UNIVERSIDADE FEDERAL DE OURO PRETO
ESCOLA DE NUTRIÇÃO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SAÚDE E NUTRIÇÃO
VARIABILIDADE DA FREQUÊNCIA CARDÍACA EM
TRABALHADORES DE TURNO: RESPOSTA AO
ORTOSTATISMO E RELAÇÃO COM A ANTROPOMETRIA,
COMPOSIÇÃO CORPORAL E PRESSÃO ARTERIAL
NAYARA MUSSI MONTEZE
Ouro Preto, MG
2014
NAYARA MUSSI MONTEZE
VARIABILIDADE DA FREQUÊNCIA CARDÍACA EM
TRABALHADORES DE TURNO: RESPOSTA AO
ORTOSTATISMO E RELAÇÃO COM A ANTROPOMETRIA,
COMPOSIÇÃO CORPORAL E PRESSÃO ARTERIAL
Dissertação apresentada ao Programa de PósGraduação
em
Saúde
e
Nutrição
da
Universidade Federal de Ouro Preto, como
parte dos requisitos para a obtenção do título
de Mestre em Saúde e Nutrição, área de
concentração: Saúde Coletiva.
Orientadora: Profa. Dra. Gabriela Guerra Leal de Souza
Coorientadora: Profa. Dra. Maria Lílian Sales
Ouro Preto, MG
Fevereiro, 2014
M781v
Monteze, Nayara Mussi.
Variabilidade da frequência cardíaca em trabalhadores de turno
[manuscrito] resposta ao ortostatiso e relação com a antropometria,
composição corporal e pressão arterial / Nayara Mussi Monteze - 2014.
64 f.; il.; tab.; fig.
Orientadora: Profª Drª. Gabriela Guerra Leal de Souza.
Coorientadora: Profª Drª Maria Lilian Sales.
Dissertação
(Mestrado)[email protected]
- Universidade Federal de Ouro Preto. Escola de
Catalogação:
Nutrição. Programa de Pós-Graduação em Saúde e Nutrição.
Área de concentração: Nutrição em Saúde Coletiva
1. Trabalho noturno - Teses. 2. Saúde e trabalho - Teses. 3. Pressão
arterial - Teses. 4. Antropometria – Teses. I. Souza, Gabriela Guerra Leal de.
II. Sales, Maria Lilian. III. Universidade Federal de Ouro Preto. IV. Título.
Dedico esse trabalho aos meus pais, João
Batista e Mércia Maria, minhas irmãs,
Nathália
e
Thaiana,
e
minha
avó,
Aparecida, por serem o alicerce de minha
vida, os exemplos que a vida me deu do que
é o amor, o respeito e a confiança.
II
AGRADECIMENTOS
À Deus, força que me protege e me ilumina em todos os momentos da minha vida.
Aos meus pais, João Batista Monteze e Mércia Maria Mussi Monteze, pelo apoio,
torcida e confiança em todas as etapas de minha vida. Bases da minha vida.
As minhas irmãs, Nathália e Thaiana, pela amizade e confiança incomparáveis.
A minha avó, Aparecida, pelas orações, pelo amor e torcida para que meu objetivo seja
sempre alcançado.
À UFOP, pela oportunidade da realização desse trabalho, pelo conhecimento e pela
concessão desse título.
À excelente equipe do Laboratório de Psicofisiologia, Roberta Alvares, Juliane do
Espírito Santo, Heraldo Diones, Breno Bernardes de Souza, Lincoln Assunção e Lunara
Freitas pela amizade e confiança e pelos conhecimentos adquiridos e compartilhados.
Vocês foram fundamentais.
À CAPES, pelo financiamento da bolsa do mestrado.
As minhas orientadoras, Gabriela Guerra e Lílian Sales, pela excelente orientação e
dedicação dispensadas a mim para realização deste trabalho.
Ao José Magalhães, pela ajuda indispensável nas análises dos eletrocardiogramas.
Ao Fernando Luiz Pereira e aos graduandos de Estatística, Henrique José de Paula,
Gilberto e Gabriela, pelo suporte nas análises estatísticas.
À Silvia do Nascimento Freitas, coordenadora do programa, pelos conhecimentos
adquiridos nas reuniões e pelos esforços para a excelência do programa.
Ao professor Raimundo Marques, pela oportunidade de desenvolver o trabalho.
À Cristina de Oliveira Lisboa, por todo o suporte e apoio durante todas as etapas do
estudo e pela amizade.
III
Aos trabalhadores integrantes do estudo, que mesmo diante de grandes dificuldades no
trabalho estiveram presentes e pacientes frente a todas as etapas da pesquisa.
À turma do mestrado, pela amizade e troca de experiências.
À banca examinadora, Leonardo Máximo e Ana Carolina Pinheiro Volp, pelo tempo
dispensado à apresentação deste trabalho e pelas sugestões fundamentais para a
melhoria do mesmo.
E a todos que contribuíram de alguma forma para a realização deste estudo.
Wheresoever you go, go with all your heart.
Confucius
IV
RESUMO
Introdução: A variabilidade da frequência cardíaca (VFC) tem sido utilizada para
avaliar a atividade do sistema nervoso autônomo sobre o coração de forma não-invasiva
e está diretamente relacionada com índices de saúde.
Objetivo: Avaliar a adequação da resposta autonômica cardíaca à mudança postural em
trabalhadores de turno alternante e a influência dos fatores idade, pressão arterial,
medidas antropométricas e de composição corporal na VFC.
Metodologia: Estudo transversal realizado com 438 trabalhadores de turno de uma
mineradora, do sexo masculino e com idade entre 18 e 54 anos. Foram coletadas
medidas antropométricas [peso, altura, índice de massa corporal (IMC), circunferência
da cintura (CC), circunferência do pescoço (CP), circunferência do quadril, relação
cintura/quadril (RCQ) e relação cintura/estatura (RCEst)], de composição corporal
[gordura corporal total em massa (GCkg) e percentual (GC%) e área de gordura visceral
(GV)] e variáveis clínicas [pressão arterial sistólica (PAS) e diastólica (PAD)]. Foi
registrado o eletrocardiograma (ECG) durante 3 minutos em posição supina e 3 minutos
em posição ortostática, extraindo, a partir dele, os componentes da VFC, tais como,
frequência cardíaca (FC), raiz quadrada da média dos quadrados das diferenças entre os
intervalos RR adjacentes (RMSSD), high frequency (HF), low frequency (LF) e razão
LF/HF.
Resultados: Houve redução do HF e do RMSSD, e aumento da FC, LF e LF/HF na
posição ortostática em relação à supina. Valores medianos superiores aos de referência
foram encontrados para o IMC, CC, RC/Est, GV, PAS. Todas as variáveis, com exceção
da idade, apresentaram correlação positiva com a FC. Todas as variáveis, com exceção
da %GC, apresentaram correlação negativa com o RMSSD e HF. A idade e as variáveis
antropométricas apresentaram correlação negativa com o LF. O modelo final de
regressão mostrou que a idade, CC, GV e PAS permaneceram associadas com os
componentes da VFC.
Conclusão: A resposta autonômica cardíaca à mudança postural foi adequada.
Trabalhadores de turno alternante apresentam alterações antropométricas, de
composição corporal e clínicas em relação aos valores de referência. Idade, obesidade
corporal e pressão arterial estão relacionadas à redução da VFC total.
Palavras chave: trabalhadores de turno, variabilidade da frequência cardíaca,
composição corporal, antropometria, índices de obesidade.
V
ABSTRACT
Introduction: Heart rate variability (HRV) has been used to assess activity of the
autonomic nervous system on the heart in a non-invasive manner, and it has a direct
relationship with health indicators.
Aim: To assess the adequacy of the cardiac autonomic response to postural changes in
rotating shift workers and the influence of factors, such as age, arterial pressure,
anthropometric and body composition measures, on HRV.
Methods: Cross-sectional study that included 438 male individuals aged 18 to 54 years
who worked shifts at a mining company. Data on anthropometric measures [weight,
height, body mass index (BMI), waist circumference (WC), neck circumference (NC),
hip circumference, waist-to-hip ratio (WHR) and waist-to-height ratio (WHtR)], body
composition parameters [total body fat mass (BFkg), total body fat percentage (BF%)
and visceral fat area (VFA)] and clinical variables [systolic (SBP) and diastolic (DBP)
blood pressure] were collected. An electrocardiogram (ECG) was recorded for three
minutes in the supine and three minutes in the orthostatic position. The ECG was used
to extract HRV components, namely heart rate (HR), the square root of the mean
squared differences of successive NN intervals (RMSSD), high-frequency component
(HF), low-frequency component (LF) and LF/HF ratio.
Results: HF and RMSSD decreased, and HR, LF and LF/HF increased in the orthostatic
position compared to the supine position. The median values of BMI, WC, WHtR, VFA
and SBP were higher than the reference values. All the investigated variables exhibited
positive correlations with HR except for age. All the investigated variables exhibited
negative correlations with RMSSD and HF, except for BF%. Age and anthropometric
variables exhibited negative correlations with LF. In the final regression model, age,
WC, VFA and SBP remained associated with HRV components.
Discussion/Conclusion: The cardiac autonomic response to postural change was
adequate. The rotating shift workers exhibited alterations in anthropometric, body
composition and clinical variables compared to reference values. Age, obesity and
blood pressure were associated with a reduction in total HRV.
Keywords: shift workers, heart rate variability, body composition, anthropometry,
obesity indices.
VI
SUMÁRIO
1.
INTRODUÇÃO ...................................................................................................................1
2.
REVISÃO DA LITERATURA ...........................................................................................4
2.1
Coração e sistema nervoso autônomo ..........................................................................4
2.2
Variabilidade da frequência cardíaca e doenças ..........................................................8
2.3 Variabilidade da frequência cardíaca e medidas antropométricas e de
composição corporal ............................................................................................................10
2.4
Variabilidade da frequência cardíaca em trabalhadores de turno ..............................13
3.
JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA DO ESTUDO ........................................................16
4.
OBJETIVOS ......................................................................................................................17
5.
4.1
Objetivo geral .............................................................................................................17
4.2
Objetivos específicos .................................................................................................17
METODOLOGIA..............................................................................................................18
5.1
Desenho e população do estudo .................................................................................18
5.2
Coleta de dados ..........................................................................................................19
5.2.1
Pressão arterial .......................................................................................... 20
5.2.2
Medidas antropométricas .......................................................................... 20
5.2.3
Medidas de composição corporal ............................................................. 22
5.2.4
Coleta do eletrocardiograma (ECG) ......................................................... 23
5.3
Análise estatística .......................................................................................................25
6.
ARTIGO ............................................................................................................................26
7.
CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................................42
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .....................................................................................43
ANEXO I: TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E ESCLARECIDO ............................49
ANEXO II: CARTA DE APROVAÇÃO DO PROJETO PELO COMITÊ DE ÉTICA..........51
VII
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Intervalo do tacograma com valores de 246 consecutivos intervalos RR em um
indivíduo saudável em repouso.........................................................................................2
Figura 2: Gráfico de densidade de potência espectral. Frequência central do VLF, LF e
HF......................................................................................................................................2
Figura 3: Fluxograma do processo de amostragem.........................................................18
Figura 4: Posicionamento dos eletrodos para a coleta das derivações bipolares
periféricas (1ª, 2ª e 3ª derivações) e das derivações unipolares periféricas do
eletrocardiograma. Lado direito do corpo: cor vermelha e preta, respectivamente no
pulso e tornozelo. Lado esquerdo do corpo: cor verde e amarela, respectivamente no
pulso e tornozelo..............................................................................................................23
Figura 5: Posicionamento dos eletrodos para a coleta das derivações precordiais ou
torácicas (V1-V6). A posição V1 é localizada no 4º espaço intercostal à direita do
esterno e as demais são lateralizadas à esquerda até a parte lateral do tronco................24
VIII
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Turno e horário de trabalho.............................................................................19
Tabela 2: Média das variáveis cardíacas segundo métodos de análise pelo domínio do
tempo e da frequência, em indivíduos adultos saudáveis do sexo masculino.................24
IX
LISTA DE ABREVIATURAS
bpm – Batimentos por minuto
CC – Circunferência da cintura
CP – Circunferência do pescoço
CQ – Circunferência do quadril
DCV – Doenças cardiovasculares
FC – Frequência cardíaca
GC% – Percentual de gordura corporal total
GCkg – Massa de gordura corporal
GVarea – Área de gordura visceral
HAS – Hipertensão arterial sistêmica
HF – High frequency (alta frequência)
IMC – Índice de massa corporal
Intervalo RR – Intervalo entre duas despolarizações ventriculares (ondas R) do
eletrocardiograma
kg – Quilogramas
LF – Low frequency (baixa frequência)
m – Metros
ms - Milisegundos
ms² - Milisegundos ao quadrado
mmHg – Milímetro de mercúrio
PAD – Pressão arterial diastólica
PAS – Pressão arterial sistólica
Razão LF/HF – Razão entre baixa frequência/alta frequência
RC/Est – Relação cintura-estatura
RCQ – Relação cintura-quadril
RMSSD – Raiz quadrada da média dos quadrados das diferenças entre os intervalos RR.
SNA – Sistema nervoso autônomo
SNAp – Sistema nervoso autônomo parassimpático
SNAs – Sistema nervoso autônomo simpático
VFC – Variabilidade da frequência cardíaca
X
1. INTRODUÇÃO
O sistema nervoso autônomo (SNA) exerce influência sobre o coração dependente de
informações
provindas
de
diversos
sistemas,
como
o
respiratório,
vasomotor,
termorregulador, entre outros, que modulam a atuação simpática e parassimpática (1).
O sistema nervoso parassimpático exerce sua atuação por meio do nervo vago e de seu
neurotransmissor acetilcolina, diminuindo a frequência cardíaca (FC) e o sistema nervoso
simpático age por meio do estímulo do nervo simpático e liberação do neurotransmissor
noradrenalina, aumentando a frequência cardíaca e a força de contração do coração (2).
Dentre os inúmeros métodos validados que avaliam a atuação do SNA sobre o
coração, técnicas não invasivas, baseadas no eletrocardiograma (ECG), têm sido preferíveis e
amplamente utilizadas. Dentre essas técnicas, destaca-se a análise da variabilidade da
frequência cardíaca (VFC). A VFC, definida como o conjunto de oscilações periódicas e nãoperiódicas, normais e esperadas, dos batimentos cardíacos, caracterizada como uma
ferramenta não-invasiva, simples e de fácil aplicação, fornece índices que representam a
atuação dos ramos simpático e parassimpático do SNA sobre o coração, obtidos por métodos
lineares, nos domínios do tempo e da frequência (3).
