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editorial
. 2023 Jun 2;120(5):e20230274. [Article in Portuguese] doi: 10.36660/abc.20230274
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Medida da Pressão Arterial no Braço: Há Mais do que os Olhos Enxergam

Rodrigo Bezerra 1,2, Audes D M Feitosa 2, Wilson Nadruz 1,3
PMCID: PMC10263400  PMID: 37341297

A hipertensão é o fator de risco mais importante para eventos cardiovasculares na população mundial.1 - 3 Portanto, a identificação desse fator é fundamental para a avaliação do risco cardiovascular. A avaliação não invasiva da pressão arterial (PA) usando manguitos nos braços é o método recomendado para diagnosticar e controlar a hipertensão.4 No entanto, essa avaliação deve ser feita de forma adequada e precisa para evitar medidas não acuradas da PA e decisões de manejo inadequadas.

A seleção do tamanho do manguito é uma etapa fundamental na avaliação da PA e depende da circunferência do braço do indivíduo examinado. Um manguito menor do que o necessário superestima a PA, enquanto um manguito maior do que o necessário subestima a PA.5 Alguns estudos relataram diferenças médias na PA sistólica de 6 mmHg quando são usados manguitos de tamanho inadequado, embora discrepâncias marcadamente maiores possam ser observadas em alguns indivíduos.6 Nos Estados Unidos, aproximadamente 51% dos adultos com hipertensão precisam de manguitos grandes ou extragrandes, incluindo 84% daqueles com obesidade e 65% daqueles com idade entre 18 e 34 anos.7 Como a obesidade é altamente prevalente em todo o mundo,8 esses números americanos destacam a importância da avaliação sistemática da circunferência do braço para a medição precisa da PA na prática clínica.

Em artigo publicado recentemente, Souza et al.,9 ampliaram o conhecimento atual e forneceram dados que sugerem que a circunferência e a composição do braço podem influenciar as medidas da PA. Os autores avaliaram 489 indivíduos aparentemente saudáveis com idades entre 18 e 29 anos, que realizaram medidas de comprimento e circunferência do braço e tiveram a PA aferida simultaneamente em ambos os braços por meio de aparelhos oscilométricos com manguitos de tamanho adequado. Além disso, todos os participantes tiveram a dobra cutânea do tríceps medida e, com base nessas medidas e nos valores da circunferência do braço, foi estimado o índice de gordura do braço (IGB) de cada braço. A análise de regressão linear multivariada mostrou que a PA sistólica estava diretamente relacionada à circunferência e comprimento do braço e inversamente relacionada ao IGB. Análises posteriores usando modelos de machine learning (ML) confirmaram os resultados da análise de regressão linear e demonstraram que valores mais altos de PA sistólica foram encontrados em braços com menor IGB e maior comprimento do braço, mas, surpreendentemente, com menor circunferência do braço. Os autores concluíram que as medições da PA sistólica são subestimadas nos braços com maior IGB. Embora os achados sejam interessantes e provocativos, alguns aspectos do estudo merecem comentários adicionais.

Primeiro, apesar da escassez de evidências avaliando a associação entre IGB e PA, estudos anteriores demonstraram que a PA está inversamente relacionada à massa de gordura do braço10 e diretamente relacionada à massa muscular do braço.11 Esses dados reforçam a noção de que a variação na composição tecidual do braço pode influenciar a medida da PA. Como bem discutido por Souza et al.,9 a menor PA associada a maior IGB poderia ser devida à menor densidade de tecido adiposo que ofereceria menor resistência para a compressão do manguito da artéria braquial, gerando assim menor leitura da PA em braços com mais gordura. No entanto, para confirmar a suposição de que a PA sistólica é de fato subestimada em braços com IGB mais alto, ainda são necessários mais estudos que validem medidas indiretas de PA com medidas de PA intra-arterial em braços com uma ampla gama de IGB.

Em segundo lugar, os autores avaliaram uma amostra de jovens aparentemente saudáveis, sem hipertensão nem uso de medicamentos anti-hipertensivos. Esses indivíduos são notavelmente distintos daqueles que geralmente procuram atendimento médico para diagnóstico e tratamento da hipertensão. Resta estabelecer se a associação entre IGB e PA é reprodutível em idosos hipertensos com maior enrijecimento da artéria braquial e consequentemente maior resistência à compressão do manguito.12

Em terceiro lugar, os autores usaram modelos de ML como uma estratégia adicional para avaliar a relação entre as variáveis do braço e a PA. Esta abordagem tem sido cada vez mais utilizada na medicina cardiovascular e tem grande potencial para encontrar insights ocultos sem ser explicitamente programada para onde procurar.13 , 14 No entanto, os modelos de ML também têm limitações e seu desempenho depende de várias variáveis, incluindo qualidade de dados, métodos de validação, estratégia de integração de dados, escolha de algoritmo de ML e evidência ortogonal.13 Algumas dessas questões podem estar envolvidas nos achados contraditórios relatados pelos autores referentes à relação entre circunferência do braço e PA quando avaliadas por análise de regressão clássica e modelos de ML.

