Fractalidade e comportamento caótico da variabilidade da frequência cardíaca como preditores de hipotensão após raquianestesia: protocolo de ensaio clínico randomizado

Autores

  • Hermes Melo Teixeira Batista Laboratório de Delineamento e Escrita Científica, Centro Universitário Saúde ABC – Santo André (SP), /Departmento de Anestesiologia, Hospital Universitário Júlio Bandeira (HUJB) – Cajazeiras (PB), /Faculdade de Medicina Estácio de Juazeiro do Norte (Estácio FMJ) – Juazeiro do Norte (CE)
  • Gylmara Bezerra de Menezes Silveira Hospital Regional do Cariri (ISGH) – Juazeiro do Norte (CE)
  • Marcelo Ferraz Campos Laboratório de Delineamento e Escrita Científica, Centro Universitário Saúde ABC – Santo André (SP)
  • Juliana Spat Carlesso Laboratório de Delineamento de Estudos e Escrita Científica. Centro Universitário Saúde ABC. Santo André. São Paulo
  • Vítor Engracia Valenti Departmento de Terapia da Fala e Audiologia, Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP) – Marília (SP)
  • Rodrigo Daminello Raimundo Laboratório de Delineamento de Estudos e Escrita Científica. Centro Universitário Saúde ABC. Santo André. São Paulo
  • Andrés Ricardo Pérez Riera Laboratório de Delineamento de Estudos e Escrita Científica. Centro Universitário Saúde ABC. Santo André. São Paulo

DOI:

https://doi.org/10.7322/jhgd.v29.9433

Palavras-chave:

anestesia espinhal, Sistema Nervoso Autônomo, frequência cardíaca, sala de recuperação pós anestésico, bloqueio simpático, hipotensão

Resumo

Introdução: Todas as drogas e técnicas que induzem o estado anestésico atuam de alguma forma no SNA. A administração de anestésicos locais no espaço subaracnóideo produz bloqueio motor, sensitivo e simpático, com latências e níveis de bloqueio variáveis e independentes. O bloqueio motor é o primeiro a ser instalado, seguido pelo simpático e sensitivo. O bloqueio simpático afeta de 2 a 6 dermátomos acima do bloqueio sensitivo. A recuperação da raquianestesia é avaliada através de uma escala definida em 1979 por Bromage e baseia-se exclusivamente no retorno da função motora e não leva em conta a recuperação da atividade da SNA. A persistência do bloqueio simpático pode implicar em maior incidência de retenção urinária, bradicardia e hipotensão. Objetivo: Caracterizar a variabilidade da frequência cardíaca durante anestesia subaracnóidea por meio de métodos lineares no domínio da frequência e métodos não lineares no domínio caos e definir a duração do bloqueio autonômico em raquianestesia através desses parâmetros, bem como identificar índices de variabilidade da frequência cardíaca (VFC) que podem ser usados como preditores de hipotensão perioperatória. Método: Um ensaio clínico randomizado, duplo-cego será realizado em um hospital de grande porte localizado na região sul do Ceará, no Brasil, e no HUJB em Cajazeiras, na Paraíba. Sessenta pacientes do ambulatório de anestesia serão incluídos. Os pacientes serão divididos em dois grupos: um grupo receberá Bupivacaína com clonidina e o outro grupo receberá apenas bupivacaína na dose de 15 mg. A amostra será composta por 60 pacientes ASA I a III, a serem submetidos a cirurgia ortopédica de membros inferiores e abdome inferior sob raquianestesia. A Variabilidade da Frequência Cardíaca será avaliada em três momentos: repouso, antes da anestesia; 20 min após a instalação do bloqueio, e no momento da recuperação da função motora, de acordo com os critérios de Bromage. Será avaliada a incidência de hipotensão perioperatória nos dois grupos. Métodos lineares serão utilizados no domínio da freqüência e não-lineares no domínio do caos: plot de Poincaré, entropia aproximada, Análise de Flutuação Destendenciada (DFA) e Dimensão de Correlação. Os dados serão recolhidos através de um cardiofrequencímetro Polar V800® e devidamente submetidos para análise e filtragem pelo software Kubios 3.0®.  Discussão: Na literatura encontramos dados avaliando a instalação do bloqueio simpático através da VFC utilizando métodos lineares, no entanto, faltam estudos utilizando métodos baseados no domínio do caos. Alguns estudos abordam o valor da VFC como um preditor de hipotensão após a anestesia subaracnóidea, principalmente usando métodos lineares no domínio da frequência. Entende-se ser importante analisar esses fatores utilizando métodos já validados no domínio do caos, complexidade e fractalidade, mais compatíveis com a complexidade do comportamento dos sistemas biológicos, na caracterização da função autonômica durante a anestesia subaracnóidea. Registro: O ensaio clínico foi registrado no Registro Brasileiro de Ensaios Clínicos (ReBEC) sob o número RBR-4Q53D6.

