ステップ適応呼吸音を使用して現場で自発運動と呼吸の結合をガイドするカスタムスマートフォンアプリケーション

サマリー

自発運動-呼吸結合(LRC)は、ランナーにとっては有利な可能性がありますが、実行するのは難しい場合があります。スマートフォンに実装されたカスタムソリューションを導入し、ランナーを個別化してLRCに導きます。

要約

ランニングは競技やレジャーで最も人気のあるアクティビティの1つですが、ランナーの推定20〜40%が呼吸制限に苦しんでいる可能性があります。これらのランナーの中には、パフォーマンスを向上させたり、呼吸器の不快感を緩和したりするために、呼吸法の恩恵を受ける人もいます。そのような手法の1つが、呼吸とステップの周波数と位相の同期である自発運動-呼吸結合(LRC)です。研究によると、LRCは「ステップ駆動の流れ」を通じて換気効率を向上させる可能性があることが示されており、一部の専門家は、LRCをペーシング運動や前向きな感情状態の増加に使用できると主張しています。とはいえ、コーチングや指導がなければ、パフォーマンスを発揮するのは難しいかもしれません。ここでは、LRCのステップ同期音声ガイダンスを提供するカスタムスマートフォンアプリケーション 「RunRhythm」を提案します。この概念は、健全なガイダンスが効果的であり、機能を統合してアドヒアランスと個別化を最大化することができるという以前の証拠に基づいています。予備的な結果は、このアプリケーションが野外演習におけるLRCの研究に適した有望で効果的な方法であることを示しています。この概念をより広範な人々の利益のためにさらに発展させるために、使用とさらなる開発に関する推奨事項について説明します。

概要

ランニングは、そのアクセスのしやすさと身体的および精神的健康上の利点の範囲により、おそらく最も広く人気のある運動形態です^1,2。それにもかかわらず、多くの意欲的なランナーは、ランニングの習慣を始めたり維持したりするのに苦労しています。これは呼吸困難が原因である可能性があり、ランナーの推定20〜40%が影響を受けています^3,4,5。運動による息切れを減らすことは、理論的には特定の呼吸法を使用することで可能ですが、その正確な方法、リスク、および利点は不明です。フィットネスの改善や安静時のゆっくりとした呼吸は、運動中の呼吸器の不快感を軽減する可能性があります^{が、これらの}解決策は効果を発揮するまでに数週間から数か月かかります。一部の研究では、運動中に呼吸法を直接実施することが、急性の利益を生み出すのにより効果的である可能性があると推測されています⁸が、そのような研究は限られています。このような研究を効果的な介入形式で実施するためには、個別の指導を可能にするデジタルツールが必要になるかもしれない。

自発運動-呼吸結合(LRC)は、呼吸と動きが周波数および/または位相に同期する同期現象です。ランニングなどの特定のエクササイズでは、LRCは呼吸(BR)とステップレート(SR)の間の整数比、および足を打つと呼吸の開始(つまり、正確に吸気を踏む)の位相ロックを示します。LRCは、自発的または自動的に表現することができ、運動トレーニング⁹で学習された行動として現れる可能性があります。人間は自然に歩行を干渉する聴覚ノイズ(呼吸を含む)と同期させますが、これはおそらく聴覚刺激を減らすためであり、LRCが進化的現象学を持っていることを示唆しています¹⁰。いくつかの報告は、LRCが運動の経済性とパフォーマンスに利益をもたらし、息切れを軽減することを示しています11,12,13,14,15。一部の研究では、利益はごくわずかであると報告されている16,17,18。生理学的な利点は「ステップ駆動の流れ」に関連している可能性があります:各フットストライクは腹部の内容物(「内臓ピストン」)の下向きの運動量を生み出し、吸気または呼気の開始と同期すると、換気に加わる可能性があります。

Daleyら¹⁹ は、トレッドミル走行中の換気流量と衝撃力を測定し、ステップ駆動の流れが総換気に最大10〜12%寄与すると推測しました。彼らはまた、それが換気の移行をスピードアップする可能性があると報告しました。他の神経力学的メカニズムがこの現象と相互作用している可能性があります⁹。内臓ピストンは正確な位相結合の結果ですが、周波数結合は、特に初心者ランナーにとっては独立して価値がある場合があります。BRは、異なる運動強度²⁰にわたる努力と密接に関連している。SRは一般的に安定しており、走行速度²¹と関連しているため、LRCは自己認識をサポートし、BRのペーシングを容易にし、したがって、走行中の強度を可能にする可能性があります。最後に、LRCの比率が不均一(例:1呼吸あたり5:1ステップ)は、運動関連の一時的な腹痛(「サイドステッチ」)を防ぐのに役立つ可能性があります。ランナーの大多数は、毎年²²年にこの一時的ではあるが気が散る痛みを伴う症状を経験しており、多くの場合、ランニングをやめる必要に迫られます。サイドステッチの病因の1つの理論は、同じサイドフットストライクで繰り返し呼吸すると横隔神経を刺激する可能性があるというものです。したがって、LRCによって不均一な比率で回避される可能性があり、それが交互の脚での呼吸につながります。