A análise da VFC no do domínio do tempo é a mais simples de determinar e permite a
obtenção dos parâmetros através da avaliação da variabilidade dos intervalos entre os
batimentos cardíacos consecutivos (intervalo RR) ao longo do tempo, sendo o mais comum, a
raiz quadrada da média dos quadrados das diferenças entre os intervalos RR (RMSSD) (4). O
método do domínio da frequência consiste em um método espectral que decompõe o
tacograma (gráfico de intervalo RR X batimentos cardíacos – Figura 1) nas várias frequências
espectrais pré-estabelecidas com seus respectivos pesos de contribuição para o sinal (Figura
2), gerando, desta forma, um gráfico de densidade de potência espectral em função da
frequência. Este gráfico possui os componentes espectrais de muito baixa frequência (very
low frequency - VLF), baixa frequência (low frequency - LF) e alta frequência (high
frequency - HF). Os componentes LF e HF são utilizados para calcular a razão LF/HF.
Figura 1: Intervalo do tacograma com valores de 246 consecutivos intervalos RR em um
indivíduo saudável em repouso (4).
Figura 2: Gráfico de densidade de potência espectral. Frequência central do VLF, LF e HF
(4).
Os componentes RMSSD e HF estão bem estabelecidos como sendo a expressão da
modulação vagal cardíaca (atividade parassimpática) (5-7). Já o componente LF tem sua
interpretação controversa. Alguns autores defendem a ideia de ser uma mistura da atividade
vagal parassimpática e função baroreflexa (8, 9), outros suportam ser o LF a representação da
2
atividade simpática, parassimpática e função do barorreflexo (10, 11) e há também aqueles
que afirmam refletir a atividade simpática e parassimpática, com maior atuação da simpática
(12, 13).
A adiposidade corporal aumentada é uma forte preditora de disfunções metabólicas e
de risco cardiovascular como obesidade central, resistência insulínica e dislipidemias (14, 15).
Medidas como índice de massa corporal (IMC) (16, 17), circunferência da cintura (CC) (16,
17), circunferência do pescoço (CP) (18, 19), relação cintura/quadril (RCQ) (17, 20), relação
cintura/estatura (RC/Est) (21, 22) e gordura corporal (GC) (23, 24) têm sido utilizadas em
diversos estudos, confirmando a relação negativa que elas apresentam com a qualidade de
vida e estado geral de saúde.
Componentes vagais (atividade parassimpática) reduzidos estão sendo associados a
um maior risco de doenças cardiovasculares (DCV) e de mortalidade cardíaca por todas as
causas, assim como a uma pior qualidade de vida. Estudos mostram que hiperglicemia (25,
26), hipertensão arterial sistêmica (27), dislipidemias (28) e adiposidade corporal (29) são
condições associadas com a redução dos componentes vagais relacionados à VFC. Dessa
forma, os componentes vagais da VFC estão sendo considerados importantes indicadores do
estado de saúde e fatores prognósticos e influenciadores de morbidade e mortalidade
cardiovascular (6, 30).
O trabalho em sistema de turno, segundo Tufik et al. (31), é definido como um
esquema de trabalho em uma hora incomum do dia, no intuito de manter a produtividade e
atendimento à demanda por 24 horas. Estudos indicam que as mudanças nos ritmos
fisiológicos, comportamentais e psicológicos expõem esses trabalhadores a um risco maior
para o desenvolvimento de DCV, confirmado pelas altas prevalências de obesidade,
hipertensão, dislipidemias e diabetes observadas nesses indivíduos (32-34). No entanto, pouco
se sabe a respeito da preservação da função autonômica cardíaca desses trabalhadores e qual a
influência dessas alterações de saúde sobre a saúde cardiovascular dos trabalhadores de turno
brasileiros.
Diante do exposto, a análise da VFC é considerada uma ferramenta de grande utilidade
clínica, devido à importância que apresenta na relação com fatores de risco para doenças
cardiovasculares. E, partindo do conhecimento de que trabalhadores de turno são vulneráveis
ao desenvolvimento de determinadas doenças, a análise da VFC nesse grupo específico tornase ainda mais relevante, a fim de determinar a relação entre as possíveis alterações no controle
cardiovascular e os fatores de risco cardiovasculares que esses indivíduos apresentam.
3
2. REVISÃO DA LITERATURA
2.1 Coração e sistema nervoso autônomo
O coração é capaz de regular seu ritmo intrinsecamente, promover condução dos
estímulos intra-cardíacos e ter contratilidade, entretanto, possui também todas essas funções
amplamente moduladas pelo sistema nervoso autônomo (SNA) (3). A influência do SNA
sobre o coração é dependente de informações que partem de mecanorreceptores (como os
barorreceptores e os receptores cardiopulmonares), quimiorreceptores (como os aórticos,
carotídeos e ventriculares), informações provindas do sistema respiratório, sistema vasomotor,
sistema renina-angiotensina-aldosterona, sistema termorregulador e de centros superiores
como hipotálamo e amígdala. Todas estas informações alcançam os centros bulbares
cardiovasculares, os quais modulam a via simpática e a via parassimpática atuante sobre o
coração (1).
As fibras pré-ganglionares parassimpáticas cardíacas são fibras vagais que se originam
em núcleos bulbares, atingindo, após realizarem sinapse com as fibras pós-ganglionares
(localizadas próximo ou internamente à parede do órgão), os nódulos sinusal e
atrioventricular, a musculatura atrial e ventricular (35). Com a estimulação do SNA
parassimpático, ocorre liberação de acetilcolina, a qual reduz a frequência de disparo do nodo
sinusal, levando a uma diminuição do débito cardíaco e, consequentemente, uma diminuição
da pressão arterial (36).
As fibras pré-ganglionares simpáticas cardíacas se originam da medula espinal
torácica, atingindo, após realizarem sinapse com as fibras pós-ganglionares nos gânglios
paravertebrais, todas as porções do coração. Com a estimulação do SNA simpático, ocorre
liberação de norepinefrina, elevando a frequência de disparo do nodo sinusal, a velocidade de
condução elétrica, a excitabilidade e a força de contração em todas as porções do coração.
Com isso, o débito cardíaco e a pressão de ejeção aumentam, contribuindo para um aumento
da pressão arterial (35).
Esses dois ramos têm diferentes mecanismos de sinalização com diferentes cursos
temporais. A influência simpática sobre o coração, mediada pela norepinefrina, possui um
curso lento de ação. Aumentos na FC decorrentes da ativação simpática ocorrem lentamente
com pico do efeito observado após cerca de 4 segundos e retorno à linha de base ocorrendo
após cerca de 20 segundos. Em contraste, a modulação parassimpática sobre o coração,
4
mediada pela acetilcolina, tem latência de resposta muito curta com pico do efeito dentro de
0,5 segundos e retorno à linha de base dentro de 1 segundo. Desta forma, as variações da FC
são determinadas pela integração entre a modulação lenta e rápida dos ramos simpático e
parassimpático, respectivamente (30, 37).
A arritmia sinusal respiratória (ASR) ou variabilidade da frequência cardíaca (VFC) é
caracterizada pela sincronização dos batimentos cardíacos com o ciclo respiratório. Durante a
inspiração, há uma diminuição dos intervalos entre os batimentos cardíacos (taquicardia), e
durante a expiração há um aumento dos intervalos (bradicardia). Essa variação ao longo dos
ciclos respiratórios pode ser explicada pela atividade fásica dos ramos simpático ou
parassimpático sobre o coração (1, 4, 38).
A VFC pode ser medida através do registro do eletrocardiograma (ECG). Esse é um
método simples, não invasivo e capaz de avaliar a atividade dos ramos simpático e
parassimpático sobre o coração (3). O ECG é representado pelas ondas P, Q, R, S e T. A
excitação cardíaca inicia-se com um impulso gerado no nodo sinusal, o qual é distribuído pelo
sincício atrial, resultando na despolarização dos átrios, representada no ECG pela onda P. Este
impulso segue pelas vias internodais, atingindo o nodo atrioventricular. A condução do nodo
atrioventricular para os ventrículos é feita pelo feixe atrioventricular e pelas fibras de
Purkinje, resultando na despolarização ventricular, a qual no ECG é representada pelas ondas
Q, R e S, formando o complexo QRS. O intervalo entre duas despolarizações ventriculares é
denominado intervalo RR. A repolarização ventricular é representada pela onda T (39).
De acordo com a Sociedade Europeia de Cardiologia e a Sociedade Norte Americana
de Eletrofisiologia (4), a VFC pode ser avaliada através de métodos do domínio da frequência
e do domínio do tempo.
O método de domínio da frequência é um método que utiliza a análise espectral do
tacograma (gráfico de intervalo RR X batimentos cardíacos) para extrair o peso da
contribuição das variações de diversas frequências. Essa análise é capaz de decompor o
tacograma em diversos componentes, conforme a frequência, sendo eles:
-
Componente de Alta Frequência (High Frequency - HF); variação de alta frequência
(0,15 a 0,4Hz) no ritmo cardíaco, que corresponde à modulação respiratória e indica a
atuação do SNA parassimpático no coração.
-
Componente de Baixa Frequência (Low Frequency - LF); variação de baixa frequência
(0,04 a 0,15Hz) no ritmo cardíaco, que representa a ação do SNA simpático e SNA
parassimpático sobre o coração, possivelmente refletindo a sensibilidade barorreflexa.
5
Alguns autores utilizam a razão LF/HF como um índice que representa o balanço
simpato-vagal.
-
Componentes de Muito Baixa Frequência (Very Low Frequency - VLF); variação de
muito baixa frequência (0,003 a 0,04 Hz) no ritmo cardíaco. É um componente muito
pouco estudado e parece representar os ciclos termorregulatórios ou atividade da
renina.
-
Componente de Ultrabaixa Frequência (Ultra Low Frequency - ULF); variação
extremamente lenta (menor que 0,0003 Hz) no ritmo cardíaco. Também é um
componente muito pouco estudado. Surge apenas em registros de longa duração e
parece refletir os ritmos neuroendócrinos e circadianos.
O método domínio do tempo é mais simples de determinar. Em uma gravação
contínua do ECG, cada complexo QRS é detectado e então chamado de intervalos RR ou
frequência cardíaca instantânea. Através deste método, medidas estatísticas podem ser
calculadas derivadas diretamente dos intervalos RR ou das diferenças entre os intervalos RR
(4). A análise da VFC através de métodos do domínio do tempo fornece os seguintes
parâmetros:
-
SDNN - desvio padrão (em milissegundos - ms) de todos os intervalos entre as ondas
RR do eletrocardiograma. É um índice que representa a variabilidade geral da VFC.
Reflete todos os componentes de longa duração e ritmos circadianos.
-
RMSSD - raiz quadrada da média dos quadrados das diferenças entre os intervalos RR
adjacentes em um intervalo de tempo. É um componente de curta duração da VFC,
que representa a atividade do nervo vago (SNA parassimpático).
-
SDNNi - média dos desvios padrões de todos os intervalos entre as ondas RR do
eletrocardiograma de cada segmento de 5 minutos calculados ao longo de várias horas.
Reflete a variação dos ciclos mais curtos que 5 minutos.
-
SDANN - desvio padrão das médias dos intervalos RR de cada segmento de 5 minutos
calculados ao longo de várias horas. Reflete as variações devido a ciclos mais longos
que 5 minutos.
A atuação do RMSSD e HF como representantes da atividade parassimpática está bem
estabelecida (5-7), porém o papel do componente LF e, consequentemente, do LF/HF ainda
permanece obscuro. Alguns autores defendem a ideia do componente LF como sendo a
6
representação da função baroreflexa (8, 9), outros acreditam ser o LF uma mistura da
atividade simpática, parassimpática e função baroreflexa (10, 11), enquanto outros acreditam
que o LF representa principalmente a modulação do tônus simpático (12, 13). Os pressupostos
que defendem a ideia do LF expressar a sensibilidade do baroreflexo são baseados em
evidências que comprovam a ausência de correlação entre o LF e outras medidas validadas de
controle cardíaco simpático, como níveis plasmáticos de epinefrina e spillover de
norepinefrina cardíaco, aumento do HF e LF após uso de medicamentos que aumentam o
tônus vagal cardíaco e a similaridade dos valores de LF em pacientes com desnervação
simpática cardíaca e com sensibilidade baroreflexa normal (8, 10, 11, 40).
A função da VFC ainda não está totalmente elucidada. Hayano e Yasuma (41)
propuseram que seu papel seria melhorar a eficiência das trocas gasosas pulmonares através
da sincronização da ventilação alveolar com a perfusão capilar durante o ciclo respiratório.
Eles sugerem que em repouso, a ASR de humanos e animais poderia poupar energia cardíaca
e respiratória através da supressão de batimentos cardíacos desnecessários durante a expiração
e da supressão de ventilação ineficiente durante a fase de perfusão diminuída que ocorre
durante a inspiração.
Fatores de risco cardiovasculares como hiperglicemia, hipertensão arterial sistêmica,
dislipidemias e elevada circunferência da cintura estão sendo estudados como possíveis
condições associadas com a redução dos componentes vagais relacionados à VFC (26, 29). Os
componentes vagais reduzidos estão associados a um maior risco de DCV e de todas as causas
de mortalidade cardíaca e a uma pior qualidade de vida. Dessa forma, tais componentes
tornam-se importantes indicadores do estado de saúde e fatores prognósticos e influenciadores
de morbidade e mortalidade cardiovascular (6, 30).
A avaliação da VFC também tem sido realizada para avaliar a adequação da resposta
autonômica ao ortostatismo durante manobras de mudanças posturais (42), a postura
ortostática provoca uma ativação progressiva do SNA simpático, enquanto na posição supina,
o parassimpático é o mais prevalente. Estudo realizado por Piccirillo et al. (43), comparando
as diferenças das medidas cardíacas na posição supina e ortostática em 3 grupos de diferentes
faixas etárias (menos de 44 anos, entre 44 e 64 anos e maior que 64 anos), constatou, em
todos os grupos, que na posição ortostática houve um aumento do componente LF e da razão
LF/HF e uma redução do HF. Montano et al. (44) demonstraram que a inclinação do tilt
(cama ortostática que pode ser regulada automaticamente para modificar a posição do
indivíduo desde 0º - deitado em posição supina até 90º - em ortostatismo) interfere na redução
7
ou aumento dos componentes da VFC, sendo que na inclinação de 90º foi observado aumento
do LF e redução do HF.
A análise da VFC, portanto, é uma ferramenta essencial em estudos que propõem
avaliar os fatores que interferem na saúde cardiovascular, devido principalmente à rapidez na
aferição, simplicidade metodológica e sua relação com os fatores de risco cardiovasculares.
2.2 Variabilidade da frequência cardíaca e doenças
A desregulação autonômica pode reduzir a adaptabilidade do sistema cardiovascular às
mudanças no ambiente interno e externo, aumentando o risco para diversas doenças (45). A
baixa VFC tem sido extensamente utilizada em estudos clínicos tanto em pacientes com DCV
quanto na população saudável a fim de analisar os diversos fatores envolvidos na
fisiopatologia e nas complicações de tais eventos (7, 46, 47). Estes estudos têm demonstrado
que a presença de uma alta atividade vagal em repouso, representa um marcador biológico de
boa saúde e de boa regulação. Por outro lado, a atividade vagal diminuída tem sido associada
a um maior risco de morbidade e mortalidade, sendo estes efeitos independentes dos fatores
de risco tradicionais (obesidade, fumo, entre outros) (6, 7).
