O coração não é um metrônomo e os batimentos cardíacos não possuem a regularidade de um relógio. Assim, alterações periódicas e não periódicas da freqüência cardíaca (FC), definida como variabilidade da freqüência cardíaca (VFC), são normais e esperadas em indivíduos saudáveis.

As alterações ocorrem secundariamente à respiração, estresse físico e mental, exercício, alterações hemodinâmicas e metabólicas, etc. e são moduladas, principalmente, pelo sistema nervoso autônomo, com o parassimpático diminuindo a FC e aumentando a VFC e o simpático aumentando a FC e diminuindo a VFC. A VFC pode ser determinada durante registros eletrocardiográficos de curta duração e, nestes casos, geralmente em associação com testes provocativos (manobras respiratórias, testes posturais, exercício isométrico e dinâmico, estimulação carotídea, provas farmacológicas, etc.) ou, mais freqüentemente, durante monitorização eletrocardiográfica ambulatorial (Holter de 24 horas).

Análise da VFC

Várias medidas de análise, agrupadas em métodos lineares e métodos não lineares, podem ser utilizadas para avaliação da VFC (Figura abaixo). Os métodos não lineares baseiam-se na teoria do caos (fenômenos altamente irregulares, mas não ao acaso) e como são bastante complexos e encontram-se ainda em investigação, não serão aqui abordados. Quanto aos métodos lineares, existem basicamente dois tipos de análise da VFC: análise no domínio do tempo e análise no domínio da freqüência.

Métodos de avaliação da Variabilidade da Freqüência Cardíaca

1. Métodos lineares:

a) Domínio do Tempo

    a1) Análise de índices estatísticos

Baseados em intervalos RR, individualmente

          - SDNN

          - SDANN

          - SDNN index

Baseados em intervalos RR adjacentes

          - pNN50

          - rMSSD

    a2) Análise de índices geométricos

          - Índice triangular

          - Plotagem de Lorenz

    a3) Outros

          - Índices de turbulência

b) Domínio da Freqüência

    b1) Transformação de Fourier

    b2) Autoregressão

2. Métodos não lineares:

           - Dimensão fractal

           - Entropia

           - Expoentes de Lyapunov

Os índices de VFC calculados por meio de métodos estatísticos podem ser divididos em duas categorias: índices baseados na medida dos intervalos RR individualmente (SDNN, SDANN e SDNN index) e índices baseados na comparação entre dois intervalos RR adjacentes (pNN50 e rMSSD). Como a estimulação parassimpática resulta numa resposta rápida e de curta duração, fazendo-se notar já no primeiro ou segundo batimentos subsequentes, índices baseados na comparação entre a duração de dois ciclos adjacentes, como pNN50 (percentagem de intervalos RR adjacentes com diferença de duração superior a 50 milisegundos) e rMSSD (raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre intervalos RR normais adjacentes, expressa em milisegundos, ou seja, o desvio-padrão das diferenças entre intervalos RR normais adjacentes) refletem predominantemente o tônus vagal.

A estimulação simpática, por sua vez, tarda alguns segundos para se manifestar. Após período latente de cerca 5 segundos, a freqüência cardíaca vai aumentando gradativamente até atingir um estado estável após 20 a 30 segundos.

Desta forma, índices baseados na medida dos intervalos RR individualmente, como SDNN (desvio-padrão da média de todos os intervalos RR normais, expresso em milisegundos), SDANN (desvio-padrão das médias dos intervalos RR normais a cada 5 minutos, expresso em milisegundos) e SDNN index (média dos desvios-padrão dos intervalos RR normais a cada 5 minutos, expressa em milisegundos) representam a variabilidade global e refletem a atividade de ambos, parassimpático e simpático.

Abaixo exemplificamos, de maneira simplificada, como calcular os índices de VFC no domínio do tempo.

