificado como outliers e excluída. Séries instantâneas de tempo da frequência cardíaca foram então derivadas tomando o inverso de cada intervalo interbatidas sucessivas.

Todos os indivíduos desde estudo assinaram um termo de consentimento livre e esclarecido de acordo com um protocolo aprovado pelo Beth Israel Deaconess Medical Center Institutional Review Board, entretanto estes documentos não ficam disponíveis na plataforma do Physionet.

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Os intervalos RR adquiridos com Holter dos 11 indivíduos saudáveis foram coletados em um banco retrospectivo, contendo dados de 8 mulheres e 3 homens, com idades compreendidas entre 20- 35 anos, média de 29 anos, durante as horas de sono.

O grupo Ironman® continha dados de 9 atletas de elite do triathlon em seu período pré-corrida (3 mulheres e 6 homens; faixa etária 21-55 anos, média de 39 anos) durante as horas de sono.

Análise dos dados da variabilidade da

fre-quência cardíaca

A VFC foi determinada com base no intervalo RR, utilizando-se o software Kubios versão 2.0 (Biosignal Analysisand Medical Imaging Group, do Departamento de Física da Universidade de Kuopio, Kuopio, Finlândia), combinado com Matlab próprio para execução do software Kubios.

A correção de artefatos (ruídos) e de batimentos ectópicos (mudanças pequenas no batimento cardíaco normal) provenientes da coleta do sinal foi realizada através da adoção de filtros próprios do Kubios.

Dentre os índices disponibilizados após a análise de dados no software Kubios, foi possível avaliar os seguintes:

• No domínio do tempo: Média RR, SDNN, Média HR, STD HR, RMSSD, TINN, Triangular index, SDANN, NN50, pNN50, SD1 e SD2) e

• No domínio da frequência (VLF, LF, HF, LF/HF, Total power).

O software Kubios tem sido amplamente utilizado pela comunidade científica, sendo bem aceito para esse tipo de análise. Trata-se de um software gratuito para aquisição e utiliza como linguagem o

MatLab. Ambos os arquivos do software estão disponíveis para download direto no site da empresa (20-24).

Análise estatística dos resultados

Para determinar a normalidade dos dados, foram utilizados os testes D’Agostino & Pearson omnibus e Kolmogorov-Smirnov (com o Dallal-Wilkinson-Lillie para valor P corrigido).

Para comparação entre os grupos de atletas de IronMan® e indivíduos saudáveis, foi realizado o teste-t paramétrico

não pareado. Os testes estatísticos foram realizados utilizando-se o software SPSS versão 17 para Windows. As diferenças foram consideradas significativas quando a probabilidade de um erro tipo I foi menor que 1% (p <0,01). A descrição de todos os índices da VFC avaliados neste estudo, em média e desvio padrão, devido à normalidade na distribuição dos dados.

RESULTADOS

Índices lineares autonômicos cardíacos

A média do intervalo RR (Mean RR) foi significativamente maior nos atletas de Ironman® quando comparados ao grupo de indivíduos saudáveis (Figura 1). O desvio padrão do intervalo RR (SDNN), por sua vez, não diferiu entre os dois grupos (Figura 2).

Figura 1. Média RR nos dois grupos estudados. Dados representados em média e desvio padrão; ***p<0.001 comparado com os atletas de Ironman®.

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Tanto a média da frequência cardíaca (Mean HR) quanto o desvio padrão da frequência cardíaca (STD HR) foram menores no grupo de atletas de Ironman® quando comparados com indivíduos saudáveis, havendo diferença estatisticamente significante entre elas (p< 0,001) (Figura 3 e 4).

praticantes de Ironman® em comparação com saudáveis (Figura 6).

DISCUSSÃO

Utilizaram a análise espectral para avaliar a variabilidade da frequência cardíaca durante a noite em 12 adultos saudáveis. Os autores coletaram dados simultaneamente de EEG e ECG, o que possibilitou análise da variabilidade da frequência cardíaca em função da fase do sono, hora da noite e presença de excitação no EEG. 3

Os resultados são semelhantes aos de estudos anteriores do mesmo grupo, mostrando aumento de componentes de alta frequência (HF) e redução dos componentes de baixa frequência (LF) da variabilidade da frequência cardíaca através de estágios do sono NREM e alterações opostas no sono REM e vigília3.

