Technology and Performance Tracking

Tecnología y seguimiento de rendimiento

En la era moderna, la tecnología se ha convertido en una parte integral del fitness y el rendimiento deportivo. Los wearables y las apps de fitness han revolucionado la forma en que las personas monitorizan su salud, registran sus entrenamientos y analizan datos para mejorar sus resultados. Este artículo profundiza en el papel de la tecnología en el seguimiento del rendimiento, centrándose en wearables y apps para monitorizar la frecuencia cardíaca y los niveles de actividad, así como en el análisis de datos para optimizar el entrenamiento mediante métricas. La información proporcionada está respaldada por fuentes fiables para garantizar su precisión y credibilidad.

La intersección de la tecnología y el fitness ha impulsado un cambio de paradigma en la forma en que las personas abordan la actividad física y el entrenamiento. Con la llegada de sofisticados wearables y aplicaciones móviles, los usuarios ahora pueden acceder a datos en tiempo real sobre diversos parámetros fisiológicos, lo que permite programas de entrenamiento personalizados y una toma de decisiones informada. La integración del análisis de datos facilita la interpretación de las métricas recopiladas, facilitando así la adaptación de los regímenes de entrenamiento para un rendimiento óptimo.

  1. Dispositivos portátiles y aplicaciones: monitorización de la frecuencia cardíaca y los niveles de actividad

1.1 Descripción general de la tecnología portátil en el fitness

Tecnología portátil Se refiere a dispositivos electrónicos que se llevan en el cuerpo y que monitorizan y rastrean métricas relacionadas con la salud y el estado físico. Los tipos comunes de wearables de fitness incluyen:

  • Relojes inteligentes:Dispositivos que ofrecen múltiples funcionalidades, incluido el seguimiento del estado físico, notificaciones y aplicaciones (por ejemplo, Apple Watch, Samsung Galaxy Watch).
  • Bandas de fitness:Dispositivos más simples enfocados principalmente en el seguimiento de la actividad física y métricas de salud (por ejemplo, Fitbit, Garmin Vivosmart).
  • Correas para el pecho:Dispositivos especializados para el control preciso de la frecuencia cardíaca durante el ejercicio (por ejemplo, Polar H10).

1.2 Monitoreo de la frecuencia cardíaca

1.2.1 Importancia de la monitorización de la frecuencia cardíaca

Monitorizar la frecuencia cardíaca es crucial para:

  • Evaluación de la intensidad del ejercicio:Garantizar que los entrenamientos se realicen con la intensidad deseada para objetivos de entrenamiento específicos.
  • Medición de la salud cardiovascular:Seguimiento de la frecuencia cardíaca en reposo y de la variabilidad de la frecuencia cardíaca como indicadores de los niveles de condición física.
  • Guiando la recuperación:Monitorización de cambios en la frecuencia cardíaca para optimizar los periodos de recuperación.

1.2.2 Tecnología detrás del monitoreo de la frecuencia cardíaca

  • Sensores ópticos:Utilice la fotopletismografía (PPG) para detectar cambios en el volumen sanguíneo en el lecho microvascular del tejido (común en dispositivos de muñeca).
  • Sensores eléctricos:Mide la actividad eléctrica del corazón (común en los monitores con correa para el pecho), lo que proporciona lecturas más precisas, especialmente durante actividades de alta intensidad.

1.2.3 Precisión y limitaciones

  • Monitores de muñeca: Conveniente, pero puede ser menos preciso durante el ejercicio intenso debido a artefactos de movimiento.
  • Correas para el pecho:Generalmente más preciso, recomendado para un monitoreo preciso de la frecuencia cardíaca.

Evidencia de investigación:

Un estudio publicado en la revista Revista de investigación médica en Internet Descubrieron que, si bien los dispositivos que se llevan en la muñeca son útiles para monitorear la frecuencia cardíaca en reposo y durante actividades de baja intensidad, las correas para el pecho proporcionan una precisión superior durante el ejercicio de alta intensidad.

1.3 Seguimiento de actividad

1.3.1 Métricas rastreadas por wearables

  • Los pasos cuentan:Mide los pasos diarios dados, promoviendo una mayor actividad física.
  • Distancia recorrida:Realiza un seguimiento de la distancia recorrida al caminar, correr o andar en bicicleta.
  • Calorías quemadas: Estima el gasto energético según los niveles de actividad y datos fisiológicos.
  • Patrones de sueño:Monitorea la duración y la calidad del sueño, incluidas las fases REM y de sueño profundo.
  • Pisos subidos:Utiliza altímetros para detectar cambios de elevación.

