[Sports practice is related to parasympathetic activity in adolescents].

OBJECTIVE: To analyze the relationship among sports practice, physical education class, habitual physical activity and cardiovascular risk in adolescents.
METHODS: Cross-sectional study with 120 schoolchildren (mean: 11.7±0.7 years old), with no regular use of medicines. Sports practice and physical education classes were assessed through face-to-face interview, while habitual physical activity was assessed by pedometers. Body weight, height and height-cephalic trunk were used to estimate maturation. The following variables were measured: body fatness, blood pressure, resting heart rate, blood flow velocity, intima-media thickness (carotid and femoral) and heart rate variability (mean between consecutive heartbeats and statistical index in the time domain that show the autonomic parasympathetic nervous system activity root-mean by the square of differences between adjacent normal R-R intervals in a time interval. Statistical treatment used Spearman correlation adjusted by sex, ethnicity, age, body fatness and maturation.
RESULTS: Independently of potential confounders, sports practice was positively related to autonomic parasympathetic nervous system activity (β=0.039 [0.01; 0.76]). On the other hand, the relationship between sport practice and mean between consecutive heartbeats (β=0,031 [-0.01; 0.07]) was significantly mediated by biological maturation.
CONCLUSIONS: Sport practice was related to higher heart rate variability at rest.

Introduction

It is known that cardiovascular diseases are associated with high morbidity and mortality in adults.1 This fact has been the focus of several studies, mainly due to the subclinical manifestation of their potential indicators of cardiovascular risk factors, such as high blood pressure, intima-media thickness and changes in autonomic modulation,2 , 3 which tend to manifest since the first decades of life.4 During adolescence, the combination of some of these outcomes can be associated with endothelial dysfunction and early atherogenic process.3 However, it is worth mentioning the difficulty of monitoring the onset of these cardiovascular disorders in young individuals, as their clinical manifestation is observed predominantly in adulthood.3

In this context, the analysis of heart rate variability, which consists in the oscillation of the intervals between consecutive heart beats,5 can be an effective tool to study the association between cardiovascular risk factors3 and autonomic response.5 It is known that parasympathetic activity may be suppressed and closely related to oxidative stress due to cardiometabolic complications.6 , 7 On the other hand, the same activity can be stimulated by the increase in the cardiorespiratory capacity3 and physical training, both in adults and in children.8

Sports practice in the school environment, combined with Physical Education classes, can be beneficial to the autonomic modulation9; however, the possible effects stimulated by regular physical activity or sports practice outside of the school environment in adolescence are not yet clear. Thus, the aim of this study was to analyze the association between regular physical activity, Physical Education classes and sports practice outside of the school environment on some cardiovascular indicators of health risk among adolescents.

Method

This was a descriptive-analytical, cross-sectional study, developed with initial information from a cohort that was followed between the years 2013 and 2014 in the city of Presidente Prudente, São Paulo, Brazil. For sample calculation, due to the lack of previous studies indicating scores of correlation between pedometry and blood flow in young Brazilian individuals, we estimated a r=0:26.10 The sample calculation indicated the need to enroll at least 115 adolescents to obtain 80% power and α=5%, considering the estimated correlation. During enrollment, seven elementary schools (4 public and 3 private [the municipality has 82 schools, of which 27 are private]) were initially invited to participate in the study. The schools are close to the University and receive students from different areas of the city, due to the presence of important urban transport lines of the municipality. However, after the school principals were invited to participate, only three private schools agreed to participate (the public schools claimed excess of administrative work). In the school units that authorized the study, all young individuals aged 11-14 years were invited to participate resulting in 495 adolescents from 3 school units invited to the study ([the municipality has 6,108 elementary school students enrolled in private schools]). After the announcement of the study, the documents related to the ethical aspect of the survey were collected, when 127 adolescents returned the correctly filled out documents (there were no exclusions due to filling errors). However, after the completion of all assessments involved in the study, seven adolescents were excluded (did not complete all the tests required by the study), and thus the final sample consisted of 120 adolescents of both genders.

All adolescents who agreed to participate, provided Informed Consent form signed by parents or legal guardians and met the following inclusion criteria: age between 11 and 14 years; regularly enrolled at an elementary school unit; no previously known clinical or metabolic disorders that could interfere with any physical or sports activity, and no eventual or regular consumption of any medication. This study is in accordance with the standards established by the National Health Council (Resolution number 1996/196) and was approved by the Institutional Review Board of Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente campus (number 322,650/2013).

During a face-to-face interview ethnicity was recorded (white, black, Asian, and others), as well as age (difference from date of birth to the assessment date, expressed in centesimal values) and gender of adolescents. The following data were collected: participation in school Physical Education (PE) classes in number of days per week (range 0-3 days), and any sports activities practiced outside of the school environment (including any competitive sports practice supervised by a Physical Education professional or previously qualified instructor). Thus, sports activities outside of the school environment were assessed using the following questions: Do you participate in sports activities outside of the school environment? (dichotomized into yes [1] and no [0]). If yes, on which days of the week do you practice a sports activity? For statistical analysis, the variable "sports practice outside of the school environment" was treated as the number of days in the week in which the adolescents reported this practice (in our sample, this variable ranged from 1-5 days). The habitual physical activity (HPA) was evaluated by a pedometer (Yamax Digiwalker brand, model SW200) attached to the clothes at the hip, over a period of 7 consecutive days. The device computes oscillations in the vertical axis, which reproduce the human gait, and thus the habitual physical activity was expressed by the mean daily number of steps (steps/day).11

Systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP) and resting heart rate (rHR) were measured by the oscillometric method, using an automatic device (Omron Healthcare, Inc., IntelliSense, model HEM 742 INT, Bannockburn, Illinois, USA) validated by Christofaro et al.12 For these measures, after a period of 10 minutes of rest in the sitting position, the midpoint of the humerus of the right arm of the assessed subject was involved by a cuff on a suitable size for arm circumference, namely: age up to 13 years [child size] (6 cm 3 12 cm) and age older than 13 years [midsize] (9cmx18cm). Obese adolescents used specific cuffs, considering the greater arm circumference. Three measurements were performed with a one-minute interval between them, and the mean of the last two measurements was considered the adolescent's blood pressure (BP).13

