Name: Usando a tecnologia de rastreamento de dados contínua para Estudar Exercício Aderência em Reabilitação Pulmonar (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-11-08T23:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 42 s
Description: Aprenda a medir a adesão ao treino aeróbico em reabilitação pulmonar usando tecnologia de rastreamento contínuo de dados. Este método permite calcular com precisão a porcentagem de tempo na intensidade alvo.

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Associação Canadense de pulmão - Profissionais de Saúde Respiratória canadenses; Fonds de recherche du Québec - Santé (FRQS)

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Os autores declaram que não têm interesses financeiros concorrentes.

Tecnologia de rastreamento de dados contínua permite uma medição muito precisa de exercício aderência. Este procedimento pode ser facilmente adaptada para outras definições de adesão, substituindo alvo faixa de freqüência cardíaca com alvo potência, nível, velocidade ou nível TEM. No presente exemplo, as fases de aquecimento e desaquecimento foram eliminados para isolar a fase de exercício por causa de nosso objetivo de pesquisa específica. Caso as fases de aquecimento e desaquecimento ser de interesse para outros pesquisadores, o passo 2.3 (&quot;Elimine as fases nontraining&quot;) pode ser eliminado do protocolo. Além disso, o hardware eo software também está disponível para medir a adesão a outros modos de formação, como a esteira, elíptico, stepper e ergômetro de braço. Quando, seguindo o protocolo acima, certos passos simples são críticos. Primeiro, o software CardioMemory deve ser iniciado antes de o equipamento de exercício (por exemplo,. Cicloergômetro) para dados de exercício para ser tracked e subsequentemente gravado. Caso os dados sejam perdidos neste passo inicial, o protocolo de extracção de dados deverão ser ajustados em conformidade. Em segundo lugar, as fontes de interferência deve ser minimizado, para reduzir o risco de interferência e / ou perda de dados. Os monitores de freqüência cardíaca comunicar sem fios com o equipamento e software. Assim, a interferência é especialmente prejudicial se o uso da frequência cardíaca alvo para calcular a adesão. Finalmente, é imperativo para selecionar o software estatístico para o banco de dados que tem a capacidade de permitir a grandes quantidades de dados. Por exemplo, num estudo com 10 participantes completando 36 sessões de 40 minutos cada, 864.000 linhas de pontos de dados serão gerados. Excel 2007 e versões posteriores têm a capacidade de conter 1.048.576 linhas em uma planilha 23, enquanto que a SAS 24 e SPSS 25 não têm limite para o número de linhas. Dependendo do número total de pontos de dados esperados para um dado estudo, o software necessita de ser seleccionada em conformidade. </p&gt; Apesar das vantagens notáveis ​​desta tecnologia, existem duas limitações principais. O primeiro é a perda de dados, o que pode resultar de equipamento e / ou falhas de software. Como mencionado acima, a perda de dados pode ser devido à interferência elétrica com dispositivos sem fio (por exemplo, telefones celulares ou Wi-Fi), e mais especificamente a interferência com a transmissão de dados sem fio da frequência cardíaca. No entanto, às vezes, perda de dados pode também ser devido a causas não identificáveis. Uma segunda limitação é que o software não oferece a opção de marcação ou a divisão do protocolo de exercício sistematicamente a fim de diferenciar / identificar diferentes fases. Se esta opção estava disponível, a extração da fase de exercício de interesses pode ser realizada diretamente no software, o que limitaria etapas do protocolo de cálculo adesão. Assim, a opção de colocar marcadores seria prático para o estudo da adesão aos protocolos de treinamento intervalado ou intermitente, uma vez que permitiriaa diferenciação das diferentes fases (por exemplo,. baixas contra alta intensidade). Para as perspectivas futuras, o uso de tecnologia de rastreamento de dados contínua para quantificar precisamente a adesão vai permitir aos investigadores para investigar padrões de resposta do exercício para diferentes intervenções, identificar os determinantes da adesão, e caracterizar bons e maus adherers. Em última análise, uma melhor compreensão do exercício adesão permitirá a otimização de programas de reabilitação de exercício.

