Name: Utilisation de la technologie de suivi en continu des données pour étudier exercice adhésion en réadaptation pulmonaire (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-11-08T23:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 42 s
Description: Découvrez comment mesurer l'adhérence à l'entraînement aérobie en réadaptation pulmonaire grâce au suivi continu des données. Cette méthode permet d'évaluer précisément l'intensité exercée par les patients.

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Association pulmonaire du Canada - Professionnels canadiens en santé respiratoire; Fonds de recherche du Québec - Santé (FRQS)

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<li>George, J., Kong, D. C. M., Stewart, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adherence+to+disease+management+programs+in+patients+with+COPD%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+COPD%22%5BJournal%5D)">Adherence to disease management programs in patients with COPD.</a> International Journal of COPD. 2 (3), 253-262 (2007).</li>
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<li>Singh, S. J., Smith, D. L., Hyland, M. E., Morgan, M. D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+short+outpatient+pulmonary+rehabilitation+programme%3A+immediate+and+longer+term+effects+on+exercise+performance+and+quality+of+life%5BTitle%5D)+AND+%22Respir.+Med%22%5BJournal%5D)">A short outpatient pulmonary rehabilitation programme: immediate and longer term effects on exercise performance and quality of life.</a> Respir. Med. 92, 1146-1154 (1998).</li>
<li>Young, P., Dewse, M., Fergusson, W., Kolbe, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Respiratory+rehabilitation+in+chronic+obstructive+pulmonary+disease%3A+predictors+of+nonadherence%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+Respir.+J%22%5BJournal%5D)">Respiratory rehabilitation in chronic obstructive pulmonary disease: predictors of nonadherence.</a> Eur. Respir. J. 13, 855-859 (1999).</li>
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<li>Fischer, M. J., Scharloo, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Drop-out+and+attendance+in+pulmonary+rehabilitation%3A+the+role+of+clinical+and+psychosocial+variables%5BTitle%5D)+AND+%22Respir.+Med%22%5BJournal%5D)">Drop-out and attendance in pulmonary rehabilitation: the role of clinical and psychosocial variables.</a> Respir. Med. 103 (10), 1564-1571 Forthcoming.</li>
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</ol>

Les auteurs déclarent qu&#39;ils n&#39;ont aucun intérêt financier concurrents.

La technologie de suivi des données en continu permet une mesure très précise de l&#39;exercice adhésion. Cette procédure peut être facilement adaptée à d&#39;autres définitions de l&#39;adhésion par le remplacement fourchette cible de fréquence cardiaque avec puissance cible, le niveau, la vitesse ou le niveau MET. Dans le présent exemple, l&#39;échauffement et de refroidissement phases ont été éliminés à isoler la phase d&#39;exercice à cause de notre objectif de recherche spécifique. Si l&#39;échauffement et de refroidissement phases d&#39;intérêt pour d&#39;autres chercheurs, l&#39;étape 2.3 («Éliminer les phases de nontraining&quot;) peut être éliminé de protocole. En outre, le matériel et le logiciel est également disponible pour mesurer l&#39;adhésion à d&#39;autres modes de formation, tels que le tapis de course, elliptique, stepper, et le bras ergomètre. En suivant le protocole ci-dessus, certaines mesures simples sont essentiels. Tout d&#39;abord, le logiciel CARDIOMEMORY doit être démarré avant que l&#39;équipement d&#39;exercice (bicyclette ergométrique ex.) Pour les données de l&#39;exercice pour être tracked, puis enregistré. Si des données sont perdues à cette étape initiale, le protocole d&#39;extraction de données devra être ajustée en conséquence. D&#39;autre part, les sources d&#39;interférence doivent être réduits au minimum afin de réduire le risque de diaphonie et / ou de perte de données. Les moniteurs de fréquence cardiaque de communiquer sans fil avec le matériel et les logiciels. Ainsi, l&#39;interférence est particulièrement préjudiciable en cas d&#39;utilisation de la fréquence cardiaque cible pour calculer l&#39;adhésion. Enfin, il est impératif de choisir un logiciel statistique pour la base de données qui a la capacité de permettre à de grandes quantités de données. Par exemple, dans une étude avec 10 participants de remplir 36 séances à 40 min chacun, 864 000 lignes de points de données seront générés. Excel 2007 et versions ultérieures ont la capacité de contenir 1.048.576 lignes dans une feuille de calcul 23, alors que SAS et SPSS 24 25 n&#39;ont pas de limite pour le nombre de lignes. Selon le nombre total de points de données attendues pour une étude donnée, le logiciel doit être choisi en conséquence. </p&gt; Malgré les avantages notables de cette technologie, deux grandes limitations existent. Le premier est la perte de données, ce qui peut résulter de l&#39;équipement et / ou de logiciel. Comme mentionné ci-dessus, la perte de données peut être dû à des interférences électriques avec des appareils sans fil (téléphones cellulaires ou Wi-Fi), et plus spécifiquement des interférences avec la transmission de données sans fil de la fréquence cardiaque. Cependant, parfois, une perte de données peut également être due à des causes non identifiables. Une seconde limitation est que le logiciel ne fournit pas la possibilité de marquer ou de diviser le protocole d&#39;exercice systématique afin de distinguer / identifier les différentes phases. Si cette option était disponible, l&#39;extraction de la phase de levée d&#39;intérêt peut être réalisée directement dans le logiciel, ce qui limiterait les étapes du protocole de calcul de l&#39;adhérence. En outre, la possibilité de placer des marqueurs serait pratique pour l&#39;étude de l&#39;adhésion aux protocoles d&#39;entraînement par intervalles ou intermittents car il permettrait dela différenciation des différentes phases (p. ex. faible par rapport à haute intensité). Pour les perspectives d&#39;avenir, l&#39;utilisation de la technologie continue de suivi des données de quantifier précisément l&#39;adhésion permettra aux chercheurs d&#39;étudier les caractéristiques de réponse de l&#39;exercice pour différentes interventions, identifier les déterminants de l&#39;adhésion, et de caractériser les bonnes et les mauvaises adherers. En fin de compte, une meilleure compréhension de l&#39;exercice adhésion permettra l&#39;optimisation des programmes de réhabilitation de l&#39;exercice.