SDNN = desvio-padrão da média de todos os intervalos RR normais, em gravação de 24 horas, expresso em ms. Neste exemplo simbólico e abreviado, a média equivale a 846 ms e o desvio-padrão (ou SDNN) a 107 ms. Em termos simples, desvio-padrão é um modo de representar a dispersão dos valores ao redor da média. Para distribuições Gaussianas, permite inferir que aproximadamente 68% dos valores situam-se entre menos um e mais um desvios-padrão (entre 739 e 953 ms, no caso acima), 95% entre dois desvios-padrão e 99% entre três desvios-padrão.

SDANN = desvio-padrão das médias dos intervalos RR normais a cada 5 minutos, em gravação de 24 horas, expresso em ms. Neste exemplo, a média dos 6 segmentos de 5 minutos cada equivale a 846 ms e o desvio-padrão destas médias (ou SDANN) a 103 ms. Por se tratar de desvio-padrão de um valor médio obtido a partir de outras médias, seu valor é sempre inferior ao do SDNN em períodos longos de monitorização.

SDNN index = média dos desvios-padrão dos intervalos RR normais a cada 5 minutos, expresso em ms. Neste exemplo equivale a 47 ms. Seu valor geralmente é inferior ao do SDNN e SDANN.

Este problema pode também ser contornado por meio do emprego de métodos geométricos que utilizam a sequência de intervalos RR normais para construir uma forma geométrica, habitualmente através do histograma de densidade ou de um mapa de coordenadas cartesianas, deles extraindo os índices de análise da VFC. 

O índice geométrico mais utilizado é o índice triangular, calculado a partir da construção do histograma dos intervalos RR normais, o qual mostra no eixo horizontal todos os possíveis valores dos intervalos RR obtidos geralmente com uma frequência de amostragem de 128 Hz - equivalente a uma diferença de aproximadamente 8 ms (1/128) entre os valores medidos – e, no eixo vertical, a frequência com que cada um deles ocorreu. Considerando-se que a união dos pontos das colunas do histograma forma uma figura semelhante a um triângulo e que a largura da base deste triângulo expressa a variabilidade dos intervalos RR, um índice de VFC pode ser facilmente calculado a partir de regras geométricas simples, levando-se em conta a área e a altura do triângulo. A altura h corresponde ao número de intervalos RR com frequência modal, ou seja, aquele que apareceu mais vezes, ao passo que a área A corresponde ao número total de intervalos RR utilizados para construí-la. Assim, o índice triangular da VFC (correspondente à base do triângulo) é obtido dividindo-se o número total de intervalos RR pela frequência modal dos mesmos (A/h). 

Conforme pode ser observado na figura abaixo, os intervalos RR medidos de maneira incorreta, sejam aqueles muito mais curtos que os intervalos normais (geralmente correspondentes a artefatos ou a ondas T ou P apiculadas, computados como QRS normais), sejam aqueles muito mais longos que os intervalos corretamente medidos (geralmente por falha da análise computadorizada em identificar um ou mais complexos QRS normais), que certamente alteram os cálculos dos índices estatísticos, não interferem com o cálculo do índice triangular. Apesar da sua utilidade, particularmente em relação a registros eletrocardiográficos imperfeitos e da sua validação como importante preditor de morte súbita após o infarto do miocárdio (valores inferiores a 20-15), o índice triangular não é muito utilizado, pois são poucos os sistemas de Holter que possuem o software para a sua análise.

A VFC pode também ser avaliada por meio da plotagem de Lorenz (plotagem de Poincaré ou mapa de retorno), que nada mais é do que um mapa de pontos em coordenadas cartesianas, onde cada ponto é representado, no eixo horizontal X (abcissa), pelo intervalo RR normal precedente e, no eixo vertical Y (ordenada), pelo intervalo RR seguinte (Fig. 1). A plotagem de um número suficiente de intervalos RR em função do intervalo RR precedente, durante períodos longos de monitorização eletrocardiográfica, possibilita a criação de alguns padrões característicos, que são facilmente reconhecidos e que traduzem o comportamento da VFC (Fig. 2).