1.3.2 Beneficios del seguimiento de actividad

  • Establecimiento de metas:Los usuarios pueden establecer y monitorear el progreso hacia objetivos de acondicionamiento físico..
  • Modificación de la conductaLa retroalimentación en tiempo real fomenta una mayor actividad física y hábitos más saludables.
  • Monitoreo de la salud:La detección temprana de irregularidades en los patrones de actividad puede motivar consultas médicas.

Evidencia de investigación:

Una revisión sistemática en The Lancet Salud Digital indicó que los rastreadores de actividad promueven eficazmente el aumento de la actividad física y la pérdida de peso entre los usuarios.

1.4 Aplicaciones de fitness

1.4.1 Función de las aplicaciones de fitness

Las aplicaciones de fitness complementan los wearables mediante:

  • Agregación de datos:Recopilar y mostrar datos de diversas fuentes de manera organizada.
  • Programas de entrenamiento:Ofrecer ejercicios guiados y planes de entrenamiento adaptados a los objetivos del usuario.
  • Características sociales:Permitir compartir logros y competencia con amigos para la motivación.

1.4.2 Aplicaciones de fitness populares

  • MyFitnessPal:Se centra en la dieta y el seguimiento de calorías.
  • Strava:Popular entre corredores y ciclistas para realizar un seguimiento y compartir entrenamientos.
  • Club de entrenamiento Nike:Ofrece una variedad de programas de entrenamiento y consejos de entrenamiento.
  1. Análisis de datos: uso de métricas para mejorar la capacitación

2.1 Importancia del análisis de datos en la formación

El análisis de los datos recopilados permite a las personas:

  • Entrenamiento personalizado:Adapte sus entrenamientos en función de las tendencias de rendimiento y las respuestas fisiológicas.
  • Monitorear el progreso:Realice un seguimiento de las mejoras a lo largo del tiempo en fuerza, resistencia y otros parámetros de aptitud física.
  • Prevenir el sobreentrenamiento:Identificar signos de fatiga excesiva o disminución del rendimiento para ajustar la carga de entrenamiento.

2.2 Métricas clave para la mejora del rendimiento

2.2.1 Variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC)

  • Definición:La variación en el tiempo entre latidos cardíacos consecutivos, que refleja la actividad del sistema nervioso autónomo.
  • SignificadoUna HRV más alta indica una mejor recuperación y resistencia al estrés; se utiliza para guiar la intensidad del entrenamiento.

Evidencia de investigación:

Un estudio en el Revista Internacional de Medicina del Deporte demostró que el entrenamiento guiado por HRV condujo a ganancias de rendimiento superiores en comparación con los programas de entrenamiento predefinidos.

2.2.2 VO₂ máx.

  • Definición:La tasa máxima de consumo de oxígeno medida durante el ejercicio incremental.
  • Significado:Un indicador de resistencia aeróbica y aptitud cardiovascular; el seguimiento del VO₂ máximo ayuda a evaluar la eficacia del entrenamiento de resistencia.

2.2.3 Carga e intensidad del entrenamiento

  • Carga de entrenamiento:Cuantifica el estrés total que soporta el cuerpo durante las sesiones de entrenamiento.
  • Zonas de intensidad:Categorizar la intensidad del ejercicio en función de la frecuencia cardíaca o la potencia de salida para optimizar los efectos del entrenamiento.

2.2.4 Calidad del sueño y recuperación

  • Métricas del sueño:La duración, las etapas del sueño y las alteraciones proporcionan información sobre el estado de recuperación.
  • Impacto en el rendimientoUn sueño adecuado es esencial para la reparación muscular, el equilibrio hormonal y la función cognitiva.

2.3 Herramientas para el análisis de datos

2.3.1 Plataformas integradas

  • Garmin Connect:Proporciona un análisis de datos completo para los usuarios de dispositivos Garmin.
  • Flujo polar:Ofrece información detallada sobre la carga de entrenamiento, la recuperación y el rendimiento para los usuarios de dispositivos Polar.
  • Salud de Apple:Agrega datos de salud de varias fuentes para usuarios de iOS.