La réadaptation pulmonaire (RP) combine l&#39;entraînement physique, l&#39;éducation du patient et le soutien psychosocial, et est largement reconnue comme la pierre angulaire de la gestion de la maladie pulmonaire 1-5. Les objectifs de PR sont de réduire les symptômes, d&#39;optimiser l&#39;état fonctionnel, la qualité de vie liée à la santé, et de réduire les coûts de soins de santé 4,5. Dans une méta-analyse de 31 essais contrôlés randomisés à la maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC), PR a été montré pour améliorer de façon significative la capacité d&#39;exercice, de réduire la dyspnée et la fatigue, améliorer la fonction émotionnelle et renforcer le sentiment de contrôle sur leur état ​​de 6 patients. En outre, les preuves documente son efficacité dans la réduction des exacerbations respiratoires et 7 jours passés à l&#39;hôpital 8-13. L&#39;entraînement physique est considérée comme la clé de la réussite PR, car il est responsable de la plupart des avantages liés à cette intervention 3-5. Cependant, un problème majeur pour plusieurspatients adhèrent à la quantité recommandée ou niveau d&#39;exercice. La non-observance au traitement recommandé peut entraîner l&#39;échec des interventions thérapeutiques ainsi que l&#39;utilisation inefficace des ressources de santé 14. Selon l&#39;Organisation mondiale de la Santé, le terme&#39;&#39; adhésion&#39;&#39; se réfère à la mesure dans laquelle le comportement d&#39;une personne coïncide avec les recommandations données par un professionnel de la santé 15. À ce jour, l&#39;adhésion à l&#39;entraînement physique en milieu de réadaptation a été largement évaluée comme étant le taux de participation (c.. Inscription au programme), le taux d&#39;achèvement (c&#39;est à dire la fin du programme), ou le taux de fréquentation (nombre d&#39;exercice sessions ont assisté) 16-18. À l&#39;heure actuelle, aucune &quot;règle d&#39;or&quot; existe pour mesurer l&#39;adhérence 15 et les méthodes actuelles ne permettent pas de grande précision. En outre, selon la métho sélectionnéd, le taux d&#39;adhésion à PR ont montré grande variabilité de 16-19. Par exemple, Hogg et al. 16 adhésion mesurée chez les patients atteints de MPOC comme le rapport entre ceux qui ont terminé le programme de celles visées et a trouvé une faible adhérence d&#39;environ 40%. Cependant, d&#39;autres études de relations publiques qui ont utilisé les taux de fréquentation ont démontré, en moyenne, 90% d&#39;adhésion 10,20,21. Le manque d&#39;homogénéité dans le calcul de l&#39;adhérence, il est difficile de comparer les résultats entre les études. Une autre préoccupation est le manque de précision avec les méthodes de calcul existantes; participation à une séance d&#39;entraînement physique ne garantit pas le respect de l&#39;intensité prescrite. Ce manque d&#39;information nous a conduit à étudier comment l&#39;adhésion pourrait être calculé de manière plus précise. Les récents progrès dans la technologie des équipements de remise en forme ont permis un suivi continu de données, qui peut être utilisé pour surveiller le respect d&#39;une intensité d&#39;entraînement aérobique prescrite pendant individusséances d&#39;exercices al dans un contexte de relations publiques. Plus précisément, matériels et logiciels de suivi des données des permis de seconde par seconde enregistrement de durée, vitesse, niveau, puissance, rythme, rythme cardiaque, distance, consommation de calories, VO 2, METS, et en calories, et fournit des moyennes de toutes les variables avec l&#39;exception du niveau et de VO 2. Le principal avantage de cette technologie est la possibilité d&#39;enregistrer des mesures détaillées en continu, ce qui permet le calcul précis de l&#39;adhésion à l&#39;exercice prescrit contre la fréquentation générale ou les taux d&#39;achèvement signalés précédemment. Cette procédure peut être utile pour une étude sur l&#39;impact d&#39;un ou plusieurs programmes de formation de l&#39;exercice aérobie. Grâce à cette technologie, l&#39;adhésion du patient à une intensité prescrite peut être évaluée par le temps de pour cent consacré à une puissance spécifiée, le niveau, la vitesse ou la fréquence cardiaque au cours de la phase de formation de chaque session. Pour nos enquêtes, l&#39;adhésion à un protocole de formation de l&#39;exercice a été défini comme le pour centle temps passé dans une fourchette cible de fréquence cardiaque spécifié. Depuis réponse de la fréquence cardiaque à une charge de travail sous-maximal donné diminue avec l&#39;augmentation de la capacité cardiorespiratoire, cette approche assure que les patients restent au même relative (par rapport absolu) de l&#39;intensité de la formation tout au long du programme. Le présent protocole décrit en détail comment la technologie continue de suivi des données peut être utilisé pour mesurer précisément l&#39;adhésion à un prescrit gamme de fréquence cardiaque cible.

