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Revista Deporte y Vida

¿Son las wearables fiables?

01 Junio 2022

La tecnología Wearable, especialmente Smart Watches, pulseras de actividad, GPS u otros dispositivos de seguimiento vienen siendo nº 1 en las tendencias del fitness de la American Collegue of Sport Medicine (ACSM) desde el 2016. Algunos de los más conocidos hasta la fecha -cuyos nombres, seguro, le suenen- son, Polar®, Fitbit®, Samsung®, Garmin®, Coros®, and Apple®.

Estos dispositivos suelen utilizarse para contar los pasos, monitoreo de la frecuencia cardiaca, temperatura corporal, calorías, tiempo sentado, de sueño y algunas variables más. Recientemente también están incluyendo la medición de la presión sanguínea, saturación de oxígeno o frecuencia respiratori 

Para que sean conscientes del enorme impacto que tienen sobre la población se estima que se vendieron 225 millones de wearables en el 2019,(1), y algunos estudios sugieren que más de un tercio de adultos en Canadá y Australia tienen este tipo de dispositivos. (2) 

Pero…¿miden realmente lo que dicen que miden los dispositivos?

En investigación científica se denomina “fiabilidad” para saber si, verdaderamente, el dato que nos muestran estos dispositivos es real. Por lo tanto, si el dispositivo a analizar en cuestión tiene un alto grado de correlación con el Goldstandar, podríamos decir que ese wearable es fiable.

Análisis de la Frecuencia Cardiaca y el Gasto Energético

En una revisión reciente Bunn et al (2) observaron cómo los wearables sobreestiman el gasto energético, frecuencia cardiaca y el conteo de pasos. Y en esta otra revisión sobre las Fitbit también vieron que estos dispositivos reportaban solo medidas fiables en muy limitadas ocasiones.(2)

También hay algunos estudios muy interesantes que comparan la fiabilidad entre distintos dispositivos. Esto podría ser muy interesante a la hora de descantarse por escoger uno de ellos.

En este estudio (3) se compararon Apple Watch Series 4, Polar Vantage V, Garmin Fenix 5, and Fitbit Versamientras se permanecía sentado o durante la actividad física ligera a vigorosa, el Apple Watch Series 4 mostró la mejor validez (es decir, las tasas de error más pequeñas), seguido por el Polar Vantage V, Garmin Fenix 5 y Fitbit Versa, en ese orden. El Apple Watch Series 4 y Polar Vantage V se pueden utilizar para mediciones válidas de Frecuencia Cardiaca a las intensidades que se probaron (el nivel de actividad física se definió en términos del equivalente metabólico (MET), con 6 MET alta), mientras que los datos adquiridos con el Garmin Fenix 5 y Fitbit Versa deben interpretarse con cautela debido a sus mayores tasas de error. En la siguiente tabla pueden ver de manera clara cómo el Apple Watch ofrece datos más estables con menos error, de manera muy similar al Polar.

 

Figura 2. Errores típicos estandarizados de la estimación (IC del 90%) para el monitoreo de la frecuencia cardíaca por parte de los wearables mientras están sentados o realizan actividad física de baja intensidad a vigorosa. (3)

 

Por otro lado, en cuanto al gasto energético los autores de este estudio (3) dejan claro que Ninguno de estos wearables usados en la muñeca debe utilizarse para controlar la EE a las intensidades y duraciones probadas. En la siguiente tabla pueden ver cómo el error estándar varía considerablemente para todos los dispositivos en las distintas intensidades probadas.

