Resposta curta
A resposta depende da medida. Para equilíbrio autonômico (LF_norm, HF_norm, LF/HF, DFA_α1), quatro coortes concordaram exatamente em direção e magnitude (I²=0%), a cerca de 1,6 a 2,1 vezes o efeito relatado na meta-análise de referência. Já «mulheres têm mais RMSSD» apareceu em uma coorte e sumiu quando as outras entraram. Separado por idade, a diferença parassimpática atinge o máximo na meia-idade e se inverte depois dos 50. Nenhuma média por idade ou sexo diz algo sobre uma pessoa.
Pontos principais
- Cinco coortes públicas (1.220 pessoas), com a discordância entre coortes quantificada
- As medidas de equilíbrio concordaram perfeitamente em quatro coortes (I²=0%), a 1,6–2,1× o efeito de referência
- «Mulheres têm mais RMSSD» era achado de uma única coorte e desapareceu ao agrupar
- Por idade, a diferença culmina na meia-idade e se inverte após os 50
- Dois achados foram retirados por nós como correções científicas
Por que medimos de novo
Começamos com uma coorte — Autonomic Aging, n=1.121 — em que as mulheres mostravam RMSSD mais alto. Isso ia na direção oposta à meta-análise de referência (Koenig & Thayer, 2016, sobre 172 artigos).
Quando um conjunto de dados discorda do manual, o que se deve duvidar é do próprio lado. Então acrescentamos quatro coortes já processadas pelo mesmo pipeline e medimos o quanto concordavam.
Resultado 1: as medidas de equilíbrio concordaram exatamente
Nas medidas ligadas ao equilíbrio autonômico, quatro coortes se alinharam em direção e magnitude. O I², estatística de discordância entre estudos, deu 0% — concordância completa.
- LF_norm: efeito agrupado −0,80 (referência −0,38, cerca de 2,1×)
- HF_norm: efeito agrupado +0,80 (referência +0,38, cerca de 2,1×)
- LF/HF: efeito agrupado −0,63 (referência −0,39, cerca de 1,6×)
- DFA_α1: efeito agrupado −0,72 (referência −0,45, cerca de 1,6×)
Resultado 2: «mulheres têm mais RMSSD» desapareceu
Os marcadores parassimpáticos em que vimos diferença no começo — RMSSD e pNN50 — não se sustentaram quando as cinco coortes foram agrupadas. Só a Autonomic Aging mostrava, e essa coorte era o único valor atípico.
Algo visível num conjunto de dados sumir quando outros entram é comum o bastante na pesquisa em HRV. Ver acontecer nas próprias mãos fixa a lição.
Resultado 3: a direção muda com a idade
Dividindo os mesmos dados em três faixas etárias, a diferença entre os sexos não foi constante: culminou na meia-idade e se inverteu na faixa mais velha (n=1.040; 637 mulheres, 403 homens).
- RMSSD: 18–29 +0,05 (sem diferença) → 30–49 +0,40 (mulheres mais alto) → 50+ −0,22 (invertido)
- pNN50: +0,19 → +0,42 → −0,04
- HF_power: +0,07 → +0,33 → −0,21
Dois achados que retiramos
Dois resultados deste trabalho foram retirados por nós. Ficam anotados aqui para que nada seja mal lido.
- AUROC 0,847 para discriminar o estágio da menopausa — retirado, porque discriminava rótulos gerados a partir de faixas etárias em vez do estágio medido
- Uma prevalência de TPM de 82,3% e sua comparação internacional — retirada, porque o item de pesquisa em que se apoiava não significava o que entendemos
Como aplicar isso ao seu próprio número
Você não pode, é a resposta honesta. A diferença entre os sexos existe no nível de populações, mas sua direção depende da medida e se inverte com a idade. Nenhuma «média para mulheres» ou «média para pessoas na casa dos quarenta» pode falar de você.
Por isso o Feelmo compara você com seus próprios registros anteriores em vez de valores de referência por idade ou sexo. A dispersão real envolvida pode ser vista na tabela de distribuição construída com 1.121 registros públicos.
Condições
- Todos os conjuntos de dados usados são públicos; nenhum dado de usuários do Feelmo está incluído
- Os tamanhos de efeito são o g de Hedges, agrupados pelo método DerSimonian-Laird
- Registros sem sexo foram imputados; um defeito encontrado nesse processo e sua correção ficam registrados
- Isto trata de tendências no nível de população e não determina a saúde de nenhuma pessoa
Referências
- Distribuição de HRV por idade e sexo (reanálise de 1.121 registros públicos) — Apple Developer
- Autonomic Aging: A dataset to quantify changes of cardiovascular autonomic function during healthy aging — Neuroscience & Biobehavioral Reviews
- Determinants of heart rate variability in the general population: The Lifelines Cohort Study — Heart Rhythm
- Heart rate variability with photoplethysmography in 8 million individuals — The Lancet Digital Health
- Short-term heart rate variability — influence of gender and age in healthy subjects — PLOS ONE
- The LF/HF ratio does not accurately measure cardiac sympatho-vagal balance — Frontiers in Physiology
- Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation and clinical use — European Society of Cardiology / European Heart Journal
- Autonomic Aging: A dataset to quantify changes of cardiovascular autonomic function during healthy aging — Scientific Data
- Fantasia Database — PhysioNet
- PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2018 — PhysioNet
- MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database — PhysioNet
- MIT-BIH Arrhythmia Database — PhysioNet
- メタ解析における異質性と少数研究の解釈 — Cochrane Handbook
- Autonomic Aging単独再解析の条件・品質管理・再現方法 — Feelmo