<table><tbody><tr><td>Vélo Excite Med 700</td><td>Technogym - www.technogym.com</td><td></td><td>SCIFIT (http://scifit.com/)</td></tr><tr><td>Logiciel CardioMemory&nbsp ;</td><td>Technogym - www.technogym.com</td><td>Version 1.0</td><td>SCIFIT (http://scifit.com/)</td></tr><tr><td>Cardiofréquencemètre Polar</td><td>Polar - www.polarca.com</td><td>codé T31 Emetteur</td><td>&nbsp ;</td></tr><tr><td>SPSS Statistical Software</td><td>SPSS Inc. - www.spss.com/</td> <td>Version 16.0</td><td>Logiciel SAS/STAT (http://www.sas.com/)</td></tr></tbody></table>

utilisation de la technologie de suivi en continu des données pour étudier exercice adhésion en réadaptation pulmonaire

Using Continuous Data Tracking Technology to Study Exercise Adherence in Pulmonary Rehabilitation

La réadaptation pulmonaire (RP) est un élément important dans la gestion des maladies respiratoires. L&#39;efficacité de la PR dépend adhésion à exercer des recommandations de formation. L&#39;étude de l&#39;exercice adhésion est donc une étape clé pour l&#39;optimisation des programmes de relations publiques. À ce jour, la plupart des mesures indirectes, comme les taux de participation, l&#39;achèvement et la participation, ont été utilisées pour déterminer la conformité à PR. Le but du présent Protocole est de décrire comment la technologie continue de suivi des données peut être utilisé pour mesurer l&#39;adhésion à une intensité d&#39;entraînement aérobique prescrite sur une seconde par seconde base. Dans nos enquêtes, l&#39;adhésion a été définie comme le temps de pour cent dépensé dans une fourchette cible de fréquence cardiaque spécifié. En tant que tel, en utilisant une combinaison de matériel et de logiciels, la fréquence cardiaque est mesurée, suivie et enregistrée au cours du cyclage seconde par seconde pour chaque participant, pour chaque séance d&#39;exercice. En utilisant le logiciel statistique, til est ensuite extrait les données et les analyser. Le même protocole peut être appliqué pour déterminer l&#39;adhésion à d&#39;autres mesures de l&#39;intensité de l&#39;exercice, tels que le temps passé à une puissance, niveau spécifié, ou la vitesse de la bicyclette ergométrique. En outre, le matériel et le logiciel est également disponible pour mesurer l&#39;adhésion à d&#39;autres modes de formation, tels que le tapis de course, elliptique, stepper, et le bras ergomètre. Le présent protocole a donc une vaste applicabilité de mesurer directement l&#39;adhésion à l&#39;exercice aérobie.