 
Figura 3. Errores típicos estandarizados de la estimación (IC del 90 %) para el monitoreo del gasto de energía por parte de los wearables mientras están sentados o realizan actividad física de baja intensidad a vigorosa.(3)
 

Aplicación de wearables en el análisis de la marcha

El análisis cuantitativo de la marcha es una herramienta clínica relevante tanto para caminar como para correr, y se utiliza comúnmente para ayudar al diagnóstico y tratamiento de anomalías de la marcha, informar los procedimientos quirúrgicos y evaluar los efectos del tratamiento (4). Los parámetros básicos de marcha espaciotemporal (por ejemplo, longitud de paso y zancada, tiempo de paso y zancada, cadencia, velocidad) se pueden calcular con un equipo mínimo, mientras que se pueden utilizar técnicas de medición más avanzadas para determinar variables cinemáticas (por ejemplo, ángulos de articulación, velocidad angular) y cinéticas (por ejemplo, fuerza de reacción al suelo, momentos de unión, potencia de la articulación) (4) Sin embargo, el Goldstandar para estas técnicas avanzadas requiere equipos caros de captura de movimiento 3D y placa de fuerza, y se necesita personal capacitado para recopilar y analizar los datos en lo que suele ser un proceso lento (4). Esto no solo limita la accesibilidad a estos sistemas avanzados de análisis de marcha para seleccionar instalaciones clínicas y de investigación, sino que los análisis de marcha realizados de esta manera no capturan necesariamente cómo un individuo camina o corre en un entorno del mundo real (4).

Evidentemente, los dispositivos portátiles representan una oportunidad para cuantificar los patrones de movimiento de todo tipo de personas en entornos del mundo real. Sensores como acelerómetros, giroscopios y magnetómetros , aplicados individualmente o en combinación como una unidad de medida inercial (4), Se han convertido en una alternativa común a los costosos y estrictamente basados en el laboratorio métodos de cuantificar los patrones de marcha. Pero hubo algunos resultados contradictorios con respecto a las diferencias en los patrones de marcha entre el Goldstandar y algunas wearables. La incongruencia entre los estudios puede deberse a diferencias en la ubicación del sensor (por ejemplo, cintura frente a muñeca)

Si bien los dispositivos portátiles ofrecen libertad de las limitaciones de los sistemas de análisis de marcha en el laboratorio, esta ventaja no se ha utilizado adecuadamente para aumentar la comprensión de los patrones de marcha del mundo real de los caminantes y corredores.

Análisis de la variabilidad de la frecuencia cardiaca

La monitorización y el análisis de la frecuencia cardíaca (FC) proporcionan información importante sobre el estado de salud y ha sido ampliamente investigada en distintas actividades con sujetos sanos, así como en pacientes que padecen diversas enfermedades.(5,6). La variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) surgió como una herramienta no invasiva para estimar la actividad en varias condiciones, incluida la monitorización de las respuestas al entrenamiento. Una HRV baja es un factor de riesgo de estados patológicos, y se ha encontrado que está asociada con la fatiga, el estrés e incluso el agotamiento durante el entrenamiento. Una HRV alta es un indicador de un mejor estado general de salud ya que significa que hay adaptación a los estímulos externos e internos.(7)

Debido al hecho de que los métodos tradicionales de registro de la HRV, como el uso de electrocardiografía (ECG) y software especializado, a menudo involucran equipos de difícil acceso, que se encuentran principalmente en laboratorios de investigación, se han utilizado métodos alternativos, aunque con resultados variables.  La fotopletismografía (PPG) es un método simple y de bajo costo utilizado para detectar cambios volumétricos en la circulación sanguínea periférica en la superficie de la piel. (8)

En esta revisión sistemática se analizaron que los dispositivos portátiles, especialmente los que usan PPG, ya que pueden proporcionar una solución alternativa prometedora para medir la HRV.

Sin embargo, se necesitan estudios más robustos en condiciones de intensidad vigorosa o alta, con una metodología adecuada en cuanto a número de sujetos involucrados, técnicas de adquisición y análisis, antes de poder recomendar cualquiera de los dispositivos disponibles comercialmente. Por lo tanto, hasta ahora, los dispositivos portátiles solo son fiables como sustitutos de la HRV en condiciones de reposo o ejercicio leve, ya que su precisión disminuye con el aumento de la carga de ejercicio.

