La tecnología portátil tiene un bajo costo y ofrece un monitoreo conveniente de los datos fisiológicos. Sin embargo, la precisión y fiabilidad de estos dispositivos requiere una evaluación cautelosa para garantizar su eficacia y seguridad para los usuarios. Este informe describe el proceso de validación de un reloj inteligente comercial en el seguimiento de datos fisiológicos y de actividad física.
Se requiere una suscripción a JoVE para ver este contenido. Inicie sesión o comience su prueba gratuita.
Artículo de método
Evaluación de la precisión de los datos de los relojes inteligentes de fitness para el seguimiento de la actividad cardiovascular y física: un estudio de validación en salud digital
En este artículo
Resumen
Resumen
Este estudio tiene como objetivo validar la precisión de los relojes inteligentes de fitness de bajo costo comparando sus datos con las mediciones de referencia para los parámetros cardiovasculares y de actividad física. El estudio incluyó a 50 sujetos, 26 de los cuales se sometieron a pruebas de validación de frecuencia cardíaca, saturación de oxígeno en sangre (SpO2) y datos de sueño frente a polisomnografía (PSG). Además, 24 sujetos participaron en la prueba de caminata de 3 minutos (3MWT) y en la subida de escaleras (SC), con recuentos de pasos validados contra cálculos manuales de video. Los resultados no mostraron diferencias significativas entre las mediciones del dispositivo y los valores estándar de oro para el sueño superficial, el sueño profundo, el tiempo REM, la frecuencia cardíaca media, la frecuencia cardíaca mínima y la SpO2. Sin embargo, el dispositivo subestimó significativamente los pasos contados manualmente (p = 0,009 (3MWT); p = 0,012 (SC)), la duración total del sueño (p = 0,004) y el tiempo de vigilia (p = 8,94 × 10-8) mientras sobreestimó la frecuencia cardíaca máxima (p = 0,011). Estos hallazgos ponen de manifiesto la importancia de una validación e interpretación precisas de los datos de los dispositivos portátiles en contextos clínicos. Dadas estas limitaciones, se recomienda excluir las lecturas del dispositivo en análisis futuros para mantener la fiabilidad de los datos y la integridad de la investigación. Este estudio subraya la necesidad de una validación y mejora continuas de la tecnología portátil para garantizar su fiabilidad y eficacia en la atención sanitaria.
Introducción
La tecnología portátil ha crecido en popularidad, convirtiéndose en algo común en varias partesde la vida cotidiana. Estas tecnologías, equipadas con sensores y algoritmos, han transformado la forma en que se monitorean e interpretan los parámetros fisiológicos, proporcionando a los usuarios información de salud, rastreando los entrenamientos y permitiendo a los usuarios tener un estilo de vida más saludable. La integración de la inteligencia artificial y el reconocimiento de patrones, combinada con características cada vez más populares como las funciones de realidad virtual y aumentada, no solo mejora la func....
Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.
Protocolo
El protocolo del estudio está aprobado por la Junta de Revisión de Ética del Centro Médico de la Universidad Malaya (UMMC) (MREC No: 2021325-9983). El estudio de validación de las mediciones de los relojes inteligentes de fitness se divide en tres partes: (1) validación de las mediciones del sueño con respecto al estándar de oro utilizando una máquina PSG, (2) validación de las mediciones de pasos mediante la comparación de cálculos manuales de grabaciones de video y (3) análisis de datos de las pruebas de validación.
1. Validación de las mediciones del sueño frente a la polisomnografía (PSG)....
Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.
Resultados
La Tabla 1 muestra diferencias significativas (valor p < 0,05) entre los datos de PSG y el smartwatch de fitness durante la primera parte de la prueba de validación. El reloj inteligente de fitness sobreestimó el tiempo de vigilia (p < 0,001), subestimó la duración del sueño (p = 0,004) e informó una frecuencia cardíaca máxima más alta (p = 0,001). Sin embargo, no se encontraron diferencias significativas entre la máquina PSG y el smartwatch fitness en las siguientes mediciones: tiempo de sueño sup.......
Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.
Discusión
Se identificaron varias limitaciones del reloj inteligente de fitness en función de los resultados mixtos en el análisis comparativo. La alta variabilidad en las mediciones del reloj inteligente puede deberse a su dependencia de los datos de movimiento y frecuencia cardíaca en lugar de medidas más detalladas, como el electroencefalograma (EEG) utilizado en el PSG. El sueño profundo y el tiempo REM mostraron una mejor concordancia, lo que sugiere que el reloj inteligente de fitness puede .......
Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.
Divulgaciones
Los autores declaran que la investigación se llevó a cabo en ausencia de cualquier compensación comercial o financiera, patrocinio o cualquier relación con el fabricante del dispositivo que pudiera interpretarse como un posible conflicto de intereses. Las opiniones y hallazgos expresados en este artículo son propios del autor y se basan únicamente en su experiencia con el producto de este estudio.
Agradecimientos
Agradecemos al neurotecnólogo del Laboratorio de Neurología del Centro Médico de la Universidad de Malaya por la ayuda y el apoyo en la realización de la prueba para este estudio. Este trabajo contó con el apoyo del Centro de Investigación de la UM (IIRG001C-2021IISS).
....Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.
Materiales
| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| Sistema de diagnóstico del sueño | Natus Neurología & Compumedics | Referido en el manuscrito como máquina PSG | |
| Xiaomi Mi Band 6 | Xiaomi | Referido en el manuscrito como reloj inteligente de fitness |
Referencias
- Sergueeva, K., Shaw, N., Lee, S. H. Understanding the barriers and factors associated with consumer adoption of wearable technology devices in managing personal health. Can J Adm Sci. 37 (1), 45-60 (2020).
- Xu, K., Lu, Y., Takei, K.
Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.
Reimpresiones y permisos
Etiquetas
