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Introducción
La variabilidad del ritmo cardíaco (VRC) corresponde al análisis de las variaciones de la frecuencia cardíaca (FC) o del intervalo de tiempo entre cada ciclo cardíaco consecutivo y debe realizarse sobre registros con ciclos cardíacos normales (N) sin artefactos y ectopias. Por este motivo, en el estudio de la VRC el intervalo R-R (iR-R) se denomina intervalo N-N (iN-N)1,2.
A finales del siglo XIX, el desarrollo de los métodos para el registro directo de señales eléctricas del corazón permitió profundizar el estudio de las fluctuaciones del iR-R3. La primera mención acerca de la potencial aplicabilidad de la VRC para el análisis autonómico proviene de Eppinger y Hess, et al. (1915), quienes sugirieron que la arritmia del seno respiratorio y la bradicardia se podrían relacionar con el tono vagal4. Mas tarde (1963), Hon y Lee observaron que al estrés fetal lo precedía una reducción de las variaciones del iR-R, al margen de la FC5. Un estudio clave fue el de Katona, et al. en la década de 1970, quienes propusieron que los cambios periódicos en la FC relacionados con la respiración podrían ser marcadores no invasivos de la regulación cardíaca parasimpática6. Con posterioridad, Wolf encontró que la VRC podría ser útil para predecir la mortalidad posterior al infarto agudo al miocardio7. Estos estudios pioneros abrieron amplio campo de exploración científica que permitió notables avances en la comprensión de los mecanismos autonómicos del control cardiovascular, e impulsaron su aplicación en distintos ámbitos de la salud2,3.
En los últimos 25 años se han publicado diversas guías de recomendación para la aplicación de la VRC en diferentes contextos1,8-11. Pese a ello, el desarrollo científico de esta área ha tenido una limitada expansión en el ámbito pediátrico. Una búsqueda libre realizada en la base de datos PubMed, que combinó los términos Heart Rate Variability AND Children, proporcionó 4,432 títulos, lo que equivale sólo a un 13.8% de la cantidad de títulos arrojados por la misma búsqueda en la población adulta (32,400 títulos) (Fig. 1).
Figura 1 Artículos publicados sobre variabilidad del ritmo cardíaco. Para los artículos realizados en adultos se empleó Heart rate variability AND Adults como forma de búsqueda. Para los artículos efectuados en niños se empleó Heart rate varibility AND Children como forma de búsqueda. Ésta se llevó a cabo el día 15 de abril de 2020.
La utilización de la VRC en la población pediátrica presenta dificultades técnicas que deben considerarse durante el registro y análisis de datos12, entre ellas la necesidad de realizar transformaciones de los resultados de acuerdo con covariables fisiológicas, como la FC de reposo y la frecuencia respiratoria (FR)13-15. Además, diversos autores han señalado valores de referencia para los parámetros de VRC en niños y adolescentes, pese a lo cual la gran heterogeneidad entre los estudios ha dificultado su interpretación y aplicación en el contexto clínico13,16,17. Esto podría explicar en parte el limitado desarrollo de la VRC en pediatría. Por lo tanto surge la necesidad de establecer un marco metodológico que permita una mejor aplicabilidad de este parámetro en niños y adolescentes.
Por este motivo, en este artículo se intenta revisar los elementos esenciales del proceso de medición, análisis y aplicación de la VRC en la población pediátrica, con énfasis en los algoritmos y métodos de exploración empleados con más frecuencia en el contexto clínico.
Conceptos generales de VRC
La regulación del medio interno ha sido materia de interés científico desde que Walter Bradford Cannon expuso en 1926 la idea de que un estado dinámico de equilibrio (que él denominó homeostasis) es la condición necesaria para un óptimo funcionamiento de los sistemas fisiológicos18.
Hoy en día se acepta de manera amplia que los procesos fisiológicos los regulan sistemas complejos, caracterizados por una red dinámica de sistemas interconectados con atributos de interdependencia, pleiotropía y redundancia; en ellos, el exceso de regularidad o la falta de variabilidad en los mecanismos de control son determinantes para la instauración de los procesos de enfermedad19.
En el caso del sistema cardiovascular, los cambios rítmicos de la FC reflejan las interacciones entre el sistema nervioso autónomo, mecanismos reflejos, factores mecánicos y cambios dinámicos del nodo sinusal20,21. Por consiguiente, la disminución de la VRC sería la expresión clínica de la disfunción autonómica, alteración barorrefleja e hiperactivación de mecanismos de compensación de largo plazo, como el eje renina-angiotensina-aldosterona22-25.
