Los rastreadores de fitness no son precisos para las personas con obesidad

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por Dennis Thompson Healthday Reporter

revisado medicalmente por Carmen. Última actualización el 25 de junio de 2025.

> vía salud<p> Miércoles 25 de junio de 2025 - Los rastreadores de acondicionamiento físico no están evaluando con precisión la actividad física de las personas con obesidad, argumenta un nuevo estudio. </p> <p> Las diferencias en la marcha caminando, la velocidad, la quema de energía y otros factores significan que las personas con exceso de peso no están obteniendo una lectura precisa de sus dispositivos, los investigadores escribieron en la revista <a re Rel = Informes científicos .

“People with obesity could gain major health insights from activity trackers, but most current devices miss the mark,” senior researcher Nabil Alshurafa, an associate Profesor de Medicina del Comportamiento en la Facultad de Medicina de la Universidad Northwestern Feinberg en Chicago, dijo en un comunicado de prensa.

El equipo de Alshurafa ha desarrollado un nuevo algoritmo que permite a los relojes inteligentes monitorear con mayor precisión las calorías quemadas por las personas con obesidad, dijeron los investigadores.

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Las pruebas de laboratorio muestran que el nuevo algoritmo alcanza más del 95% de precisión en situaciones del mundo real.

Alshurafa dijo que estaba motivado para crear el algoritmo después de ir a una clase de ejercicio con su suegra, que tiene obesidad.

"Ella trabajó más duro que cualquier otra persona, pero cuando miramos a la clasificación, sus números apenas se registraron", dijo Alshurafa. "Ese momento me golpeó: el fitness no debería sentirse como una trampa para las personas que más la necesitan".

Los algoritmos actuales utilizados por los rastreadores de fitness se construyeron para personas sin obesidad, explica Alsurafa.

Los rastreadores de cadera a menudo leen mal la quema de energía porque las personas con exceso de peso caminan con una marcha diferente y usan los dispositivos a una inclinación, dijeron los investigadores. Los dispositivos desgastados de la muñeca ofrecen una mejor precisión, pero no han sido rigurosamente probados y calibrados para personas con obesidad.

El equipo probó su nuevo algoritmo contra otros 11 métodos de vanguardia para estimar el esfuerzo, utilizando rastreadores de acondicionamiento físico de grado de investigación y cámaras portátiles para atrapar cada momento cuando los sensores de muñeca maldecieron mal las calorías de calorías.

En otro grupo, 25 personas usaron un rastreador de acondicionamiento físico y una cámara corporal durante sus actividades diarias, dice el estudio.

Alshurafa también hizo que las personas realizaran ejercicios estándar modificados para tener en cuenta su peso, por ejemplo, flexiones de pared en lugar de empuje de piso.

"Muchos no podían caer al piso, pero cada uno aplastó los abushups de la pared, sus brazos temblando de esfuerzo", dijo Alshurafa, "celebramos los entrenamientos" estándar "como la prueba final, pero esos estándares dejan de lado tantas personas. Estas experiencias me mostraron Aplicación de monitoreo de actividades que utiliza el nuevo algoritmo para relojes inteligentes con manzana y Android, dijeron los investigadores.

El algoritmo es de código abierto, y se alienta a otros investigadores a probarlo y construirlo.

"Hasta la fecha, muchos trabajos han examinado la validez de los algoritmos patentados de los monitores de actividades comerciales", escribió el equipo de investigación en su artículo. "Sin embargo, hasta donde sabemos, ninguno de ellos ha publicado un algoritmo de código abierto que otros pueden replicar utilizando datos brutos obtenidos de dispositivos de detección de muñeca disponibles comercialmente".

fuentes

  • Universidad de Northwestern, 19 de junio, 2025
  • Informes científicos, 19 de junio, 2025
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    Fuente: HealthDay

    Al corriente : 2025-06-26 00:00

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