Introduction: It Recurrence Plots (RP) have been increasingly used to evaluate complex dynamic systems being the human body an excellent model. Were analyzed the quantitative and qualitative elements of RP in differencing Health, Disease and Death. Time series of normal heart beats were collected in healthy newborns (Group A1), healthy children (Group A2), healthy young adults (Group A3), healthy middle-aged adults (Group A4), elderly individuals living in nursing homes (Group B), individuals with advanced chronic kidney disease (Group C) and individuals with declared brain death or in state of imminent death (Group D). Group A3 showed the best homeostasis (lower recurrence). Groups A1 and D had the higher recurrence values. At the qualitative visual level, Group A3 showed the more diffuse and uniform distribution, indicative of better homeostasis and Group D was totally linear, the worst condition. A parabolic pattern was clearly evidenced. In conclusion, it was possible, using the correlation of only two variables (SDNN and TT), easily differentiate states of Health, Disease and Death using RP.
Gráficos de recorrência (GR) têm sido utilizados para avaliar sistemas dinâmicos complexos, sendo o corpo humano um excelente modelo. Foram analisados os elementos quantitativos e qualitativos do GR na diferenciação de Saúde, Doença e Morte. Séries temporais de batimentos cardíacos normais foram coletadas em recém-nascidos saudáveis (Grupo A1), crianças saudáveis (Grupo A2), adultos jovens saudáveis (Grupo A3), adultos saudáveis de meia-idade (Grupo A4), idosos residentes em casas de repouso (Grupo B), indivíduos com doença renal crônica avançada (Grupo C) e indivíduos com morte encefálica declarada ou em estado de morte iminente (Grupo D). O grupo A3 apresentou a melhor homeostase (menor recorrência). Os grupos A1 e D apresentaram os maiores valores de recorrência. Em termos visuais qualitativos, o Grupo A3 apresentou distribuição mais difusa e uniforme, um indicativo de melhor homeostase e o Grupo D foi totalmente linear, a pior condição. Um padrão parabólico foi claramente evidenciado. Em conclusão, foi possível, utilizando a correlação de apenas duas variáveis (SDNN e TT), diferenciar tanto de modo quantitativo como qualitativo os estados de Saúde, Doença e Morte usando GR