ランナーがLRCを実行するのをどのようにサポートするかについて論じた報告はほとんどありません。少なくとも2つの研究では、バイオフィードバックスタイルの方法が示されており^14,23、多くの研究が単純な口頭でのコーチング^24,25を利用しています。これらの方法はLRCを急激に刺激する効果が期待されていますが、高度に標準化されており、特殊な機器が必要です。そのため、フィールドアプリケーションには適していない可能性が高く、ほとんどのランナーがアクセスできません。いずれにせよ、人間は直感的に動きを予測可能な聴覚イベント(メトロノームまたは音楽)に同期させるため、音声ガイダンスは自然な選択です²⁶。したがって、アプリケーションは、運動学習の文脈で音のテンポと構造を慎重に検討する必要があります。シンプルで一定のテンポのオーディオは予測可能で、同調を刺激するのに効果的ですが、健康なランナーのステップと呼吸のリズムの自然な非線形動作とは矛盾します^27,28。ランナーの好みのSRを変更すると、ランニングエコノミーが減少する可能性があり²⁹、または怪我のリスク要因³⁰が修正される可能性があります。したがって、音声指示は、ランナーの^SR31に追従するようにリアルタイムで継続的に適応させる必要があります。

私たちは最近、上記の推奨事項をシンプルでユーザーフレンドリーなカスタムスマートフォンアプリケーション³²に統合する概念を導入しました。最初の反復では、実行全体を通じて指示される単一のLRC比率の選択が可能になります。携帯電話のストックSRアルゴリズムを活用して、アプリケーションにリアルタイムのSR情報を提供します。その後、ランナーが息を吐き、いつ息を吸うべきかを示すステップ同期音(息を吸うときのステップ音は高音、呼気は低音)が発せられます。処方されたLRC比は、呼吸指導なしの対照訪問から導き出されました。LRCは、屋外の最大下ランニング中にアプリケーション指示を行った場合、ランの26.3±10.7%から69.9±20.0%に大幅に増加したことがわかりました。このプロトコルとアプリケーションには、広範な習熟が必要であること、サンプルサイズが限られていること、常に健全な指導を行うことなどの制限があります。そのため、このアプリケーションの新しいバージョンは、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、フィールド演習でのより広範なテストと実験を可能にするために開発されました。このアプリケーションは、ランナーがランニング中にリズムを見つけて維持するのをサポートすることを目的とした目的であるため、 RunRhythm というタイトルが付けられています。以下、 本アプリと呼ぶことにします。

このレポートの目的は、経験豊富なランナーや意欲的なランナーが参加する調査研究において、直感的で現場ですぐに使えるLRCガイダンスを可能にする新しいデジタルツールと方法論的アプローチを紹介することです。このアプリは、Androidデバイス向けのベータテスト中の研究グレードのアプリケーションです。このアプリケーションのコア機能は、SR検出とLRCガイダンスです。ランニングが検出されると、ユーザーインターフェイスで選択した設定に従って呼吸音が作成されます。このアプリケーションは、デバイスの製造元が実装したファクトリ SR アルゴリズムと、アプリケーションの製造元が作成したカスタム SR アルゴリズムの 2 つのアルゴリズムのいずれかを使用して、電話の加速度計から SR を計算します。どちらのアルゴリズムもSRの一定のライブストリームを生成し、SRは適応ウィンドウに従って移動平均で平滑化されます。ウィンドウ サイズは、反応性と外れ値の平滑化のバランスを取るために動的です。その結果、ライブSRの値が常に更新されます。

アプリはデバイスの動きからSRを計算するため、本体への電話の配置が最も重要です。ほとんどのストックSRアルゴリズムは位置に依存しないため、ランニング中に体のどの部分にも配置して正確なSR値を生成できます。ここで実装されているカスタムアルゴリズムも、そのように動作します。ただし、重心に近づけると、SR検出の安定性が向上し、結果としてアプリから生成される音質が向上する可能性があります。パイロットテストでは、1次元振動のある配置(つまり、胸ポケットやウエストパックなどの垂直方向の上下)は、2次元の動き(つまり、太もものポケットや腕章などのスイング)の配置よりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性があることが示されています。

