Arq Bras Cardiol Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia pBqkptnhQPjKKyxR8Rw8rrs S0066-782X2015000600004 S0066-782X2015000650032 00004 10.5935/abc.20150032 Original Articles Assessment of Autonomic Function by Phase Rectification of RRInterval Histogram Analysis in Chagas Disease Nasari Olivassé Junior 1 Benchimol-Barbosa Paulo Roberto 1 3 Pedrosa Roberto Coury 2 Nadal Jurandir 1 Universidade Federal do Rio de Janeiro COPPE Programa de Engenharia Biomédica Rio de Janeiro RJ Brazil Programa de Engenharia Biomédica – COPPE/UFRJ, Rio de Janeiro, RJ – Brazil Universidade Federal do Rio de Janeiro Universidade Federal do Rio de Janeiro Hospital Universitário Clementino Fraga Filho Rio de Janeiro RJ Brazil Hospital Universitário Clementino Fraga Filho – UFRJ, Rio de Janeiro, RJ – Brazil Universidade Federal do Rio de Janeiro Universidade Federal do Rio de Janeiro Hospital Universitário Pedro Ernesto Rio de Janeiro RJ Brazil Hospital Universitário Pedro Ernesto – UERJ, Rio de Janeiro, RJ – Brazil Universidade do Estado do Rio de Janeiro Mailing Address: Paulo Roberto Benchimol Barbosa, Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Boulevard Vinte e Oito de Setembro, 77. Térreo. Sala da Coordenadoria de Assistência Médica, Vila Izabel. Postal Code 20551-030, Rio de Janeiro, RJ – Brazil. E-mail: pbarbosa@cardiol.br, benchimol@globo.com

Author contributions

Conception and design of the research:Nasario-Junior O, Benchimol-Barbosa PR. Acquisition of data: Pedrosa RC. Analysis and interpretation of the data: Nasario-Junior O, Benchimol-Barbosa PR, Nadal J. Statistical analysis: Nasario-Junior O, Benchimol-Barbosa PR, Nadal J. Obtaining financing: Pedrosa RC, Nadal J. Writing of the manuscript: Nasario-Junior O, Benchimol-Barbosa PR, Pedrosa RC, Nadal J. Critical revision of the manuscript for intellectual content: Nasario-Junior O, Benchimol- Barbosa PR, Pedrosa RC, Nadal J. Supervision / as the major investigador:Nadal J.

Potential Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

 06 2015 14 04 2015 104 6 450 455 10 11 2014 24 01 2015 26 01 2015 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Background:

In chronic Chagas disease (ChD), impairment of cardiac autonomic function bears prognostic implications. Phase‑rectification of RR-interval series isolates the sympathetic, acceleration phase (AC) and parasympathetic, deceleration phase (DC) influences on cardiac autonomic modulation.

 Objective:

This study investigated heart rate variability (HRV) as a function of RR-interval to assess autonomic function in healthy and ChD subjects.

 Methods:

Control (n = 20) and ChD (n = 20) groups were studied. All underwent 60-min head-up tilt table test under ECG recording. Histogram of RR-interval series was calculated, with 100 ms class, ranging from 600–1100 ms. In each class, mean RR-intervals (MNN) and root-mean-squared difference (RMSNN) of consecutive normal RR-intervals that suited a particular class were calculated. Average of all RMSNN values in each class was analyzed as function of MNN, in the whole series (RMSNNT), and in AC (RMSNNAC) and DC (RMSNNDC) phases. Slopes of linear regression lines were compared between groups using Student t-test. Correlation coefficients were tested before comparisons. RMSNN was log-transformed. (α < 0.05).

 Results:

Correlation coefficient was significant in all regressions (p < 0.05). In the control group, RMSNNT, RMSNNAC, and RMSNNDCsignificantly increased linearly with MNN (p < 0.05). In ChD, only RMSNNAC showed significant increase as a function of MNN, whereas RMSNNT and RMSNNDC did not.

 Conclusion:

HRV increases in proportion with the RR-interval in healthy subjects. This behavior is lost in ChD, particularly in the DC phase, indicating cardiac vagal incompetence.

 Chagas Disease Chagas Cardiomyopathy Heart Rate Organ Dysfunction Scores Sympathetic Nervous System Charts Statistics as Topic Introduction

Chagas disease (ChD) is a major cause of cardiomyopathy in Latin America. It has been estimated that 8–11 million people are currently infected by Trypanosoma cruzi worldwide, potentially becoming a significant healthcare-related problem in Europe and in the United States due to migration 1,2. In chronic ChD, autonomic dysfunction has been associated with impairment of both parasympathetic and sympathetic limbs3-5, with prognostic implications6.

Heart rate variability (HRV) analysis is a powerful and simple method for assessing autonomic influence on the sinus node and risk stratification in many cardiac diseases7,8. On routine clinical assessment, parameters in time domain are usually estimated during a predefined time sequence of normal-to-normal RR-intervals . Among the parameters usually employed, root-mean-squared difference (RMSNN) is particularly useful, as it expresses the amount of energy associated with data variability7. However, none of these indexes distinguish between vagal and sympathetic effects.

Recently, an approximate isolation of distinct autonomic contribution on heart rate (HR) has been possible by assessing the capability of RR-interval series to accelerate (AC) or decelerate (DC), representing sympathetic and parasympathetic contributions, respectively. To further accomplish this task, it was initially detected that if a particular RR-interval changed relative to the previous one, the corresponding RR- interval was separated in a new series 9,10.

In healthy subjects, it has been demonstrated that HRV indices tended to increase as RR- intervals enlarged 11,12. On the other hand, this relationship may be lost during a disease state and may further precipitate some forms of ventricular arrhythmia, such as long QT syndrome, and ischemic cardiomyopathy13. Thus, the aims of this study were (i) to assess RMSNN index on AC and DC phases of RR-interval series in order to isolate sympathetic and parasympathetic effects, respectively, and (ii) to correlate RMSNN and mean RR- intervals (MNN) to assess heart rate dependence of autonomic modulation index in chronic ChD.

