Cortisol salivar em indivíduos saudáves

• Autor(a) principal: Lemos, Fabíola Tavares [UNIFESP]
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFESP
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/11600/71311
• topic: Ritmo circadiano; Glicocorticoides; Biomarcador de estresse; Cortisol salivar; Eixo HPA; Circadian rhythm; Glucocorticoids; Stress biomarker; Salivary cortisol; HPA axis

Objetivo: organizar um banco de dados do Laboratório de Biologia do Estresse (BEST) para determinar: padrões basais da concentração salivar de cortisol; o ritmo circadiano do cortisol e a resposta do cortisol ao acordar; além de identificar fatores preditores do comportamento da curva de cortisol para aplicabilidade clínica. Métodos: As concentrações salivares de cortisol foram determinadas em situação basal (sem estresse) em sujeitos sedentários e atletas. Os grupos foram definidos por faixa etária: até 21 anos - jovens; de 22 a 54 anos - adultos; maiores de 55 anos - idosos; e por sexo: feminino e masculino. As coletas foram feitas: ao acordar, 30 minutos após acordar, antes do almoço, antes do jantar e antes de dormir. Resultados: A faixa etária tem forte efeito preditivo na concentração salivar de cortisol em homens e em mulheres, mas, de maneiras diferentes. Em homens jovens e idosos e em mulheres adultas e idosas não houve diferença, mas a concentração de cortisol na saliva foi maior em homens adultos e em mulheres jovens em relação aos outros grupos etários de mesmo sexo. Existe diferença entre os sexos feminino e masculino, a prática de exercício físico influencia a concentração salivar de cortisol de diferentes maneiras, sendo maior em homens. Nos idosos, a curva diurna de cortisol se mostrou achatada enquanto nas demais faixas etárias o ritmo circadiano foi bem marcado. Foram padronizados modelos de regrssao linear com vários preditores. Conclusões: O trabalho expôs as diferenças na concentração salivar de cortisol em diferentes horários do dia. Além disso, padronizou modelos de regressão linear com preditores como: faixa etária, sexo e exercício físico.