Se han propuesto cuatro enfoques generales para el estudio de la VRC: a) métodos del dominio tiempo, b) métodos de análisis geométrico, c) métodos del dominio frecuencia y d)métodos no lineales.
Métodos del dominio tiempo: emplean índices basados en el cálculo del promedio y desviación estándar de los iR-Rs en función del tiempo y sus resultados se expresan en milisegundos (ms)1,2 (Tabla 1). Estos índices muestran las variaciones globales de corto y largo plazos del ritmo cardíaco y su valor absoluto depende de la duración del registro o cantidad de iN-N disponibles para los cálculos1,26. En la figura 2 se muestran las variaciones de los iN-Ns en función del tiempo de dos niños, uno eutrófico (A) y uno obeso (B).
Tabla 1 Índices lineales de VRC
| Índice | Definición operacional | Definición conceptual | Sistema modulador |
|---|---|---|---|
| Dominio tiempo | |||
| Método estadístico | |||
| SDNN (ms) | Desviación estándar de todos los iN-N | Variabilidad total del sistema | Simpático y parasimpático |
| SDANN (ms) | Desviación estándar de la media del iN-N, cada 5 minutos | Variabilidad total, principalmente fluctuaciones de baja frecuencia (largo plazo) | Simpático y parasimpático |
| rMSSD (ms) | Raíz cuadrada del promedio de las diferencias de iN-N sucesivos al cuadrado | Fluctuaciones de alta frecuencia (corto plazo) | Parasimpático |
| NN50 (n) | Número de los iN-N > 50 ms | Fluctuaciones de alta frecuencia (corto plazo) | Parasimpático |
| pNN50 (%) | Proporción de iN-N de duración > 50 ms | Fluctuaciones de alta frecuencia (corto plazo) | Parasimpático |
| Método geométrico | |||
| Índice triangular | Número de iN-N dividido por el valor máximo de la distribución de densidad | Fluctuaciones de baja frecuencia | Simpático y parasimpático |
| TINN (ms) | Intervalo de duración entre el iN-N máximo y mínimo, obtenidos por interpolación triangular del histograma de iN-N. | Variabilidad total, principalmente fluctuaciones de baja frecuencia | Simpático y parasimpático |
| Dominio frecuencia | |||
| VLF (ms2) | Poder espectral (varianza) del ritmo cardíaco en la banda de frecuencia muy baja (0.003-0.04 Hz) | Variabilidad de muy baja frecuencia | Simpático, parasimpático |
| LF (ms2) | Poder espectral (varianza) del ritmo cardíaco en la banda de frecuencia baja (0.04-0.15 Hz) | Variabilidad total, fluctuaciones de baja frecuencia | Simpático y parasimpático |
| LF (UA) | Valor del componente LF relativo a la varianza total sin el componente del VLF | Variabilidad total, fluctuaciones de baja frecuencia. | Simpático y parasimpático |
| HF (ms2) | Poder espectral (varianza) del ritmo cardíaco en la banda de frecuencia alta (0.15-0.40 Hz) | Variabilidad total, fluctuaciones de alta frecuencia (arritmia respiratoria) | Parasimpático |
| HF (UA) | Valor del componente HF relativo a la varianza total sin el componente del VLF | Variabilidad total, fluctuaciones de alta frecuencia (arritmia respiratoria) | Parasimpático |
| LF/HF | Relación entre la variabilidad de alta y baja frecuencia | Balance autonómico | Simpático y parasimpático |
iN-N: intervalo entre latidos normales; ms: milisegundos; UA: unidades arbitrarias.
Figura 2 Tacograma de intervalos RR. En el tacograma se grafican los intervalos R-R en función del tiempo y corresponde al análisis primario en el estudio de la VRC. En A se muestran 10 minutos de registro del iR-R de un niño (9 años) eutrófico (desviación estándar del iR-R: 85.2 ms). En B se muestran 10 minutos de registro del iR-R de un niño (9 años) obeso (desviación estándar del iR-R: 12.8 ms). El registro se realizó en condiciones de reposo, en posición supina y con frecuencia respiratoria controlada. *Nótese la disminución de las fluctuaciones del iR-R en el niño con obesidad (B), lo que indica una disminución de la variabilidad de su ritmo cardíaco.
Métodos de análisis geométrico: estos métodos se basan en el análisis de la distribución de densidad de los iR-Rs (cantidad de iR-Rs de igual longitud para cada iR-R), que representa la variabilidad total del sistema1. En la tabla 1 se presentan los principales índices de este método.