 Methods Study population

ECG signals were extracted from an existing high resolution ECG database 14. The study protocol was approved by the Hospital Universitário Clementino Fraga Filho Ethics Committee and informed consent was obtained from each volunteer. A group of gender-matched 20 healthy sedentary participants [Control group, (mean age ± SD) 51.1 ± 17.6 years] and 20 subjects with chronic ChD (Chagas group, 55 ± 10.3 years) were studied. Chronic ChD subjects were enrolled to the study based on spontaneous demand. Due to the exploratory nature of the study, the number of participants was arbitrarily defined and equally distributed between groups.

According to surface ECG data analysis, in ChD group, seven had normal ECG. Among 13 subjects with abnormal ECG, nine showed left atrial overload based on Morris criteria, nine had left anterior fascicular block, nine had complete right bundle branch block and one had first degree AV block. Two subjects showed isolated supraventricular tachycardia and four showed isolated ventricular premature beats.

Additionally, all participants met the following criteria: (i) no intake of nutritional supplements or potential ergogenic aids of any type (e.g., exogenous anabolic androgenic steroids); (ii) non-smokers; (iii) normal blood pressure; (iv) non-diabetic; (v) no history of alcohol addiction; (vi) no history of thyroid dysfunction; and (vii) not taking medications that affect cardiac electrical properties and/or autonomic function.

 Signal acquisition and processing

All subjects underwent 60-min head-up tilt test (HUTT) under modified Westminster protocol 15 at 70° and continuous high-resolution ECG recording in an acclimatized (27°C) and quiet room. Subjects were oriented to withhold exercise for 48 h before the exam, fast for at least 4 h, and avoid taking caffeine-containing beverages on the day of the exam. Before ECG recording, subjects remained in the supine position for at least 5 min in order to reduce orthostatic autonomic memory on spontaneous RR- interval variations16,17.

ECG signal acquisition periods were characterized by 10 min of supine rest followed by 40-min HUTT and another 10-min supine rest. Accordingly, HRV was expected to be influenced by two predominant autonomic inputs: parasympathetic input during supine rest, and sympathetic input during tilt 7.

High-resolution ECG signals were acquired using modified bipolar Frank XYZ orthogonal leads 18. Digital data were processed with custom-made pattern recognition software19-21. The analysis of the HRV was done by extraction of the normal RR- intervals, after detection of the QRS complex using a low-pass triangular filter. Any RR- interval that exhibited more than 20% change from the previous RR-interval were excluded, as they were likely to be related to measurement noise or ectopic beats21,22.

 Instantaneous RR-interval analysis

The RR- interval histogram was constructed for each individual series and split into 100-ms width classes, ranging from 600–1100 ms. For each histogram class, and respective to each RR-interval series, mean (MNN) and root-mean-square diference (RMSNN) of consecutive normal RR-intervals suiting a particular class were calculated. Only the pairs of consecutive normal RR-intervals for individual series that were inside a particular class of the RR histogram were analyzed together.

For a particular histogram class (class) of the i th series, containing Ni,class RR -intervals, calculation of the mean (Mi,class) and the root-mean-squared difference (RMSi,class) of the normal RR -intervals was performed as follows:

For each histogram, classes with intervals of 30 or less were excluded to avoid bias due to lack of statistical precision.

The values of the variables Mi,class and RMSi,class were aggregated to the respective histogram class. The ensemble mean (MNN class) and root-mean-squared difference (RMSNNclass) of RR-intervals for each histogram class, weighed by the respective degree‑of‑freedom (ηi,class), were calculated according to:

 Instantaneous AC and DC analysis

RR- interval histograms in AC and DC phases were also built following the procedures described above; RMSNN in AC (RMSNNAC) and RMSNNin DC (RMSNNDC) phases were calculated accordingly. To further accomplish this task, data points were initially isolated as acceleration (AC) or deceleration (DC) capacities. If a particular RR-interval increased relative to the previous one, a DC interval occurred. As the instantaneous RR‑interval increased, it represented a parasympathetic action (DC; lozenge symbols in Figure 1). Conversely, a sympathetic effect on the RR-interval was represented whenever the RR‑interval decreased relative to the previous one, and AC interval was defined (AC; represented by circle symbols in Figure 1).

Deceleration and Acceleration anchor points are represented in RR-intervals samples that were derived from an ECG recording. RR-interval histogram is represented on the right Statistical analysis

The RMSNN and MNN of each subject were pooled and averaged on a class-by-class basis in the control and ChD groups. RMSNN was analyzed in the whole series (RMSNNT) as well as in the AC and DC phases. Regression lines were analyzed and angular coefficient was compared between ChD and control groups using non-paired Student’s t-test. Correlation coefficients (r) were tested before each test. Due to strong asymmetry in their probability density functions, the RMSNNvariables were log-transformed before analysis to fit appropriately in the parametric statistical analysis. All tests were considered significant at α level < 0.05.

 Results

Table 1 shows the linear correlation coefficient (r) and respective angular coefficient (slope) of the regression line between MNN and other each pooled variable. The r-values were significant in all regression lines (p < 0.05).

Correlation of parameters: MNN vs. Variables
Group   RMSNNT RMSNNAC RMSNNDC
Control r 0.96 * 0.99 * 0.99 *
slope 0.0011 * 0.0012 * 0.0008 *
ChD r -0.55 * 0.96 * -0.75 *
slope -0.0002 0.0010 * -0.0003

p < 0.05.

The log-transformed pooled RMSNN (T, AC, and DC), as a function of pooled MNN, were presented for each group (Figure 2). RMSNNAC were significantly different in both groups, whereas, in the control group, RMSNNT, RMSNNAC, and RMSNNDC significantly increased proportionally to MNN (p< 0.05); in the ChD group, only RMSNN AC showed significant increase as a function of MNN, whereas RMSNNTandRMSNNDC did not.