Referências

1. Mordecai MM, Brull SJ. Spinal anesthesia. Curr Opin Anaesthesiol. 2005;18(5):527-33. DOI: http://doi.org/10.1097/01.aco.0000182556.09809.17

2. Cwik J. Postoperative considerations of neuraxial anesthesia. Anesthesiol Clin. 2012; 30(3):433-43. DOI: http://doi.org/10.1016/j.anclin.2012.07.005

3. Kumari A, Gupta R, Bajwa SJS, Singh A. Unanticipated cardiac arrest under spinal anesthesia: An unavoidable mystery with review of current literature. Anesth Essays Res. 2014;8(1):99-102. DOI: http://doi.org/10.4103/0259-1162.128923

4. Kopp SL, Horlocker TT, Warner ME, Hebl JR, Vachon CA, Schroeder DR, et al. Cardiac arrest during neuraxial anesthesia: frequency and predisposing factors associated with survival. Anesth Analg. 2005;100(3):855-65. DOI: http://doi.org/10.1213/01.ANE.0000144066.72932.B1

5. Wahi A, Singh AK, Syal K, Sood A, Pathania J. Comparative efficacy of intrathecal bupivacaine alone and combination of bupivacaine with clonidine in spinal anaesthesia. J Clin Diagn Res. 2016;10(4):UC06-8. DOI: http://doi.org/10.7860/JCDR/2016/16343.7565

6. Cornforth DJ, Tarvainen MP, Jelinek HF. How to calculate renyi entropy from heart rate variability, and why it matters for detecting cardiac autonomic neuropathy. Front Bioeng Biotechnol. 2014;2:34. DOI: http://doi.org/10.3389/fbioe.2014.00034

7. Lee SH, Lee DH, Ha DH, Oh YJ. Dynamics of heart rate variability in patients with type 2 diabetes mellitus during spinal anaesthesia: prospective observational study. BMC Anesthesiol. 2015;15:141. DOI: http://doi.org/10.1186/s12871-015-0125-6

8. Registro Brasileiro de Ensaios Clínicos (ReBec). Fractalidade e comportamento caótico da variabilidade da frequência cardíaca na anestesia subaracnóide. [cited 2019 Fev 28] Available from: http://ensaiosclinicos.gov.br/r g/RBR-4q53d6/.

9. Cakmakkaya OS, Kolodzie K, Apfel CC, Pace NL. Anaesthetic techniques for risk of malignant tumour recurrence. Cochrane Database Syst Rev. 2014;(11):CD008877. DOI: http://doi.org/10.1002/14651858.CD008877.pub2

10. Vanderlei FM, Vanderlei LCM, Garner DM. Heart rate dynamics by novel chaotic globals to hrv in obese youths. J Hum Growth Dev. 2015;25(1):82-8. DOI: https://doi.org/10.7322/jhgd.96772

11. Valenti VE. The recent use of heart rate variability for research. J Hum Growth Dev. 2015;25(2):137-40. DOI: https://doi.org/10.7322/jhgd.102991

12. Tulppo MP, Kiviniemi AM, Hautala AJ, Kallio M, Seppänen T, Mäkikallio TH, et al. Physiological background of the loss of fractal heart rate dynamics. Circulation. 2005; 112(3):314-9. DOI: https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.104.523712

13. Malik M, Camm AJ, Bigger JT, Breithardt G, Cerutti S, Cohen R, et al. Heart rate variability. Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Eur Heart J. 1996;17(3):354-81.