Avaliando o efeito do tabagismo no SNA, Alyan et al. (13) encontraram em indivíduos
fumantes valores reduzidos dos componentes RMSSD e HF e aumentados dos componentes
LF e LF/HF, em relação aos indivíduos não fumantes, indicando que o hábito de fumar exerce
uma influência negativa na modulação vagal cardíaca.
Avaliando o efeito simultâneo da hipertensão e obesidade no SNA, Grassi et al. (27)
constataram um aumento da atividade simpática e maior comprometimento no controle
barorreflexo cardiovascular em indivíduos obesos normotensos e eutróficos hipertensos
quando comparados com os normotensos com peso adequado, e que esse efeito aumentava na
presença de ambas condições adversas em um mesmo indivíduo.
A hipertensão também esteve associada à VFC em estudo realizado por Singh et al.
(47), no qual encontraram que a VFC foi significantemente menor em homens e mulheres
hipertensos. Após o ajuste para os fatores associados com a hipertensão, a análise revelou que
o LF esteve associado com a incidência de hipertensão nos homens e concluíram que entre
homens normotensos, uma menor VFC foi associada com aumento do risco para desenvolver
hipertensão, corroborando a hipótese da presença de uma desregulação autonômica no estágio
inicial da hipertensão.
8
Segundo Khoo (48), um fator comum na obesidade, apneia do sono e resistência
insulínica é a disfunção do SNA, particularmente a hipoatividade parassimpática. Laitinen et
al. (25) encontraram, em indivíduos intolerantes à glicose, que a disfunção parassimpática
estava mais presente naqueles de mais idade, obesos e com elevada concentração de
triacilgliceróis plasmáticos e Peltier et al (2012)(26) observaram que pacientes com apneia
obstrutiva do sono e hiperglicemia leve apresentaram tendência para uma menor VFC,
representada pela redução dos componentes parassimpáticos.
Alterações metabólicas também exercem grande influência na expressão dos
componentes da VFC. Jarczok et al. (49) constataram associação negativa dos componentes
da VFC estudados (HF, LF, RMSSD, SDNN) com os componentes da síndrome metabólica,
representados pelos triglicérides, glicose sanguínea, circunferência de cintura (CC), pressão
arterial sistólica (PAS) e diastólica (PAD) e lipoproteínas de alta densidade (HDL). Os
autores também demonstraram que, mesmo após o controle das variáveis que caracterizam a
síndrome metabólica, os componentes da VFC permaneceram influenciando a glicose
sanguínea, comprovando ser a alteração da VFC mais um fator de risco para elevação da
glicose sanguínea.
A presença concomitante de distúrbios metabólicos como hipertensão, diabetes e
dislipidemia tem sido associada com medidas da VFC. Liao et al. (50) avaliaram a influência
de tais distúrbios na redução da atividade do SNA e observaram que os componentes
parassimpáticos da VFC foram significativamente menores no grupo portador das três
desordens metabólicas ao comparar com o grupo saudável e que um pequeno aumento na
insulina plasmática foi associado com um aumento de 88% do risco para redução do
componente que mede a atividade vagal. Resultados semelhantes foram encontrados por
Koskinen et al. (28), nos quais relataram associação entre presença de distúrbios metabólicos
e menor HF e LF e maior LF/HF, concluindo que desordens metabólicas estão associadas
com menor VFC, expressas pela hiperatividade simpática e hipoatividade parassimpática.
Outro estudo investigando a relação entre síndrome metabólica e função autonômica
cardíaca foi realizado por Soares-Miranda et al. (51). Neste estudo, os componentes da
síndrome metabólica (CC, PAS, triacilgliceróis, glicose e proteína C-reativa) se associaram
negativamente com os componentes da VFC (SDNN, RMSSD e HF) e positivamente com a
FC.
Em uma revisão de literatura, Cambri et al. (30) afirmaram que fatores de riscos
cardiovasculares como excesso da massa e de gordura corporal, hiperglicemia,
9
hipersinsulinemia, elevação nos níveis de colesterol total, triglicerídeos, lipoproteínas de
baixa densidade (LDL), PAS e PAD, assim como redução nos níveis de HDL estão
associados com a redução da VFC em repouso, sobretudo em obesos e indivíduos diabéticos.
Associando a função do SNA com a incidência de diabetes, Carnethon et al. (52)
afirmaram que a redução da FC e o aumento da VFC estiveram associados a um menor risco
para o desenvolvimento de diabetes e que o único índice associado significativamente com a
incidência de diabetes, após o ajuste para fatores demográficos e ganho de peso, foi a FC
inicial.
Os componentes da VFC estiveram associados com o risco de eventos cardíacos
(doença coronariana cardíaca ou falência congestiva) após o ajuste para idade, sexo e fatores
de risco clínicos (consumo de álcool e café, tabagismo, diabetes, hipertrofia ventricular
esquerda e HDL colesterol) em estudo realizado por Tsuji et al. (46). Avaliando 2501 homens
e mulheres livres de doença cardíaca clinicamente aparente, esses autores concluíram que, a
redução da VFC predizia o aumento do risco de eventos cardíacos subsequentes, afirmando a
implicação prognóstica da alteração da VFC.
Portanto, a atividade do sistema nervoso autônomo no coração, que pode ser medida
pela variabilidade da frequência cardíaca, exerce uma influência direta e essencial para a
manutenção do estado de saúde do individuo, sendo que qualquer desequilíbrio deste estado
normal pode aumentar o risco de morbidade e mortalidade cardiovascular.
2.3 Variabilidade da frequência cardíaca e medidas antropométricas e de composição
corporal
A obesidade abdominal está associada com aumento da morbidade e mortalidade,
independente da idade, raça e sexo. O acúmulo de gordura na região abdominal, medida pela
circunferência da cintura (CC) e percentagem de gordura corporal total (%GC) tem se
mostrado um fator de risco mais preditivo para a doença cardiovascular e para o diabetes tipo
II, do que a massa corporal total, indicada pelo Índice de Massa Corporal (IMC) (12, 53).
A associação entre CC e risco metabólico pode ser explicada, em parte, pela estreita
relação entre tal medida e a adiposidade visceral, preditor independente para dislipidemia,
resistência insulínica e diabetes tipo II (53, 54).
A fim de investigar a associação entre os índices de obesidade, principalmente IMC e
CC, e análise da VFC em homens e mulheres adultos, Chen et al. (12) encontraram que o peso
10
corporal, CC e relação cintura/quadril (RCQ) estiveram relacionados positivamente com o LF
e LF/HF e negativamente com o HF, enquanto que o IMC não apresentou tal correlação,
sugerindo que a obesidade abdominal (medida pela CC), mais do que a obesidade total
(expressa pelo IMC) prediz melhor o risco para DCV e possui uma relação mais estreita com
as medidas que avaliam a função autonômica cardíaca.
A relação entre VFC e adiposidade central e total também foi determinada em estudo
realizado por Windham et al. (55), no qual encontraram uma associação inversa entre
adiposidade central, medida pela CC, e o componente parassimpático RMSSD. Os autores
não encontraram relação entre a adiposidade total, medida pelo IMC, e os componentes da
VFC.
Outro estudo que confirmou a relação entre índices de obesidade e parâmetros da VFC
foi realizado por Andrew et al. (56). Neste estudo, os autores analisaram a associação entre
adiposidade, massa corporal magra e atividade física com a VFC e encontraram que altos
níveis de atividade física e da quantidade de massa magra e baixos níveis dos marcadores de
adiposidade central (CC e %GC) são preditores da alta VFC em uma população de policiais.
Estudando a disfunção cardíaca autonômica na obesidade, Laitinen et al. (25)
encontraram que a disfunção parassimpática se associou positivamente com idade, CC, RCQ
e IMC, sendo a medida da CC a que esteve mais relacionada, afirmando que a obesidade
abdominal é uma importante preditora para a patogênese da disfunção autonômica cardíaca.
Um outro estudo sobre a relação entre os índices da VFC e obesidade foi realizado por
Ferrante (57), no qual, ao avaliar os índices de VFC em jovens obesos, encontrou valores
médios estatisticamente menores dos componentes RMSSD, LF e HF ao comparar com o
grupo com peso normal, concluindo que há um decréscimo da atuação vagal com o excesso
de peso corporal.
Analisando a relação entre adiposidade e função do SNA, medida pela VFC, em
meninas (idade entre 8 e 16 anos) com sobrepeso e obesas, Soares-Miranda et al. (58)
constataram no grupo com obesidade (média de peso, CC, RCQ, IMC, GC total e gordura
central maiores que do grupo controle) maiores valores de LF e da razão LF/HF e menores do
HF, sugerindo hiperatividade simpática e hipoatividade parassimpática na presença de
obesidade em crianças e adolescentes do sexo feminino. Resultados semelhantes foram
encontrados por Ancona et al. (59), em estudo no qual observaram maiores valores dos
componentes RMSSD e HF nas crianças eutróficas e maiores valores da FC e da razão LF/HF
nas crianças obesas ao comparar um grupo com o outro.
11
Ao estudar 97 homens com obesidade abdominal (diagnosticada através de valores
elevados do IMC, CC, %GC e adiposidade visceral) não diabéticos e sem uso de
medicamentos, Poliakova et al. (60) encontraram correlação negativa entre o IMC e o
componente da VFC SDANN e entre a CC e os componentes SDNN, RMSSD e HF. A %GC
mostrou-se associada negativamente com o RMSSD, HF e LF. A área de gordura visceral
(GVa) apresentou correlação negativa com o SDNN, RMSSD, HF e LF. No entanto, após
analisar cada índice de obesidade separadamente, controlando o efeito dos outros índices, o
IMC não mostrou relação com nenhum componente da VFC, a CC permaneceu associada
apenas com o SDNN, e a GVa com o SDNN e LF. Apenas a %GC manteve a associação com
todos os parâmetros analisados mesmo após o controle (RMSSD, HF e LF). Os autores
concluem, portanto, que a %GC é o melhor índice de obesidade para predizer alterações nos
parâmetros da VFC.
Determinando diferenças na função vagal cardíaca em homens não obesos (IMC <
30kg/m2), porém com características antropométricas desfavoráveis, como alta %GC e
elevada CC, Ramos e Araújo (29) observaram menor tônus vagal naqueles indivíduos com
maior IMC, maior somatório das pregas cutâneas (medida da GC total) e maior CC,
concluindo que, mesmo na ausência do diagnóstico de obesidade, indivíduos com excesso de
gordura abdominal e total podem apresentar disfunção autonômica pela redução do tônus
vagal cardíaco e maior risco para DCV.
Avaliando o impacto de um programa de perda de peso (protocolo de exercício físico
semanal e instruções dietéticas individualizadas) na VFC de indivíduos obesos com boa
função cardiopulmonar, Nagashima et al. (61) observaram, após 3 meses de seguimento do
programa de perda de peso, uma redução significativa da frequência cardíaca no estado de
recuperação pós exercício, e que tal alteração esteve positivamente correlacionada com as
reduções observadas no peso corporal, IMC, %GC, CC, FC em repouso, gordura subcutânea e
GVa. Resultados semelhantes foram encontrados por Brinkworth et al. (62), em estudo no
qual também observaram que a recuperação da FC após um programa de exercício físico
esteve significantemente associada com a redução do peso corporal, IMC, CC, glicose
sanguínea e triacilgliceróis séricos. Estes resultados sugerem que a redução da obesidade
corporal melhora consideravelmente a função cardíaca do indivíduo e reduz os fatores de
risco cardiovasculares e metabólicos.
A circunferência do pescoço (CP) também vem sendo estudada devido à facilidade de
obtenção da medida, baixo custo e alta correlação com o risco para DCV (63). Ballentine
12
(64), pesquisando homens e mulheres com diagnóstico de apneia obstrutiva do sono e
investigando a relação desta síndrome com a modulação autonômica e medidas
antropométricas, observou que indivíduos com menor peso, IMC e CP tiveram maior
influência da atividade parassimpática, medida pelo componente HF.
A presença de obesidade abdominal, medida por meio da circunferência da cintura,
porcentagem de gordura corporal, área de gordura visceral e circunferência do pescoço, vem
sendo fortemente correlacionada com os componentes da modulação autonômica cardíaca, o
que nem sempre é observado para a obesidade total avaliada apenas com o IMC. Estudos que
investiguem a relação, tanto da obesidade abdominal quanto da obesidade total no risco para
DCV e redução da VFC, principalmente da redução dos componentes que refletem a atividade
parassimpática, devem ser explorados, a fim de detectar intervenções terapêuticas adequadas.
2.4 Variabilidade da frequência cardíaca em trabalhadores de turno
Trabalho de turno, segundo Tufik et al. (31), é definido como um esquema de trabalho
em uma hora incomum do dia, no intuito de manter a produtividade e atendimento à demanda
por 24 horas. Pode ser classificado em “rotativo ou alternante”, quando as horas de trabalho
alteram (turno de manhã, tarde e noite) ou “permanente”, caracterizado pela hora de trabalho
constante, mas que ocupa uma hora incomum do dia (34).
O período de 24 horas no qual são expressos alguns ciclos biológicos do corpo
humano é denominado ciclo circadiano, responsável pela regulação dos ritmos fisiológicos,
comportamentais e psicológicos (33). Em trabalhadores de turno, as mudanças nos hábitos
alimentares, atividade física, sono e alterações psicológicas e metabólicas provocam um
desequilíbrio no ciclo circadiano, sendo considerado um possível mecanismo para o elevado
risco de DCV nesses trabalhadores (32, 34).
Com o objetivo de determinar, a partir da VFC em 24 horas, efeitos diferentes do
turno rotativo “seguido” (manhã/tarde/noite) e “invertido” (noite/manhã/tarde), Ludovic et al.
(32)
observaram
que
trabalhadores
de
turno
com
rotação
manhã/tarde/noite
e
noite/manhã/tarde apresentaram consideravelmente menor VFC quando trabalhavam no turno
noturno do que no dia de turno diurno, indicando que o trabalho durante a noite provoca
mudança do controle autonômico com dominância do simpático, sendo maior o efeito em
trabalhadores de turno invertido.
13
Comparando a função cardíaca autonômica em enfermeiras de turno e não turno no dia
de trabalho, Ishii et al. (65) encontraram maior LF, maior razão LF/HF e menor HF em
enfermeiras de turno em relação as de não turno, sugerindo que o trabalho de turno pode
causar uma disfunção da atividade parassimpática, possível fator responsável pelo maior risco
de DCV nessas trabalhadoras. Diferentemente destes resultados, Van Amelsvoort et al. (66)
estudando o efeito do estresse no trabalho na regulação autonômica cardíaca, observaram que
os trabalhadores de turno tiveram, em repouso, valores reduzidos do SDNNi, ao compará-los
com os trabalhadores sem turno. Neste mesmo estudo, os autores também constataram valores
elevados do LF durante o trabalho em trabalhadores submetidos a um tipo de trabalho
estressante ou com barulho constante, concluindo, portanto, que a análise da VFC é uma
ferramenta crucial para detectar os efeitos fisiológicos do estresse relacionado ao trabalho.
