Effect of air pollution on the autonomic modulation of heart rate in overweight adults.

OBJECTIVE: To analyze the effect of air pollution on heart rate variability in overweight individuals.
METHODS: A total of 46 adult individuals, both sexes, aged between 18 and 49 years and with body mass index >25kg/m2 were analyzed. All volunteers were students from public schools of two cities in the state of São Paulo. The clinical, demographic and anthropometric data of each individual, as well as heart rate variability through time domain, geometric and frequency indices were collected. For the air quality analysis, the following variables were investigated: concentration of carbon dioxide, particulate matter, temperature and relative humidity. The analysis was carried out with descriptive and analytical statistics, adopting a level of significance of 5%.
RESULTS: There was a reduction in overall heart rate variability in overweight individuals by the following indices: mean standard deviation of all normal RR intervals, long-term standard deviation of continuous RR intervals, ratio of short-and long-term standard deviation of continuous RR intervals. In addition, the indices responsible for parasympathetic control showed a downward trend in their values, as well as the low frequency index, which represented sympathetic action, although not significant.
CONCLUSION: Overweight individuals exposed to air pollution had lower heart rate variability than the Control Group.

INTRODUCTION

Cardiovascular diseases (CVD) is leading cause of death worldwide. In 2017, for example, around 17.8 million of people have died due to the CVD, 8.9 million of have died for ischemic cardiac disease, and 6.2 million have died due to stroke.() In Brazil, CVD are also considered one of the main causes of deaths, and this disease is responsible for approximately 20% of all deaths in the country among individuals older than 30 years of age.()

One of the main risk factors for the appearance of diseases is, among other reasons, the overweight.() The World Health Organization (WHO) classifies the level of overweight and obesity by using body mass index (BMI) formula from 25 to 29.9kg/m2 and >30kg/m2, respectively. Obesity is still a cut-off-point for cardiovascular risk due to the mean abdominal circumference, which is considered of increased risk values of ≥94cm in men and 80cm in women, and substantiated increased risk values of ≥102cm in men and 88cm in women.()

Body fat in the abdomen above accepted reference values has been associated with higher incidence of heart diseases, stroke, high blood pressure, dyslipidemias, diabetes, atherosclerosis, coronary heart diseases, among others.()

Other risk factor for the CVD is air pollution that is considered the 10th leading global risk factor for death. Pollution consists of suspended particles in the air, known as particle matter (PM), responsible for the majority of adverse effects.() A study on the relationship between air pollution and effects on the cardiovascular system showed that per 10µg/m3 increase of PM with diameter lower than 10µm (PM10) and PM with diameter lower than 2.5µm (PM2,5), caused an increase in hospitalization and cardiovascular death indices.() This fact can be explained due to number of physiological changes that occurred in cardiovascular system, such as inflammation, coagulation, and abnormal heart rhythm.(,)

Little cardiac changes can be detected by the autonomic nervous system (ANS), which influences the cardiovascular system controlled by parasympathetic and sympathetic routes, by using a quite common tool, heart rate variability (HRV).()

This method is able to characterize and detect a number of morbid conditions, therefore suggesting that HRV can be the major cause of loss of homeostasis, and may contribute for early diagnosis.()

To understand effect of air pollution in autonomic modulation of heart rate of overweight adults is needed as way to determine the marker of cardiovascular prognosis as well as to establish reference values to improve therapeutic intervention.

OBJECTIVE

To analyze the effect of air pollution in autonomic modulation of heart rate variability in overweight individuals.

METHODS

Selected areas

This was a cross-sectional study, submitted and approved to the Research Ethics Committee of the Universidade Federal de São Paulo, and registered under the protocol number 1,113.059 (CAAE: 45729015.4.0000.5505), according to the resolution 466/12 of December 12th, 2012, from the National Health Council. All procedures of the study were explained to participants as well as the objective of the study, data collection parameters, potential risks and benefits of their participation. Those who agreed to participate signed the consent form.

The contaminated area, the municipality of Cubatao, was determined based on studies conducted by the Environmental Company of the State of São Paulo (CETESB),(,) which identified toxic substance in the area. The air quality index of in state of Sao Paulo() showed high indices of air population in Cubatao. The control area, the municipality of Peruibe, was chosen because the city is the most distant one from the experimental area within Baixada Santista (coastal region) and because there are no evidences of high air population index in that region according to the CETESB.

Participants of the study

All volunteers were students living at selected areas of both sexes from youth and adult formal education programs of public schools from each municipality. Their BMI was >25kg/m2, and age range between 18 and 49 years. Exclusion criteria were existence of any disease associated with the use of continuous medication that potently affected cardiovascular system, an error greater than 5%in HRV data, and those with extreme values (outliers) in the studied variables. The study was conducted between March and June 2016, and included all individuals who were interested in collaborate with the study (convenience sampling).

Assessment measures

First, we collected personal data such as sex, age, formal education, smoking habit, pre-existing condition, and continuous use of medication, and also anthropometric features such as weight, height, abdominal circumference and BMI. Weight was determined using a digital scale (Marte®, Sao Paulo, Brazil) with maximal capacity of 150kg and precision of 100g. Height was determined using a portable stadiometer (Alturexata®, Sao Paulo, Brazil), made of wood, of 2.13m, subdivided in centimeters and millimeters. Abdominal circumference was obtained in lowest angle between lower ribs and iliac crest by using an inelastic metric band. BMI was calculated using the formula() weight/height2, weight in kilograms by height in meters. The systolic blood pressure (SBP), the diastolic blood pressure (DBP), and heart rate (HR) were also registered.

We also measured the degree of physical activity by using the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), which was classified as high, medium, low level of physical activity.()

Heart rate variability

HRV was conducted in a room under stable temperature (21 to 23°C) and humidity (40% to 60%) at night between 7 p.m. and 9 p.m. to standardize effects of circadian rhythm. Individuals were placed in a sitting position with spontaneous breathing for 20 minutes. Chest strap as well as heart monitor were placed on their chest aligned to distal third of sternum and a wrist based heart rate monitor.