Métodos del dominio frecuencia: consisten en el análisis de las fluctuaciones del ritmo cardíaco en bandas de frecuencia; sus resultados se expresan en ms2 (Tabla 1)26. Este enfoque asume a priori que las variaciones espontáneas del iR-R poseen un comportamiento periódico matemáticamente predecible, cuya variabilidad total puede cuantificarse a través de la densidad espectral de potencia (DEP) y graficada a través del periodograma de Welch (Fig. 3).
Figura 3 Periodograma de Welch. El periodograma se construyó con los datos de los tacogramas de la figura 2. A: Periodograma de un niño (9 años) eutrófico (desviación estándar del iR-R: 85.2 ms). B: Periodograma de un niño (9 años) obeso (desviación estándar del iR-R: 12.8 ms). Las áreas coloreadas representan las respectivas bandas de frecuencia VLF (0-0.04 Hz) (café), LF (0.04-0.15 Hz) (rojo) y HF (0.15-0.4 Hz) (verde). DEP: densidad espectral de potencia; VLF: very low frequency; LF: low frequency; HF: high frequency. *Nótese la disminución del componente HF (área verde) en el niño con obesidad (B), lo que indica una disminución de la influencia parasimpática en el control autonómico del sistema cardiovascular.
Las fluctuaciones de alta frecuencia (HF, high frequency) las determina el sistema nervioso parasimpático y las de baja frecuencia (LF, low frequency) la regulación integrada de ambos sistemas (simpático y parasimpático)2,9,26. De esta forma, el balance autonómico podría expresarse mediante la relación entre fluctuaciones de alta y baja frecuencia (LF/HF)27. En la figura 3 se muestras dos periodogramas de Welch construidos con los datos de los tacogramas de la figura 2.
Métodos no lineales: estos métodos se derivan de la “teoría del caos”, que se define por la existencia de un orden subyacente a una secuencia de sucesos y cuyos patrones de variación se presentan como aparentemente aleatorios e impredecibles19,28. En este contexto, una mayor entropía se relaciona con una mayor VRC y viceversa. Si bien estos métodos no permiten separar los componentes del sistema nervioso autónomo, han mostrado una mejor caracterización de la integridad funcional del sistema28. Sin embargo, la complejidad de su cálculo e interpretación ha limitado su aplicación clínica.
Metodología para la medición y análisis de la VRC
Medición del iR-R
Cualquiera que sea el instrumento utilizado para medir las señales eléctricas del corazón, deben considerarse ciertos factores que pueden distorsionar los valores del iR-R:
Duración del registro del iRR: el tiempo de registro determina los índices de VRC que pueden calcularse de forma matemática. Parámetros como el SDNN, RMSSD o HF podrían obtenerse mediante registros de 10 a 30 s29. Otros parámetros como la proporción de iN-N > 50 ms (pNN50), LF y LF/HF requieren al menos 2 a 5 min de registro continuo1. Por su parte, las fluctuaciones de frecuencias muy baja (VLF, very low frequency) y ultrabaja (ULF, ultra low frequency) sólo podrían calcularse con períodos de registro desde 10 min, para VLF, y 24 h para ULF2.
Frecuencia cardíaca: cualquier cambio en la FC media (FCm) altera los parámetros de VRC. Para evitar esta distorsión es necesario un período de reposo de cuando menos 10 min antes de la medición del iR-R2. La estabilidad de la FC durante el registro debe confirmarse mediante la inspección visual del tacograma y el análisis de la distribución de los iR-R en un histograma, el cual debe ser similar a una distribución gaussiana1,2,12,30.
Si se considera que la FC de reposo depende del desarrollo biológico del niño31, algunos autores han planteado la necesidad de incorporar métodos matemáticos de corrección a los índices de VRC para una adecuada interpretación de sus valores14,32. Sacha, et al. propusieron una metodología para corregir los índices de VRC mediante la división de los parámetros del dominio tiempo y frecuencia por el iR-R promedio del registro (iR-Rm)33. En esta misma línea, Gasior, et al. sugirieron que los parámetros de VRC que muestran relación positiva con la FC (p. ej., SDNN, RMSSD, pNN, VLF, LF, HFnu y HF) deben dividirse por el iR-Rm y los que muestran relación negativa con la FC (p. ej., LFnu y LF/HF) deben multiplicarse por el iRRm (en índices del dominio frecuencia debe emplearse siempre el iR-Rm2)13.