Segundo Su et al. (67), trabalhadores de turno noturno apresentam efeitos
cardiovasculares importantes em relação aos de turno diurno. Neste estudo, com o objetivo de
determinar os efeitos hemodinâmicos que o turno de trabalho alternante, 12 horas de trabalho
e 36 horas de descanso, como alterações na PAS e VFC, os autores encontraram que os
trabalhadores que trabalhavam 12 horas em turno noturno apresentaram uma persistente
elevação da PAS e PAD e da FC e redução da VFC (RMSSD, SDNN, HF e LF/HF) no
período de trabalho em comparação com aqueles que trabalhavam 12 horas em turno diurno
com o mesmo tempo de descanso após o turno de trabalho. Concluíram, portanto, que o
trabalho em sistema de turno noturno, em comparação com o turno diurno, provoca maiores
efeitos cardiovasculares levando a um comprometimento da função cardíaca autonômica.
A fim de comparar o nível de estresse nos dias de plantão e de folga em homens que
trabalham em ambulância, Mitani et al. (68) observaram um balanço autonômico cardíaco
(representado pela medida do LF/HF) preservado no dia de folga, porém não no dia de
plantão, concluindo que o trabalho de turno pode ser um risco potencial para DCV.
Avaliando o quanto a VFC difere em três diferentes horários de trabalho de médicos
especialistas, sendo esses após um dia de trabalho normal e durante e após um dia de plantão,
Malmberg et al. (69) constataram diferença significativa nos componentes da VFC HF,
LF/HF e LF, uma vez que durante o plantão o componente HF mostrou-se menor e o LF/HF
maior em relação aos outros 2 períodos; e após o plantão, o componente LF apresentou o
menor valor em relação aos outros horários, confirmando, portanto, o efeito que a hora de
trabalho exerce sobre a expressão dos componentes da VFC.
14
Após investigarem homens que trabalham em sistema de trabalho de turno alternante
(turno 1: 6 às 14h, turno 2: 14 às 22h e turno 3: 22 às 6h), Furlan et al. (70) encontraram
menores valores dos componentes LF e LF/HF no turno 3, em relação aos outros turnos e
afirmaram que tais resultados podem refletir
a presença de períodos de sonolência ou
diminuição da vigília que facilitaria a ocorrência de erros e acidentes no trabalho. Os autores
também relacionaram a redução desses componentes no turno noturno, ao período de
adaptação do ciclo biológico do trabalhador, que em situações de trabalho em horário normal,
no período da noite/sono ocorre menor ativação do simpático.
Estudo realizado por Chung et al. (71), com o intuito de comparar a atividade cardíaca
simpática relacionada ao sono em trabalhadores de turno alternante e noturno permanente,
encontrou valores significativamente maiores de LF e da razão LF/HF nos trabalhadores de
turno permanente, sugerindo que a rotatividade dos turnos pode ser preferível do que o
trabalho noturno permanente em termos de regulação cardíaca autonômica.
A influência do ciclo de trabalho-sono no ritmo circadiano da atividade cardíaca
autonômica foi avaliada por Ito et al. (72). Neste estudo, foi observada menor média de horas
de sono por dia em trabalhadores de turno noturno em relação aos de turno diurno. Além
disso, independente do turno de trabalho, as variáveis relacionadas ao controle simpático
(citadas pelos autores como sendo o LF e LF/HF) foram maiores durante o período de
trabalho do que no período de sono, enquanto que o oposto ocorreu com o controle vagal
(HF), indicando que a função cardíaca autonômica é em grande parte influenciada pelo ciclo
sono-vigília.
O trabalho em turno, portanto, tem sido associado a algumas alterações na VFC,
principalmente pela redução dos componentes vagais. Entretanto os resultados ainda
permanecem conflitantes e outros até não encontram relação entre a função cardíaca
autonômica e o turno de trabalho. Este fato justifica a importância de pesquisas que avaliam a
VFC dessa população, investigando a adequação autonômica e a relação com outros fatores
de risco para doenças cardiovasculares.
15
3. JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA DO ESTUDO
Considerando a medida da variabilidade da frequência cardíaca como um parâmetro
não invasivo indicado para avaliação da atividade do sistema nervoso autônomo sobre o
coração, sua aferição permite uma análise do estado de saúde e predisposição ao risco de
doenças cardiovasculares, uma vez que valores reduzidos globais dessa medida estão
associados à disfunção autonômica cardíaca caracterizada por uma hiperativação simpática e
uma hipoativação parassimpática. A presença dessa disfunção autonômica poderá predizer
diversas causas de morbidade e mortalidade cardíaca.
Partindo do conhecimento de que trabalhadores de turno apresentam um elevado risco
para o desenvolvimento de doenças cardiovasculares, estudos com a finalidade de investigar
os principais fatores que levam a maior predisposição para tais doenças são fundamentais.
Cabe destacar também, que diversas são as pesquisas na literatura que demonstram a
influência do estado de saúde física no risco para DCV e disfunção autonômica,
principalmente marcada pela redução do tônus vagal cardíaco, porém há escassez de estudos,
principalmente na população brasileira, que investiguem conjuntamente todos esses fatores
em trabalhadores de turno, que, a princípio, são indivíduos já mais expostos a desequilíbrios
do estado de saúde.
Desta forma, a avaliação da variabilidade da frequência cardíaca, das medidas clínicas,
antropométricas e de composição corporal em trabalhadores de turno irá contribuir na
tentativa de um melhor entendimento do risco para DCV nesses indivíduos, contribuindo,
assim, para a determinação de estratégias capazes de avaliar, prevenir e promover a saúde do
trabalhador.
16
4. OBJETIVOS
4.1 Objetivo geral
Avaliar a influência da idade, variáveis clínicas, antropométricas e de composição
corporal nos componentes da variabilidade da frequência cardíaca de trabalhadores de turno
alternante.
4.2 Objetivos específicos
 Descrever as variáveis socioeconômicas, clínicas, antropométricas, de composição
corporal e os componentes simpático e parassimpático da variabilidade da frequência
cardíaca;
 Verificar se a resposta autonômica simpática e parassimpática ao ortostatismo está
preservada;
 Verificar a existência de correlação de cada componente da variabilidade da frequência
cardíaca com a idade, medidas clínicas, antropométricas e de composição corporal;
 Verificar quais das variáveis de interesse, dentre elas idade, medidas clínicas,
antropométricas e de composição corporal tem um maior efeito sobre cada um dos
componentes da variabilidade da frequência cardíaca.
17
5. METODOLOGIA
5.1 Desenho e população do estudo
Estudo transversal realizado no Laboratório de Cardiometabolismo da Escola de
Medicina da Universidade Federal de Ouro Preto, de agosto de 2011 a maio de 2012, com
trabalhadores de turnos alternantes, provenientes de um estudo prévio, com 840 trabalhadores,
intitulado “Fatores de risco nutricionais, comportamentais, clínicos e bioquímicos para as
doenças cardiovasculares em trabalhadores de turnos alternantes da região dos inconfidentes,
Minas Gerais, Brasil”. Todos esses 840 trabalhadores foram convidados a comparecer ao
Laboratório de Cardiometabolismo cerca de 1 ano após a realização da primeira pesquisa para
participar do presente estudo (figura 3).
Processo
de amostragem
Processo
de amostragem
Universo amostral = 952
Homens trabalhadores de turno
1ª fase: 840
Perdas: Faltas, demissões, férias,
recusas, afastamentos (n = 112; 11,8%)
2ª fase: 678
Perdas: Faltas, demissões, férias,
recusas, afastamentos (n = 162; 19,3%)
Amostra final = 438
Exclusão: ECG inadequado para as
análises e questionários incompletos
(n = 240; 35,4%)
Figura 3: Fluxograma do processo de amostragem.
18
Os trabalhadores eram operadores de máquinas automatizadas de extração do minério
de ferro de 4 minas situadas no município de Mariana, região dos Inconfidentes, Minas
Gerais. O regime de turno de trabalho consistia em turno de revezamento (alternantes), sendo
6 horas de trabalho por turno e 12 horas de descanso. Cada turma trabalhava quatro dias e
descansava 36 horas, realizando um revezamento decrescente que começava pelo quarto turno
de trabalho. O turno de trabalho e seu horário estão apresentados na tabela 1.
Tabela 1: Turno e horário de trabalho.
Turno de trabalho
Horário
1º turno
01h00min às 07h00min
2º turno
07h00min às 13h00min
3º turno
13h00min às 19h00min
4º turno
19h00min às 01h00min
Todos os indivíduos que atenderam ao convite para comparecer ao Laboratório de
Cardiometabolismo foram devidamente informados sobre os objetivos da pesquisa, as etapas
a serem realizadas e os riscos e benefícios de sua participação. Aqueles que concordaram em
participar do estudo assinaram o termo de consentimento livre e esclarecido (anexo 1). Este
projeto foi submetido e aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal
de Ouro Preto (CAAE: 04237112.8.0000.5150) (anexo 2).
5.2 Coleta de dados
A coleta de dados ocorreu de agosto de 2011 a maio de 2012. Os 840 trabalhadores
foram convidados, por meio de contato por telefone, a participarem do presente estudo,
devendo comparecer pela manhã, no seu dia de folga do trabalho, ao Laboratório de
Cardiometabolismo da Escola de Medicina da Universidade Federal de Ouro Preto.
19
5.2.1
Pressão arterial
A pressão arterial (PA) foi mensurada com esfigmomanômetro automático digital
modelo HEM705CP® (Omrom, Japão) com braçadeiras nas dimensões adequadas, ajustadas
à circunferência do braço do indivíduo. O mesmo permaneceu sentado, com pernas e braços
descruzados e com o braço direito estendido na altura do coração. A PA foi avaliada após
repouso de aproximadamente 5 minutos, três vezes, com um intervalo mínimo de 1 minuto
entre as medidas. Os indivíduos foram orientados a não fumar e não tomar café nos 30
minutos anteriores à aferição (73). Para minimizar erros, o indivíduo também foi orientado a
não falar durante a aferição.
A comparação da PA mensurada foi baseada nos critérios propostos pela VI Diretriz
Brasileira de Hipertensão (73), nos quais foram considerados valores ótimos de pressão
arterial aqueles menores que 120 para pressão sistólica e menor que 80 para diastólica.
5.2.2
Medidas antropométricas
5.2.2.1 Peso
O peso foi obtido utilizando o monitor de composição corporal por impedância
bioelétrica tetrapolar InBody modelo 720® (Biospace Co. Ltd. Factory, Korea), com
capacidade máxima de 250 kg e precisão de 100 g. O indivíduo permaneceu em pé, com os
pés afastados, no centro da plataforma, em posição anatômica, postura ereta e com o olhar
num ponto fixo a sua frente, com o mínimo de roupas possível (74).
5.2.2.2 Altura
A altura foi mensurada por estadiômetro digital de parede calibrado da marca Charder,
modelo HM-210D® com precisão de 1 mm. A mensuração foi realizada com o indivíduo
descalço em posição ereta, pés unidos, glúteos, ombros e calcanhares encostados no aparelho
e braços soltos ao longo do corpo. A cabeça do indivíduo foi posicionada de modo que a parte
inferior da órbita ocular estivesse no mesmo plano do orifício externo do ouvido (plano de
Frankfurt) (74). A leitura foi feita no milímetro mais próximo no momento em que o esquadro
20
móvel que acompanha a haste vertical encostou na cabeça do indivíduo em inspiração e
apneia forçada.
5.2.2.3 Índice de Massa Corporal (IMC)
Por meio dos dados do peso (kg) e da altura (m), foi calculado o IMC, pela fórmula:
peso/altura². Foram considerados com IMC acima da normalidade aqueles com valores iguais
ou superiores a 25kg/m², segundo os critérios da World Health Organization (75).
5.2.2.4 Circunferência da cintura (CC)
A CC foi aferida no ponto médio entre o último arco costal e a crista ilíaca (76). Essa
medida foi mensurada com o indivíduo em posição ereta, abdome relaxado, braços estendidos
lateralmente ao corpo, pés um pouco afastados e peso igualmente distribuído para os
membros inferiores. Foi utilizada fita métrica flexível e não extensível comum com precisão
de 1 mm (77).
Para a comparação dos valores da CC obtidos, foram utilizados valores recomendados
pela International Diabetes Federation (76), sendo considerados com presença de obesidade
abdominal homens com CC igual ou maior a 90 cm.
5.2.2.5 Circunferência do quadril (CQ)
A CQ foi aferida ao nível de maior protuberância posterior dos glúteos. Essa medida
foi mensurada com o indivíduo em posição ereta, abdome relaxado, braços estendidos
lateralmente ao corpo, pés um pouco afastados e peso igualmente distribuído para os dois
membros inferiores. Foi utilizada fita métrica flexível e não extensível comum com precisão
de 1 mm (77).
5.2.2.6 Relação cintura/quadril (RCQ)
Valores das circunferências da cintura e do quadril foram utilizados para cálculo da
relação cintura/quadril (RCQ) e sua comparação foi feita de acordo com o ponto de corte da
21
World Health Organization (77), sendo valor de RCQ > 0,90 considerado de risco para DCV
em homens.
5.2.2.7 Relação cintura/estatura (RC/Est)
Os valores da circunferência da cintura e da altura foram utilizados para o cálculo da
relação cintura/estatura. Os indivíduos foram considerados com risco para doenças
cardiovasculares quando os valores da RC/Est foram iguais ou superiores a 0,50 (78).
5.2.2.8 Circunferência do Pescoço (CP)
A CP foi obtida com uma fita métrica posicionada ao nível da cartilagem
cricotireóidea, logo acima da proeminência laríngea. O indivíduo permaneceu em pé, com a
coluna ereta e a cabeça no plano de Frankfurt (79). Valores de CP maior que 39,5 cm, para
homens, indicam risco aumentado para DCV (80).
5.2.3
Medidas de composição corporal
5.2.3.1 Gordura corporal (GC)
Foi utilizado o monitor de composição corporal por impedância bioelétrica tetrapolar
InBody modelo 720® (Biospace Co. Ltd. Factory, Korea), com capacidade máxima de 250 kg
e precisão de 100 g para a coleta das informações referentes à massa de gordura corporal total
(GCkg) e percentual de gordura corporal total (%GC).
Os indivíduos foram avaliados pela manhã, em jejum (12 a 14h), posição ereta, com o
mínimo de vestimenta, sem objetos metálicos próximos ao corpo, descalços e com os pés
posicionados corretamente sobre os eletrodos da plataforma, segurando os eletrodos com os
braços estendidos ao longo do corpo, sem tocá-lo. Foram alertados a não praticarem nenhuma
atividade física vigorosa antes da avaliação.
O percentual de gordura corporal (%GC) superior a 25% foi considerado acima da
normalidade, de acordo com as recomendações estabelecidas por Lohman (81).
22
5.2.3.2 Área de gordura visceral (GVa)
O equipamento e o protocolo de medida seguiram as mesmas referências citadas para
a gordura corporal (item 5.2.3.1).