The intima-media thickness (IMT) and the arterial blood flow were measured by a single physician, specialized in imaging diagnosis, using Doppler ultrasound assessment (Philips HD 11 XE, Brazil) equipped with a high-resolution multi-frequency linear transducer, adjusted to 12 MHz. The recommendations of the Brazilian Society of Cardiology were used for this assessment,14 which evaluated the common carotid and femoral arteries (right side), followed by the estimation of the following variables: IMT, which corresponds to the distance between the two echogenic lines representing the lumen/intima and media/adventitia interfaces of the arterial wall15 of the common carotid (CCA-IMT) e femoral artery (FA-IMT), and the index of resistance to blood flow, calculated by the sum of the maximum and minimum blood flow velocity divided by the maximum flow velocity of the common carotid (CCA-IR) and femoral artery (FA-IR). During the evaluation of the common carotid artery, the neck was slightly hyperextended and inclined to an angle of approximately 45º. For measurements in the femoral artery, the adolescent's leg remained stretched out on a stretcher, and the measurements were performed close to the inguinal region.

For the assessment of heart rate variability (HRV), the resting heart rate was recorded beat by beat using a heart rate monitor (Polar(r), model RS800, Kempele, Finland), validated for the purposes of this study.16 The adolescents remained in the supine position and on spontaneous breathing for 30 minutes for this measurement, with electrodes positioned at the xiphoid process of the sternum. The watch used for data recording was placed on the wrist of the subjects, who kept their arms extended at the side of the body. All adolescents were instructed to refrain from caffeine intake and physical activity for 24 hours before the test,3 and assessments were carried out in the morning to avoid possible influences of the circadian rhythm, in an acclimatized room at 25 ºC (±1 ºC), following previous recommendations.17

Data recorded on the beat-to-beat mode in milliseconds were downloaded by infrared transmission on a laptop computer using Polar Pro Trainer software, release 5.41.002. The data filtering method was carried out in two stages: digital filtering through the software used to download the data, and manual filtering in order to visually check the variations in the intervals between heartbeats and therefore remove abnormal intervals.5 , 18 A total of 1,000 R-R intervals were used for data analysis, and the mean value between the R-R intervals (M-RRi) and the variability index of heart rate using the linear method in the time domain (rMSSD) were calculated using Kubios HRV software, release 2.0. The rMSSD index corresponds to the root mean square of successive differences squared between consecutive R-R intervals, in which it represents the predominance of the parasympathetic autonomic nervous system activity.5

All measurements were carried out with the subjects wearing light clothing and no shoes. Body weight was measured in a digital scale (Filizola, Personal Line 200 model, Brazil) with a precision of 0.1 kg, while height was measured using a stadiometer fixed on the wall (Sanny, Professional model, Brazil) to the nearest 0.1 cm. Sitting height was obtained using a wood bench with a height of 50 cm attached to the stadiometer. The length of the legs was obtained by subtracting sitting height from the height.19 Based on these measures, biological maturation was estimated by peak growth velocity (PGV), using mathematical models based on anthropometric measurements.20 The results obtained from this model indicate the remaining time (years) until the adolescent reaches somatic maturation.

Adipose tissue was measured by bone densitometry (General Electric, model Lunar DPX-NT). The equipment was calibrated before the start of the measurements, in order to verify the guarantee of quality of the assessments, according to the manufacturer's recommendations. After this initial procedure, the whole body scan of the sample was performed. The radiation dose was not detrimental to the health of the adolescents, being less than 0.05 millirem. During the examination, all participants used lightweight clothing, remained barefoot, with no metal objects on their bodies, being positioned on the equipment in the supine position throughout the examination and remaining motionless for approximately 15 minutes. Body fat (BF) was expressed in percentages using the software GE Medical Systems Lunar, release 4.7.

Initially, at the statistical analysis, the distribution of the data set was tested according to the Gaussian model and, based on this assumption, we chose the non-parametric statistics for the correlation analyses. For the multivariate model, the rMSSD index was submitted to logarithmic transformation (base-10 logarithm).21

To describe the sample, the median and the difference between quartiles were used, with the difference between groups (dichotomized into yes [1] or no [0]) engaged in sports practice expressed by the Mann-Whitney test. Due to the use of certain non-parametric variables, Spearman's correlation (rho) was used to verify the association between sports practice and the cardiovascular health risk indicators. The significant associations in Spearman's correlation were entered into the multivariate model (linear regression) using two models: Model 1 adjusted by gender, ethnicity, age and BF, and Model 2 PGV in addition to Model 1 variables.

Similarly, significant comparisons were analyzed from the perspective of the analysis of covariance (ANCOVA [adjusted for gender, ethnicity, age and BF]), which generated means estimated after adjustment of variance explained by confounding variables. The Bonferroni post hoc test was used when necessary, and the Levene test demonstrated the homogeneity of variances for the models. Finally, effect size measures were provided by the eta-squared (ES-r) (Small 0.010 to 0.059, Moderate 0.060 to 0.139, and High ≥0.140).22 Statistical significance (p-value) was considered relevant when values were <5%, and it was analyzed by the BioEstat software (release 5.0, Tefé, Amazonas).

Results

Of the total study sample, 50% (95% CI: 41.1%-58.9%; n=60) of the adolescents reported being involved in some sports practice outside of the school environment (56.5% boys and 43.1% girls; p=0.201). PE classes were not associated with any other physical activity indicator (sports and HPA); however, and as expected, sports activities outside of the school environment and the HPA were associated.

The dependent variables (M-RRi, rMSSD, CCA-RI, FA-RI, CCA-IMT, and FA-IMT) did not differ when the sample was stratified according to the HPA and the number of PE classes. On the other hand, when the sample was dichotomized by sports practice outside of the school environment, there was a significant difference for age (p=0.042), body weight (p=0.048), height (p=0.043), PGV (p=0.003), M-RRi (p=0.012) and rMSSD (p=0.019) (Table 1).

