呼吸リハビリテーションに運動アドヒアランスを研究する継続的なデータ追跡技術を使用して

本プロトコルの全体的な目的は、連続データトラッキング技術を用いて、規定の有酸素トレーニング強度への遵守状況を正確に測定する方法を記述することである。まず、連続データトラッキング技術を用いてデータを収集することでこれを実現する。有酸素運動トレーニングセッション中に、データトラッキングソフトウェアを使用して、被験者ごとおよびトレーニングセッションごとに1つの未加工データファイルを取得し、その後Excel形式に変換する。

次に、統計ソフトを用いて、被験者1人につき1つのファイルにデータを抽出および統合します。これにより、達成された強度と目標強度を比較することができ、特定の個人、またはグループのセッションごと、あるいはプログラム全体を通して、目標強度で維持された時間の割合として表されるアドヒアランス率（遵守率）を算出できます。一般的な出席率や完了率などの既存の手法と比較して、この手法を用いる主な利点は、運動強度を連続的に記録できるため、処方されたトレーニングプログラムへのアドヒアランスを正確に計算できることです。したがって、この方法は、閉塞性肺疾患患者においてどの運動トレーニングアプローチが最高のアドヒアランス率に関連しているかなど、呼吸リハビリテーション分野における重要な疑問への回答に寄与します。

この手法は、目標心拍数範囲を用いることでエクササイズトレーニングの遵守状況に関する知見を得ることができます。また、目標心拍数範囲を目標ワット数、速度、またはMETsレベルに置き換えることで、他の遵守定義に容易に適応させることが可能です。開始前に、電気的干渉の原因となるすべてのワイヤレスデバイスの電源を切り、クロストークを最小限に抑えるため、心拍計と機器の間隔を少なくとも1メートル以上離してください。

準備が整ったら、心拍数送信機を被験者に装着し、データ追跡ソフトウェアを起動します。次に、有酸素運動器具を始動させ、被験者に目標強度に達するように指示します。この例では、被験者は目標心拍数の±5拍/分の範囲内でトレーニングを行うよう求められます。

CardioMEMによって収集されるデータの例には、被験者ID、持続時間、強度レベル、距離、ペース、心拍数、および身体活動の代謝当量（METs）が含まれます。データ収集後、有酸素運動機器のストップボタンを押し、データをcardio memoryに保存し、さらに詳細な分析のためにドキュメントをエクスポートします。CardioMEMソフトウェアは個別のエクササイズトレーニングフェーズを追跡しないため、得られたデータは、関心のないフェーズを除去し、データファイルを統合し、目標強度を決定するために処理する必要があります。

統計解析ソフトウェアを開いて作成したばかりのExcelファイルをインポートし、解析に進む前にデータファイルを保存します。トレーニングフェーズで収集したデータに焦点を当てるため、ウォーミングアップフェーズのデータは除外する必要があります。最初のステップは期間（duration）の再コード化であり、1秒を1として識別する変数を作成するために必要な変更を加えます。次のステップは、2つ目の一時変数を作成することです。

この変数にtempo twoという名前を付けます。作成後、新しい変数を0から始まるように再コード化します。変数の再コード化が完了したら、0から秒数を合計します。

合計値が得られたら、599秒より前のテンポデータを削除することで、ウォームアップフェーズの最初の10分間を除外できます。次に、クールダウンフェーズを除外する必要があります。そのためには、継続時間を降順にソートして、データベースの最上部にクールダウンフェーズが来るようにします。

期間Aを再コード化し、1秒ごとに1として識別します。次に、tempoという名前の2つ目の一次変数を作成します。新しく作成した変数を再コード化し、tempoの秒数で定義された開始点を0として設定します。クールダウン時間を排除するための変数を用いて、299秒を超えるtempoデータを削除します。

次に、新しい変数を作成して、データセットに関連付けられたセッション番号を特定します。最後に、修正したSPSSドキュメントを新しいファイルとして保存し、1人の患者のすべてのセッションを1つのSPSSデータベースに統合します。参加者の最初のセッションを開いてください。

次に、残りのセッションを現在のファイルに統合します。統合後、被験者のIDを含む列を追加します。続いて、被験者のターゲット強度を含む列を追加します。

データベースを別のファイル名で保存します。残りのすべての参加者に対してもこの手順を繰り返します。これにより、各参加者について、すべてのセッションを含むデータベースが作成されます。

複数の参加者を単一のデータベースにグループ化するには、まず参加者のファイルを開き、残りの参加者を現在のファイルにマージして、この情報を新しいデータベースとして保存します。データが準備できたら、目標強度を特定できます。そのために、まず心拍数と目標心拍数の差を含む列を追加します。

次に、心拍数が目標心拍数範囲より低いか、高いか、あるいは範囲内にあるかを判定するために変数をリコードします。遵守率は、患者が目標範囲内にいた全秒数を算出することで計算されます。値が得られたら、これをパーセンテージに変換し、目標心拍数範囲内で過ごした時間の割合として遵守率を求めます。

各被験者について、全セッションを統合し、集計データウィンドウで被験者IDとセッションを被験者IDのみに置換して、各セッションの遵守率を算出します。全被験者を統合して、被験者IDとセッションをセッションのみに置換します。最後に、データベースを別のファイル名で保存してください。

最終的に、これらのデータを使用して、特定の個体または異なるグループにおける時間経過に伴う遵守パターンの分析や、トレーニングプログラム全体を通じた個体またはグループの平均遵守率の算出を行うことができます。この手順に習熟すれば、1被験者あたり1セッション約5分で完了させることが可能です。本手順を実施する際は、データを追跡し、その後に記録できるように、エクササイズ機器よりも先にカーディオメモリーソフトウェアを起動させることを忘れないでください。

次に、クロストークやデータの損失のリスクを軽減するために、干渉源を最小限に抑える必要があります。このビデオを視聴することで、連続データトラッキング技術を用いて、処方された有酸素運動のトレーニング強度への遵守状況を正確に測定する方法について、十分に理解できるはずです。