November 8th, 2013
La rehabilitación pulmonar es ampliamente reconocido en la gestión de las enfermedades respiratorias. Un componente clave de la rehabilitación pulmonar con éxito es la adherencia a la práctica de ejercicio recomendado. El objetivo del presente protocolo es describir cómo la tecnología de seguimiento continuo de datos se puede utilizar para medir con precisión la adhesión a una intensidad de entrenamiento aeróbico prescrito.
El objetivo general del siguiente protocolo es describir cómo se puede utilizar la tecnología de seguimiento continuo de datos para medir con precisión la adherencia a una intensidad de entrenamiento aeróbico prescrita. Esto se logra recopilando primero los datos utilizando la tecnología de seguimiento continuo de datos. Durante una sesión de entrenamiento de ejercicio aeróbico, utilizando un software de seguimiento de datos, se obtiene un único archivo de datos brutos para cada sujeto, para cada sesión de entrenamiento, y luego se convierte a un formato Excel.
A continuación, se utiliza un software estadístico para extraer y combinar los datos de un solo archivo por sujeto, lo que permite comparar la intensidad alcanzada con la intensidad objetivo. Los resultados se obtienen y muestran una tasa de adherencia expresada como el porcentaje de tiempo empleado en la intensidad objetivo para un individuo determinado o para un grupo sesión por sesión. o para todo el programa. La principal ventaja de utilizar esta técnica sobre los métodos existentes, como la asistencia general o la tasa de finalización, es la capacidad de registrar medidas continuas de la intensidad del ejercicio, lo que permite un cálculo preciso de la adherencia al programa de entrenamiento prescrito. Por lo tanto, este método puede ayudar a responder preguntas clave en el campo de la rehabilitación pulmonar, como qué enfoque de entrenamiento con ejercicios se asocia con la mejor tasa de adherencia en pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva.
Sin embargo, este método puede proporcionar información sobre la adherencia al entrenamiento de ejercicio utilizando un rango de frecuencia cardíaca objetivo. También se puede adaptar fácilmente a otras definiciones de adherencia reemplazando el rango de frecuencia cardíaca objetivo con el nivel de potencia objetivo, la velocidad o el nivel cumplido. Antes de comenzar, apague todos los dispositivos inalámbricos que puedan causar interferencias eléctricas y asegúrese de que los monitores y equipos de frecuencia cardíaca estén al menos a un metro de distancia para minimizar la diafonía.
Cuando esté listo, coloque el transmisor de frecuencia cardíaca en el paciente y encienda el software de seguimiento de datos. A continuación, ponga en marcha el equipo aeróbico e instruya al participante para que alcance su intensidad objetivo. En este ejemplo, se les pide a los participantes que entrenen dentro de más o menos cinco latidos por minuto de su frecuencia cardíaca objetivo.
Algunos ejemplos de los datos recopilados por CardioMEM incluyen la identificación del sujeto, la duración, el nivel de intensidad, la distancia, el ritmo, la frecuencia cardíaca y el equivalente metabólico del esfuerzo físico. Después de la recopilación de datos, presione detener en el equipo aeróbico, guarde los datos en la memoria cardiovascular, además de exportar el documento para su posterior análisis. Dado que el software CardioMEM no realiza un seguimiento de las distintas fases del entrenamiento de ejercicio, los datos obtenidos deben procesarse Para eliminar las fases que no son de interés, combine los archivos de datos y determine la intensidad objetivo.
Abra el software de análisis estadístico para importar el archivo de Excel recién creado y guarde el archivo de datos antes de continuar con el análisis para concentrarse en los datos recopilados durante la fase de entrenamiento, es necesario eliminar la fase de calentamiento. El primer paso es recodificar la duración, realizar los cambios necesarios para crear una variable que identifique cada segundo como uno. El siguiente paso es crear una segunda variable temporal.