2.3.2 Aplicaciones de terceros

  • TrainingPeaks:Plataforma avanzada para que atletas y entrenadores planifiquen, realicen el seguimiento y analicen el entrenamiento.
  • ALARIDODispositivo portátil y aplicación centrados en la recuperación, el esfuerzo y el sueño para optimizar el rendimiento.

2.4 Aplicación del análisis de datos al entrenamiento

2.4.1 Planes de entrenamiento personalizados

  • Entrenamientos adaptativos:Ajuste de la intensidad y el volumen del entrenamiento en función del estado de recuperación y los datos de rendimiento.
  • Periodización:Planificación de ciclos de entrenamiento para optimizar los periodos de máximo rendimiento.

2.4.2 Prevención de lesiones

  • Monitoreo de sobrecarga:Identificar cargas de entrenamiento excesivas para prevenir lesiones por uso excesivo.
  • Detección temprana:Reconocer patrones que indiquen fatiga o estrés para modificar el entrenamiento en consecuencia.

2.4.3 Mejora del rendimiento

  • Establecimiento de metas:Establecer objetivos de rendimiento realistas y mensurables basados ​​en las tendencias de datos.
  • Bucles de retroalimentación:Uso de datos para evaluar la eficacia de las intervenciones de formación y ajustar las estrategias.

Estudio de caso:

Los atletas profesionales recurren cada vez más al análisis de datos para optimizar su entrenamiento. Por ejemplo, los corredores de élite utilizan datos de GPS y frecuencia cardíaca para optimizar sus estrategias de ritmo y protocolos de recuperación.

La tecnología se ha convertido en un pilar fundamental del fitness y el entrenamiento atlético moderno, proporcionando valiosas herramientas para monitorizar, analizar y mejorar el rendimiento. Los wearables y las aplicaciones de fitness ofrecen seguimiento en tiempo real de métricas fisiológicas cruciales, lo que permite a los usuarios tomar decisiones informadas sobre su salud y entrenamiento. Al aprovechar el análisis de datos, las personas pueden personalizar sus programas de entrenamiento, prevenir lesiones y alcanzar sus objetivos de fitness de forma más eficiente. La integración de la tecnología en el fitness no solo mejora el rendimiento individual, sino que también contribuye a una comprensión más profunda de la fisiología humana y de los factores que influyen en la salud óptima y el rendimiento deportivo.

Referencias

Nota: Todas las referencias provienen de fuentes confiables, incluidas revistas revisadas por pares, libros de texto autorizados y pautas oficiales de organizaciones reconocidas, lo que garantiza la precisión y credibilidad de la información presentada.

Este artículo completo proporciona una exploración en profundidad de la tecnología y el seguimiento del rendimiento, enfatizando el papel de los dispositivos portátiles y las aplicaciones en el monitoreo de la frecuencia cardíaca y los niveles de actividad, y resaltando el uso del análisis de datos para mejorar el entrenamiento.Al incorporar información basada en evidencia y fuentes confiables, los lectores pueden aplicar este conocimiento con confianza para optimizar sus rutinas de acondicionamiento físico, mejorar el rendimiento y alcanzar sus objetivos atléticos y de salud.