A reabilitação pulmonar (PR) combina o treino de exercício, a educação do paciente e de apoio psicossocial, e é amplamente reconhecido como um marco na gestão da doença pulmonar 1-5. Os objetivos do PR são reduzir os sintomas, otimizar o estado funcional, melhorar a qualidade de saúde da vida, e reduzir os custos de cuidados de saúde 4,5. Em uma meta-análise de 31 ensaios clínicos randomizados na doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC), PR foi mostrado para melhorar significativamente a capacidade de exercício, dispnéia e fadiga, melhorar a função emocional e aumentar a sensação de controle sobre sua condição de 6 pacientes. Além disso, a evidência documenta a sua eficácia na redução de exacerbações respiratórias e 7 dias passados ​​no hospital 8-13. O treinamento físico é considerado a chave para o sucesso PR, uma vez que é responsável por grande parte dos benefícios associados a esta intervenção 3-5. No entanto, uma questão importante para váriospacientes está aderindo à quantidade recomendada ou nível de exercício. Não-adesão ao tratamento recomendado pode resultar no fracasso de intervenções terapêuticas, bem como o uso ineficiente dos recursos de saúde 14. De acordo com a Organização Mundial de Saúde, o termo&#39;&#39; adesão&#39;&#39; refere-se à medida em que o comportamento de uma pessoa coincide com as recomendações dadas por um profissional de saúde 15. Até o momento, a adesão ao treinamento em ambientes de reabilitação tem sido amplamente avaliada como quer a taxa de participação (ie. Inscrição para o programa), a taxa de conclusão (ou seja, terminar o programa), ou a taxa de freqüência (ou seja, número de exercícios sessões freqüentadas) 16-18. No momento, não existe nenhum &quot;padrão ouro&quot; para medir a adesão 15 e os métodos atuais não permitem grande precisão. Além disso, dependendo do meto seleccionadad, taxas de adesão ao PR têm mostrado grande variabilidade 16-19. Por exemplo, Hogg et al. 16 aderência medido em pacientes com DPOC como a relação entre aqueles que completaram o programa aos referidos e encontrou uma baixa adesão de aproximadamente 40%. No entanto, outros estudos de relações públicas que utilizaram as taxas de frequência demonstrou, em média, uma adesão de 90% 10,20,21. A falta de homogeneidade no cálculo adesão torna difícil a comparação de resultados entre os estudos. Outra preocupação é a falta de precisão com os métodos de cálculo existentes; comparecimento a uma sessão de treinamento físico não garante a adesão à intensidade prescrita. Esta lacuna na informação nos levou a investigar como a adesão pode ser calculado de uma forma mais precisa. Os recentes avanços na tecnologia de equipamentos de fitness têm permitido para o rastreamento de dados contínua, que pode ser usado para monitorar a adesão a uma intensidade de treinamento aeróbio prescrito durante indivíduossessões de exercícios ai num contexto PR. Autorizações Mais especificamente, de hardware e software de rastreamento de dados para segundo-a-segundo a gravação de duração, velocidade, nível, potência, velocidade, freqüência cardíaca, distância, consumo de calorias, VO 2, METS, e calorias, e fornece as médias de todas as variáveis ​​com exceção de nível e VO 2. A principal vantagem desta tecnologia é a capacidade de gravar medidas detalhadas contínuos, o que permite o cálculo preciso da adesão ao exercício prescrito contra as taxas de frequência geral ou de conclusão anteriormente relatados. Este procedimento pode ser de grande valor para qualquer estudo que examina o impacto de um ou vários programas de treinamento aeróbio. Usando essa tecnologia, a adesão do paciente a uma intensidade prescrita pode ser avaliada pelo tempo gasto por cento em uma potência especificada, nível, velocidade ou freqüência cardíaca durante a fase de treinamento de cada sessão. Para as nossas investigações, a adesão a um protocolo de treinamento físico tem sido definida como a porcentagemtempo gasto dentro de uma faixa de freqüência cardíaca alvo especificado. Desde resposta da frequência cardíaca em uma determinada carga de trabalho submáxima diminui à medida que aumenta aptidão cardiorrespiratória, esta abordagem garante que os pacientes permanecem na mesma relação (versus absoluto) a intensidade de treinamento durante todo o programa. O presente protocolo descreve em detalhes como tecnologia de rastreamento de dados contínua pode ser usado para medir com precisão a adesão a uma faixa-alvo da frequência cardíaca prescrita.