Comparison of control and ChD groups in terms of logtransformed of pooled RMSNN<sub>T</sub> (a), RMSNN<sub>AC</sub> (b), and RMSNN<sub>DC</sub> (c) as a function of pooled RR-intervals (MNN), and the respective angular coefficient (slope) of regression line. p value refers to Student’s t-test significance for comparing slopes. Correlation was significant for all regression lines. (See text for details)

Based on the total number of RR- intervals suiting a particular histogram class, the percent value (mean ± SD) of RR-interval pairs rejected as not pertaining to the same histogram class was 31.7% ± 21.7% for the control group and 27.0% ± 14.7% for ChD. Figure 3 shows histograms of RR- interval pairs for each group according to the AC and DC phases, respectively.

RR-interval pairs histograms assessed for each group and phase: acceleration phase (a) and deceleration phase (b). Discussion

Cardiac autonomic dysfunction, characterized mainly by parasympathetic depression, is an important aspect of human ChD3-5. The observation of marked autonomic dysfunction in association with normality of most ventricular echocardiographic variables suggested that there was no clear relationship between autonomic and ventricular function23. Additionally, autonomic dysfunction seemed to be a primary phenomenon, preceding ventricular mechanical changes in chronic ChD evolution6,24,25.

In a previous study22, DC index adaptation was proposed to measure cardiac vagal modulation by a phase-rectified signal averaging (PRSA) procedure10,11 that was effective in distinguishing athletes from sedentary healthy volunteers. It was hypothesized that depending on vagal stimulus intensity, the rate of ascent of the RR-interval series would change accordingly, determining slope variation. Thus, the strongest vagal stimulus determined the steepest slope and vice-versa, potentially affecting the DC value. Although PRSA has been originally developed to risk-stratify subjects post myocardial infarction10, its application in assessing physiological conditions that are strongly related to vagal activity modulation has been shown to be highly pertinent and feasible as well.

In the present study, the behavior of RR- intervals was analyzed by grouping time domain RMSNN parameters calculated at different histogram classes. This procedure made it possible to cluster beats under the influence of similar instantaneous time factors. Additionally, assessment of the capacity of RR-interval series to accelerate or decelerate enabled the isolation of both sympathetic (AC phase) and parasympathetic (DC phase) contributions on the RR- intervals series.

The essential point of this study was to stratify HR and HRV according to instantaneous RR-interval difference using a parameter that expresses energy (RMSNN) from all series and to isolate sympathetic and parasympathetic contributions. Also, it introduced novel information that represents insights into the dependence of autonomic modulation on heart rate in a population of chronic ChD.

In the control group, HRV (RMSNNT, RMSNNAC and RMSNNDC) was strongly dependent on the instantaneous RR- interval, confirming the previous findings of Benchimol-Barbosa et al.13. In the physiological range of RR- interval variation (600–1100 ms), RMSNN was lower during head-up tilt and higher during supine position, representing sympathetic and parasympathetic autonomic influences on HRV, respectively. Moreover, it was notable that RR-interval variation had average inter-beat “jumps” that were proportional to the average RR-intervals (Figure 2). This relation was also represented by a strong linear dependence between RMSNN and MNN(r > 0.96).

On the other hand, in the ChD group, only RMSNNAC showed significant increase as a function of MNN(p < 0.05), which assessed the isolated contribution of sympathetic nervous system on HRV. RMSNNDC, which assessed the isolated parasympathetic influence, not only had its mean value lower than the control group, but also showed no variations with changes in mean RR- interval. These findings indicate that not only vagal modulation was reduced in this population, but also the ability of parasympathetic system to modulate RR-intervals at different heart rates throughout a wide range of RR-intervals analyzed. We named this later observation as parasympathetic incompetence.

This study has its limitations, including a relatively small sample size and application of the method using two physiologically well-defined groups. Although the groups were not matched by age, both had their mean age above 40 years. Assessment of left ventricular systolic function was not carried out in the present study; however, in Chagas disease, there was no clear relationship between autonomic and ventricular function24. Further studies are needed to confirm present findings.

 Conclusion

In subjects with chronic Chagas disease, a significant reduction of autonomic modulation of the heart is observed throughout a wide physiological range of RR-intervals.

Additionally, in healthy sedentary subjects, RMSNN increases proportionally with RR-interval. This relationship is not observed in chronic Chagas disease, particularly during parasympathetic stimulation phase, indicating parasympathetic incompetence in modulating heart rate variation in this scenario.

 Acknowledgements

This work was partially supported by Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ) and the Brazilian Agencies CNPq and CAPES. We wish to thank Dr. Aline Medeiros for her dedication in the acquisition of ECG data of the patients.

Sources of Funding

This study was partially funded by FAPERJ, CNPq e CAPES.

Study Association

This study is not associated with any thesis or dissertation work.

