Pengzhi He, Chen Li, Minlan Xu, Ruilong Guo, Alexander William Degeling, Timo Pitkänen, Yude Bu, Xiangyun Zheng, Yue Zhang, Xianghong Jia, Anmin Tian, Chenyao Han, Shifeng Wang, Tianlu Chen, Jiangping Fang, Shaowei Sun, Wenlong Liu, Jinbin Cao, Kimmen Quan, Zhiyuan Cong, Dedong Ma, Qiugang Zong, Suiyan Fu, Shutao Yao, Quanqi Shi
Resumo
Fundo
A atividade solar e a consequente atividade geomagnética (AGM) influenciam profundamente os ritmos biológicos humanos e as funções do sistema cardiovascular. Embora a resposta da pressão arterial (PA) à AGM tenha atraído considerável atenção, não está claro se a AGM pode ter influência isoladamente e como isso ocorre.
Métodos
Nesta análise de séries temporais de seis anos, coletamos mais de 500.000 medições de pressão arterial (PA) de duas cidades representativas (Qingdao e Weihai) em latitudes médias magnéticas na China. Utilizando diversos métodos estatísticos, analisamos a correlação entre a PA e a MGM (representada pelo índice Ap) e suas flutuações quase periódicas. Além disso, conduzimos uma análise comparativa da influência de outros fatores ambientais (temperatura do ar e PM2,5) na PA.
Resultados
As flutuações estatísticas dos níveis de PA correlacionam-se com a MGA. Tanto a PA quanto o índice MGA apresentam padrões bimodais anuais semelhantes e múltiplas periodicidades, incluindo ciclos de 12 e 6 meses, e um ciclo intermitente de 3 meses. Em contraste, outros fatores ambientais conhecidos que influenciam a PA, como a temperatura do ar e o PM2,5, não apresentam periodicidades semelhantes, particularmente por não possuírem ciclos de 3 meses. Em anos com níveis de MGA mais elevados, a PA apresenta correlações mais fortes com o índice Ap e responde em um período mais curto. Além disso, a PA em mulheres parece estar mais fortemente correlacionada com a MGA.
Conclusões
Nossas descobertas destacam riscos potenciais para indivíduos com hipertensão com níveis elevados de GMA, aprofundam nossa compreensão do papel do GMA na saúde humana e oferecem insights para formuladores de políticas de saúde sobre o significado clínico do ambiente geomagnético.
Resumo em linguagem simples
A pressão arterial humana flutua constantemente e é influenciada por diversos fatores, como os níveis hormonais no corpo e as condições ambientais. A atividade geomagnética é a mudança no campo magnético da Terra como consequência da atividade solar, como o impacto dos ventos solares. Utilizamos seis anos de dados para investigar se as mudanças na atividade geomagnética impactam a pressão arterial. Nossos resultados mostram uma relação entre a atividade geomagnética e a pressão arterial, particularmente durante períodos de alta atividade geomagnética. Compreender essa relação pode ampliar nosso conhecimento sobre a importância clínica do ambiente geomagnético e potencialmente contribuir para uma melhor avaliação e gestão do risco de hipertensão.
Introdução
A hipertensão é uma doença cardiovascular disseminada e altamente consequente. Ela aumenta substancialmente a probabilidade de desenvolver vários distúrbios que afetam o coração, o cérebro, os rins e outros órgãos vitais. Portanto, aprimorar nossa compreensão científica das causas da hipertensão é crucial para a detecção precoce e a intervenção oportuna. Numerosos estudos anteriores investigaram fatores ambientais como a temperatura do ar e os poluentes atmosféricos na Terra, particularmente material particulado com diâmetro aerodinâmico menor que 2,5 mícrons (PM2,5), destacando seus efeitos significativos na PA. Mas no sistema Sol-Terra, a pesquisa sobre os efeitos da atividade solar e a consequente GMA no sistema cardiovascular é instigante e exige uma comprovação mais precisa. Desde o século XX, esforços pioneiros têm avançado campos como “heliobiologia”, “cronoastrobiologia” e “cosmobiologia clínica”, explorando a influência dos movimentos solares e lunares nos sistemas de vida humana e nos ritmos biológicos. Pesquisas extensas indicam que doenças cardiovasculares, como infarto do miocárdio e morte cardíaca, bem como variabilidade da frequência cardíaca, exibem correlações estatísticas significativas com atividade solar, GMA e raios cósmicos Além disso, distúrbios cerebrais como derrame são mais propensos a ocorrer durante períodos de máximo solar e tempestades geomagnéticas. Análises dos ritmos temporais em fenômenos biofisiológicos revelaram que certos parâmetros do clima espacial e flutuações da PA têm periodicidades semelhantes. Por exemplo, descobriu-se que os ritmos circadianos exibem correlações com distúrbios do clima espacial de curto prazo, enquanto flutuações de longo prazo na hipertensão e mortalidade associada parecem estar correlacionadas com o ciclo solar de aproximadamente 11 anos. Está bem documentado que a PA sistólica e a PA diastólica tendem a aumentar durante períodos de GMA elevada, sendo este efeito particularmente pronunciado durante tempestades geomagnéticas No geral, as variações de intensidade na GMA podem levar a alterações funcionais no sistema cardiovascular, e a mortalidade associada à doença da hipertensão está altamente correlacionada com vários parâmetros heliofísicos.