Data were registered on Polar RS800CX watch and transferred to the computer to be analyzed by the RS800CX Polar watch software. We used thousands of intervals within consecutive RR intervals. After, manual filtering was conducted using a spreadsheet in Microsoft Excel to exclude premature and artifacts and ectopic beats. We selected only series with more than 95% of regular beats.(,,)

The software used for HRV assessment was the Kubios Heart Rate Variability (Kubios HRV) that analysis linear indices, time domain, frequency, and geometric indices.(,,) In time domain, we considered the root mean square of successive differences between normal heartbeats (rMSSD), expressed in milliseconds, percentage of successive differences of RR interval in which absolute value exceed 50ms (pNN50), and standard deviation of the normal-to-normal RR intervals (SDNN) expressed in milliseconds. Among geometric indices, we considered triangular index (RRtri), triangular interpolation of NN interval histogram (TINN) and Poincaré plot composed by standard deviation of instant heart rate variability and short term heart rate (SD1), long term standard deviation of continuous RR intervals (SD2) and their both relationships (SD1/SD2) showing a ratio between short and long term variations of RR intervals.

In frequency domain, we used spectral component of low frequency (LF), ranging between 0.04 to 0.15Hertz, expressed in ms2 and absolute units (nu); high frequency (HF), ranging from 0.15 to 0.4 Hertz, expressed in m2 and nu; and ratio between these components LF/HF.(,,)

Air quality

Portable devices used were AZ Instrument 77535 CO2/Temp./RH measurer to measurement of temperature, relative humidity (RH) and carbon dioxin concentration, and portable counter of HHP particles + Met One Instruments to measure MP concentration from 0.3 to 3 μm.

The equipment were placed to 1.5m above the ground to obtain reliable measure. After, the data obtained in measure points were analyzed and its mean values were calculated.

To determine air quality, we conducted measures in reference site in each municipality (reference standard values). In Cubatao, we selected the public square named “Praça emancipadores” where the city hall is located. In Peruibe we chosen the Monsenhor Lino dos Passos Square, where the church of the city is located. In addition, air quality was also measured at both public schools within classrooms (internal environmental) and in schoolyard (external environmental). Air quality measure in internal/external environmental was conducted at night, whereas collection at reference locals was conducted in the afternoon between 1 p.m. and 2 p.m.

Statistical analysis

All statistical analyses were conducted using the R software, version 3.5.1, and, for all tests, we fixed in 5% (p<0.05) the level of rejection of the null hypothesis. Results were expressed on means and standard deviations for data with normal distribution, and median and interquartile intervals for those with non-normal distribution.

We applied Shapiro-wilk test to assess normal distributions, as well as log and square root transformation, when necessary. To compare statistics between groups of categorical variables, we used the Person's χ2 test and the Fisher´s exact test, for numerical variables we used the Mann-Whitney test and Student t test.

RESULTS

General characteristics of population

First, 66 individuals were identified, of these four had mistakes in collected instrument (heart rate). Of the 62 evaluated individuals, 46 were included in the final analysis and composed the Control Group formed by controls overweight individuals (n=23), and Experimental Group that included overweight individuals exposed to air pollution (n=23), figure 1 .

Figure 1

Steps to select participants for the study

Two analyzed groups did not show differences in anthropometric features, demographic and clinical data. Individuals’ mean age were 36 and 41 years in Experimental Group and Control Group, respectively. Of these 13 (56.5% of population) were women in Experimental Group and 13 (56.5%) were men in Control Group. In both groups, 69.6% of individuals were overweight with mean BMI of 27.6kg/m2 and 28.6kg/m2 in Control Group and Experimental Group, respectively. Anthropometric features, demographic data, and clinical variables of studied population are shown in table 1 .

Table 1

Characterization and comparison of general characteristics of individuals living in the municipalities of Cubatao and Peruibe

Variables		CG	EG	p value
		(n=23)	(n=23)
Age, years		36 (25-40.5)	41 (29-45.5)	0.187 *
Formal education, years		5 (4.5-9.5)	6 (2.5-8)	0.635 *
Body weight, kg		77.5 (69.7-82.4)	76.4 (69-83.4)	0.766 *
BMI, kg/m2		27.6 (26.8-31.1)	28.6 (26.4-30.7)	0.877 *
HR, bpm		73 (66-78.5)	72 (63.5-81.5)	0.652 *
SBP, mmHg		120 (110-130)	120 (120-130)	0.229 *
DBP, mmHg		80 (80-82.5)	80 (75-85)	0.858 *
Height, m		1.64±0.09	1.63±0.09	0.617 †
Abdominal circumference, cm		90±9.21	93.8±9.51	0.182 †
Sex				0.555 ‡
	Men	56.5 (13)	43.4 (10)
	Women	43.4 (10)	56.5 (13)
IPAQ				0.732 §
	Low	4.4 (1)	30.4 (7)
	Mean	65.2 (15)	60.9 (14)
	High	30.4 (7)	8.7 (2)
Smoking				0.108 §
	No	100 (23)	73.9 (17)
	Yes	0 (0)	26.1 (6)
Classification of BMI				0.571 §
	Underweight (<18.5kg/m2)	0 (0)	0 (0)
	Normal weight (18.5>24.9kg/m2)	0 (0)	0 (0)
	Overweight (25>29,9kg/m2)	69.6 (16)	69.6 (16)
	Obesity (≥30kg/m2)	30.4 (7)	30.4 (7)

Results expressed by median and interquartile range (Q1 and Q3).

Mann-Whitney test;

student t test;

Pearson's χ2 test;

Fisher's exact test.

CG: Control Group; EG: Experimental Group; BMI: body mass index; HR: heart rate; SBP: systolic blood pressure; DBP: diastolic blood pressure; IPAQ: International Physical Activity Questionnaire.

Characteristics of air quality

In relation to characteristics of external environmental, according to reference standard deviation in the municipality of Cubatao and Peruibe, all items were statistically higher in Experimental Group compared with Control Group, table 2 .