 References Dias JC, Silveira AC, Schofield CJ. The impact of Chagas' disease control in Latin America: a review. Mem Inst Oswaldo Cruz. 2002;97(5):603-12. Dias JC Silveira AC Schofield CJ The impact of Chagas' disease control in Latin America: a review Mem Inst Oswaldo Cruz 2002 97 5 603 612 Guerri-Guttenberg RA, Grana DR, Ambrosio G, Milei J. Chagas cardiomyopathy: Europe is not spared! Eur Heart J. 2008;29(21):2587-91. Guerri-Guttenberg RA Grana DR Ambrosio G Milei J Chagas cardiomyopathy: Europe is not spared! Eur Heart J 2008 29 21 2587 2591 Gallo Junior L, Morelo Filho J, Maciel BC, Marin Neto JA, Martins LE, Lima Filho EC. Functional evaluation of sympathetic and parasympathetic system in Chagas' disease using dynamic exercise. Cardiovasc Res. 1987;21(12):922-7. Gallo L Junior Morelo J Filho Maciel BC Marin JA Neto Martins LE Lima EC Filho Functional evaluation of sympathetic and parasympathetic system in Chagas' disease using dynamic exercise Cardiovasc Res 1987 21 12 922 927 Junqueira Junior LF, Beraldo PS, Chapadeiro E, Jesus PC. Cardiac autonomic dysfunction and neuroganglionitis in a rat model of chronic Chagas' disease. Cardiovasc Res. 1992;26(4):314-9. Junqueira LF Junior Beraldo PS Chapadeiro E Jesus PC Cardiac autonomic dysfunction and neuroganglionitis in a rat model of chronic Chagas' disease Cardiovasc Res 1992 26 4 314 319 Dávila DF, Inglessis G, Mazzei de Dávila CA. Chagas' heart disease and the autonomic nervous system. Int J Cardiol. 1998;66(2):123-7. Dávila DF Inglessis G Mazzei de Dávila CA Chagas' heart disease and the autonomic nervous system Int J Cardiol 1998 66 2 123 127 Benchimol-Barbosa PR, Tura BR, Barbosa EC, Kantharia BK. Utility of a novel risk score for prediction of ventricular tachycardia and cardiac death in chronic Chagas disease - the SEARCH-RIO study. Braz J Med Biol Res. 2013;46(11):974-84. Benchimol-Barbosa PR Tura BR Barbosa EC Kantharia BK Utility of a novel risk score for prediction of ventricular tachycardia and cardiac death in chronic Chagas disease - the SEARCH-RIO study Braz J Med Biol Res 2013 46 11 974 984 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. Eur Heart J. 1996;17(3):354-81. 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 Eur Heart J 1996 17 3 354 381 Rajendra Acharya U, Paul Joseph K, Kannathal N, Lim CM, Suri JS. Heart rate variability: a review. Med Biol Eng Comput. 2006;44(12):1031-51. Rajendra Acharya U Paul Joseph K Kannathal N Lim CM Suri JS Heart rate variability: a review Med Biol Eng Comput 2006 44 12 1031 1051 Bauer A, Kantelhardt JW, Barthel P, Schneider R, Mäkikallio T, Ulm K, et al. Deceleration capacity of heart rate as a predictor of mortality after myocardial infarction: cohort study. Lancet. 2006;367(9523):1674-81. Bauer A Kantelhardt JW Barthel P Schneider R Mäkikallio T Ulm K et al Deceleration capacity of heart rate as a predictor of mortality after myocardial infarction: cohort study Lancet 2006 367 9523 1674 1681 Bauer A, Kantelhardt JW, Bunde A, Bundec A, Barthela P, Schneider R, et al. Phase-rectified signal averaging detects quasi-periodicities in nonstationary data. Physica A. 2006;364:423-34. Bauer A Kantelhardt JW Bunde A Bundec A Barthela P Schneider R et al Phase-rectified signal averaging detects quasi-periodicities in nonstationary data Physica A 2006 364 423 434 Merri M. QT variability. In: Moss AJ, Stern S (eds). Noninvasive electrocardiology: clinical aspects of Holter monitoring. London: Saunders WB; 1996. p. 421-43. Merri M QT variability Moss AJ Stern S Noninvasive electrocardiology: clinical aspects of Holter monitoring London Saunders WB 1996 421 443 Benchimol-Barbosa PR, Barbosa-Filho J, Cordovil I, Nadal J. The effect of the instantaneous RR interval on the dynamic properties of the heart rate and the ventricular repolarization duration variability. Computers in Cardiology. 2000;27:821-4. Benchimol-Barbosa PR Barbosa J Filho Cordovil I Nadal J The effect of the instantaneous RR interval on the dynamic properties of the heart rate and the ventricular repolarization duration variability Computers in Cardiology 2000 27 821 824 Pitzalis MV, Mastropasqua F, Massari F, Totaro P, Di Maggio M, Rizzon P. Holter-guided identification of premature ventricular contractions susceptible to suppression by beta-blockers. Am Heart J. 1996;131(3):508-15. Pitzalis MV Mastropasqua F Massari F Totaro P Di Maggio M Rizzon P Holter-guided identification of premature ventricular contractions susceptible to suppression by beta-blockers Am Heart J 1996 131 3 508 515 Medeiros AS. Avaliação autonômica cardíaca em indivíduos com doença de Chagas sem disfunção ventricular empregando o teste de inclinação (Tilt-Test). [Tese]. Rio de Janeiro: Universidade Federal do Rio de Janeiro; 2008. Medeiros AS Avaliação autonômica cardíaca em indivíduos com doença de Chagas sem disfunção ventricular empregando o teste de inclinação (Tilt-Test) [Tese] Rio de Janeiro Universidade Federal do Rio de Janeiro 2008 Bomfim AS, Benchimol-Barbosa PR, Barbosa EC, Boghossian SH, Ribeiro RL, Ginefra P. Teste de inclinação: fundamentos e aplicação clínica. Rev SOCERJ. 2004;17(4):243-50. Bomfim AS Benchimol-Barbosa PR Barbosa EC Boghossian SH Ribeiro RL Ginefra P Teste de inclinação: fundamentos e aplicação clínica Rev SOCERJ 2004 17 4 243 250 Lipsitz LA, Mietus J, Moody GB, Goldberger AL. Spectral characteristics of heart rate variability before and during postural tilt: relations to aging and risk of syncope. Circulation. 