Asociación Canadiense del Pulmón - canadienses Profesionales Salud Respiratoria; Fonds de recherche du Québec - Santé (FRQS)

<ol>
	<li>. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Global+Strategy+for+the+Diagnosis,+Management,+and+Prevention+of+Chronic+Obstructive+Pulmonary+Disease+[Internet].">Global Strategy for the Diagnosis, Management, and Prevention of Chronic Obstructive Pulmonary Disease [Internet].</a> Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD). , (2013).</li><li>Celli, B. R., MacNee, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Standards+for+the+diagnosis+and+treatment+of+patients+with+COPD:+a+summary+of+the+ATS/ERS+position+paper).">Standards for the diagnosis and treatment of patients with COPD: a summary of the ATS/ERS position paper).</a> Eur. Respir. J. 23 (6), 932-946 (2004).</li><li>O'Donnell, D. 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Los autores declaran que no tienen intereses financieros en competencia.

Tecnología de seguimiento de datos continua permite una medición muy precisa de la adherencia al ejercicio. Este procedimiento se puede adaptar fácilmente a otras definiciones de la adhesión mediante la sustitución de blanco de la radio de la frecuencia cardíaca con potencia objetivo, el nivel, la velocidad o el nivel MET. En el presente ejemplo, las fases de calentamiento y enfriamiento se eliminaron para aislar la fase de ejercicio debido a nuestro objetivo de investigación específico. En caso de que las fases de calentamiento y enfriamiento de interés para otros investigadores, paso 2.3 (&quot;Eliminar las fases nontraining&quot;) puede ser eliminado del protocolo. Además, el hardware y el software también está disponible para medir la adherencia a otras modalidades de formación, como la cinta de correr, elíptica, paso a paso, y ergómetro de brazos. Cuando se sigue el protocolo anterior, ciertos pasos simples son críticos. En primer lugar, el software CardioMemory se debe iniciar antes de que el equipo de ejercicio (por ejemplo. Cicloergómetro) para los datos de ejercicio para ser tracked y posteriormente registrada. Si los datos se perderán en este paso inicial, tendrá que ajustarse en consecuencia el protocolo de extracción de datos. En segundo lugar, las fuentes de interferencia deben minimizarse para reducir el riesgo de diafonía y / o la pérdida de datos. Los monitores de frecuencia cardíaca se comunican de forma inalámbrica con el equipo y el software. Por lo tanto, la interferencia es especialmente perjudicial si se utiliza la frecuencia cardíaca objetivo para calcular la adherencia. Por último, es imprescindible para seleccionar el software estadístico para la base de datos que tiene la capacidad para permitir que para grandes cantidades de datos. Por ejemplo, en un estudio con 10 participantes que completaron 36 sesiones de 40 minutos cada uno, se generarán 864.000 filas de puntos de datos. Excel 2007 y versiones posteriores tienen la capacidad de contener 1.048.576 filas en una hoja de trabajo de 23, mientras que SAS 24 y SPSS 25 no tienen límite para el número de filas. Dependiendo del número total de puntos de datos esperados para un estudio dado, el software debe ser seleccionado en consecuencia. </p&gt; A pesar de las notables ventajas de esta tecnología, existen dos limitaciones principales. La primera es la pérdida de datos, que puede resultar de los equipos y / o fallo de software. Como se mencionó anteriormente, la pérdida de datos puede ser debido a la interferencia eléctrica con dispositivos inalámbricos (por ejemplo, teléfonos móviles o Wi-Fi), y más específicamente la interferencia con la transmisión de datos sin hilos de la frecuencia cardíaca. Sin embargo, a veces, la pérdida de datos también puede ser debido a causas no identificables. Una segunda limitación es que el software no proporciona la opción de marcar o dividir el protocolo de ejercicio de manera sistemática con el fin de diferenciar / identificar diferentes fases. Si esta opción estaban disponibles, la extracción de la fase de ejercicio de interés podría ser realizada directamente en el software, lo que limitaría pasos en el protocolo de cálculo de la adherencia. Además, la opción de colocar marcadores sería práctico para el estudio de la adherencia a los protocolos de entrenamiento de intervalos o intermitente, ya que permitiría ala diferenciación de las diferentes fases (por ejemplo. bajos frente de alta intensidad). Para las perspectivas de futuro, el uso de la tecnología de seguimiento continuo de datos para cuantificar con precisión la adhesión permitirá a los investigadores para investigar los patrones de respuesta al ejercicio a las diferentes intervenciones, identificar los factores determinantes de la adherencia, y caracterizar adherers buenos y malos. En última instancia, una mejor comprensión de la adherencia al ejercicio permitirá la optimización de los programas de rehabilitación de ejercicio.