SRデータは、統合されたサウンドエンジンに供給されます( 資料の表を参照)。ステップ音は、システムが SR > 0 を検出した場合にのみ再生されます。SRがプリセットの閾値(バックエンド設定[プロトコルセクション3.6]で決定、つまり120)を超えると、アプリケーションはユーザーが実行していることを理解し、呼吸ガイダンス音の開始をトリガーします。次に、このライブSR値を使用して、「ランニング」SR値が維持されている限り、ステップと呼吸ガイダンスのテンポを設定します。SRがスレッショルド>すると、生成されるサウンドはデフォルトでSRのテンポと一致します。例外は、バックエンド設定の「サウンドテンポ」が変更された場合です(バックエンド設定[プロトコルセクション3.5]で決定)。たとえば、上限を180に選択した場合、ランナーがSRの185から走り始めても、音のテンポは180を超えません。SRを175に下げると、サウンドは175に下がり、プリセットの制限内で継続的に調整されます。プロトコルステップ3.5で説明されているように、これらのスライダーを使用すると、ユーザーまたは研究者は最小および最大サウンドテンポ(bpm)に制限を設定できます。このアプリでは、実行前にさまざまなLRC比率(steps:breath)を選択したり、実行中に変更したりできます。呼吸フェーズごとのステップ数は2から9まで変更できます。つまり、2:3の比率は、吸い込むごとに2ステップ、呼気ごとに3ステップを反映します。

さまざまな「サウンドスケープ」は、ユーザーからのフィードバックと初期のラボ内での実験に基づいて、多様な音楽の好みを持つより多くのランナーに快適なオーディオ体験を提供するために設計されました³³。リアルタイムのステップレート、指示された呼吸フェーズ、およびバックグラウンドの環境ノイズにマッピングされたさまざまなサウンドがあります。ステップ音は、各フットストライクのテンポ(つまり、左右のステップ)で再生される単純なビートです。ブレスサウンドは、いくつかの音響要素を統合し、選択したLRC比率に応じて、はるかに遅いテンポで再生されます。利用可能なサウンドスケープは部族的です:鋭い呼吸の移行とステップサウンドを備えた有機的でインストゥルメンタル。心を落ち着かせる:光と海にインスパイアされた、スムーズなトランジションとステップサウンド。エネルギッシュ:鋭いトランジションとステップサウンドを備えた電子的で駆動。最小限:息の音のみ(足音なし)でシンプルでスムーズです。

ナレーション機能は、LRCの習熟度に関するベストプラクティスの研究結果に対応するシンプルな音声キューを追加します。実行の開始時に一連の指示を提供し、その後は 5 分ごとに指示を提供します。まず、選択したLRC比率を示します。次に、最初の 3 回の呼吸サイクルのサウンド キューと同期して、意図した呼吸フェーズを示します。次に、ユーザーに「ステップレートを見つけて、ビートに合わせてステップを踏みます」と思い出させます。各実行について、実行前と実行後のアンケートが統合され、各実行に主観的な感情データが追加されます。主観的活力ショートスケール³⁴ は、ランナーのフィーリングについて0から10までの1項目を問う。疲労スケールの評価が 0 から 10 の場合、ユーザーは現在の疲労状態を評価するように求められます。最後に、0〜10のスケールで、現在経験している息切れの程度を評価します。これらのスケールはすべて、各実行の前後に尋ねられます。実行後にのみ、ユーザーは実行の強度(つまり、軽、中、高、インターバル)のエクスペリエンスを評価するように求められます。ユーザーは、画面上のインターフェースまたはヘッドフォンコントロールを使用して、実行中にLRCの比率と時間性を変更できます。これにより、ユーザーはランニング中に主体性を感じ、個人の適合性を探求することができます。さらに、ランニングイベント(坂道、疲労など)に応じて、比率を迅速に変更する必要がある場合があります。このプロトコルには、アプリの実行方法の説明と、さまざまなタイプの研究プロトコル (つまり、屋内、屋外、インターベンション、横断) 内でのアプリの使用に関する後の推奨事項が含まれています。

プロトコル

この研究は、ザルツブルク大学の倫理委員会(参照番号:GZ 13/2021)によって倫理的承認を付与され、参加者はインフォームドコンセントを提供しました。

1. RunRhythmを使い始める

1. 参加者に、人口統計情報、ランニング、スポーツ、呼吸の経験を含む事前アンケートに記入してもらいます。
2. Android 8.0以降を実行している機能しているスマートフォンにアプリケーションをダウンロードします。
   注: クローズド ユーザー テストとアプリケーションのダウンロードは、Google Play アカウントを持つ一部のユーザーのみで、そのメール アドレスが承認済みユーザーのリストに追加されています。テストは招待制です。対応する著者にアクセス要求を送信します。
3. ユーザーが初めてアプリケーションを使用する前に、チュートリアルを視聴していることを確認します (図 1)。

図 1: アプリのチュートリアル。 RunRhythmは、最初に開いたときに、自発運動と呼吸の結合に関する詳細、アプリケーションの動作を示すアニメーション、使用のヒントなど、入門チュートリアルを提供します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