Table 2

Comparison characteristics of external environmental mean (reference value) in the municipalities of Cubatao and Peruibe

Variables		Mean/median	CI/IQR		p value
CO2, ppm					<0.001 *
	CG	454.5	450.7	458.2
	EG	479.1	473.1	485.1
Temperature, °C					<0.001 *
	CG	25.3	24.0	26.6
	EG	20.2	19.5	20.9
Humidity, %					0.003 †
	CG	46.4	44.9	46.7
	EG	77.6	75.1	78.4
PM 0.3 (x106)					0.001 †
	CG	59.5	59.5	62.7
	EG	214.7	211.4	216.8
PM 0.5 (x106)					0.001 †
	CG	4.9	4.7	5.4
	EG	92.3	89.5	93.2
PM 1.0 (x106)					0.001 †
	CG	1.1	1.0	1.1
	EG	11.6	10.2	12.0
PM 3,0 (x106)					0.001 *
	CG	0.9	0.9	0.9
	EG	2.3	1.8	2.4

parametric data (median and CI);

non-parametrical data (median and IQR).

CI: confidence interval; IQR: interquartile interval (Q1 and Q3); CO2: carbon dioxide; CG: Control Group; EG: Experimental Group; PM: Particulate matter.

In the internal environmental of school (classroom), only carbon dioxide items and temperature were significantly with higher values in Experimental Group compared with Control Group ( Table 3 ).

Table 3

Comparison of characteristics of internal environmental of school, according to numerical variables in municipalities of Cubatao and Peruibe

Variables		Mean	IQR (Q1 – Q3)		p value
CO2, ppm					<0.001
	CG	528.0	520.7	542.2
	EG	569.0	546.0	683.0
Temperature, ° C					<0.001
	CG	18.0	18.0	19.0
	EG	19.0	19.0	20.0
Humidity, %					0.409
	CG	73.9	72.2	75.6
	EG	85.6	69.6	87.3
PM 0,3 (x106)					0.724
	CG	129.6	59.7	136.9
	EG	237.3	32.2	252.6
PM 0.5 (x106)					0.852
	CG	7.9	4.1	8.6
	EG	79.5	1.9	92.1
PM 1.0 (x106)					0.852
	CG	1.1	1.0	1.2
	EG	8.1	0.3	9.7
PM 3.0 (x106)					0.851
	CG	0.8	0.8	0.9
	EG	2.0	0.2	2.3

Mann-Whitney test.

IQR: interquartile range; CO2: carbon dioxide; CG: Control Group; EG: Experimental Group; PM: particulate matter.

In the characterization of external environmental of school (schoolyard) carbon dioxide and humidity were significant with higher values in Experimental Group compared with Control Group ( Table 4 ).

Table 4

Comparison of characteristics of external environmental (schoolyard) of the school according to numerical variable in the municipalities of Cubatao and Peruibe

Variables		Mean/median	CI/IQR		p value
CO2, ppm					0.005 *
	CG	471.0	465.0	476.5
	EG	539.0	466.0	554.0
Temperature, ° C					0.295 *
	CG	17.0	16.0	17.0
	EG	17.0	16.0	17.0
Humidity, %					0.001 †
	CG	82.9	80.9	84.8
	EG	88.4	85.6	91.2
PM 0.3 (x106)					0.221 *
	CG	127.2	66.1	161.8
	EG	101.9	46.7	220.7
PM 0.5 (x106)					0.645 *
	CG	7.7	5.0	12.1
	EG	8.5	2.6	111.7
PM 1.0 (x106)					0.701 *
	CG	1.1	1.0	1.5
	EG	0.5	0.4	15.5
PM 3.0 (x106)					0.352 *
	CG	0.8	0.8	0.9
	EG	0.5	0.3	3.8

non-parametric data (median and IQR);

parametric data (mean and CI).

CI: confidence interval; IQR: interquartile range; CO2: carbon dioxide; CG: Control Group; EG: Experimental Group; PM: particulate matter.

The items SDNN, SD2, RRTri and TInn that represented modulation of general HRV showed significance after analytical statistics ( Table 5 ). In general, a reduction of these variables occurred in Experimental Group compared with Control Group.

Table 5

Linear indices, time domain and frequency, and geometric indices of heart rate variability of selected groups

HRV indices	CG	EG	p value
	(n=23)	(n=23)
	Mean (CI)	Mean (CI)
SDNN, ms	48.2 (43.2-53.1)	38.7 (33.5-43.8)	0.012 *
rMSSD, ms	27.5 (23.5-31.4)	22.6 (19.3-25.8)	0.061 *
pNN50, %	7.9 (4.4-11.4)	4.7 (2.9-6.6)	0.079 †
LFms2	738.1 (601.8-874.3)	541.8 (403-680.5)	0.054 *
LFnu	73.8 (69-78.5)	71.6 (67.1-76)	0.492 *
HFms2	254.8 (183.9-325.6)	208 (145.2-270.7)	0.441 ‡
HFnu	26 (21.2-30.7)	28.3 (23.8-32.7)	0.489 *
LF/HF	3.6 (2.7-4.5)	3.1 (2.3-3.9)	0.460 ‡
SD1, ms	19.5 (16.7-22.2)	16 (13.7-18.2)	0.062 *
SD2, ms	65.1 (58.2-71.9)	52.1 (44.9-59.2)	0.013 *
SD1/SD2, ms	0.304 (0.267-0.340)	0.317 (0.279-0.354)	0.625 *
RRTri, ms	12.9 (11.6-14.1)	10.3 (8.9-11.6)	0.009 *
TINN, ms	214.3 (193.8-234.7)	172.8 (150.5-195)	0.010 *

student t test without adjust;

student t test after adjust with squared root;

student t test after adjusted log transformation.

HRV: heart rate variability; CG: Control Group; EG: Experimental Group; IC: confidence interval; SDNN: standard deviation of the normal-to-normal RR intervals; rMSSD: root mean square of successive differences between normal heartbeats; pNN50: percentage of successive differences of RR interval in which absolute value exceed 50ms; FL: component of low frequency; nu: normalized unit; HF: high frequency component; SD1: standard deviation from instant hear rate variability to short-term heart rate; SD2: standard deviation to long-term of interval of continuous RR; SD1/SD2 relation: dispersion of perpendicular score to line of identify dispersion of score to identify of line; RRTri: triangle index; TINN: triangle interpolation of histogram of NN intervals.

DISCUSSION

Results of the present study showed that Experimental Group composed by overweight individuals exposed to air pollution presented reduction in values of SNDD indices, SD2, RRTri and TINN (which corresponded to global modulation of HRV) compared with Control Group, suggesting that in these individuals HRV was reduced.