Os valores avaliados foram comparados com o estabelecido no manual do
equipamento monitor de composição corporal por impedância bioelétrica tetrapolar InBody
modelo 720® (Biospace Co. Ltd. Factory, Korea), baseado no comitê de critérios de
obesidade e doenças relacionadas no Japão, Sociedade Japonesa para o estudo da obesidade
(2002), no qual valor igual ou superior a 100m² é considerado risco para DCV para homens e
mulheres.
5.2.4
Coleta do Eletrocardiograma (ECG)
O registro do eletrocardiograma
(ECG) foi realizado no Laboratório de
Cardiometabolismo, com o Software Wincardio versão 5.5.1.3 (Micromed, Brasil). Foi obtido
durante um total de 6 minutos, sendo os 3 primeiros minutos na posição deitada em decúbito
dorsal (supino) e os 3 minutos seguintes na posição ortostática (em pé). As 12 derivações
cardíacas que foram coletas, encontram-se descritas nas figuras 2 e 3, entretanto, o programa
de processamento do ECG utilizou apenas a 2ª derivação periférica.
Figura 4: Posicionamento dos eletrodos para a coleta das derivações
bipolares periféricas (1ª, 2ª e 3ª derivações) e das derivações unipolares
periféricas do eletrocardiograma. Lado direito do corpo: cor vermelha e
preta, respectivamente no pulso e tornozelo. Lado esquerdo do corpo: cor
verde e amarela, respectivamente no pulso e tornozelo.
Figura 5: Posicionamento dos eletrodos para a coleta das
derivações precordiais ou torácicas (V1-V6). A posição V1 é
localizada no 4º espaço intercostal à direita do esterno e as demais
são lateralizadas à esquerda até a parte lateral do tronco.
23
O processamento do sinal do ECG foi feito off-line por meio de rotinas em Matlab 6.5
(MathWorks, USA) específicas para processar os parâmetros cardíacos (82, 83) com auxílio
do engenheiro do Laboratório de Pesquisa Integrada do Estresse da Universidade Federal do
Rio de Janeiro. O sinal de ECG de cada indivíduo foi inspecionado visualmente para
identificação e correção de picos de onda R ausentes ou excedentes e para exclusão de
indivíduos com arritmias ou sinal muito ruidoso (84).
Em seguida, foi extraído o intervalo RR os parâmetros relacionados à variabilidade da
frequência cardíaca no domínio do tempo (raiz quadrada da média dos quadrados das
diferenças entre os intervalos RR adjacentes: RMSSD) e no domínio da frequência (High
Frequency: HF, Low Frequency: LF e razão LF/HF), além da frequência cardíaca. Os valores
de referência para avaliação das medidas cardíacas seguiram o proposto por Nunan et al. (85)
para indivíduos adultos saudáveis do sexo masculino, conforme tabela 2.
Tabela 2: Média das variáveis cardíacas segundo métodos de análise pelo domínio do tempo e
da frequência, em indivíduos adultos saudáveis do sexo masculino.
Variável
Média
Análise pelo domínio do tempo
FC (bpm)
65,1
RMSSD (ms)
21
Análise pelo domínio da frequência
HF (ms²)
475
LF (ms²)
356
Razão LF/HF
2,3
”FC”-Frequência cardíaca; “RMSSD”-Raiz quadrada da média dos quadrados das diferenças
entre os intervalos RR; ”HF”-High frequency (alta frequência); ”LF”-Low frequency (baixa
frequência). Fonte: Nunan et al. (85).
Para a correlação das variáveis cardíacas com as demais variáveis de interesse do
estudo, foram utilizadas as medidas cardíacas coletadas na posição supina, pelo fato da coleta
em repouso gerar parâmetros mais precisos dos componentes da VFC (4).
24
5.3 Análise estatística
Primeiramente foi feita a avaliação da normalidade das variáveis por meio da
aplicação do teste Shapiro-Wilk. Técnicas de análise descritiva foram apresentadas como
mediana (p25-p75 e amplitude interquartílica). Para as medianas encontradas foram realizadas
comparações qualitativas com os valores de referência específicos de cada medida.
O teste de Wilcoxon foi aplicado para avaliarmos se existe diferença significativa
entre as medianas das variáveis cardíacas nas posições supina e ortostática.
O teste de correlação de Spearman foi utilizado para verificar a existência de
correlação entre cada um dos componentes da VFC (logHR, logRMSSD, logHF, logLF e
logLF/HF) em posição supina e as variáveis antropométricas, de composição corporal e
pressão arterial. Foi escolhido usar apenas os componentes da VFC em posição supina pelo
fato de apresentarem valores mais estáveis e precisos (4).
Foram também ajustados modelos de regressão múltipla com o objetivo de verificar o
peso da influência das variáveis antropométricas, de composição corporal e pressão arterial
(variáveis independentes) colocadas todas juntas em um único modelo, sobre cada um dos
componentes da VFC (HR, logRMSSD, logHF, logLF e logLF/HF) em posição supina
(variáveis dependentes). Testou-se os modelos ajustados em relação a multicolinearidade,
heteroscedasticidade, autocorrelação, endogeneidade e atipicidade para verificar a qualidade
do modelo ajustado, sendo demonstrados no presente estudo, apenas os modelos que não
apresentaram nenhum destes problemas.
Os dados foram analisados nos softwares Statistica 7.0 (StatSoft Inc) e R Development
Core Team (2013). O nível de significância considerado nos testes estatísticos foi de 0,05.
25
6. ARTIGO
HEART RATE VARIABILITY IN SHIFT WORKERS: RESPONSES TO
ORTHOSTATISM AND RELATIONSHIPS WITH ANTHROPOMETRY, BODY
COMPOSITION AND BLOOD PRESSURE
Nayara Mussi Monteze¹, Breno Bernardes de Souza², Henrique José de Paula Alves³,
Fernando Luiz Pereira de Oliveira³, José Magalhães de Oliveira4, Silvia Nascimento de
Freitas¹, Raimundo Marques do Nascimento Neto², Maria Lilian Sales5, Gabriela Guerra Leal
de Souza6.
¹ Escola de Nutrição, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, Brasil.
² Escola de Medicina, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, Brasil
³ Departamento de Estatística, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, Brasil.
4
Instituto de Psiquiatria, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil.
5
Instituto do Câncer do Estado de São Paulo, São Paulo, Brasil.
6
Departamento de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto,
Brasil.
26
ABSTRACT
Purpose: We evaluated the cardiac autonomic response to postural changes in shift workers
and the influence of cardiovascular risk factors on heart rate variability.
Methods: This cross-sectional study included 438 male shift workers aged 18 to 54 years.
Weight, height, body mass index, waist circumference, neck circumference, hip
circumference, waist-to-hip ratio, waist-to-height ratio, total body fat mass, total body fat
percentage, visceral fat area and blood pressure were collected. Electrocardiogram was
recorded for 3 minutes in the supine and 3 minutes in the orthostatic position and heart rate
variability components were extracted. Multiple regression models were fitted to investigate
the influence of anthropometric and body composition variables and blood pressure on each
heart rate variability component.
Results: High-frequency and heart rate and the square root of the mean squared differences of
successive interval between consecutive heartbeats decreased and heart rate, low-frequency
and low frequency/high frequency ratio increased in the orthostatic compared to the supine
position. The body mass index, waist circumference, waist-to-height ratio, visceral fat area
and blood pressure were higher than the reference values. In the final regression model, age,
waist circumference, visceral fat area and systolic blood pressure remained associated with
heart rate variability components.
Conclusions: Age, obesity and blood pressure were associated with a reduction in total heart
rate variability. These findings reinforce the relevance of a health care routine that is specific
for shift workers, as their work conditions may favor the cardiovascular risk factors.
Keywords: heart rate variability, obesity indices, shift workers, anthropometry, body
composition.
27
INTRODUCTION
Heart rate variability (HRV) is a standard non-invasive method that assesses the action
of the autonomic nervous system (ANS) on the heart based on variations in the interval
between consecutive heartbeats (RR interval) (Xhyheri et al. 2012). Analysis of HRV on an
electrocardiogram allows for the decomposition of elements that assess the action of both the
parasympathetic (PNS) (vagal modulation) and sympathetic (SNS) nervous system on the
heart (Task Force 1996). A reduction in HRV, and more particularly in vagal modulation, is
considered an indicator of an imbalance in autonomic function and is associated with an
increased risk of morbidity and mortality independent of the presence of well-established risk
factors, such as obesity, smoking and sedentary lifestyle (Thayer and Lane 2007; Chen et al.
2008; Thayer et al. 2010).
The continuous interplay of sympathetic and parasympathetic activity is crucial to
increase or reduce heart performance under different circumstances. Under physiological
conditions, parasympathetic activity is more intense in the resting state and during repairing
functions, but the SNS is more active in situations requiring the mobilization of energy
(Thayer et al. 2010). For instance, during postural change (from lying to standing), blood
pooling occurs in lower parts of the body, which is a normal stimulus that triggers an increase
in sympathetic activity, with a consequent rise in blood pressure (Weise et al. 1987). Such
behavior has been found in some studies, which showed that sympathetic activity was greater
in the orthostatic position (90º), and parasympathetic activity prevailed in the resting position
(0º) (Piccirillo et al. 1995; Porta et al. 2007).
According to studies, HRV at rest is reduced in shift workers compared to non-shift
workers (Togo and Takahashi 2009); however, little is known about the causes of these
alterations in the shift worker population and the impact they have on the cardiac autonomic
response to postural change. Shift work has been associated with several metabolic disorders,
changes in body composition, psychological functions and dietary habits, which deregulate
the physiological cycle and thus account for the high risk of cardiovascular diseases exhibited
by shift workers (Knutsson 2003).
Therefore, the aim of the present study was to assess the influence of age, blood
pressure and obesity indices (anthropometric variables and body composition) on HRV
components in shift workers. The hypotheses underlying the present study were: 1) Shift
workers exhibit deviations in obesity indices and blood pressure relative to reference values;
28
2) The cardiac autonomic response to postural change is altered in shift workers; and 3)
Obesity indices and blood pressure exhibit negative associations with HRV components. We
believe that this study has some relevant points: the sample homogeneity (Brazilian, male,
rotating shift, mine worker) and multiple variables collected on the same sample (HRV
components, obesity indices and blood pressure).
METHODS
Study design and sample
This cross-sectional study was conducted with 438 adult Brazilian males who were
older than 18 years and work in shifts. Working in shifts, according to ILO (1990 apud ILO
2004) is defined as a “method of organization of working time in which workers succeed one
another at the workplace so that the establishment can operate longer than the hours of work
individual workers” and can be classified into fixed shift (working time can be organized in
two or three shifts: the early, late and night shifts) or rotating shift (workers might be assigned
to work shifts that vary regularly over time: from a shift in the morning, to one in the
afternoon, to one at night) (ILO 2004).
The males of this study performed rotational shift work as operators of iron ore
extraction modern machines without noise exposure. The work regimen included a six-hour
shift followed by 12-hour rest. The work shifts and rest periods were rotated, and after each
fourth shift the rest period was longer, 36 hours, after which a new cycle began. The full work
cycle included four consecutive shifts, in this sequence: 7:00 pm to 1:00 am, 1:00 pm to 7:00
pm, 7:00 am to 1:00 pm and 1:00 am to 7:00 am.
The study was conducted on the morning of the day with the longest rest period from
September 2011 to March 2012. The study complied with the Declaration of Helsinki and was
approved by the ethics committee of the institution. All volunteers signed an informed
consent form.
Anthropometric variables
The volunteers’ weight, height and circumferences were measured by trained
professionals with volunteers in the orthostatic position and wearing light clothing. The waist
circumference (WC) was measured at the mid-point between the last costal arch and the iliac
crest (WHO 2011). The hip circumference (HC), which was used to calculate the waist-to-hip
29
ratio (WHR), was measured at the level of the greater trochanter (WHO 2011). The neck
circumference (NC) was measured immediately below the laryngeal prominence (Ben-Noun
2001). The WHR and the waist-to-height ratio (WHtR) were calculated by dividing the WC
by the hip circumference and the WC by the height, respectively (WHO 2011). The body
mass index (BMI) was calculated by dividing the body weight by the squared height (WHO
2004).
Body composition variables
The body fat mass in kilograms (BFkg) and percentage (BF%) and the visceral fat area
(VFA) were calculated by means of segmental tetrapolar bioelectrical impedance using a
body composition analyzer InBody model 720® (Biospace Co. Ltd. Factory, Korea) (Lohman
1992).
Clinical variables
Blood pressure was assessed using an automated digital sphygmomanometer
HEM705CP® (Omrom, Japan) on the right arm with volunteers in the sitting position and
after a five-minute rest period. The measurement was performed three times with one-minute
intervals between measurements (SBC 2010). The three measurements of the systolic (SBP)
and diastolic (DBP) blood pressure were computed and their means were calculated.
Heart Rate Variability
One PC-compatible computer controlled data acquisition for electrocardiographic
parameters using the WinCardio (Micromed, version 4.8.2.8) software program.
Electrocardiographic recordings were collected at a sampling frequency of 1000 Hz. An offline peak detection algorithm (derivative plus threshold) was used to estimate fiducial R-wave
points, after which the series was screened by hand and corrected for artifacts. Successive RR
intervals were estimated in milliseconds.
Two methods of analysis of heart rate variability were used: time domain analysis and
frequency domain analysis. The time domain analysis measured changes in the intervals
between successive normal RR intervals over time, and one of the parameters was the root
mean square of successive R-R interval differences (RMSSD) (Task Force 1996). The
frequency domain method is a spectral method for analysis of the tachogram that provides
basic information for how power (variance) distributes as a function of frequency (Task Force
30
1996). The components considered in the RR power spectrum were: a low-frequency (LF)
component, a high-frequency (HF) component and a low-frequency/high frequency ratio
(LF/HF).
The following HRV parameters were extracted for 3 min in the supine position and for
3 min in the orthostatic position were:
- RMSSD: reflects parasympathetic activity.
- HF, 0.15 to 0.4 Hz: reflects parasympathetic activity.
- LF, 0.04 to 0.15 Hz: reflects a combination of sympathetic and parasympathetic
activity and captures baroreflex sensibility.
- LF/HF: reflects sympathetic and parasympathetic balance.
- Heart rate (HR): correlates to increases in sympathetic and decreases in
parasympathetic activity.
Data processing followed the recommendations of the Task Force of the European
Society of Cardiology and the North American Society of Pacing Electrophysiology (Task
Force 1996). Matlab software (KARDIA) was used to analyze cardiac parameters (Perakakis
et al. 2010).
The references values used for HRV analysis of the participants were proposed by
Nunan et al. (2010) for healthy adults.
Procedure
Following the volunteers’ arrival at the research laboratory, they were requested to
sign an informed consent form. Next, body weight, height, BMI, WC, HC, BFkg, BF% and
VFA were measured after 12 to 14 hours of fasting.
Next, a six-minute electrocardiogram (ECG) was recorded, with three minutes in the
supine position and three minutes in the orthostatic position. Although all 12 leads were
recorded, only peripheral (or bipolar limb) lead II was used for ECG processing.