<html> Lorsque le protocole est réalisé correctement, un taux d&#39;adhérence est obtenue pour chaque matière, pour chaque session (Figure 13), pour chaque objet pour toutes les sessions (Figure 14), et pour chaque session pour toutes les matières combinées. Une estimation du temps nécessaire pour compléter le protocole ci-dessus pour une session unique d&#39;un sujet est d&#39;environ 5 min. Résultats pour l&#39;adhésion peuvent varier de 0-100%. En utilisant cette information, des analyses supplémentaires peuvent être effectuées pour déterminer les différences entre les sujets (ie les différences de sexe, gravité de la maladie, etc.), Afin d&#39;identifier les changements au fil du temps, et à révéler des modèles dans le respect. De plus, la comparaison de respect entre les groupes peut être effectuée, par exemple, différents programmes de formation de l&#39;exercice peuvent être comparés. Enfin, grâce à une enquête plus approfondie, les causes de la non-observance peuvent être identifiés à des moments spécifiques au cours de PR. <html> &quot;&gt; <img alt="Figure 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig1.jpg" width="600px" /> Figure 1. Placement de l&#39;émetteur de fréquence cardiaque. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig1highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . <img alt="Figure 2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig2.jpg" width="600px" /> Figure 2. Exemple de données recueillies en utilisant un logiciel de suivi des données. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig2highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . <img alt="Figure 3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig3.jpg" width="600px" /> Figure 3. Exemple de sortie du logiciel de suivi des données.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig3highres.jpg &quot;target =&quot; _blank &quot;&gt; Cliquez ici pour agrandir l&#39;image. <img alt="Figure 4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig4.jpg" width="600px" /> Figure 4. base de données exemple illustrant un échantillon de base de données de logiciels statistiques. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig4highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . <img alt="Figure 5" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig5.jpg" width="600px" /> Figure 5. base de données exemple illustrant la phase d&#39;échauffement éliminé. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig5highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . <img alt="Figure 6" fo:content-width= &quot;5 po&quot; src = &quot;/ files/ftp_upload/50643/50643fig6.jpg&quot; width = &quot;600px&quot; /&gt; Figure 6. Base de données exemple illustrant la phase de refroidissement éliminé. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig6highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . <img alt="Figure 7" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig7.jpg" width="600px" /> Figure 7. Base de données exemple illustrant une colonne ajoutée pour le numéro de session. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig7highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . <img alt="Figure 8" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig8.jpg" width="600px" /> Figure 8 base de données. Exemple de illustrant les sessions fusionnées pour un seul PARTICIPAN<html> t. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig8highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . <img alt="Figure 9" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig9.jpg" width="600px" /> Figure 9. Base de données exemple illustrant une colonne ajoutée pour le numéro d&#39;identification de l&#39;objet. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig9highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . <img alt="Figure 10" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig10.jpg" width="600px" /> Figure base de données 10. Sample illustrant une colonne ajoutée pour la fréquence cardiaque cible. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig10highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . e_content &quot;fo: keep-together.within page =&quot; always &quot;&gt; <img alt="Figure 11" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig11.jpg" width="600px" /> Figure base de données 11. Sample illustrant les dossiers des participants fusionnées. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig11highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . <img alt="Figure 12" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig12.jpg" width="600px" /> Figure base de données 12. Sample illustrant les variables de la fréquence cardiaque recodées. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig12highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . <img alt="Figure 13" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig13.jpg" width="600px" /> Faigure 13. base de données exemple illustrant l&#39;adhésion en tant que pourcentage de temps passé dans la plage de fréquence cardiaque cible pour chaque sujet pour chaque session (ligne rouge horizontale met en évidence le changement de respect entre les sessions pour le même sujet). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig13highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> . <img alt="Figure 14" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig14.jpg" width="600px" /> Figure base de données 14. Exemple de respect pour illustrer le pourcentage de temps passé dans la plage de fréquence cardiaque cible pour chaque sujet pour toutes les séances (ligne rouge horizontale met en évidence la différence entre les sujets). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig14highres.jpg" target="_blank">Cliquez ici pour agrandir l&#39;image</a> .