Publish literature suggests standardization of indices values of HRV among possible healthy individuals. An attempt was conducted in the study by Sammito et al.,() that registered HRV values long duration (24 hours) with use of electrocardiogram (ECG) in healthy adults. As a result, authors observed differences in values among different ages and sexes. Among variables of time domain, mean values of SDNN and rMSSD variables for men aged 30 to 40 years were 48.98 and 40.71millisecond, respectively. In relation to pNN50 variable for the same age range was 13.23%. Among women from 30 to 40 years, values of means were lower: 42.39 for SDNN, 36.50 for rMSSD, and 11.43% for pNN50. In the same study,() frequency domain indices were also studied. Mean values of FL and HF variables in normalized units (FLnu and HFnu) for men aged 30 to 40 years were 75.46 and 24.54, respectively. Among men within this age range, the FL/HF was 3.08. Women aged 30 to 40 years presented mean of 67.81 for LFnu, 32.19 for HFnu, and 2.11 for FL/HF.()

Other study, conducted by the Sandercock et al.,() we also measured values of HRV in healthy adults, however, with short-term recording (5 to 10 minutes) with the use of Polar heart rate. Values of indices from HRV range according to intensity of physical exercise. As a result values found between men and women with BMI between 22 and 23kg/m2, and mean age of 23 years (ranging from 18 and 33 years), as low, moderate, and high level of physical exercise were 55, 75 and 64 millisecond for SDNN. In addition, 56, 78, 60 millisecond for rMSSD; 58, 57 and 65 for LFnu; 42, 43 and 35 for HFnu; 6.95, 7.26 and 7.31ms2 for LFms2; 6.59, 6.95 and 6.60 millisecond to square for HFms2; and 2.0, 1.7, and 2.6 for LF/HF, respectively.()

In general, values of SDNN, rMSSD and pNN50 indices of cited studies (healthy adults) were higher compared with values of control and Experimental Group of this study; however, the index domain frequency ranged according to sex and level of physical exercise, suggesting that this weight gain can be associated with reduction of HRV, indicating autonomic dyscontrol.() These finding corroborated with other mentioned studies in published literature, which compared overweight individuals and normal weight.(–)

One of the possible explanations on these changes in the HRV is activation of baroreflex. A study() that tested hypothesis from baroreflex sensitivity (BRS), evaluated by the indirect measure of aortic pressure, was related with obesity, selected on the group including 30 women with BMI of 30kg/m2 and group of 30 controls with BMI of 25kg/m2. The HRV was estimated by the activity from cardiac ANS by the HRV. In this way, BRS was lower in obese women, already values of HF and LF were greater in thin participants from obese (1,079.2 versus 224.1ms2, and 411.8 versus 235.8ms2, respectively) and value from LF/HF was higher obese individuals (0.82 versus 0.57). The BMI, age and activity from parasympathetic nervous system are the main determining from BRS. Baroreflex behavior is of clinical relevance, because when attenuated, represented negative prognostic factor in CVD, which is common in obesity.()

When individuals with overweight exposed to air pollutions, the HRV values showed even more changed. In general, the literature point outs to the significant inverse relation between exposition to atmospheric pollutions, mainly to MP, an reduction of SDNN, rMSSD, HF indices, even in FL for overweight individuals exposed to high levels of these air particles.(–) However, in the result of this study, only the SDNN indices in the domain of time, and indices SD2, RRTri and TINN of geometric indices presented significantly reduction than Control Group, therefore, suggesting changes in global variability. Other indices, such as rMSSD, pNN50, LFms2, and SD1, also showed lower values than Control Group, although they were not statistically significant, ranging between 0.054 and 0.07.

Limitation

Limitations of this study included some measurements that could be not done, for example, the use of waist-hip ratio, the analysis of risk of development of CVD, which would be better divided between groups. Other limitation was sample loss – around 20 exclusions (30.3% of sample loss) – mainly due to errors in HRV. Therefore, we recommend adding 31% in sample calculation in future studies. In addition, we could not conduct collection of other pollutions in which would show, more precisely, the expose of different pollutants in studied individuals.

CONCLUSION

Overweight individuals exposed to air population showed lower variability of global cardiac frequency than Control Group. In addition, parasympathetic and sympathetic modulation showed tendency of declining, although not significant. Our findings suggest that overweight individuals exposed to air pollution present autonomic imbalance and, therefore, a greater susceptibility to the development of cardiovascular diseases.

INTRODUÇÃO

As doenças cardiovasculares (DCV) estão dentre as principais causas de mortes no mundo. Em 2017, por exemplo, cerca de 17,8 milhões de pessoas morreram por DCV, sendo 8,9 milhões de mortes por doença cardíaca isquêmica e 6,2 milhões de mortes por acidente vascular cerebral (AVC).()No Brasil, as DCV são também consideradas uma das principais causas de morte, atingindo aproximadamente 20% de todas as mortes brasileiras em indivíduos acima de 30 anos de idade.()

Um dos fatores de risco para surgimento dessas doenças é, entre outros, o excesso de peso.()A Organização Mundial da Saúde (OMS) classifica os níveis de sobrepeso e obesidade, por intermédio da fórmula do índice de massa corporal (IMC) em 25 a 29,9kg/m2e >30kg/m2, respectivamente. A obesidade ainda estabelece um ponto de corte para o risco cardiovascular por meio da medida de circunferência abdominal, considerando risco aumentado valor ≥94cm em homens e 80cm em mulheres, e risco aumentado substanciado para ≥102cm em homens e 88cm em mulheres.()

A gordura corporal na região abdominal acima dos valores aceitáveis de referência tem sido associada à maior incidência de cardiopatias, AVC, hipertensão arterial, dislipidemias, diabetes, aterosclerose, doenças coronarianas, entre outras.()

Outro fator de risco para as DCV é a poluição atmosférica, considerada o décimo principal fator de risco de morte mundial. Ela consiste em partículas suspensas no ar, conhecidas como material particulado (MP), responsáveis pela maioria desses efeitos adversos.()Investigação sobre a relação entre poluição do ar e efeitos no sistema cardiovascular demonstrou que a cada aumento de 10µg/m3de MP com diâmetro menor que 10µm (MP10) e MP com diâmetro menor que 2,5µm (MP2,5) ocorreu aumento nos índices de hospitalização e mortalidade cardiovascular.()Esse fato pode ser explicado devido a uma série de modificações fisiopatológicas que ocorre no sistema cardiovascular, envolvendo inflamação, coagulação e ritmo cardíaco.(,)

Assim, pequenas alterações cardíacas podem ser detectadas por meio do sistema nervoso autônomo (SNA), que influencia no controle do sistema cardiovascular, por intermédio das vias parassimpática e simpática, usando uma ferramenta bastante utilizada: a variabilidade da frequência cardíaca (VFC).()

Esse método é capaz de caracterizar e detectar uma série de condições mórbidas, sugerindo que a VFC possa ser um marcador da perda da homeostase, contribuindo, assim, para diagnósticos mais precoces.()

Faz-se, então, necessária a compreensão do efeito da poluição atmosférica na modulação autonômica da frequência cardíaca de adultos com excesso de peso, como forma de identificar um marcador de prognóstico cardiovascular, bem como valores de referência para melhor intervenção terapêutica.