2. 基本機能

1. 水平トグルを使用して、目的のサウンドスケープを選択します(図2B)。
   注: これは、実行前にのみ変更できます。
2. アップまたはダウンのトグルを使用して、目的のLRC比率(吸気あたりのステップ数:呼気あたりのステップ数)を変更します(図2A)。ロックアイコンでトグルをロックします。画面がロックされているときは、互換性のあるヘッドホンのシーク()を使用して、比率を上下に変更します。
   注意: 比率ロックは、比率を変更するときに一定の比率差を維持するように機能します。たとえば、2:3がロックされている場合、「上」に切り替えると、比率が3:4に変わります(息を吐くと吸うよりも1ステップ多く保つ)。
3. インターフェイスの 3 ポジション トグル を使用して、時間設定を変更します (図 2C)。画面がロックされているときは、互換性のあるヘッドフォンから 再生と一時停止 ()を使用します。
   注:時間性は、フルガイダンス(常にオン)、ミディアムガイダンス(1分オン/5分オフ)、およびガイダンスなしの間で切り替えることができます。
4. 右下にあるインターフェイス のトグル を使用して、ナレーション機能を切り替えます(図2D および5A)。
5. [実行の開始] を選択して開始します。初めて使用するときは、許可を押して、デバイスの移動と場所のログ記録を許可します。
6. 各ランニングの前後に、ランナーが現在経験している感覚に対応する数字を押して、画面上のアンケートに回答します(図3)。

図2:メインアプリのインターフェース (A) 自発運動と呼吸の結合比は、2から9の範囲のスピナーを使用してユーザーインターフェースから変更できます。各値は、呼吸フェーズごとのステップ数を表します。つまり、2:3は息を吸うごとに2ステップ、つまり息を吐くごとに3ステップを表します。ロックアイコンを使用して、比率の違いを修正できます。つまり、2:3にロックされている場合、「上」にシフトすると比率が3:4に変わります(息を吐くごとに1ステップの差が維持されます)。(B) サウンドスケープの選択により、ユーザーは4つの所定のサウンドレイヤー(トライバル、カーミング、エレクトロニック、ミニマル)から選択できます。(C) テンポラリティ トグルを使用すると、ユーザーはガイダンス頻度の 3 つの所定の設定 (フル、ミディアム、オフ) から選択できます。(D) ボイスオーバー トグルを使用すると、ユーザーはボイス キューをオンまたはオフにすることができます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図3:アンケートの事前と事後。 毎回の実行開始時と終了時に、同一のアンケートが表示されます。実行を開始または終了するには、応答する必要があります。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

3. バックエンド設定

注:アプリケーションの機能に影響を与える主要なパラメータは、メインインターフェイスの右上隅にある 3つのドットをタップ することで変更できます。デフォルト値は推奨値を反映していますが、変更することもできます。この画面(図4)には、次の設定が含まれています。

図4:バックエンド設定。 バックエンド設定には、自動一時停止、ステップ検出のトグル、識別子コードが含まれます。(A)サウンドテンポしきい値設定により、生成されたサウンドガイダンステンポを制限するステップレートしきい値を正確に選択できます。たとえば、下限しきい値を 155 に、上限しきい値を 180 に選択すると、実際に検出された SR に関係なく、音声ガイダンスが間隔 [155, 180] から逸脱しないようにします。デフォルトは [0, 200] です。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

1. GPSとGPXを「オン」に切り替え て、走行距離、走行速度、ルート追跡を記録します。
   メモ: オンにすると、実行中に全地球測位システム (GPS) の座標がデバイスからの工場出荷時の出力からログに記録されます。オフにすると、ログ記録は実行されません。
2. 自動一時停止: 最高のパフォーマンスを得るには、「オン」を切り替えます。
   注意: オンにすると、検出された速度が0に近づくとGPSロギングが停止します。オフにすると、速度に関係なくログ記録が続行されます。
3. 音楽コントロール付きのヘッドホンを使用する場合は、ヘッドホンコントロールを「オン」に切り替えます。
   注意: この機能を使用すると、この機能により、互換性のあるヘッドフォン(有線または無線、コントロール付き)が実行中に主要なパラメーターを変更できます(手順2.4を参照)。オフにすると、この手順により、ヘッドフォン コントロールによるアプリケーション パラメーターの変更が無効になります。
4. システムステップ検出:アプリケーションが奇妙な動作をする場合は、 この設定を変更します 。つまり、サウンドテンポがステップテンポと一致しない場合です。
   注意: オンにすると、この機能はすべてのアプリケーション機能にデバイスメーカーの工場出荷時のSRアルゴリズムを利用します。オフにすると、アプリケーション開発者によるカスタムアルゴリズムが使用されます。デバイスの工場出荷時の SR 検出パフォーマンスは、チップセットなどのメーカーのパラメーターに基づいて異なるため、これを切り替えてアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。
5. サウンドテンポ:サウンドテンポ スライダー を目的のSRしきい値に設定します(図4A)。
   注意: 特定のウィンドウ(つまり、160-180)に設定して、生成されるサウンドのテンポに下限および/または上限を作成します。最小下限 = 0、最大上限 = 200。
6. 最小実行ステップレート: このしきい値 を任意の整数0〜200に変更して、SRを変更します
   LRCガイダンス音をアクティブにするために使用されるしきい値。
   注:アプリケーションのデフォルト値は、「running」が検出され、サウンドの再生が開始されるSRとして120です。
7. ブレスフィードバックを有効にする:コアアプリケーション機能の 「オン」を切り替えます 。
   注意: オンにすると、実行中に足音と息遣いの音で通常のアプリケーション機能が期待できます。オフにすると、この設定は息音の生成を防ぎます。これは、テスト目的、またはステップ音のみが必要な場合に使用されます。
8. Restart Intro: テキスト をクリックして、オンボーディングチュートリアルを再生します。
9. データ保護: テキスト をクリックすると、アプリケーション製造元のデータ保護に関する声明が表示されます。
10. 識別子
    1. インストール ID: このデバイスとアプリケーション ビルドの一意の識別子を表すこの値を記録します。これは、各実行後に生成されるログファイルに反映されます。
    2. バージョン: アプリケーションのビルドバージョンを表すこの値を記録します。
    3. メーカー/モデル: この値を記録し、メーカーとモデルのデバイス識別子を表します。

