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Título
Análise da emissão cutânea de energia radiante dos dedos das mãos, na avaliação da saúde física em atletas, não atletas e portadores de patologias.
Orientador
Prof. Dr. Guanis de Barros Vilela Junior
Autor
KELMERSON HENRI BUCK
Palavra chave
Biofísica. Medicina Alternativa. Física Moderna
Grupo CNPQ
Programa
DR - CIÊNCIAS DO MOVIMENTO HUMANO
Área
CIÊNCIAS DA SAÚDE
Data da defesa
30/11/2017
Nº Downloads
1867
Resumo
O Corpo humano é melhor compreendido quando analisado sob a ótica da
complexidade e sistemicidade, neste contexto a bioeletrografia surge como
ferramenta de análise, estudo e intervenções nas ciências do movimento humano,
mensurando processos fisiológicos ao nível quântico.
Objetivo: Correlacionar domínios do SF-36 (capacidade funcional (compfu), dor,
limitação por aspectos físicos (LimiAFi), limitação por aspectos emocionais
(LimiAsEm), aspectos sociais (AspSoc), saúde mental (SauMent), vitalidade (Vital),
estado geral de saúde (EstGeSau) e a mudança de saúde em relação há um ano
(Comp1)) com os parâmetros bioeletrográficos Energia e coeficiente de entropia
(Coef_Ent). Comparar estes parâmetros e domínios do SF-36 em grupos de atletas,
não atletas e portadores de patologias.
Métodos: Caracterizado como estudo descritivo transversal e de intervenção,
através deste estudo realizou-se fotos bioeletrográficas (FB) e aplicou-se o
questionário SF-36 em voluntários(as) com características que os enquadravam em
um dos seguintes grupos: grupo corrida (GC), grupo hemodiálise (GH), grupo
artrose (GA), grupo prótese (GP) e grupo controle (GCon). O SF-36 foi aplicado
somente uma vez em todos os grupos, já as FB foram realizadas antes e após as
atividades de corrida e hemodiálise para o GC e GH respectivamente, já para o GA,
GP e GCon realizou-se uma FB. Os dados foram analisados através de correlações
e comparações intra-grupos no GC e GH e comparações intergrupos no GCon, GC,
GH, GA, GP.
Resultados: Encontraram-se correlações estatisticamente significantes entre os
domínios do SF-36 e as diferenças na Energia e Coef_Ent tomadas nos momentos
pré e pós corrida e pré e pós hemodiálise; ΔEnergia GC x EstGeSau, r = 0,534;
ΔEnergia GC x SauMent, r = 0,527; ΔCoef_Ent GH x Comp 1, r = - 0,377;
ΔCoef_Ent GH x SauMent, r = 0,372; ΔCoef_Ent GH x EstGeSau, r = 0,446;
ΔCoef_Ent GH x Vital, r = 0,370. As comparações intra-grupos e inter-grupos
demonstraram diferenças estatisticamente significantes na Energia, Coef_Ent e em
domínios do SF-36. Energia GC pré (M = 57,357; EP = 1,652) < Energia GC pós
(M = 62,05; EP = 2,63); p<0,05; r = 0,521. Coef_Ent GC pré (Mediana = 2,21) <
Coef_Ent GC pós (Mediana = 2,30) T=139,5; p<0,05; r = -0,54. Energia GH pré (M
= 52,38; EP = 0,62) > Energia GH pós (M = 50,31; EP = 0,70); p<0,05; r = 0,42.
Quando GCon foi comparado ao GC pré, GH pré, GA e GP; Gcon apresentou
melhores índices do SF-36 nas comparações que foram estatisticamente
significantes, exceto na Compfu; bem como maior Energia em relação ao GH pré.
Considerações Finais: Os resultados apontam a utilização da bioeletrografia no
monitoramento das cargas de treinamento físico e monitoramento do estado de
saúde; realizando conexões entre os conhecimentos da medicina tradicional
chinesa com os da fisiologia e fisiopatologia atuais. Sugere-se novos estudos que
investiguem as correlações entre marcadores psicofísicos, principalmente os
bioquímicos, e dados das fotos bioeletrográficas.
Abstract
Human body is better understood under complexity and systemicity's perspectives.
In that way, Bioelectrography turns out as an analysis', study's and intervention tool
in Human Movement Sciences as it can access physiological activity in quantic
level.
Objective: To correlate SF-36 fields (physical functioning (compfu), bodily pain
(dor), role limitations due to physical health problems (LimiAFi), role limitations due
to personal or emotional problems (LimiAsEm), social functioning (AspSoc),
emotional well being (SauMent), energy/fatigue (Vital), general health perceptions
(EstGeSau) and indication of perceived change in healthy over a year ago (Comp1))
with the bioelectrographic parameters Energy and entropy coefficient (Coef_Ent).
To compare these parameters and SF-36 fields in athletes, non-athletes and “nonhealthy”
people.
Methods: Descriptive cross-sectional and interventional study. Voluntary subjects
distributed in five groups (runners, hemodialysis, arthrosis, prosthesis and control)
answered the SF-36 questionnaire and had bioelectrographic pictures (BP) of their
fingers taken. SF-36 was applied only once to all subjects of the study; BP were
taken before and after interventions (runners and hemodialysis groups) or a single
time (arthrosis, prosthesis and control groups). For runners and hemodialysis
groups, correlations and intra-group comparisons were done. The remaining
groups’ data were analyzed through inter-group comparisons.
Results: Positive and statistically significant correlations were found between SF-
36 fields and ΔEnergy and ΔCoef_Ent (before vs. after running or hemodialysis) in
running group (GC) and hemodialysis group (GH); ΔEnergy GC x EstGeSau, r =
0,534; ΔEnergy GC x SauMent, r = 0,527; ΔCoef_Ent GH x Comp 1, r = - 0,377;
ΔCoef_Ent GH x SauMent, r = 0,372; ΔCoef_Ent GH x EstGeSau, r = 0,446;
ΔCoef_Ent GH x Vital, r = 0,370. Intra and inter-groups comparisons presented
statistically significant differences for Energy, Coef_Ent and SF-36 fields. Energy
GC pre (Average = 57,357; EP = 1,652) < Energy GC post (Average = 62,05; EP =
2,63); p<0,05; r = 0,521. Coef_Ent GC pre (Median = 2,21) < Coef_Ent GC post
(Median = 2,30) T=139,5; p<0,05; r = -0,54. Energy GH pre (Average = 52,38; EP =
0,62) > Energy GH post (Average = 50,31; EP = 0,70); p<0,05; r = 0,42.
When GCon was compared to GC pre, GH pre, GA and GP; Gcon presented better
SF-36 indices in the comparisons that were statistically significant, except in
Compfu; as well as higher Energy in relation to GH pre.
Final Considerations: Study results indicate bioelectrography as a tool for
monitoring physical training loads and health state; it connects Chinese Traditional
Medicine knowledge to modern Physiology and Physiopathology. Further studies
are suggested to find out correlations between psychophysical markers, especially
biochemical ones, and bioelectrographic pictures data.
