ABC | Volume 113, Nº4, Outubro 2019

Artigo Original Sánchez-Hechavarría et al. Desigualdade no espectro de VFC para avaliação do estresse mental Arq Bras Cardiol. 2019; 113(4):725-733 participaram deste estudo cruzado. Uma análise de potência a priori descobriu que esse número de participantes produziria 80% de poder em um nível alfa de 0,05. Todos os indivíduos eram não-fumantes e não apresentavam histórico de cardiopatia, hipertensão arterial sistêmica ou qualquer outra doença. Os participantes não tomaram medicamentos, drogas ou álcool por 12 horas antes do experimento e foram aconselhados a não ingerir bebidas cafeinadas na manhã do estudo. Antes da participação, os sujeitos assinaram um termo de consentimento informado. Os procedimentos do estudo estavam de acordo com a Declaração de Helsinque e o protocolo do estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética da Universidade Médica de Santiago de Cuba. Os testes foram realizados em ambiente tranquilo, entre as 9:00 e as 12:30 horas. Os ECGs foram realizados em posição sentada, durante repouso e durante estresse mental aritmético. Após a fixação dos eletrodos, cada sujeito relaxou por 10 min. Os registros de ECG foram obtidos durante o repouso com respiração espontânea por 5 min. Imediatamente após, os sujeitos realizaram uma tarefa aritmética mental por 5 min. 13-15 A tarefa aritmética mental é um dos estímulos mais eficientes para induzir estresse mental. 16-18 Resumidamente, os sujeitos subtraíram7, começando a partir de 1000. Eles foram instruídos a subtrair com a maior precisão possível. Para uma única subtração, o tempo permitido foi de 5s e foi sinalizado por um som. Os sujeitos disseram o resultado em voz alta e, após cada resposta, receberam confirmação verbal ("certo" ou "errado"). Eles continuaram a subtração sucessivamente, mesmo quando o resultado estava errado. Além da verbalização das respostas, os sujeitos não falaram durante o desafio da aritmética mental. Aquisição e processamento de sinal Um sistema de aquisição de dados PowerLab 8 ® (ADInstruments) foi utilizado para coletar os registros de ECG, com uma taxa de amostragem de 1000 Hz. Uma derivação II padrão foi usada para medição de ECG. O algoritmo de Sabarimalai-Manikandan 19 foi usado para detectar os Complexos QRS no sinal de ECG a partir dos quais os intervalos RR foram obtidos. O pré-processamento dos dados da série RR foi necessário antes da análise da VFCpara reduzir os erros analíticos. O filtro de desvio padrão com filtro de porcentagem, com valor de 20% do intervalo anterior, foi usado para detectar intervalos ectópicos. 20 Foi empregada Substituição de Spline Cúbico para substituir os intervalos ectópicos usando a interpolação de spline cúbico. 21 Finalmente, em outra análise de sinais de ECG, uma taxa de respiração derivada por ECG (EDR) foi calculada a partir do ECG bruto durante todo o procedimento por meio de um algoritmo integrado do software Kubios HRV Premium ® 3.0.2. O algoritmo examinou as alterações na amplitude do pico R causado por movimentos torácicos durante cada ciclo respiratório. Em condições estacionárias (ou seja, registros de curto prazo), a EDR é considerada um índice confiável de taxas respiratórias. 22 Umestudo anterior encontrou uma concordância razoável entre EDR e uma taxa respiratória de referência derivada do fluxo aéreo nasal/oral. 23 Análise de variabilidade da frequência cardíaca Utilizando o algoritmo descrito por Berger, 24 a sequência do intervalo RR foi transformada em sequência RR temporal. As séries temporais pré-processadas de 5 min foram submetidas a análise espectral usando o método de Periodograma de Welch para obter as estimativas de densidades espectrais de potência (PSD). Um total de 2048 amostras (séries RR de 5 min) foi submetido a cálculo através do Periodograma de Welch modificado com uma janela de Hann, utilizando segmentos de 512 amostras e períodos sobrepostos de 256 amostras. Os limites para as bandas espectrais da VFC foram delimitados de 0,15 a 0,40 Hz para a HF, de 0,04 a 0,15 Hz para a LF, de 0,04 a 0,085 Hz para a LF1 e de 0,085 a 0,15 Hz para a LF2. A PSD absoluta foi calculada como a integral de cada espectrograma quadrático unilateral nas faixas de frequência previamente definidas. Índices de Gini Espectrais da VFC propostos O coeficiente de Gini é normalmente usado por economistas para medir a desigualdade de renda. Se o nível de renda da ª [ = 1, 2. . . ] casa é , o coeficiente de Gini é calculado utilizando a seguinte equação; 25 G( ) = Σ = 1 2 Σ = 1 Σ = 1 – Se as rendas de todas as casas são iguais, ou seja, 1 = 2 = ⋅⋅ ⋅ = , o coeficiente de Gini torna-se 0. Além disso, quando apenas uma casa tem renda, isto é, 1 > 2 = ⋅⋅⋅ = = 0, a desigualdade de renda é máxima e o coeficiente de Gini é igual a 1. 25,26 Kyung-Jin You et al., 26 em 2016, propuseram o coeficiente de Gini para quantificar a desigualdade no espectro de potência na faixa de interesse ( – Hz) em eletroencefalografia para quantificar a profundidade da consciência durante anestesia. Aplicando isto à VFC, se cada frequência do espectro de potência dos intervalos RR for considerada como uma casa individual e o poder da frequência correspondente for considerado como a renda da casa, seria possível quantificar a desigualdade espectral nos termos do coeficiente de Gini. Portanto, o coeficiente de Gini Espectral (SpG) é expresso como: = SpG Hz – Σ H = L X ( ) 2(H – L + 1) Σ = 1 Σ = 1 X ( ) – X ( ) O SpG pode medir a desigualdade nas potências espectrais dos intervalos RR em cada faixa espectral de VFC empregada. Análise estatística Todos os valores foram expressos como Média (X), Desvio Padrão (DP) e Coeficiente de Variação (CV%), Mediana [*] e Intervalo Interquartílico [¥]. Todas as diferenças foram consideradas estatisticamente significativas para p < 0,05. O teste dos postos sinalizados de Wilcoxon (teste não paramétrico) para duas amostras relacionadas foi usado para comparar repouso versus estresse mental. O tamanho do efeito com delta de Gates foi calculado e valores acima de 0,80 foram adotados com alta magnitude. 27 Para verificar a associação entre os índices de Gini tradicionais e espectrais da VFC durante estresse mental e repouso, foi aplicada a correlação de Pearson aos dados comdistribuição normal, ou correlação de Spearman, 727