폐 재활 운동 준수를 연구하는 지속적인 데이터 추적 기술을 사용하여

다음 프로토콜의 전반적인 목표는 지속적 데이터 추적 기술을 사용하여 처방된 유산소 운동 강도에 대한 준수 여부를 정밀하게 측정하는 방법을 설명하는 것입니다. 이는 먼저 지속적 데이터 추적 기술을 통해 데이터를 수집함으로써 달성됩니다. 유산소 운동 훈련 세션 동안 데이터 추적 소프트웨어를 사용하여 각 피험자의 각 훈련 세션별로 단일 원시 데이터 파일을 얻은 다음, 이를 Excel 형식으로 변환합니다.

다음으로, 통계 소프트웨어를 사용하여 피험자당 하나의 파일로 데이터를 추출하고 결합하며, 이를 통해 도달한 강도를 목표 강도와 비교할 수 있습니다. 분석 결과는 특정 개인 또는 그룹의 세션별, 혹은 전체 프로그램 기간 동안 목표 강도에서 유지한 시간의 비율로 표현되는 준수율로 나타납니다. 일반적인 출석률이나 완료율과 같은 기존 방법보다 이 기법을 사용할 때의 주요 장점은 운동 강도를 지속적으로 측정하여 기록할 수 있다는 점이며, 이를 통해 처방된 훈련 프로그램에 대한 준수도를 정밀하게 계산할 수 있습니다. 따라서 이 방법은 폐쇄성 폐질환 환자에게 어떤 운동 훈련 접근법이 가장 높은 준수율과 연관되는지와 같은 폐 재활 분야의 핵심적인 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 방법은 목표 심박수 범위를 사용하여 운동 훈련 준수 여부에 대한 통찰을 제공할 수 있습니다. 또한 목표 심박수 범위를 목표 와트 레벨, 속도 또는 메트(met) 레벨로 대체함으로써 다른 준수 정의에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다. 시작하기 전에 전기적 간섭을 일으킬 수 있는 모든 무선 장치를 끄고, 상호 간섭을 최소화하기 위해 심박수 측정기와 장비 사이의 거리를 최소 1m 이상 유지하십시오.

준비가 되면 환자에게 심박수 송신기를 부착하고 데이터 추적 소프트웨어를 실행합니다. 다음으로 유산소 운동 기구를 가동하고 대상자가 목표 강도에 도달하도록 안내합니다. 이 예시에서는 대상자가 목표 심박수에서 ±5 bpm 범위 내에서 운동하도록 요청합니다.

CardioMEM을 통해 수집되는 데이터의 예로는 피험자 ID, 지속 시간, 강도 수준, 거리, 페이스, 심박수 및 신체 활동의 대사 당량이 있습니다. 데이터 수집 후, 유산소 운동 기기의 정지 버튼을 누르고 데이터를 cardio memory에 저장하며, 추가 분석을 위해 문서를 내보내기 합니다. CardioMEM 소프트웨어는 개별 운동 훈련 단계를 추적하지 않으므로, 획득한 데이터를 처리하여 관심 대상이 아닌 단계는 제거하고, 데이터 파일을 병합하여 목표 강도를 결정해야 합니다.

통계 분석 소프트웨어를 열어 새로 생성한 Excel 파일을 가져오고, 분석을 진행하기 전 데이터 파일을 저장하십시오. 훈련 단계 동안 수집된 데이터에 집중하기 위해 준비 운동 단계의 데이터는 제거해야 합니다. 첫 번째 단계는 지속 시간을 재코딩하여 매 초를 1로 식별하는 변수를 생성하기 위해 필요한 변경 사항을 적용하는 것입니다. 다음 단계는 두 번째 임시 변수를 생성하는 것입니다.

이 변수의 이름을 tempo two로 지정하십시오. 생성 후, 새 변수가 0부터 시작하도록 재코딩하십시오. 변수 재코딩이 완료되면, 0부터 시작하여 초 단위로 합산하십시오.

합계를 구한 후, 599초 이전의 템포 데이터를 제거하여 웜업 단계의 처음 10분을 제외할 수 있습니다. 다음으로, 쿨다운 단계를 제거해야 합니다. 이를 위해 지속 시간(duration)을 기준으로 데이터를 내림차순으로 정렬하여 쿨다운 단계가 데이터베이스의 최상단에 오도록 합니다.

duration A의 값을 다시 코딩하여 모든 초를 1로 식별합니다. 다음으로, tempo라는 이름의 두 번째 임시 변수를 생성합니다. 새로 생성된 변수를 다시 코딩하여 0부터 시작하도록 하며, 시작점은 tempo의 초 단위로 정의합니다. 쿨다운 단계를 제거하기 위해, 299초 이후의 tempo 데이터를 삭제하는 변수를 설정합니다.

다음으로, 새로운 변수를 생성하여 데이터 세트와 관련된 세션 번호를 식별합니다. 마지막으로, 수정된 SPSS 문서를 새 파일로 저장하여 단일 환자의 모든 세션을 하나의 SPSS 데이터베이스로 병합합니다. 참여자의 첫 번째 세션을 엽니다.

다음으로, 나머지 세션들을 현재 파일에 병합합니다. 병합이 완료되면 피험자의 ID가 포함된 열을 추가합니다. 이어서 피험자의 목표 강도가 포함된 열을 추가합니다.

데이터베이스를 다른 파일 이름으로 저장하십시오. 나머지 모든 참가자에 대해 이 절차를 반복하십시오. 이 단계가 완료되면 각 참가자별로 모든 세션이 포함된 데이터베이스가 생성됩니다.

여러 명의 참가자를 하나의 데이터베이스로 그룹화하려면, 참가자 파일을 열고 나머지 참가자들을 현재 파일로 병합한 다음, 이 정보를 새로운 데이터베이스로 저장하십시오. 데이터 준비가 완료되면 목표 강도를 확인할 수 있습니다. 이를 위해 먼저 심박수와 목표 심박수의 차이가 포함된 열을 추가하십시오.

그런 다음, 심박수가 목표 심박수 범위보다 낮은지, 높은지, 또는 범위 내에 있는지 결정하기 위해 변수를 재코딩합니다. 환자가 목표 범위 내에 있었던 모든 초를 계산하여 순응도를 산출합니다. 값이 구해지면, 이를 백분율로 변환하여 목표 심박수 범위 내에서 보낸 시간의 비율인 순응률을 구합니다.

각 피험자에 대해, 모든 세션을 합산하여 통합 데이터 창에서 피험자 ID와 세션을 피험자 ID로만 대체함으로써 각 세션의 복약 준수율을 구합니다. 모든 피험자를 합산하여, 피험자 ID와 세션을 세션으로만 대체합니다. 마지막으로, 데이터베이스를 다른 파일 이름으로 저장합니다.

최종적으로, 이 데이터는 특정 개인 또는 서로 다른 그룹의 시간에 따른 준수 패턴을 분석하거나, 개인 또는 그룹의 훈련 프로그램 전체 기간 동안의 평균 준수율을 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 이 절차를 숙달하면 피험자 1인당 세션별로 약 5분 정도 소요됩니다. 이 절차를 수행할 때는 데이터 추적 및 기록이 가능하도록 운동 기구보다 먼저 cardio memory 소프트웨어를 실행해야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

둘째로, 크로스토크(crosstalk) 또는 데이터 손실의 위험을 줄이기 위해 간섭 요인을 최소화해야 합니다. 이 영상을 시청하고 나면, 지속적 데이터 추적 기술을 사용하여 처방된 유산소 운동 강도 준수 여부를 정밀하게 측정하는 방법에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다.