<table><tbody><tr><td>Bike Excite Med 700</td><td>Technogym - www.technogym.com</td><td></td><td>SCIFIT (http://scifit.com/)</td></tr><tr><td>Software CardioMemory&nbsp;</td><td>Technogym - Versão www.technogym.com</td><td>1.0</td><td>SCIFIT (http://scifit.com/)</td></tr><tr><td>Monitor de frequência cardíaca</td><td>Polar - www.polarca.com</td><td>Transmissor codificado T31</td><td></td></tr><tr><td>Software estatístico</td><td>SPSS Inc. - www.spss.com/</td> Software <td>SAS/STAT</td> <td>versão 16.0</td> (http://www.sas.com/)</tr></tbody></table>

usando a tecnologia de rastreamento de dados contínua para estudar exercício aderência em reabilitação pulmonar

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

A reabilitação pulmonar (RP) é um componente importante na gestão das doenças respiratórias. A eficácia do PR depende da adesão de exercer recomendações de treinamento. O estudo do exercício adesão é, portanto, um passo fundamental para a otimização dos programas de RP. Até o momento, a maioria de medidas indiretas, como as taxas de participação, conclusão, e freqüência, têm sido usados ​​para determinar a adesão ao PR. O objetivo do presente protocolo é descrever como a tecnologia de rastreamento de dados contínua pode ser usado para medir a adesão a uma intensidade de treinamento aeróbio prescrito em um segundo-a-segundo base. Em nossas investigações, a adesão tem sido definido como o tempo gasto por cento dentro de uma faixa de freqüência cardíaca alvo especificado. Como tal, usando uma combinação de hardware e software, a freqüência cardíaca é medida, acompanhadas e registradas durante o ciclismo segundo-a-segundo para cada participante, para cada sessão de exercício. Usando o software de estatística, tque os dados são subsequentemente extraídos e analisados. O mesmo protocolo pode ser aplicado para determinar a adesão a outras medidas de intensidade do exercício, como o tempo gasto em uma potência especificada, nível ou velocidade na bicicleta ergométrica. Além disso, o hardware eo software também está disponível para medir a adesão a outros modos de formação, como a esteira, elíptico, stepper e ergômetro de braço. O presente protocolo, por isso, tem uma vasta aplicabilidade para medir diretamente a adesão ao exercício aeróbio.

<html> Quando o protocolo é realizado correctamente, uma taxa de aderência é obtida para cada objecto, para cada sessão (Figura 13), para cada sujeito para todas as sessões (fig. 14), e para cada sessão para todos os sujeitos combinados. Uma estimativa do tempo necessário para completar o protocolo acima para uma única sessão de um assunto é de cerca de 5 min. Os resultados de adesão pode variar de 0-100%. Usando essas informações, análises adicionais podem ser realizados para determinar as diferenças entre indivíduos (ou seja, as diferenças de sexo, gravidade da doença, etc.), Para identificar as mudanças ao longo do tempo, e para revelar padrões de adesão. Além disso, a comparação entre os grupos de adesão pode ser realizado, por exemplo, diferentes programas de formação de exercício pode ser comparado. Finalmente, através de uma investigação mais aprofundada, as causas da não adesão pode ser identificado em momentos específicos durante PR. <html> &quot;&gt; <img alt="Figura 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig1.jpg" width="600px" /> Colocação transmissor de freqüência cardíaca Figura 1.. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig1highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . <img alt="Figura 2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig2.jpg" width="600px" /> Figura 2. Exemplo de dados coletados usando o software de rastreamento de dados. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig2highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . <img alt="Figura 3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig3.jpg" width="600px" /> Figura 3. Exemplo de saída do software de rastreamento de dados.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig3highres.jpg &quot;target =&quot; _blank &quot;&gt; Clique aqui para ver imagem ampliada. <img alt="Figura 4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig4.jpg" width="600px" /> Figura 4. Banco de dados de exemplo que ilustra uma amostra do banco de dados do software estatístico. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig4highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . <img alt="Figura 5" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig5.jpg" width="600px" /> Figura 5. Banco de dados de amostra que ilustra a fase de aquecimento eliminados. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig5highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . <img alt="Figura 6" fo:content-width= &quot;5 polegadas&quot; src = &quot;/ files/ftp_upload/50643/50643fig6.jpg&quot; width = &quot;600px&quot; /&gt; Banco de dados Figura 6. Exemplo que ilustra a fase de desaquecimento eliminados. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig6highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . <img alt="Figura 7" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig7.jpg" width="600px" /> Banco de dados Figura 7. Amostra ilustrando uma coluna adicional para o número da sessão. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig7highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . <img alt="Figura 8" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig8.jpg" width="600px" /> Figura banco de dados 8. Amostra ilustrando as sessões intercaladas para um único PARTICIPAN<html> t. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig8highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . <img alt="Figura 9" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig9.jpg" width="600px" /> Banco de dados Figura 9. Amostra ilustrando uma coluna adicional para o número de identificação de assunto. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig9highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . <img alt="Figura 10" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig10.jpg" width="600px" /> Figura banco de dados 10. Amostra ilustrando uma coluna adicional para a frequência cardíaca alvo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig10highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . e_content &quot;fo: manter-together.within-page =&quot; always &quot;&gt; <img alt="Figura 11" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig11.jpg" width="600px" /> Figura banco de dados 11. Amostra ilustrando arquivos dos participantes mescladas. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig11highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . <img alt="Figura 12" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig12.jpg" width="600px" /> Figura banco de dados 12. Amostra ilustrando as variáveis ​​freqüência cardíaca recodificados. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig12highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . <img alt="Figura 13" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig13.jpg" width="600px" /> Figura 13. banco de dados exemplo que ilustra a adesão como uma porcentagem do tempo gasto dentro da faixa de freqüência cardíaca alvo para cada assunto de cada sessão (linha vermelha horizontal destaca a mudança na aderência entre as sessões para o mesmo assunto). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig13highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> . <img alt="Figura 14" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig14.jpg" width="600px" /> Figura banco de dados 14. Amostra ilustrando adesão para a porcentagem de tempo gasto dentro da faixa de freqüência cardíaca alvo para cada assunto em todas as sessões (linha vermelha horizontal destaca a diferença entre os indivíduos). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig14highres.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver a imagem ampliada</a> .