OBJETIVO

Analisar o efeito da poluição atmosférica na modulação autonômica da frequência cardíaca em indivíduos com excesso de peso.

MÉTODOS

Áreas selecionadas

Estudo transversal, submetido e aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal de São Paulo, e registrado com o número de protocolo 1.113.059 e CAAE: 45729015.4.0000.5505, obedecendo à resolução 466/12 do Conselho Nacional de Saúde de 12 de dezembro de 2012. Todos os procedimentos adotados foram explicados aos participantes, como os objetivos do estudo e os parâmetros coletados, bem como possíveis riscos e benefícios de sua participação. Aqueles que concordaram em participar assinaram o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE).

A área contaminada, município de Cubatão, foi determinada baseando-se nos estudos realizados pela Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB),(,)que comprovou fontes de substâncias tóxicas nesse território. O relatório de qualidade do ar no estado de São Paulo()mostrou altos índices de poluição de ar no município. A área controle, o município de Peruíbe, foi escolhida por ser a cidade mais distante em relação à área experimental dentro da Baixada Santista e por não existirem evidências de altos níveis de poluição atmosférica na região segundo a CETESB.

Sujeitos do estudo

Todos os voluntários eram estudantes da Educação de Jovens e Adultos (EJA) de escolas municipais e/ou estaduais de cada município, de ambos os sexos, com IMC >25kg/m2, idade entre 18 e 49 anos, e que residiam nas áreas selecionadas. Os critérios de exclusão considerados foram: qualquer patologia associada ou uso de medicamento contínuo que interferissem no sistema cardíaco, erro maior que 5% nos dados da VFC e aqueles com valores extremos ( outlines ) nas variáveis estudadas.

O estudo foi realizado entre os meses de março e junho de 2016, contando com a participação de todos que se interessaram em colaborar com a pesquisa (amostra de conveniência).

Medidas de avaliação

Primeiramente, foram coletados dados pessoais, como sexo, idade, escolaridade, ato de fumar, doença existente e uso de medicamento contínuo, e antropométricos, como peso, altura, circunferência abdominal e IMC. O peso foi determinado por balança digital (Marte®, São Paulo, Brasil), com capacidade até 150kg e subdivisões até 100g. A altura foi determinada utilizando estadiômetro (Alturexata®, São Paulo, Brasil) em madeira, de 2,13m, com subdivisões em centímetros e milímetros. A circunferência abdominal foi obtida no menor ângulo entre as últimas costelas e a crista ilíaca, por meio de fita métrica inelástica. O IMC foi calculado pela fórmula:()peso/altura2, com o peso em quilogramas e a altura em metros. A pressão arterial sistólica (PAS), a pressão arterial diastólica (PAD) e frequência cardíaca (FC) foram também registradas.

Também foi checado o grau de atividade física por intermédio do questionário International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), que o classificou como alto, médio e baixo nível de atividade física.()

Variabilidade da frequência cardíaca

A VFC foi realizada em uma sala sob circunstâncias estáveis de temperatura (21 a 23°C) e de umidade (40% a 60%), no período noturno entre às 19h e 21h, para padronizar os efeitos do ritmo circadiano. Os indivíduos foram posicionados na postura sentada com respiração espontânea durante 20 minutos. A cinta bem como o monitor cardíaco foram posicionados no tórax, alinhado com o terço distal do esterno e o receptor de FC no punho do indivíduo.

Os dados foram registrados no relógio Polar RS800CX e transferidos para o computador, para serem analisados pelo software Polar Precision Performance . Foram utilizados mil intervalos dentro dos intervalos RR consecutivos. Após, foi realizada filtragem manual, por meio do programa Microsoft Excel, para eliminação de batimentos ectópicos prematuros e artefatos. Foram selecionados somente séries com mais de 95% de batimentos regulares.(,,)

O software utilizado para a avaliação da VFC foi o Kubios Heart Rate Variability (Kubios HRV), por meio da análise dos índices lineares, domínio do tempo e da frequência, e dos índices geométricos.(,,)No domínio do tempo, foram considerados os índices raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre intervalos RR normais adjacentes (rMSSD), expressa em milissegundos; percentagem das diferenças sucessivas do intervalo RR cujo valor absoluto excedeu 50ms (pNN50); e desvio padrão de todos os intervalos RR normais (SDNN) expresso em milissegundos. Entre os índices geométricos, foram considerados: índice triangular (RRtri), interpolação triangular de histograma de intervalos NN (TINN) e plot de Poincaré composto por desvio padrão da variabilidade instantânea batimento a batimento em curto prazo (SD1), desvio padrão a longo prazo dos intervalos RR contínuos (SD2) e relação de ambos (SD1/SD2) mostra a razão entre as variações curta e longa dos intervalos RR. No domínio da frequência, foram utilizados os componentes espectrais de baixa frequência (LF), na faixa entre 0,04 a 0,15Hertz, expressa em ms2e unidades absolutas (nu); de alta frequência (HF), na faixa de variação de 0,15 a 0,4Hertz, expressa em ms2e nu; e a razão entre estes componentes LF/HF.(,,)

Qualidade do ar

Os dispositivos portáteis utilizados foram o AZ Instrument 77535 Medidor de CO2/Temp./RH, para medir a temperatura, a umidade relativa (UR) e as concentrações de dióxido de carbono, e contador portátil de partículas HHP + da Met One Instruments , para medir a concentração de MP de 0,3 a 3μm. Os equipamentos foram colocados a 1,5m acima do solo, para obter uma medição confiável. Em seguida, os dados obtidos nos pontos de medição foram analisados e seus valores médios, calculados.

