Fitness -trackers zijn niet juist voor mensen met obesitas

Het team van Alshurafa heeft een nieuw algoritme ontwikkeld dat smartwatches in staat stelt om de calorieën die worden verbrand door mensen met obesitas beter te volgen, zeiden onderzoekers.

Lab-tests tonen aan dat het nieuwe algoritme meer dan 95% nauwkeurigheid bereikt in real-world situaties, zegt de studie.

"Zonder een gevalideerd algoritme voor pols-apparaten, zijn we nog steeds in het donker over hoeveel activiteit en energie met obesitas echt krijgt om ons vermogen te verzorgen om te combineren met onze vaardigheden om ons vermogen te verzorgen en te verbeteren.

Alshurafa zei dat hij gemotiveerd was om het algoritme te creëren nadat hij naar een trainingsklasse was gegaan met zijn schoonmoeder, die obesitas heeft.

"Ze werkte harder dan wie dan ook, maar toen we een blik op het leaderboard keken, registreerden haar cijfers nauwelijks," zei Alshurafa. "Dat moment trof me: fitness zou geen val moeten voelen voor de mensen die het het meest nodig hebben."

Huidige algoritmen die door fitnesstrackers werden gebruikt, werden gebouwd voor mensen zonder obesitas, legt Alsurafa uit.

heup-gehouden trackers hebben vaak verkeerd gelezen energieverbranding omdat mensen met overtollige gewichtswandeling met een andere loop en de apparaten dragen op een tilt, zeiden onderzoekers. Pols-gedragen apparaten bieden een betere nauwkeurigheid, maar zijn niet rigoureus getest en gekalibreerd voor mensen met obesitas.

The team tested their new algorithm against 11 other state-of-the-art methods for estimating exertion, using research-grade fitness trackers and wearable cameras to catch every moment when wrist sensors misread calorie burn.

In one group, 27 people wore a fitness tracker and a mask that calculates energy burn based on the amount of oxygen inhaled and carbon dioxide exhaled.

In een andere groep droegen 25 mensen een fitnesstracker en lichaamscamera tijdens hun dagelijkse activiteiten, zegt de studie.

Alshurafa had ook mensen standaardoefeningen aangepast om rekening te houden met hun gewicht - bijvoorbeeld muurpushups in tegenstelling tot vloerpushups.

"Velen konden niet op de vloer vallen, maar elke muurpushups, hun armen schudden met inspanning," zei Alshurafa: "We vieren‘ standaard ’trainingen als de ultieme test, maar die normen laten zoveel mensen weg. Deze ervaringen hebben me moeten heroveren hoe gyms, trackers en oefeningsprogramma's meten succesvol zijn. Activiteitsmonitoring-app die het nieuwe algoritme gebruikt voor smartwatches van Apple- en Android-aangedreven, zeiden onderzoekers.

Het algoritme is open-source en andere onderzoekers worden aangemoedigd om het te testen en erop te bouwen.

"Tot op heden hebben veel werken de geldigheid van eigen algoritmen van commerciële activiteitenmonitors onderzocht," schreef het onderzoeksteam in hun paper. "Maar voor zover wij weten, heeft geen van hen een open-source algoritme gepubliceerd dat anderen kunnen repliceren met behulp van onbewerkte gegevens verkregen uit commercieel beschikbare pols-gedragen detectieapparaten."

bronnen

Disclaimer: Statistische gegevens in medische artikelen bieden algemene trends en hebben geen betrekking op individuen. Individuele factoren kunnen sterk variëren. Zoek altijd gepersonaliseerd medisch advies voor individuele beslissingen in de gezondheidszorg.

Bron: HealthDay