Devido à variação significativa do campo geomagnético, a resposta do sistema cardiovascular à GMA em altas latitudes magnéticas atraiu grande atenção. A intensidade da GMA é influenciada por vários sistemas de corrente. Nas regiões polares, essas correntes se concentram principalmente em torno de 100 quilômetros acima da superfície da Terra, enquanto em áreas de latitude média e baixa, elas estão localizadas a vários milhares a dezenas de milhares de quilômetros da superfície. O sol emite continuamente fluxos de partículas carregadas, formando o vento solar, que impacta consistentemente a Terra, acionando sistemas de corrente na magnetosfera para desencadear a GMA. Durante a GMA, os sistemas de corrente polar variam rapidamente, e a densidade de corrente é aumentada, levando a efeitos de indução eletromagnética localizada fortes e que mudam rapidamente na superfície da Terra. Em latitudes médias e baixas, a amplitude da variação do campo magnético é menor e varia mais suavemente do que em latitudes altas. A indução eletromagnética drasticamente alterada em altas latitudes magnéticas leva a um impacto concebível no sistema cardiovascular, enquanto o impacto em latitudes mais baixas atrai muito menos atenção. Comparado às complexas variações rápidas do campo magnético polar, a perturbação magnética relativamente moderada nas latitudes magnéticas médias e baixas fornece uma situação mais direta para avaliar o efeito da GMA no sistema cardiovascular. Neste estudo, reunimos os dados de medição da PA de Qingdao e Weihai na China, duas cidades em latitudes magnéticas médias com ambientes geomagnéticos descomplicados e boa qualidade do ar, e avaliamos a correlação entre PA e GMA. Posteriormente, conduzimos uma análise comparativa entre fatores ambientais (temperatura do ar e PM2,5) e GMA, revelando que PA e GMA exibem padrões bimodais anuais semelhantes e múltiplas periodicidades (3 meses, 6 meses, 12 meses) que não podem ser explicadas pela temperatura do ar e PM2,5. Em geral, nosso estudo estatístico relaciona as flutuações entre a GMA e a PA, revelando uma correlação entre a PA humana e os sinais sutis, porém influentes, do campo geomagnético. Essas descobertas são promissoras para o desenvolvimento de estratégias inovadoras voltadas à mitigação da elevação da PA.
Métodos
Dados de pressão arterial
As medições de PA foram obtidas no Hospital Qilu da Universidade de Shandong (Qingdao) e no Hospital Municipal de Weihai na China. Os dados foram produzidos diretamente pelos hospitais e nenhuma amostragem foi necessária. A Figura 1 mostra o número de medições de PA e de indivíduos com hipertensão de janeiro de 2015 a dezembro de 2020, subdivididos de acordo com o gênero. O tamanho total da amostra é de 554.319, dos quais 298.365 são homens e 255.954 são mulheres. O número total de indivíduos com hipertensão é de 141.810, dos quais 93.549 são homens e 48.261 são mulheres. A prevalência de hipertensão na amostra total é de 25,58%, 31,35% para homens e 18,86% para mulheres. A faixa etária dos participantes é ampla, abrangendo de 11 a 103 anos. A maioria da população da amostra (78%) está na faixa etária de 30 a 69 anos. Essas populações residiam principalmente nas cidades de Qingdao e Weihai e seus arredores. Hipertensão foi definida como PA sistólica ≥ 140 mmHg e/ou PA diastólica ≥ 90 mmHg. A PA é medida com monitores de pressão arterial OMRON fabricados no Japão, sendo necessário repouso antes da medição para garantir leituras precisas. Todos os dados de PA são de livre acesso e estão disponíveis nos Dados Suplementares.
Fig. 1: Desenho do estudo e amostras.
Este estudo retrospectivo concentra-se exclusivamente nos dados estatísticos de exames físicos e não revela informações pessoais de nenhum participante. Foi aprovado pelo Comitê de Ética do Hospital Qilu da Universidade de Shandong (Qingdao) e pelo Comitê de Ética do Hospital Municipal de Weihai, na China, que confirmaram a dispensa do consentimento informado e garantiram total conformidade com as diretrizes e normas éticas.
O número de pessoas que fazem medições de PA atinge seu nível mais baixo por volta de fevereiro de cada ano (Fig. 1c), coincidindo com o período do Ano Novo Chinês, quando os hospitais realizam apenas exames físicos para os funcionários. No entanto, de março a janeiro do ano seguinte, o número de testes permanece relativamente estável. Além disso, não houve medições de PA em hospitais devido à Covid-19 em fevereiro de 2020, então duplicamos e usamos os dados de janeiro de 2020 para maximizar a integridade dos dados com base no método Last Observation Carried Forward (LOCF). Dados incompletos podem levar a erros na análise de periodicidade. Além disso, vários métodos para lidar com dados ausentes, incluindo interpolação linear ou polinomial, foram considerados. Para manter a consistência dos dados e reduzir a variabilidade potencial que pode surgir de métodos de interpolação mais complexos, escolhemos o método LOCF relativamente conservador, mas robusto. A GMA, a temperatura do ar e o PM2,5 para fevereiro de 2020 foram tratados no mesmo método. Todos os dados foram calculados mensalmente, portanto cada ponto de dados corresponde a um único mês, o que garante um equilíbrio entre resolução e capacidade de gerenciamento dos dados, permitindo-nos capturar tendências sazonais e de longo prazo sem sermos sobrecarregados pelo ruído de curto prazo.