Para determinar a qualidade do ar, foram realizadas medições em locais de referência em cada município (valores de referência padrão). Em Cubatão, foi selecionada a Praça dos Emancipadores, onde fica a prefeitura, e, em Peruíbe, foi incluída a Praça Monsenhor Lino dos Passos, onde fica a paróquia da cidade, além da coleta de dados da qualidade do ar dentro da sala de aula (ambiente interno da coleta) e no pátio da escola (ambiente externo) também em ambos os municípios. As coletas da qualidade do ar em ambiente interno/externo foram realizadas no período noturno, enquanto a coleta nos locais de referência foi feita no período vespertino entre 13h e 14h.

Análise estatística

Todas as análises estatísticas foram conduzidas usando o software R, versão 3.5.1, e, para todos os testes, fixou-se em 5% (p<0,05) o nível para rejeição da hipótese de nulidade. Os resultados foram expressos em média e desvio padrão para dados com distribuição normal, e mediana e intervalo interquartil para aqueles com distribuição não normal.

Aplicou-se o teste de Shapiro-Wilk para avaliar a normalidade das distribuições, bem como a transformação da raiz quadrada e logarítmica, quando necessário.

Para comparação entre os grupos das variáveis categóricas, foram utilizados o teste χ2de Person e teste exato de Fisher, e, para as variáveis numéricas, foram utilizados o teste de Mann-Whitney e o teste t de Student.

RESULTADOS

Características gerais da população

Inicialmente, 66 indivíduos foram identificados, dos quais quatro apresentaram erros no instrumento de coleta (cardiofrequencímetro). Dos 62 indivíduos analisados, 46 foram incluídos nas análises finais e compuseram os Grupos Controle, formado por indivíduos controles com excesso de peso (n=23), e Experimental, de indivíduos com excesso de peso expostos à poluição atmosférica (n=23), como visto na figura 1 .

Figura 1

Etapas de seleção dos indivíduos do estudo

Os dois grupos analisados não mostraram diferenças em relação aos dados antropométricos, demográficos e clínicos. As medianas de idade dos indivíduos foram de 36 e 41 anos para os Grupos Experimental e Controle, respectivamente, sendo 13 indivíduos (56,5% da população) do sexo feminino no Grupo Experimental e 13 indivíduos (56,5% da população) do masculino para o Grupo Controle. Em ambos os grupos, 69,6% dos indivíduos apresentaram IMC indicativo de sobrepeso, com mediana de 27,6kg/m2e 28,6kg/m2para os Grupos Controle e Experimental, respectivamente. As variáveis antropométricas, demográficas e clínicas da população estudada estão dispostas na tabela 1 .

Tabela 1

Caracterização e comparação das características gerais dos indivíduos residentes nos municípios de Cubatão e Peruíbe

Variáveis		GC	GE	Valor de p
		(n=23)	(n=23)
Idade, anos		36 (25-40,5)	41 (29-45,5)	0,187 *
Escolaridade, anos		5 (4,5-9,5)	6 (2,5-8)	0,635 *
Peso corporal, kg		77,5 (69,7-82,4)	76,4 (69-83,4)	0,766 *
IMC, kg/m2		27,6 (26,8-31,1)	28,6 (26,4-30,7)	0,877 *
FC, bpm		73 (66-78,5)	72 (63,5-81,5)	0,652 *
PAS, mmHg		120 (110-130)	120 (120-130)	0,229 *
PAD, mmHg		80 (80-82,5)	80 (75-85)	0,858 *
Altura, m		1,64±0,09	1,63±0,09	0,617 †
Circunferência abdominal, cm		90±9,21	93,8±9,51	0,182 †
Sexo				0,555 ‡
	Masculino	56,5 (13)	43,4 (10)
	Feminino	43,4 (10)	56,5 (13)
IPAQ				0,732 §
	Baixo	4,4 (1)	30,4 (7)
	Médio	65,2 (15)	60,9 (14)
	Alto	30,4 (7)	8,7 (2)
Fumante				0,108 §
	Não	100 (23)	73,9 (17)
	Sim	0 (0)	26,1 (6)
Classificação do IMC				0,571 §
	Abaixo do peso (<18,5kg/m2)	0 (0)	0 (0)
	Peso normal (18,5>24,9kg/m2)	0 (0)	0 (0)
	Sobrepeso (25>29,9kg/m2)	69,6 (16)	69,6 (16)
	Obesidade (≥30kg/m2)	30,4 (7)	30,4 (7)

Resultados expressos por mediana e intervalo interquartil (Q1 e Q3).

teste de Mann-Whitney;

teste t de Student;

teste χ2de Person;

teste exato de Fisher.

GC: Grupo Controle; GE: Grupo Experimental; IMC: índice de massa corporal; FC: frequência cardíaca; PAS: pressão arterial sistólica; PAD: pressão arterial diastólica; IPAQ: International Physical Activity Questionnaire .

Características da qualidade do ar

Em relação à caracterização do meio ambiente externo, de acordo com os valores de referência padrão nos municípios de Cubatão e Peruíbe, todos os itens foram estatisticamente significativos, com valores maiores no Grupo Experimental quando comparado com o Grupo Controle, como visto na tabela 2 .

Tabela 2

Comparação das características do meio ambiente externo (valor de referência) nos municípios de Cubatão e Peruíbe

Variáveis		Média/mediana	IC/IQR		Valor de p
CO2, ppm					<0,001 *
	GC	454,5	450,7	458,2
	GE	479,1	473,1	485,1
Temperatura, °C					<0,001 *
	GC	25,3	24,0	26,6
	GE	20,2	19,5	20,9
Umidade, %					0,003 †
	GC	46,4	44,9	46,7
	GE	77,6	75,1	78,4
MP 0,3 (x106)					0,001 †
	GC	59,5	59,5	62,7
	GE	214,7	211,4	216,8
MP 0,5 (x106)					0,001 †
	GC	4,9	4,7	5,4
	GE	92,3	89,5	93,2
MP 1,0 (x106)					0,001 †
	GC	1,1	1,0	1,1
	GE	11,6	10,2	12,0
MP 3,0 (x106)					0,001 *
	GC	0,9	0,9	0,9
	GE	2,3	1,8	2,4

dados paramétricos (média e IC);

dados não paramétricos (mediana e IQR).

