Analysis of the pattern of heart rate response by the time series and semiparametric methods and of its variability in the determination of the anaerobic threshold.

O presente trabalho tem como objetivos avaliar a resposta da freqüência cardíaca (FC) e de sua variabilidade nas condições de repouso e em exercício físico dinâmico; determinar o limiar de anaerobiose a partir da análise das respostas de FC durante o exercício físico pelos modelos matemáticos e estatísticos autorregressivos-integrados-médias móveis (ARIMA) e semiparamétrico (SMP) e pelos índices de variabilidade da freqüência cardíaca (VFC); comparar o grau de correlação entre as três metodologias de análise na detecção de alterações no padrão de resposta da FC como indicador do limiar de anaerobiose (LA). Foram estudados doze voluntários com idade em mediana de 42 anos, considerados ativos e saudáveis, a partir dos resultados da avaliação clínica, cardiovascular e do eletrocardiograma (ECG) em repouso e durante teste de esforço físico dinâmico contínuo do tipo degrau (TEFDC-D). O protocolo experimental consistiu de teste de esforço físico dinâmico descontínuo do tipo degrau (TEFDD-D), com potências progressivas de 10 em 10 watts (W) sendo que a potência inicial foi de 25W. Os intervalos RR (IRR) e a FC, captados a partir dos registros do ECG em tempo real, batimento a batimento, foram obtidos utilizando-se um programa de processamento de sinais. Os dados foram captados na condição de repouso por um período de 900 s na posição supina, 900 s na posição sentada e sentado no cicloergômetro durante 60 s em repouso, 360s em exercício e 60s em recuperação. Foram calculadas: as médias da FC; os índices de RMSSD dos IRR de repouso e em exercício; tempo de variação da FC (t/DFC t1 – t0 ) em segundos onde t1 eqüivale ao instante em que ocorreu o maior valor da FC no período entre 0 (t0) e 20 s do início do exercício físico e a variação da FC no mesmo intervalo. Para determinar o LA a partir da análise das respostas de FC durante o exercício físico utilizou-se os modelos matemáticos autorregressivos-integrados- médias móveis (ARIMA) e o modelo SMP. Para análise estatística utilizou-se o teste de Wilcoxon, e nas comparações múltiplas o teste de Friedman, seguido do teste de Dunn, e o de correlação de Spearman, com nível de significância de 5%.A FC em repouso na posição sentada foi superior a da posição supina (p<0,05), já a VFC foi semelhante. O t/DFC t1 – t0 e o DFC (bpm) apresentou diferenças estatisticamente significantes nas potências realizadas pelos voluntários. Os índices de VFC durante o TEFDD-D reduziram com o incremento de potência apresentando diferenças estatisticamente significantes (p<0,05), para o RMSSD nas potências de 55 e 60 W em relação ao repouso sentado e em relação as potências de 25 e 35 W. O nível do LA foi em 60 W com uma FC de 97 bpm e em 55 W com uma FC de 97 bpm, determinados pelo modelo ARIMA e pelo modelo SMP, respectivamente (p>0,05). Na comparação dos índices de RMSSD dos IRR no nível de potência do LA determinado pelos modelos de análise, não observamos diferenças significantes (p>0,05). O coeficiente de correlação entre os índices de RMSSD do modelo SMP vs ARIMA foi rs= 0,82 com p<0,05; entre as potências dos dois modelos foi: rs = 0,72, p < 0,05 e entre a FC foi rs = 0,87, p < 0,05. A análise da VFC, a partir do índice de RMSSD foi sensível na identificação de alterações da modulação autonômica sobre o nódulo sinusal. O aumento da FC com concomitante redução da VFC, associado ao incremento de potência sugere uma menor participação da atuação vagal e predomínio da atividade simpática sobre o nó sinusal. As três metodologias de análise utilizadas neste trabalho mostraram respostas similares, apresentando uma correlação estatisticamente significante, sendo portanto adequadas para detectar o ponto de mudança da resposta da FC concomitante ao achatamento da VFC como indicativo do limiar de anaerobiose.The objectives of the present study were to assess the heart rate (HR) response and its variability under resting conditions and during dynamic physical exercise, to determine the anaerobic threshold from the analysis of the HR responses during physical exercise using the autoregressive-integrated-moving average (ARIMA) and semi-parametric (SMP) mathematical and statistical models and the indices of heart rate variability (HRV), and to compare the degree of correlation between the three methods of analysis for the detection of changes in the pattern of HR response as an indicator of anaerobic threshold (AT). The study was conducted on 12 volunteers (median age: 42 years) considered to be active and healthy on the basis of clinical and cardiovascular evaluation of resting electrocardiogram (ECG) and of ECG during a continuous dynamic physical effort test of the step type (CDPET-S). The experimental protocol consisted of a discontinuous DPET-S (DDPET-S) with progressive 10 Watts increments starting from and initial power of 25 Watts. RR intervals (RRI) and HR obtained from ECG recordings in real time, beat to beat, were recorded using a signal processing system. The data were obtained in the resting condition for a period of 900 s with the subject in the supine position, for 900 s in the sitting position ,and with the subject sitting on the bicycle ergometer for 60 s at rest, for 360 s while exercising and for 60 s during recovery. We calculated mean HR, RMSSD and RRI indices at rest and during exercise, HRV time (t/DHR t1 – t0 ) in seconds, where t1 is the instant when the highest HR value occurred during the period between 0 (t0) and 20 s after the beginning of physical exercise, and HR variation (DHR)during the same interval. To determine AT from the analysis of the HR responses during physical exercise we used the ARIMA and SMP models. Data were analyzed statistically by the Wilcoxon test and by the Friedman test for multiple comparisons followed by the Dunn test. Correlation was calculated by the Spearman test and the level of significance was set at 5% in all analyses. Resting HR in the sitting position was higher than in the supine position (p<0.05), whereas HRV was similar.t/DHR t1 – t0 and DHR (beat/min) presented statistically significant differences at the powers reached by the volunteers. The HRV indices during the DDPET-S were reduced with increasing power, showing statistically significant differences (p<0.05) for RMSSD at the powers of 55 and 60 Watts compared to sitting rest and compared to the powers of 25 and 35 Watts. The AT level determined by ARIMA was at 60 Watts, with HR of 97 beat/min, and the AT level determined by SMP was at 55 Watts, with HR of 97 beat/min (p>0.05). Comparison of the RMSSD indices of the RRI at the power level of AT determined by the analysis models did not show significant differences (p>0.05). The correla tion coefficient between the RMSSD indices of the SMP model vs ARIMA was rs= 0.82, with p<0.05; between the powers of the two models it was rs = 0.72, p < 0.05, and between HR of the two models it was rs = 0.87, p < 0.05. HRV analysis from the RMSSD index was sensitive for the identification of changes in autonomic modulation of the sinus node. The increase in HR with a concomitant reduction in HRV, together with the increment in power suggests a lower participation of vagal activity and a predominance of sympathetic activity in the sinus node. The three methods used for analysis in the present study showed similar responses and were strongly correlated and therefore are adequate to detect the point of change in the HR response concomitant with HRV flattening as an indication that AT