No presente estudo, os achados sobre os índices no domínio da frequência, não diferiram significativamente entre os grupos, entretanto, seguindo os valores encontrados os valores de HF foram mais altos nos indivíduos saudáveis comparados aos atletas.

Como limitação do presente estudo não há a descrição dos estágios de sono de cada um dos voluntários, já que alguns estudos sugerem a influência desses estágios sobre a VFC 3,20

Entretanto, a VFC é normalmente mais elevada durante a noite. Esta evidência suporta o conceito de que, em geral, o sono é uma condição em que a atividade vagal

é dominante20

A média da frequência (Mean RR) foi mais alta nos indivíduos saudáveis do que nos atletas, com diferença estatisticamente significativa. Esse achado já era esperado, visto que o treinamento físico provoca adaptações estruturais e hemodinâmicas em todo o sistema cardiovascular, bem como no sistema nervoso autônomo, aumentando o volume sistólico, adaptando as dimensões das câmaras cardíacas e a própria frequência

cardíaca, que fica reduzida em repouso21.

Em indivíduos normais, a razão entre alta e baixa frequência reduz significativamente do estado de vigília para o sono não-REM de acordo com estudos prévios20. Este achado se assemelha aos aqui descritos,

nos quais, ainda que sem diferença estatisticamente significativa, indivíduos saudáveis tiveram maiores valores de LF/HF do que os atletas de elite. Este índice reflete o balanço entre as duas atividades, simpática e parassimpática22.

Figura 3. Média HR nos dois grupos estudados. Dados representados em média e desvio padrão; ***p<0.001 comparado com os atletas de Ironman®.

Figura 4. STD HR nos dois grupos estudados. Dados representados em média e desvio padrão; ***p<0.001 comparado com os atletas de Ironman®.

Os Índices no domínio da frequência LF, HF, razão LF/ HF, e potência total não diferiram significativamente na comparação dos grupos (Figura 5).

Os valores obtidos na análise da VFC no domínio do tempo estão descritos na tabela 1.

Índices não lineares autonômicos cardíacos

Índices de análise não linear de Poincaré SD1 e SD2 não diferiram na comparação entre os indivíduos

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Figura 5. Índices da VFC no domínio da frequência nos dois grupos estudados. Dados representados em média e desvio padrão.

Tabela 1 - Valores de média e desvio padrão dos parâmetros da variabilidade da frequência cardíaca no domínio do tempo e da frequência em atletas e sujeitos saudáveis.

Índices da VFC Atletas de IronMen Media ± DP Saudáveis Media ± DP Valor de p

Mean RR (ms2) 1231,4 167,1 924,9 157,1 0,000* SDNN (ms2) 32,4 8,1 34,9 7,5 0,241 Mean HR (ms2) 49,9 6,8 67,3 11,6 0,000* STD HR (ms2) 2,9 1,0 4,1 0,6 0,001* RMSSD (ms2) 30,4 5,2 30,9 10,0 0,447 Triangular Index 436,4 214,9 702,5 691,4 0,141 TINN (ms2) 10,4 5,1 11,6 10,7 0,377 VLF (ms2) 142,9 75,1 132,3 47,8 0,353 LF (ms2) 644,4 366,8 644,1 177,4 0,499 HF (ms2) 235,8 123,4 448,5 465,1 0,100 TOTAL 1023,6 478,6 1225,3 564,3 0,203 LF/HF (ms2) 3363,5 3264,9 2293,0 1750,7 0,180