Atividade geomagnética, temperatura do ar e dados de PM2,5
Para avaliar a GMA, obtivemos o índice Ap diário do Centro Alemão de Pesquisa em Geociências GFZn(https://www.gfz-potsdam.de/en/section/geomagnetism/data-products-services). O índice Ap serve como um indicador global da intensidade de perturbações geomagnéticas de um dia inteiro. Este índice foi escolhido por sua cobertura de dados abrangente e contínua, tornando-o adequado para análises de longo prazo em nosso estudo. Os dados de temperatura do ar e PM2,5 foram obtidos de fontes confiáveis, incluindo a China Weather Network (https://www.tianqi.com/), o Ministério da Ecologia e Meio Ambiente da República Popular da China e o Departamento Municipal de Meio Ambiente Ecológico de Weihai (https://www.mee.gov.cn/hjzl/dqhj/ e https://sthjj.weihai.gov.cn/col/col45185/index.html). Esses dados, medidos por diversas estações meteorológicas e de monitoramento da qualidade do ar distribuídas por vários distritos e condados de cada cidade, fornecem informações abrangentes e precisas sobre a temperatura do ar e PM2,5. Todos os dados são de livre acesso e estão disponíveis nos Dados Suplementares. Em consonância com a abordagem de processamento de dados da BP, os dados geomagnéticos, de temperatura do ar e de PM2,5 também são processados como médias mensais. A temperatura do ar e o PM2,5 utilizados são dados médios para a cidade onde o hospital está localizado. Para PM2,5, os registros de longo prazo existentes contêm apenas dados médios mensais, visto que dados de cadência mais alta não estão disponíveis.
Métodos analíticos
Primeiramente, o índice Ap foi desviado usando o método da média móvel. Estudos demonstraram que a GMA influenciada pela atividade solar exibe características periódicas de 4 a 6 anos e 11 anos. Para remover a tendência de longo prazo e manter a variação de curto período, conforme analisado abaixo, definimos a janela de suavização para 36 meses (ou seja, 36 pontos). Ao desviar os dados, torna-se mais fácil identificar mudanças de curto prazo e padrões cíclicos que podem ser obscurecidos por tendências de longo prazo. Isso é particularmente útil na análise de séries temporais ou ao comparar dados de múltiplas fontes.
Subsequentemente, os dados foram testados quanto à normalidade para determinar se certos métodos estatísticos poderiam ser aplicados adequadamente, como correlação de Pearson ou Spearman. Os métodos de correlação cruzada e correlação de Spearman foram empregados para examinar o tempo de atraso estatisticamente médio e os coeficientes de correlação entre a PA média mensal e o índice de Ap. A correlação cruzada é uma medida estatística que quantifica a similaridade entre duas séries temporais. Ela examina a correspondência entre padrões, variações ou mudanças nos dados, permitindo a análise de relacionamentos e atrasos de tempo. A correlação de Spearman avalia o relacionamento monotônico entre duas variáveis, medindo a força da correlação de seus níveis. Ao contrário da correlação de Pearson, ela não se limita a relacionamentos lineares. Os níveis de significância foram definidos em 0,05, 0,01 e 0,001, indicando o limite para significância estatística. Esses níveis de significância são cruciais para o teste de hipóteses. No teste de hipótese nula, a hipótese nula normalmente postula que não há relacionamento estatisticamente significativo entre as variáveis que estão sendo examinadas. Os níveis de significância indicam o limite de probabilidade abaixo do qual a hipótese nula é rejeitada. Portanto, a hipótese nula foi testada comparando o coeficiente de correlação calculado (r) com esses valores limite. Se o valor de p fosse menor que o nível de significância escolhido, indicava uma relação estatisticamente significativa entre as variáveis.
Além disso, as periodicidades dessas variáveis foram determinadas usando a Transformada Rápida de Fourier (FFT), a Transformada Wavelet Contínua (CWT) e a Transformada Wavelet Cruzada (XWT) para entender os principais padrões de flutuações temporais. A FFT é um algoritmo eficiente para calcular a Transformada Discreta de Fourier. Ela transforma um sinal de domínio de tempo em sua representação de domínio de frequência, permitindo a análise de componentes de periodicidade, frequências e amplitude. A CWT e a XWT são ferramentas poderosas para análise de tempo-frequência. A CWT é comumente usada para a detecção de séries temporais individuais, enquanto a XWT é usada para detectar a coerência e as relações de fase entre duas séries temporais, identificando assim padrões comuns e comportamentos de oscilação compartilhados. Todos os métodos analíticos foram conduzidos usando o MATLAB R2020a.
Resumo do relatório
Mais informações sobre o desenho da pesquisa estão disponíveis no Resumo do Relatório de Portfólio da Nature vinculado a este artigo.
Resultados
Padrão bimodal anual e análise de correlação de BP e GMA
Para ilustrar as características das séries temporais da PA e da GMA, onde a GMA é denotada pelo índice Ap internacionalmente reconhecido que descreve mudanças no campo geomagnético, destacamos suas distribuições bimodais juntamente com as diferenças de tempo correspondentes aos seus picos (Fig. 2). O índice Ap médio mensal e a PA são mostrados para fornecer uma visão geral de suas flutuações dentro de cada ano (Fig. 2a–c). Os picos que ocorrem na primavera e no outono são claramente destacados pela linha preta sólida, que representa os valores médios de 6 anos. Além disso, os picos na PA exibem atrasos de tempo aparentes em relação aos picos na Ap. O índice Ap original e sem tendência (Detrended-Ap), juntamente com a PA sistólica e a PA diastólica para vários grupos (indicados pela linha preta para todas as amostras, linha azul para amostras masculinas e linha vermelha para amostras femininas), são mostrados para indicar suas flutuações de longo prazo (Fig. 2d–f). A análise de tendências dos dados de seis anos mostrou uma diminuição geral no índice Ap, enquanto o BP permaneceu estável, sem tendências estatisticamente significativas de alta ou baixa.
Fig. 2: Distribuição bimodal do índice Ap e pressão arterial.