1990;81(6):1803-10. Lipsitz LA Mietus J Moody GB Goldberger AL Spectral characteristics of heart rate variability before and during postural tilt: relations to aging and risk of syncope Circulation 1990 81 6 1803 1810 Ryan SM, Goldberger AL, Ruthazer R, Mietus J, Lipsitz LA. Spectral analysis of heart rate dynamics in elderly persons with postprandial hypotension. Am J Cardiol. 1992;69(3):201-5. Ryan SM Goldberger AL Ruthazer R Mietus J Lipsitz LA Spectral analysis of heart rate dynamics in elderly persons with postprandial hypotension Am J Cardiol 1992 69 3 201 205 Barbosa PR, Barbosa-Filho J, de Sá CA, Barbosa EC, Nadal J. Reduction of electromyographic noise in the signal-averaged electrocardiogram by spectral decomposition. IEEE Trans Biomed Eng. 2003;50(1):114-7. Barbosa PR Barbosa J Filho de Sá CA Barbosa EC Nadal J Reduction of electromyographic noise in the signal-averaged electrocardiogram by spectral decomposition IEEE Trans Biomed Eng 2003 50 1 114 117 Nasario-Junior O, Benchimol-Barbosa PR, Nadal J. Principal component analysis in high resolution electrocardiogram for risk stratification of sustained monomorphic ventricular tachycardia. Biomedical Signal Process Control. 2014;10:275-80. Nasario O Junior Benchimol-Barbosa PR Nadal J Principal component analysis in high resolution electrocardiogram for risk stratification of sustained monomorphic ventricular tachycardia Biomedical Signal Process Control 2014 10 275 280 Nasario-Junior O, Benchimol-Barbosa PR, Trevizani GA, Marocolo M, Nadal J. Effect of aerobic conditioning on ventricular activation: a principal components analysis approach to high-resolution electrocardiogram. Comput Biol Med. 2013;43(11):1920-6. Nasario O Junior Benchimol-Barbosa PR Trevizani GA Marocolo M Nadal J Effect of aerobic conditioning on ventricular activation: a principal components analysis approach to high-resolution electrocardiogram Comput Biol Med 2013 43 11 1920 1926 Nasario-Junior O, Benchimol-Barbosa PR, Nadal J. Refining the deceleration capacity index in phase-rectified signal averaging to assess physical conditioning level. J Electrocardiol. 2014; 47(3):306-10. Nasario O Junior Benchimol-Barbosa PR Nadal J Refining the deceleration capacity index in phase-rectified signal averaging to assess physical conditioning level J Electrocardiol 2014 47 3 306 310 Clifford GD, McSharry PE, Tarassenko L. Characterizing artifact in the normal human 24-hour RR time series to aid identification and artificial replication of circadian variations in human beat to beat heart rate using a simple threshold. Computers in Cardiology. 2002;29:129-32. Clifford GD McSharry PE Tarassenko L Characterizing artifact in the normal human 24-hour RR time series to aid identification and artificial replication of circadian variations in human beat to beat heart rate using a simple threshold Computers in Cardiology 2002 29 129 132 Ribeiro AL, Moraes RS, Ribeiro JP, Ferlin EL, Torres RM, Oliveira E, et al. Parasympathetic dysautonomia precedes left ventricular systolic dysfunction in Chagas disease. Am Heart J. 2001;141(2):260-5. Ribeiro AL Moraes RS Ribeiro JP Ferlin EL Torres RM Oliveira E et al Parasympathetic dysautonomia precedes left ventricular systolic dysfunction in Chagas disease Am Heart J 2001 141 2 260 265 Vasconcelos DF, Junqueira LF Jr. Cardiac autonomic and ventricular mechanical functions in asymptomatic chronic Chagasic cardiomyopathy. Arq Bras Cardiol. 2012;98(2):111-9. Vasconcelos DF Junqueira LF Jr Cardiac autonomic and ventricular mechanical functions in asymptomatic chronic Chagasic cardiomyopathy Arq Bras Cardiol 2012 98 2 111 119 Gerbi FC, Takahashi JT, Cardinalli-Neto A, Nogueira PR, Bestetti RB. Heart rate variability in the frequency domain in chronic Chagas disease: correlation of autonomic dysfunction with variables of daily clinical practice. Int J Cardiol. 2011;150(3):357-8 Gerbi FC Takahashi JT Cardinalli A Neto Nogueira PR Bestetti RB Heart rate variability in the frequency domain in chronic Chagas disease: correlation of autonomic dysfunction with variables of daily clinical practice Int J Cardiol 2011 150 3 357 358 Avaliação da Função Autonômica na Doença de Chagas Através da Análise de Histogramas de Intervalos RR com Retificação de Fase Nasario Olivassé Junior 1 Benchimol-Barbosa Paulo Roberto 1 3 Pedrosa Roberto Coury 2 Nadal Jurandir 1 Universidade Federal do Rio de Janeiro COPPE Programa de Engenharia Biomédica Rio de Janeiro RJ Brasil Programa de Engenharia Biomédica – COPPE/UFRJ, Rio de Janeiro, RJ – Brasil Universidade Federal do Rio de Janeiro Universidade Federal do Rio de Janeiro Hospital Universitário Clementino Fraga Filho Rio de Janeiro RJ Brasil Hospital Universitário Clementino Fraga Filho – UFRJ, Rio de Janeiro, RJ – Brasil Universidade Federal do Rio de Janeiro Universidade Federal do Rio de Janeiro Hospital Universitário Pedro Ernesto Rio de Janeiro RJ Brasil Hospital Universitário Pedro Ernesto – UERJ, Rio de Janeiro, RJ – Brasil Universidade do Estado do Rio de Janeiro Correspondência: Paulo Roberto Benchimol Barbosa,Boulevard Vinte e Oito de Setembro, 77. Térreo. Sala da Coordenadoria de Assistência Médica, Vila Izabel. CEP 20551-030, Rio de Janeiro, RJ – Brasil. E-mail: pbarbosa@cardiol.br, benchimol@globo.com