Frecuencia respiratoria y ventilación pulmonar: los incrementos de la CO2 podrían aumentar el componente HF y LF de la VRC34. Por el contrario, los aumentos del volumen corriente y la FR podrían elevar el HF (al desplazar el balance LF/HF), al margen de la presión arterial de CO29. Por este motivo es recomendable el empleo de señales sonoras (metrónomo) para el control de la FR y la mantención de una ventilación isocápnica durante la medición del iR-R35.
Equipos y dispositivos para la medición de la VRC: el electrocardiograma (ECG) tipo Holter ha sido el equipo de elección para la medición del iR-R1. Sin embargo, hoy en día existe una amplia gama de equipos portátiles validados para una adecuada detección de las señales cardíacas y el ECG ha quedado sólo como herramienta de uso diagnóstico2,9,36. Los equipos más usados son aquellos que detectan las ondas R mediante electrodos ubicados en el tórax. Entre los más estudiados figuran el Polar S81037-41, RS80042,43, V80044-46. Estos equipos se han validado en adultos y niños sanos, tanto en condiciones de reposo como en situaciones de ejercicio físico o pruebas de provocación ortostática.
Procesamiento de los datos
El procesamiento de los datos incluye la corrección de artefactos (preprocesamiento) y el análisis de VRC.
Corrección de artefactos: los artefactos encontrados con más frecuencia durante el registro del iR-R son los latidos ectópicos. Algunos estudios han revelado que 18% a 50% de los niños sanos pueden presentar ectopias ventriculares12,47. Otros artefactos relacionados con errores de medición se presentan como irregularidades en el registro del iR-R y pueden categorizarse según sea su morfología en el tacograma (Fig. 4)37,38,45,48.
Figura 4 Clasificación de los artefactos de registro del iR-R para el análisis de VRC. *Los artefactos tipos 1 y 6 sólo son identificables con el uso simultáneo de un ECG (no se muestran). Tipo 1: diferencia (positiva o negativa) > 20 ms entre un iR-R, entre el registro de ECG y el de algún monitor cardíaco (no se muestra); tipo 2: intervalo largo seguido por intervalos cortos (1 o más), mientras que los intervalos a cada lado presentan una diferencia < 20 ms; tipo 3: intervalo corto, seguido por uno largo, en tanto que los intervalos a cada lado presentan una diferencia < 20 ms; tipo 4: intervalo(s) largos, equivalentes a 2 o 3 intervalos normales; tipo 5: intervalo(s) cortos seguidos de intervalos normales; tipo 6: iR-R detectado en el ECG pero no en un monitor cardíaco (no se muestra). Eje Y: duración de los intervalos RR (segundos); eje X: tiempo de registro (minutos).
Los artefactos pueden corregirse mediante eliminación simple, técnicas de interpolación o métodos automáticos. En el método de eliminación simple, el iR-R anómalo se remueve y el iN-N anterior al artefacto se desplaza al lugar del intervalo eliminado. Con este método se reduce en grado significativo el número de iN-N disponible para el análisis, lo que subestima la magnitud de la VRC49.
Por su parte, los métodos de interpolación permiten el reemplazo de intervalos anormales por un nuevo iN-N. Existen varios algoritmos de interpolación, entre ellos la interpolación de grado cero, que reemplaza al iR-R anómalo por un valor equivalente al promedio de los tres iN-N anteriores al artefacto; la interpolación de grado 1, que permite el reemplazo de los iR-R anómalos mediante métodos lineales49; la interpolación cúbica, que hace posible la construcción de curvas de tendencia calculadas a través de un ajuste polinomial; y la interpolación no lineal predictiva, que mediante algoritmos basados en la “teoría del caos” reemplaza a los segmentos anómalos del registro por las secuencias normales con trayectorias temporales similares a los segmentos anómalos12.
Si bien los softwars para el análisis de VRC permiten la corrección automática de artefactos en el trazado temporal del iR-R, se recomienda la integración de métodos manuales y automáticos para una apropiada depuración de los datos50,51.
Software para análisis de VRC: hoy en día existen diversos softwares disponibles para computar el análisis espectral51. Entre ellos destacan los softwares Kubios® y HRVanalysis®. Ambos permiten el preprocesamiento, análisis y presentación de resultados de VRC y pueden descargarse de forma gratuita desde los sitios web de sus fabricantes (sitio web de Kubios: https://www.kubios.com/; sitio web de HRVanalysis: https://anslabtools.univ-st-etienne.fr)50,52.