Apesar das considerações anteriores, o estudo de Souza et al.,9 merece destaque porque levanta a hipótese de que a avaliação não só da circunferência do braço, mas também da composição da gordura do braço pode ser relevante para uma avaliação precisa da PA. Novas pesquisas são necessárias para avaliar e validar o impacto do IGB na medição da PA em diferentes cenários clínicos.

Footnotes

Minieditorial referente ao artigo: Influência da Gordura do Braço sobre Medida Indireta da Pressão Sanguínea: Uma Abordagem Estatística e de Machine Learning

Referências

  • 1.Nadruz W, Jr, Claggett B, Henglin M, Shah AM, Skali H, Rosamond WD, et al. Racial Disparities in Risks of Stroke. N Engl J Med. 2017;376(21):2089–2090. doi: 10.1056/NEJMc1616085. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 2.Nadruz W, Jr, Claggett B, Henglin M, Shah AM, Skali H, Rosamond WD, et al. Widening Racial Differences in Risks for Coronary Heart Disease. Circulation. 2018;137(11):1195–1197. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.117.030564. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 3.Yusuf S, Joseph P, Rangarajan S, Islam S, Mente A, Hystad P, et al. Modifiable risk factors, cardiovascular disease, and mortality in 155 722 individuals from 21 high-income, middle-income, and low-income countries (PURE): a prospective cohort study. Lancet. 2020;395(10226):795–808. doi: 10.1016/S0140-6736(19)32008-2. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 4.Barroso WKS, Rodrigues CIS, Bortolotto LA, Mota-Gomes MA, Brandão AA, Feitosa ADM, et al. Brazilian Guidelines of Hypertension - 2020. Arq Bras Cardiol. 2021;116(3):516–658. doi: 10.36660/abc.20201238.. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 5.Stergiou GS, Palatini P, Parati G, O’Brien E, Januszewicz A, Lurbe E, et al. 2021 European Society of Hypertension practice guidelines for office and out-of-office blood pressure measurement. J Hypertens. 2021;39(7):1293–1302. doi: 10.1097/HJH.0000000000002843. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 6.Sprafka JM, Strickland D, Gómez-Marín O, Prineas RJ. The effect of cuff size on blood pressure measurement in adults. Epidemiology. 1991;2(3):214–217. doi: 10.1097/00001648-199105000-00010. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 7.Jackson SL, Gillespie C, Shimbo D, Rakotz M, Wall HK. Blood Pressure Cuff Sizes for Adults in the United States: National Health and Nutrition Examination Survey, 2015-2020. Am J Hypertens. 2022;35(11):923–928. doi: 10.1093/ajh/hpac104. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 8.Blüher M. Obesity: global epidemiology and pathogenesis. Nat Rev Endocrinol. 2019;15(5):288–298. doi: 10.1038/s41574-019-0176-8. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 9.Souza PO, Oliveira JMP, Januário LH. Influence of Arm Fat on the Indirect Measurement of Blood Pressure: A Statistical and Machine Learning Approach. Arq Bras Cardiol. 2023;120(5):e20220484. doi: 10.36660/abc.20220484. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 10.Zhao S, Tang J, Zhao Y, Xu C, Xu Y, Yu S, et al. The impact of body composition and fat distribution on blood pressure in young and middle-aged adults. 979042Front Nutr. 2022;9 doi: 10.3389/fnut.2022.979042. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 11.Liu Y, Sun G, Li Y. A prospective cohort study on the association of lean body mass estimated by mid-upper arm muscle circumference with hypertension risk in Chinese residents. J Clin Hypertens. 2022;24(3):329–338. doi: 10.1111/jch.14412. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 12.Liang F, Liu H. The Effects of Brachial Arterial Stiffening on The Accuracy of Oscillometric Blood Pressure Measurement: A Computational Model Study. Journal of Biomechanical Science and Engineering. 2012;7(1):15–30. doi: 10.1299/jbse.7.15. [DOI] [Google Scholar]
  • 13.Shameer K, Johnson KW, Glicksberg BS, Dudley JT, Sengupta PP. Machine learning in cardiovascular medicine: are we there yet? Heart. 2018;104(14):1156–1164. doi: 10.1136/heartjnl-2017-311198. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 14.de Carvalho LSF, Gioppato S, Fernandez MD, Trindade BC, Silva JCQE, Miranda RGS, et al. Machine Learning Improves the Identification of Individuals With Higher Morbidity and Avoidable Health Costs After Acute Coronary Syndromes. Value Health. 2020;23(12):1570–1579. doi: 10.1016/j.jval.2020.08.2091. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
Arq Bras Cardiol. 2023 Jun 2;120(5):e20230274. [Article in English]