Para auxiliar na identificação dos picos e meses correspondentes, posicionamos várias linhas tracejadas verticais (Fig. 2d–f). A PA sistólica exibe dois picos anualmente, observados durante os meses de abril-maio e outubro-novembro, acompanhados por um vale próximo a junho. Esses picos são mais pronunciados no Grupo Feminino, com o primeiro pico sendo substancialmente mais fraco que o segundo. Notavelmente, picos adicionais podem ser observados nos dados masculinos, como em maio de 2017 e janeiro de 2018. Os dados do Grupo Todos, indicados pela linha preta central, são usados como valores de referência (Fig. 2e). A distribuição das barras na Fig. 2e ilustra a diferença entre a PA sistólica para homens e mulheres, indicando que a diferença é menor em outubro ou novembro de cada ano em comparação com os outros meses. A PA diastólica é apresentada na Fig. 2f, com picos e vales ocorrendo ao mesmo tempo que a PA sistólica. No Grupo Feminino, a diferença entre os dois picos anuais de PA diastólica é menor em comparação com a PA sistólica. Além disso, o primeiro pico anual de PA diastólica é notavelmente menor que o segundo. A variabilidade da PA diastólica no Grupo Todos é menor que a da PA sistólica, com uma diferença de amplitude calculada de acordo com a variância de aproximadamente 10 mmHg. No geral, a PA diastólica parece consistentemente mais alta no Grupo Masculino do que no Grupo Feminino.
Uma tendência de queda no índice Ap pode ser observada durante o tempo de análise (Fig. 2d). O índice Ap também exibe dois picos a cada ano, ocorrendo em março-abril e setembro-outubro, o que é 1–2 meses antes do BP. Diferenças de tempo de 1 mês ou 2 meses foram estimadas entre o BP e o índice Ap com base no método de correlação cruzada. As linhas tracejadas cinzas que abrangem os painéis d a f indicam um atraso de tempo zero entre o índice Ap e o BP, observado no primeiro semestre de 2017 e 2019. As linhas de viragem rosa abaixo do painel d indicam que o pico no BP é 1 mês depois do pico no índice Ap, observado principalmente em 2017 e antes. Da mesma forma, as linhas de viragem azuis abaixo do painel d indicam que o pico no BP é 2 meses depois do pico do índice Ap, observado principalmente em 2018 e depois. Em geral, a relação entre o horário de pico da PA e o índice Ap durante o período de 2015 a 2017 apresentou um atraso de 1 mês. No entanto, de 2018 a 2020, observou-se um aumento no tempo de atraso estatisticamente médio, com a PA apresentando um atraso de 2 meses em sua resposta.
A análise indica uma diferença temporal de 1 mês ou 2 meses, que ocorre no primeiro e segundo períodos de três anos, respectivamente. Para explicar isso, o processo de cálculo foi separado em duas diferenças de fase temporal e três séries temporais diferentes (representadas como I, II, III, ou seja, 2015.1–2020.12, 2015.1–2017.12, 2018.1–2020.12). Os dados do índice de PA e Ap (ou Detrended-Ap) não seguiram uma distribuição totalmente normal de acordo com o teste de Jarque-Bera, então a correlação de Spearman foi escolhida para ser calculada entre a PA média mensal e Detrended-Ap separadamente para diferentes grupos e períodos. Os resultados do coeficiente de correlação de Spearman (r s ) são mostrados nas Tabelas 1 e 2, e os resultados gráficos são fornecidos nas Figuras Suplementares 1 e 2. O conteúdo entre parênteses indicou que o Detrended-Ap estava 1 mês ou 2 meses à frente da PA. Encontramos uma correlação estatisticamente significativa entre a PA sistólica para o Grupo Todos e o Detrended-Ap com 1 mês de antecedência na série temporal I (rs = 0,409, p = 0,0004). A correlação permaneceu significativa após a distinção de gênero (Grupo Masculino: rs = 0,347, p = 0,0029; Grupo Feminino: rs = 0,365, p = 0,0016) (Tabela 1). Quando a correlação atingiu seu máximo, a diferença de tempo foi claramente de 1 mês durante a série temporal II e de 2 meses durante a série temporal III. A Tabela 2 mostra os resultados de r s entre a PA diastólica e o Detrended-Ap para as diferentes séries temporais. Durante o período de estudo de 6 anos, o Detrended-Ap está significativamente 1 mês à frente da PA diastólica para o Grupo Todos (rs = 0,421, p = 0,0002). A correlação nas séries temporais II e III segue o mesmo padrão da PA sistólica (Tabela 2). No geral, o índice Ap, que é usado para caracterizar o nível de GMA, mostra uma correlação positiva significativa com a PA sistólica e a PA diastólica. Além disso, exceto pela PA diastólica no Grupo Masculino na série temporal III, a maioria dos resultados de r s é ligeiramente mais forte no Grupo Feminino em comparação ao Grupo Masculino.
Tabela. 1| Análise de correlação: Coeficiente de correlação de Spearman e nível de significância (p) entre a pressão arterial sistólica (PA) e a pressão arterial deformada (Detrended-Ap)
|
I. 2015.1-2020.12 |
Série temporal
II. 2015.1-2017.12 |
III. 2018.1-2020.12 |
|
| Grupo Todos | |||
| Detrended-Ap (lead 1) | 0,409 (p= 0,0004***) | 0,516 (p= 0,0015**) | 0,351 (p= 0,0358*) |
| Detrended-Ap (pista 2) | 0,407 (p= 0,0004***) | 0,434 (p= 0,0087**) | 0,416 (p= 0,0116*) |
| Grupo Masculino | |||
| Detrended-Ap (lead 1) | 0,267 (p= 0,0239*) | 0,470 (p= 0,0042**) | 0,174 (p= 0,3116) |
| Detrended-Ap (pista 2) | 0,347 (p= 0,0029**) | 0,467 (p= 0,0045**) | 0,282 (p= 0,0953) |
| Grupo Feminino | |||
| Detrended-Ap (lead 1) | 0,365 (p= 0,0016**) | 0,513 (p= 0,0016**) | 0,267 (p= 0,1152) |
| Detrended-Ap (pista 2) | 0,363 (p= 0,0017**) | 0,391 (p= 0,0191*) | 0,337 (p= 0,0447*) |
Os dados da PA sistólica são divididos em três séries temporais: I (2015.1-2020.12), II (2015.1-2017.12) e III (2018.1-2020.12). Os valores Detrended-Ap de um ou dois meses antes da PA sistólica são usados no processo de cálculo, indicados por “lead 1” e “lead 2” entre parênteses, respectivamente. Os níveis de significância são indicados como *p< 0,05, **p< 0,01 e ***p< 0,001. Além disso, o grupo de amostra foi estratificado por gênero.