Análisis del sueño

La estimación del inicio del sueño se utiliza para muchos propósitos, por ejemplo, para el tratamiento del insomnio, o realizar pruebas de somnolencia diurna. Actualmente, se requiere aparatos especiales y personal capacitado para realizar estas pruebas en el laboratorio, algo costoso y poco práctico que limita su utilidad en la vida real. Se podría utilizar un dispositivo wearable para administrar estas aplicaciones fuera del laboratorio, aumentando la accesibilidad. Esta revisión sistemática (9) tuvo como objetivo identificar los wearables que estimen con precisión el inicio del sueño. Hubo 71 artículos que compararon estos wearables con el Goldstandar. Estos autores encontraron, como era de esperar, que los dispositivos Goldstandar basados ​​en electroencefalografía produjeron estimaciones más precisas y menos variables. Los dispositivos que midieron los aspectos conductuales del inicio del sueño sobrestimaron constantemente la latencia del inicio del sueño, pero en un grado comparativamente bajo. Por lo tanto, aunque la precisión de los dispositivos portátiles para estimar el inicio del sueño varía según el método de medición objetivo empleado por el dispositivo, las características de los participantes y las especificaciones del algoritmo. Los dispositivos portátiles basados ​​en el comportamiento del sueño pueden ser adecuados para poder prescribir tratamientos para un sueño intensivo, ver la necesidad de planificar siestas o las pruebas de somnolencia diurna.

Como conclusión, podríamos decir que para la mayoría de las variables estudiadas en los wearables tienen poca fiabilidad, a excepción de la frecuencia cardiaca y la variabilidad de la frecuencia cardiaca cuando se mide en actividades de intensidad ligera o baja 

Artículo de Deporte y Vida escrito por Raúl Nieto

Bibliografía

  1. Fuller, Daniel et al. “Reliability and Validity of Commercially Available Wearable Devices for Measuring Steps, Energy Expenditure, and Heart Rate: Systematic Review.” JMIR mHealth and uHealth vol. 8,9 e18694. 8 Sep. 2020, doi:10.2196/18694
  1. Fuller, Daniel et al. “Reliability and Validity of Commercially Available Wearable Devices for Measuring Steps, Energy Expenditure, and Heart Rate: Systematic Review.” JMIR mHealth and uHealth vol. 8,9 e18694. 8 Sep. 2020, doi:10.2196/18694
  1. Düking, Peter et al. “Wrist-Worn Wearables for Monitoring Heart Rate and Energy Expenditure While Sitting or Performing Light-to-Vigorous Physical Activity: Validation Study.” JMIR mHealth and uHealth vol. 8,5 e16716. 6 May. 2020, doi:10.2196/16716 
  1. Lauren C. Benson, et al. “The use of wearable devices for walking and running gait analysis outside of the lab: A systematic review” Gait & Posture, vol. 63, 2018, https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2018.04.047.  
  1. LiuAB,WuHT,LiuCC,etal.Thefactorsinfluence compatibility of pulse-pulse intervals with R-R inter- vals. In: EMBC 2013. Proceedings of 2013 Annual International Conference of the IEEE: Engineering in Medicine and Biology Society Piscataway, NJ: IEEE Service Center. 2013; p. 2068-71.
  1. Task force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Circulation 1996;93(5):1043-65.
  1. Lehrer PM, Vaschillo E, Vaschillo B, et al. Heart rate variability biofeedback increases baroreflex gain and peak expiratory flow. Psychosom Med 2003;65(5):796-805.
  2. Moher D, Liberati A, Tetzlaff J, et al. Preferred reporting items for systematic reviews and meta- analyses: the PRISMA statement. J Clin Epidemiol 2009;62(10):1006-12.
  1. Scott H, Lack L, Lovato N, A systematic review of the accuracy of sleep wearable devices for estimating sleep onset, Sleep Medicine Reviews, https://doi.org/10.1016/ j.smrv.2019.101227

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