4.アプリでの実行

1. 駆け出す！
   1. まず、ステップ音が鳴ったとき。耳を澄まし、ビートに合わせてください。その後、呼吸ガイダンスが作動します。インスピレーションと呼気をサウンドに正確に一致させます。
2. 実行中のインターフェイス: 実行中に、画面上のインターフェイスの トグル を使用して LRC の比率と時間性を変更します (図 5A)。
3. 実行後レポート: [実行の終了 ] を押してアプリケーションを停止します。 サマリー 画面には、合計距離、平均ペース、平均ステップ レートなどの主要なメトリックが表示されます (図 5B)。

図5:インランとポストランのインターフェース。 (A)走行中、ユーザーが自発運動-呼吸結合比や時間性などの主要なパラメータを変更できる簡素化されたインターフェースが利用可能です。また、現在のランニングペースとステップレートも表示されます。(B)ランニング後、サマリー画面に合計距離、平均ペース、平均歩数などの主要な指標が表示されます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

5.アプリで調査する

注:上記の機能は、ユーザーエクスペリエンスを最大化し、さまざまなコンテキストでのLRCの調査研究を可能にするために開発されました。以下の手順では、最初の習熟から実行後のアプリケーションログまで、アプリをスタディに統合する方法について説明します。これらの研究方法は、パリ・ロドロン大学ザルツブルクの倫理委員会(EK-GZ 29/2023)によって、人体実験としてレビューされ、承認されています。

1. アプリと LRC について話し合ったり指示したりする前に、個々のキャリブレーションを実行してランナーの自然な LRC 比を決定します。アクティビティと学習のコンテキストを代表する実行中のタスクを選択し、試験中の SR と BR を記録します。それらの商から最も近い整数のLRC比を計算します(SR / BR = LRC比、つまり、160/30 = 5.3 =推奨比は呼吸ごとに5ステップ)。
2. 電話機は、体にしっかりと密着する洋服ポケット、ウエスト パック、またはアームバンドに入れます。
3. 屋外でのランニング中にヘッドホンを使用して、音声指示の配信を改善し、ヘッドホンコントロールを有効にします。または、研究者と親しんでいる間にBluetoothスピーカーを使用して、LRCの指示に一緒に従うこともできます。
4. ランナーにLRCとアプリに慣れさせます。
   注:アプリは研究者に精通している必要はありませんが、研究目的では、研究者がLRC、アプリケーション、その目的を説明し、その機能を実証するのに役立つ場合があります。LRCは、CoatesとKowalchik³⁵の口頭での合図を使用して導入する必要があります。
   1. 座っているときや仰向けでリズミカルに足を叩くことから始め、足と同期して所定の比率(通常は2:2)で呼吸するように指示します。
   2. 歩きながら繰り返します。
   3. その場で走りながら繰り返します。
   4. アプリケーションを紹介し、ユーザー インターフェイスについて簡単に説明します。
   5. 上記の推奨事項(セクション7.2)に従って、デバイスをランナーの本体に固定します。
   6. [実行の開始] と [その場で実行] をクリックします。
   7. ランナーに自分のペースでステップを続けるように促し、音がSRに順応します。
   8. 呼吸音も聞こえることを口頭で確認します。
   9. 音に合わせて呼吸するようにランナーに指示します。
   10. 少なくとも30〜60秒間、音を鳴らしながらステップと呼吸を続けます。
   11. 異なるアプリケーション設定(LRC比率、テンポラリー、ナレーションなど)でこのプロセスを繰り返し、理解度を確認します。
   12. 研究者とランナーが一緒に走って、Bluetoothスピーカーでガイダンス音を再生し、LRCの基礎を強化します(図6)。
       注:サウンドは、アプリケーションが実行中のSRを検出するとトリガーされます。ステップ音は、ユーザーのSRと自動的に一致しますが、多少の遅延があります。
5. 歩数と呼気の検出が可能な低侵襲センサーセットアップを使用して、ランナーがLRCの指示を順守していることを確認できます。
   注:例えば、Hexoskinスマートシャツは、^{ランナー36}への干渉を最小限に抑えながら、ランニング中の歩数と息の発症を正確に測定することができる。
6. テンポラリー設定:ミディアムガイダンスを他の音楽アプリケーションと組み合わせて使用し、アプリケーションガイダンスが無音の5分間にユーザーの音楽を再生できるようにします。
   注: ガイダンスなし の設定でも、アンケート、GPS、SRがログに記録されるため、一部の研究目的に役立つ場合があります。
7. ログ: ログ ファイルをダウンロードして、実行パラメーターとアプリケーション パラメーターのタイムスタンプ付きデータにアクセスします。
   注:ログファイル.csv、タイムスタンプ付きのフットストライク、選択したLRC比率と変更、アンケートの回答など、主要な実行メタデータとアプリとのすべてのインタラクションを記録します。これらは GDPR 準拠のサーバーに保存され、アプリの一意の ID、日付、時刻でタイトルが付けられます。