Como o comprimento é influenciado pelos valores extremos dos intervalos RR nas 24 horas, existe boa correlação do mesmo com os índices que traduzem a variabilidade global, simpática e parassimpática (SDNN e SDANN). Já a largura da plotagem, por depender fundamentalmente das diferenças entre os intervalos vizinhos, apresenta melhor correlação com os índices tradutores de variabilidade de curta duração, predominantemente parassimpática, ou seja, o rMSSD e o pNN50. Apesar destas características, a plotagem de Lorenz não é muito utilizada, pois são poucos os  sistemas comerciais de Holter que dispõem da mesma. Outra limitação do método é que ele não traz nenhuma informação sobre a densidade da plotagem, o que significa dizer que o número de pares de intervalos RR correspondentes ao mesmo ponto no mapa de coordenadas cartesianas não é conhecido. Desta maneira, é possível que traçados com diferenças significativas na VFC apresentem padrões semelhantes de plotagem de Lorenz.

Recentemente, a análise de flutuações na duração dos intervalos RR normais após uma extra-sístole ventricular (EV), baseado na expressão simples da arritmia sinusal ventriculofásica, denominada pelo grupo do Dr. Schmidt de Turbulência da Freqüência Cardíaca (TBC), mostrou-se útil na estratificação de risco de pacientes após o infarto agudo do miocárdio.

A TFC pode ser definida como a resposta fisiológica bifásica do nó sinusal após determinada EV isolada. Consiste de aceleração inicial da FC (diminuição nos intervalos RR) observada geralmente nos dois primeiros batimentos após a EV, seguida de desaceleração (aumento nos intervalos RR), que atinge o seu valor máximo por volta do 10º ciclo sinusal pós-EV. Os mecanismos responsáveis pela TFCainda não são bem conhecidos, mas acredita-se, que estejam relacionados ao baroreflexo autonômico. A TFC pode ser quantificada por meio de dois parâmetros numéricos, o início da turbulência (turbulence onset ou TO) e a inclinação da turbulência (turbulence slope ou TS), o primeiro analisando a fase de aceleração e o segundo a fase de desaceleração da FC.

Início da turbulência (TO) = diferença, em valores percentuais, entre a FC imediatamente após (média do dois primeiros batimentos, expressa em ms) e a FC imediatamente antes da EV (média dos dois últimos batimentos). Calculado por meio da seguinte fórmula:

sendo que RR2 e RR1 são os dois primeiros intervalos RR normais após a EV e RR-2 e RR-1, os dois primeiros intervalos RR normais que precedem a mesma. Vale ressaltar que valores negativos de TO indicam aceleração inicial do ritmo sinusal, enquanto valores positivos indicam desaceleração.

Este processo, denominado análise espectral, permite decompor o sinal eletrocardiográfico oriundo da série temporal (tacograma) em seus diferentes componentes de freqüência, ou seja, nas chamadas bandas de freqüências. Vale ressaltar que freqüência refere-se ao número de vezes que um determinado fenômeno (p. ex. onda sonora, corrente elétrica ou qualquer forma de onda cíclica) ocorre em relação ao tempo. Habitualmente, a unidade de freqüência utilizada é o Hertz (Hz), que equivale a um ciclo por segundo.

A figura 2 representa uma análise hipotética no domínio da freqüência. Neste exemplo extremamente simplificado, a variabilidade total resulta tão somente de três fenômenos ondulatórios distintos:

um componente de alta freqüência, equivalente a 0,25 Hz (15 ciclos/min = 15 ciclos/60seg = 0,25 ciclos/seg = 0,25 Hz), um componente de baixa freqüência, equivalente a 0,1 Hz (6 ciclos/min) e um componente de muito baixa freqüência, de 0,016 Hz (1 ciclo/min). A combinação destas três ondas senoidais gera um sinal ondulatório complexo que pode muito bem ser comparado ao sinal que se obtém quando a freqüência cardíaca é expressa em um gráfico temporal (tacograma), respeitando-se, obviamente, a simplicidade do exemplo em questão (figura 2b).

Finalmente, a figura 2c mostra o resultado da análise espectral realizada no sinal representado em 2b, ou seja, como uma eventual série temporal determinada por ciclos cardíacos sucessivos pode ser decomposta em seus componentes periódicos e como cada uma das freqüências que compõem a análise espectral pode ser quantificada em sua amplitude (magnitude). Ademais, o cálculo da área compreendida por cada faixa de freqüência (que é proporcional ao quadrado da amplitude do sinal original e, portanto, neste caso, expresso em ms²), permite separar a quantidade de variância (potência) atribuída a cada freqüência. 