Table 1.

Comparative analysis of the dependent variables according to sports practice outside of the adolescents' school environment, Presidente Prudente, São Paulo. Brazil, 2013. Values expressed in medians (difference between quartile).

	Sports practice outside of the school environment		p-value
	Yes (n=60)	No (n=60)
Age (years)	12 (1)	11 (1)	0.042
Weight (kg)	51.2 (19)	49.2 (19.2)	0.048
Height (cm)	1.57 (0.10)	153 (0.10)	0.043
BF (%)	31.5 (13.6)	28.9 (19.4)	0.361
PGV	–2.13 (0.93)	–2.54 (1.10)	0.003
mSBP (mmHg)	113.3 (15.7)	108.8 (16.1)	0.118
mDBP (mmHg)	68.3 (10.7)	65.0 (15.7)	0.719
rHR (bpm)	76.6 (15.1)	75.6 (15.5)	0.659
M-RRi (ms)	781.6 (142.1)	740.1 (138.1)	0.012
rMSSD (ms)	49.5 (26)	43.0 (29)	0.019
CCA-IMT (mm)	0.45 (0.05)	0.46 (0.05)	0.228
FA-IMT (mm)	0.39 (0.08)	0.38 (0.11)	0.991
CCA-RI	0.75 (0.1)	0.73 (0.1)	0.194
FA-RI	0.94 (0.1)	0.98 (0.1)	0.506
Steps/day	9804.5 (6545)	8139.2 (3085)	0.086

BF, body fat; PGV, peak growth velocity; mSBP, mean systolic blood pressure; mDBP, mean diastolic blood pressure; rHR, resting heart rate; MRRi, mean RR interval; rMSSD, root mean square of successive differences between adjacent normal RR intervals; CCA-IMT, common carotid artery intima-media thickness; FA-IMT, femoral artery intima-media thickness; CCA-RI, common carotid artery resistance index; FA-RI femoral artery resistance index.

ANCOVA identified that even after controlling variance explained by the confounding factors, young individuals who practiced sports still showed higher values for HRV, and the effect magnitude of the sports practice on the dependent variables was moderate (Table 2). Sports activities outside of the school environment had a significant and positive association with M-RRi (rho=0.23) and rMSSD (rho=0.25). On the other hand, the HPA and PE classes were not associated with any of the outcomes involved in this study (Table 3).

Table 2.

Means (95% confidence interval) adjusted for gender, age, body fat, ethnicity and sexual maturation for the values of heart rate variability according to sports practice in adolescents, Presidente Prudente, São Paulo. Brazil, 2013.

Heart rate variability	No sports practice (n=60)	With sports practice (n=60)	ANCOVA				Size of effect
			F	p–value	ES-r		(Qualitative)
M-RRi (ms)	726.5 (693.1-759.9)	797.7 (765.1-830.5)	8.674	0.004	0.078		Moderate
rMSSD (ms)	41.8 (35.7-47.8)	53.1 (47.1-59.1)	6.680	0.011	0.061		Moderate

HR, heart rate; M-RRi, mean RR interval; rMSSD, root mean square of successive differences between adjacent normal RR intervals; 95%CI, 95% confidence interval; ANCOVA, analysis of covariance; ES-r, eta squared, which denotes an effect size measure; p-value <0.05, statistical significance. Mean and 95% CI estimated by ANCOVA.

Table 3.

Spearman's correlation (rho) between physical activity indicators and cardiovascular parameters in adolescents. Presidente Prudente, São Paulo. Brazil, 2013.

Physical activity	mSBP (mmHg)	mDBP (mmHg)	rHR (bpm)	M-RRi (ms)	rMSSD (ms)	CCA-IMT (mm)	FA-IMT (mm)	CCA-RI	FA-RI
	rho	rho	rho	rho	rho	rho	rho	rho	rho
Sports practice (days/week)	0.13	0.03	–0.06	0.23a	0.22a	–0.07	0.01	0.10	–0.05
p-value	0.150	0.704	0.478	0.012	0.018	0.405	0.915	0.263	0.570
PE classes (days/week)	0.01	–0.09	–0.12	0.08	0.09	0.14	0.084	–0.01	–0.07
p-value	0.888	0.318	0.187	0.395	0.116	0.116	0.364	0.941	0.438
Habitual PA (steps/day)	0.13	0.05	–0.10	–0.02	0.01	0.02	0.13	0.16	0.04
p-value	0.134	0.581	0.259	0.801	0.779	0.779	0.132	0.08	0.592

mSBP, mean systolic blood pressure; mDBP, mean diastolic blood pressure; rHR, resting heart rate; M-RRi, mean RR interval; rMSSD, root mean square of successive differences between adjacent normal RR intervals; CCA-IMT, intima-media thickness of the common carotid artery; FA-IMT, intima-media thickness of the femoral artery; CCA-RI, common carotid artery resistance index; FA-RI, femoral artery resistance index; rho, Spearman's correlation coefficient; 95% CI, 95% confidence interval; PE, physical education; PA, physical activity. a p-value<0.05, statistical significance.

In the multivariate model, only the rMSSD index remained associated with sports practice, after adjustment for confounders (model 1 [gender, ethnicity, age and BF]). Finally, the rMSSD index remained associated with sports practice outside of the school environment, even after statistical control (model 2) for organic maturation (b=0.039 [0.01;0.08]) (Table 4).

Table 4.

Multivariate models (linear regression) including sports practice outside of the school environment and cardiovascular risk indicators for the adolescents' health, Presidente Prudente, São Paulo. Brazil, 2013.

Independent variable	M-RRi (ms)	rMSSD (ms)
	β (β95% CI)	β (β95% CI)
Model 1
Sports practice (days/week)	0.031 (–0.01; 0.07)	0.042 (0.01; 0.07)
p-value	0.147	0.029
Model 2
Sports practice (days/week)	0.031 (–0.01; 0.07)	0.039 (0.01; 0.08)
p-value	0.143	0.042

M-RRi, mean RR interval; rMSSD, root mean square of successive differences between adjacent normal RR intervals; 95% CI, 95% confidence interval; Model 1, adjusted for gender, ethnicity, age and body fat; Model 2, adjusted for gender, ethnicity, age, body fat and peak growth velocity.

