As oscilações dos intervalos entre batimentos cardíacos consecutivos, denominadas variabilidade da frequência cardíaca (VFC), são um fenômeno esperado durante a realização de exercícios físicos, cuja relação com o sistema nervoso autônomo permite estimar correlações entre o sistema respiratório e circulatório. O objetivo desse trabalho é verificar as possíveis correlações entre os limiares obtidos pelo ergoespirômetro (LV1 e LV2) e a variabilidade da frequência cardíaca, através do gráfico de Poincaré no domínio do tempo e do modelo Autorregressivo no domínio tempo-frequencial, durante a realização de exercício físico progressivo máximo. Foram coletados os volumes expirados (?V CO2, ?V O2 e ?VE) e também os intervalos R-R de 17 corredores, divididos em treinamento regular (9 indivíduos; idade: 33, 3±10, 0 anos; peso: 72, 7±6, 3 kg; altura: 177, 2±7, 0 cm; vel. treino: 4, 3±0, 6 min/km) e em treinamento irregular (8 indivíduos; idade: 34, 6 ± 9, 0 anos; peso: 72, 6 ± 10, 0 kg; altura: 170, 6 ± 9.9 cm; vel. treino: 5, 3 ± 0, 6 min/km). A série R-R foi filtrada para retirar batimentos ectópicos e, para a análise autorregressiva, foram reamostradas (4 Hz) e suavizadas (Butterworth 4a ordem, passa-banda). Para o Gráfico de Poincaré, três critérios foram avaliados: Crit. 1 - SD1 < 3 ms em cada estágio de velocidade, com valores obtidos a cada 4 min; Crit. 2 - SD1 < 3 ms ao longo de todo exercício, com valores obtidos a cada 1 min; Crit. 3 - diferença entre dois valores consecutivos de SD1, em cada estágio de velocidade, menor do que 1 ms. Os três critérios apresentaram dispersões razoáveis quando comparados ao LV1, porém o grupo de treinamento irregular demonstrou diferenças mais significativas que o grupo regular quando avaliados para (%V O2)E. No modelo autorregressivo, os parâmetros Low Frequency (LF) e High Frequency (HF) diminuíram consideravelmente após o início do exercício, sendo que a LF possui valores superiores. A análise tempo-frequencial ainda é um tópico pouco estudado na área de exercícios físicos, mas demonstra grande potencial para se obter correlações entre os limiares ventilatórios e a variabilidade, uma vez que pode-se representar a potência das bandas de frequência ao longo do tempo através do espectrograma. Conclui-se que a VFC é uma técnica promissora, mas necessita de maiores estudos quanto à regulação do sistema nervoso autônomo frente a resposta cardíaca, quando colocado em uma situação de estresse como o exercício físico.

Fluctuations of the intervals between consecutive heart beats, called heart rate variability (HRV), are an expected phenomenon during physical exercises, whose relationship with the autonomic nervous system allows to estimate correlations between the respiratory and circulatory systems. The aim of this study is to assess the possible correlations between the ventilatory thresholds obtained by ergospirometer (LV1 and LV2) with the heart rate variability, through the Poincaré plot in the time domain and Autoregressive model in the time-frequency domain during maximal progressive exercise. The expired volumes (?V CO2, ?V O2 e ?VE) and the R-R intervals were collected for 17 runners, divided into regular training (9 subjects; age: 33, 3±10, 0 years; weight: 72, 7±6, 3 kg; height: 177, 2±7, 0 cm; training speed: 4, 3±0, 6 min/km) and irregular training (8 subjects; age: 34, 6±9, 0 years; weight: 72, 6 ± 10, 0 kg; height: 170, 6 ± 9.9 cm; training speed: 5, 3 ± 0, 6 min/km). The R-R series was filtered to remove ectopic beats and, for autoregressive analysis, were re-sampled (4 Hz) and smoothed (Butterworths 4a order, bandpass). For the Poincaré plot, three criteria were evaluated: Crit. 1 - SD1 < 3 ms at each stage of velocity, with values obtained every 4 min; Crit. 2 - SD1 < 3 ms throughout the exercise, with values obtained every 1 min; Crit. 3 - difference between two consecutive values of SD1, at each speed stage, less than 1 ms. The three criteria presented reasonable dispersions when compared to LV1, but the irregular training group showed more significant differences than the regular group when evaluated for (%V O2)E. In the autoregressive model, the Low Frequency (LF) and High Frequency (HF) parameters decreased considerably after the beginning of the exercise, and the LF had higher values. The time-frequency analysis is still a understudied topic in the of physical exercises, but it shows great potential to obtain correlations between ventilatory thresholds and variability, since it is possible to represent the power of the frequency bands over time through the spectrogram. It is concluded that HRV is a promising technique, but it needs more studies regarding the regulation of the autonomic nervous system against the cardiac response when placed in a stress situation such as physical exercise.