Pulmoner Rehabilitasyon Egzersiz Bağlılık Eğitim Sürekli Veri İzleme Teknolojisi Kullanımı

Aşağıdaki protokolün genel amacı, öngörülen bir aerobik antrenman yoğunluğuna bağlılığı tam olarak ölçmek için sürekli veri izleme teknolojisinin nasıl kullanılabileceğini açıklamaktır. Bu, önce sürekli veri izleme teknolojisi kullanılarak verilerin toplanmasıyla elde edilir. Bir aerobik egzersiz eğitimi oturumu sırasında, veri izleme yazılımı kullanılarak, her konu için, her eğitim oturumu için tek bir ham veri dosyası elde edilir ve ardından bir Excel formatına dönüştürülür.

Daha sonra, denek başına tek bir dosya için verileri ayıklamak ve birleştirmek için istatistiksel yazılım kullanılır, bu da elde edilen yoğunluğun hedef yoğunlukla karşılaştırılmasına olanak tanır sonuçlar elde edilir, belirli bir birey için hedef yoğunlukta geçirilen sürenin yüzdesi olarak ifade edilen bir bağlılık oranı gösterir veya oturuma göre bir grup oturumu için, veya tüm program için. Bu tekniği kullanmanın genel katılım veya tamamlama oranı gibi mevcut yöntemlere göre temel avantajı, öngörülen eğitim programına bağlılığın kesin bir şekilde hesaplanmasına izin veren sürekli egzersiz yoğunluğu ölçümlerini kaydetme yeteneğidir. Bu nedenle bu yöntem, obstrüktif akciğer hastalığı olan hastalarda hangi egzersiz eğitimi yaklaşımının en iyi uyum oranı ile ilişkili olduğu gibi pulmoner rehabilitasyon alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir.

Bu yöntem, bir hedef kalp atış hızı aralığı kullanarak egzersiz eğitimine bağlılık hakkında fikir verebilir. Ayrıca, hedef kalp atış hızı aralığını hedef watt seviyesi, hız veya karşılanan seviye ile değiştirerek diğer bağlılık tanımlarına kolayca uyarlanabilir. Başlamadan önce, elektriksel parazite neden olabilecek tüm kablosuz cihazları kapatın ve karışmayı en aza indirmek için kalp atış hızı monitörlerinin ve ekipmanının birbirinden en az bir metre uzakta olduğundan emin olun.

Hazır olduğunuzda, kalp atış hızı vericisini hastanın üzerine yerleştirin ve veri izleme yazılımını açın. Ardından, aerobik ekipmanı başlatın ve katılımcıya hedef yoğunluğuna ulaşmasını söyleyin. Bu örnekte, katılımcılardan hedef kalp atış hızlarının dakikada artı veya eksi beş vuruşu içinde egzersiz yapmaları istenir.

CardioMEM tarafından toplanan verilerin bazı örnekleri arasında konu kimliği, süre, yoğunluk seviyesi, mesafe, tempo, kalp atış hızı ve fiziksel eforun metabolik eşdeğeri yer alır. Veri toplandıktan sonra, aerobik ekipmanda durdur düğmesine basın, verileri kardiyo belleğine kaydedin ve daha fazla analiz için belgeyi dışa aktarın. CardioMEM yazılımı farklı egzersiz eğitimi aşamalarını izlemediğinden, elde edilen verilerin işlenmesi gerekir İlgilenmeyen aşamaları ortadan kaldırmak için veri dosyalarını birleştirin ve hedef yoğunluğu belirleyin.

Eğitim aşamasında toplanan verilere odaklanmak için analize devam etmeden önce yeni oluşturulan Excel dosyasını içe aktarmak ve veri dosyasını kaydetmek için istatistiksel analiz yazılımını açın, ısınma aşamasının ortadan kaldırılması gerekir. İlk adım, süreyi yeniden kodlamak, her saniyeyi bir olarak tanımlamak için bir değişken oluşturmak için gerekli değişiklikleri yapmaktır. Bir sonraki adım, ikinci bir geçici değişken oluşturmaktır.