Métodos de análisis espectral: los métodos típicamente empleados para computar el análisis del dominio frecuencia son la transformación rápida de Fourier y el método autorregresivo. Diversos estudios han sugerido que ambos métodos no son intercambiables53; el método de Fourier es más exacto que el método autorregresivo49,54.
Factores determinantes y aplicación clínica de la VRC en pediatría
Durante el crecimiento, la VRC sufre modificaciones fisiológicas que dependen de la edad, género y peso del individuo. Diversos estudios han mostrado que el iR-R, así como los índices SDNN, RMSSD y HF, se encuentran en su nivel más bajo al momento de nacer y se incrementan de modo progresivo hasta la adolescencia55. Por su parte, en neonatos prematuros se registran valores inferiores a los documentados en recién nacidos de término, en particular en los índices del dominio tiempo y en el componente HF del dominio frecuencia56,57.
Al observar la influencia del género, las mujeres adultas presentan una menor VRC (menor iR-R, SDNN y DEP) y un menor LF/HF que los hombres58,59. Pese a que esta tendencia general se mantiene en la población infantil, la diferencia se estrecha progresivamente desde la etapa prepuberal hacia edades menores60,61. Es probable que la maduración sexual de la mujer determine las diferencias de la VRC observadas en la población adulta58,62.
De manera adicional, los factores como la composición corporal y la actividad física pueden determinar la VRC en niños. Algunos estudios han establecido que los incrementos de la adiposidad abdominal se relacionan con una menor VRC55,63. Por su parte, el ejercicio físico regular y la vida activa se han vinculado con una mayor VRC en adolescentes, al margen de su estado nutricional64,65.
En los últimos años, diversos grupos han notificado valores de referencia para los índices de VRC13,17,57,60,61,66. En la mayor parte de estos estudios, la medición se efectúa en condiciones de reposo y posición supina y durante períodos breves (≈ 5-10 min), tras considerar 5 minutos (o 300 iN-N) de registro estable para el cálculo de los índices matemáticos. En la tabla 2 se muestran algunos valores de los parámetros de VRC que se han calculado en estas condiciones57,60,61,66.
Tabla 2 Valores de los índices estadísticos de VRC notificados en niños y adolescentes sanos
| Parámetro | Michels, et al. 201361 5-10 años | Seppälä, et al. 201460 6-8 años | Sharma, et al. 201557 11-17 años | Farah, et al. 201466 14-19 años |
|---|---|---|---|---|
| Dominio tiempo | ||||
| SDNN (ms) | ||||
| Hombre | 67 (50-89) | 55 (38-74) | 63 (48-85) | 58 (44-77) |
| Mujer | 60 (42-78) | 66 (46-87) | - | |
| rMSSD (ms) | ||||
| Hombre | 73 (54-106) | 58 (38-84) | 59 (45-88) | 50 (33-69) |
| Mujer | 66 (44-91) | 69 (49-100) | - | |
| NN50 (n) | ||||
| Hombre | - | - | 116 (68-159) | - |
| Mujer | - | 138 (80-180) | - | |
| pNN50 (%) | ||||
| Hombre | 41 (25-55) | 34 (15-51) | - | 28 (11-45) |
| Mujer | 38 (20-52) | - | - | |
| Dominio frecuencia | ||||
| VLF (ms2) | ||||
| Hombre | 23 (11-47) | - | - | - |
| Mujer | 19 (9-35) | - | - | |
| LF (ms2) | ||||
| Hombre | 666 (377-1327) | 925 (517-1655) | 945 (571-1,402) | 990 (614-1644) |
| Mujer | 550 (262-953) | 1,015 (683-1782) | - | |
| HF (ms2) | ||||
| Hombre | 1,139 (608-2,012) | 1,380 (571-2,689) | 988 (514-1,940) | 937 (422-1,801) |
| Mujer | 967 (441-1,587) | 1,324 (758-2,465) | - | |
| LF/HF | ||||
| Hombre | 0.6 (0.4-1.0) | 0.7 (0.4-1.1) | 0.9 (0.6-1.9) | 1.1 (0.7-1.8) |
| Mujer | 0.6 (0.4-1.0) | 0.83 (0.6-1.2) | - |
Los resultados se muestran en mediana y rango intercuartílico. -: valor no informado.
*Con el fin de homogeneizar la presentación de los datos, los decimales ≥ 0.5 se aproximaron. En el índice LF/HF las centésimas ≥ 0.05 se aproximaron.
