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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Social

Tipo do Documento: Tese

Título: ANÁLISE DA REGULAÇÃO AUTONÔMICA CARDIOVASCULAR POR MODELAMENTO MVAR DE VARIÁVEIS FISIOLÓGICAS NÃO INVASIVAMENTE AMOSTRADAS

Orientador
  • RAIMES MORAES
Aluno
  • PEDRO GIASSI JUNIOR

Conteúdo

A regulação cardiovascular de curto prazo mediada pelos ramos simpático e parassimpático do sistema nervoso autônomo tem sido investigada por modelagem multivariada autoregressiva (mvar), tendo se sedimentado como uma poderosa ferramenta de análise nas pesquisas clínicas. modelos mvar empregam a frequência cardíaca (fc), a pressão arterial sistólica (pas) e a forma de onda do fluxo respiratório (resp). ecg (a partir do qual é obtido a série fc) e a atividade respiratória podem ser facilmente captados dos pacientes. no entanto, os métodos envolvidos na aquisição da pas (batimento a batimento) dificultam a utilização dos modelos mvar durante exames clínicos. estudos recentes mostram uma correlação inversa entre o tempo de trânsito da onda de pulso (pwtt) e as flutuações da pas. pwtt é o intervalo de tempo decorrido entre a onda r do ecg e a base da onda de pulso captada com fotopletismografia no mesmo ciclo cardíaco. este trabalho investiga a viabilidade do uso do inverso da série pwtt (ipwtt) como uma alternativa para medidas invasivas de pas em modelagem mvar da regulação cardiovascular. para isso, as séries fc, resp e ipwtt amostradas de voluntários durante alterações posturais e bloqueio autônomico foram aplicadas a modelos mvar. os resultados obtidos mostram que a série ipwtt pode ser utilizada em substituição das medições de pas, a fim de superar as dificuldades práticas relacionadas com a amostragem contínua da pas durante os exames clínicos. isto abre a perspectiva de ampla utilização de modelagem mvar para avaliação da função autonômica em exames clínicos de rotina, possibilitando uma melhor caracterização da enfermidade ou condição física do indivíduo.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.88644

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,37% 5,97% 16,86% 5,55% 4,80% 5,29% 5,76% 7,44% 5,30% 4,68% 6,96% 6,30% 4,00% 5,94% 4,77% 6,02%
ODS Predominates
ODS 3
ODS 1

4,37%

ODS 2

5,97%

ODS 3

16,86%

ODS 4

5,55%

ODS 5

4,80%

ODS 6

5,29%

ODS 7

5,76%

ODS 8

7,44%

ODS 9

5,30%

ODS 10

4,68%

ODS 11

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ODS 12

6,30%

ODS 13

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ODS 14

5,94%

ODS 15

4,77%

ODS 16

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