Desta maneira, a participação individual de cada uma das divisões do sistema nervoso autônomo (simpático e parassimpático) em diferentes situações fisiológicas e patológicas, assim como sua relação com os principais sistemas que interferem com a VFC (sistemas respiratório, vasomotor, termoregulador, da renina-angiotensina e sistema nervoso central), podem ser melhor estudadas. Esta é, por sinal, a principal diferença da análise espectral em relação à análise no domínio do tempo, com esta última não conseguindo, de modo geral, diferenciar quais os ritmos ou oscilações dominantes que conferem à freqüência cardíaca sua variabilidade.

A medida dos componentes espectrais habitualmente é feita em valores absolutos de potência (ms²). Entretanto, os valores de HF e LF podem também ser expressos em unidades normalizadas (nu), representando o valor de cada um destes componentes em relação à potência total (TP) menos o componente de VLF. São calculados por meio das seguintes fórmulas: HF(nu) = HF/(TP – VLF) x100 e LF(nu) = LF/(TP – VLF) x100. Com isto, os efeitos das alterações na faixa de VLF sobre as outras duas de freqüências mais rápidas (LF e HF) são minimizados. Outra medida muito utilizada é a relação LF/HF, a qual pode fornecer informações úteis sobre balanço entre os sistemas simpático e parassimpático. Vale ressaltar ainda que, em virtude dos valores absolutos em ms² apresentarem grande variabilidade e assimetria de distribuição, a sua transformação logarítmica geralmente se faz necessária.

Correlação entre índices no domínio do tempo e freqüência:

Como as medidas de VFC nos dois domínios são expressões do mesmo fenômeno, algumas correlações entre índices do domínio do tempo e de freqüência têm sido demonstradas. Assim, o SDNN e o índice triangular, ao avaliarem a variabilidade total, apresentam boa correlação com a potência total da análise espectral. Por outro lado, o pNN50 e o rMSSD, por considerarem diferenças entre intervalos RR adjacentes, quantificando variações rápidas da freqüência cardíaca, correlacionam-se com o componente de alta freqüência do espectro de potência. SDANN com ULF e SDNN index com ambos VLF e LF são outros exemplos de correlações significativas (r > 0,90).

Variabilidade da freqüência cardíaca após infarto do miocárdico e na insuficiência cardíaca:

A análise espectral da VFC após infarto do miocárdio, quando medida em unidades absolutas (ms²), revela diminuição da potência total e de todos seus componentes individuais. Entretanto, quando HF e LF são calculados em unidades normalizadas, observa-se aumento de LF e diminuição de HF, denotando predomínio simpático e diminuição do tônus vagal, alterações estas que predispõem à instabilidade elétrica e morte súbita. Além disto, em gravações de 24 horas, os componentes ULF e VLF têm apresentado associação mais significativa com morte arrítmica e morte total do que os componentes HF e LF. Já nos pacientes com disfunção ventricular grave pós-IAM ocorre diminuição e não aumento do componente de baixa freqüência (LF), provavelmente por saturação dos impulsos simpáticos. Vale ressaltar que a análise da densidade do espectro de potência mede as flutuações no tônus autonômico (maior diferença entre ativação e inibição fisiológica) e não o balanço autonômico médio. Assim, tanto a inibição autonômica quanto a estimulação intensa e contínua são capazes de alterar a variabilidade da freqüência cardíaca.

Em pacientes com insuficiência cardíaca, também ocorre diminuição da potência total e dos componentes LF e HF, com aumento inicial da relação LF/HF. Entretanto, em etapas mais avançadas, à semelhança do que ocorre no pós-IAM com disfunção ventricular, observa-se diminuição da relação LF/HF, pois o aumento acentuado do tônus simpático não é capaz de gerar oscilações periódicas, “saturando” o sistema oscilador.