Discussion

The results of this study indicate that adolescents engaged in sports activities outside of the school environment had higher HRV, even when the analysis was controlled for factors such as biological maturation. On the other hand, this association was not observed for PE classes and HPA.

In this study, adolescents engaged in sports activities outside of school were older and had higher body weight, height and biological maturation. It is known that, with advancing age, there is a tendency to decreased vagal response and decline in HRV23; however, this behavior does not seem to be accentuated among adolescents.17 It should be noted that physical exercise has a modulating role in cardiorespiratory fitness and, therefore, may slow the reduction in parasympathetic activity.23 , 24

In parallel, the literature has identified that the cardiorespiratory fitness of obese adolescents engaged in physical exercises is closely associated with the increase in vagal response during rest,3 as well as detraining is closely associated to the decrease in the rMSSD index.25 Recently, Fernandes et al.24 observed that the reducing effect of sports on the behavior of rHR was mediated by its action on cardiorespiratory fitness (regardless of BF). In this sense, our results demonstrate that sports activities outside of the school environment are characterized as an important variable associated with autonomic modulation, as the rMSSD has been shown in the literature as an important indicator index of parasympathetic activity.5 , 25

On the other hand, CCA-IMT and FA-IMT, as well as CCA-IR and FA-IR showed no significant association with any of the physical activity indicators. The literature has shown that increase in the shear stress caused by exercise can stimulate the release of "cardioprotective" substances at the expense of the resistance that blood flow exerts on endothelial cells.26 These biomolecular messengers have the capacity to inhibit oxidative stress, platelet aggregation and smooth muscle cell proliferation,26 with all these cardiometabolic responses being involved with IMT in the long-term,2 not being necessarily observed in young populations. Supporting this hypothesis, a similar result was observed by Loprinzi et al.27 with adolescents of both genders (age ranging from 6-18 years), in which the practice of HPA was associated with lower C-reactive protein values (important inflammatory agent closely related to the atherogenic process) in adults, but not in young individuals.

An important consideration on the lack of associations between HPA, physical activity outside of the school environment and the analyzed outcomes needs to be made. In fact, total physical activity is a construct that involves activities of all intensities (not necessarily of moderate to high intensity), and therefore the non-significant coefficients were not a big surprise. However, the non-significant results for PE classes reflect a deficiency in our educational system (previous information report low energy demand involved in this type of activity, and a substantial part of the Physical Education class is spent with activity management),28 as actions in the school environment have been effective in improving the HRV.9 Therefore, the practice of sports has been clearly demonstrated and consistently widespread among children and adolescents, not only due to its importance in the formation of the young individuals' personality,29 but also due to its importance in increasing the time spent in moderate and vigorous intensity physical activities and its impact on the abovementioned health indicators.30

Some limitations must be mentioned. The cross-sectional design does not allow establishing a causal association between the observed outcomes. However, these results are derived from the preliminary data of an ongoing cohort and thus, in the future, these findings might be reanalyzed from a longitudinal perspective. Additionally, the absence of more accurate information about PE classes and sports activities outside of the school environment (intensity of exercise, session length, sports modality, time spent with that sports modality, etc.) deserves to be highlighted as a limitation. On the other hand, recent data in the literature showed that achieving at least 11,500 steps/day is similar to achieving the minimum guideline for physical activity in young individuals: 60 minutes/day of physical activity of moderate or vigorous intensity.11 In this sample, there was an association between achieving the cutoff of steps a day and being involved in sports activities (OR=3.05; 95% CI: 1.25 to 7.39), and the number of days involved with sports activities was associated with the total number of steps accumulated during the week (r=0.21; 95% CI: 0.02-0.37). Thus, these data demonstrate that, although relatively simple, the questions used to characterize the organized practice of sports were effective in differentiating more physically active young individuals.

Therefore, it can be concluded that the practice of sports outside of the school environment was related to HRV indicators at rest.

Introdução

Sabe-se que as doenças cardiovasculares estão relacionadas a elevadas taxas de morbimortalidade entre adultos.1 Esse fato tem sido foco de inúmeros estudos, principalmente devido à manifestação subclínica de seus potenciais indicadores de risco cardiovasculares, tais como a pressão arterial elevada, o espessamento mediointimal e as alterações na modulação autonômica,2 and 3 que tendem a manifestar-se desde as primeiras décadas de vida.4 Durante a adolescência, a agregação de alguns desses desfechos pode estar atrelada à disfunção endotelial e ao processo aterogênico precoce.3 Entretanto, cabe salientar a dificuldade de acompanhar o início desses distúrbios cardiovasculares entre jovens, uma vez que a sua manifestação clínica é observada predominantemente na idade adulta.3

Nesse contexto, a análise da variabilidade da frequência cardíaca, que consiste nas oscilações dos intervalos entre os batimentos cardíacos consecutivos,5 pode ser uma eficiente ferramenta para estudar a relação entre os fatores de risco cardiovasculares3 e a resposta autonômica.5 Sabe-se que a atividade parassimpática pode estar suprimida e intimamente relacionada ao estresse oxidativo decorrente de complicações cardiometabólicas.6 and 7 Por outro lado, essa mesma atividade pode ser estimulada pelo aumento da capacidade cardiorrespiratória3 e treinamento físico, tanto em adultos quanto na população pediátrica.8

A prática esportiva em âmbito escolar aliada às aulas de educação física pode ser benéfica para a modulação autonômica,9 porém ainda não estão suficientemente claros os possíveis efeitos estimulados pela atividade física habitual ou a prática esportiva fora do ambiente escolar na adolescência. Sendo assim, o objetivo do presente estudo foi analisar a relação entre atividade física habitual, educação física escolar e prática esportiva fora do ambiente escolar sobre alguns indicadores cardiovasculares de risco a saúde entre adolescentes.