Statistical analysis
First, the results of the descriptive analysis were expressed as medians, percentiles and
interquartile ranges. The median values found were subjected to qualitative comparisons to
the reference values specific for each measurement.
31
The normality of the data was assessed using the Shapiro-Wilk test, and HR, RMSSD,
LF, HF and LF/HF variables were subjected to logarithmic normalization.
The Wilcoxon test was used to establish whether there were significant differences
between the results (medians) of the investigated variables in the supine and orthostatic
positions.
Spearman’s correlation test was used to investigate the presence of a correlation
between each HRV component (logHR, logRMSSD, logHF, logLF and logLF/HF) as
assessed in the supine position and anthropometric and body composition variables and blood
pressure. The HRV results were analyzed in the supine position only because these values are
more stable and accurate (Task Force 1996).
Multiple regression models were fitted to investigate the influence of anthropometric
and body composition variables and blood pressure (independent variables) on each HRV
component (HR, logRMSSD, logHF, logLF and logLF/HF) as assessed in the supine position
(dependent variables).
The data were analyzed using Statistica 7.0 (StatSoft Inc) and R Development Core
Team (2013) software. The significance level was established as a p-value <0.05.
RESULTS
Sample characteristics
The present study comprised 438 individuals working rotational shifts. Their
anthropometric, body composition and clinical characteristics are described in table 1. The
median age of the sample was 34-years-old. The median values of BMI, WC, WHtR, VFA,
SBP and DBP were higher than reference values (Lohman 1992; Ben-Noun et al. 2001; WHO
2004, 2011; SBC 2010).
32
Table 1 – Characteristics of the group, Ouro Preto, Brazil, 2011-2013.
Variables
Median (p25; p75)
Quartile Range
Age (years)
34.00 (31.00, 39.00)
8.00
1.74 (1.70, 1.79)
0.09
Body weight (kg)
80.80 (73.60, 89.30)
15.70
Body mass index (kg/m²)
26.70 (24.40, 29.20)
4.80
Waist circumference (cm)
92.00 (85.50, 97.50)
12.00
102.50 (98.30, 107.00)
8.75
39.25 (37.50, 41.15)
3.65
Waist-to-hip ratio
0.89 (0.86, 0.93)
0.07
Waist-to-height ratio
0.53 (0.49, 0.56)
0.07
Total body fat (%)
23.55 (19.20, 28.20)
9.00
Total body fat (kg)
18.95 (14.60, 24.30)
9.70
121.25 (95.40, 147.70)
52.30
Systolic blood pressure (mmHg)
131.67 (122.67, 141.33)
18.70
Diastolic blood pressure (mmHg)
82.33 (76.00, 88.33)
12.30
Anthropometric
Height (m)
Hip circumference (cm)
Neck circumference (cm)
Body composition
Visceral fat area (cm²)
Clinical
Response of heart rate variability components to postural change
Comparison of HRV components between the supine and orthostatic positions showed
increases in the median HR, LF and LF/HF and reductions in the median RMSSD and HF in
the orthostatic compared to the supine position (table 2).
33
Table 2 – Medians of heart rate variability (HRV) variables in the supine and standing
positions, Ouro Preto, Brazil, 2011-2013.
HRV
Supine Position
Standing Position
Variables
Median (p25, p75)
Median (p25, p75)
HR (bpm)
65.9 (59.7, 71.9)
82.3 (74.2, 90.2)
<0.0001
RMSSD (ms)
34.3 (23.9, 50.1)
19.9 (13.3, 30.1)
<0.0001
HF (ms²)
81.9 (35.7, 168.7)
26.1 (10.5, 62.1)
<0.0001
LF (ms²)
103.4 (60.8, 186.4)
120.6 (62.4, 224.1)
0.005
1.3 (0.7, 2.5)
4.7 (2.5, 7.9)
<0.0001
LF/HF
P-value
HRV, Hear rate variability; HR, Heart rate; RMSSD, Root mean square of successive R-R interval differences;
HR, High frequency; LF, Low frequency; LF/HF, ratio low frequency/high frequency. For ease of interpretation,
all medians (plus p25, p75) are given in the original units. Wilcoxon Test.
Relationship between heart rate variability components and anthropometric, body
composition and clinical variables
HR exhibited a positive correlation with all investigated variables except age. The
HRV components RMSSD and HF, which are related to parasympathetic activity, exhibited
negative correlations with age, BMI, WC, NC, WHR, WHtR, BFkg, VFA, SBP and DBP.
The LF component, which is related to baroreflex sensitivity, exhibited negative correlations
with age, BMI, WC, WHR, WHtR and NC. The LF/HF ratio, which is related to autonomic
balance, exhibited positive correlations with age, SBP and DBP. Significant correlations are
described in table 3.
34
Table 3 – Spearman Correlation coefficients (Rho) between heart rate variability measures
(supine position) and age, anthropometric, body composition and clinical variables, Ouro
Preto, Brazil, 2011-2013.
Variables
LogHR logRMSSD
logHF
logLF
logLF/HF
-0.04
-0.27
-0.24
-0.17
0.13
Body mass index (kg/m²)
0.18
-0.14
-0.14
-0.12
0.05
Waist circumference (cm)
0.22
-0.17
-0.16
-0.15
0.05
Neck circumference (cm)
0.19
-0.15
-0.14
-0.13
0.04
Waist-to-hip ratio
0.20
-0.18
-0.15
-0.15
0.05
Waist-to-height ratio
0.21
-0.15
-0.15
-0.14
0.05
Total body fat (%)
0.15
-0.06
-0.07
-0.03
0.03
Total body fat (kg)
0.17
-0.09
-0.11
-0.08
0.03
Visceral fat area (cm²)
0.24
-0.13
-0.11
-0.09
0.04
Systolic blood pressure (mmHg)
0.21
-0.13
-0.14
-0.002
0.16
Diastolic blood presume (mmHg)
0.18
-0.16
-0.16
-0.06
0.11
Age
Anthropometric
Body composition
Clinical
logHF, natural logarithm of power in the high frequency range; logHR, natural logarithm of
the heart rate; logLF, natural logarithm of power in the low frequency range; logLF/HF,
natural logarithm of the ratio LF(ms²)/HF(ms²); logRMSSD, natural logarithm of the root
mean square of successive R-R interval differences; Numbers in bold represent p < 0.05.
The fitted regression models showed that HRV components were influenced by age
WC, VFA and SBP (table 4). HR exhibited positive correlations with VFA and SBP.
LogRMSSD exhibited negative correlations with age and VFA. LogHF and logLF exhibited
negative correlations with age and WC. Finally, logLF/HF exhibited positive correlations
with age and SBP.
35
Table 4 – Predictive equations using regression analysis for cardiac variables
β + SE
p-value
47.3 + 4.172
<0.001
Visceral fat area (cm²)
0.0459 + 0.01109
<0.001
Systolic Blood Pressure (mmHg)
0.101 + 0.03195
0.002
Constant
2.018 + 0.067
<0.001
Age (years)
-0.010 + 0.001
<0.001
-0.0008 + 0.0002
0.002
Constant
3.098 + 0.242
<0.001
Age (years)
-0.018 + 0.003
<0.001
Waist circumference (cm)
-0.005 + 0.002
0.016
2.85 + 0.193
<0.001
Age (years)
-0.009 + 0.002
0.001
Waist circumference (cm)
-0.005 + 0.002
0.006
Constant
-0.652 + 0.181
<0.001
Age (years)
0.008 + 0.002
0.001
Systolic Blood Pressure (mmHg)
0.003 + 0.001
0.004
Regression models
R² adjusted
HR
Constant
8.4%
Log RMSSD
Visceral fat area (cm²)
10.3%
Log HF
8.0%
Log LF
Constant
4.5%
Log LF/HF
4.3%
logHF, natural logarithm of power in the high frequency range; logHR, natural logarithm of
the heart rate; logLF, natural logarithm of power in the low frequency range; logLF/HF,
natural logarithm of the ratio LF(ms²)/HF(ms²); logRMSSD, natural logarithm of the root
mean square of successive R-R interval differences. Numbers in bold represent p <0.05.
DISCUSSION
The results of the present study pointed to the presence of cardiovascular risk factors
among the sample of rotating shift workers, as shown by anthropometric, body composition
and blood pressure, whose median results were higher than the corresponding normal values.
In addition, these alterations were shown to correlate with changes in HRV components
36
indicating increased sympathetic and reduced parasympathetic activity in the resting state.
However, the responses of HRV components to the postural change were adequate.
Obesity and hypertension, in addition to other comorbidities such as dyslipidemia and
diabetes, are disorders that are frequently found in shift workers (Ishizaki et al. 2004; Su et al.
2008; Kivimaki et al. 2011). In the present study, median values of BMI, WC, WHtR and
VFA, which are indicators of obesity, and SBP and DBP, which are related to hypertension,
were above the reference values, thus corroborating the reports in the literature (Lohman
1992; Ben-Noun et al. 2001; WHO 2004). The constant presence of those disorders in shift
workers is mainly associated with environmental and behavioral changes, as well as
deregulation of biological rhythms and the lifestyle to which they are exposed, and these
factors may exert a direct influence on their dietary habits, physical activity, sleep quality,
mental health and time available for social interaction (Knutsson 2003; Kivimaki et al. 2011).
In the present study, measurements of the HRV components HF, LF and LH/HF were
qualitatively lower compared to mean values in healthy adults (Nunan et al. 2010). Values for
HRV components were found to vary within a wide range in male shift workers: HR, 58.2 to
82.8 bpm; LF, 323.7 to 1,212 ms²; RMSSD, 29.9 to 70.2 ms; HF, 181.2 to 558.6 ms²; and
LF/HF 1.6 to 3.4 (Van Amelsvoort et al. 2000; Ishizaki et al. 2004; Kim et al. 2005; Kivimaki
et al. 2011). Values for LF and HF in the present study were substantially lower than the
minimum when compared qualitatively with the values described above. The reason for that
discrepancy may be associated with the methodological particularities of the various studies,
including shift regimen (permanent or rotating), ECG signal processing (application of Task
Force guidelines) and sample characteristics, including age and the presence of cardiovascular
risk factors.
Nevertheless, the cardiac autonomic response to postural change was adequate, as the
values corresponding to parasympathetic components (RMSSD and HF) were higher in the
supine compared to the orthostatic position. Those results corroborate HRV at rest as a marker
of parasympathetic control of the heart (Thayer et al. 2010). A putative increase in LF and
LF/HF in the orthostatic position relative to the supine position is controversial (Reyes del
Paso et al. 2013). Montano et al. (1994) found that the magnitude of tilt interferes with the
behavior of LF, as LF and LF/HF increased at a 90º tilt, as occurred in the present study and
in the study by Porta et al. (2007).
Use of RMSSD and HF as indicators of parasympathetic activity is well established
(Thayer and Lane 2007; Xhyheri et al. 2012). However, the meaning of LF, and consequently
37
also of LF/HF, is still a subject of debate. According to some studies, LF may represent both
parasympathetic activity and baroreflex function (Montano et al. 1994; Rahman et al. 2011;
Goldstein et al. 2011). However, for other authors, LF mainly represents sympathetic tone
modulation (Chen et al. 2008). The role attributed to LF as an indicator of baroreflex
sensitivity - rather than of the sympathetic activity alone, as most authors used to believe - is
based on some evidence that indicates a lack of correlation between LF and some validated
measures of sympathetic control of the heart, such as plasma epinephrine levels and cardiac
norepinephrine spillover, increases in HF and LF following the use of drugs that increase
cardiac vagal tone and the similarity of LF values in individuals with cardiac sympathetic
denervation and normal baroreflex sensitivity (Reyes del Paso et al. 2013; Goldstein et al.
2011).
In the present study, age and anthropometric, body composition and clinical variables
exhibited correlations with HRV components. Age exhibited negative correlations with
RMSSD, HF and LF, and positive correlations with LF/HF, thus suggesting that greater age is
associated with lower HRV, parasympathetic activity and baroreflex sensitivity in particular,
as Kim et al. (2005) also observed.
BMI, WC, NC, WHR and WHtR exhibited negative correlations with RMSSD, HF
and LF and positive correlations with HR. BFkg and BF% exhibited negative correlations
with RMSSD and HF and positive correlations with HR. These results indicate that higher
values of these anthropometric and body composition parameters are associated with less
activity of HRV components that reflect parasympathetic activity and lower HR, which
represents sympathetic activity. Similar results were reported by Ramos and Araújo (2010),
who found that cardiac vagal components decrease in parallel with increases in BMI, the sum
of skinfold measurements (reflecting total body fat) and WC. Additionally, other studies
found a relationship between WC, BF and WHR and HRV vagal components (Kim et al.
2005; Chen et al. 2008; Andrew et al. 2013).
With regard to blood pressure, SBP and DBP exhibited negative correlations with
RMSSD and HF and positive correlations with HR and LF/HF. Grassi et al. (2000) assessed
the simultaneous effect of hypertension and obesity on the ANS and found an increase in
sympathetic activity and a greater impairment of cardiovascular baroreflex control in
normotensive obese and hypertensive normal individuals compared to normotensive
individuals with normal weights. They also found that these effects increased when both
pathological conditions, i.e., obesity and hypertension, coexisted in the same individual.
38
Among the variables that exhibited a correlation with HRV, the following remained
significant following multiple linear regression analyses: age – exhibited negative correlations
with logRMSSD, logHF and logLF and a positive correlation with LF/HF; WC – exhibited
negative correlations with logHF and logLF; VFA – exhibited a negative correlation with
logRMSSD and a positive correlation with HR; and SBP – exhibited positive correlations
with HR and LF/HF. These results indicate that in the present sample, age, WC, VFA and
SBP were the variables with the strongest influence on HRV.
Some limitations must be discussed about these findings of this study. First, the
sample only included male individuals, all of whom were subjected to the same (rotating)
shift work regimen. Therefore, the results cannot be extrapolated to female workers and/or
individuals under other shift work conditions (permanent, clockwise or counterclockwise).
Then, even if environmental and work conditions were the same for all investigated
individuals, information on behavioral factors, such as dietary habits, physical activity and
sleep-wake patterns, was not collected, although it may have served to control for bias.
Finally, HRV is influenced by respiration and thus, some authors suggest standardizing
volunteers’ respiratory frequency and volume to obtain accurate HRV values (Togo and
Takahashi 2009). However, such standardization may trigger stress in volunteers with
consequent changes in central nervous system and cardiorespiratory function, which would
ultimately influence cardiac autonomic modulation and result in inaccurate measurements of
HRV. For that reason, we did not include respiration control during ECG recording as a part
of the study protocol.
CONCLUSION
The cardiac autonomic response to postural change was adequate. Nevertheless,
volunteers exhibited alterations in the assessed anthropometric, body composition and clinical
variables relative to their reference values. Age, obesity (WC and VFA) and SBP exerted
greater power to reduce HRV components. Even when taking into consideration the full
complexity and variety of factors that may be involved in those alterations, the need to
provide comprehensive healthcare to shift workers is undeniable, including specific
occupational strategies to minimize the impact of these factors on their health and ensure
good quality of life.
