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Apr 30, 2023

Wearables : technologie avancée ou marketing avancé ?

BOÎTE À OUTILS : Grâce aux progrès des biocapteurs portables, un cycliste moderne peut sembler

BOÎTE À OUTILS: Grâce aux progrès des biocapteurs portables, un cycliste moderne peut ressembler à une voiture de Formule 1 dans la vaste gamme de données disponibles pendant et après une course. Voici un aperçu de l'état actuel de la technologie des capteurs portables et quelques considérations pour décider de ce qui pourrait vous aider en matière de santé, d'entraînement et de course.

Aujourd'hui, je vais passer en revue quelques concepts majeurs lorsqu'il s'agit d'évaluer un biocapteur portable. Cet article n'est PAS une revue d'un capteur individuel.

Je recommande également vivement les deux articles que j'ai placés dans la section Références si vous souhaitez approfondir la technologie émergente des appareils portables et leur potentiel en science du sport (Ye et al. 2020 ; Shei et al. 2022).

Précis et/ou fiable ?

L'un des concepts les plus importants à comprendre à propos d'un capteur, qu'il s'agisse d'un pèse-personne ou d'un capteur portable, estprécision/validitéetfiabilité/précision . Ces termes sont souvent incorrectement utilisés de manière interchangeable ou mal définis, alors clarifions cela avec un exemple où vous souhaitez qu'un altimètre mesure la véritable altitude au sommet du mont Everest (8 848 m) :

Exactitude/validité : Le capteur vous donne-t-il la vraie valeur que vous essayez de mesurer ? Dans l'exemple de l'Everest, cela vous donne-t-il réellement la valeur de 8 848 m au sommet ou cela vous donne-t-il 8 200 m ?

Fiabilité/précision : Si vous prenez plusieurs lectures avec le même capteur, cela vous donne-t-il la même valeur ? Pour l'exemple de l'Everest, un capteur qui vous donne 8 200 m à chaque fois n'est PAS précis/valide, mais il EST fiable/précis.

Que voulez-vous réellement dans un capteur ? Eh bien, bien sûr, l'idéal est qu'il soit à la fois précis ET fiable. Mais dans certains contextes, l'objectif ou l'optimum peut varier. Par exemple, s'il s'agit d'un moniteur de fréquence cardiaque, j'accorderais probablement plus d'importance à la précision car la fréquence cardiaque en elle-même peut varier considérablement d'un jour à l'autre (stress, sommeil, caféine, etc.) et je veux en fait savoir ce que mon cœur est action.

En revanche, si je regardais un pèse-personne ou un wattmètre, j'accorderais probablement une plus grande valeur à la fiabilité. Dans ces cas, je ne fais que me comparer à moi-même et je suis plus intéressé par le suivi des variations dans le temps. Donc, je me soucie plus du poids que j'ai pris en un mois (par exemple, 3 kg) que du fait que je pèse 65 kg. De même, si je m'entraîne avec de la puissance, je peux me soucier davantage que mon seuil de puissance augmente de 20 W au cours d'un cycle d'entraînement, même s'il indique 220 W plutôt que la valeur précise réelle de 250 W.

J'ai déjà souligné le problème de la précision et de la fiabilité dans un article vidéo sur le moniteur de température corporelle CORE.

Valeur directe ou valeur dérivée ?

Un autre concept important à comprendre à propos de la biométrie est de savoir si un capteur mesure directement une valeur, ou s'il prend une valeur directement mesurée et la soumet ensuite à un algorithme complexe pour vous donner une valeur.

L'exemple le plus courant est probablement la fréquence cardiaque. Nous savons que la fréquence cardiaque mesurée via une ceinture pectorale est très précise et fiable, et c'est un exemple d'undirect mesure. Autrement dit, lorsque vous voyez votre fréquence cardiaque sur votre ordinateur de vélo, c'est exactement cela.

Cependant, un défi avec de nombreux nouveaux biocapteurs est qu'ils prennent cette mesure originale et utilisent ensuite un logiciel pour essayer de prédire mathématiquement beaucoup de choses. En utilisant la fréquence cardiaque comme mesure de départ, cela peut inclure la variabilité de la fréquence cardiaque, la saturation en oxygène, la récupération, la VO2max, etc.

Pourquoi c'est un problème? Plus vous vous éloignez de la mesure d'origine, plus vous comptez sur des algorithmes et des hypothèses.

Les hypothèses sont exactement cela, elles supposent que vous tombez dans le milieu général d'une population en réponse, alors que nous savons que les réponses individuelles peuvent varier considérablement. Par exemple, vous avez probablement tous vu l'équation 220 - âge pour votre fréquence cardiaque maximale. Outre le fait qu'il n'y a aucune base scientifique pour cette équation, cela conduit aux tableaux des gymnases suggérant des zones d'exercice. Cependant, ma fréquence cardiaque maximale directement mesurée a toujours été bien inférieure à celle prédite par cette équation de 20 à 30 bpm, donc toute prédiction pour moi basée sur cette hypothèse serait extrêmement incorrecte.

Un autre problème avec les algorithmes est qu'ils sont généralement des boîtes noires. Chaque capteur et entreprise a ses algorithmes propriétaires, de sorte que nous ne savons même pas quelle mesure ou mesures ils peuvent utiliser pour dériver une valeur, sans parler des équations elles-mêmes. Cela rend difficile de faire confiance à toute valeur biométrique dérivée, à mon avis, comme un score de récupération ou VO2max.

Quelle est la population cible ?

Un dernier problème lié aux hypothèses et aux algorithmes estOMS vous êtes comparé dans cette grande base de données. Gardez à l'esprit que la plupart des développements de biocapteurs portables sont motivés par un impératif médical et clinique, et non par une perspective sportive. Cela peut conduire à un cas où un capteur est d'abord développé pour une population relativement passive et sédentaire, puis « chausse-pied » latéralement dans une application sportive.

Le défi avec cela peut être que le capteur peut être très précis et fiable dans une utilisation relativement sédentaire ou avec un exercice léger, mais cela peut ne pas toujours être directement extrapolé pour qu'il soit aussi précis ou fiable avec un exercice intense, des mouvements et de la transpiration.

Un autre défi potentiel est que la grande base de données de population utilisée à des fins de comparaison provient d'une population largement sédentaire avec des problèmes cliniques potentiels, par rapport à une population en meilleure santé et très active. Il peut donc s'agir de comparer des pommes et des oranges.

Résumé

Encore une fois, en tant que scientifique du sport, il existe un énorme potentiel pour la technologie portable, et cet article n'est pas destiné à dénigrer le domaine dans son ensemble ou une unité en particulier. J'espère que j'ai fourni à la place trois considérations clés auxquelles vous devez penser lorsque vous décidez de vous lancer et d'acheter/d'adopter l'un des nombreux nouveaux biocapteurs portables qui sortent sur le marché, chacun avec des affirmations audacieuses sur la façon dont ils feront progresser votre formation. .

Amusez-vous et roulez vite !

Les références

Shei RJ, Holder IG, Oumsang AS, et al (2022) Trackers d'activité portables - technologie avancée ou marketing avancé ? Eur J Appl Physiol 122:1975–1990. https://doi.org/10.1007/s00421-022-04951-1

Ye S, Feng S, Huang L, Bian S (2020) Progrès récents dans les biocapteurs portables : de la surveillance des soins de santé à l'analyse du sport. Biocapteurs 10:205. https://doi.org/10.3390/bios10120205