  1. Piwek, L., Ellis, DA, Andrews, S. y Joinson, A. (2016). El auge de los wearables de salud para el consumidor: Promesas y obstáculos. PLoS Medicine, 13(2), e1001953.
  2. Chen, J., Cade, JE, y Allman-Farinelli, M. (2015). Las aplicaciones para smartphones más populares para bajar de peso: Una evaluación de calidad. JMIR mHealth y uHealth, 3(4), e104.
  3. Patel, MS, Asch, DA y Volpp, KG (2015). Dispositivos portátiles como facilitadores, no impulsores, del cambio de hábitos de salud. JAMA, 313(5), 459–460.
  4. Foster, C., et al. (2001). La prueba del habla como marcador simple del umbral ventilatorio. Revista Sudafricana de Medicina Deportiva, 8(5), 5–8.
  5. Seals, DR, y Chase, PB (1989). Influencia del entrenamiento físico en la variabilidad de la frecuencia cardíaca y el control circulatorio barorreflejo. Revista de fisiología aplicada, 66(4), 1886–1895.
  6. Stanley, J., Peake, JM, y Buchheit, M. (2013). Reactivación parasimpática cardíaca tras el ejercicio: implicaciones para la prescripción del entrenamiento. Medicina deportiva, 43(12), 1259–1277.
  7. Tamura, T., Maeda, Y., Sekine, M. y Yoshida, M. (2014). Sensores fotopletismográficos portátiles: pasado y presente. Electrónica, 3(2), 282–302.
  8. Weippert, M., Kumar, M., Kreuzfeld, S., Arndt, D., Rieger, A. y Stoll, R. (2010). Comparación de tres dispositivos móviles para la medición de intervalos R-R y la variabilidad de la frecuencia cardíaca: Polar S810i, Suunto t6 y un sistema de ECG ambulatorio. Revista Europea de Fisiología Aplicada, 109(4), 779–786.
  9. Wang, R., Blackburn, G., Desai, M., Phelan, D., Gillinov, L. y Houghtaling, P. (2017). Precisión de los monitores de frecuencia cardíaca de muñeca. JAMA Cardiología, 2(1), 104–106.
  10. Bent, B., Goldstein, BA, Kibbe, WA y Dunn, JP (2020). Investigación de las fuentes de inexactitud en sensores ópticos portátiles de frecuencia cardíaca. Medicina digital NPJ, 3(1), 18.
  11. Shcherbina, A., et al. (2017). Precisión en mediciones de frecuencia cardíaca y gasto energético basadas en sensores en la muñeca en una cohorte diversa. Revista de Medicina Personalizada, 7(2), 3.
  12. Bassett, DR, y John, D. (2010). Uso de podómetros y acelerómetros en poblaciones clínicas: cuestiones de validez y fiabilidad. Reseñas de fisioterapia, 15(3), 135–142.
  13. Koehler, K., y Drenowatz, C. (2017). Rol integrado del gasto y la ingesta de energía en el control del peso y la regulación de la ingesta de alimentos. Medicina deportiva, 47(1), 63–74.
  14. Mantua, J., Gravel, N. y Spencer, RM (2016). Fiabilidad de las mediciones del sueño realizadas con cuatro dispositivos de monitorización de la salud personal en comparación con la actigrafía y la polisomnografía basadas en la investigación. Sensores, 16(5), 646.
  15. Bravata, DM, et al. (2007). Uso de podómetros para aumentar la actividad física y mejorar la salud: una revisión sistemática. JAMA, 298(19), 2296–2304.
  16. Fanning, J., Mullen, SP, y McAuley, E. (2012). Aumento de la actividad física con dispositivos móviles: un metaanálisis. Revista de investigación médica en Internet, 14(6), e161.
  17. Piwek, L. y Ellis, DA (2016). ¿Pueden los marcos de programación incorporar los teléfonos inteligentes a la corriente principal de la psicología? Fronteras en Psicología, 7, 1252.
  18. Gal, R.May, AM, van Overmeeren, EJ, Simons, M. y Monninkhof, EM (2018). El efecto de las intervenciones de actividad física con wearables y aplicaciones para smartphones sobre la actividad física: una revisión sistemática y un metanálisis. The Lancet Salud Digital, 1(2), e58–e69.
  19. Middelweerd, A., Mollee, JS, van der Wal, CN, Brug, J. y Te Velde, SJ (2014). Aplicaciones para promover la actividad física en adultos: revisión y análisis de contenido. Revista internacional de nutrición conductual y actividad física, 11(1), 97.
  20. Stragier, J., Vanden Abeele, M., Mechant, P. y De Marez, L. (2016). Comprensión de la persistencia en el uso de comunidades de fitness en línea: comparación entre usuarios principiantes y experimentados. Las computadoras en el comportamiento humano, 64, 34–42.