Contribuição dos autores

Concepção e desenho da pesquisa: Nasario-Junior O, Benchimol-Barbosa PR. Obtenção de dados: Pedrosa RC. Análise e interpretação dos dados: Nasario-Junior O, Benchimol-Barbosa PR, Nadal J. Análise estatística: Nasario- Junior O, Benchimol-Barbosa PR, Nadal J. Obtenção de financiamento: Pedrosa RC, Nadal J. Redação do manuscrito: Nasario-Junior O, Benchimol-Barbosa PR, Pedrosa RC, Nadal J. Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante:Nasario-Junior O, Benchimol-Barbosa PR, Pedrosa RC, Nadal J. Supervisão / como investigador principal: Nadal J.

Potencial conflito de interesse

Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.

 Fundamento:

Na doença de Chagas (DCh) crônica, a função autonômica cardíaca está frequentemente comprometida e traz implicações quanto ao prognóstico. A retificação de fase da série de intervalos RR isola as influências simpática (fase de aceleração – AC) e parassimpática (fase de desaceleração – DC) na modulação autonômica cardíaca.

 Objetivo:

Este estudo investigou a variabilidade da frequência cardíaca (VRR) como função dos intervalos RR, para avaliar a função autonômica em indivíduos saudáveis e com DCh.

 Métodos:

Os grupos controle (n = 20) e com DCh (n = 20) foram estudados. Todos fizeram o teste de inclinação ortostática de 60 minutos, com o registro do ECG. O histograma da série de intervalos RR dividido em classes de 100 ms, variando de 600 a 1100 ms foi calculado. Para cada classe, foram calculados os intervalos RR médios (MNN) e a diferença média quadrática (RMS) entre os intervalos RR normais que se encaixavam naquela classe. A média de todos os valores de RMS foi analisada como uma função dos MNN na série inteira (RMST) e nas fases de aceleração (RMSAC) e desaceleração (RMSDC). A inclinação das linhas de regressão linear foi comparada entre grupos através do teste t de Student. Os coeficientes de correlação foram testados antes das comparações. A RMS sofreu transformação logarítmica (α < 0,05).

 Resultados:

O coeficiente de correlação foi significativo em todas as regressões (p < 0,05). No grupo controle, a RMST, a RMSAC e a RMSDC aumentaram de forma significativa proporcionalmente ao MNN (p < 0,05). No grupo com DCh, apenas a RMSAC mostrou um aumento significativo como função do MNN, enquanto a RMST e a RMSDC não aumentaram significativamente.

 Conclusão:

A VRR aumenta proporcionalmente ao intervalo RR em indivíduos saudáveis. Este comportamento é perdido na DCh, especialmente na DC, indicando incompetência vagal cardíaca.

 Doença de Chagas Cardiomiopatia Chagásica Frequência Cardíaca Escores de Disfunção Orgânica Sistema Nervoso Simpático Gráficos Estatística como Assunto Introdução

A doença de Chagas (DCh) é uma causa importante de cardiomiopatia na América Latina. Estima-se que atualmente de 8 a 11 milhões de pessoas estão infectadas pelo Trypanosoma cruzi em todo o mundo, com o potencial de tornar-se um problema significativo de saúde pública na Europa e nos Estados Unidos, em função das migrações1,2. Na DCh crônica, a disfunção autonômica foi associada a uma deterioração funcional tanto dos ramos parassimpáticos quanto dos simpáticos3-5, com implicações para o prognóstico6.

A análise da variabilidade da frequência cardíaca (VRR) é um método simples e poderoso para avaliar a influência autonômica sobre o nodo sinusal e estratificação do risco em muitas doenças cardíacas7,8. Na análise de rotina para avaliação clínica, os parâmetros temporais geralmente são estimados durante uma sequência temporal predefinida de intervalos RR normais. Dentre os parâmetros geralmente utilizados, a diferença média quadrática (RMS) é especialmente útil, porque expressa a quantidade de energia associada à variabilidade dos dados7. Porém, nenhum destes indicadores distingue entre os efeitos vagais e os simpáticos.

Recentemente, tornou-se possível um isolamento aproximado das diferentes contribuições autonômicas para a frequência cardíaca (FC), através da avaliação da capacidade de uma série de intervalos RR de acelerarem-se (AC) e desacelerarem-se (DC), representando, respectivamente, as contribuições simpática e parassimpática. Para tanto, inicialmente é detectado se um determinado intervalo RR aumenta ou diminui em relação ao anterior, e em seguida intervalos RR específicos são separados numa nova série9,10.

Demonstrou-se que em indivíduos saudáveis, os indicadores de VRR tendem a aumentar à medida que os intervalos RR aumentam11,12. Por outro lado, esta relação pode ser perdida durante um estado patológico e, além disto, precipita alguns tipos de arritmia ventricular, tais como as observadas na síndrome do QT longo e na cardiomiopatia isquêmica13. Assim, os objetivos deste estudo foram: i) avaliar a RMS como indicador para isolar os efeitos simpático e parassimpático respectivamente na AC e na DC da série de intervalos RR, e ii) correlacionar a RMS e os intervalos RR médios (MNN) para avaliar a dependência da frequência cardíaca exibida pelos indicadores de modulação autonômica em grupos de controle e com DCh crônica.

 Métodos População do estudo

Os sinais de ECG foram extraídos de um banco de dados existente de ECG de alta resolução14. O protocolo do estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética do Hospital Universitário Clementino Fraga Filho e foi obtido o consentimento livre e esclarecido de cada voluntário. Foram estudados um grupo de 20 participantes saudáveis sedentários (grupo controle, idade [média ± DP] 51,1 ± 17,6 anos) e outro de 20 indivíduos com DCh crônica (grupo com DCh, 55 ± 10,3 anos), correlacionados por sexo. Os indivíduos com DCh crônica foram admitidos no estudo com base em solicitações espontâneas. Devido à natureza exploratória do estudo, o número de participantes foi definido arbitrariamente e distribuído igualmente entre os grupos.

De acordo com a análise de dados de ECG de superfície, no grupo DCh crônica, sete indivíduos do grupo com DCh apresentaram ECG normal. Dos 13 indivíduos com ECG anormal, nove apresentaram sobrecarga atrial esquerda, com base nos critérios de Morris; nove tinham bloqueio fascicular anterior esquerdo; nove tinham bloqueio completo do ramo direito do feixe de His, e um tinha bloqueio AV de primeiro grau. Dois indivíduos apresentaram batimentos supraventriculares isolados e quatro batimentos ventriculares prematuros isolados.

Além disso, todos os participantes satisfizeram os seguintes critérios: (i) sem ingestão de suplementos nutricionais ou potencialmente ergogênicos (por exemplo, esteroides anabolizantes androgênicos exógenos) de nenhuma espécie; (ii) não fumantes; (iii) pressão arterial normal; (iv) não diabéticos; (v) sem história de dependência do álcool; (vi) sem história de disfunções de tireoide, e (vii) sem uso de medicamentos que afetassem as propriedades elétricas do coração ou a função autonômica.