14. Sassi R, Cerutti S, Lombardi F, Malik M, Huikuri HV, Peng CK, et al. Advances in heart rate variability signal analysis: joint position statement by the e-Cardiology ESC Working Group and the European Heart Rhythm Association co-endorsed by the Asia Pacific Heart Rhythm Society. Europace. 2015;17(9):1341-53. DOI: https://doi.org/10.1093/europace/euv015

15. Vanderlei LCM, Pastre CM, Hoshi RA, Carvalho TD, Godoy MF. Noções básicas de variabilidade da frequência cardíaca e sua aplicabilidade clínica. Rev Bras Cir Cardiovasc. 2009;24(2):205-17. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0102-76382009000200018

16. Abreu LC. Variabilidade da frequência cardíaca como marcador funcional do desenvolvimento. J Hum Growth Dev. 2012;22(3):279-82. DOI: https://doi.org/10.7322/jhgd.46712

17. Fujiwara Y, Sato Y, Shibata Y, Asakura Y, Nishiwaki K, Komatsu T. A greater decrease in blood pressure after spinal anaesthesia in patients with low entropy of the RR interval. Acta Anaesthesiol Scand. 2007;51(9):1161-5. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1399-6576.2007.01435.x

18. Tapanainen JM, Thomsen PEB, Køber L, Torp-Pedersen C, Makikallio TH, Still AM, et al. Fractal analysis of heart rate variability and mortality after an acute myocardial infarction. Am J Cardiol 2002;90(4):347-52.

19. Sassi R, Signorini MG, Cerutti S. Multifractality and heart rate variability. Chaos. 2009;19(2):028507. DOI: https://doi.org/10.1063/1.3152223

20. Silva MAC, Nicácio MB, Pimentel IDO, Lopes PFF, Rebouças GM, Medeiros HJ. Métodos não lineares para a mensuração da modulação autonômica. Neurociências. 2014; 10(2):94-103.

21. Roy B, Ghatak S. Métodos não-lineares para avaliar mudanças na variabilidade da frequência cardíaca em pacientes com diabetes tipo 2. Arq Bras Cardiol. 2013;101(4):317-27. DOI: http://dx.doi.org/10.5935/abc.20130181

22. Introna R, Yodlowski E, Pruett J, Montano N, Porta A, Crumrine R. Sympathovagal effects of spinal anesthesia assessed by heart rate variability analysis. Anesth Analg. 1995; 80(2):315-21.

23. Pincus SM. Approximate entropy as a measure of system complexity. Proc Natl Acad Sci USA. 1991;88(6):2297-301.

24. Wagner CD, Persson PB. Chaos in the cardiovascular system: na update. Cardiovasc Res. 1998;40(2):257-64.

25. Lima DGS, Saraiva AO, Santos CY, Oliveira SMR, Pereira RP, Sombra WG, et al. Characterization of heart rate variability during total venous anesthesia: a case report. Amadeus Int Multidisc J. 2018;2(4):57-70 . DOI: https://doi.org/10.14295/aimj.v2i4.31

26. Peng CK, Havlin S, Stanley HE, Goldberger AL. Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series. Chaos. 1995;5(1):82-7. DOI: https://doi.org/10.1063/1.166141

27. Tapanainen JM, Thomsen PEB, Køber L, Torp-Pedersen C, Ma¨kikallio TH, Still AM, et al. Fractal analysis of heart rate variability and mortality after an acute myocardial infarction. Am J Cardiol. 2002;90(4):347-52.

28. Krstacic G, Krstacic A, Smalcelj A, Milicic D, Jembrek-Gostovic M. The “Chaos Theory” and nonlinear dynamics in heart rate variability analysis: does it work in short-time series in patients with coronary heart disease? Ann Noninvasive Electrocardiol. 2007;12(2):130-6. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1542-474X.2007.00151.x

29. Ferreira MT, Messias M, Vanderlei LCM, Pastre CM. Caracterização do comportamento caótico da variabilidade da frequência cardíaca (VFC) em jovens saudáveis. Tend Mat Apl Comput. 2010; 11(2):141-150.

30. Wagner CD, Persson PB. Chaos in the cardiovascular system: an update. Cardiovasc Res. 1998;40(2):257-64. DOI: https://doi.org/10.1016/S0008-6363(98)00251-X

31. Edry R, Recea V, Dikust Y, Sessler DI. Preliminary intraopera-tive validation of the nociception level index: A noninvasivenociception monitor. Anesthesiology. 2016;125(1):193-203. DOI: https://doi.org/10.1097/ALN.0000000000001130

32. Prashanth A, Chakravarthy M, George A, Mayur R, Hosur R, Pargaonkar S. Sympatho-vagal balance, as quantified by ANSindex, predicts post spinal hypotension and vasopressor requirement in parturientsundergoing lower segmental cesarean section: a single blinded prospective observational study. J Clin Monit Comput. 2017;31(4):805-11. DOI: https://doi.org/10.1007/s10877-016-9906-9

Downloads

Publicado

2019-11-05

Edição

v. 29 n. 2 (2019)

Seção

ORIGINAL ARTICLES