Idade, sexo e diferenças individuais

O nível habitual da VFC varia muito de uma pessoa para outra. Idade, sexo, constituição física e ritmo de vida fazem com que até pessoas saudáveis apresentem números diferentes. O Feelmo resume informações disponíveis derivadas da VFC e a tendência anterior da própria pessoa por processamento próprio no dispositivo; os detalhes do processamento, da comparação e da exibição não são públicos. Nesta página, explicamos de forma acessível por que as diferenças individuais importam.

Qual é o HRV médio por idade?

Na população, descreve-se uma queda suave da VFC com a idade (Umetani et al., 1998). Mas não existe um valor de referência do tipo “nesta idade, este número”, pois os valores também podem variar bastante dentro da mesma faixa etária.

Há diferença de HRV entre homens e mulheres?

Estudos de HRV de curta duração em pessoas saudáveis descrevem diferenças por sexo em vários indicadores (Voss et al., 2015). Também é uma tendência populacional: sexo e idade não determinam o estado de uma pessoa.

Por que as "diferenças individuais" importam tanto

A HRV descreve as variações de tempo entre os batimentos. A regulação autonômica do coração influencia a HRV, mas ela não mede diretamente o equilíbrio geral do sistema nervoso autônomo, a saúde, o estresse, o cansaço ou a recuperação.

Esse nível de base varia muito de uma pessoa para outra. Por isso, o Feelmo mostra o score de Balance (0–100) no contexto da sua tendência pessoal anterior, e não como uma linha de aprovação populacional. Um score alto ou baixo não determina sozinho calma, cansaço, recuperação, doença ou capacidade para atividades.

Um declínio suave com a idade

Um estudo que abrangeu uma faixa de 10 a 99 anos relatou uma tendência populacional de redução de várias medidas de VFC com a idade (Umetani et al., 1998).

Essa é uma tendência média de grupo. Ela não mostra por que a VFC de uma pessoa está baixa nem significa que toda pessoa na faixa dos 60 anos terá valor menor que toda pessoa na faixa dos 20. Por isso, não se deve comparar uma leitura isolada de pessoas de idades diferentes como se fosse a mesma régua clínica.

Distribuição da VFC por idade e sexo (reanálise de dados públicos de 1.121 pessoas)

Daqui em diante usamos dados públicos reais, não uma ilustração. O Autonomic Aging v1.0.0, no PhysioNet, contém ECG de 1.000 Hz registrado em repouso e em posição supina em 1.121 voluntários saudáveis de 18 a 92 anos (Schumann & Bär, 2022). A tabela e a figura abaixo são uma análise secundária interna do Feelmo, ainda não revisada por pares, feita com esse conjunto de dados revisado por pares.

De acordo com o artigo original, fixamos previamente o lead II em todos os registros e reanalisamos os primeiros 5 minutos pelo mesmo procedimento. Para reduzir erros da detecção automática de batimentos, excluímos registros em que duas formas de detecção divergiam mais de 10% na contagem; quando havia dois canais, também conferimos as contagens de lead I e lead II. Ao todo, 1.044 pessoas passaram por todos os critérios de qualidade. Entre elas, 1.021 tinham faixa etária e o campo Sex no conjunto original (male 394; female 627). Esse campo Sex era binário e não mediu identidade de gênero. A tabela mostra mediana [primeiro quartil–terceiro quartil], menos sensível a valores extremos do que a média. A unidade é milissegundo (ms).

Figura: os pontos são medianas; as faixas claras são os intervalos interquartis que contêm os 50% centrais. O grupo male de 70–92 anos tinha apenas 7 pessoas analisáveis, por isso os valores não são exibidos.

Idade	male n	male SDNN	male RMSSD	female n	female SDNN	female RMSSD
18–29	215	59.3 [43.4–82.2]	45.6 [31.4–69.8]	442	54.3 [40.3–73.9]	47.9 [33.0–70.9]
30–39	71	50.8 [36.6–64.0]	33.7 [21.6–54.0]	64	51.6 [37.3–70.6]	41.9 [28.8–75.2]
40–49	48	35.7 [27.2–55.0]	25.3 [14.3–33.5]	41	39.6 [23.4–59.1]	31.0 [14.7–46.6]
50–59	36	34.5 [29.2–45.0]	21.2 [15.2–30.2]	29	36.0 [25.1–53.5]	20.7 [14.4–34.2]
60–69	17	29.6 [22.1–47.8]	19.0 [12.0–30.3]	24	31.6 [23.1–41.1]	21.2 [15.3–28.2]
70–92	7	—	—	27	28.8 [23.4–34.0]	23.9 [16.1–32.5]

As medianas diminuem com a idade, mas a distribuição continua ampla dentro de cada faixa etária. Essas medianas não são limites diagnósticos nem metas individuais.