図6:研究者の習熟度 研究の文脈では、自発運動と呼吸の結合の概念的な理解とアプリケーションの適切な使用を確保するために、主任研究者による習熟が推奨されます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

結果

このアプリは、LRCをサポートし、音声呼吸ガイダンス体験を提供する目的で設計されたこのアプリケーションの2番目のイテレーションです。数多くのパイロット研究と1つのジャーナル出版物が実施され、その有効性を裏付け、良好なユーザーエクスペリエンスが確認されています。LRC指導の急性影響を調査した横断的研究(序論で言及)では、指導を受けて走ると、17人の初心者ランナーのLRCが大幅に増加することがわかりました³²。例えば、ある参加者は、LRCの「愛着」(整数LRC比の遵守の定量化)を7.9%から84.1%(図)に、吸気:呼気1回あたり2:3ステップ(1呼吸あたり5:1ステップ)の割合で増加させました(図7)。同調の全体的なグループの変化は、26.3±10.7%(対照)から69.9±20.0%(LRCガイダンスあり)に増加しました。

図7:結合データの例。 30 分間のイージー ラン中の 1 人の参加者の LRC 有病率の例 (A) アプリガイダンスなし、および (B) アプリガイダンスあり。左の y 軸 (青) は LRC 比 (呼吸あたりのステップ数) を示し、黒で強調表示されたセクションは LRC の "付着" 期間 > 30 秒に対応します。右のy軸は、呼吸サイクル内のステップの離散的な相対位相を示しており、0°は吸気に対応します。アタッチメント期間中、離散的な相対位相の平行線は、呼吸とステップの一貫した位相結合を反映していることに注意してください。(A) ガイダンスなしの対照運転では、LRC が 2:2 (呼吸ごとに 4 ステップ) の比率に対して短時間 (~8% 付着) しかなかったことに注意してください。(B)アプリのガイダンスを使用した実行では、2:3(呼吸ごとに5ステップ)の比率が指示されました。指示された比率(~84%)に対するLRCの実質的で長い期間に注意してください。略語:LRC =自発運動-呼吸結合。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

パイロット介入研究では、4人の初心者ランナーが、アプリケーション(合計10回のラン)とさまざまなLRC比をテストするための指示を使用して4週間走りました。彼らは、屋内(疲労するまでのインクリメンタルトレッドミルテスト)と屋外(自分のペースで30分間のランニング)で事前テストと事後テストを完了し、介入とアプリケーションの使用によってLRCおよびその他のランニング特性がどのように変化したかを判断しました。より具体的には、介入前後の自然で慣れたLRCの行動を観察するためのLRCの指導や指示なしに、事前および事後テストが完了しました。介入後のLRCの行動には、全体的なLRCの増加だけでなく、さまざまな比率の利用や運動BRの一般的な減少など、顕著な違いが見られた。例えば、ある参加者は、介入後にLRCを39.7%から53.4%に増加させました(図8)。特に、プレテストでは、LRCを2:2と2:1の比率で最大強度に近い値のみで実行したのに対し、ポストテストでは、テストの早い段階から途中までLRCの比率を3:4と3:3に使用しました。結合量が増えただけでなく、異なる時間に異なる比率を利用していたため、平均BRが低くなり、換気効率も向上しました_(VE/VCO₂ の傾き)。他の参加者でもLRCに同様の変化が見られ(屋外で+40%、屋内で+20%)、対照条件(LRCガイダンスなし)の参加者1人でも変化は見られませんでした(全体で<25%、有意ではないと考えられました)。介入前と介入後の運動に対する主観的な活力反応には、いくつかの個別の傾向があり、LRCによる活力の良好な増加が示されました(図9)。