 Aquisição e processamento dos sinais

Todos os participantes foram submetidos ao teste da mesa de inclinação de 60 minutos, pelo protocolo de Westminster modificado15 a 70°, com o registro contínuo de um ECG de alta resolução, numa sala climatizada (27°C) e silenciosa. Os indivíduos foram orientados a não se exercitarem por 48 horas antes do exame, a jejuarem por pelo menos quatro horas e a não tomarem bebidas contendo cafeína no dia do exame. Antes do registro do ECG, os indivíduos ficaram em decúbito dorsal por pelo menos cinco minutos, para reduzir a memória autonômica ortostática nas variações espontâneas dos intervalos RR16,17.

Os períodos de aquisição dos sinais de ECG consistiram em 10 minutos de descanso em decúbito dorsal, seguidos de 40 minutos de teste de inclinação e mais 10 minutos de descanso em decúbito. Assim sendo, esperava-se que a VRR fosse influenciada por dois estímulos autonômicos predominantes: parassimpático durante o descanso em decúbito e simpático durante o teste de inclinação7.

Os sinais de ECG de alta resolução foram adquiridos usando derivações ortogonais XYZ de Frank modificadas18. Os dados digitais foram processados através de um software de reconhecimento de padrões especialmente elaborado19-21. A análise da VRR foi feita através da extração dos intervalos RR normais, depois de detectado o complexo QRS através de um filtro triangular passa-baixas. Foram excluídos todos os intervalos RR que exibissem uma diferença de mais de 20% do intervalo anterior, pois provavelmente estavam relacionados a ruído de medição ou batimentos ectópicos21,22.

 Análise dos intervalos RR instantâneos

Foi montado um histograma de intervalos RR para cada série individual de intervalos. Esse histograma foi dividido em classes de 100 ms de largura, variando de 600 a 1100 ms. Para cada classe do histograma de cada série de intervalos RR, foram calculados o MNN e a RMS dos intervalos RR normais consecutivos que se enquadravam numa classe específica. Só foram analisados pares de intervalos RR normais consecutivos alocados dentro de uma mesma classe específica do histograma.

Dada uma determinada classe do histograma (classe), da série de número de ordem i, contendo Ni,classe intervalos RR, o cálculo da média (Mi,classe) e da diferença média quadrática (RMSi,classe) dos intervalos RR normais foi efetuado como se segue:

Em cada histograma, foram excluídas da análise as classes com 30 intervalos ou menos, para evitar distorções por falta de precisão estatística.

Os valores das variáveis Mi,classe e RMSi,classe foram agregados à sua respectiva classe do histograma. A média agrupada (MNNclasse) e a diferença quadrática média (RMSNNclasse) dos intervalos RR de cada classe do histograma, ponderadas pelo seu respectivo grau de liberdade (ηi,classe), foram calculadas como se segue:

 Análise da AC e DC instantâneas

Também foram montados os histogramas de intervalos RR na AC e na DC, seguindo os procedimentos descritos acima. As RMS na AC (RMSAC) e na DC (RMSDC) foram calculadas da mesma maneira. Para tanto, foram inicialmente isolados pontos de dados como capacidades de aceleração (AC) ou desaceleração (DC). Se um determinado intervalo RR aumentasse em relação ao anterior, ocorria um intervalo de DC, representando uma ação parassimpática (losangos na Figura 1). Analogamente, era representado um efeito simpático no intervalo RR sempre que este diminuísse em relação ao anterior, definindo assim um intervalo de AC (representado por um círculo na Figura 1).

Os pontos de ancoragem de Desaceleração (◊) e Aceleração (š) são representados em amostras de intervalos RR derivadas de um registro de ECG. O histograma dos intervalos RR é representado à direita. Análise estatística

A RMS e o MNN de cada indivíduo foram computados e sua média calculada classe a classe nos grupos de controle e com DCh. A RMS foi analisada para toda a série (RMST), bem como na AC e DC. As linhas de regressão foram analisadas e o coeficiente angular comparado entre os dois grupos, usando o teste t de Student não pareado. Os coeficientes de correlação (r) foram verificados antes de cada teste. Devido a uma forte assimetria das funções de densidade probabilística das variáveis RMS, foi feita uma transformação logarítmica nessas variáveis antes da análise, para encaixá-las adequadamente na análise estatística paramétrica. Todos os testes consideraram o nível de significância α < 0,05.

 Resultados

A Tabela 1 mostra o coeficiente de correlação linear (r) e seu respectivo coeficiente angular (inclinação) da linha de regressão entre o MNN e cada outra variável computada. Os valores de r foram significativos em todas as linhas de regressão (p < 0,05).

Parâmetros de correlação: MNN × Variáveis
Grupo   RMST RMSAC RMSDC
Controle r 0,96 * 0,99 * 0,99 *
inclinação da curva 0,0011 ** 0,0012 * 0,0008 **
DCh r -0,55 * 0,96 * -0,75 *
inclinação da curva -0,0002 0,0010 -0,0003

p < 0.05.

p < 0,05 para comparação intergrupo.

Após a transformação logarítmica, as variáveis RMS computadas foram apresentadas para cada grupo (RMST, RMSAC e RMSDC, respectivamente) na Figura 2(a), (b) e (c), como uma função dos MNN computados. Os valores da RMSAC foram significativamente diferentes entre os dois grupos: no grupo de controle, a RMST, a RMSAC e a RMSDC tiveram um aumento significativo proporcionalmente ao MNN (p< 0,05), enquanto no grupo com DCh apenas a RMSAC mostrou um aumento significativo em função do MNN, mas não a RMST ou a RMSDC.

Transformada logarítmica dos valores computados de RMS<sub>T</sub> (a), RMS<sub>AC</sub> (b) e RMS<sub>DC</sub> (c) para o grupo controle (◊) e o grupo com DCh (□), como uma função dos intervalos RR (MNN) computados, e o respectivo coeficiente angular (inclinação da curva) da linha de regressão. O valor p refere-se à significância do teste t de Student na comparação de inclinações.

