Impact of artifact correction methods on R-R interbeat signals to quantifying heart rate variability (HRV) according to linear and nonlinear methods.

In the analysis of heart rate variability (HRV) are used temporal series that contains the distances between successive heartbeats in order to assess autonomic regulation of the cardiovascular system. These series are obtained from the electrocardiogram (ECG) signal analysis, which can be affected by different types of artifacts leading to incorrect interpretations in the analysis of the HRV signals. Classic approach to deal with these artifacts implies the use of correction methods, some of them based on interpolation, substitution or statistical techniques. However, there are few studies that shows the accuracy and performance of these correction methods on real HRV signals. This study aims to determine the performance of some linear and non-linear correction methods on HRV signals with induced artefacts by quantification of its linear and nonlinear HRV parameters. As part of the methodology, ECG signals of rats measured using the technique of telemetry were used to generate real heart rate variability signals without any error. In these series were simulated missing points (beats) in different quantities in order to emulate a real experimental situation as accurately as possible. In order to compare recovering efficiency, deletion (DEL), linear interpolation (LI), cubic spline interpolation (CI), moving average window (MAW) and nonlinear predictive interpolation (NPI) were used as correction methods for the series with induced artifacts. The accuracy of each correction method was known through the results obtained after the measurement of the mean value of the series (AVNN), standard deviation (SDNN), root mean square error of the differences between successive heartbeats (RMSSD), Lomb\'s periodogram (LSP), Detrended Fluctuation Analysis (DFA), multiscale entropy (MSE) and symbolic dynamics (SD) on each HRV signal with and without artifacts. The results show that, at low levels of missing points the performance of all correction techniques are very similar with very close values for each HRV parameter. However, at higher levels of losses only the NPI method allows to obtain HRV parameters with low error values and low quantity of significant differences in comparison to the values calculated for the same signals without the presence of missing points.

Prevalência do baixo nível de atividade física e sua associação no comprometimento da mobilidade e risco para óbito em idosos residentes no município de São Paulo

Introdução: Em 2008, o baixo nível de atividade física (< 30 min de atividade moderada/vigorosa por dia) foi responsável por 9 por cento da ocorrência de óbito no mundo. Além disso, está associado ao comprometimento de mobilidade em idosos com 80 anos e mais. No entanto, devido a dificuldades metodológicas, poucos são os estudos populacionais que realizaram a associação entre baixo nível de atividade física e comprometimento de mobilidade e risco para óbito, utilizando método objetivo para avaliação da atividade física, e ainda não se tem conhecimento de pesquisas que verificaram essa associação na América Latina. Objetivo: Identificar a prevalência do baixo nível de atividade física e sua associação com o comprometimento da mobilidade e risco para óbito em idosos com 65 anos e mais residentes no município de São Paulo em 2010. Métodos: Estudo exploratório e quantitativo de base populacional, que utilizou a base de dados do Estudo SABE de 2010 e ocorrência de óbito em 2014. Foram avaliados 599 indivíduos em 2010. O nível de atividade física foi analisado de duas maneiras: 1) baixo nível de atividade física (< 30 minutos de atividade moderada e/ou vigorosa por dia) e alto nível de atividade física (> 30 minutos de atividade moderada e/ou vigorosa por dia); e 2) a amostra foi distribuída em tercis, de acordo com as contagens por minuto, e agrupada em dois grupos, sendo os idosos do mais baixo tercil classificados com baixo nível de atividade física e os idosos dos dois outros tercis como intermediário/alto nível de atividade física. A regressão logística hierárquica foi utilizada para: 1) identificar as variáveis associadas ao baixo nível de atividade física; 2) analisar a associação do baixo nível de atividade física no comprometimento da mobilidade; e 3) estimar o risco para óbito em idosos com baixo nível de atividade física. A curva de sobrevida foi analisada com o método de Kaplan-Meier utilizando o teste de log-rank e o risco proporcional foi calculado pelo modelo de risco proporcional de Cox. Resultados: A prevalência de baixo nível de atividade física em idosos foi de 85,4 por cento e as variáveis associadas, após ajuste, foram sexo (feminino), grupo etário (>75 anos), multimorbidade (> 2 doenças crônicas), dor crônica (dor crônica nos últimos 3 meses) e índice de massa corporal (maior valor médio). O baixo nível de atividade física permaneceu significativamente associado ao comprometimento de mobilidade (OR= 3,49; IC95 por cento = 2,00 6,13) e ao risco para (RP= 2,79; IC95 por cento = 1,71 4,57), mesmo após ajuste das variáveis sóciodemográficas e clínicas. Conclusão: A prevalência do baixo nível de atividade física em pessoas idosas residentes no Município de São Paulo é superior aos encontrados na população brasileira, mas se aproxima de outras populações que utilizaram o mesmo método de avaliação da atividade física. O baixo nível de atividade física (< 30 min de atividades moderadas/vigorosas) foi associado com variáveis sociodemográficas (sexo feminino e grupo etário) e clínicas (multimorbidade, dor crônica e índice de massa corporal). O baixo nível de atividade física (menor tercil de contagens por minuto) foi associado ao comprometimento de mobilidade e risco para óbito em quatro anos. Dessa forma, o baixo nível de atividade física pode ser utilizado como uma forma adequada para identificar idosos com maiores chances de apresentar comprometimento da mobilidade e aumento do risco para óbito.