Método

Estudo de caráter descritivo/analítico de delineamento transversal, desenvolvido com informações iniciais de uma coorte e conduzido entre 2013 e 2014 em Presidente Prudente (SP). Para o cálculo amostral, em decorrência da inexistência de estudos anteriores que indiquem escores de correlação entre pedometria e fluxo sanguíneo entre jovens brasileiros, adotou-se arbitrariamente um r=0,26, poder de 80% e a de 5%.10 Esse cálculo indicou a necessidade de se envolver no mínimo 115 adolescentes. No processo de amostragem, inicialmente sete escolas de ensino fundamental (quatro públicas e três privadas [o município tem 82 unidades, 27 privadas]) ao redor da região central foram convidadas a participar do estudo. Essas escolas são próximas à universidade e recebem alunos de diferentes regiões devido à presença de importantes linhas de transporte urbano. Porém, após o convite feito aos diretores das unidades escolares, apenas três escolas privadas aceitaram participar do estudo (as unidades públicas alegaram excesso de trabalho administrativo). Nessas unidades escolares que autorizaram a feitura do estudo, todos os jovens entre 11-14 anos foram convidados em sala de aula a participar. Havia 495 jovens de 11-14 anos matriculados nas três unidades. O município tem 6.108 alunos de ensino fundamental matriculados na rede privada. Após a divulgação do estudo, houve o recolhimento dos documentos relacionados ao aspecto ético da pesquisa, momento no qual 127 adolescentes retornaram os documentos devidamente preenchidos (não houve exclusão por erros de preenchimento). Porém, após a conclusão de todas as avaliações envolvidas no estudo, sete jovens foram excluídos (não completaram todas as avaliações requeridas pela pesquisa) e, por fim, a amostra final foi composta por 120 adolescentes de ambos os sexos.

Foram incluídos no estudo os adolescentes que aceitaram participar da pesquisa e apresentaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido assinado pelos pais ou responsáveis legais, bem como concordância com os seguintes critérios de inclusão: idade entre 11 e 14 anos; estar regularmente matriculado e frequentando a unidade escolar de ensino básico; não apresentar distúrbio clínico ou metabólico previamente conhecido que pudesse interferir no engajamento em alguma atividade física ou esportiva; não fazer consumo eventual ou regular de qualquer medicamento. Este estudo está de acordo com as normas estabelecidas pelo Conselho Nacional de Saúde (Resolução n° 1996/196) e foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa envolvendo seres humanos (n° 322.650/2013) da Universidade Estadual Paulista, Campus de Presidente Prudente.

Por entrevista face a face foi anotada a etnia (branco, negro, oriental e outros), o sexo e a idade cronológica dos adolescentes (diferença da data de nascimento para a data de avaliação, expressa em valores centesimais). Nessa entrevista, foi reportada a participação em aulas de educação física escolar (EFE) (número de dias na semana [essa variável oscilou de 0-3 dias]) e a prática esportiva fora do ambiente escolar (a qual compreende todo engajamento em modalidade esportiva desenvolvida sob a tutela de um profissional de educação física ou instrutor previamente qualificado e com caráter competitivo). Dessa forma, a prática esportiva fora do ambiente escolar foi avaliada por meio das seguintes perguntas: "Você participa de atividades esportivas fora da escola?" (dicotomizada em sim1 e não [0]). Se sim, "Quais os dias da semana em que você pratica atividade esportiva?" Para as análises estatísticas, a variável "prática esportiva fora do ambiente escolar" foi tratada como o número de dias na semana em que o jovem reportou essa prática (em nossa casuística, essa variável oscilou de 1-5 dias). A atividade física habitual (AFH) foi avaliada por um pedômetro (marca Yamax Digiwalker, modelo SW200), fixado na vestimenta na altura do quadril, durante sete dias consecutivos. O aparelho computa oscilações no eixo vertical, as quais reproduzem a marcha humana e, assim, a atividade física habitual foi expressa pelo número médio de passos por dia (passos/dia). 11

Pressão arterial sistólica (PAS), diastólica (PAD) e frequência cardíaca de repouso (FCrep) foram aferidas pelo método oscilométrico, aparelho automático (marca Omron Healthcare, Inc., Intellisense, modelo HEM 742 INT, Bannockburn, Illinois, USA), validado por Christofaro et al.12 Para essas medidas, após um período de 10 minutos de repouso na posição sentada, o ponto médio do úmero do braço direito do avaliado foi envolvido pelo manguito com o tamanho apropriado para a circunferência do braço, a saber: idade até 13 anos [tamanho infantil] (6cm × 12 cm); e acima de 13 anos [tamanho médio] (9cm×18 cm). Adolescentes obesos usaram manguitos específicos, dada a maior circunferência do braço. Foram feitas três medidas obtidas com intervalo de um minuto entre elas. A média das duas últimas mensurações foi considerada a pressão arterial do adolescente.13

A espessura mediointimal (EMI) e o fluxo sanguíneo arterial foram mensurados por um único médico especialista em diagnóstico por imagem por meio do exame de ultrassonografia com Doppler (marca Philips, modelo Philips HD 11 XE, Brasil) equipado com transdutor linear de alta resolução, multifrequencial, ajustado para 12 MHz, em um hospital do município. Foram adotadas as recomendações da Sociedade Brasileira de Cardiologia14 e avaliadas artéria carótida comum e femoral (lado direito). Foram estimadas as seguintes variáveis: EMI, que corresponde à distância entre as duas linhas ecogênicas que representam as interfaces lúmen/íntima e média/adventícia da parede arterial15 da artéria carótida comum (EMIC) e femoral (EMIF), e o índice de resistência ao fluxo sanguíneo, calculado pelo somatório da velocidade de fluxo sanguíneo máxima e mínima dividida pela velocidade de fluxo máxima, da artéria carótida comum (IRFC) e femoral (IRFF). Durante a avaliação da artéria carótida comum, o pescoço foi levemente hiperestendido e inclinado para formar um ângulo de 45° aproximadamente. Para as medidas na artéria femoral, a perna do adolescente permaneceu estendida sobre a maca. A medida foi coletada próxima à linha inguinal.