A reabilitação pulmonar é amplamente reconhecida no tratamento de doenças respiratórias. Um componente-chave para a reabilitação pulmonar bem sucedida é a aderência ao treinamento físico recomendado. O objetivo do presente protocolo é descrever como a tecnologia de rastreamento de dados contínua pode ser usado para medir com precisão a adesão a uma intensidade de treinamento aeróbio prescrito.

Usando a tecnologia de rastreamento de dados contínua para Estudar Exercício Aderência em Reabilitação Pulmonar

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

O objetivo geral do seguinte protocolo é descrever como a tecnologia de rastreamento contínuo de dados pode ser usada para medir com precisão a adesão a uma intensidade prescrita de treinamento aeróbio. Isso é alcançado primeiro coletando os dados usando a tecnologia de rastreamento contínuo de dados. Durante uma sessão de treinamento aeróbio, utilizando um software de rastreamento de dados, obtém-se um único arquivo de dados brutos para cada indivíduo, em cada sessão de treinamento, que é então convertido para o formato Excel.Em seguida, utiliza-se um software estatístico para extrair e combinar dados em um único arquivo por indivíduo, o que permite comparar a intensidade alcançada com a intensidade alvo. Os resultados obtidos mostram uma taxa de adesão expressa como a porcentagem de tempo gasto na intensidade alvo, seja para um indivíduo específico, seja para um grupo, sessão por sessão ou para todo o programa. A principal vantagem do uso dessa técnica em comparação com métodos existentes, como frequência geral ou taxa de conclusão, é a capacidade de registrar medidas contínuas da intensidade do exercício, o que permite um cálculo preciso da adesão ao programa de treinamento prescrito. Assim, este método pode ajudar a responder perguntas fundamentais na área de reabilitação pulmonar, como qual abordagem de treinamento físico está associada à melhor taxa de adesão em pacientes com doença pulmonar obstrutiva.Embora este método possa fornecer informações sobre a adesão ao treinamento físico utilizando uma faixa de frequência cardíaca alvo, ele também pode ser facilmente adaptado a outras definições de adesão substituindo a faixa de frequência cardíaca alvo por nível de potência alvo, velocidade ou nível de MET. Antes de começar, desligue todos os dispositivos sem fio que possam causar interferência elétrica e certifique-se de que os monitores de frequência cardíaca e os equipamentos estejam separados por pelo menos um metro para minimizar a interferência cruzada.Quando pronto, coloque o transmissor de frequência cardíaca no paciente e ligue o software de rastreamento de dados. Em seguida, inicie o equipamento aeróbio e instrua o participante a atingir sua intensidade-alvo. Neste exemplo, pede-se aos participantes que treinem dentro de mais ou menos cinco batimentos por minuto da frequência cardíaca-alvo.Alguns exemplos dos dados coletados pelo CardioMEM incluem o ID do sujeito, duração, nível de intensidade, distância, ritmo, frequência cardíaca e equivalente metabólico do esforço físico. Após a coleta de dados, pressione parar no equipamento aeróbico, salve os dados na memória cardíaca e, adicionalmente, exporte o documento para análise posterior. Como o software CardioMEM não rastreia fases distintas de treinamento físico, os dados obtidos devem ser processados para eliminar as fases que não são de interesse, mesclar os arquivos de dados e determinar a intensidade alvo.Abra o software de análise estatística para importar o arquivo Excel recém-criado e salve o arquivo de dados antes de prosseguir com a análise, concentrando-se nos dados coletados durante a fase de treinamento; a fase de aquecimento precisa ser eliminada. O primeiro passo é recodificar a duração, fazendo as alterações necessárias para criar uma variável que identifique cada segundo como um. O próximo passo é criar uma segunda variável