La rehabilitación pulmonar (RP) combina la práctica de ejercicio, la educación del paciente y el apoyo psicosocial, y es ampliamente reconocido como la piedra angular en el tratamiento de la enfermedad pulmonar 1-5. Los objetivos de la PR son reducir los síntomas, optimizar el estado funcional, mejorar la calidad relacionada con la salud de la vida, y reducir los costos de atención de la salud 4,5. En un meta-análisis de 31 ensayos controlados aleatorios en la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), PR ha demostrado mejorar significativamente la capacidad de ejercicio, reducir la disnea y la fatiga, mejora la función emocional y mejorar la sensación de control sobre su condición 6 de los pacientes. Además, la evidencia documenta su eficacia en la reducción de las exacerbaciones respiratorias y 7 días de estancia 8-13. El ejercicio físico se considera la clave del éxito de relaciones públicas, ya que es responsable de gran parte de los beneficios asociados a esta intervención 3-5. Sin embargo, un problema importante para muchoslos pacientes se ha adherido a la cantidad recomendada o nivel de ejercicio. La falta de adherencia al tratamiento recomendado puede resultar en el fracaso de las intervenciones terapéuticas, así como el uso ineficiente de los recursos de salud 14. Según la Organización Mundial de la Salud, el término&#39;&#39; adhesión&#39;&#39; se refiere a la medida en que la conducta de una persona, coincide con las recomendaciones dadas por un profesional de la salud 15. Hasta la fecha, la adherencia al entrenamiento en centros de rehabilitación se ha valorado en gran medida como el coeficiente de participación (es decir. La inscripción al programa), la tasa de finalización (es decir, terminar el programa), o la tasa de asistencia (es decir, número de ejercicio sesiones asistieron) 16-18. En la actualidad, no existe un &quot;estándar de oro&quot; para la medición de adherencia 15 y los métodos actuales no permiten una gran precisión. Además, dependiendo de la Metho seleccionadad, las tasas de adherencia a PR han mostrado gran variabilidad 16-19. Por ejemplo, Hogg et al. 16 adherencia medido en pacientes con EPOC como la relación entre los que completaron el programa de los mencionados y encontró una baja adherencia de aproximadamente 40%. Sin embargo, otros estudios de relaciones públicas que han utilizado las tasas de asistencia demostraron, en promedio, una adhesión del 90% 10,20,21. La falta de homogeneidad en el cálculo de la adherencia hace que sea difícil comparar los resultados entre los estudios. Otra preocupación es la falta de precisión de los métodos de cálculo existentes, la asistencia a una sesión de entrenamiento con ejercicios no garantiza la adhesión a la intensidad prescrita. Esta falta de información nos llevó a investigar la forma en la adherencia se podría calcular de forma más precisa. Los recientes avances en la tecnología de aparatos de ejercicios han permitido para el seguimiento continuo de datos, que se puede utilizar para controlar el cumplimiento de una intensidad de entrenamiento aeróbico prescrito durante individuossesiones de ejercicio col en un contexto de relaciones públicas. Permisos de manera más específica, hardware y software de seguimiento de datos de segundo a segundo de grabación de duración, velocidad, nivel, potencia, velocidad, ritmo cardíaco, distancia, consumo de calorías, VO 2, METS, y calorías, y proporciona los promedios de todas las variables con la excepción de nivel y VO 2. La principal ventaja de esta tecnología es la posibilidad de grabar las medidas detalladas continuos, lo que permite el cálculo preciso de la adherencia al ejercicio prescrito en comparación con las tasas de asistencia general o de terminación de informes anteriores. Este procedimiento puede ser útil para cualquier estudio que examina el impacto de uno o varios programas de entrenamiento de ejercicio aeróbico. Utilizando esta tecnología, la adherencia del paciente a una intensidad prescrita puede ser evaluada por el porcentaje de tiempo dedicado a una potencia especificada, el nivel, la velocidad o la frecuencia cardíaca durante la fase de entrenamiento de cada sesión. Para nuestras investigaciones, la adhesión a un protocolo de entrenamiento de ejercicio se ha definido como el porcentajetiempo dedicado dentro de un rango de ritmo cardíaco objetivo especificado. Dado que la respuesta de la frecuencia cardíaca a una carga submáxima determinada disminuye a medida que aumenta la capacidad cardiorrespiratoria, este enfoque asegura que los pacientes permanecen en el mismo relativo (en comparación con absoluta) la intensidad de entrenamiento durante todo el programa. El presente protocolo describe en detalle cómo la tecnología de seguimiento continuo de datos se puede utilizar para medir con precisión la adherencia a un rango de ritmo cardíaco objetivo establecido.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="892">
<colgroup>
<col />
<col />
<col />
<col />
</colgroup>
<tbody>
<tr height="21">
<td height="21" style="height:21px;width:195px;">Bike Excite Med 700</td>
<td style="width:239px;">Technogym - www.technogym.com</td>
<td style="width:164px;"> </td>
<td style="width:295px;">SCIFIT (http://scifit.com/)</td>
</tr>
<tr height="21">
<td height="21" style="height:21px;">CardioMemory software </td>
<td style="width:239px;">Technogym - www.technogym.com</td>
<td style="width:164px;">Version 1.0</td>
<td style="width:295px;">SCIFIT (http://scifit.com/)</td>
</tr>
<tr height="21">
<td height="21" style="height:21px;">Polar heart rate monitor</td>
<td style="width:239px;">Polar - www.polarca.com</td>
<td>T31 coded Transmitter</td>
<td style="width:295px;"> </td>
</tr>
<tr height="21">
<td height="21" style="height:21px;width:195px;">SPSS Statistical Software</td>
<td style="width:239px;">SPSS Inc. - www.spss.com/</td>
<td style="width:164px;">Version 16.0</td>
<td style="width:295px;">SAS/STAT software (http://www.sas.com/)</td>
</tr>
<tr height="21">
<td height="21" style="height:21px;width:195px;"> </td>
<td style="width:239px;"> </td>
<td style="width:164px;"> </td>
<td style="width:295px;"> </td>
</tr>
</tbody>
</table>