Conferência com outra análise

Outro grupo publicou uma análise revisada por pares do mesmo conjunto primário, com inspeção visual, escolhendo 5 minutos de boa qualidade na parte final dos registros e incluindo 1.026 pessoas (Calderón-Juárez et al., 2023). A análise do Feelmo processou automaticamente os primeiros 5 minutos; portanto, é uma análise secundária separada, não uma reprodução que deveria manter exatamente os mesmos participantes.

Também fizemos análises de sensibilidade. Ao excluir 9 pessoas com mais de 5% de marcações de correção automática, a maior mudança nas medianas por idade×Sex foi de 1,9 ms. Ao excluir todas as 147 pessoas com qualidade de sinal “Barely acceptable”, a maior mudança foi de 6,9 ms (RMSSD male de 60–69 anos, n de 17 para 13). A tendência geral de idade permaneceu, mas valores de grupos pequenos dependem da escolha dos critérios de qualidade. O manifest registra todos os resultados por célula, motivos de exclusão, versões de bibliotecas, hashes de entrada e saída, além das análises com lead I e métodos de detecção alternativos.

Baixar o CSV agregado · Condições da análise e todas as análises de sensibilidade (manifest) · Script público da análise

Também há diferenças por sexo

Já se relatou que a HRV aparece de formas diferentes dependendo não só da idade, mas também do sexo. Um estudo que examinou a HRV de curto prazo em pessoas saudáveis encontrou diferenças por sexo em vários indicadores (Voss et al., 2015). Os próprios valores de referência da HRV diferem por faixa etária e sexo — algo que artigos de revisão sobre a pesquisa em HRV também apresentaram (Shaffer & Ginsberg, 2017).

A conclusão é a mesma: médias de grupo por sexo e idade não determinam o estado atual de uma pessoa. Ao rever registros individuais, use tendências de vários dias obtidas em condições semelhantes apenas como contexto auxiliar.

Como o Feelmo usa o contexto pessoal

• A VFC bruta costuma variar com a idade e entre pessoas. O score de Balance não é uma escala clínica para comparar alguém na casa dos 20 com alguém na casa dos 60 anos.
• O Balance é uma referência dentro do produto que considera a tendência anterior da própria pessoa (Umetani et al., 1998; Voss et al., 2015).
• As regras de comparação e exibição não são públicas, e o Balance não é uma faixa médica.

Como o Feelmo lida com essas diferenças individuais

O Feelmo foi projetado desde o início tendo em mente essas grandes diferenças individuais.

O Feelmo resume informações disponíveis derivadas da VFC pelo Apple Watch / HealthKit e a sua tendência pessoal anterior como um score de Balance próprio de 0 a 100, por processamento no dispositivo. Os detalhes não são públicos.

O score não mede diretamente equilíbrio autonômico, emoções, cansaço, recuperação, saúde nem capacidade para atividades. A própria VFC muda com respiração, postura, horário, movimento, sono, exercício, medicamentos, doença e condições de medição.

Além disso, os padrões de associação de hábitos resumem a associação observacional entre os hábitos registrados pela pessoa e o Balance. Eles não comprovam efeito nem causalidade, e os detalhes não são públicos.

Relacionados: Score de Balance · O Que É a HRV (Variabilidade da Frequência Cardíaca) · Frequência Cardíaca e Frequência Cardíaca em Repouso · Padrões de associação de hábitos.

Referências

1. Umetani K, Singer DH, McCraty R, Atkinson M. Twenty-four hour time domain heart rate variability and heart rate: relations to age and gender over nine decades. Journal of the American College of Cardiology. 1998;31(3):593–601.
2. Voss A, Schroeder R, Heitmann A, Peters A, Perz S. Short-term heart rate variability—influence of gender and age in healthy subjects. PLoS One. 2015;10(3):e0118308.
3. Shaffer F, Ginsberg JP. An Overview of Heart Rate Variability Metrics and Norms. Frontiers in Public Health. 2017;5:258.
4. Schumann A, Bär KJ. Autonomic aging—a dataset to quantify changes of cardiovascular autonomic function during healthy aging. Scientific Data. 2022;9:95. doi:10.1038/s41597-022-01202-y
5. Schumann A, Bär K. Autonomic Aging: A dataset to quantify changes of cardiovascular autonomic function during healthy aging, version 1.0.0. PhysioNet. 2021. doi:10.13026/2hsy-t491
6. Calderón-Juárez M, González-Gómez GH, Echeverría JC, Lerma C. Revisiting nonlinearity of heart rate variability in healthy aging. Scientific Reports. 2023;13:13185. doi:10.1038/s41598-023-40385-1