Para análise da variabilidade da frequência cardíaca (VFC), a frequência cardíaca de repouso foi captada batimento a batimento por meio de um cardiofrequencímetro (marca Polar(r), modelo RS800, Kempele, Finlândia), validado para os propósitos deste estudo.16 Os adolescentes permaneceram em decúbito dorsal e respiração espontânea por 30 minutos para essa captação, com fita de eletrodos posicionada na altura do processo xifoide do esterno. O relógio para captação das informações foi fixado no punho do avaliado, o qual manteve os braços estendidos ao lado do corpo. Todos os adolescentes foram orientados a abster-se de cafeína e atividade física por 24 horas antes do teste3 e as avaliações foram feitas no período matutino, a fim de evitar possíveis influências do ritmo circadiano, em uma sala aclimatizada com temperatura a 25 °C (±1 °C), seguindo recomendações prévias.17

Os dados gravados no modo batimento a batimento em milissegundos foram descarregados por transmissão infravermelha em um computador portátil a partir do software Polar Pro Trainer, versão 5.41.002. O método de filtragem dos dados seguiu duas etapas: filtragem digital por meio do software usado para descarregar os dados e filtragem manual, a fim de checar visualmente as variações entre os intervalos dos batimentos cardíacos e, por conseguinte, remover intervalos anormais. 5 and 18 Para análise dos dados foram usados 1.000 intervalos R-R e calculados, pelo software Kubios HRV, versão 2.0, a média entre os intervalores R-R (M-iRR) e o índice de variabilidade da frequência cardíaca pelo método linear, no domínio do tempo: rMSSD. O índice rMSSD corresponde à raiz quadrada da média das diferenças sucessivas ao quadrado, entre intervalos R-R consecutivos, no qual representa o predomínio da atividade do sistema nervoso autônomo parassimpático. 5

Todas as medidas foram efetuadas com os jovens vestindo roupas leves e descalços. O peso corporal foi mensurado em uma balança de leitura digital (marca Filizola, modelo Personal Line 200, Brasil), com precisão de 0,1 kg, ao passo que a estatura foi determinada em um estadiômetro fixo na parede (marca Sanny, modelo Professional, Brasil) com precisão de 0,1 cm. Altura troncocefálica foi obtida mediante uso de um banco de madeira com altura de 50 cm fixado ao estadiômetro. O comprimento das pernas foi obtido pela subtração da estatura pela altura troncocefálica. 19 Com base em tais medidas, a maturação biológica foi estimada pelo pico de velocidade de crescimento (PVC), a partir de modelos matemáticos baseados em medidas antropométricas.20 Os valores resultantes desse modelo indicam o período (anos) que faltam para o adolescente atingir a maturação somática.

O tecido adiposo foi mensurado pela densitometria óssea (marca General Electric, modelo Lunar DPX-NT). O aparelho foi calibrado antes do início das medidas, a fim de verificar a garantia da qualidade das varreduras, seguindo as recomendações do fabricante. Após esse procedimento inicial, foram feitos os exames de corpo inteiro dos avaliados. A dose de radiação não foi prejudicial à saúde dos adolescentes, foi menor do que 0,05 milirem. Durante o exame, todos os participantes usaram vestimentas leves, permaneceram descalços, sem pertence de metal junto ao corpo. Foram posicionados no equipamento em decúbito dorsal durante todo o exame e se mantiveram imóveis durante um tempo aproximado de 15 minutos. A gordura corporal (GC) foi expressa em valores percentuais a partir do sotfware GE Medical System Lunar, versão 4.7.

Na análise estatística, inicialmente, foi testada a distribuição do conjunto de dados de acordo com o modelo Gaussiano e, a partir desse pressuposto, optou-se pela estatística não paramétrica para as análises de correlação. Para o modelo multivariado, o índice rMSSD sofreu ajuste logarítmico (logaritmo de base 10).21

Para a descrição da amostra, usou-se a mediana e a diferença entre quartil. A diferença entre os grupos (dicotomizada em sim1 ou não [0]) engajados na prática esportiva foi expressa pelo teste de Mann-Whitney. Devido ao uso de algumas variáveis de origem não paramétrica, a correlação de Spearman (rho) foi usada para verificar a relação entre a prática esportiva e os indicadores cardiovasculares de risco a saúde. Os relacionamentos significativos na correlação de Spearman foram inseridos no modelo multivariado (regressão linear) em dois modelos: Modelo 1 ajustado por sexo, etnia, idade e GC e Modelo 2 Modelo 1 e PVC.

Da mesma forma, as comparações significativas foram analisadas sob o prisma da análise de covariância (Ancova [ajustadas por sexo, etnia, idade e GC]), a qual gerou médias estimadas após o ajuste da variância explicada pelas variáveis de confusão. O teste post hoc de Bonferroni foi usado quando necessário e o teste de Levene atestou a homogeneidade das variâncias nos modelos criados. Por fim, medidas de tamanho de efeito foram providenciadas pelo eta-squared (ES-r) (Pequeno de 0,010 a 0,059; Moderado de 0,060 a 0,139 e Elevado ≥0,140). 22 A significância estatística (p-valor) foi considerada relevante se observados valores inferiores a 5%, a qual foi analisada por meio do software BioEstat (versão 5.0, Tefé, Amazonas).

Resultados

Da amostra total do presente estudo, 50% (95% IC: 41,1%-58,9%; n = 60) dos adolescentes reportaram estar engajados em alguma prática esportiva fora do ambiente escolar (56,5% meninos e 43,1% meninas; p=0,201). EFE não se associou a qualquer outro indicador de atividade física (esporte e AFH); porém, e conforme esperado, a prática esportiva fora do ambiente escolar e a AFH foram relacionadas entre si.

As variáveis dependentes (M-iRR, rMSSD, IRFC, IRFF, EMIC e EMIF) não diferiram quando a amostra foi estratificada segundo a AFH e o número de aulas de EFE. Por outro lado, quando a amostra foi dicotomizada pela prática esportiva fora do ambiente escolar, houve diferença significativa para idade (p=0,042), peso corporal (p=0,048), estatura (p=0,043), PVC (p=0,003), M-iRR (p=0,012) e rMSSD (p=0,019) ( tabela 1).