Nombra esta variable tempo dos. Una vez creada, vuelva a codificar la nueva variable para que comience en cero. Una vez que se haya recodificado la variable, sume los segundos comenzando desde cero.
Una vez obtenida la suma, se pueden eliminar los primeros 10 minutos de la fase de calentamiento eliminando los datos de tempo que proceden a 599 segundos. A continuación, es necesario eliminar la fase de enfriamiento Para ello, ordene los datos en orden descendente por duración. A para llevar la fase de enfriamiento a la parte superior de la base de datos.
Recodifique la duración A para identificar cada segundo como uno. A continuación, cree una segunda variable temporal llamada tempo. A dos recodificar la variable recién creada para comenzar en cero con el punto de inicio definido algunos de los segundos del tempo, una variable para eliminar la fase de enfriamiento, eliminar los datos de tempo que continúa 299 segundos.
A continuación, identifique el número de sesión asociado con el conjunto de datos mediante la creación de una nueva variable. Por último, guarde el documento SPSS modificado como un archivo nuevo para fusionar todas las sesiones de un solo paciente en una única base de datos SPSS. Abra la primera sesión del participante.
A continuación, combine las sesiones restantes en el archivo actual. Una vez fusionado, agregue una columna que contenga la identificación del sujeto. A continuación, agregue una columna que contenga la intensidad objetivo del sujeto.
Guarde la base de datos con un nombre de archivo diferente. Repita este procedimiento para todos los participantes restantes. En este punto, cada participante tendrá una base de datos que contendrá todas las sesiones.
Para agrupar varios participantes en una sola base de datos, abra el archivo del participante, combine los participantes restantes en el archivo actual y guarde esta información como una nueva base de datos. Una vez preparados los datos, se puede identificar la intensidad objetivo. Para hacer esto primero, agregue una columna que contenga la diferencia entre la frecuencia cardíaca y la frecuencia cardíaca objetivo.
A continuación, vuelva a codificar las variables para determinar si la frecuencia cardíaca se encuentra por debajo, por encima o dentro del rango de frecuencia cardíaca objetivo. El porcentaje de adherencia se calcula determinando todos los segundos que los pacientes estuvieron dentro del rango objetivo. Una vez obtenido un valor, conviértelo en un porcentaje para obtener la tasa de adherencia como el porcentaje de tiempo empleado dentro de la frecuencia cardíaca objetivo.
Para cada tema, para todas las sesiones combinadas, sustituya el ID de sujeto y la sesión solo por ID de sujeto en la ventana de datos agregados para obtener una tasa de adherencia para cada sesión. Para todas las asignaturas combinadas, sustituya el ID de la asignatura y la sesión por solo sesión. Por último, guarde la base de datos con un nombre de archivo diferente.
En última instancia, los datos se pueden utilizar para observar los patrones de adherencia a lo largo del tiempo en un individuo determinado o en diferentes grupos, o para observar la tasa media de adherencia a lo largo del programa de entrenamiento para individuos o grupos. Una vez dominado, este procedimiento se puede realizar en aproximadamente cinco minutos por sesión para un sujeto. Al intentar este procedimiento, es importante recordar iniciar el software de memoria cardiovascular antes del equipo de ejercicio para que los datos puedan rastrearse y posteriormente registrarse.
En segundo lugar, las fuentes de interferencia deben minimizarse para reducir el riesgo de diafonía o pérdida de datos. Después de ver este video, debe tener una buena comprensión de cómo usar la tecnología de seguimiento continuo de datos para medir con precisión la adherencia al entrenamiento aeróbico prescrito. Intensidad.
Este protocolo describe el uso de tecnología de seguimiento continuo de datos para medir la adherencia a la intensidad prescrita del entrenamiento aeróbico en la rehabilitación pulmonar. Al recopilar y analizar datos de ejercicio, los investigadores pueden obtener información sobre las tasas de adherencia de los pacientes y mejorar las estrategias de rehabilitación.