図8:結合データの例2。 最大インクリメンタル トレッドミル テスト中の 1 人の参加者における LRC の有病率の例で、アプリを使用して 4 週間の介入を実行する前と (B) 後に疲労するまで。左のy軸(青)はLRC比(呼吸あたりの歩数)を示し、黒で強調表示されたセクションはLRCの「付着」の期間>30秒に対応します。右のy軸は、呼吸サイクル内のステップの離散的な相対位相を示しており、0°は吸気に対応します。アタッチメント期間中、離散的な相対位相の平行線は、呼吸とステップの一貫した位相結合を反映していることに注意してください。(A) 介入前の事前テストでは、テスト終了間際に LRC の 2 つの期間 (~40% が付着) を 2:2 (1 呼吸あたり 4 ステップ) と 2:1 (1 呼吸あたり 3 ステップ) の比率で記録します。(B) 介入後のテスト後、LRC の期間が長かった (~53%) だけでなく、より長い比率 (4:4、3:4、3:3) が使用され、テストの早い段階で、より低い相対運動強度でより多くの LRC が実行されました。略語:LRC =自発運動-呼吸結合。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図9:介入前後の屋内ランニングテストを通じて記録された個々の主観的活力スコア。 P01とp03はLRCガイダンスを受け、p04は対照群にいました。他の参加者 (p02) には、欠陥のあるアンケート データがあります (図には示されていません)。p01 と p03 のスコアが乖離していることに注意してください。これは、テスト後の傾向が実行後に増加することを示しています。略語:LRC =自発運動-呼吸結合。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

ディスカッション

この方法論は、ランナーにLRCを指示するための、エビデンスに基づいたフィールド対応のデジタルツールの最初の1つを提供します。初期の結果から、LRCを早く学び、それに従うだけでなく、時間をかけて教えて保持することもできることが示唆されています。LRCは、ランニング経験が増えると自然に出現する可能性がありますが、初心者がLRCを実行する可能性は低くなります³⁷。偶然にも、彼らは特に、フィットネスの低下や呼吸制限などの参加の障壁を経験する可能性が高い^38,39。肥満の個人などの他の集団は、呼吸の仕事量の増加と軟部組織の跳ね返りを経験するため、さらに多くの潜在的な利点があります40,41,42;この二重の問題は、LRCを介して対処できます。LRCは、これらの個人が不快感を抑えて走るのを助ける可能性があり、このアプリケーションのようなデジタルツールは、より多くのそのようなランナーにLRCを提供するためのアクセス可能なモードです。LRCはもっともなことであり、したがって、このアプリは、低酸素症、胸部負荷輸送、ウルトラマラソンなどの追加の呼吸器系の課題を提示する状況でさらに価値がある可能性があります。

このアプリは、ほとんどのランナーがランニング中にオーディオを聞き、⁴³を走りながらオーディオを聴き、リズミカルなオーディオがエクササイズ³¹中の疲労を軽減し、他の重要な感覚(視覚)への侵襲が最小限に抑えられるため、LRCに指示するために音声ガイダンスを利用しています。LRCに関する実験室での研究では、メトロノーム14によるサウンドキューが利用されていますが、メトロノーム¹⁴では、ランニング中の歩行ダイナミクスの自然な変動性と複雑さは考慮されていません。別の研究では、フィールドランニング中に触覚ガイダンスを使用しました。彼らはLRCの指導への順守度が低いと報告しました⁴⁴。ここで報告されている比較的高い遵守率(図8 および 図9)を考慮すると、聴覚によるガイダンスが望ましいと疑われます。

アプリはSRのライブフィードバックを検出して提供しますが、特定のLRC比率に対するBRガイダンスは、アプリケーション設定によって事前に決定されます。ユーザーの実際のBRに基づいて感知も調整もしません。適切なLRC比の選択を近似するために個々のキャリブレーションを実行できますが(プロトコルセクション7.1)、BRセンシングなしでは、準拠を確認したり、それに応じて命令を調整したりするメカニズムはありません。BRセンサーを追加することで、これらの方法でアプリケーションが改善されます。例えば、最近のレビューでは、継続的なフィードバックが学習と慣れに悪影響を及ぼす可能性があることが示唆されている⁴⁵。帯域幅(個人が事前に定義された成功の閾値の範囲外にいる場合にのみガイダンスを指導する)や自己決定のフィードバックなどの他の戦略は、学習と自己効力感を支援するために最も効果的であるかもしれない⁴⁵。最後に、BRセンサーを追加することで、位相結合に関するフィードバックも提供できます。LRCのこの要素は、内臓ピストンメカニズムとそれに伴う生理学的利点の中心であるため、将来のフィードバックアプリケーションのために考慮する必要があります。