Tabela. 2| Análise de correlação: Coeficiente de correlação de Spearman e nível de significância (p) entre a pressão arterial diastólica (PA) e a pressão arterial deformada (Detrended-Ap)
|
I. 2015.1-2020.12 |
Série temporal
II. 2015.1-2017.12 |
III. 2018.1-2020.12 |
|
| Grupo Todos | |||
| Detrended-Ap (lead 1) | 0,421 (p= 0,0002***) | 0,521 (p= 0,0013**) | 0,391 (p= 0,0183*) |
| Detrended-Ap (lead 2) | 0,341 (p= 0,0034**) | 0,335 (p= 0,0465*) | 0,422 (p= 0,0100**) |
| Grupo Masculino | |||
| Detrended-Ap (lead 1) | 0,304 (p= 0,0095**) | 0,510 (p= 0,0017**) | 0,195 (p= 0,253) |
| Detrended-Ap (pista 2) | 0,310 (p= 0,0080**) | 0,314 (p= 0,0624) | 0,359 (p= 0,0316*) |
| Grupo Feminino | |||
| Detrended-Ap (lead 1) | 0,358 (p= 0,0020**) | 0,517 (p= 0,0015**) | 0,259 (p= 0,1265) |
| Detrended-Ap (pista 2) | 0,305 (p= 0,0092**) | 0,336 (p= 0,0459*) | 0,251 (p= 0,1404) |
Os dados da PA diastólica são divididos em três séries temporais: I (2015.1-2020.12), II (2015.1-2017.12) e III (2018.1-2020.12). Os valores Detrended-Ap de um ou dois meses antes da PA diastólica são usados no processo de cálculo, indicados por “lead 1” e “lead 2” entre parênteses, respectivamente. Os níveis de significância são indicados como *p< 0,05, **p< 0,01 e ***p< 0,001. Além disso, o grupo de amostra foi estratificado por gênero.
Com base em nossa análise das correlações e flutuações, concluímos que há um atraso de 1 mês para BP de 2015 a 2017. No entanto, um atraso de 2 meses é a resposta ótima de 2018 a 2020. Notavelmente, os rs na série temporal II são geralmente maiores do que aqueles na série temporal III, sugerindo uma relação mais forte entre BP e Detrended-Ap. Especulamos que a diminuição de rs na série temporal III pode ser atribuída à aproximação da fase mínima no ciclo solar de 11 anos em GMA, indicada pelo índice Ap consistentemente abaixo de 10 nT (Fig. 2d).
Em relação às diferenças relacionadas ao gênero, descobrimos que 1–2 meses após o índice Ap atingir seu segundo pico anual, a PA sistólica para o Grupo Feminino atinge seu máximo em outubro – novembro de cada ano (Fig. 2e). Importantemente, durante esse período, a diferença na PA sistólica entre homens e mulheres é a mais baixa, com uma diferença média de 3,89 mmHg. Em todos os outros meses, a PA sistólica para o Grupo Masculino supera consistentemente a do Grupo Feminino, com uma diferença média de 8,95 mmHg. Além disso, os resultados da análise de correlação entre a PA sistólica e o Detrended-Ap são ligeiramente maiores para o Grupo Feminino em comparação ao Grupo Masculino. No entanto, a diferença na PA diastólica representada no gráfico de barras não apresentou mudanças significativas ao longo do período do estudo (Fig. 2f). Em conclusão, nossas descobertas sugerem que o GMA tem uma influência mais significativa na PA sistólica das mulheres, particularmente após atingir os picos anuais no índice Ap.
Características periódicas de BP e GMA
Para determinar as características periódicas da PA e do índice Ap, aplicamos a Transformada Rápida de Fourier (FFT) ao índice Ap e ao Detrended-Ap (Fig. 3a), bem como à PA sistólica e à PA diastólica de diferentes grupos (Fig. 3 b, c). Descobrimos que tanto o índice Ap quanto o Detrended-Ap exibem múltiplas periodicidades ao longo dos dados de 6 anos, com ciclos em aproximadamente 3, 6 e 12 meses. A periodicidade do índice Ap mostra um perfil crescente a longo prazo, indicando que há um caráter de período mais longo, mas a amostra é muito limitada para exibir resultados significativos. Da mesma forma, a PA sistólica e a PA diastólica mostraram os mesmos padrões multicíclicos que o índice Ap. Para o Grupo Todos, a amplitude desses ciclos é aproximadamente igual para a PA sistólica, enquanto o ciclo de 6 meses é mais pronunciado para a PA diastólica. Essas descobertas indicam que o BP e o índice Ap compartilham periodicidades comuns de 3 meses, 6 meses e 12 meses, embora o sinal periódico mais forte seja diferente.
Fig. 3: Características periódicas do índice Ap e da pressão arterial.