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Analisaram a relação existente entre o stress psicofisiológico e a VFC durante o sono. Para isso utilizaram a análise espectral auto regressiva do eletrocardiograma registrado durante o sono em 59 sujeitos saudáveis. A condição de stress agudo foi induzida utilizando uma tarefa de fala no período imediato anterior ao sono. As bandas de alta frequência (HF) e a razão LF/RF foram utilizadas para avaliar a modulação parassimpática e

balanço simpático respectivamente. 23

Os achados destes autores acima mencionados se assemelham aos dos atletas treinados deste estudo, pois houve diminuição dos níveis de modulação parassimpática e aumento dos níveis de balanço simpático durante o sono. Níveis mais altos de balanço simpático durante o sono foram associados com pior manutenção do sono e menor atividade delta. Em conclusão, associaram o stress agudo com um caminho para o sono perturbado. 23

Ainda que esta variável não tenha sido mensurada, o stress psicológico em atletas de alto desempenho, em treinamento para o Ironman® já foi previamente descrito, com manifestação de insônia, excesso de gases, pensar constantemente em um só assunto e cansaço excessivo.

Justifica-se que ainda que estes atletas possuam uma adaptação física, provavelmente a adaptação mental não

acompanha essa evolução24.

O traço de inteligência emocional também é um fator que modula a atividade do SNA em atletas quando eles têm que enfrentar o stress da competição. Quanto maior for à inteligência emocional, menor é o stress sofrido pré competição, refletindo nos parâmetros de LF/HF da VFC25.

Além do stress mental, stress fisiológico também é descrito na literatura, ocasionado por elevação de biomarcadores como indicadores de shift metabólico (cortisol e AGL), aumento de lesões musculares (CK e LDH), aumento de indicadores de inflamação (IL-6 e IL-10), shift metabólico (cortisol e AGL), excreção de metabólitos na urina (proteínas, creatinina, hemácias e leucócitos) e aumento na percepção de esforço dos triatletas26.

A regulação autonômica em atletas de elite pode estar afetada pela dissociação neural e hipotalâmica-pituitária-adrenal afetada pelo stress da competição nesses atletas, essas conclusões foram resultantes das alterações encontradas nos níveis de cortisol salivar dos

atletas, nos momentos de pré-competição.27

Um dos poucos estudos que retrata a VFC durante o sono em atletas, foi realizado comparando atletas regulares

versus atletas com excesso de treinamento28.

Semelhante aos achados do presente estudo houve redução do desvio padrão dos intervalos RR (SDNN), ainda que nos resultados do presente estudo, essa redução não tenha sido significativa.

Neste mesmo28, os achados indicam ligeira redução da

atividade parassimpática em atletas, entretanto essas diferenças ocorreram ao acordar e não no período de sono. Algumas recomendações relativas à aplicação de métodos de VFC em atletas são feitas a partir de um

estudo de revisão29. Durante o exercício dinâmico, é

geralmente aceito que ocorre o aumento da frequência cardíaca, tanto devido a uma redução parassimpática quanto a uma atividade simpática aumentada, isso no momento do treino.

No entanto, como alguns autores discordam da declaração anterior e o fato de que, durante o exercício, há também um problema técnico relacionado com os sinais não estacionários, é necessário um olhar crítico sobre a interpretação dos resultados. Assim, os autores da

Figura 6. Plots de Poincaré (SD1 e SD2) nos dois grupos estudados. Dados representados em média e desvio padrão.

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revisão reforçam a predileção por estudos prospectivos, randomizados e controlados.

Assim, duas são as possíveis explicações para os achados no presente estudo: os atletas podem estar sofrendo adaptações autonômicas que estão refletindo na VFC, assim como há adaptação da FC no atleta; ou os níveis de stress produzidos durante o treinamento podem estar refletindo no sistema nervoso desses atletas.

Futuros estudos que façam esse tipo de distinção são necessários para tentar explicar as diferenças aqui encontradas.

CONCLUSÃO

Atletas de alto desempenho, quando comparados a indivíduos saudáveis não atletas, apresentaram maior VFC durante o sono em índices no domínio do tempo. Não houve diferença na análise dos índices no domínio da frequência comparando sujeitos saudáveis não atletas versus atletas.

Exercício de alta performance provocou modificações na VFC durante o sono de atletas de elite.

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