temporária.Dê o nome de tempo dois a esta variável. Após criada, recodifique a nova variável para iniciar em zero. Após a recodificação da variável, some os segundos a partir de zero.Uma vez obtida a soma, os primeiros 10 minutos da fase de aquecimento podem ser eliminados removendo os dados de ritmo anteriores ao segundo 599. Em seguida, é necessário eliminar a fase de resfriamento. Para tanto, ordene os dados em ordem decrescente de duração, para trazer a fase de resfriamento para o topo do banco de dados.Recodifique a duração de A para identificar cada segundo como um. Em seguida, crie uma segunda variável temporária denominada tempo. Recodifique a variável recém-criada para iniciar em zero, com o ponto inicial definido em função dos segundos da variável tempo, a fim de eliminar a fase de resfriamento, removendo os dados de tempo anteriores a 299 segundos.Em seguida, identifique o número da sessão associado ao conjunto de dados criando uma nova variável. Por fim, salve o documento SPSS modificado como um novo arquivo para combinar todas as sessões de um único paciente em um único banco de dados SPSS. Abra a primeira sessão do participante.Em seguida, una as sessões restantes ao arquivo atual. Após a fusão, adicione uma coluna que contenha o identificador do sujeito. Em seguida, numere e adicione uma coluna que contenha a intensidade-alvo do sujeito.Salve o banco de dados com um nome de arquivo diferente. Repita este procedimento para todos os participantes restantes. Neste ponto, cada participante terá um banco de dados contendo todas as sessões.Para agrupar vários participantes em um único banco de dados, abra o arquivo do participante, incorpore os demais participantes ao arquivo atual e salve essas informações como um novo banco de dados. Após os dados serem preparados, a intensidade-alvo pode ser identificada. Para isso, primeiramente, adicione uma coluna que contenha a diferença entre a frequência cardíaca e a frequência cardíaca-alvo.Em seguida, recodifique as variáveis para determinar se a frequência cardíaca está abaixo, acima ou dentro da faixa-alvo de frequência cardíaca. O percentual de adesão é calculado determinando-se todos os segundos em que os pacientes estiveram dentro da faixa-alvo. Após obter um valor, converta-o em porcentagem para obter a taxa de adesão como a porcentagem do tempo gasto dentro da frequência cardíaca-alvo.Para cada sujeito, considerando todas as sessões combinadas, substitua o ID do sujeito e a sessão por apenas o ID do sujeito na janela de dados agregados para obter uma taxa de adesão para cada sessão. Para todos os sujeitos combinados, substitua o ID do sujeito e a sessão por apenas a sessão. Por fim, salve o banco de dados com um nome de arquivo diferente.No final, os dados podem ser utilizados para analisar padrões de adesão ao longo do tempo em um indivíduo específico ou em diferentes grupos, ou para examinar a taxa média de adesão durante todo o programa de treinamento para indivíduos ou grupos. Uma vez dominado, este procedimento pode ser realizado em aproximadamente cinco minutos por sessão para um sujeito. Ao tentar executar este procedimento, é importante lembrar de iniciar o software de memória cardíaca antes do equipamento de exercício, para que os dados possam ser rastreados e posteriormente registrados.Em segundo lugar, as fontes de interferência devem ser minimizadas para reduzir o risco de interferência cruzada e/ou perda de dados. Após assistir a este vídeo, você deverá ter uma boa compreensão de como utilizar a tecnologia de rastreamento contínuo de dados para medir com precisão a adesão ao treinamento aeróbio prescrito. Intensidade.

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Research

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Medicine

Medicina

Este protocolo descreve um método para quantificar o desempenho de membros superiores na vida diária usando acelerómetros usado no pulso.