A Transformada Wavelet Cruzada (XWT) foi empregada para conduzir uma análise detalhada de tempo-frequência, visando explorar a correspondência precisa e a assincronia de fase entre PA e Detrended-Ap. Os resultados da XWT exibiram as características periódicas dinâmicas dos dois conjuntos de variáveis ao longo do tempo (Fig. 3d–i). As setas no espaço de tempo-frequência apontando para a direita ou esquerda indicam conjuntos de dados em fase ou antifase, respectivamente. As numerosas setas apontando para a direita dentro da linha preta grossa indicam um comportamento em fase e uma correlação positiva entre PA e Detrended-Ap. Algumas dessas setas também mostram uma tendência ascendente, sugerindo que a fase de Detrended-Ap lidera a PA por um certo intervalo de tempo, o que se alinha com a diferença de tempo de 1 mês ou 2 meses mencionada anteriormente. A XWT da PA sistólica e Detrended-Ap revelou ciclos consistentes em períodos de 6 meses e 12 meses (Fig. 3d–f). Após 2018, o Grupo Feminino exibe um ciclo de 6 meses ligeiramente mais forte em comparação ao Grupo Masculino, juntamente com ciclos intermitentes de 3 meses observados no segundo semestre de 2015 e 2017. O XWT da PA diastólica e Detrended-Ap, novamente mostrando a presença de ciclos de 6 e 12 meses (Fig. 3g–i). Notavelmente, o Grupo Feminino, particularmente em relação ao breve ciclo de 3 meses, exibe uma correspondência mais próxima com o ciclo do índice Ap em comparação ao Grupo Masculino. O forte ciclo de 6 meses visível em todas as imagens XWT é truncado no início de 2018, o que atribuímos à redução do nível de GMA. Além disso, extraímos os dados médios semanais para o índice Ap e PA, conforme mostrado na Fig. Suplementar 3. Com base na correspondência dos picos, há um tempo de atraso estatisticamente médio observado de aproximadamente 3 a 10 semanas para PA. Os resultados da análise periódica são mostrados na Fig. Suplementar. Os índices BP e Detrended-Ap exibem a mesma relação de fase, mostrando características periódicas de 12 semanas (3 meses), 26 semanas (6 meses) e 52 semanas (12 meses).
Análise comparativa da influência de fatores ambientais na PA
Para estabelecer a credibilidade e a contribuição distinta da GMA na PA, conduzimos uma análise comparativa com dois outros fatores ambientais (temperatura do ar e PM2,5). A temperatura do ar e PM2,5 em Qingdao e Weihai foram significativamente influenciadas pelas estações e exibem uma periodicidade de 12 meses (Fig. 4a–c). Em termos de XWT (Fig. 4d–k), fica claro que a temperatura do ar e a PA compartilham apenas uma periodicidade de 12 meses, PM2,5 e PA compartilham periodicidades consistentes de 12 e 6 meses. No entanto, a periodicidade de 6 meses de PM2,5 é significativamente mais fraca em comparação com o índice Ap. Mais importante ainda, PM2,5 não exibe uma periodicidade de 3 meses. Isso apoia nossa visão de que as flutuações da GMA exibem características espectrais que se correlacionam bem com o espectro de flutuação da PA.
Fig. 4: Temperatura do ar e PM2,5.
Para a análise de correlação, estudos anteriores indicam que a PA responde a mudanças na temperatura do ar e PM2,5 em dias ou horas. Usando dados médios mensais, nossa análise de correlação cruzada também não mostrou nenhum atraso de tempo, portanto não foi necessário levar em conta o atraso ao calcular rs. As correlações com a PA sistólica foram geralmente fortes (temperatura do ar de Qingdao: rs = −0,365 p = 0,0016; temperatura do ar de Weihai: rs = −0,650 p = 0,0001; PM2,5 de Qingdao: rs = 0,266, p = 0,0240; PM2,5 de Weihai: r s = 0,319, p = 0,0063), enquanto as correlações com a PA diastólica foram ligeiramente mais fracas (temperatura do ar de Qingdao: rs = −0,253 p = 0,0317; temperatura do ar de Weihai: rs = −0,493 p = 0,0001; PM2,5 de Qingdao: rs = 0,119, p = 0,3195; Weihai PM2,5: rs = 0,286, p = 0,0148). Resumindo, em comparação com o Detrended-Ap, a temperatura do ar apresentou uma correlação mais forte com a PA, enquanto o PM2,5 apresentou uma correlação mais fraca.
Discussão
Este estudo confirma uma relação observável entre a PA em populações de latitudes médias magnéticas e os padrões do sistema solar-terrestre, com base em estatísticas médicas de longo prazo. Nossos resultados fornecem evidências que relacionam as flutuações entre a GMA e a PA, indicando que níveis elevados de GMA podem representar riscos potenciais para indivíduos com hipertensão. Isso pode informar os formuladores de políticas de saúde a reconhecer a importância clínica do ambiente geomagnético.
Considerando o arranjo de trabalho do hospital, que inclui um equilíbrio entre consultas espontâneas e em grupo para exames médicos, e o agendamento de exames físicos com três meses de antecedência, minimizamos a possibilidade de incluir dados excessivos de PA devido à hipertensão súbita. Além disso, ao examinar as linhas sólidas e tracejadas na Fig. 1c, torna-se evidente que o número de indivíduos com hipertensão nem sempre aumenta ou diminui diretamente em conjunto com o número de aferições de PA. Essa situação ocorre com frequência, como em abril-maio de 2015, quando um aumento no número de aferições de PA foi acompanhado por uma diminuição no número de indivíduos com hipertensão. Isso sugere que os dados seguem padrões desconhecidos ao longo do tempo, e essa conclusão permanece consistente ao analisar os dados separadamente por gênero. Ou seja, os dados médios mensais de PA flutuam aleatoriamente e são independentes do número de aferições de PA. No entanto, as aferições de PA não incluem registros específicos sobre o uso de medicamentos para PA. O histórico médico e os registros de medicamentos estão disponíveis apenas para dados ambulatoriais e de internação. As aferições de PA de centros de check-up de saúde não podem ser comparadas com essas informações.