IC: intervalo de confiança; IQR: intervalo interquartil (Q1 e Q3); CO2: dióxido de carbono; GC: Grupo Controle; GE: Grupo Experimental; MP: material particulado.

No ambiente interno da escola (sala de aula), apenas os itens dióxido de carbono e temperatura foram significantes, com valores maiores no Grupo Experimental quando comparado ao Grupo Controle ( Tabela 3 ).

Tabela 3

Comparação das características do ambiente interno da escola, de acordo com variáveis numéricas nos municípios de Cubatão e Peruíbe

Variáveis		Mediana	IQR (Q1 – Q3)		Valor de p
CO2, ppm					<0,001
	GC	528,0	520,7	542,2
	GE	569,0	546,0	683,0
Temperatura, ° C					<0,001
	GC	18,0	18,0	19,0
	GE	19,0	19,0	20,0
Umidade, %					0,409
	GC	73,9	72,2	75,6
	GE	85,6	69,6	87,3
MP 0,3 (x106)					0,724
	GC	129,6	59,7	136,9
	GE	237,3	32,2	252,6
MP 0,5 (x106)					0,852
	GC	7,9	4,1	8,6
	GE	79,5	1,9	92,1
MP 1,0 (x106)					0,852
	GC	1,1	1,0	1,2
	GE	8,1	0,3	9,7
MP 3,0 (x106)					0,851
	GC	0,8	0,8	0,9
	GE	2,0	0,2	2,3

teste de Mann-Whitney.

IQR: intervalo interquartil; CO2: dióxido de carbono; GC: Grupo Controle; GE: Grupo Experimental; MP: material particulado.

Em relação à caracterização do ambiente externo da escola (pátio da escola), os itens dióxido de carbono e umidade mostraram-se significantes, com valores maiores no Grupo Experimental quando comparado ao Grupo Controle ( Tabela 4 ).

Tabela 4

Comparação das características do meio ambiente externo (pátio da aula) da escola, de acordo com variáveis numéricas nos municípios de Cubatão e Peruíbe

Variáveis		Média/mediana	IC/IQR		Valor de p
CO2, ppm					0,005 *
	GC	471,0	465,0	476,5
	GE	539,0	466,0	554,0
Temperatura, ° C					0,295 *
	GC	17,0	16,0	17,0
	GE	17,0	16,0	17,0
Umidade, %					0,001 †
	GC	82,9	80,9	84,8
	GE	88,4	85,6	91,2
MP 0,3 (x106)					0,221 *
	GC	127,2	66,1	161,8
	GE	101,9	46,7	220,7
MP 0,5 (x106)					0,645 *
	GC	7,7	5,0	12,1
	GE	8,5	2,6	111,7
MP 1,0 (x106)					0,701 *
	GC	1,1	1,0	1,5
	GE	0,5	0,4	15,5
MP 3,0 (x106)					0,352 *
	GC	0,8	0,8	0,9
	GE	0,5	0,3	3,8

dados não paramétricos (mediana e IQR);

dados paramétricos (média e IC).

IC: intervalo de confiança; IQR: intervalo interquartil; CO2: dióxido de carbono; GC: Grupo Controle; GE: Grupo Experimental; MP: material particulado.

Os itens SDNN, SD2, RRTri e TINN, que representaram a modulação da VFC geral, apresentaram significância após estatística analítica ( Tabela 5 ). De modo geral, ocorreu diminuição dessas variáveis no Grupo Experimental em comparação ao Grupo Controle.

Tabela 5

Índices lineares, domínio do tempo e da frequência, e geométricos da variabilidade da frequência cardíaca dos grupos selecionados

Índices da VFC	GC	GE	Valor de p
	(n=23)	(n=23)
	Média (IC)	Média (IC)
SDNN, ms	48,2 (43,2-53,1)	38,7 (33,5-43,8)	0,012 *
rMSSD, ms	27,5 (23,5-31,4)	22,6 (19,3-25,8)	0,061 *
pNN50, %	7,9 (4,4-11,4)	4,7 (2,9-6,6)	0,079 †
LFms2	738,1 (601,8-874,3)	541,8 (403-680,5)	0,054 *
LFnu	73,8 (69-78,5)	71,6 (67,1-76)	0,492 *
HFms2	254,8 (183,9-325,6)	208 (145,2-270,7)	0,441 ‡
HFnu	26 (21,2-30,7)	28,3 (23,8-32,7)	0,489 *
LF/HF	3,6 (2,7-4,5)	3,1 (2,3-3,9)	0,460 ‡
SD1, ms	19,5 (16,7-22,2)	16 (13,7-18,2)	0,062 *
SD2, ms	65,1 (58,2-71,9)	52,1 (44,9-59,2)	0,013 *
SD1/SD2, ms	0,304 (0,267-0,340)	0,317 (0,279-0,354)	0,625 *
RRTri, ms	12,9 (11,6-14,1)	10,3 (8,9-11,6)	0,009 *
TINN, ms	214,3 (193,8-234,7)	172,8 (150,5-195)	0,010 *

teste t de Student sem ajuste;

teste t de Student após ajuste com raiz quadrada;

teste t de Student após ajuste com transformada logaritmica.

VFC: variabilidade da frequência cardíaca; GC: Grupo Controle; GE: Grupo Experimental; IC: intervalo de confiança; SDNN: desvio padrão de todos os intervalos RR normais; rMSSD: raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre intervalos RR normais adjacentes; pNN50: percentagem das diferenças sucessivas do intervalo RR cujo valor absoluto excedeu 50ms; LF: componente de baixa frequência; nu: unidades normalizadas; HF: componente de alta frequência; SD1: desvio padrão da variabilidade instantânea batimento a batimento em curto prazo; SD2: desvio padrão a longo prazo dos intervalos RR contínuos; relação SD1/SD2: dispersão de pontos perpendiculares à linha de dispersão identidade de pontos ao longo da identidade da linha; RRTri: índice triangular; TINN: interpolação triangular de histograma de intervalos NN.