Tabela 1.

Análise comparativa das variáveis dependentes segundo a prática esportiva fora do ambiente escolar de adolescentes, Presidente Prudente, São Paulo, Brasil, 2013. Valores expressos em mediana (diferença entre quartil)

	Prática esportiva fora do ambiente escolar		p valor
	Sim (n=60)	Não (n=60)
Idade (anos)	12 (1)	11 (1)	0,042
Peso corporal (kg)	51,2 (19)	49,2 (19,2)	0,048
Estatura (cm)	1,57 (0,10)	153 (0,10)	0,043
GC (%)	31,5 (13,6)	28,9 (19,4)	0,361
PVC	–2,13 (0,93)	–2,54 (1,10)	0,003
PASm (mmHg)	113,3 (15,7)	108,8 (16,1)	0,118
PADm (mmHg)	68,3 (10,7)	65,0 (15,7)	0,719
FCrep (bpm)	76,6 (15,1)	75,6 (15,5)	0,659
M-iRR (ms)	781,6 (142,1)	740,1 (138,1)	0,012
rMSSD (ms)	49,5 (26)	43,0 (29)	0,019
EMIC (mm)	0,45 (0,05)	0,46 (0,05)	0,228
EMIF (mm)	0,39 (0,08)	0,38 (0,11)	0,991
IRFC	0,75 (0,1)	0,73 (0,1)	0,194
IRFF	0,94 (0,1)	0,98 (0,1)	0,506
Passos/dia	9804,5 (6545)	8139,2 (3085)	0,086

GC, gordura corporal; PVC, pico de velocidade de crescimento; PASm, pressão arterial sistólica média; PADm, pressão arterial diastólica média; FCrep, frequência cardíaca de repouso; M-iRR, média entre os intervalos R-R; rMSSD, raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre os intervalos R-R normais adjacentes; EMIC, espessura mediointimal da artéria carótida comum; EMIF, espessura mediointimal da artéria femoral; IRFC, índice de resistência de fluxo da carótida comum; IRFF, índice de resistência de fluxo da femoral.

A Ancova identificou que, mesmo após o controle da variância explicada pelos fatores de confusão, jovens com prática esportiva continuaram a apresentar maiores valores para variabilidade da frequência cardíaca e que a magnitude de efeito da prática esportiva sobre as variáveis dependentes foi moderada (tabela 2). A prática esportiva fora do ambiente escolar apresentou relação significativa e positiva com M-iRR (rho=0,23) e rMSSD (rho=0,25). Por outro lado, a AFH e a EFE não se associaram a qualquer dos desfechos envolvidos neste estudo (tabela 3).

Tabela 2.

Médias (intervalo de confiança de 95%) ajustadas por sexo, idade, gordura corporal, etnia e maturação biológica para os valores de variabilidade da frequência cardíaca segundo a prática esportiva em adolescentes, Presidente Prudente, São Paulo. Brasil, 2013

Variabilidade da FC	Esporte Não (n=60)	Esporte Sim (n=60)	Ancova			Tamanho de efeito
			F	P valor	ES-r	(Qualitativo)
M-iRR (ms)	726,5 (693,1-759,9)	797,7 (765,1-830,5)	8,674	0,004	0,078	Moderado
rMSSD (ms)	41,8 (35,7-47,8)	53,1 (47,1-59,1)	6,680	0,011	0,061	Moderado

FC, frequência cardíaca; M-iRR, média entre os intervalos R-R; rMSSD, raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre intervalos R-R normais adjacentes; 95% IC, intervalo de confiança de 95%; Ancova, análise de covariância; ES-r, eta squared, o qual denota uma medida de tamanho de efeito; p valor <0,05, significância estatística. Média e 95% IC estimados pela Ancova.

Tabela 3.

Correlação de Spearman entre indicadores de atividade física e parâmetros cardiovasculares em adolescentes, Presidente Prudente, São Paulo. Brasil, 2013

Atividade física	PASm (mmHg)	PADm (mmHg)	FCrep (bpm)	M-iRR (ms)	rMSSD (ms)	EMIC (mm)	EMIF (mm)	IRFC	IRFF
	rho	rho	rho	rho	rho	rho	rho	rho	rho
Prática esportiva (dias/sem)	0,13	0,03	–0,06	0,23a	0,22a	–0,07	0,01	0,10	–0,05
p valor	0,150	0,704	0,478	0,012	0,018	0,405	0,915	0,263	0,570
Ed. física escolar (dias/sem)	0,01	–0,09	–0,12	0,08	0,09	0,14	0,08	–0,01	–0,07
p valor	0,888	0,318	0,187	0,395	0,116	0,116	0,364	0,941	0,438
AF habitual (passos/dia)	0,13	0,05	–0,10	–0,02	0,01	0,02	0,13	0,16	0,04
p valor	0,134	0,581	0,259	0,801	0,779	0,779	0,132	0,08	0,592

PASm, pressão arterial sistólica média; PADm, pressão arterial diastólica média; FCrep, frequência cardíaca de repouso; M-iRR, média entre os intervalos R-R; rMSSD, raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre intervalos R-R normais adjacentes; EMIC, espessura mediointimal da artéria carótida comum; EMIF, espessura mediointimal da artéria femoral; IRFC, índice de resistência de fluxo da carótida comum; IRFF, índice de resistência de fluxo da femoral; rho, coeficiente de correlação de Sperman; 95% IC, intervalo de confiança de 95%. a p valor <0,05, significância estatística.

No modelo multivariado, apenas o índice rMSSD manteve-se relacionado à prática esportiva, após o ajuste pelos fatores de confusão (modelo 1 [sexo, etnia, idade e GC]). Por fim, o índice rMSSD manteve-se relacionado à prática esportiva fora do ambiente escolar, mesmo após controle estatístico (modelo 2) para a maturação biológica (ß = 0,039 [0,01; 0,08]) (tabela 4).

