Resumo  Fundamento: O diabetes melito tipo 1 pode promover alterações autonômicas, que podem ser avaliadas pela variabilidade da frequência cardíaca. Dentre os métodos da variabilidade da frequência cardíaca, têm ganhado destaque a análise simbólica e a entropia de Shannon, baseadas na dinâmica do caos.  Objetivo: Comparar índices da variabilidade da frequência cardíaca obtidos por meio da análise simbólica e da entropia de Shannon, entre jovens com diabetes melito tipo 1 e jovens saudáveis, associados à análise de índices lineares; e verificar se há associações entre os índices obtidos pela análise simbólica e pela entropia de Shannon e índices lineares em indivíduos diabéticos.  Métodos: Foram analisados dados da variabilidade da frequência cardíaca de 39 jovens com diabetes melito tipo 1 e 43 jovens saudáveis, obtidos por meio de um cardiofrequencímetro. Foram calculados os índices lineares (desvio padrão de todos os intervalos RR normais gravados em um intervalo de tempo expresso em milissegundo; raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre intervalos RR normais adjacentes em um intervalo de tempo expresso em milissegundo; componentes de baixa e alta frequência, em milissegundo ao quadrado; e unidades normalizadas e razão entre componente de baixa e alta frequência) e não lineares (entropia de Shannon e análise simbólica - padrão sem variação; com uma ou duas variações; e com duas variações diferentes) da variabilidade da frequência cardíaca. A significância estatística adotada foi fixada em 5%, e o intervalo de confiança em 95%.  Resultados: Foram observados valores significativamente menores no Grupo DM1 em comparação aos jovens saudáveis para os índices desvio padrão de todos os intervalos RR normais gravados em um intervalo de tempo [37,30 (29,90) vs. 64,50 (36,20); p = 0,0001], raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre intervalos RR normais adjacentes em um intervalo de tempo [32,73 (17,43) vs. 55,59 (21,60); p = 0,0001], componente de baixa frequência [402,00 (531,00) vs. 1.203,00 (1.148,00); p = 0,0001], componente de alta frequência [386,00 (583,00) vs. 963,00 (866,00); p = 0,0001] e padrão com duas variações diferentes [15,33 (9,22) vs. 20,24 (12,73); p = 0,0114], sendo o efeito desta diferença considerado grande (desvio padrão de todos os intervalos RR normais gravados em um intervalo de tempo, raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre intervalos RR normais adjacentes em um intervalo de tempo e componente de baixa frequência), médio (componente de alta frequência) e pequeno (padrão com duas variações diferentes). A concordância das associações entre os índices lineares e não lineares foi considerada elevada para o índice componente de alta frequência - unidades normalizadas (r = -0,776), com o índice padrão sem variação, e moderada para os índices raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre intervalos RR normais adjacentes em um intervalo de tempo (r = 0,550), desvio padrão de todos os intervalos RR normais gravados em um intervalo de tempo (r = 0,522), componente de alta frequência - unidades normalizadas (r = 0,638) com o índice padrão com duas variações similares, assim como para os índices raiz quadrada da média do quadrado das diferenças entre intervalos RR normais adjacentes em um intervalo de tempo (r = 0,627) e componente de alta frequência - unidades normalizadas (r = 0,601) com o índice padrão com duas variações diferentes.  Conclusão: O diabetes melito tipo 1 influenciou nos índices lineares e na análise simbólica, mas ainda não na complexidade da variabilidade da frequência cardíaca. Além disso, índices de variabilidade da frequência cardíaca apresentaram correlação com a dinâmica simbólica.

Abstract  Background: Type 1 diabetes mellitus can cause autonomic changes, which can be assessed by heart rate variability. Among the heart rate variability assessment methods, the symbolic analysis and Shannon entropy, based on the Chaotic dynamics, have gained prominence.  Objective: To compare heart rate variability indexes, obtained through symbolic analysis and Shannon entropy, in young adults with type 1 diabetes mellitus and healthy young individuals, associated with the analysis of linear indexes; and to verify if there are associations between the indexes obtained by the symbolic analysis and by Shannon entropy and linear indexes in diabetic individuals.  Methods: Heart rate variability data from 39 young adults with type 1 diabetes mellitus and 43 healthy young individuals were analyzed, using a cardio-frequency meter. Linear indexes (standard deviation of all normal RR intervals recorded in a time interval expressed in milliseconds; square root of the mean of the squared differences between adjacent normal RR intervals in a time interval expressed in milliseconds; low and high frequency components in millisecond squared; and normalized units and ratio between low and high frequency components) and nonlinear ones (Shannon entropy and symbolic analysis - standard without variation; with one or two variations; and with two different variations) of the heart rate variability were calculated. The statistical significance was set at 5%, and the confidence interval was 95%.  Results: Significantly lower values were observed in the DM1 group compared to healthy young adults for the standard deviation indexes of all normal RR intervals recorded in a time interval [37.30 (29.90) vs. 64.50 (36.20); p = 0.0001], square root of the mean of the squared differences between adjacent normal RR intervals in a time interval [32.73 (17.43) vs. 55.59 (21.60); p = 0.0001], low frequency component [402.00 (531.00) vs. 1,203.00 (1,148.00); p = 0.0001], high frequency component [386.00 (583.00) vs. 963.00 (866.00); p = 0.0001] and the pattern with two different variations [15,33 (9,22) vs. 20.24 (12.73); p = 0.0114], with the effect of this difference being considered large (standard deviation of all normal RR intervals recorded in a time interval, square root of the mean of the squared differences between adjacent normal RR intervals in a time interval and low frequency component), medium (high frequency component) and small (standard with two different variations). The agreement of the associations between the linear and non-linear indexes was considered elevated for the high frequency component index - normalized units (r = -0.776), with the standard index without variation, and moderate for the indexes square root of the mean of the squared differences between adjacent normal RR intervals in a time interval (r = 0.550), standard deviation of all normal RR intervals recorded in a time interval (r = 0.522), high frequency component - normalized units (r = 0.638) with the index standard with two similar variations, as well as for the indexes square root of the mean of the squared differences between adjacent normal RR intervals in a time interval (r = 0.627) and high frequency component - normalized units (r = 0.601) with the index standard with two different variations.  Conclusion: Type 1 diabetes mellitus influenced linear indexes and symbolic analysis, but not yet in the complexity of heart rate variability. Additionally, heart rate variability indexes correlated with the symbolic dynamics.