DISCUSSÃO

Os resultados do presente estudo mostraram que o Grupo Experimental composto por indivíduos com excesso de peso expostos à poluição atmosférica apresentou diminuição nos valores dos índices SDNN, SD2, RRTri e TINN (que correspondem à modulação global da VFC) quando comparado ao Grupo Controle, sugerindo que, nestes indivíduos, a VFC encontra-se reduzida.

A literatura sugere padronização dos valores dos índices da VFC entre os indivíduos supostamente saudáveis. Uma tentativa foi realizada no estudo de Sammito et al.,()que registraram os valores da VFC de longa duração (24 horas) com a utilização do eletrocardiograma (ECG) em adultos saudáveis. Como resultado, os autores observaram diferenças nos valores entre as diferentes idades e sexo. Entre as variáveis do domínio do tempo, os valores da média das variáveis SDNN e rMSSD para os homens de 30 a 40 anos foram 48,98 e 40,71 milissegundos, respectivamente. Em relação à variável pNN50 para a mesma faixa etária, foi 13,23%. Entre as mulheres de 30 a 40 anos, os valores das médias foram menores: 42,39 para SDNN, 36,50 para rMSSD e 11,43% para pNN50. No mesmo estudo,()os índices do domínio da frequência foram também pesquisados. Os valores da média das variáveis LF e HF em unidades normalizadas (LFnu e HFnu) para os homens de 30 a 40 anos foram 75,46 e 24,54, respectivamente. Entre os homens desta idade, a LF/HF foi 3,08. As mulheres de 30 a 40 anos apresentaram médias de 67,81 para LFnu, 32,19 para HFnu e 2,11 para LF/HF.()

Outro estudo, realizado por Sandercock et al.,()também mensurou os valores da VFC em adultos saudáveis, porém com gravação de curta duração (5 a 10 minutos) com a utilização do cardiofrequencímetro da marca Polar. Os valores dos índices da VFC variaram de acordo com a intensidade da prática física. Como resultado, os valores encontrados entre homens e mulheres, com IMC de 22 a 23kg/m2, e média de idade de 23 anos (variando entre 18 e 33 anos), com baixo, moderado e alto nível de atividade física, foram 55, 75 e 64 milissegundos para SDNN; 56, 78 e 60 milissegundos para rMSSD; 58, 57 e 65 para LFnu; 42, 43 e 35 para HFnu; 6,95, 7,26 e 7,31ms2para LFms2; 6,59, 6,95 e 6,60 milissegundos ao quadrado para HFms2; e 2,0, 1,7 e 2,6 para LF/HF, respectivamente.()

De modo geral, os valores dos índices SDNN, rMSSD e pNN50 dos estudos citados (adultos saudáveis) apresentaram-se mais elevados quando comparados com os valores do Grupo Controle e Grupo Experimental desta pesquisa; já os valores dos índices do domínio da frequência mostraram-se variados, de acordo com o sexo e o nível de atividade física, sugerindo que o ganho de peso pode ser associado a uma diminuição da VFC, indicando descontrole autonômico.()Esses achados corroboram outros estudos citados na literatura, que compararam indivíduos com sobrepeso e peso normal.(–)

Uma das possíveis explicações sobre essas alterações na VFC é a ativação do barorreflexo. Estudo()que testou a hipótese de que a sensibilidade do barorreflexo (SBR), avaliada pela medida indireta da pressão aórtica, está relacionada com a obesidade, selecionou um grupo de 30 mulheres com IMC de 30kg/m2e um grupo de 30 controles com IMC de 25kg/m2. A SBR foi estimada pela atividade do SNA cardíaco pela VFC. Deste modo, o SBR foi menor em mulheres obesas; já os valores de HF e LF foram maiores nos participantes magros do que nos obesos (1.079,2 versus 224,1ms2, e 411,8 versus 235,8ms2, respectivamente) e o valor de LF/HF foi maior nos indivíduos obesos (0,82 versus 0,57). Concluiu-se, então, que o SBR é severamente reduzido em indivíduos obesos. O IMC, a idade e a atividade do sistema nervoso parassimpático são os principais determinantes da SBR. O comportamento do barorreflexo é de relevância clínica, pois, quando atenuado, representa fator prognóstico negativo nas DCV, comuns na obesidade.()

Quando os indivíduos com excesso de peso estão expostos a poluentes atmosféricos, os valores da VFC mostram-se ainda mais alterados. Em geral, a literatura aponta relação inversa significativa entre a exposição a poluentes atmosféricos, principalmente ao MP, e diminuições nos índices SDNN, rMSSD, HF, até mesmo no LF para indivíduos com excesso de peso expostos a altos níveis dessas partículas atmosféricas.(–)Contudo, no resultado do presente estudo, apenas o índice SDNN do domínio do tempo, e os índices SD2, RRTri e TINN dos índices geométricos apresentaram redução significante em comparação ao Grupo Controle, sugerindo alteração na variabilidade global. Os outros índices, como rMSSD, pNN50, LFms2e SD1, também demonstraram valores menores em relação ao Grupo Controle, embora não estatisticamente significativos, variando entre 0,054 e 0,07.

Limitações

O presente estudo apresenta algumas limitações que devem ser consideradas. Algumas medições não puderam ser realizadas, como, por exemplo, a utilização da razão cintura-quadril, para análise do risco de desenvolvimento de DCV, que possibilitaria a melhor divisão entre os grupos. Outra restrição foi a perda amostral – cerca de 20 exclusões (30,3% de perda amostral) – em razão, principalmente, de erros na VFC. Assim, recomenda-se acréscimo de 31% no cálculo amostral em futuras pesquisas. Ademais, não foi realizada a coleta de outros poluentes, a qual permitiria demonstrar, com mais precisão, a exposição dos diferentes poluentes nos indivíduos estudados.

CONCLUSÃO

Indivíduos com excesso de peso expostos à poluição atmosférica apresentaram menor variabilidade da frequência cardíaca global quando comparado ao Grupo Controle. Além disso, as modulações parassimpática e simpática mostraram-se com tendência de queda, embora não significativa.

As descobertas desta pesquisa sugerem que os indivíduos com excesso de peso expostos à poluição atmosférica apresentaram desequilíbrio autonômico e, assim, uma maior suscetibilidade ao desenvolvimento de doenças cardiovasculares.