LRCの個別化は、効果的な研究アプリケーションにとって不可欠です。この個別化を行うことで、LRCの指示によってランナーのBRが自然なBRから大きく変化することはありません。あるいは、BRの変更が望ましい場合、ユーザーは典型的な生理学的状態に対してより敏感に変更を加えることができます。この個々のキャリブレーションは、BRが形質および状態に依存するため、コンテキストごとに行う必要があります。例えば、BRは通常、より高い相対運動強度²⁰で上昇する。したがって、自然なLRC比は、長時間の低速ランニングと高強度の閾値ランニングでは異なる場合があります。また、環境(屋内と屋外、寒いと暑い)、時間帯、生物学的性別などの要因にも影響を受ける可能性があります⁴⁶。このキャリブレーションを実行するには、BRとSRを同期して推定できる測定システムが必要です。これは、肺活量測定法や加速度計などの標準的なスポーツ科学機器で行うことができます。現場では、ウェアラブルセンサーは、これらのパラメータを正確に測定する可能性を実証しています³⁶。BRとSRを特定の期間で平均化して、おおよそのLRC比率を推定できます。必要に応じて、生理学的要求(したがってBR)と速度(したがってSR)が異なる可能性があるため、データを実行内の特定のフェーズにトリミングできます。したがって、「自然な」LRC比率は、実行内で異なる場合があります。

このアプリケーションの特定の要素を更新して、ユーザーの操作を改善する必要があります。ヘッドフォンコントロールで変更できるパラメータもあれば、サウンドスケープなどでは変更できないパラメータもあります。ジェスチャの統合やスマートウォッチの統合を検討して、インタラクションを容易にすることを検討するかもしれません。さらに、次のイテレーションでは、ランナーがリズムを失ったときに使用する何らかの形式の命令「リセット」を検討する場合があります。咳や嚥下などの自然な呼吸の中断、または単純な注意散漫により、ランナーがガイダンスと同期しなくなる可能性があります。息を止めて次のLRCサイクルが来るのを待つ代わりに、ボタン、音声コマンド、またはセンサー検出イベントを使用して、サウンドをランナーに再同期させることができます。最後に、ランナーの大多数が音楽を聴いているため⁴³、アプリはランナーの体験を損なう可能性がある、なぜなら彼らは自分の好きな音楽を聴くことができず、「フル」でLRCガイダンスを受けることができないからである。LRCのガイダンスを音楽自体に組み込むことで、直感的で自然な体験が可能になり、呼吸ガイダンスを提供し、好みの音楽を楽しむことができます。これはまだアプリケーションに統合されていません。

この方法には、これまでのテストでいくつかの制限がすでに確認されています。まず、ステップ音によってランナーが通常のSRから引き離される可能性があります。ステップのソニフィケーションはランナーのリアルタイムのSRのみを反映していますが、移動平均化は、ソニフィケーションされたSRがランナーの即時のSRよりも最初は低いことを意味します。したがって、ユーザーにとっては、数秒間自分の優先SRを確立するまで、ステップ音を無視する価値があるかもしれません。次に、この前のポイントに関連して、ステップサウンドはユーザーの現在のSRで自動的に再生されますが、必ずしもフットストライクと位相が同期しているわけではありません。したがって、ユーザーのSRは、ソニファイドSRと一致するが、逆位相調整である可能性がある。これにより、ユーザーはステップと呼吸の位相同期を失う可能性があるため、望ましくないLRCダイナミクスが発生する可能性があります。これは、研究者/専門家のガイダンスが可聴ガイダンス音でユーザーを観察することで修正できます。次に、多様なランナーのニーズに柔軟に対応するために、LRC比率のユーザー選択が望まれます。ただし、望ましくない比率を誤って選択する可能性があります。たとえば、2:2は中強度および高強度のランニングに適した比率である可能性がありますが、相対強度が低いと過呼吸につながる可能性があります。非常に不均等な比率(例えば、3:6)は、長い呼気の合図に有用であり得るが、一方、その逆(6:3)は、その過度に短い呼気フェーズ⁴⁷には望ましくない。最後に、多くのモバイルユーザーが他のプラットフォームを好むため、Androidプラットフォームのみのアプリケーションは本質的に制限されていることが認識されています。パイロットテストでは、アプリケーションが意図したとおりに動作するのは、更新された最新のモバイルデバイスでのみであることが明らかになりました。

このアプリケーションが、呼吸ガイダンスから最も大きな恩恵を受ける可能性のあるランナーの介入研究で使用されることを期待しています。初心者、女性、青年、および運動誘発性息切れを経験した人は、LRCガイダンス^8,48から最大の利点を経験する可能性があります。実験的な方法は、「サウンドテンポ」機能を使用して、目的のペーシング戦略をサポートすることで強化される場合があります。これまでテストされていませんが、他のサイクリング持久力アクティビティ(サイクリング、クロスカントリースキーなど)は、アプリが提供するようなLRCガイダンスの恩恵を受ける可能性があります。このようなアプリケーションに対するこのソリューションの適合性を評価するには、さらに作業が必要です。

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
Androidスマートフォン	、SamsungまたはGoogle		アプリケーション機能に必要なAndroid 8.0以上
FMODエンジン	Firelight Technologies Pty Ltd		サウンドエンジン
Hexoskin スマートシャツ	カーユート;テクノロジー		ズ ウェアラブルセンサーシャツ
Android用RunRhythmアプリケーション	adidas GmbH および abios GmbH