Bu değişkeni tempo iki olarak adlandırın. Oluşturulduktan sonra, yeni değişkeni sıfırdan başlayacak şekilde yeniden kodlayın. Değişken yeniden kodlandıktan sonra, sıfırdan başlayarak saniyeleri toplayın.

Toplam elde edildikten sonra, ısınma aşamasının ilk 10 dakikası, 599 saniye ilerleyen tempo verileri çıkarılarak ortadan kaldırılabilir. Ardından, soğuma aşamasının ortadan kaldırılması gerekir Bunu yapmak için, verileri süreye göre azalan sırada sıralayın. A soğuma aşamasını veritabanının en üstüne getirmek için.

Her saniyeyi bir olarak tanımlamak için A süresini yeniden kodlayın. Ardından, tempo adlı ikinci bir geçici değişken oluşturun. Yeni oluşturulan değişkeni, temponun bazı saniyelerinde tanımlanan başlangıç noktası ile sıfırdan başlayacak şekilde yeniden kodlayın, soğuma aşamasını ortadan kaldırmak için bir değişken, 299 saniye ilerleyen tempo verilerini kaldırın.

Ardından, yeni bir değişken oluşturarak veri kümesiyle ilişkili oturum numarasını belirleyin. Son olarak, tek bir hasta için tüm oturumları tek bir SPSS veritabanında birleştirmek için değiştirilen SPSS belgesini yeni bir dosya olarak kaydedin. Katılımcının ilk oturumunu açın.

Ardından, kalan oturumları geçerli dosyayla birleştirin. Birleştirildikten sonra, konunun kimliğini içeren bir sütun ekleyin. Numara Ardından, konunun hedef yoğunluğunu içeren bir sütun ekleyin.

Veritabanını farklı bir dosya adı altında kaydedin. Kalan tüm katılımcılar için bu prosedürü tekrarlayın. Bu noktada, her katılımcı tüm oturumları içeren bir veri tabanına sahip olacaktır.

Birkaç katılımcıyı tek bir veritabanında gruplandırmak için, katılımcının dosyasını açın, kalan katılımcıları geçerli dosyayla birleştirin ve bu bilgileri yeni bir veritabanı olarak kaydedin. Veriler hazırlandıktan sonra hedef yoğunluk belirlenebilir. Bunu yapmak için önce kalp atış hızı ile hedef kalp atış hızı arasındaki farkı içeren bir sütun ekleyin.

Ardından, kalp atış hızının hedef kalp atış hızı aralığının altında mı, üstünde mi yoksa içinde mi olduğunu belirlemek için değişkenleri yeniden kodlayın. Uyum yüzdesi, hastaların hedef aralıkta olduğu tüm saniyeleri belirleyerek hesaplanır. Bir değer elde edildikten sonra, hedef kalp atış hızı içinde geçirilen sürenin yüzdesi olarak bağlılık oranını elde etmek için bunu bir yüzdeye dönüştürün.

Her konu için, birleştirilen tüm oturumlar için, her oturum için bir bağlılık oranı elde etmek üzere toplu veri penceresinde konu kimliğini ve oturumu yalnızca konu kimliği ile değiştirin. Birleştirilen tüm konular için, konu kimliğini ve oturumu yalnızca oturumla değiştirin. Son olarak, veritabanını farklı bir dosya adı altında kaydedin.

Sonuç olarak, veriler belirli bir bireyde veya farklı gruplarda zaman içindeki bağlılık kalıplarına bakmak veya bireyler veya gruplar için eğitim programı boyunca ortalama bağlılık oranına bakmak için kullanılabilir. Bir kez ustalaştıktan sonra, bu prosedür bir denek için seans başına yaklaşık beş dakika içinde yapılabilir. Bu prosedürü denerken, verilerin izlenebilmesi ve ardından kaydedilebilmesi için kardiyo hafıza yazılımını egzersiz ekipmanından önce başlatmayı unutmamak önemlidir.

İkinci olarak, karışma ve/veya veri kaybı riskini azaltmak için parazit kaynakları en aza indirilmelidir. Bu videoyu izledikten sonra, öngörülen aerobik antrenmana uyumu tam olarak ölçmek için sürekli veri izleme teknolojisinin nasıl kullanılacağını iyi anlamış olmalısınız. Yoğunluk.