using continuous data tracking technology to study exercise adherence in pulmonary rehabilitation

La rehabilitación pulmonar (RP) es un componente importante en el manejo de las enfermedades respiratorias. La eficacia de la PR depende de la adherencia a ejercer recomendaciones de formación. El estudio de la adherencia al ejercicio es, pues, un paso clave para la optimización de los programas de relaciones públicas. Hasta la fecha, las medidas en su mayoría indirectas, como las tasas de participación, terminación, y la asistencia, se han utilizado para determinar la adherencia a PR. El objetivo del presente protocolo es describir cómo la tecnología de seguimiento continuo de datos se puede utilizar para medir la adhesión a una intensidad de entrenamiento aeróbico prescrito en un segundo a segundo. En nuestras investigaciones, la adherencia ha sido definida como el porcentaje de tiempo transcurrido dentro de un rango de ritmo cardíaco objetivo especificado. Como tal, el uso de una combinación de hardware y software, se mide la frecuencia cardiaca, seguimiento, y se registra durante el ciclismo segundo por segundo para cada participante, para cada sesión de ejercicio. El uso de software estadístico, tque los datos posteriormente se extrae y se analiza. El mismo protocolo se puede aplicar para determinar la adhesión a otras medidas de la intensidad del ejercicio, tales como el tiempo dedicado a la potencia, el nivel especificado, o la velocidad en el cicloergómetro. Además, el hardware y el software también está disponible para medir la adherencia a otras modalidades de formación, como la cinta de correr, elíptica, paso a paso, y ergómetro de brazos. El presente protocolo, por lo tanto, tiene una gran aplicabilidad para medir directamente la adherencia al ejercicio aeróbico.