39
REFERENCES
Andrew ME, Shengqiao L, Wactawski-Wende J et al (2013). Adiposity, muscle, and physical
activity: predictors of perturbations in heart rate variability. Am J Hum Biol 25, 370-377.
Ben-Noun L, Sohar E, Laor A (2001). Neck circumference as a simple screening measure for
identifying overweight and obese patients. Obes Res 9, 470-477.
Chen G, Hsio TJ, Lo HM et al (2008). Abdominal obesity is associated with autonomic
nervous derangement in healthy Asian obese subjects. Clinical Nutrition 27, 212-217.
Goldstein DS, Bentho O, Park MY et al (2011). Low-frequency power of heart rate variability
is not a measure of cardiac sympathetic tone but may be a measure of modulation of cardiac
autonomic outflows by baroreflexes. Exp Physiol 96, 1255-1261.
Grassi G, Seravalle G, Dell'Oro R et al (2000). Adrenergic and reflex abnormalities in
obesity-related hypertension. Hypertension 36, 538-542.
ILO (2004). International Labour Office. Conditions of Work and Employment Programme.
Geneva. Available in: < http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_protect/---protrav/--travail/documents/publication/wcms_170713.pdf>. Access 25 march 2014.
Ishizaki M, Morikawa Y, Nakagawa H et al (2004). The influence of work characteristics on
body mass index and waist to hip ratio in Japanese employees. Ind Health 42, 41-49.
Kim JA, Park YG, Cho KH et al (2005). Heart rate variability and obesity indices: emphasis
on the response to noise and standing. J Am Board Fam Pract 18, 97-103.
Kivimaki M, Batty GD, Hublin C (2011). Shift work as a risk factor for future type 2
diabetes: evidence, mechanisms, implications, and future research directions. PLoS Med 8,
e1001138.
Knutsson A (2003). Health disorders of shift workers. Occup Med (Lond) 53, 103-108.
Lohman TG (1992). Advances in body composition assessment: current issues in exercises
science. Illinois: Human Kinet Publisher.
Mitani S, Fujita M, Shirakawa T (2006). Circadian variation of cardiac autonomic nervous
profile is affected in Japanese ambulance men with a working system of 24-h shifts. Int Arch
Occup Environ Health 79, 27-32.
Montano N, Ruscone TG, Porta A et al (1994). Power spectrum analysis of heart rate
variability to assess the changes in sympathovagal balance during graded orthostatic tilt.
Circulation 90, 1826-1831.
40
Nunan D, Sandercock GR, Brodie DA (2010). A quantitative systematic review of normal
values for short-term heart rate variability in healthy adults. Pacing Clin Electrophysiol 33,
1407-1417.
Perakakis P, Joffily M, Taylor M et al (2010). KARDIA: a Matlab software for the analysis of
cardiac interbeat intervals. Comput Methods Programs Biomed 98, 83-89.
Piccirillo G, Fimognari FL, Viola E et al (1995). Age-adjusted normal confidence intervals
for heart rate variability in healthy subjects during head-up tilt. Int J Cardiol 50, 117-124.
Porta A, Tobaldini E, Guzzetti S et al (2007). Assessment of cardiac autonomic modulation
during graded head-up tilt by symbolic analysis of heart rate variability. Am J Physiol Heart
Circ Physiol 293, H702-708.
Rahman F, Pechnik S, Gross D et al (2011). Low frequency power of heart rate variability
reflects baroreflex function, not cardiac sympathetic innervation. Clin Auton Res 21, 133-141.
Ramos PS, Araujo CG (2010). Lower cardiac vagal tone in non-obese healthy men with
unfavorable anthropometric characteristics. Clinics (Sao Paulo) 65, 45-51.
Reyes del Paso GA, Langewitz W, Mulder LJ et al (2013). The utility of low frequency heart
rate variability as an index of sympathetic cardiac tone: a review with emphasis on a
reanalysis of previous studies. Psychophysiology 50, 477-487.
SBC (2010). [VI Brazilian Guidelines on Hypertension]. Arq Bras Cardiol 95(1 Suppl), 1-51.
Su TC, Lin LY, Baker D et al (2008). Elevated blood pressure, decreased heart rate variability
and incomplete blood pressure recovery after a 12-hour night shift work. J Occup Health 50,
380-386.
Task Force (1996). Heart rate variability: standards of measurement, physiological
interpretation and clinical use. Task Force of the European Society of Cardiology and the
North American Society of Pacing and Electrophysiology. Circulation 93,1043-1065.
Thayer JF, Lane RD (2007). The role of vagal function in the risk for cardiovascular disease
and mortality. Biol Psychol 74, 224-242.
Thayer JF, Yamamoto SS, Brosschot JF (2010). The relationship of autonomic imbalance,
heart rate variability and cardiovascular disease risk factors. Int J Cardiol 141, 122-131.
Togo F, Takahashi M (2009). Heart rate variability in occupational health - a systematic
review. Ind Health 47, 589-602.
Van Amelsvoort LG, Schouten EG, Maan AC et al (2000). Occupational determinants of
heart rate variability. Int Arch Occup Environ Health 73, 255-262.
41
Weise F, Heydenreich F, Runge U (1987). Contributions of sympathetic and vagal
mechanisms to the genesis of heart rate fluctuations during orthostatic load: a spectral
analysis. J Auton Nerv Syst 21, 127-134.
WHO (2004). Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for
policy and intervention strategies. Lancet 363, 157-163.
WHO (2011). Waist circumference and waist–hip ratio: report of a WHO expert consultation.
World Health Organ Tech Rep Ser.
Xhyheri B, Manfrini O, Mazzolini M et al (2012). Heart rate variability today. Prog
Cardiovasc Dis 55, 321-331.
7. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Fatores de risco cardiovasculares, como obesidade e pressão arterial elevada, foram
encontrados em trabalhadores de turno e tais fatores mostraram-se associados com os
componentes da variabilidade da frequência cardíaca, em especial com a redução dos
componentes parassimpáticos.
Estes achados refletem a importância de uma rotina de atendimento à saúde dos
trabalhadores de turno, visto que as condições de trabalho podem levar ao desenvolvimento
de alterações clínicas, antropométricas, de composição corporal e cardíacas que aumentam o
risco para a ocorrência de doenças cardiovasculares.
Estudos futuros deverão focar mais especificamente nas condições de trabalho desses
trabalhadores de turno, como carga de trabalho, estresse, exposição a partículas, poluentes,
etc... para saber se o que está aumento o risco de doenças cardiovasculares é somente o fato
do trabalhador estar submetido a alteração do seu ritmo circadiano ou se outros fatores
também contribuem para a desregulação de sua saúde.
42
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1.
Berntson GG, Quigley KS, Lozano D. Cardiovascular Psychophysiology. In:
Cacioppo JT, Tassinary LG, Berntson GG, editors. Handbook of Psychophysiology. 3 ed.
Cambridge, UK: Cambridge University Press; 2007. p. 182-210.
2.
McArdle WD, Katch FI, Katch VL. Regulação e integração cardiovasculares.
Fisiologia do exercício. Rio de Janeiro: Guanabara; 1998. p. 273-5.
3.
Sztajzel J. Heart rate variability: a noninvasive electrocardiographic method to
measure the autonomic nervous system. Swiss Med Wkly. 2004;134(35-36):514-22.
4.
Task Force. Heart rate variability: standards of measurement, physiological
interpretation and clinical use. Task Force of the European Society of Cardiology and the
North American Society of Pacing and Electrophysiology. Circulation. 1996;93(5):1043-65.
5.
Xhyheri B, Manfrini O, Mazzolini M, Pizzi C, Bugiardini R. Heart rate variability
today. Prog Cardiovasc Dis. 2012;55(3):321-31.
6.
Thayer JF, Lane RD. The role of vagal function in the risk for cardiovascular disease
and mortality. Biol Psychol. 2007;74(2):224-42.
7.
Kop WJ, Stein PK, Tracy RP, Barzilay JI, Schulz R, Gottdiener JS. Autonomic
nervous system dysfunction and inflammation contribute to the increased cardiovascular
mortality risk associated with depression. Psychosom Med. 2010;72(7):626-35.
8.
Moak JP, Goldstein DS, Eldadah BA, Saleem A, Holmes C, Pechnik S, et al. Supine
low-frequency power of heart rate variability reflects baroreflex function, not cardiac
sympathetic innervation. Heart Rhythm. 2007;4(12):1523-9.
9.
Rahman F, Pechnik S, Gross D, Sewell L, Goldstein DS. Low frequency power of
heart rate variability reflects baroreflex function, not cardiac sympathetic innervation. Clin
Auton Res. 2011;21(3):133-41.
10.
Goldstein DS, Bentho O, Park MY, Sharabi Y. Low-frequency power of heart rate
variability is not a measure of cardiac sympathetic tone but may be a measure of modulation
of cardiac autonomic outflows by baroreflexes. Exp Physiol. 2011;96(12):1255-61.
11.
Reyes del Paso GA, Langewitz W, Mulder LJ, van Roon A, Duschek S. The utility of
low frequency heart rate variability as an index of sympathetic cardiac tone: a review with
emphasis on a reanalysis of previous studies. Psychophysiology. 2013;50(5):477-87.
12.
Chen G, Hsio, TJ, Lo, HM, Kuo, CD. Abdominal obesity is associated with autonomic
nervous derangement in healthy Asian obese subjects. Clinical Nutrition. 2008;27(2):212-7.
13.
Alyan O, Kacmaz F, Ozdemir O, Maden O, Topaloglu S, Ozbakir C, et al. Effects of
cigarette smoking on heart rate variability and plasma N-terminal pro-B-type natriuretic
peptide in healthy subjects: is there the relationship between both markers? Ann Noninvasive
Electrocardiol. 2008;13(2):137-44.
14.
Bonora E. The metabolic syndrome and cardiovascular disease. Ann Med.
2006;38(1):64-80.
43
15.
Cornier MA, Despres JP, Davis N, Grossniklaus DA, Klein S, Lamarche B, et al.
Assessing adiposity: a scientific statement from the American Heart Association. Circulation.
2011;124(18):1996-2019.
16.
Abbasi F, Blasey C, Reaven GM. Cardiometabolic risk factors and obesity: does it
matter whether BMI or waist circumference is the index of obesity? Am J Clin Nutr.
2013;98(3):637-40.
17.
Keimling M, Renehan AG, Behrens G, Fischer B, Hollenbeck AR, Cross AJ, et al.
Comparison of associations of body mass index, abdominal adiposity, and risk of colorectal
cancer in a large prospective cohort study. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev.
2013;22(8):1383-94.
18.
Stabe C, Vasques AC, Lima MM, Tambascia MA, Pareja JC, Yamanaka A, et al.
Neck circumference as a simple tool for identifying the metabolic syndrome and insulin
resistance: results from the Brazilian Metabolic Syndrome Study. Clin Endocrinol (Oxf).
2013;78(6):874-81.
19.
Zhou JY, Ge H, Zhu MF, Wang LJ, Chen L, Tan YZ, et al. Neck circumference as an
independent predictive contributor to cardio-metabolic syndrome. Cardiovasc Diabetol.
2013;12:76.
20.
Goodson NJ, Smith BH, Hocking LJ, McGilchrist MM, Dominiczak AF, Morris A, et
al. Cardiovascular risk factors associated with the metabolic syndrome are more prevalent in
people reporting chronic pain: Results from a cross-sectional general population study. Pain.
2013;154(9):1595-602.
21.
Wakabayashi I. Necessity of both waist circumference and waist-to-height ratio for
better evaluation of central obesity. Metab Syndr Relat Disord. 2013;11(3):189-94.
22.
Bluher S, Molz E, Wiegand S, Otto KP, Sergeyev E, Tuschy S, et al. Body Mass
Index, Waist Circumference, and Waist-to-Height Ratio as Predictors of Cardiometabolic
Risk in Childhood Obesity Depending on Pubertal Development. J Clin Endocrinol Metab.
2013;98(8):3384-93.
23.
Borel AL, Monneret D, Tamisier R, Baguet JP, Faure P, Levy P, et al. The severity of
nocturnal hypoxia but not abdominal adiposity is associated with insulin resistance in nonobese men with sleep apnea. PLoS One. 2013;8(8):e71000.
24.
Murabito JM, Massaro JM, Clifford B, Hoffmann U, Fox CS. Depressive symptoms
are associated with visceral adiposity in a community-based sample of middle-aged women
and men. Obesity (Silver Spring). 2013;21(8):1713-9.
25.
Laitinen T, Lindstrom J, Eriksson J, Ilanne-Parikka P, Aunola S, KeinanenKiukaanniemi S, et al. Cardiovascular autonomic dysfunction is associated with central
obesity in persons with impaired glucose tolerance. Diabet Med. 2011;28(6):699-704.
26.
Peltier AC, Bagai K, Artibee K, Diedrich A, Garland E, Elasy T, et al. Effect of mild
hyperglycemia on autonomic function in obstructive sleep apnea. Clin Auton Res.
2012;22(1):1-8.
27.
Grassi G, Seravalle G, Dell'Oro R, Turri C, Bolla GB, Mancia G. Adrenergic and
reflex abnormalities in obesity-related hypertension. Hypertension. 2000;36(4):538-42.
44
28.
Koskinen T, Kahonen M, Jula A, Mattsson N, Laitinen T, Keltikangas-Jarvinen L, et
al. Metabolic syndrome and short-term heart rate variability in young adults. The
cardiovascular risk in young Finns study. Diabet Med. 2009;26(4):354-61.
29.
Ramos PS, Araujo CG. Lower cardiac vagal tone in non-obese healthy men with
unfavorable anthropometric characteristics. Clinics (Sao Paulo). 2010;65(1):45-51.
30.
Cambri LT, Fronchetti L, De-Oliveira FR, Gevaerd MS. Variabilidade da frequência
cardíaca e controle metabólico. Arq Sanny Pesq Saúde. 2008;1(1):72-82.
31.
Tufik S, Santos-Silva R, Taddei JA, Bittencourt LR. Obstructive sleep apnea
syndrome in the Sao Paulo Epidemiologic Sleep Study. Sleep Med. 2010;11(5):441-6.
32.
Ludovic GPMA, Schouten EG, Maan AC, Swenne KA, Kok FJ. 24-hour heart rate
variability in shift workers: impact of shift schedule. J Occup Health. 2001;43(1):32-8.
33.
Hirota T, Fukada Y. Resetting mechanism of central and peripheral circadian clocks in
mammals. Zoolog Sci. 2004;21(4):359-68.
34.
Kivimaki M, Batty GD, Hublin C. Shift work as a risk factor for future type 2
diabetes: evidence, mechanisms, implications, and future research directions. PLoS Med.
2011;8(12):e1001138.
35.
Koeppen BM, Stanton BA. Fisiologia. 6ª ed. Rio de Janeiro: Elsevier; 2009.
36.
Brownley KA, Hurwitz BE, Schneiderman N. Handbook of Psychopysiology. ed a,
editor: Cambridge University Press; 2000.
37.
