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Enregistrement W4389733593 · doi:10.2196/52519

Assessment of Heart Rate Monitoring During Exercise With Smart Wristbands and a Heart Rhythm Patch: Validation and Comparison Study

2023· article· en· W4389733593 sur OpenAlexvenueno aff
T.Y. Wang, Hao-Yi Wu, Wei‐Yun Wang, Chao‐Wen Chen, Wu‐Chien Chien, Chi‐Ming Chu, Yi‐Syuan Wu

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTri-Service General Hospital
Mots-clésIntraclass correlationPearson product-moment correlation coefficientCorrelation coefficientHeart ratePhysical therapyStandard errorStatisticsConcordanceMedicineAccelerometerPhysical medicine and rehabilitationSimulationMathematicsComputer scienceBlood pressureInternal medicineReproducibility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The integration of wearable devices into fitness routines, particularly in military settings, necessitates a rigorous assessment of their accuracy. This study evaluates the precision of heart rate measurements by locally manufactured wristbands, increasingly used in military academies, to inform future device selection for military training activities. OBJECTIVE: This research aims to assess the reliability of heart rate monitoring in chest straps versus wearable wristbands. METHODS: Data on heart rate and acceleration were collected using the Q-Band Q-69 smart wristband (Mobile Action Technology Inc) and compared against the Zephyr Bioharness standard measuring device. The Lin concordance correlation coefficient, Pearson product moment correlation coefficient, and intraclass correlation coefficient were used for reliability analysis. RESULTS: Participants from a Northern Taiwanese medical school were enrolled (January 1-June 31, 2021). The Q-Band Q-69 demonstrated that the mean absolute percentage error (MAPE) of women was observed to be 13.35 (SD 13.47). Comparatively, men exhibited a lower MAPE of 8.54 (SD 10.49). The walking state MAPE was 7.79 for women and 10.65 for men. The wristband's accuracy generally remained below 10% MAPE in other activities. Pearson product moment correlation coefficient analysis indicated gender-based performance differences, with overall coefficients of 0.625 for women and 0.808 for men, varying across walking, running, and cooldown phases. CONCLUSIONS: This study highlights significant gender and activity-dependent variations in the accuracy of the MobileAction Q-Band Q-69 smart wristband. Reduced accuracy was notably observed during running. Occasional extreme errors point to the necessity of caution in relying on such devices for exercise monitoring. The findings emphasize the limitations and potential inaccuracies of wearable technology, especially in high-intensity physical activities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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