Grupo de investigación
Los registros SCG se combinaron con los resultados de la prueba CPX de VHO2Max en sujetos de seis estudios clínicos en una base de datos. Este estudio fue de dos de la Universidad de Aalborg (Estudio de la Universidad de Aalborg 1 y 2) y dos de la Universidad de Copenhague (Estudio 1 de la Universidad de Copenhague, Estudio 2 de la Universidad de Copenhague, Investigación de verificación de sensores e investigación de fútbol). El Estudio de la Universidad de Aalborg 1 incluyó 23 mujeres sometidas a un programa de entrenamiento CrossFit de 8 semanas19. SCG y Ergometer CPX VHO2Max se adquirieron antes y después del período de entrenamiento CrossFit. El Estudio 2 de la Universidad de Aalborg es un suplemento del Estudio 2 de la Universidad de Aalborg, obtenido de 10 hombres por SCG y Ergemememer CPX VHO2Max. Las mediciones de seguimiento se realizaron un año después. Los objetivos de los Estudios 1 y 228,32 de la Universidad de Copenhague fueron recopilar datos para el desarrollo y verificación del algoritmo e incluidos en 200 sujetos sometidos a ergómetro CPX. El estudio de validación de sensores tuvo como objetivo comparar el seisismo de dispositivo médico con el prototipo utilizado en estudios anteriores y estudiar la reproducibilidad del método 33. Las mediciones repetidas utilizando grabaciones SCG y CPX de ergómetro se realizaron dentro de 3 días en 2 semanas en 20 sujetos. Se suponía que el VHO2max era estable durante las dos semanas. Los SCG se registraron en los dispositivos prototipo y seisismOfit en cada día de prueba. En el aprendizaje de fútbol 34,35, el SCG y la cinta de correr CPXV.O2Max se obtuvieron de 47 jugadores de fútbol subelite danés durante la pretemporada 2021, y otras ocho semanas después de la temporada de primavera. Las tablas complementarias 1 y 2 del material complementario contienen detalles de todos los sujetos de estudio.
En todos los estudios, el CPX VHO2Max se obtuvo en las pruebas de ejercicio de grado, y el tipo de cambio de gas pulmonar se obtuvo continuamente mediante el análisis al respirar utilizando un promedio de muestreo automático de 10 segundos con el software de equipo. VHO2Max se determinó como el VHO2 más alto medido durante 30 segundos seguidos. Los protocolos detallados y los criterios de aceptación se enumeran en la Tabla 3 complementaria.
En todos los estudios, el criterio de inclusión era que la edad debería tener más de 18 años. Aunque los criterios de exclusión diferían entre los estudios, el embarazo y la enfermedad cardiovascular son criterios de exclusión para el análisis actual. Todos los estudios se realizaron de acuerdo con la Declaración de Helsinki. El consentimiento informado se obtuvo de todos los sujetos individuales incluidos en el estudio. El Comité de Ética Científica local aprobó el protocolo de investigación para cada estudio.
Grabación SCG
Los registros SCG se obtuvieron utilizando un acelerómetro sensible ubicado en el esternón inferior del proceso del hígado, y los sujetos se colocaron en la posición supina. Los primeros estudios (Estudio de la Universidad de Aalborg, el estudio de la Universidad de Copenhague de Copenhague, y el estudio de validación de sensores) utilizaron sensores prototipos para recopilar datos. Un acelerómetro de bajo ruido (Silicon Design 1521-002, Silicon Design, Kirkland, Washington, EE. UU.) Se integró en una carcasa impresa en 3D, y los datos se registraron utilizando una caja de adquisición de datos IWORX (IWorx, Dover, New Hampshire, EE. UU.) Y muestras de 5.000 muestras en combinación con 3 líderes de plomo.
Estudio de verificación de sensores 33 y Football Research SCG se registraron en el SISMOFIT del dispositivo médico (Ventriject APS, Hellerup, Dinamarca). El dispositivo SEISISMOFit es un dispositivo médico marcado con CE para la estimación de VO2Max. El dispositivo SEISIMOFit registró SCG 42 segundos, con una velocidad de muestra de 1.100 muestras por segundo. Después de la grabación, los datos se transfieren a una solución de nube donde el algoritmo analiza el registro y estima la puntuación VHO2Max. El análisis del estudio actual se basa en un análisis retrospectivo de los registros recopilados. Se dividió en conjuntos de entrenamiento y prueba para evitar el sobreajuste del conjunto de datos. El conjunto de pruebas consistió en sujetos seleccionados al azar de la Universidad de Copenhague Study 2, Investigación de verificación de sensores e investigación de fútbol.
Preprocesamiento de señales SCG
Debido a que SCG mide la aceleración, SCG es inherentemente sensible a los artefactos de movimiento. Los artefactos de movimiento a menudo dominan más al comienzo y al final de los registros. Por lo tanto, si la varianza fue más del doble de la varianza de la grabación restante, excluimos los primeros y últimos segmentos de la grabación. Para optimizar las características, los SCG se segmentaron en latidos individuales utilizando un modelo de Markow dependiente de la duración, como se describe en Schmidt et al. 36. Antes de un análisis adicional, el algoritmo verifica los ritmos cardíacos de arritmia que pueden causar errores algorítmicos. No hubo casos de arritmias presentes en la población actual. SCG Fiducial Points16, que se refirió a la Figura 3, se identificó automáticamente utilizando el algoritmo ProTotherian (Ventrial APS, Hellerup, Dinamarca).