La alteración de la normalidad en los parámetros de VRC indica un deterioro de la función autonómica, lo que afecta a los mecanismos de regulación esencial para la homeostasis del sistema cardiovascular, como el barorreflejo arterial22. Estos procesos fisiopatológicos han mostrado anteceder a variables de mal pronóstico en diversas enfermedades cardiovasculares y metabólicas en adultos7,67-70.
En niños, la evidencia sugiere que los cambios en la VRC pueden detectarse en etapas tempranas del cuadro clínico. Vrijkotte, et al. observaron que un menor HF se relaciona con una mayor presión arterial sistólica en niños de 5 a 6 años63. Santos-Magalhaes, et el., en los de 8 años, registraron un mayor LF/HF en obesos en comparación con los controles sanos (LF/HF 0.7 vs. 1.3)71 y Vanderlei, et al. encontraron valores de SDNN y RMSSD inferiores a 40 y 30 ms; y en escolares obesos entre 8 y 12 años72. Incluso se ha documentado, en adolescentes, que la coexistencia de tres factores de riesgo, como la adiposidad abdominal, inactividad física y elevación de la presión arterial, se relaciona con menores cifras en los parámetros del dominio tiempo, sobre todo el SDNN y RMSSD66. De manera interesante, Plaza-Florido, et al. observaron que los cambios en la VRC vinculados con la obesidad serían explicados, en su mayor parte, por variaciones en la FC de reposo de cada niño, lo que sugiere la necesidad de incorporar esta variable al análisis e interpretación de los resultados de VRC en estos pacientes73.
En niños con enfermedades neuromusculares, como la distrofia muscular de Duchenne, se ha documentado que la caída en los índices del dominio tiempo de la VRC anteceden a la aparición de signos de insuficiencia cardíaca; el SDNN es el parámetro que se reduce en una mayor magnitud74. Asimismo, en enfermedades neurológicas, como la parálisis cerebral, se han documentado alteraciones en la VRC, al evidenciarse un mayor índice LF/HF en reposo (LF/HF = +0.9 desviaciones estándar) y una menor respuesta autonómica durante pruebas estandarizadas, como la prueba de inclinación (LF/HF = -0.8 desviaciones estándar)75.
Por otra parte, la VRC ha mostrado ser útil para detectar alteraciones autonómicas inducidas por el ejercicio. Gomes, et al. observaron un mayor índice LF/HF en niños asmáticos respecto de individuos sanos, luego de una prueba de escalón de 3 minutos (LF/HF = 5.88 vs. 2.90)76. Resultados similares se observaron en niños con fibrosis quística después de la prueba de marcha de 6 minutos, al registrarse diferencias > 1 punto en el índice LF/HF, entre los casos y los controles77.
La aplicación clínica de la VRC considera la evaluación integrada de los índices del dominio tiempo y frecuencia. En este contexto, la evidencia coincide en que valores <45 ms en el SDNN, 33 ms en el RMSSD o valores > 2.2 en la relación LF/HF podrían expresar fenómenos disfuncionales en la modulación autonómica del sistema cardiovascular. No obstante, en niños se sugiere la necesidad de considerar también las propiedades clinimétricas de los índices de VRC, al existir una mayor confiabilidad en los parámetros de VRC en escolares, al comparar a niños menores de 5 años. Más aún, las variables del dominio tiempo, en particular RMSSD, presentan una mejor confiabilidad que los índices del dominio frecuencia10. Esto sugiere que, bajo condiciones biológicas y metodológicas similares, parámetros como el RMSSD y SDNN muestran una mejor reproducibilidad que LF o HF, y por tanto podrían ser de mayor utilidad clínica en el contexto pediátrico78.
Conclusiones y perspectivas
La comprensión de los mecanismos que subyacen a los cambios de la VRC y la incorporación de nuevas tecnologías para su registro y análisis han propiciado la aplicación de esta variable, en escenarios clínicos diversos. Si bien en pediatría se ha experimentado un avance paulatino, los estudios sustentan su utilidad para la detección de alteraciones autonómicas relacionadas con la prematuridad, factores de riesgo cardiometabólico, enfermedades neuromusculares y neuromotoras.
Aplicaciones recientes de la VRC, como en la predicción de la falla posterior a la extubación79-81, el diagnóstico de sepsis82,83 o la disfunción autonómica relacionada con los trastornos de sueño84, constituyen áreas emergentes con resultados promisorios que permitirán a corto plazo ampliar su uso clínico en el ámbito pediátrico.