Pumprla J, Howorka K, Groves D, Chester M, Nolan J. Functional assessment of heart
rate variability: physiological basis and practical applications. Int J Cardiol. 2002;84(1):1-14.
38.
Eckberg DL. Human sinus arrhythmia as an index of vagal cardiac outflow. J Appl
Physiol Respir Environ Exerc Physiol. 1983;54(4):961-6.
39.
Guyton AC, Hall JE. Tratado de Fisiologia Médica. 11ª ed. Rio de Janeiro: Elsevier;
2006.
40.
Karason K, Molgaard H, Wikstrand J, Sjostrom L. Heart rate variability in obesity and
the effect of weight loss. Am J Cardiol. 1999;83(8):1242-7.
41.
Hayano J, Yasuma F. Hypothesis: respiratory sinus arrhythmia is an intrinsic resting
function of cardiopulmonary system. Cardiovasc Res. 2003;58(1):1-9.
42.
Barantke M, Krauss T, Ortak J, Lieb W, Reppel M, Burgdorf C, et al. Effects of
gender and aging on differential autonomic responses to orthostatic maneuvers. J Cardiovasc
Electrophysiol. 2008;19(12):1296-303.
43.
Piccirillo G, Fimognari FL, Viola E, Marigliano V. Age-adjusted normal confidence
intervals for heart rate variability in healthy subjects during head-up tilt. Int J Cardiol.
1995;50(2):117-24.
44.
Montano N, Ruscone TG, Porta A, Lombardi F, Pagani M, Malliani A. Power
spectrum analysis of heart rate variability to assess the changes in sympathovagal balance
during graded orthostatic tilt. Circulation. 1994;90(4):1826-31.
45
45.
Chang LR, Lin YH, Kuo TB, Wu Chang HC, Liu CM, Liu CC, et al. Autonomic
modulation and health-related quality of life among schizophrenic patients treated with nonintensive case management. PLoS One. 2011;6(11):e26378.
46.
Tsuji H, Larson MG, Venditti FJ, Jr., Manders ES, Evans JC, Feldman CL, et al.
Impact of reduced heart rate variability on risk for cardiac events. The Framingham Heart
Study. Circulation. 1996;94(11):2850-5.
47.
Singh JP, Larson MG, Tsuji H, Evans JC, O'Donnell CJ, Levy D. Reduced heart rate
variability and new-onset hypertension: insights into pathogenesis of hypertension: the
Framingham Heart Study. Hypertension. 1998;32(2):293-7.
48.
Khoo MC. Model-based studies of autonomic and metabolic dysfunction in sleep
apnea. Adv Exp Med Biol. 2010;669:275-9.
49.
Jarczok MN, Li J, Mauss D, Fischer JE, Thayer JF. Heart rate variability is associated
with glycemic status after controlling for components of the metabolic syndrome. Int J
Cardiol. 2013;167(3):855-61.
50.
Liao D, Sloan RP, Cascio WE, Folsom AR, Liese AD, Evans GW, et al. Multiple
metabolic syndrome is associated with lower heart rate variability. The Atherosclerosis Risk
in Communities Study. Diabetes Care. 1998;21(12):2116-22.
51.
Soares-Miranda L, Sandercock G, Vale S, Santos R, Abreu S, Moreira C, et al.
Metabolic syndrome, physical activity and cardiac autonomic function. Diabetes Metab Res
Rev. 2012;28(4):363-9.
52.
Carnethon MR, Prineas RJ, Temprosa M, Zhang ZM, Uwaifo G, Molitch ME. The
association among autonomic nervous system function, incident diabetes, and intervention
arm in the Diabetes Prevention Program. Diabetes Care. 2006;29(4):914-9.
53.
Kuk JL, Katzmarzyk PT, Nichaman MZ, Church TS, Blair SN, Ross R. Visceral fat is
an independent predictor of all-cause mortality in men. Obesity (Silver Spring).
2006;14(2):336-41.
54.
Janssen I, Katzmarzyk PT, Ross R. Waist circumference and not body mass index
explains obesity-related health risk. Am J Clin Nutr. 2004;79(3):379-84.
55.
Windham BG, Fumagalli S, Ble A, Sollers JJ, Thayer JF, Najjar SS, et al. The
Relationship between Heart Rate Variability and Adiposity Differs for Central and Overall
Adiposity. J Obes. 2012;2012:149516.
56.
Andrew ME, Shengqiao L, Wactawski-Wende J, Dorn JP, Mnatsakanova A, Charles
LE, et al. Adiposity, muscle, and physical activity: predictors of perturbations in heart rate
variability. Am J Hum Biol. 2013;25(3):370-7.
57.
Ferrante FA. Análise dos índices de variabilidade da frequência cardíaca em jovens
obesos: Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" 2010.
58.
Soares-Miranda L, Alves AJ, Vale S, Aires L, Santos R, Oliveira J, et al. Central fat
influences cardiac autonomic function in obese and overweight girls. Pediatr Cardiol.
2011;32(7):924-8.
46
59.
Ancona MC, Scodeler NF, Guidi RM, Paschoal MA. Variabilidade da frequência
cardíaca em crianças eutróficas e obesas nas posições supina e bípede. Rev Ciênc Méd
2009;18(2):69-79.
60.
Poliakova N, Despres JP, Bergeron J, Almeras N, Tremblay A, Poirier P. Influence of
obesity indices, metabolic parameters and age on cardiac autonomic function in abdominally
obese men. Metabolism. 2012;61(9):1270-9.
61.
Nagashima J, Musha H, Takada H, Takagi K, Mita T, Mochida T, et al. Three-month
exercise and weight loss program improves heart rate recovery in obese persons along with
cardiopulmonary function. J Cardiol. 2010;56(1):79-84.
62.
Brinkworth GD, Noakes M, Buckley JD, Clifton PM. Weight loss improves heart rate
recovery in overweight and obese men with features of the metabolic syndrome. Am Heart J.
2006;152(4):693 e1-6.
63.
Preis SR, Massaro JM, Hoffmann U, D'Agostino RB, Sr., Levy D, Robins SJ, et al.
Neck circumference as a novel measure of cardiometabolic risk: the Framingham Heart study.
J Clin Endocrinol Metab. 2010;95(8):3701-10.
64.
Ballentine HM. Relating heart rate variability, urinary catecholamines, and baseline
fitness to respiratory distress index and severity of disease in obstructive sleep apnea patients.
. Blacksburg: Faculty of Virginia Tech; 2001.
65.
Ishii N, Dakeishi M, Sasaki M, Iwata T, Murata K. Cardiac autonomic imbalance in
female nurses with shift work. Auton Neurosci. 2005;122(1-2):94-9.
66.
Van Amelsvoort LG, Schouten EG, Maan AC, Swenne CA, Kok FJ. Occupational
determinants of heart rate variability. Int Arch Occup Environ Health. 2000;73(4):255-62.
67.
Su TC, Lin LY, Baker D, Schnall PL, Chen MF, Hwang WC, et al. Elevated blood
pressure, decreased heart rate variability and incomplete blood pressure recovery after a 12hour night shift work. J Occup Health. 2008;50(5):380-6.
68.
Mitani S, Fujita M, Shirakawa T. Circadian variation of cardiac autonomic nervous
profile is affected in Japanese ambulance men with a working system of 24-h shifts. Int Arch
Occup Environ Health. 2006;79(1):27-32.
69.
Malmberg B, Persson R, Flisberg P, Orbaek P. Heart rate variability changes in
physicians working on night call. Int Arch Occup Environ Health. 2011;84(3):293-301.
70.
Furlan R, Barbic F, Piazza S, Tinelli M, Seghizzi P, Malliani A. Modifications of
cardiac autonomic profile associated with a shift schedule of work. Circulation.
2000;102(16):1912-6.
71.
Chung MH, Kuo TB, Hsu N, Chu H, Chou KR, Yang CC. Sleep and autonomic
nervous system changes - enhanced cardiac sympathetic modulations during sleep in
permanent night shift nurses. Scand J Work Environ Health. 2009;35(3):180-7.
72.
Ito H, Nozaki M, Maruyama T, Kaji Y, Tsuda Y. Shift work modifies the circadian
patterns of heart rate variability in nurses. Int J Cardiol. 2001;79(2-3):231-6.
73.
SBC. [VI Brazilian Guidelines on Hypertension]. Arq Bras Cardiol. 2010;95(1
Suppl):1-51.
47
74.
Fontanive R, Paula TP, Peres WAF. Avaliação da composição corporal de adultos. In:
Duarte ACG, editor. Avaliação Nutricional: Aspectos clínicos e laboratoriais 1ed. São Paulo:
Atheneu; 2007. p. 40-63.
75.
WHO. Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for
policy and intervention strategies. Lancet. 2004;363(9403):157-63.
76.
IDF. [VI Brazilian Guidelines on Hypertension]. Arq Bras Cardiol. 2006;95(1
Suppl):1-51.
77.
WHO. Obesity: preventing and managing the global epidemic. Report of a WHO
consultation. World Health Organ Tech Rep Ser. 2000;894:i-xii, 1-253.
78.
Browning LM, Hsieh SD, Ashwell M. A systematic review of waist-to-height ratio as
a screening tool for the prediction of cardiovascular disease and diabetes: 0.5 could be a
suitable global boundary value. Nutr Res Rev. 2010;23(2):247-69.
79.
Laakso M, Matilainen V, Keinanen-Kiukaanniemi S. Association of neck
circumference with insulin resistance-related factors. Int J Obes Relat Metab Disord.
2002;26(6):873-5.
80.
Ben-Noun L, Sohar E, Laor A. Neck circumference as a simple screening measure for
identifying overweight and obese patients. Obes Res. 2001;9(8):470-7.
81.
Lohman TG. Advances in body composition assessment: current issues in exercises
science. Illinois: Human Kinet Publisher; 1992.
82.
Carvalho JLA, Rocha AF, NASCIMENTO FAO, SOUZA NETO J, JUNQUEIRA JR
LF, editors. Development of a Matlab software for analysis of heart rate variability. 6th
International Conference on Signal Processing; 2002; Beijing, China, Institute of Electrical
and Electronics Engineers.
83.
Perakakis P, Joffily M, Taylor M, Guerra P, Vila J. KARDIA: a Matlab software for
the analysis of cardiac interbeat intervals. Comput Methods Programs Biomed.
2010;98(1):83-9.
84.
Godoy MF, Takakura IT, Correa PR. Relevância da análise do comportamento
dinâmico não-linear (Teoria do Caos) como elemento prognóstico de morbidade e
mortalidade em pacientes submetidos à cirurgia de revascularização miocárdica. Arq Ciênc
Saúde. 2005;12(4):167-71.
85.
Nunan D, Sandercock GR, Brodie DA. A quantitative systematic review of normal
values for short-term heart rate variability in healthy adults. Pacing Clin Electrophysiol.
2010;33(11):1407-17.
48
ANEXO I: TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E ESCLARECIDO
Título: Avaliação de Variáveis Cardíacas, Antropométricas e Psicológicas em Trabalhadores
de Turno.
Convidamos você a participar como voluntário de um estudo que propõe avaliar se as
medidas corporais e as psicológicas influenciam na função do coração de trabalhadores de
turno e não turno. Este estudo será realizado no Laboratório de Cardiometabolismo da Escola
de Medicina da Universidade Federal de Ouro Preto, Campus Morro do Cruzeiro, sob a
coordenação da Profª Drª Gabriela Guerra Leal de Souza.
Você deverá preencher alguns questionários que avaliarão algumas características
psicológicas, em seguida passará por uma avaliação nutricional que englobará a aferição de
seu peso, altura, percentual de gordura corporal e circunferências do abdomen, quadril e
pescoço. A última etapa consistirá do registro do eletrocardiograma, exame utilizado para
analisar o ritmo do seu coração. Para realização deste exame, serão colocados 4 sensores nos
seus pulsos e tornozelos e 6 no tórax, próximos ao coração. Você deverá permanecer 6
minutos sem se movimentar, sendo 3 minutos deitado e 3 minutos em pé. A duração total dos
procedimentos será de aproximadamente 1 hora. Visto que o estudo se trata de uma pesquisa
com seres humanos, inconvenientes como necessidade de deslocamento até o local de
realização dos exames, consequências da manutenção de jejum de 8h, constrangimento no
preenchimento dos questionários, incômodo por estar utilizando o seu dia de folga de
trabalho, defeitos ou falhas nos equipamentos, cancelamento do convênio UFOP/VALE,
poderão vir ocorrer, sendo considerados os critérios para que os pesquisadores realizem a
suspensão do sujeito e/ou interrupção da pesquisa. Entretanto, em todas as etapas haverão
profissionais capacitados a fim de minimizar esses inconvenientes.
Todos os seus questionários, dados nutricionais e do eletrocardiograma não serão
nominais e sim numerados para que seja garatindo o anonimato e a confidencialidade. Os
dados ficarão armazenados em computadores do Laboratório de Cardiometabolismo, que
possuem senhas inviabilizando assim, o acesso de terceiros aos seus dados. Seus dados
ficarão armazenados durante todo o período de duração da pesquisa até a publicação dos
resultados, sob responsabilidade do professor Raimundo Marques do Nascimento Neto,
coordenador do laboratório de Cardiometabolismo, e da professora Gabriela Guerra Leal de
Souza, coordenadora dessa pesquisa.
49
Os achados deste estudo contribuirão para o melhor entendimento da influência do
turno de trabalho na função cardíaca, nutricional e na saúde mental. Desta forma, será
possível, no futuro, utilizar intervenções terapêuticas específicas para tratar os fatores de risco
relacionados ao trabalho de turno.
Sua participação na pesquisa é voluntária e você estará livre para interrompê-la a
qualquer momento, sem que isto lhe prejudique. Em qualquer etapa do estudo você poderá ter
acesso à professora e pesquisadora responsável pelo projeto, por telefone (31) 3559-1282, email: [email protected] ou ainda pessoalmente no ICEB I, sala 14, no Campus do Morro
do Cruzeiro da Universidade Federal de Ouro Preto. Se você tiver alguma consideração ou
dúvida sobre a ética desta pesquisa, poderá entrar em contato pessoalmente com o Comitê de
Ética em Pesquisa (CEP), localizado na Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PROPP),
ICEB II, Campus do Morro do Cruzeiro, Universidade Federal de Ouro Preto, por telefone
(31) 3559-1368 ou e-mail: [email protected].
Acredito ter sido suficientemente informado a respeito do estudo acima citado. Ficou
claro para mim quais serão os procedimentos a serem realizados e garantia de proteção e
sigilo dos meus dados individuais. Concordo voluntariamente em participar deste estudo e
concedo para fins científicos, os direitos sobre os meus dados coletados. Poderei retirar o meu
consentimento a qualquer momento, antes ou durante o mesmo, sem penalidade ou prejuízos
de qualquer espécie.
Ouro Preto, ____ de _____________ de 20____.
VOLUNTÁRIO
PESQUISADOR
Nome
Nome
Assinatura
Assinatura
50
ANEXO II: CARTA DE APROVAÇÃO DO PROJETO PELO COMITÊ DE ÉTICA.
51