Blood Pressure Measurement: There’s More Than Meets the Arm

Rodrigo Bezerra 1,2, Audes D M Feitosa 2, Wilson Nadruz 1,3

Hypertension is the most important risk factor for cardiovascular events in the population worldwide.1 - 3 Therefore, the identification of this risk factor is crucial for the assessment of cardiovascular risk. Non-invasive evaluation of blood pressure (BP) using cuffs in the arms is the recommended method for diagnosing and managing hypertension.4 However, this evaluation must be done properly and accurately to avoid suboptimal BP measurement and inappropriate management decisions.

The selection of cuff size is a fundamental step in evaluating BP and depends on the arm circumference of the examined individual. A smaller-than-required cuff overestimates BP, while a larger-than-required cuff underestimates BP.5 Some studies have reported average differences in systolic BP of 6 mmHg when inappropriately sized cuffs are used, even though markedly greater discrepancies can be observed in some individuals.6 In the United States, approximately 51% of adults with hypertension need large or extra-large cuffs, including 84% of those with obesity and 65% of those aged 18-34.7 Because obesity is highly prevalent worldwide,8 these American figures highlight the importance of systematic evaluation of arm circumference for accurate BP measurement in clinical practice.

In a recently published article, Souza et al.9 expanded the current knowledge and provided data suggesting that arm circumference and composition may influence BP measurements. The authors evaluated 489 apparently healthy individuals aged 18-29 years who underwent arm length and circumference measurements and had BP simultaneously measured in both arms using oscillometric devices with appropriate cuff sizes. In addition, all participants had their triceps skinfold thickness measured, and based on these measurements and arm circumference values, the arm fat index (AFI) of each arm was estimated. Multivariable linear regression analysis showed that systolic BP was directly related to arm circumference and length and inversely related to AFI. Further analysis using machine learning (ML) models confirmed the results of linear regression analysis and demonstrated that higher values of systolic BP were found in arms with lower AFI and higher arm length but, surprisingly, with lower arm circumference. The authors concluded that systolic BP measurements are underestimated in arms with higher AFI. Although the findings are interesting and provocative, some study aspects deserve further comments.

First, despite a paucity of evidence evaluating the association between AFI and BP, previous reports demonstrated that BP is inversely related to arm fat mass10 and directly related to arm muscle mass.11 These data strengthen the notion that variation in arm tissue composition may influence BP measurements. As nicely discussed by Souza et al.,9 the lower BP associated with greater AFI could be due to the lower density of adipose tissue that would offer less resistance for cuff compression of the brachial artery, thus generating a lower BP reading in arms with more fat. However, to confirm the assumption that systolic BP is indeed underestimated in arms with higher AFI, further studies validating indirect BP measurements with intra-arterial BP measurements in arms with a wide range of AFI are still needed.

Second, the authors evaluated a sample of apparently healthy young individuals who did not have hypertension or were not using antihypertensive medications. These individuals are remarkably distinct from those who usually seek medical care for hypertension diagnosis and management. Whether the association between AFI and BP is reproducible in elderly hypertensive individuals with greater brachial arterial stiffening and consequent greater resistance for cuff compression12 remains to be established.

Third, the authors used ML models as an additional strategy to evaluate the relationship between arm variables and BP. This approach has been increasingly used in cardiovascular medicine and has great potential to find hidden insights without being explicitly programmed where to look.13 , 14 However, ML models also have limitations, and their performance depends on several variables, including data quality, validation methods, data integration strategy, choice of machine learning algorithm, and orthogonal evidence.13 Some of these issues might be involved in the contradictory findings of arm circumference and BP relationship when evaluated by classical regression analysis and ML models reported by the authors.

Despite the above considerations, the study by Souza et al.9 deserves to be highlighted because it raises the assumption that evaluation not only of arm circumference but also of arm fat composition may be relevant for an accurate assessment of BP. New research is needed to evaluate and validate the impact of AFI on BP measurement in distinct clinical scenarios.

Footnotes

Short Editorial related to the article: Influence of Arm Fat on the Indirect Measurement of Blood Pressure: A Statistical and Machine Learning Approach


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