Usamos o índice Ap para definir três níveis de intensidade para a GMA, com Ap variando de 0-7nT para períodos calmos, 8-15nT para períodos instáveis e 16-29nT para períodos ativos. O índice Ap variou de 3 a 18 nT durante todo o período de estudo (Fig. 2d). Nos primeiros três anos, teve uma média de 11,12 nT, principalmente na categoria instável com picos ocasionais na categoria ativa. Nos últimos três anos, teve uma média de 6,08 nT, principalmente na categoria calma. De acordo com os dados da série temporal mostrados na Fig. 2d-f, a PA não apresentou uma diminuição ou aumento geral ao longo do período de estudo de 6 anos. Em vez disso, permaneceu relativamente estável. Isso indica que as mudanças interanuais na intensidade da GMA não aumentam nem diminuem os níveis gerais de PA na população a longo prazo. No entanto, em termos de mudanças anuais, o efeito na PA varia dependendo da intensidade da GMA. Em tempos instáveis, observamos um tempo de atraso estatisticamente médio de 1 mês, enquanto durante tempos calmos, o tempo de atraso estatisticamente médio foi principalmente de 2 meses. Isso indica que o atraso de tempo entre as mudanças de GMA e PA difere com base na intensidade de GMA. Apesar de exceções como o primeiro pico de 2019, não há atraso de tempo significativo, como mostrado na Fig. 2d . Isso pode ser devido a outros fatores que influenciam a PA se tornando mais significativa em anos com GMA menor, fazendo com que a interpretação do atraso de tempo seja menos clara. No entanto, pontos de dados individuais que se desviam da média podem ser suavizados ao longo de vários anos de análise estatística. Da mesma forma, alguns estudos investigaram os efeitos de GMA forte na PA, como durante períodos de tempestades geomagnéticas (Ap>30nT). Eles relataram mudanças rápidas na PA em poucos dias e um aumento em doenças cardiovasculares ou internações hospitalares. Essas descobertas anteriores não contradizem os resultados alcançados neste artigo; em vez disso, chegamos à conclusão análoga e mais geral de que quanto maior o nível de GMA, menor o tempo de atraso estatisticamente médio das flutuações da PA.
As flutuações na PA populacional em resposta ao índice Ap foram elucidadas, além disso, algumas pequenas diferenças nas tendências da PA surgiram entre homens e mulheres. Para o segundo pico de PA sistólica a cada ano, o Grupo Feminino exibe um rápido aumento e declínio. Em contraste, o Grupo Masculino mantém níveis elevados por 1-2 meses após o pico, com um aumento e diminuição significativamente menores em comparação ao Grupo Feminino (Fig. 2e). Isso pode ocorrer porque as mulheres, especialmente em faixas etárias mais jovens, têm uma maior concentração de substâncias vasodilatadoras e vias anti-inflamatórias do que os homens e as mulheres na pós-menopausa. Além disso, as mulheres têm maior probabilidade de desenvolver vasodilatação, permitindo um retorno mais rápido à PA normal. A Organização Mundial da Saúde (OMS) relata que a idade da menopausa natural em mulheres em todo o mundo é geralmente entre 45 e 55 anos. Um estudo que investigou mais de 1.000 mulheres na menopausa na área urbana de Qingdao e arredores descobriu que a idade média de início da menopausa era de 49,44 ± 3,27 anos. Da mesma forma, outro estudo em Weihai relatou uma idade média na menopausa de 49,09 ± 4,12 anos. Na amostra deste estudo, mulheres com menos de 50 anos representam aproximadamente 68% de todas as participantes do sexo feminino. Além disso, em comparação com o Grupo Masculino, o Grupo Feminino exibiu correlações ligeiramente mais fortes entre PA e Detrended-Ap, bem como ciclos mais consistentes. Essas descobertas fornecem mais evidências estatisticamente significativas de correlações que são consistentes com estudos anteriores de que as mulheres podem ser mais suscetíveis aos efeitos da GMA na PA.
Alguns estudos investigaram a relação entre a PA de diferentes regiões de latitude e a GMA, como Canadá, Estados Unidos e México, mas há uma falta de estudos comparativos sobre a influência das diferenças de latitude na resposta da PA. Investigamos se vemos alguma assinatura de influência da latitude na relação entre GMA e PA em nosso conjunto de dados. Ambas as cidades exibem padrões de flutuação consistentes, com picos ocorrendo em abril-maio e outubro-novembro (Fig. Suplementar 5). As Tabelas Suplementares 1 e 2 mostram a correlação entre Detrended-Ap e PA sistólica, bem como PA diastólica, respectivamente. Os resultados r s da PA sistólica em Qingdao são ligeiramente maiores, no entanto, não há efeito significativo da diferença de latitude na PA diastólica. Qingdao está localizada entre as latitudes 35° 35′N e 37° 09′N, enquanto Weihai está localizada entre 36° 41′N e 37° 35′N. Devido às diferenças muito pequenas de latitude, tirar conclusões estatisticamente significativas é desafiador e requer mais dados de cidades em latitudes diferentes.
