Análise da regulação autonômica cardiovascular por modelamento MVAR de variáveis fisiológicas não invasivamente amostradas

Abstract

A regulação cardiovascular de curto prazo mediada pelos ramos simpático e parassimpático do sistema nervoso autônomo tem sido investigada por modelagem multivariada autoregressiva (MVAR), tendo se sedimentado como uma poderosa ferramenta de análise nas pesquisas clínicas. Modelos MVAR empregam a frequência cardíaca (FC), a pressão arterial sistólica (PAS) e a forma de onda do fluxo respiratório (RESP). ECG (a partir do qual é obtido a série FC) e a atividade respiratória podem ser facilmente captados dos pacientes. No entanto, os métodos envolvidos na aquisição da PAS (batimento a batimento) dificultam a utilização dos modelos MVAR durante exames clínicos. Estudos recentes mostram uma correlação inversa entre o tempo de trânsito da onda de pulso (PWTT) e as flutuações da PAS. PWTT é o intervalo de tempo decorrido entre a onda R do ECG e a base da onda de pulso captada com fotopletismografia no mesmo ciclo cardíaco. Este trabalho investiga a viabilidade do uso do inverso da série PWTT (IPWTT) como uma alternativa para medidas invasivas de PAS em modelagem MVAR da regulação cardiovascular. Para isso, as séries FC, RESP e IPWTT amostradas de voluntários durante alterações posturais e bloqueio autônomico foram aplicadas a modelos MVAR. Os resultados obtidos mostram que a série IPWTT pode ser utilizada em substituição das medições de PAS, a fim de superar as dificuldades práticas relacionadas com a amostragem contínua da PAS durante os exames clínicos. Isto abre a perspectiva de ampla utilização de modelagem MVAR para avaliação da função autonômica em exames clínicos de rotina, possibilitando uma melhor caracterização da enfermidade ou condição física do indivíduo. <br>

Abstract : Short-term cardiovascular regulation mediated by the sympathetic and parasympathetic branches of the autonomic nervous system has been investigated by multivariate autoregressive (MVAR) modeling, providing insightful analysis. MVAR models employ heart rate (HR), systolic blood pressure (SBP) and respiratory waveforms. ECG (from which HR series is obtained) and respiratory flow waveform (RFW) can be easily sampled from the patients. Nevertheless, the available methods for acquisition of beat-to-beat SBP measurements during exams hamper the wider use of MVAR models in clinical research. Recent studies show an inverse correlation between pulse wave transit time (PWTT) series and SBP fluctuations. PWTT is the time interval between the ECG R-wave peak and photoplethysmography waveform (PPG) base point within the same cardiac cycle. This work investigates the feasibility of using inverse PWTT (IPWTT) series as an alternative input to SBP for MVAR modeling of the cardiovascular regulation. For that, HR, RFW and IPWTT series acquired from volunteers during postural changes and autonomic blockade were used applied to MVAR models. Obtained results show that IPWTT series can be used in place of SBP measurements in order to overcome practical difficulties related to the continuous sampling of the SPB during clinical exams. This opens the prospect of widespread use of MVAR modeling for assessment of autonomic function in clinical routine, allowing a better characterization of disease or physical condition of the individual.