La réadaptation pulmonaire est largement reconnu dans la gestion des maladies respiratoires. Un élément clé de la réadaptation pulmonaire réussie est l&#39;adhésion à la formation d&#39;exercice recommandé. Le but du présent Protocole est de décrire comment la technologie continue de suivi des données peut être utilisé pour mesurer précisément l&#39;adhésion à une intensité d&#39;entraînement aérobique prescrite.

Utilisation de la technologie de suivi en continu des données pour étudier exercice adhésion en réadaptation pulmonaire

Pulmonary rehabilitation (PR) is an important component in the management of respiratory diseases. The effectiveness of PR is dependent upon adherence to ...

L'objectif général du protocole suivant est de décrire comment la technologie de suivi continu des données peut être utilisée pour mesurer précisément l'adhésion à une intensité d'entraînement aérobie prescrite. Cela est réalisé en premier lieu en collectant les données à l'aide de la technologie de suivi continu des données. Pendant une séance d'entraînement aérobie, à l'aide d'un logiciel de suivi des données, un fichier unique de données brutes est obtenu pour chaque sujet et pour chaque séance d'entraînement, puis converti au format Excel.Ensuite, un logiciel statistique est utilisé pour extraire et combiner les données en un seul fichier par sujet, ce qui permet de comparer l'intensité atteinte aux résultats d'intensité ciblée. Des résultats sont obtenus, montrant un taux d'adhésion exprimé en pourcentage du temps passé à l'intensité cible, pour un individu donné ou pour une séance de groupe, ou pour l'ensemble du programme. Le principal avantage de cette technique par rapport aux méthodes existantes, telles que la fréquentation générale ou le taux d'achèvement, réside dans la capacité à enregistrer des mesures continues de l'intensité de l'exercice, ce qui permet un calcul précis de l'adhésion au programme d'entraînement prescrit. Ainsi, cette méthode peut aider à répondre à des questions clés dans le domaine de la réadaptation pulmonaire, telles que quelle approche d'entraînement physique est associée au meilleur taux d'adhésion chez les patients atteints de maladie pulmonaire obstructive.Bien que cette méthode puisse fournir des informations sur l'adhésion à l'entraînement physique à l'aide d'une plage de fréquence cardiaque cible, elle peut également être facilement adaptée à d'autres définitions de l'adhésion en remplaçant la plage de fréquence cardiaque cible par un niveau de puissance cible, une vitesse ou un niveau métabolique. Avant de commencer, éteignez tous les appareils sans fil susceptibles de provoquer des interférences électriques et assurez-vous que les moniteurs de fréquence cardiaque et l'équipement sont espacés d'au moins un mètre afin de minimiser les interférences croisées.Lorsque vous êtes prêt, placez l'émetteur de fréquence cardiaque sur le patient et activez le logiciel de suivi des données. Ensuite, démarrez l'appareil d'entraînement aérobie et demandez au participant d'atteindre son intensité cible. Dans cet exemple, les participants doivent s'entraîner à une fréquence cardiaque cible variant de plus ou moins cinq battements par minute.Des exemples de données recueillies par CardioMEM comprennent l'identifiant du sujet, la durée, le niveau d'intensité, la distance, l'allure, la fréquence cardiaque et l'équivalent métabolique de l'effort physique. Après la collecte des données, appuyez sur arrêt sur l'appareil aérobique, enregistrez les données dans la mémoire cardio, en plus d'exporter le document pour une analyse ultérieure. Étant donné que le logiciel CardioMEM ne suit pas les phases distinctes de l'entraînement, les données obtenues doivent être traitées afin d'éliminer les phases qui ne présentent pas d'intérêt, de fusionner les fichiers de données et de déterminer l'intensité cible.Ouvrez le logiciel d'analyse statistique pour importer le fichier Excel nouvellement créé et enregistrez le fichier de données avant de procéder à l'analyse, afin de vous concentrer sur les données recueillies pendant la phase d'entraînement ; la phase de réchauffement doit être éliminée. La première étape consiste à recoder la durée, en apportant les modifications nécessaires pour créer une variable permettant d'identifier chaque seconde comme une