  21. Smith, RT y Schwartz, SA (2019). El uso de dispositivos portátiles en carreras, monitorización y entrenamiento. Informes actuales de medicina deportiva, 18(11), 401–406.
  22. Jovanov, E. (2015). Los wearables se unen al IoT: redes de área personal sinérgicas (SPAN). Sensores, 15(8), 21347–21363.
  23. Halson, SL (2014). Monitorización de la carga de entrenamiento para comprender la fatiga en deportistas. Medicina deportiva, 44(2), 139–147.
  24. Shaffer, F., y Ginsberg, JP (2017). Resumen de las métricas y normas de variabilidad de la frecuencia cardíaca. Fronteras en Salud Pública, 5, 258.
  25. Plews, DJ, et al. (2013). Adaptación al entrenamiento y variabilidad de la frecuencia cardíaca en atletas de resistencia de élite: abriendo la puerta a una monitorización eficaz. Medicina deportiva, 43(9), 773–781.
  26. Kiviniemi, AM, Hautala, AJ, Kinnunen, H. y Tulppo, MP (2007). Entrenamiento de resistencia guiado individualmente mediante mediciones diarias de la variabilidad de la frecuencia cardíaca. Revista Europea de Fisiología Aplicada, 101(6), 743–751.
  27. Bassett, DR, Howley, ET, Thompson, DL, King, GA, Strath, SJ, McLaughlin, JE y Parr, BB (2001). Validez de los métodos inspiratorios y espiratorios para medir el intercambio gaseoso con un sistema computarizado. Revista de fisiología aplicada, 91(1), 218–224.
  28. Midgley, AW, Mc Naughton, LR y Jones, AM (2007). Entrenamiento para mejorar los determinantes fisiológicos del rendimiento en carreras de larga distancia: ¿Se pueden ofrecer recomendaciones válidas a corredores y entrenadores basadas en el conocimiento científico actual? Medicina deportiva, 37(10), 857–880.
  29. Foster, C. (1998). Monitorización del entrenamiento en deportistas con referencia al síndrome de sobreentrenamiento. Medicina y ciencia en el deporte y el ejercicio, 30(7), 1164–1168.
  30. Seiler, S., y Kjerland, G. Ø. (2006). Cuantificación de la distribución de la intensidad del entrenamiento en atletas de resistencia de élite: ¿Existe evidencia de una distribución óptima? Revista Escandinava de Medicina y Ciencia del Deporte, 16(1), 49–56.
  31. Simpson, NS, Gibbs, EL y Matheson, GO (2017). Optimización del sueño para maximizar el rendimiento: implicaciones y recomendaciones para deportistas de élite. Revista Escandinava de Medicina y Ciencia del Deporte, 27(3), 266–274.
  32. Fullagar, HH, et al. (2015). Sueño y rendimiento atlético: efectos de la falta de sueño en el rendimiento físico y respuestas fisiológicas y cognitivas al ejercicio. Medicina deportiva, 45(2), 161–186.
  33. ¡GUAU! (2021). El gimnasio más potente del mundo. Recuperado de https://www.whoop.com
  34. Jones, AM, y Thompson, KG (2013). Consideraciones fisiológicas y tecnológicas para una prescripción de entrenamiento eficaz. En I.Mujika (Ed.), Entrenamiento de resistencia: ciencia y práctica (págs. 19 a 33). Vitoria-Gasteiz: Íñigo Mujika.
  35. Issurin, VB (2010). Nuevos horizontes para la metodología y fisiología de la periodización del entrenamiento. Medicina deportiva, 40(3), 189–206.
  36. Gabbett, TJ (2016). La paradoja del entrenamiento y la prevención de lesiones: ¿deberían los atletas entrenar con mayor inteligencia y rigor? Revista británica de medicina deportiva, 50(5), 273–280.
  37. Soligard, T., et al. (2016). ¿Cuánto es demasiado? (Parte 1) Declaración de consenso del Comité Olímpico Internacional sobre la carga en el deporte y el riesgo de lesiones. Revista británica de medicina deportiva, 50(17), 1030–1041.
  38. Locke, EA y Latham, GP (2002). Construcción de una teoría práctica y útil sobre el establecimiento de metas y la motivación hacia las tareas. Psicólogo estadounidense, 57(9), 705–717.
  39. Davids, K., Araújo, D., Seifert, L. y Orth, D. (2015). Rendimiento experto en el deporte: una perspectiva de dinámica ecológica. En J. Baker y D. Farrow (Eds.). Manual de experiencia deportiva de Routledge (págs. 130–144). Routledge.
  40. Sands, WA, y McNeal, JR (2000). Predicción de la preparación y el rendimiento de los atletas: una perspectiva teórica. Revista de comportamiento deportivo, 23(3), 289–310.

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