<html> Cuando el protocolo se realiza correctamente, se obtiene una tasa de adhesión para cada materia de cada sesión (Figura 13), en cada asignatura para todas las sesiones (Figura 14), y para cada período de sesiones para todos los sujetos combinados. Una estimación del tiempo necesario para completar el protocolo anterior para una sola sesión de una asignatura es de aproximadamente 5 min. Resultados para la adherencia puede oscilar de 0-100%. Con esta información, los análisis adicionales se pueden realizar para determinar las diferencias entre los sujetos (es decir, las diferencias de sexo, gravedad de la enfermedad, etc.), Para identificar cambios en el tiempo, y para revelar los patrones en la adherencia. Por otra parte, la comparación de la adherencia entre los grupos se puede realizar, por ejemplo, los diferentes programas de entrenamiento se pueden comparar. Por último, a través de una mayor investigación, las causas de la falta de adherencia se pueden identificar en momentos específicos durante la PR. <html> &quot;&gt; <img alt="Figura 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig1.jpg" width="600px" /> Figura 1. Colocación del transmisor de frecuencia cardiaca. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig1highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver la imagen más grande</a> . <img alt="Figura 2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig2.jpg" width="600px" /> Figura 2. Muestra de los datos recolectados a través de un software de seguimiento de datos. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig2highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver la imagen más grande</a> . <img alt="Figura 3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig3.jpg" width="600px" /> Figura 3. Muestra de la producción de software de seguimiento de datos.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig3highres.jpg &quot;target =&quot; _blank &quot;&gt; Haga clic aquí para ver la imagen más grande. <img alt="Figura 4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig4.jpg" width="600px" /> Figura 4. Base de datos de muestra que ilustra una muestra de la base de datos de software estadístico. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig4highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver la imagen más grande</a> . <img alt="La figura 5" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig5.jpg" width="600px" /> Figura 5. Base de datos de muestra que ilustra la fase de calentamiento eliminado. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig5highres.jpg" target="_blank">Haz clic aquí para ver la imagen más grande</a> . <img alt="La figura 6" fo:content-width= &quot;5in&quot; src = &quot;/ files/ftp_upload/50643/50643fig6.jpg&quot; width = &quot;600px&quot; /&gt; Figura 6. Base de datos ejemplo que ilustra la fase de enfriamiento eliminado. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig6highres.jpg" target="_blank">Haz clic aquí para ver la imagen más grande</a> . <img alt="La figura 7" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig7.jpg" width="600px" /> Figura 7. Base de datos de muestra que ilustra una columna adicional para número de sesión. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig7highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver la imagen más grande</a> . <img alt="Figura 8" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig8.jpg" width="600px" /> Figura base de datos 8. Muestra que ilustra las sesiones combinadas para una sola PARTICIPAN<html> t. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig8highres.jpg" target="_blank">Haz clic aquí para ver la imagen más grande</a> . <img alt="Figura 9" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig9.jpg" width="600px" /> Figura 9. Base de datos de muestra que ilustra una columna adicional para número de identificación del sujeto. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig9highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver la imagen más grande</a> . <img alt="Figura 10" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig10.jpg" width="600px" /> Figura de base de datos 10. Muestra que ilustra una columna adicional para el ritmo cardíaco objetivo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig10highres.jpg" target="_blank">Haz clic aquí para ver la imagen más grande</a> . e_content &quot;fo: keep-together.within-page =&quot; always &quot;&gt; <img alt="Figura 11" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig11.jpg" width="600px" /> Figura base de datos 11. Muestra ilustrando los archivos de los participantes fusionadas. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig11highres.jpg" target="_blank">Haz clic aquí para ver la imagen más grande</a> . <img alt="Figura 12" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig12.jpg" width="600px" /> Figura base de datos 12. Muestra que ilustra las variables de frecuencia cardíaca recodificados. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig12highres.jpg" target="_blank">Haz clic aquí para ver la imagen más grande</a> . <img alt="Figura 13" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig13.jpg" width="600px" /> Figura 13. base de datos ejemplo que ilustra la adhesión como un porcentaje del tiempo dedicado dentro del rango meta de ritmo cardíaco para cada materia de cada sesión (línea roja horizontal destaca el cambio en la adherencia entre las sesiones para el mismo tema). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig13highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver la imagen más grande</a> . <img alt="Figura 14" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig14.jpg" width="600px" /> Figura base de datos 14. Muestra que ilustra la adherencia para el porcentaje de tiempo dedicado dentro del rango meta de ritmo cardíaco de cada asignatura para todas las sesiones (línea roja horizontal resalta la diferencia entre los sujetos). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig14highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver la imagen más grande</a> .

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Using Continuous Data Tracking Technology to Study Exercise Adherence in Pulmonary Rehabilitation

La rehabilitación pulmonar es ampliamente reconocido en la gestión de las enfermedades respiratorias. Un componente clave de la rehabilitación pulmonar con éxito es la adherencia a la práctica de ejercicio recomendado. El objetivo del presente protocolo es describir cómo la tecnología de seguimiento continuo de datos se puede utilizar para medir con precisión la adhesión a una intensidad de entrenamiento aeróbico prescrito.

El uso de la tecnología de seguimiento de datos continua para Estudiar Ejercicio Adherencia en Rehabilitación Pulmonar

Pulmonary rehabilitation (PR) is an important component in the management of respiratory diseases. The effectiveness of PR is dependent upon adherence to ...

using-continuous-data-tracking-technology-to-study-exercise-adherence

Research

JoVE Journal

Medicine

13.3K vistas.  Concordia University.  La rehabilitación pulmonar es ampliamente reconocido en la gestión de las enfermedades respiratorias. Un componente clave de la rehabilitación pulmonar con éxito es la adherencia a la práctica de ejercicio recomendado. El objetivo del presente protocolo es describir cómo la tecnología de seguimiento continuo de datos se puede utilizar para medir con precisión la adhesión a una intensidad de entrenamiento aeróbico prescrito. 