Com base no número total de intervalos RR que se encaixavam numa determinada classe do histograma, o percentual (média ± DP) dos pares de intervalos RR rejeitados, já que pelo menos um dos intervalos não pertencia à mesma classe do histograma, foi de 31,7% ± 21,7% para o grupo de controle e de 27,0% ± 14,7% para o grupo com DCh. A Figura 3 mostra os histogramas de pares de intervalos RR para cada grupo, de acordo com a AC e a DC, respectivamente.

Histogramas estendidos de pares de intervalos RR avaliados para cada grupo e fase: (a) fase de aceleração e (b) fase de desaceleração. Note que, no grupo Chagas, ambos os histogramas estão desviados para a direita, quando comparados ao grupo Controle Discussão

A disfunção autonômica cardíaca, caracterizada principalmente pela depressão parassimpática, é um importante aspecto da DCh em seres humanos3-5. A observação de uma disfunção autonômica acentuada, associada à normalidade da maioria das variáveis ecocardiográficas ventriculares, sugere que não há uma relação clara entre as funções autonômica e ventricular23. Além disto, a disfunção autonômica parece ser um fenômeno primário, que precede as alterações mecânicas do ventrículo na evolução da DCh crônica6,24,25.

Num estudo anterior22, foi proposta uma adaptação do indicador de DC para medir a modulação vagal cardíaca, através do cálculo da retificação de fase do sinal promediado (RFSP)10,11, que se mostrou eficaz para distinguir atletas de voluntários sedentários saudáveis. Elaborou-se a hipótese de que, dependendo da intensidade do estímulo vagal, a taxa de aumento da série de intervalos RR mudaria de acordo, determinando uma variação da inclinação da curva. Assim, um estímulo vagal mais forte determinaria uma maior inclinação e vice-versa, potencialmente afetando a medição da DC. Embora a RFSP tenha sido desenvolvida originalmente para estratificar o risco de pacientes após um infarto do miocárdio10, sua aplicação na avaliação de condições fisiológicas fortemente relacionadas à modulação da atividade vagal mostrou ser altamente pertinente e também factível.

No presente estudo, o comportamento dos intervalos RR foi analisado agrupando-se os parâmetros temporais de RMS calculados em diferentes classes de histograma. Este procedimento tornou possível agrupar batimentos sob as influências de fatores semelhantes de natureza temporal e instantânea. Além disto, a avaliação da capacidade das séries de intervalos RR de se acelerarem ou desacelerarem permitiu isolar as contribuições simpática (AC) e parassimpática (DC) nas séries de intervalos RR.

O objetivo essencial deste estudo foi estratificar a FC e sua variação (VRR) em função da diferença instantânea entre intervalos RR sucessivos, usando um parâmetro (a RMS) que expressa a energia de todas as séries, e em cada fase (AC ou DC), e isolar, assim, as contribuições simpática e parassimpática, respectivamente. Este estudo também introduz dados novos que representam um insight sobre a dependência da frequência cardíaca apresentada pela modulação autonômica numa população com DCh crônica.

No grupo de controle, a VRR (RMST, RMSAC e RMSDC) mostrou‑se fortemente dependente do intervalo RR instantâneo, confirmando achados anteriores de Benchimol‑Barbosa e cols.12. Numa faixa fisiológica de variação do intervalo RR (de 600 a 1100 ms), a RMS foi menor durante o teste de inclinação e maior em decúbito dorsal, representando, respectivamente, as influências autonômicas simpática e parassimpática na VRR. Além disto, foi notável observar que a variação do intervalo RR teve “saltos” médios entre batimentos proporcionais à média dos intervalos RR (Figura 2). Esta relação também foi representada por uma dependência fortemente linear entre a RMS e o MNN (r> 0,96).

Por outro lado, no grupo com DCh, apenas a RMSAC mostrou um aumento significativo em função do MNN (p < 0,05), o que avaliou a contribuição isolada do sistema nervoso simpático à VRR. A RMSDC, que avaliava isoladamente a influência parassimpática, não apenas teve seu valor médio menor que o do grupo de controle, como também não mostrou variações em função do aumento ou diminuição do intervalo RR médio. Estes achados indicam que não apenas a modulação vagal era reduzida nessa população, como também a capacidade do sistema parassimpático de modular intervalos RR em diferentes frequências cardíacas mostrou-se prejudicada em toda uma ampla faixa de intervalos RR analisados. Denominamos esta última observação “incompetência parassimpática”.

Este estudo tem suas limitações, incluindo um tamanho de amostra relativamente pequeno e a aplicação do método usando dois grupos bem definidos fisiologicamente. Embora os grupos não tenham sido pareados por idade, ambos tinham uma média de idade acima dos 40 anos. Não foi efetuada neste estudo uma avaliação da função sistólica do ventrículo esquerdo; entretanto, na doença de Chagas não há uma relação clara entre as funções autonômica e ventricular24. São necessários outros estudos para confirmar os presentes achados.

 Conclusão

Em indivíduos com doença de Chagas crônica, é observada uma redução significativa da modulação autonômica do coração através de toda uma ampla faixa fisiológica de intervalos RR.

Adicionalmente, em indivíduos saudáveis sedentários, a RMS aumenta proporcionalmente ao intervalo RR. Esta relação entre a RMS e o intervalo RR não é observada na doença de Chagas crônica, especialmente durante a fase de estimulação parassimpática (DC) da série de intervalos RR, indicando uma incompetência parassimpática para modular a variação da frequência cardíaca neste cenário.

 Agradecimentos

Este trabalho foi parcialmente apoiado pela Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ), pelo CNPq e pela CAPES. Agradecemos à Dra. Aline Medeiros pela coleta dos sinais de ECG.

Fontes de financiamento

O presente estudo foi parcialmente financiado por FAPERJ, CNPq e CAPES.

Vinculação acadêmica

Não há vinculação deste estudo a programas de pós-graduação.