Un sensor SCG está unido al esternón inferior. b. Resumen de los pasos para el algoritmo. La forma de onda SCG promedio de C-envío de C es de tres sujetos con diferentes niveles de aptitud física. El punto fiducial ES marca el cierre de la válvula mitral, GS se correlaciona con la apertura de la válvula aórtica y BD se correlaciona con el cierre de la válvula aórtica. El CD del punto Fiducials es el primer valor mínimo para BD y DD.
Desarrollo de modelos de regresión
Las funciones se seleccionaron de los SCG diastólicos y sistólicos. Sørensenet al. Encontré un valor máximo del valor máximo del pico diastólico desde el punto de CD hasta el punto DD (\ ({{Dia}} _ {{pp}} \)) Entre la amplia gama de mediciones de SCG, el grado de correlación con VHO2Max fue el más alto.
Además de las mediciones de pico a pico, se cuantificó la morfología SCG (\ ({diamorphsex} \)) por análisis de componentes principales de todas las ondas SCG medias de conjunto en el conjunto de capacitación. Similar a Hansen et al. 28, los dos primeros componentes principales se combinaron en una morfometría diastólica usando regresión lineal. Debido a que se observaron diferencias de género, los modelos fueron entrenados tanto en mujeres como en hombres. Esto desarrolló morfometría diastólica específica de género.
La morfología compleja sistólica es muy diversa de sujetos a sujetos, por lo que cuantificamos SCG sistólico utilizando análisis espectral de frecuencia (\ ({SYSSPEC} \)). Los complejos sistólicos se cuantificaron utilizando el análisis espectral de potencia de los SCG sistólicos. Este espectro se construyó aún más en una sola medida sistólica utilizando regresión lineal de los primeros tres componentes principales.
Además de las mediciones de SCG anteriores, el modelo de regresión lineal incluyó frecuencia cardíaca en reposo, edad, género, altura y peso. Ver ecuación (1).
$$ \ begin {array} {rcl} \ begin {array} {c} scg { – {vo}} _ {2 {\ max}} \ 、 = \ 、 {\ omega _ {2} edad \ 、+\ 、 {\ omega} _ {3} peso \ 、+\ 、 {\ omega} _ {4} altura \\ \ \ \ \ \ \ \ qquad \ qquad \ qquad \ qquad \ qquad+\ 、 、 \ \ ega} _ {5} rra \ \ 、 \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ El omega} _ {5} {dia}} _ {{{pp}} \,+\} _ {6} diamorphsex \,+\, {\ omega} _ {7} sysspec \ end {array} \ end {array} $$
(1)
Los pesos de regresión (ω) se encontraron mediante la optimización de mínimos cuadrados del conjunto de entrenamiento. Para garantizar que los sujetos con múltiples grabaciones no afectaron el algoritmo, los registros se ponderaron de acuerdo con el número de mediciones repetidas por sujeto. La correlación entre CPX VHO2Max y las características individuales se puede mostrar en la Tabla complementaria 6.
Comparación con la estimación de la ecuación no motora de VHO2Max.
Utilice la importancia de una cohorte de Base de datos nacional (Amigos) (N = 7.759). Desarrollamos un algoritmo de no ejercicio para la estimación de VHO2Max basada en la edad, el género y el peso14. Consideramos que este algoritmo es el algoritmo de última generación para la estimación no motora de VHO2Max. Comparamos el rendimiento estimado de SCG-V con las ecuaciones SCG-V, 2Max y Friends, y comparamos cómo los dos enfoques clasifican a los sujetos en grupos de CRF. Las puntuaciones no SCG también se construyeron a partir del conjunto de datos basado únicamente en edad, género, altura y peso para determinar el impacto de los componentes SCG. También estimamos el VHO2max usando la ecuación de Wasserman11.
Análisis estadístico
Las variables se expresan como la media (± desviación estándar (DE)). Las variables categóricas se informan como frecuencia (porcentaje). Si la prueba de Shapiro-Wilk no descartó la distribución normal, la prueba t de Student de conflicto/emparejado se usó para comparar variables continuas. La prueba total de rango de Wilcoxon se usó para distribuciones que se desvían de la distribución normal definida en la prueba Shapiro-Wilk. La prueba de chi-cuadrado se utilizó para comparar variables categóricas. Las correlaciones de Pearson se usaron para analizar la correlación entre VHO2Max y VHO2Max estimado. Los errores de predicción se cuantificaron mediante error de porcentaje medio (MAPE) o errores de estimación estándar (ver). Ver se estimó como
$$ {ver} = \ sqrt {\ frac {\ sum {(y- \ dot {y})}^{2}} {n-2}} \ begin {array} {c} {\ rm {y}} = {\ Mathrm {cpx \; vo}} _ {2max} \\\, \ dot {y} = {\ mathrm {atimatevo}} _ {2max} \ end {matriz} $$
(2)
El coeficiente de medición (R2) se estimó como la suma de los cuadrados residuales menos uno, dividido por la suma cuadrada total 37. La reproducibilidad se analizó mediante la correlación intraclase (ICC), el coeficiente de variación (COV) dentro del sujeto. Compare clasificaciones con tres grupos de acondicionamiento físico utilizando Precisión y Cohen Kappa.