Este estudo usou a temperatura do ar e PM2,5 como fatores ambientais independentes. A temperatura do ar está intrinsecamente interligada com a pressão atmosférica e a umidade, abrangendo assim efetivamente a maioria dos fatores ambientais conhecidos por influenciar as experiências sensoriais humanas. Os vasos sanguíneos regulam a temperatura corporal por meio de constrição e dilatação. Os vasos sanguíneos se contraem quando a temperatura do ar diminui, levando a um aumento na PA; e dilatam quando o tempo está quente, levando a uma queda na PA. Vários estudos indicaram que a exposição a PM2,5 tem efeitos prejudiciais na PA. Consistente com estudos anteriores, nossa pesquisa reafirmou a correlação significativa entre a PA e esses fatores ambientais (temperatura do ar e PM2,5). Embora os efeitos da temperatura do ar e PM2,5 na PA sejam importantes e não possam ser ignorados, eles não exibiram os padrões bimodais anuais e as múltiplas periodicidades. Da mesma forma, a pesquisa mostrou que a pressão do ar e a umidade também exibem principalmente flutuações anuais, sem múltiplos ciclos consistentes com a PA. Notavelmente, apenas GMA mostrou uma conexão mais forte com BP em termos dessas características periódicas.
Com base nos dados estatísticos existentes, é desafiador determinar qual gênero é mais sensível à temperatura ou aos níveis de PM2,5. Conforme mostrado nas Figuras Suplementares 6 e 7, a correlação entre a PA e a temperatura do ar segue um padrão mais não linear, enquanto a correlação entre a PA e PM2,5 é linear. Tanto para a temperatura do ar quanto para PM2,5, as mulheres em Weihai apresentaram correlações mais altas, enquanto os homens em Qingdao apresentaram correlações mais fortes. Portanto, atualmente não podemos tirar conclusões sobre as diferenças de gênero nos efeitos da temperatura do ar e do PM2,5 na PA, e pesquisas futuras requerem dados de mais cidades.
A ocorrência de dois picos a cada ano e a periodicidade de 6 meses da GMA podem ser atribuídas à ocorrência de fortes eventos de tempestades geomagnéticas que são desencadeados pelo Campo Magnético Interplanetário (FMI). Esses eventos têm maior probabilidade de ocorrer em torno do equinócio anual de primavera (equinócio de outono) quando o FMI está alinhado em direção (afastado) do sol. Esse mecanismo é comumente explicado tanto pelo efeito Russell-McPherron quanto pelo efeito equinocial, que são amplamente aceitos na comunidade científica. Acredita-se que a influência da GMA na saúde humana seja mediada por vias diretas ou indiretas, com um possível método indireto sendo por meio de efeitos primários no cérebro que se propagam em cascata através do nervo vago. Pesquisas futuras são necessárias para coletar dados de pacientes cujos nervos vagos foram removidos/cortados cirurgicamente (ou inibidos farmaceuticamente), com o objetivo de explorar o papel do nervo vago na mediação dos efeitos da GMA na PA. Além disso, pesquisas anteriores encontraram fortes correlações entre os sinais de ressonância de Schumann e os índices de GMA, com ambos exibindo periodicidades comuns, como ciclos de 27 dias, 3 meses e meio ano.Um possível mecanismo que explica o efeito da GMA na PA envolve a modulação de ondas de frequência ultrabaixa, especificamente as ressonâncias de Schumann e seus harmônicos, que ocorrem na magnetosfera terrestre e nas cavidades ionosféricas. A frequência fundamental das ressonâncias de Schumann é de aproximadamente 7,8 Hz, com harmônicos em torno de 14,1, 20,3, 26,4 e 32,5 Hz. Essas flutuações podem interferir nas ondas cerebrais humanas, como alfa (8–12 Hz), beta (12–30 Hz) e gama (30–100 Hz), que foram demonstradas pelo monitoramento de eletroencefalogramas (EEGs) de indivíduos em alguns estudos. O cérebro pode então enviar instruções para secretar hormônios para causar mudanças na PA dentro do corpo. Vários estudos indicaram que a densidade de neurônios contendo vasopressina, um hormônio envolvido na regulação da PA, atinge o pico em maio e novembro de cada ano, o que corresponde aproximadamente aos horários de pico da PA mencionados neste artigo. Durante períodos de alta densidade de neurônios e níveis aumentados de vasopressina, os rins reabsorvem mais água, levando à elevação da PA. Portanto, é plausível especular que a vasopressina atua como um fator intermediário que contribui para o aumento da PA induzido pela GMA elevada.
Nossa análise complementa pesquisas anteriores, indicando que a GMA tem um efeito em fase na PA e mostra consistência em múltiplos ciclos. Maior intensidade de GMA leva a mudanças mais rápidas na PA. Houve um tempo de atraso estatisticamente médio de aproximadamente 1 a 2 meses, entre a mudança de GMA e a mudança de PA observada neste estudo. Dada a aleatoriedade dos dados brutos e o rigor da análise estatística, concluímos que os achados não são coincidentes. Esses achados expandem nossa compreensão dos fatores externos que contribuem para as flutuações da PA e aumentam nossa compreensão da intrincada relação entre o ambiente geomagnético e o sistema cardiovascular humano. Pesquisas futuras podem se estender a um ciclo solar completo, já que o grau e o tempo de atraso estatisticamente médio da PA podem diferir à medida que a amplitude das variações de GMA aumenta. Este estudo reconhece suas limitações, e é importante observar que estabelecer uma relação causal baseada apenas em estatísticas de correlação pode ser desafiador. Correlação não implica necessariamente causalidade, e pode haver outros fatores ou variáveis que podem levar às correlações observadas entre PA e GMA.
Fonte: https://www.nature.com/articles/s43856-025-00822-w
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