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Enregistrement W4407385710 · doi:10.2196/67110

Wrist-Worn and Arm-Worn Wearables for Monitoring Heart Rate During Sedentary and Light-to-Vigorous Physical Activities: Device Validation Study

2025· article· en· W4407385710 sur OpenAlexvenueno aff
Theresa Schweizer, Rahel Gilgen-Ammann

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintWearable computerSmartwatchWristPhysical activityGermanideWearable technologyPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceMedicineEmbedded systemPhysicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Heart rate (HR) is a vital physiological parameter, serving as an indicator of homeostasis and a key metric for monitoring cardiovascular health and physiological responses. Wearable devices using photoplethysmography (PPG) technology provide noninvasive HR monitoring in real-life settings, but their performance may vary due to factors such as wearing position, blood flow, motion, and device updates. Therefore, ongoing validation of their accuracy and reliability across different activities is essential. objectives: This study aimed to assess the accuracy and reliability of the HR measurement from the PPG-based Polar Verity Sense and the Polar Vantage V2 devices across a range of physical activities and intensities as well as wearing positions (ie, upper arm, forearm, and both wrists). Methods: Sixteen healthy participants were recruited to participate in this study protocol, which involved 9 activities of varying intensities, ranging from lying down to high-intensity interval training, each repeated twice. The HR measurements from the Verity Sense and Vantage V2 were compared with the criterion measure Polar H10 electrocardiogram (ECG) chest strap. The data were processed to eliminate artifacts and outliers. Accuracy and reliability were assessed using multiple statistical methods, including systematic bias (mean of differences), mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE), Pearson product moment correlation coefficient (r), Lin concordance correlation coefficient (CCC), and within-subject coefficient of variation (WSCV). Results: All 16 participants (female=7; male=9; mean 27.4, SD 5.8 years) completed the study. The Verity Sense, worn on the upper arm, demonstrated excellent accuracy across most activities, with a systematic bias of -0.05 bpm, MAE of 1.43 bpm, MAPE of 1.35%, r=1.00, and CCC=1.00. It also demonstrated high reliability across all activities with a WSCV of 2.57% and no significant differences between the 2 sessions. The wrist-worn Vantage V2 demonstrated moderate accuracy with a slight overestimation compared with the ECG and considerable variation in accuracy depending on the activity. For the nondominant wrist, it demonstrated a systematic bias of 2.56 bpm, MAE of 6.41 bpm, MAPE 6.82%, r=0.93, and CCC=0.92. Reliability varied considerably, ranging from a WSCV of 3.64% during postexercise sitting to 23.03% during lying down. Conclusions: The Verity Sense was found to be highly accurate and reliable, outperforming many other wearable HR devices and establishing itself as a strong alternative to ECG-based chest straps, especially when worn on the upper arm. The Vantage V2 was found to have moderate accuracy, with performance highly dependent on activity type and intensity. While it exhibited greater variability and limitations at lower HR, it performed better at higher intensities and outperformed several wrist-worn devices from previous research, particularly during vigorous activities. These findings highlight the importance of device selection and wearing position to ensure the highest possible accuracy in the intended context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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