Um método para quantificar Desempenho Membro Superior na Vida Diária utilizem acelerómetros

O objetivo é promover uma nova abordagem para a reabilitação cardíaca (CR), usando um único remoto sistema que permitirá que provedores de cuidados de saúde monitorar pacientes CR em casa a baixo custo, com a intenção de tornar mais acessíveis os serviços de CR de monitorização de pacientes e melhorar a conformidade. O estudo está em andamento.

Uma romance plataforma Digital para um programa monitorado reabilitação cardíaca baseado em casa

Este dispositivo inovativo usa sensores Magneto-inertial para permitir a análise da marcha e da atividade em ambientes descontrolados. Atualmente no processo de qualificação como uma medida de desfecho na agência médica européia, uma das aplicações será servir como um ponto de extremidade clínico em ensaios clínicos em doenças neuromusculares.

Monitor Home-Based para a marcha e a análise da atividade

Aqui apresentamos um protocolo para investigar os efeitos do exercício pulmonar prescrito em domicílio em pacientes com doença pulmonar obstrutiva crônica estável (DPOC), que é modificado com base em exercícios chineses tradicionais de acordo com a dispnéia e limitado capacidade de exercício observada em doentes com DPOC.

Exercício pulmonar prescrito baseado em domicílio em pacientes com doença pulmonar obstrutiva crônica estável

O acoplamento locomotor-respiratório (LRC) é potencialmente vantajoso para corredores, mas pode ser difícil de realizar. Apresentamos uma solução personalizada implementada em um smartphone para individualizar e orientar os corredores em direção ao LRC.

Aplicativo de smartphone personalizado para orientar o acoplamento locomotor-respiratório no campo usando sons respiratórios adaptativos ao passo 

A eficácia da combinação de treinamento em esteira assistido por exoesqueleto e suporte de peso corporal com realidade virtual baseada em jogos na capacidade de dupla tarefa em sobreviventes de AVC ainda não foi estudada. Portanto, este programa de reabilitação visa investigar as funções e vantagens potenciais dessa combinação no aumento da capacidade de caminhar durante a recuperação do AVC.

Um programa de reabilitação de treinamento em esteira com suporte de peso corporal assistido por exoesqueleto com realidade virtual não imersiva para pacientes com AVC

Sobreviventes da síndrome da angústia respiratória aguda (ARDS) e doença crítica freqüentemente desenvolvem longa duração fraqueza muscular. Teste muscular manual (MMT) é um exame clínico padronizado comumente usados ​​para medir a força de grupos periféricos do músculo esquelético. Este vídeo demonstra MMT usando os 6 pontos de Pesquisa Médica do Conselho escala.

Teste muscular manual: um método de medir a força muscular Extremidade Aplicada à pacientes criticamente enfermos

O cateter de um dispositivo de telemetria é implantado na aorta abdominal para coletar continuamente dados hemodinâmicos batimento a batimento dos animais pré e pós-transecção da medula espinhal torácica alta. Um novo software JAVA foi empregado para analisar os parâmetros hemodinâmicos, bem como a frequência e intensidade dos episódios espontâneos de disreflexia autonômica.

Desenvolvimento de um algoritmo para realizar um estudo abrangente de Disreflexia Autonômica em animais com alta Spinal Cord Injury Usando um dispositivo de telemetria

Para avaliar a difusão e vasculatura respostas pulmonares para o exercício, descrevemos a técnica capacidade de difusão de oxigênio múltipla de inspiração para determinar o volume capilar sanguínea e capacidade de difusão de membrana, bem como agitado ecocardiografia com contraste salina para avaliar o recrutamento de anastomoses arteriovenosas intrapulmonares.

Avaliação da Pulmonar de Sangue Capilar Volume, membrana difusora capacidade e Intrapulmonares arteriovenosa Anastomoses Durante o Exercício

Este protocolo integrou a espectroscopia near-infrared no teste cardiopulmonar convencional do exercício para identificar a participação da resposta hemodynamic cerebral na intolerância do exercício nos pacientes com falha de coração.

Integração do monitoramento da saturação do tecido cerebral no teste de exercício cardiopulmonar em pacientes com insuficiência cardíaca

Aprenda a medir a adesão ao treino aeróbico em reabilitação pulmonar usando tecnologia de rastreamento contínuo de dados. Este método permite calcular com precisão a porcentagem de tempo na intensidade alvo.

Usando a tecnologia de rastreamento de dados contínua para Estudar Exercício Aderência em Reabilitação Pulmonar

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