unité. L'étape suivante consiste à créer une deuxième variable temporaire.Nommez cette variable tempo deux. Une fois créée, recodez la nouvelle variable pour qu'elle commence à zéro. Après avoir recodé la variable, faites la somme des secondes à partir de zéro.Une fois la somme obtenue, les 10 premières minutes de la phase d'échauffement peuvent être éliminées en supprimant les données de tempo précédant 599 secondes. Ensuite, la phase de récupération doit être éliminée. Pour ce faire, triez les données par ordre décroissant selon la durée, afin de placer la phase de récupération en haut de la base de données.Recoder la durée A afin d'identifier chaque seconde comme un. Ensuite, créer une deuxième variable temporaire nommée tempo. Recoder à deux reprises la variable nouvellement créée pour qu'elle commence à zéro, le point de départ étant défini d'après les secondes de la variable tempo, afin d'éliminer la phase de récupération, puis supprimer les données de tempo antérieures à 299 secondes.Ensuite, identifiez le numéro de session associé au jeu de données en créant une nouvelle variable. Enfin, enregistrez le document SPSS modifié sous un nouveau fichier afin de fusionner toutes les sessions d'un patient unique en une seule base de données SPSS. Ouvrez la première session du participant.Ensuite, fusionnez les sessions restantes dans le fichier actuel. Une fois la fusion effectuée, ajoutez une colonne contenant l'identifiant du sujet. Ensuite, ajoutez une colonne contenant l'intensité cible du sujet.Enregistrez la base de données sous un nom de fichier différent. Répétez cette procédure pour tous les participants restants. À ce stade, chaque participant disposera d'une base de données contenant toutes les séances.Pour regrouper plusieurs participants dans une seule base de données, ouvrez le fichier du participant, fusionnez les autres participants avec le fichier actuel, puis enregistrez ces informations sous forme de nouvelle base de données. Une fois les données préparées, l'intensité cible peut être identifiée. Pour ce faire, ajoutez d'abord une colonne contenant la différence entre la fréquence cardiaque et la fréquence cardiaque cible.Ensuite, recoder les variables afin de déterminer si la fréquence cardiaque se situe en dessous, au-dessus ou dans la plage cible de fréquence cardiaque. Le pourcentage d'observance est calculé en déterminant toutes les secondes pendant lesquelles les patients se sont trouvés dans la plage cible. Une fois la valeur obtenue, la convertir en pourcentage afin d'obtenir le taux d'observance, exprimé comme le pourcentage de temps passé dans la plage cible de fréquence cardiaque.Pour chaque sujet, pour toutes les séances combinées, remplacez l'identifiant du sujet et la séance par uniquement l'identifiant du sujet dans la fenêtre de données agrégées afin d'obtenir un taux d'adhésion pour chaque séance. Pour tous les sujets combinés, remplacez l'identifiant du sujet et la séance par la séance uniquement. Enfin, enregistrez la base de données sous un nom de fichier différent.En fin de compte, les données peuvent être utilisées pour examiner les schémas d'adhésion dans le temps chez un individu donné ou dans différents groupes, ou pour analyser le taux moyen d'adhésion tout au long du programme de formation, que ce soit pour des individus ou des groupes. Une fois maîtrisée, cette procédure peut être réalisée en environ cinq minutes par séance pour un sujet. Lors de la mise en œuvre de cette procédure, il est important de se rappeler de démarrer le logiciel cardio mémoire avant l'appareil d'exercice afin que les données puissent être suivies puis enregistrées.Deuxièmement, les sources d'interférences doivent être minimisées afin de réduire le risque de diaphonie ou de perte de données. Après avoir visionné cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la manière d'utiliser la technologie de suivi continu des données pour mesurer précisément l'adhésion au programme d'entraînement aérobie prescrit. Intensité.

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Découvrez comment mesurer l'adhérence à l'entraînement aérobie en réadaptation pulmonaire grâce au suivi continu des données. Cette méthode permet d'évaluer précisément l'intensité exercée par les patients.

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