Tabela 4.

Relacionamento multivariado (regressão linear) entre prática esportiva fora do ambiente escolar e indicadores cardiovasculares de risco a saúde de adolescentes, Presidente Prudente, São Paulo. Brasil, 2013

Variável independente	M-iRR (ms)	rMSSD (ms)
	ß (ß95% IC)	ß (ß95% IC)
Modelo 1
Prática esportiva (dias/sem)	0,031 (–0,01; 0,07)	0,042 (0,01; 0,07)
p valor	0,147	0,029
Modelo 2
Prática esportiva (dias/sem)	0,031 (–0,01; 0,07)	0,039 (0,01; 0,08)
p valor	0,143	0,042

M-iRR, média entre os intervalos R-R; rMSSD, raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre intervalos R-R normais adjacentes; 95% IC, intervalo de confiança de 95%; Modelo 1, ajustado por sexo, etnia, idade e gordura corporal; Modelo 2, ajustado por sexo, etnia, idade, gordura corporal e pico de velocidade de crescimento.

Discussão

Os resultados da presente pesquisa apontam que adolescentes engajados em práticas esportivas fora do ambiente escolar apresentaram maior VFC, mesmo quando a análise foi controlada por fatores como a maturação biológica. Por outro lado, essa relação não foi observada para as aulas de EFE e AFH.

No presente estudo, adolescentes engajados em atividades esportivas fora do ambiente escolar apresentaram maior idade, peso corporal, estatura e maturação biológica. Sabe-se que, com o avançar da idade, há uma tendência à diminuição da resposta vagal e declínio da VFC,23 porém esse comportamento parece não ser acentuado entre jovens.17 Cabe salientar que o exercício físico tem um papel modulador na capacidade cardiorrespiratória e, por conseguinte, pode retardar a redução da atividade parassimpática.23 and 24

Paralelamente a esse quadro, a literatura tem identificado que a capacidade cardiorrespiratória de adolescentes obesos engajados em exercícios físicos tem estreita relação com o aumento na resposta vagal durante o repouso,3 bem como o destreino está intimamente relacionado com a redução no índice rMSSD.25 Recentemente, Fernandes et al.24 identificaram que o efeito redutor da atividade esportiva sobre o comportamento da FCrep foi mediado pela sua ação na aptidão cardiorrespiratória (independentemente da GC). Nesse sentido, nossos resultados identificam que a prática esportiva fora do ambiente escolar caracteriza-se como uma importante variável relacionada à modulação autonômica, uma vez que o rMSSD tem sido indicado pela literatura como um importante indicador de atividade parassimpática.5 and 25

Por outro lado, EMIC e EMIF, bem como IRFC e IRFF, não apresentaram relação significativa com qualquer dos indicadores de atividade física. A literatura tem indicado que o aumento do estresse de cisalhamento decorrente do exercício físico pode estimular a liberação de substâncias "cardioprotetoras" em detrimento da resistência que o fluxo sanguíneo exerce nas células endoteliais.26 Esses mensageiros biomoleculares têm a capacidade de inibir o estresse oxidativo, a agregação plaquetária e a proliferação de células musculares lisas.26 Essas respostas cardiometabólicas são envolvidas em longo prazo na EMI2 e não são necessariamente observadas em populações jovens. Em apoio a essa hipótese, resultado semelhante foi observado por Loprinzi et al.27 com adolescentes de ambos os sexos (idade de 6-18 anos), no qual a prática de AFH foi relacionada a menores valores de proteína C reativa (importante agente inflamatório intimamente relacionado com o processo aterogênico) em adultos, mas não em jovens.

Uma importante reflexão acerca da ausência de relacionamentos entre a AFH, a atividade física fora do ambiente escolar e os desfechos analisados precisa ser feita. De fato, a atividade física total é um construto que envolve atividades de todas as intensidades (não necessariamente de moderada a alta intensidade) e, dessa forma, não foram grande surpresa os coeficientes não significativos. Porém, os resultados não significativos referentes à EFE refletem uma mazela presente em nosso sistema de ensino (informações prévias relatam a baixa demanda energética envolvida nesse tipo de atividade e uma parte substancial da aula de educação física é gasta na gestão das atividades),28 pois ações no meio escolar têm sido efetivas na melhoria da VFC.9 Por conseguinte, a prática desportiva tem sido claramente evidenciada e consistentemente difundida em crianças e adolescentes, não só pelas suas valências formativas na personalidade dos jovens,29 mas pela sua importância no aumento do tempo em atividades físicas de intensidade moderada e vigorosa e o seu impacto nos indicadores de saúde supracitados.30

Algumas limitações precisam ser mencionadas. O delineamento transversal não possibilita estabelecer relação de causalidade entre os desfechos apresentados. Porém, tais resultados são provenientes de dados iniciais de uma coorte em andamento e, assim, no futuro, esses achados poderão ser reanalisados sob uma perspectiva longitudinal. Além disso, a ausência de informações mais acuradas sobre EFE e prática esportiva fora do ambiente escolar (intensidade do esforço, duração da sessão, modalidade esportiva, tempo de envolvimento no referido desporto, entre outras) merece ser destacada como limitação. Por outro lado, dados recentes da literatura identificam que cumprir ao menos 11.500 passos/dia é similar a cumprir a diretriz para jovens de prática mínima de atividades físicas: 60 minutos/dia de atividades físicas de intensidade moderada ou vigorosa.11 Nessa amostra, houve associação entre alcançar este ponto de corte de passos por dia e estar engajado em atividades esportivas (OR=3,05; IC 95% 1,25-7,39), bem como o número de dias envolvido com atividades esportivas foi relacionado com o número total de passos acumulado durante a semana (r=0,21; 95% CI 0,02-0,37). Assim, esses dados identificam que, embora relativamente simples, as perguntas usadas para caracterizar a prática esportiva organizada foram eficientes para discriminar jovens mais ativos fisicamente.

Dessa forma, pode-se concluir que a prática esportiva fora do ambiente escolar foi relacionada com indicadores de VFC durante o repouso.