Dinâmica fisiológica da variabilidade cardíaca: uma abordagem estatística na síncope vasovagal

Introdução: A perda transitória da consciência e tónus postural seguido de rápida recuperação é definida como síncope. Tem sido dada atenção a uma síncope de origem central com descida da pressão sistémica conhecida por síncope vasovagal (SVV). Objetivos: A análise da variabilidade da frequência cardíaca (HRV) é uma das principais estratégias para estudar a SVV através de protocolos padrão (por exemplo tilt test). O principal objetivo deste trabalho é compreender a importância relativa de diversas variáveis, tais como pressão arterial diastólica e sistólica, (dBP) e (sBP), volume sistólico (SV) e resistência periférica total (TPR) na HRV. Métodos: Foram usados modelos estatísticos mistos para modelar o comportamento das variáveis acima descritas na HRV. Analisaram-se mais de mil e quinhentas observações de quatro pacientes com SVV, previamente testados com análise espectral clássica para a fase basal (LF/HF=3.01) e fases de tilt (LF/HF=0.64), indicando uma predominância vagal no período tilt. Resultados: O modelo 1 revelou o papel importante da dBP e uma baixa influência de SV, na fase de tilt, relativos à HRV. No modelo 2 a TPR revelou uma baixa influência na HRV na fase de tilt entre os pacientes. Conclusões: Verificou-se que a HRV é influenciada por um conjunto de variáveis fisiológicas, cuja contribuição individual pode ser usada para compreender as flutuações cardíacas. O uso de modelos estatísticos salientou a importância de estudar o papel da dBP e SV na SVV.

Introduction: The transitory loss of conscience and postural tone followed by rapid recovery is defined as syncope. Recently has been given attention to a central mediated syncope with drop of systemic pressure, a condition known as vasovagal syncope (VVS). Objectives: The analysis of Heart Rate Variability (HRV) is one of the main strategies to study VVS during standard protocols (e.g. Tilt Test). The main objective in this work is to understand the relative power of several physiological variables - Diastolic and Systolic Blood Pressure, (dBP) and (sBP), Stroke Volume (SV) and Total Peripheral Resistance (TPR) in Heart Rate Variability (HRV) signal. Methods: Statistical mixed models were used to model the behavior of the above variables in HRV. Data with more than one thousand and five hundred observations from four patients with VVS were used and previously tested with classical spectral analysis for basal (LF/HF=3.01) and tilt phases (LF/HF=0.64), indicating a vagal predominance in the tilt period. Results: Statistical models reveal, in Model 1, a major role in dBP and a low influence from SV, in the tilt phase, concerning HRV. In Model 2 TPR disclose a low HRV influence in the tilt phase among VVS patients. Conclusions: HRV is influenced by a set of physiological variables, whose individual contribution can be assessed to understand heart rate fluctuations. In this work, the use of statistical models put forward the importance of studying the role of dBP and SV in VVS.

Introducción: La pérdida transitoria de la conciencia y tono postural, seguido de rápida recuperación se define como el síncope. Se ha prestado atención a un síncope acompañado por la disminución de la presión sistémica, conocida como síncope vasovagal (SVV). Objetivos: El análisis de la variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) es una estrategia para estudiar la SVV durante protocolos estândar (por ejemplo, tilt test). El objetivo de este trabajo es comprender la importancia de las diversas variables - presión diastólica y sistólica (dBP) y (sBP), el volumen sistólico (SV) y la resistencia periférica total (TPR) en la variabilidad de la señal de la frecuencia cardíaca (HRV). Métodos: Se utilizaron modelos estadísticos para modelar el comportamiento de las variables descritas en HRV. Datos de más de mil quinientos observaciones de cuatro pacientes con SVV fueron utilizados y probados previamente con el análisis espectral clásico para el periodo basal (LF/HF=3.01) y del tilt (LF/HF=0.64), lo que indica una predominio vagal en el período tilt. Resultados: El modelo 1 reveló un papel importante de la DBP y la disminuida influencia del SV en el tilt. En modelo 2, TPR ha mostrado una baja influencia de la HRV en la fase tilt. Conclusiones: Se ha encontrado que HRV es influenciada por un número de variables, cuya contribución individual se puede utilizar para entender sus fluctuaciones. Los modelos han destacado la importancia de estudiar el papel de dBP y SV en la SVV.

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